RAG Sistemi Nedir, Nasil Kurulur?

RAG, bir dil modelinin kendi bilgisinin otesinde, disaridan sagladiginiz dokumanlara 'bakarak' cevap uretmesidir.

Amac; modelin halusinasyon yapma olasiligini dusurmek ve sirketinize ozel, guncel bilgiye dayali cevaplar almak.

1) Dokumanlari topla (PDF, Confluence, Notion, Google Docs). 2) Parcala (chunking). 3) Vektor embedding'lere donustur. 4) Pinecone / Qdrant / pgvector gibi vektor veritabanina yaz.

5) Kullanici sorusu geldiginde vektor veritabanindan ilgili parcalari cek. 6) Modele baglam olarak ilet. 7) Modelin urettigi cevabi kaynak atifla birlikte son kullaniciya ver.

Chunking stratejisi dogru olmayinca sonuc kalitesi dusuk kalir. Dokumanlarin dogru hiyerarsik yapida parcalanmasi ilk iterasyonun en belirleyici karari.

Guvenlik ve izin modeli: Kullanici A, Kullanici B'nin belgelerine erismemeli. RAG'in ilk surumunde bu katmani atlamak regulasyon riski dogurur.

Hukuk departmani sozlesme karsilastirmasi, insan kaynaklari politika sorgusu, teknik destek bilgi tabani, finans raporu analizi ve satis destek chatbot'u.

RAG 'her yere AI koyalim'dan daha genis degerli; dogru baglami olan kurumsal problemlere odaklanir.