RAG Nedir? Retrieval-Augmented Generation ile Akıllı Chatbotlar

RAG: Retrieval-Augmented Generation

RAG, büyük dil modellerini kurumsal bilgi tabanlarıyla birleştirerek halüsinasyonu azaltır ve güncel bilgi sunar.

## RAG Nasıl Çalışır?

1. Retrieval: Kullanıcı sorusu ile ilgili dokümanlar vektör veritabanından çekilir
2. Augmentation: Çekilen dokümanlar, prompt'a context olarak eklenir
3. Generation: LLM, bu context'i kullanarak yanıt üretir

## RAG vs Fine-Tuning

| Özellik | RAG | Fine-Tuning |
|---------|-----|-------------|
| Güncellik | Anlık | Yeniden eğitim gerekli |
| Maliyet | Düşük | Yüksek |
| Kaynak gösterme | Mümkün | Zor |
| Halüsinasyon | Düşük | Orta |

## Teknik Bileşenler

### 1. Embedding Modelleri
- OpenAI Ada-002
- Cohere Embed
- BGE (BAAI General Embedding)
- E5 (Microsoft)

### 2. Vektör Veritabanları
- Pinecone
- Weaviate
- Milvus
- ChromaDB
- Qdrant

### 3. Orchestration
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack

## Chunk Stratejileri

### Fixed Size
Belirli karakter/token sayısına göre bölme.

### Semantic Chunking
Anlam bütünlüğüne göre bölme.

### Recursive Chunking
Hiyerarşik yapı koruyarak bölme.

## Best Practices

1. Overlap: Chunk'lar arası %10-20 örtüşme
2. Metadata: Her chunk'a kaynak bilgisi ekleyin
3. Hybrid Search: Vektör + keyword arama
4. Reranking: İlk sonuçları yeniden sıralayın
5. Query Transformation: Kullanıcı sorusunu iyileştirin

## Sonuç

RAG, kurumsal ChatGPT uygulamalarının temel taşı. Doğru implementasyonla %90+ doğruluk oranı mümkün.