---
title: RAG Implementation
category: product
entity_type: skill
price: ₺369
canonical: https://forgehouse.ai/tr/skiller/rag-implementation/
lang: tr
hreflang_alt: https://forgehouse.ai/skills/rag-implementation/
last_updated: 2026-06-20
---

# RAG Implementation

> Build Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems for LLM applications with vector databases…

Üretim ortamı için hazırlanmış bir Retrieval-Augmented Generation taslağı sunar; LLM yanıtlarını modelin tahminine bırakmak yerine kendi belgelerinize dayandırır. Bilgi getirme (retrieval) ile yanıt üretme (generation) kalitesini birbirinden ayırır, böylece her katmanı bağımsız olarak izole edip düzeltebilirsiniz. Sadakat öncelikli prompt yapısıyla model ya kaynak gösterir ya da uydurmak yerine 'yeterli bilgim yok' der. Sonuç, kullanıcılarınızın gerçekten güvenebileceği bir bilgi asistanıdır.

## Ne için kullanılır
- Kendi bilgi tabanınız üzerinde belge soru-cevabı
- Güncel ve doğru kaynaklardan yanıt veren sohbet botları
- Doğal dille anlamsal arama
- Kaynak gösteren dokümantasyon asistanları
- Referanslarını gösteren araştırma araçları
- Müşteriye dönük yapay zekada halüsinasyonu azaltma

## Faydalar
- Uydurma bilgi yerine, satır içi kaynak gösterimiyle belgelerinize dayalı yanıtlar
- Getirme ve üretme katmanlarının ayrı ayrı izolesiyle gerçek sorunu çözme
- Bağlam bütçesi yönetimi ve bağlamsal sıkıştırma ile daha düşük token maliyeti
- Üretimde izleyebileceğiniz isabet, kapsama ve sadakat metrikleriyle ölçülebilir kalite

## Ne içerir
- Çalışmaya hazır, getir-sonra-üret akışlı LangGraph hattı
- Karşılıklı Sıra Kaynaşması (RRF) ağırlıklı hibrit arama (BM25 + yoğun gömme)
- Beş ileri düzey desen: çoklu sorgu, bağlamsal sıkıştırma, üst-belge getirici, HyDE ve yeniden sıralama
- Pinecone, Weaviate, Chroma ve pgvector için vektör deposu yapılandırmaları
- Boyut ve örtüşme rehberiyle parçalama stratejileri (özyinelemeli, token bazlı, anlamsal, markdown başlık)
- Güven skoru ve kaynak kimliklerini taşıyan yapılandırılmış yanıtlar ve bir değerlendirme düzeneği

## Kimler için
Kendi belgeleri üzerinde bilgiye dayalı yapay zeka asistanları, soru-cevap sistemleri veya anlamsal arama kuran mühendislik ekipleri için.

## Nasıl çalışır
Skill'in kurduğu getirmeden yanıta uzanan hat, her katman kendi başına ölçülür. Kara kutu yok, yaptığı iş tam olarak bu:
1. Getirme ve üretim, ayrı metrikleri olan iki ayrı problem olarak ele alınır: getirme tarafında precision ve recall, üretim tarafında bağlılık ve alaka. Kalite düştüğünde loglar hangi katmanın bozulduğunu izole eder, uçtan uca tek skorla tahmin yürütülmez.
2. Parçalama alışkanlıkla değil kullanım senaryosuyla yapılır: keskin soru-cevap için 256 ila 512 token, analiz ve özet için 1000 ila 2000 token, ikisini birden almak için parent-document deseni: eşleşme için küçük parçalar, bağlam için büyük ebeveynler. Örtüşme yüzde 10 ila 20 bandında tutulur.
3. Getirme hibrit çalışır: BM25 anahtar kelime eşleşmesi ile yoğun embedding'ler ağırlıklı sıra birleşimiyle kaynaştırılır (tipik olarak yüzde 30 kelime, yüzde 70 anlamsal), yüksek isabet için 20 ila 50 aday çekilir.
4. Üretimden önce yeniden sıralama: cross-encoder veya rerank API'si adayları nihai top-k'ya indirir, çeşitlilik önemliyse MMR devreye girer. Bu aşamayı atlamak tipik olarak 15 ila 25 puan precision kaybettirir.
5. Üretim bağlılık öncelikli kurulur: prompt yanıtı verilen bağlamla sınırlar, kaynak gösterimi zorunludur ve yapılandırılmış çıktı güven skoru taşır. 0.5 altında otomatik olarak 'kaynaklarımda bulamadım' yanıtına düşülür.
6. Değerlendirme süreklidir: sabit test seti her sprint'te getirme isabetini ve yanıt bağlılığını puanlar, embedding model sürümü metadata'da tutulur ve yükseltme tam yeniden vektörleme tetikler (vektör uzaylarını kısmen karıştırmak yasaktır), haftalık 50 sorguluk benchmark sessiz kaymayı yakalar.

## Sık sorulanlar
### Mevcut vektör veritabanımla çalışır mı, yoksa geçiş mi gerekir?
Pinecone, Weaviate, Chroma ve pgvector için hazır yapılandırmalar içeriyor; bunlardan birindeyseniz çoğunlukla kimlik bilgilerini bağlamak yeterli. Farklı bir depodaysanız yapılandırmayı kendiniz uyarlarsınız; getirme hattı ve parçalama stratejileri aynı kalır.

### Embedding API çağırıp parçaları prompt'a doldurmaktan farkı ne?
Getirme ve üretme katmanlarını ayırır; yanlış cevabın hangi katmandan çıktığını izole edebilirsiniz. Üstüne BM25 ile yoğun gömmeyi RRF ağırlığıyla birleştiren hibrit arama ve modeli ya kaynak göstermeye ya da 'yeterli bilgim yok' demeye zorlayan sadakat öncelikli prompt yapısı gelir.

### Modeli belgelerim üzerinde eğitiyor mu?
Hayır. Bu bir getirme sistemi, eğitim değil: belgeler vektör deposunda durur ve sorgu anında bağlama çekilir. Modelin ağırlıklarına hiç dokunulmaz; bu yüzden içeriğiniz modeller arasında taşınabilir kalır.

## Fiyat
₺369, tek seferlik, abonelik yok. KDV dahil.

İlgili rehber: [Yapay zekâ ile veri analitiği](https://forgehouse.ai/tr/rehberler/yapay-zeka-veri-analitigi/)