RAG Mimarisi: Retrieval-Augmented Generation Teknik Rehberi

Retrieval-Augmented Generation (RAG), büyük dil modellerinin (LLM) doğruluk ve güncellik sorunlarını çözen devrimci bir mimaridir. Bu yazıda RAG mimarisinin teknik detaylarını, implementasyon stratejilerini ve kurumsal uygulamalarını inceliyoruz.

RAG Nedir ve Neden Önemlidir?

RAG mimarisi, LLM'lerin parametrik bilgisini harici bilgi kaynaklarıyla zenginleştiren hibrit bir yaklaşımdır. Geleneksel LLM'ler eğitim verilerine bağımlıyken, RAG sistemleri gerçek zamanlı bilgi erişimi sağlar.

RAG'ın Temel Bileşenleri

1. Retriever (Bilgi Getirici): Sorguya en uygun dökümanları vektor benzerliği ile bulur
2. Generator (Üretici): Bulunan bağlamı kullanarak yanıt üretir
3. Vector Store: Embedding vektörlerini depolar ve arama yapar

Teknik Mimari Detayları

Embedding Pipeline

Döküman → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Chunking Stratejileri:

• Fixed-size chunking: Sabit karakter/token sayısı
• Semantic chunking: Anlam bütünlüğüne göre bölme
• Recursive chunking: Hiyerarşik yapı koruma

Embedding Modelleri Karşılaştırması

Vector Veritabanı Seçimi

Popüler seçenekler:

• Pinecone: Yönetilen servis, kolay ölçekleme
• Weaviate: Açık kaynak, hibrit arama
• Qdrant: Yüksek performans, filtreleme
• ChromaDB: Hafif, prototipleme için ideal

Retrieval Stratejileri

1. Dense Retrieval

Semantic embedding kullanarak vektör benzerliği hesaplama:

1# Cosine similarity ile retrieval
2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 
3            (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))

2. Sparse Retrieval (BM25)

Kelime frekansı tabanlı klasik arama algoritması.

3. Hybrid Retrieval

Dense ve sparse yöntemlerin birleşimi:

final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score

Reranking ve Sıralama

İlk retrieval sonuçlarını iyileştirmek için reranker modelleri kullanılır:

• Cross-encoder rerankers: Yüksek doğruluk, yavaş
• ColBERT: Hızlı, token-level etkileşim
• Cohere Rerank: API tabanlı, kolay entegrasyon

Context Window Optimizasyonu

Chunk Boyutu Belirleme

• Küçük chunk (256-512 token): Daha spesifik bilgi, daha fazla parça
• Büyük chunk (1024-2048 token): Daha fazla bağlam, potansiyel gürültü

Context Compression

Büyük context'leri sıkıştırarak token tasarrufu:

Özgün Context → Summarization → Sıkıştırılmış Context → LLM

Kurumsal RAG Implementasyonu

Mimari Örneği

1┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
2│   Kullanıcı │────▶│   API GW    │────▶│  RAG Servis │
3└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
4                                                │
5                    ┌─────────────┐     ┌──────▼──────┐
6                    │   LLM API   │◀────│  Retriever  │
7                    └─────────────┘     └──────┬──────┘
8                                                │
9                                        ┌──────▼──────┐
10                                        │ Vector DB   │
11                                        └─────────────┘

Güvenlik Considerasyonları

1. Veri izolasyonu: Tenant bazlı namespace ayrımı
2. Erişim kontrolü: Döküman seviyesinde yetkilendirme
3. Audit logging: Tüm sorgu ve yanıtların kaydı

Performans Metrikleri

Retrieval Metrikleri

• Recall@K: K sonuç içinde ilgili döküman oranı
• Precision@K: İlgili dökümanların doğruluğu
• MRR (Mean Reciprocal Rank): İlk doğru sonucun sırası

End-to-End Metrikleri

• Faithfulness: Yanıtın kaynaklara sadakati
• Relevance: Yanıtın soruyla ilgililikli
• Latency: Toplam yanıt süresi

Yaygın Sorunlar ve Çözümleri

1. Düşük Retrieval Kalitesi

Çözüm: Embedding model değişikliği, hybrid retrieval, reranking

2. Halüsinasyon

Çözüm: Daha kısıtlayıcı prompt, citation zorunluluğu

3. Yüksek Latency

Çözüm: Caching, async retrieval, chunk sayısı azaltma

Sonuç

RAG mimarisi, kurumsal AI uygulamalarında LLM'lerin güvenilirliğini artıran kritik bir bileşendir. Doğru embedding modeli, vector veritabanı ve retrieval stratejisi seçimi, başarılı bir RAG implementasyonunun temelini oluşturur.

Veni AI olarak, kurumsal müşterilerimize özelleştirilmiş RAG çözümleri sunuyoruz. İhtiyaçlarınız için bizimle iletişime geçin.