En İyi 20+ Ajan Tabanlı RAG Çerçevesi

Ajan Tabanlı RAG, geleneksel RAG'i LLM performansını artırarak ve daha fazla uzmanlaşma sağlayarak geliştirir. Birden fazla veri tabanı arasında yönlendirme ve sorgu oluşturma konusundaki performansını değerlendirmek için bir kıyaslama gerçekleştirdik.

Ajan tabanlı RAG çerçevelerini ve kütüphanelerini, standart RAG'den temel farkları, faydaları ve tüm potansiyelini ortaya çıkarmanın zorluklarını keşfedin.

Ajan Tabanlı RAG kıyaslaması: Çoklu veri tabanı yönlendirme ve sorgu oluşturma

Sistemin, her biri benzersiz bağlamsal bilgilere sahip beş farklı veri tabanından oluşan bir kümeden doğru veri tabanını seçme ve doğru veriyi almak için anlamsal olarak doğru SQL sorguları oluşturma yeteneğini göstermek için ajan tabanlı RAG kıyaslama metodolojimizi kullandık.

Ajan tabanlı RAG kıyaslamasında şunları kullandık:

• Ajan Çerçevesi: Langchain
• Vektör veri tabanı: ChromaDB

Birçok gerçek dünya kurumsal senaryosunda, veriler genellikle her biri belirli alanlara veya görevlere özgü özel bilgiler içeren birden fazla veri tabanına dağıtılır. Örneğin, bir veri tabanı finansal kayıtları saklarken, bir diğeri müşteri verilerini veya envanter ayrıntılarını tutar.

Etkili bir Ajan Tabanlı RAG sistemi, doğru bilgiyi almak için kullanıcının sorgusunu en alakalı veri tabanına akıllıca yönlendirmelidir. Bu süreç, sorguyu analiz etmeyi, bağlamı anlamayı ve mevcut veri tabanları kümesinden uygun veri kaynağını seçmeyi içerir.

Ajanın düşünce süreci

Bir Ajan Tabanlı RAG sisteminin kalbinde, LLM'nin bir hedefe ulaşmak için özerk bir şekilde akıl yürütme ve eylemde bulunma yeteneği yatar. Fonksiyon çağırma tabanlı yaklaşımımız, modellerin kendi kendine yönlendirilen veri tabanı seçimi ve yinelemeli bilgi toplama yoluyla gerçek ajan davranışı sergilemesini sağlar.

Özerk karar verme: Ajan, gelen kullanıcı sorgusunu analiz eder ve sorgu bağlamına ve mevcut fonksiyon açıklamalarına dayanarak hangi veri tabanı fonksiyonunu çağıracağını özerk bir şekilde belirler. Bu karar verme süreci, önceden belirlenmiş yönlendirme kuralları olmadan gerçekleşir ve gerçek akıl yürütme yeteneklerini gösterir.

Çok adımlı yürütme: Ajan, ilgili veri tabanını belirlemek ve erişmek, ardından ayrıntılı şema bilgisi toplamak ve son olarak SQL sorgusunu oluşturmadan önce anlayışını geliştirmek için sırayla genellikle birden fazla fonksiyon çağrısı gerçekleştirir. Bu yinelemeli süreç, insan problem çözme yaklaşımlarını yansıtır.

Kendi kendini düzeltme yeteneği: İlk fonksiyon çağrıları yeterli bilgi sağlamadığında, ajan rafine parametrelerle ek çağrılar yapmaya özerk olarak karar verebilir ve basit getirme sistemlerinin ötesine geçen uyarlanabilir bir davranış sergiler.

Hedefe yönelik davranış: Süreç boyunca ajan, doğru bir SQL sorgusu oluşturmaya odaklanmayı sürdürür, sonraki kararları ve eylemleri bilgilendirmek için her fonksiyon çağrısı sonucunu kullanır.

Bu özerk, çok turlu etkileşim modeli, ajan tabanlı RAG'i, önceden belirlenmiş yolları ve tek seferlik getirme mekanizmalarını takip eden geleneksel RAG sistemlerinden temelde ayırır.

Ajan Tabanlı RAG kıyaslama metodolojisi

Bu kıyaslama, Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) bir Getirme-Artırılmış Üretim (RAG) hattı içinde özerk ajanlar olarak işlev görme yeteneğini değerlendirir. Özellikle iki temel yetkinliği ölçer:

1. Veri tabanı yönlendirme: Ajanın, doğal bir dil sorusu verildiğinde birden fazla aday arasından en alakalı veri tabanını doğru bir şekilde belirleme ve seçme yeteneği.
2. SQL oluşturma: Ajanın, seçilen veri tabanının şemasını kullanarak doğru bir SQL sorgusu oluşturma yeteneği.

Veri kümesi

Kıyaslama, metinden-SQL'e görevleri için yaygın olarak benimsenen akademik bir ölçüt olan BIRD-SQL veri kümesini¹ kullanır. BIRD-SQL, doğal dil sorularını, temel doğru veri tabanı tanımlayıcıları ve altın standart SQL sorgularıyla eşleştirerek hem yönlendirme doğruluğunu hem de sorgu oluşturma kalitesini değerlendirmek için idealdir.

Tam BIRD-SQL veri kümesinden, çeşitli alanları kapsayan beş farklı veri tabanına dağıtılmış 500 soruluk bir alt küme oluşturduk:

Her sorunun tam olarak bir doğru hedef veri tabanı vardır. Her sorunun cevabı belirli bir veri tabanında bulunur ve ajanın kesin bir yönlendirme kararı vermesini gerektirir.

Anlamsal belirsizlik zorluğu

Ajanın yüzeysel anahtar kelime eşleştirmesinin ötesindeki akıl yürütme yeteneklerini değerlendirmek için, soru seçimi sırasında kasıtlı bir karıştırıcı faktör olarak veri tabanları arası anlamsal benzerlik ekledik.

Soru seçim süreci:

1. Beş veri tabanındaki tüm aday sorular, cümle dönüştürücüler kullanılarak gömüldü (all-MiniLM-L6-v2).
2. Veri tabanları arası soru çiftleri hesaplandı ve kosinüs benzerliğine göre sıralandı.
3. Veri tabanları arası kosinüs benzerlik puanları 0.70'in üzerinde olan sorular, tamamen farklı veri tabanlarına ait anlamsal olarak benzer soruların olduğu senaryolar oluşturarak, dahil edilmek üzere kasıtlı olarak önceliklendirildi.

Anlamsal karıştırma örneği:

Soru A (finansal DB): “1993/7/5'te kredisi ilk onaylanan müşteri için, 1993/3/22 ile 1998/12/27 arasında hesap bakiyesindeki artış oranı nedir?”

Soru B (debit_card DB): “2012/8/25 tarihinde 634.8 ödeyen müşteri için, 2012'den 2013'e tüketim azalış oranı ne olmuştur?”

Her iki soru da neredeyse aynı anlamsal kalıpları takip eder: bir işlem olayı aracılığıyla belirli bir müşteriyi tanımlar, ardından bir zaman dilimi boyunca bir oran değişikliğini hesaplar. Yine de doğru veri tabanları tamamen farklıdır; biri kredi ve hesap verisi gerektirirken, diğeri işlem ve tüketim verisi gerektirir. Bu, ajanı her iki veri tabanıyla da eşleşecek yüzeysel finansal anahtar kelimelere güvenmek yerine, veri alanı hakkında daha derin bağlamsal akıl yürütme yapmaya zorlar.

Veri tabanı ortamı

Her veri tabanının şeması ve kısa bir doğal dil açıklaması, verimli anlamsal getirme için kullanılan bir vektör veri tabanı olan ChromaDB'de saklandı. Her veri tabanının koleksiyonu şunları içerir:

• Veri tabanının alanı ve amacına dair üst düzey bir açıklama
• Sütun adları, veri türleri ve değer açıklamaları dahil tablo başına şema belgeleri

Bu kurulum, ajanın bir hedef veri tabanı seçtikten sonra anlamsal arama yoluyla ilgili şema bilgilerini almasına olanak tanır.

Ajan mimarisi

Tüm modeller arasında adil ve standartlaştırılmış karşılaştırma sağlamak için fonksiyon-çağırma tabanlı bir ajan mimarisi kullanıldı. Beş veri tabanının her biri, standartlaştırılmış parametrelere sahip ayrı bir çağrılabilir fonksiyon (araç) olarak temsil edildi. Bu tasarım, her modelin yerel fonksiyon çağırma yeteneklerinden yararlanarak modellerin özerk bir şekilde şunları yapmasını sağlar:

• Gelen soruyu analiz etme
• Uygun veri tabanı fonksiyonunu seçme ve çağırma
• Şema bilgisini bir fonksiyon yanıtı olarak alma
• Geliştirme için isteğe bağlı olarak ek fonksiyonlar çağırma
• Nihai SQL sorgusunu oluşturma

Bu yaklaşım, geleneksel modeller ve akıl yürütme için optimize edilmiş modeller de dahil olmak üzere farklı model aileleri arasında tutarlı bir değerlendirme metodolojisi sağlar.

Ajan tabanlı süreç akışı

Sistem, sabit bir hat yerine gerçek bir çok turlu ajan döngüsü uygular:

1. Soru analizi: Ajan, doğal dil sorusunu, mevcut beş veri tabanı fonksiyonunun açıklamalarıyla birlikte alır.
2. Veri tabanı seçimi (Araç çağrısı): Ajan, en alakalı olduğunu düşündüğü veri tabanı fonksiyonunu özerk olarak seçer ve çağırır. Bu gerçek bir fonksiyon çağrısıdır; ajan, şemayı aynı konuşma bağlamı içinde yapılandırılmış bir araç yanıtı olarak alır.
3. Şema akıl yürütme: Ajan, döndürülen şemayı gözlemler ve soruyla hangi tabloların ve sütunların alakalı olduğu hakkında akıl yürütür.
4. İsteğe bağlı kurtarma: Ajan, seçilen veri tabanının gerekli bilgileri içermediğini belirlerse, harici müdahale olmaksızın kendi kendini düzeltmeyi sağlayarak farklı bir veri tabanı fonksiyonu çağırabilir.
5. SQL oluşturma: Birikmiş bağlama (soru + şema gözlemi) dayanarak, ajan nihai SQL sorgusunu üretir.

Bu çok turlu konuşma akışı, kıyaslamayı geleneksel tek seferlik RAG yaklaşımlarından ayırır. Ajan, turlar boyunca tam bağlamı korur, eylemlerinin sonuçlarını gözlemleyebilir ve gerçek ajan davranışının ayırt edici özellikleri olan yaklaşımını yinelemeli olarak geliştirebilir.

Temel mimari özellikler:

• Konuşma süreklidir, ajan kendi önceki akıl yürütmesini ve araç yanıtlarını görür
• Yapay tur sınırı uygulanmaz; ajan, yeterli bilgiye sahip olduğuna kendisi karar verir
• Hem veri tabanı seçimi hem de SQL oluşturma aynı ajan oturumu içinde gerçekleşir
• Soru başına araç çağrısı sayısı, ajan verimliliğini analiz etmek için ek bir metrik olarak kaydedilir

Değerlendirme süreci

Kıyaslamadaki her soru için:

Adım 1: Veri tabanı yönlendirme değerlendirmesi

Ajanın ilk veri tabanı fonksiyon çağrısı, yönlendirme kararı olarak kaydedilir. Bu, BIRD-SQL veri kümesinde belirtilen temel doğru veri tabanıyla karşılaştırılır.

Metrik: Veri tabanı yönlendirme doğruluğu (toplam soru sayısı içinde doğru seçimlerin yüzdesi)

Adım 2: SQL kalite değerlendirmesi

Ajan tarafından SQL sorgusu oluşturulduktan sonra, bir LLM-Hakim yaklaşımı kullanılarak değerlendirilir. Ayrı bir hakem modeli (Claude 4 Sonnet), hem ajanın oluşturduğu SQL'i hem de BIRD-SQL temel doğru SQL'i alır ve 0–5 ölçeğinde bir anlamsal benzerlik puanı atar:

Önemli tasarım kararı: SQL kalitesi, ajan doğru veri tabanını seçtiğinde değerlendirilir. Ajan yanlış veri tabanına yönlendirdiyse, yanlış bir şemaya karşı bir SQL sorgusu doğası gereği anlamsız olduğu için otomatik olarak 0 puan alır. Bu, SQL kalite metriğinin, yönlendirme hatalarıyla kirlenmeden yalnızca sorgu oluşturma yeteneğini yansıtmasını sağlar.

Metrikler:

• Doğru yönlendirilmiş sorular üzerinden hesaplanan ortalama SQL kalite puanı (5.0 üzerinden)
• Mükemmel eşleşme oranı: 5/5 puan alan doğru yönlendirilmiş soruların yüzdesi

Kontrollü değişkenler

Modeller arasında adil karşılaştırma sağlamak için:

• Tüm modeller aynı sistem istemlerini ve araç tanımlarını alır
• Deterministik çıktılar için sıcaklık 0 olarak ayarlanmıştır
• Modele özgü prompt'lar mühendisliği veya birkaç atış örneği sağlanmamıştır (sıfır atış değerlendirmesi)
• BIRD-SQL kanıt alanı (alana özgü ipuçları), yardımsız akıl yürütmeyi ölçmek için tüm modellerden saklanır
• Tüm modeller, aynı şema gömmelerine sahip aynı ChromaDB örneğine erişir

Ajan Tabanlı RAG çerçeveleri ve kütüphaneleri

Ajan Tabanlı RAG çerçeveleri, yapay zeka sistemlerinin bilgi bulmasını, akıl yürütmesini, karar vermesini ve eylemde bulunmasını sağlar. Ajan Tabanlı RAG'i güçlendiren en iyi araçlar ve kütüphaneler:

Bu liste, aşağıdaki kriterleri karşılayan araçları içerir:

• GitHub'da 50+ yıldız.
• Ajan Tabanlı RAG projelerinde yaygın kullanım.

Tabloda dikkat edilmesi gerekenler:

• Araç kullanımı, bir sistemin kendi ortamında araçları yönlendirme ve çağırma konusundaki yerel yeteneğini ifade eder.
• Araç türü, araçların ana kullanım alanını ifade eder, örneğin:
  • Ajan Tabanlı RAG çerçeveleri, özellikle Ajan Tabanlı RAG sistemleri oluşturmak, dağıtmak veya yapılandırmak için tasarlanmıştır.
  • Ajan kütüphaneleri, akıl yürütebilen, karar verebilen ve çok adımlı görevleri yürütebilen akıllı ajanların oluşturulmasını sağlar.
  • LLMOps çerçeveleri, LLM'lerin yaşam döngüsünü yönetir ve ajan tabanlı sistemler içinde LLM'lerin dağıtımını ve kullanımını optimize eder.
  • LLM'ler, dinamik karar vermeyi sağlayan araç çağırma ve yönlendirme için yerleşik yeteneklere sahiptir. Diğer LLM'ler, ajan işlevselliğini etkinleştirmek için harici API'lere veya entegrasyonlara ihtiyaç duyabilir.
• Araç kullanımı ve ajan türlerinin doğrulanması, kamuya açık kaynaklar aracılığıyla sağlanır.

Ajan tabanlı RAG nedir?

Ajan Tabanlı Getirme-Artırılmış Üretim (RAG), dinamik karar verme ve bilgi sentezini mümkün kılmak için getirme tekniklerini üretken modellerle birleştiren bir yapay zeka çerçevesidir. Bu yaklaşım, geleneksel RAG'in doğruluğunu, yapay zeka destekli görevlerin verimliliğini ve etkinliğini artırmayı amaçlayan gelişmiş yapay zekanın üretken yetenekleriyle birleştirir.

Geleneksel RAG sistemlerinin sınırlamaları

Ajan Tabanlı RAG, standart RAG sistemiyle karşılaşılan aşağıdaki gibi sınırlamaların üstesinden gelmeyi amaçlar:

• Bilgi önceliklendirmede zorluk: RAG sistemleri genellikle büyük veri kümeleri içindeki verileri verimli bir şekilde yönetmekte ve önceliklendirmekte zorlanır, bu da genel performansı düşürebilir.
• Uzman bilgisinin sınırlı entegrasyonu: Bu sistemler, genel bilgileri tercih ederek uzmanlaşmış, yüksek kaliteli içeriği yeterince değerlendiremeyebilir.
• Zayıf bağlamsal anlayış: Veri getirebilseler de, genellikle bunun alaka düzeyini veya belirli sorguyla nasıl örtüştüğünü tam olarak kavrayamazlar.

Ajan tabanlı bir RAG nasıl oluşturulur?

1. Araç kullanımı

• Yönlendiriciler kullanın: İlk adım, belgeleri getirip getirmemeye, hesaplamalar yapıp yapmamaya veya sorguyu yeniden yazıp yazmamaya karar vermek için yönlendiriciler kullanmayı içerir. Bu yaklaşım, büyük dil modellerinin (LLM'ler) uygun hatları seçmesini sağlayarak istekleri birden çok araca yönlendirmek için karar verme yetenekleri ekler.
• Araç çağırma entegrasyonu: Bu, ajanların seçilen araçlarla bağlantı kurması için bir arayüz oluşturmayı ifade eder. Kullanıcılar, araç çağırma yeteneklerine sahip LLM'lerden yararlanabilir veya şunları yapmak için kendileri oluşturabilir:
  • Yürütülecek bir fonksiyon seçme.
  • Bu fonksiyon için gerekli argümanları çıkarsama.
  • Veri tabanı sorguları veya karmaşık akıl yürütme gibi görevleri mümkün kılarak, geleneksel RAG hatlarının ötesinde sorgu anlayışını geliştirme.

2. Ajan uygulaması

• Tek çağrılı ajanlar: Bir sorgu, uygun araca tek bir çağrıyı tetikler ve yanıtı döndürür. Bu, basit görevler için etkilidir, ancak belirsiz veya karmaşık sorgularda zorlanabilir.
• Çoklu çağrılı ajanlar: Bu yaklaşım, her bir ajanın belirli bir alt göreve odaklandığı, görevleri uzmanlaşmış ajanlar arasında bölmeyi içerir. Örneğin:
  • Getirici ajan: Gerçek zamanlı sorgu getirmeyi optimize eder.
  • Yönetici ajan: Görev dağıtımını ve orkestrasyonu yönetir.

3. Çok adımlı akıl yürütme

Karmaşık iş akışları için ajanlar, ara adımların hafızasını korurken yinelemeli, çok adımlı akıl yürütme gerçekleştirmek için akıl yürütme döngülerini kullanır. Bu döngüler şunları içerir:

• Birden çok aracı çağırma.
• Veri getirme ve alaka düzeyini doğrulama.
• Gerektiğinde sorguları yeniden yazma.

Çerçeveler genellikle belirli alt görevleri yerine getirmek için birden çok ajan tanımlar ve genel sürecin verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar.

4. Hibrit yaklaşımlar: getirme ve yürütmeyi birleştirme

Hibrit bir yaklaşım, getirme hatlarını dinamik yürütme stratejileriyle birleştirir:

• Belge erişimi için gömme ve vektör tabanlı getirme stratejileri.
• Dinamik sorgu çözümü için araç çağırma yetenekleri.
• Uzmanlaşmış alt görevler için çoklu ajan iş birliği.

RAG ile ajan tabanlı RAG arasındaki fark nedir?

Farklı açılardan RAG ile Ajan Tabanlı RAG'in güçlü ve zayıf yönleri şunlardır:

• İstem mühendisliği
  • Geleneksel RAG: Büyük ölçüde istemlerin manuel optimizasyonuna dayanır.
  • Ajan Tabanlı RAG: İstemleri bağlama ve hedeflere göre dinamik olarak ayarlar, manuel müdahale ihtiyacını azaltır.
• Bağlam farkındalığı
  • Geleneksel RAG: Sınırlı bağlamsal farkındalığa sahiptir ve statik getirme süreçlerine dayanır.
  • Ajan Tabanlı RAG: Konuşma geçmişini dikkate alır ve getirme stratejilerini bağlama göre dinamik olarak uyarlar.
• Özerklik
  • Geleneksel RAG: Özerk eylemlerden yoksundur ve gelişen durumlara uyum sağlayamaz.
  • Ajan Tabanlı RAG: Gerçek zamanlı eylemler gerçekleştirir ve geri bildirime ve gerçek zamanlı gözlemlere göre ayarlanır.
• Akıl yürütme
  • Geleneksel RAG: Çok adımlı akıl yürütme ve araç kullanımı için ek sınıflandırıcılar ve modeller gerektirir.
  • Ajan Tabanlı RAG: Çok adımlı akıl yürütmeyi dahili olarak gerçekleştirir ve harici modellere olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
• Veri kalitesi
  • Geleneksel RAG: Veri kalitesini değerlendirmek veya doğruluğu sağlamak için yerleşik bir mekanizmaya sahip değildir.
  • Ajan Tabanlı RAG: Veri kalitesini değerlendirir ve doğru çıktıları sağlamak için oluşturma sonrası kontroller yapar.
• Esneklik
  • Geleneksel RAG: Statik kurallara göre çalışır ve uyarlanabilirliği sınırlar.
  • Ajan Tabanlı RAG: Dinamik getirme stratejileri kullanır ve yaklaşımını gerektiği gibi ayarlar.
• Getirme verimliliği
  • Geleneksel RAG: Getirme statiktir ve verimsizlikler nedeniyle genellikle maliyetlidir.
  • Ajan Tabanlı RAG: Gereksiz işlemleri en aza indirerek getirmeleri optimize eder, maliyetleri düşürür ve verimliliği artırır.
• Basitlik
  • Geleneksel RAG: Daha az yapılandırma karmaşıklığı ile basit bir kurulum sunar.
  • Ajan Tabanlı RAG: Dinamik ve bağlama duyarlı operasyonları desteklemek için daha karmaşık yapılandırmalar içerir.
• Öngörülebilirlik
  • Geleneksel RAG: Tutarlı ve kural tabanlıdır, ancak davranışta katıdır.
  • Ajan Tabanlı RAG: Davranış, gerçek zamanlı bağlama ve gözlemlere bağlı olarak dinamik bir şekilde değişebilir.
• Dağıtımlarda maliyet
  • Geleneksel RAG: Temel kurulumlar için daha ucuzdur, ancak daha yüksek uzun vadeli operasyonel maliyetlere yol açabilir.
  • Ajan Tabanlı RAG: Gelişmiş özellikler ve dinamik yetenekler nedeniyle daha yüksek bir başlangıç yatırımı gerektirir.

Uzun bağlamlı modeller ve ajan tabanlı RAG: Getirme gereksiz hale geldiğinde

2025-2026'nın bağlam penceresi devrimi, RAG mimarisindeki temel bir varsayımı sorgulamaktadır. Modeller artık 1-2 milyon token'ı destekleyerek, temel bir soruyu gündeme getiriyor: doğrudan bağlam işleme, karmaşık getirme ajanlarından ne zaman daha iyi performans gösterir?

Değişen bağlam manzarası

Bağlam pencereleri, 2024 başında 128k token'dan 2026'da 1M'nin üzerine çarpıcı bir şekilde genişledi. Test verisi olarak tam uzunluktaki romanları kullanan son araştırmalar, bu genişlemenin mühendislerin göz önünde bulundurması gereken yeni mimari ödünleşimler yarattığını ortaya koyuyor.⁴

Büyük bağlamları işlemenin hesaplama maliyeti, getirme sistemlerinin mühendislik karmaşıklığı ve potansiyel başarısızlık noktalarına karşı tartılmalıdır. 1M token'ı işlemek, parçalara ayırma ve indekslemenin kayıplı sıkıştırmasını ortadan kaldırır, ancak sorgu başına yüksek bir maliyetle sonuçlanır.

Getirme darboğazı sorunu

Uzun biçimli belgeler üzerine yapılan araştırmalar, geleneksel RAG yaklaşımlarındaki ciddi bir sınırlamayı tanımlamaktadır. Standart ilk-k getirme, araştırmacıların "getirme darboğazı" olarak adlandırdığı durumu yaratır: ilk getirme ilgili parçayı kaçırdığında, sistemin bir kurtarma mekanizması yoktur.

Ajan Tabanlı RAG, bunu yinelemeli sorgu iyileştirme yoluyla ele alır. Çalışmalar, ajan tabanlı sistemlerin tek seferlik getirme altında tamamen başarısız olan sorunların önemli bir kısmını başarıyla çözdüğünü göstermektedir. Özerk döngü, ajanların ilk denemeler yetersiz bilgi döndürdüğünde sorguları yeniden formüle etmesine olanak tanır.⁵

Ancak, veriler genişletilmiş bağlam pencerelerine sığdığında, doğrudan uzun bağlam işleme, sofistike ajan tabanlı getirme sistemlerinden daha iyi performans gösterir. Performans farkı, modelin tüm belge üzerinde aynı anda akıl yürütebilmesi ve parça tabanlı getirmenin doğasında olan parçalanmayı önlemesi nedeniyle ortaya çıkar.

Farklı Ajan Tabanlı RAG model türleri

Getirme-Artırılmış Üretim (RAG) çerçeveleri içinde Büyük Dil Modellerinden (LLM'ler) yararlanan ajanlardan bazıları şunlardır:

• Yönlendirici ajan: Belirli bir sorgu için en uygun Getirme-Artırılmış Üretim (RAG) hattını (örneğin, özetleme veya soru yanıtlama) seçmek üzere ajan tabanlı akıl yürütme için bir Büyük Dil Modeli (LLM) kullanır. Ajan, girdi sorgusunu analiz ederek en iyi uyumu belirler.
• Tek seferlik sorgu planlama ajanı: Karmaşık sorguları daha küçük alt sorgulara ayırır, bunları farklı veri kaynaklarına sahip çeşitli RAG hatları arasında yürütür ve sonuçları kapsamlı bir yanıtta birleştirir.
• Araç kullanım ajanı: Ek bağlam sağlamak için harici veri kaynaklarını (örneğin, API'ler, veri tabanları) dahil ederek standart RAG çerçevelerini geliştirir. Bu, LLM'ler kullanılarak sorguların daha zengin bir şekilde işlenmesine olanak tanır.
• ReAct ajanı: Sıralı, çok parçalı sorguları işlemek için akıl yürütme ve eylemi birleştirir. Bellek içi bir durumu korur ve sorgu tamamen çözülene kadar araçları yinelemeli olarak çağırır, çıktılarını işler ve sonraki adımları belirler.
• Dinamik planlama ve yürütme ajanı: Daha karmaşık sorguları yönetmeyi amaçlayan bu ajan, üst düzey planlamayı yürütmeden ayırır. Sorguyu yanıtlamak için gereken adımların hesaplama grafiğini tasarlamak için bir planlayıcı olarak bir LLM kullanır ve bu adımları verimli bir şekilde gerçekleştirmek için bir yürütücü kullanır. Odak noktası, üretim ortamları için güvenilirlik, gözlemlenebilirlik, paralelleştirme ve optimizasyondur.

Ajan Tabanlı RAG'in faydaları

Ajan Tabanlı RAG, LLM'leri şu yollarla geliştirir:

• Özerk ve hedef odaklı yaklaşım: Geleneksel RAG'in aksine, Ajan Tabanlı RAG özerk bir ajan gibi davranır, tanımlanmış hedeflere ulaşmak için kararlar alır ve daha derin, daha anlamlı etkileşimler peşinde koşar.
• Gelişmiş bağlam farkındalığı ve hassasiyeti: Ajan Tabanlı RAG, ilgili, bilgilendirilmiş yanıtlar ve karar verme sağlamak için konuşma geçmişini, kullanıcı tercihlerini, önceki etkileşimleri ve mevcut bağlamı dinamik olarak dikkate alır.
• Dinamik getirme ve gelişmiş akıl yürütme: Getirilen verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirip doğrularken, sorgulara göre uyarlanmış akıllı getirme yöntemleri kullanır.
• Çoklu ajan orkestrasyonu: Birden fazla uzmanlaşmış ajanı koordine eder, sorguları yönetilebilir görevlere ayırır ve doğru sonuçlar sunmak için sorunsuz koordinasyon sağlar.
• Oluşturma sonrası doğrulama ile artırılmış doğruluk: Ajan Tabanlı RAG modelleri, oluşturulan içerik üzerinde kalite kontrolleri yapar, mümkün olan en iyi yanıtı sağlar ve üstün performans için LLM'leri ajan tabanlı sistemlerle birleştirir.
• Uyarlanabilirlik ve öğrenme: Bu sistemler zaman içinde sürekli olarak öğrenir ve gelişir, problem çözme yeteneklerini, doğruluğu ve verimliliği artırır ve belirli görevler için çeşitli alanlara uyum sağlar.
• Esnek araç kullanımı: Ajanlar, çeşitli uygulamalar için veri toplama, işleme ve özelleştirmeyi geliştirmek üzere arama motorları, veri tabanları veya API'ler gibi harici araçlardan yararlanabilir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Ajan Tabanlı RAG'in zorlukları

• Veri kalitesi: Güvenilir çıktılar, yüksek kaliteli, özenle seçilmiş veriler gerektirir. Kullanıcı sorgu gereksinimlerini karşılamak için metinsel ve görsel veriler dahil olmak üzere çeşitli veri kümelerini entegre ederken ve işlerken zorluklar ortaya çıkar. Ayrıca, veri getirme süreçleri de doğruluk ve tutarlılık sağlamalıdır.
  • İpucu: Metinsel ve görsel veri kümeleri arasında tutarlı ve yüksek kaliteli veri entegrasyonu sağlamak için otomatik veri temizleme araçları ve yapay zeka destekli veri doğrulama teknikleri uygulayın.
• Ölçeklenebilirlik: Sistem büyüdükçe sistem kaynaklarının ve getirme süreçlerinin verimli yönetimi kritik önem taşır. Kullanıcı sorguları ve veri hacimleri arttıkça, daha fazla veri getirme için hem gerçek zamanlı hem de toplu işlemeyi yönetmek önemli bir zorluk haline gelir.
  • İpucu: Artan veri yüklerini verimli bir şekilde yönetmek için ölçeklenebilir bulut tabanlı altyapı ve dağıtık hesaplama çerçeveleri kullanın. Gerçek zamanlı sorgu işleme için dinamik yük dengeleme ekleyin.
• Açıklanabilirlik: Karar verme sürecinde şeffaflığın sağlanması güven oluşturur. Özellikle metinsel ve görsel verilerden yararlanırken, kullanıcı sorgularına verilen yanıtların nasıl oluşturulduğuna dair net içgörüler sağlamak kalıcı bir zorluk olmaya devam etmektedir.
  • İpucu: Model tahminlerini yorumlanabilir kılmak için SHAP veya LIME gibi yapay zeka açıklanabilirlik araçlarından yararlanın ve yanıtların ardındaki mantığı netleştirmek için görselleştirme panoları entegre edin.
• Gizlilik ve güvenlik: Güçlü veri koruması ve güvenli iletişim protokolleri şarttır. Hassas veya gizli verileri yönetmek, depolama, daha fazla veri getirme ve işleme sırasında sağlam şifreleme ve uyumluluk mekanizmaları gerektirir.
  • İpucu: Uçtan uca şifreleme ve erişim yönetimi çözümleri kullanın ve GDPR veya CCPA gibi veri koruma düzenlemelerine uygunluğu sağlayın. Daha fazla veri getirme için güvenli API ağ geçitleri kullanın.
• Etik kaygılar: Önyargı, adalet ve kötüye kullanımın ele alınması, sorumlu yapay zeka dağıtımı için çok önemlidir. Çeşitli kullanıcı sorgularına yanıt olarak tarafsızlığın sağlanması, etik yapay zeka tasarımında önemli bir husus olmaya devam etmektedir.
  • İpucu: Yapay zeka önyargısı ile başa çıkmak ve yapay zekanın dört yol gösterici ilkesine uymak için sorumlu yapay zeka platformlarını ve yapay zeka yönetişim araçlarını devreye alın.

Gelecek beklentileri

Ajan tabanlı RAG üzerine en son araştırmalar, aşağıdaki gibi iyileştirme alanlarını içerir:

• Bilgi grafiği entegrasyonu: Karmaşık veri ilişkilerinden yararlanarak akıl yürütmeyi geliştirir.
• Gelişmekte olan teknolojiler: Sistem yeteneklerini ilerletmek için ontolojiler ve semantik web gibi araçların dahil edilmesi.
• Uzmanlaşmış ajan iş birliği: Farklı alanlarda (örneğin, satış, pazarlama, finans) uzmanlığa sahip ajanlar, karmaşık görevleri ele almak için koordineli bir iş akışında birlikte çalışır.
• Kalite optimizasyonu: Çoklu ajan sistemlerinin güvenilirliğini ve hassasiyetini artırmak için tutarsız çıktıların ele alınması.

Daha fazla okuma

Aşağıdakiler gibi diğer RAG kıyaslamalarını keşfedin:

• RAG için En İyi 10 Çok Dilli Gömme Modeli
• Gömme Modelleri: OpenAI vs Gemini vs Cohere
• RAG için En İyi 16 Açık Kaynak Gömme Modeli
• RAG için En İyi Vektör Veri Tabanı: Qdrant vs Weaviate vs Pinecone
• Yeniden Sıralayıcı Kıyaslaması: Karşılaştırılan En İyi 8 Model
• Çok Modlu Gömme Modelleri: Apple vs Meta vs OpenAI

Değişiklik Günlüğü

Her yeni sürümle bu kıyaslamaya modeller ekliyoruz.

30 Haziran 2026

• Anthropic: Claude Sonnet 5 (anthropic/claude-sonnet-5)

10 Haziran 2026

• Anthropic: Claude Fable 5 (anthropic/claude-fable-5)

4 Haziran 2026

• Anthropic: Claude Opus 4.8 (anthropic/claude-opus-4.8)
• Google: Gemini 3.5 Flash (google/gemini-3.5-flash)
• xAI: Grok 4.3 (x-ai/grok-4.3)

20 Nisan 2026

• Anthropic: Claude Opus 4.7 (anthropic/claude-opus-4.7)

20 Şubat 2026

• Google: Gemini 3.1 Pro Preview (google/gemini-3.1-pro-preview)
• Anthropic: Claude Sonnet 4.6 (anthropic/claude-sonnet-4.6)

10 Şubat 2026

• Claude Opus 4.6 (anthropic/claude-opus-4.6)
• Kimi K2.5 (moonshotai/kimi-k2.5)

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{En İyi 20+ Ajan Tabanlı RAG Çerçevesi}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-rag}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 30 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

[2305.03111] Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs

2.

Agentic RAG: Revolutionizing AI with Data Accuracy & Precision

3.

Multi-agent RAG System · Hugging Face

4.

[2601.09723] SagaScale: A Realistic, Scalable, and High-Quality Long-Context Benchmark Built from Full-Length Novels

5.

[2601.09723] SagaScale: A Realistic, Scalable, and High-Quality Long-Context Benchmark Built from Full-Length Novels

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Ekrem Sarı

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Ekrem, AIMultiple'da yapay zeka araştırmacısı olarak çalışmakta olup, akıllı otomasyon, GPU'lar, yapay zeka ajanları ve RAG çerçeveleri üzerine yoğunlaşmaktadır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder