RAG Ölçümleri: Gömme Modelleri, Vektör Veritabanları, Ajan RAG
RAG, harici veri kaynaklarıyla LLM güvenilirliğini artırır. RAG işlem hattının tamamını, önde gelen gömme modellerini, en iyi vektör veritabanlarını ve en yeni ajan tabanlı çerçeveleri, gerçek dünya performanslarına göre değerlendirerek kıyasladık.
RAG Ölçümleri: Gömme Modelleri, Vektör Veritabanları, Ajan RAG Keşfedin
Çok Modlu Gömme Modelleri: Apple vs Meta vs OpenAI
Çok modlu gömme modelleri nesneleri tanımlamada mükemmel olsa da ilişkiler konusunda zorlanıyor. Mevcut modeller, "harita üzerindeki telefon" ile "telefon üzerindeki harita"yı ayırt etmekte zorlanıyor. Bu spesifik sınırlamayı ölçmek için MS-COCO ve Winoground üzerinde 7 önde gelen modeli karşılaştırdık. Adil bir karşılaştırma sağlamak için her modeli NVIDIA A40 donanımı ve bfloat16 hassasiyeti altında aynı koşullarda değerlendirdik.…
RAG Değerlendirme Araçları: Weights & Biases vs Ragas vs DeepEval
Bir RAG pipeline'ı yanlış bağlamı getirdiğinde, LLM yanlış cevabı kendinden emin bir şekilde üretir. Bağlam uygunluk skorlayıcıları birincil savunmadır. Aynı koşullar altında 1.460 soru ve 14.600'den fazla skorlanmış bağlam üzerinden beş aracı kıyasladık: aynı yargıç modeli (GPT-4o), varsayılan yapılandırmalar ve özel prompt'lar yok. Standart koşullar altında WandB, TruLens ve Ragas en iyi performans gösterenler olarak…
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. Sistemin, her biri benzersiz bağlamsal bilgilere sahip…
En İyi RAG Araçları, Çerçeveleri ve Kütüphaneleri
RAG, LLM yanıtlarını yalnızca modelin eğitim sırasında ezberledikleriyle değil, harici verilere dayandırarak iyileştirir. Bir RAG sistemini oluşturan bileşenleri karşılaştırmalı olarak test ettik ve sonuçları tek bir yerde topladık; ayrıca yığının her bir parçasını seçmek için pratik bir rehber sunuyoruz. Her RAG bileşeni için karşılaştırma sonuçlarımıza, bir RAG yığını seçme rehberimize veya RAG'in temellerine bakın: ne…
En İyi 10 Çok Dilli Embedding Model'leri RAG için
10 çok dilli embedding model'ini ~606k Amazon yorumu üzerinde 6 dilde (Almanca, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Japonca, Çince) kıyasladık. 1,800 sorgu oluşturduk (dil başına 300), her biri kaynak incelemesinden somut ayrıntılara değinir. Arama için eğitilmiş modeller (sorgu vs belge ayrımı), genel metin benzerliği için eğitilmiş daha büyük modellerden daha iyi performans gösterir: e5_base (110M parametre), 5x…
Embedding Modelleri: OpenAI vs Gemini vs Voyage
15 İngilizce metin embedding modelini ve bir BM25 temel çizgisini, üç erişim alanında (hukuk sözleşmeleri (CUAD), müşteri desteği (IBM TechQA) ve sağlık hizmetleri (MedRAG PubMed)) 500'den fazla elle derlenmiş sorgu üzerinde kıyasladık. Voyage-3.5 genel sıralamada ilk sırada yer alıyor. Perplexity Embed V1 0.6b, kıyaslamamızdaki en düşük fiyat noktasında üst-orta seviyeye ulaşıyor. nDCG@3: Kesme noktası 3'te…
RAG Çerçeveleri: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex
Aynı agentic RAG iş akışını standartlaştırılmış bileşenlerle oluşturarak 5 RAG çerçevesini karşılaştırdık: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack ve DSPy: özdeş modeller (GPT-4.1-mini), embedding'ler (BGE-small), alıcı (Qdrant) ve araçlar (Tavily web araması). Bu, her bir çerçevenin gerçek ek yükünü ve token verimliliğini yalıtır. Karşılaştırma 100 sorgudan oluşuyordu, her bir çerçeve kararlı ortalamalar sağlamak için tam seti 100…
Yeniden Sıralayıcı Benchmark: En İyi 8 Model Karşılaştırıldı
Yoğun arama (dense retrieval) aşamasının bir yeniden sıralama evresiyle ne kadar iyileştiğini ölçmek için 8 yeniden sıralayıcı modeli ~145k İngilizce Amazon incelemesi üzerinde test ettik. multilingual-e5-base ile en iyi 100 adayı getirdik, her modelle yeniden sıraladık ve en iyi 10 sonucu, her biri kaynak incelemesinden somut detaylara atıfta bulunan 300 sorguya karşı değerlendirdik. En iyi…