En İyi RAG Araçları, Framework'ler ve Kütüphaneler

RAG, LLM yanıtlarını yalnızca modelin eğitimde ezberledikleriyle değil, harici verilere dayandırarak iyileştirir. Bir RAG sisteminin bileşenlerini kıyasladık ve sonuçları tek yerde topladık; yığının her parçasını seçmeye yönelik pratik bir rehberle birlikte.

Her RAG bileşeni için benchmark sonuçlarımıza, bir RAG yığını seçme rehberimize veya RAG temellerine bakın: ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereye oturduğu.

RAG benchmark sonuçları

Embedding modelleri

Embedding modeli, hem belgelerinizi hem de kullanıcının sorgusunu vektörlere dönüştürür; bu nedenle getirim kalitesinin tavanını belirler.

Üç alanda (hukuki sözleşmeler/CUAD, müşteri desteği/TechQA ve sağlık/MedRAG) 15 yoğun embedding modelini ve ayrıca BM25 sözlüksel taban çizgisini kıyasladık; her birini nDCG@3 üzerinden puanladık.

voyage-3.5 0.9429 ile birinci sırada yer alır ve Voyage'ın kendi amiral gemisi voyage-4-large'ı, yarı fiyatına mal olurken ($0,060 vs $0,120 / 1M token başına) geçer. En yeni, en büyük model otomatik olarak en iyi satın alma değildir. Maliyet öncelikli yığınlar için perplexity'nin pplx-embed-v1-0.6b'si, voyage-3.5'in kalitesinin yaklaşık %92'sini (0.8604) yaklaşık on beşte biri fiyatına ($0,004/1M) sunar. Doğruluk-fiyat karşılaştırması için tam embedding modelleri benchmark'ında maliyet grafiğine bakın; bu aynı zamanda alan bazında dökümü ve metodolojiyi de içerir.

Tek vektörlü yoğun embedding'lerin ötesinde, ColBERT gibi geç etkileşimli (çok vektörlü) geri getiriciler (ve görsel-belge ve PDF erişimi için ColPali/ColQwen) daha ince eşleştirme ve alan dışı genelleştirme için her token başına bir vektör tutar; ancak çok daha büyük bir indeks maliyetiyle (ColPali öğe başına kabaca 1.000× daha fazla vektör depolar; bkz. multimodal embedding benchmark'ımız).

Derleminiz çok dilli veya görselse embedding seçimi değişir: çok dilli embedding benchmark'ımız, 110M parametreli bir modelin (e5_base) altı dilin tümünde ilk sırada yer aldığını ve 70× daha büyük modelleri geçtiğini tespit etti; multimodal benchmark'ımız ise Apple'ın DFN5B-H modelini %50,1 text-to-image Recall@1 ile zirveye koydu. Verileri bir API'ye gönderemeyen ekipler için açık kaynak embedding benchmark'ımız, NVIDIA'nın Nemotron-8B'unu birinci sıraya (0.9249 nDCG@3) koyuyor; Microsoft'un MIT lisanslı 0.6B Harrier-oss'u en güçlü ticari kısıtlamasız seçenek olarak öne çıkıyor.

Yeniden Sıralama

Bir bi-encoder retriever hızlıdır ancak yaklaşıktır. Bir reranker, retriever'ın döndürdüğü en iyi adayları yeniden puanlayan bir cross-encoder'dır; ilgili parçaları LLM'e ulaşmadan önce gerçekten alakalı olanları en üste taşımak için her sorgu-belge çiftini birlikte okur. 2026'nın standart pipeline'ı geniş bir küme getirmek, yeniden sıralamak ve ardından modele 3–5 parça göndermektir. ¹

İngilizce getirimde 8 reranker'ı (en üst 100 aday, 300 sorgu) kıyasladık:

Bir reranker eklemek, tek bir ek aşamadan 20.33 puanlık bir sıçramayla üst-1 doğruluğunu (Hit@1) %62,67'den %83,00'e yükseltti. Satın alma kararını değiştirmesi gereken sonuç şudur: 149M parametreli bir model (gte-reranker-modernbert-base) üst noktada bir 1.2B modelle eşleşti; bu nedenle en büyük reranker, seçilmesi gereken model değildir. Tam reranker benchmark'ı, gecikmeyi ve Hit@10 tavanını kapsar.

Vektör veritabanları

Vektör veritabanı, embedding'lerinizi depolar ve sorgu anında en yakın komşu aramasını gerçekleştirir; bu nedenle gecikme tabanını ve işletme maliyetinin büyük bir bölümünü belirler. Aynı bge-m3 embedding'leri üzerinde yedi açık kaynak, kendi kendine barındırılan motoru kıyasladık; her biri Recall@10 değeri 0.95 olacak şekilde okundu, böylece tek değişken indeks oldu.

Yedisi erişim doğruluğunda berabere. nDCG@10, 0.803 ile 0.817 arasında, yani 0.014 farkla; tek iş parçacıklı verimde ise 10x fark var (Redis 764 QPS, LanceDB 70); 2.25M vektörde tepe bellek kullanımında da 3.7x fark var (Milvus 17.0 GB, Chroma 62.4 GB). Bu çalışma noktasında kalite tavanını embedding modeli belirlediği için motor bir doğruluk kararı değil; hız, bellek ve iş yükü kararıdır.

Hangi motorun uygun olduğu iş yükünden çıkar. Redis, kalıcılık kapalıyken 559 MB RAM ile 1.7 ms p95 kaydetti. Weaviate, 32 işçi sürecinde 8.330 QPS'e ulaştı; Redis ise 1.642'de doygunluğa ulaştı. Milvus, Chroma'nın 62.4 GB'ına karşılık 2.25M vektörde 17.0 GB tuttu ve meta veri filtreleri altında en yüksek en kötü durum recall değerini korudu (0.984). Qdrant, yerel fusion ile +0.067 nDCG hibrit artışı kaydetti. İki motor ciddi sınırlar taşır: Chroma, kendi kendine barındırılan yapısında anahtar kelime araması sunmaz ve 512 eşzamanlı istemcide 13 saniyelik p99 döndürür; LanceDB ise saniyede 2.6 tek satır yazma işlemini kaldırabilir; bu da sürekli güncellenen bir bilgi tabanı için onu eler. Tam açık kaynak vektör veritabanı benchmark'ı filtrelenmiş aramayı, yapım maliyetini ve canlı değişimi kapsar; vektör veritabanı boyutlandırma hesaplayıcısı ise bu sınırları belirli bir sunucu için motor bazında bir karara dönüştürür.

RAG yığınınızı nasıl seçersiniz?

Yukarıdaki benchmark'lar “Tek başına hangi bileşen iyisidir?” sorusunu yanıtlar. Bu bölüm “Bunları nasıl bir araya getiririm?” sorusunu yanıtlar. Pipeline'ı sırayla izleyin ve her aşamayı kullanım durumuna, ölçeğe ve bütçeye göre seçin:

• Parçalama: belgeleri ~300–500 token'lık parçalara 10–%20 örtüşmeyle ayırın; heterojen belgeler için sabit boyutlar yerine anlamsal/yapıya duyarlı bölmeyi tercih edin.
• Embedding modeli: voyage-3.5 API'de dolar başına en iyi kalite için; kendi kendine barındırmanız gerekiyorsa qwen3-embedding-8b veya NVIDIA Nemotron-8B; derleminiz gerektiriyorsa çok dilli veya multimodal model seçin.
• Vektör veritabanı: tek sorgu gecikmesi baskın olduğunda Redis, sürekli eşzamanlılık için Weaviate veya Milvus, ölçekte bellek kısıt olduğunda Milvus, yığın zaten Postgres üzerindeyse pgvector; yedinin dördü (Qdrant, Milvus, Weaviate, LanceDB) hibrit sonuçları yerleşik olarak birleştirir. Önce indeksi sunucuya göre boyutlandırın, çünkü 16 GB'lık bir kutu 1024 boyutta Redis'te yaklaşık 1.5M vektör, Qdrant'ta ise 3.7M vektör tutar.
• Hibrit getirim: yoğun + BM25'i RRF ile birleştirin; vektör veritabanı benchmark'ımızdaki anahtar kelime kolu bulunan motorlarda nDCG@10'u 0.030 ile 0.067 arasında artırdı; artış Qdrant, LanceDB, Redis ve Milvus için %95 güvenle sıfırın üzerindedir, pgvector veya Weaviate için değildir.
• Yeniden Sıralama: bir cross-encoder (149M'lik bir model yeterlidir) ekleyin; bu, çift kodlayıcının masada bıraktığı yaklaşık 20 puanlık üst-1 doğruluğunu geri kazanır.
• Üretim: kaynak atfedilebilir yanıtlar için dayanaklı alıntı desteği olan bir model kullanın.
• Değerlendirme: yayına almadan önce getirim, üretim ve uçtan uca metrikleri bağlayın.

Kurumsal yönetişim

Kurumsal dağıtımlarda getirim kalitesi gerekli ancak yeterli değildir; getirim katmanının da yönetilmesi gerekir. Üretim RAG sisteminin izin farkındalıklı getirim uygulaması (sonuçlar kaynak sistemin erişim kontrollerine uyar; böylece kullanıcı doğrudan açamayacağı bir belgeyi asla getirmez), kimlik sağlayıcılarıyla (Okta, Azure AD, Auth0) eşitleme yaparak izin değişikliklerini neredeyse gerçek zamanlı olarak yayması, denetim için her getirimi günlüğe kaydetmesi, girdi/çıktı koruma korkulukları çalıştırması ve veri yerleşimi kısıtlamalarına uyması beklenir. Dahili verilere dokunan herhangi bir RAG sistemi için bunları eklenti değil, asgari gereksinimler olarak ele alın. ² Bu kontrollerin yalnızca üstündeki uygulamada değil, getirim katmanında da geçerli olması gerekir; açık kaynak motorlar da uygulayabildikleri konusunda farklılık gösterir: kıyasladığımız yedisi içinde yalnızca pgvector zaman içinde nokta kurtarma ve satır düzeyinde güvenlik sunar; Qdrant, Milvus ve Weaviate açık kaynak sürümlerinde çoğaltma ve RBAC sağlar; Chroma 1.x hiç kimlik doğrulama sunmaz; yedisinin hiçbiri veriyi bekleme anında yerleşik olarak şifrelemez; bu da işi disk veya birim şifrelemesine bırakır.

RAG ile uzun bağlam

Bağlam pencereleri milyonlarca token'a ulaşırken RAG'ın hâlâ gerekli olup olmadığı adil bir sorudur. 2026'da yanıt ya/ya da değildir: RAG ilgili kanıtı getirir, uzun bağlam penceresi bunun üzerinde iyileştirme yapabilir ve yönlendirme katmanı her sorgunun hangi yolu izleyeceğine karar verir.

Karar genellikle maliyete iner. Bir LLM, her istekteki her girdi token'ı için faturalandırdığından, tüm derlemi bağlama doldurmak ölçekte pahalıdır. Sürekli sorgu yükü altındaki büyük bilgi tabanları için RAG, her seferinde tüm arşivi değil yalnızca birkaç bin getirilen token'ı ödediğinden, uzun bağlam doldurmaya kıyasla sorgu başına 1.250× daha ucuz çalışabilir. ³

Bu avantaj koşulludur ve dürüstçe belirtilmelidir: RAG, yaklaşık 500K token'lık derlem ve günde birkaç bin sorgunun üzerinde maliyet avantajı kazanır; ~200K token'ın ve günde birkaç yüz sorgunun altında ise prompt önbelleğe alma ile uzun bağlam çoğu zaman açık ara kazanır; çünkü vektör veritabanının sabit barındırma maliyeti tek başına tüm uzun bağlam faturasını aşabilir. ⁴ Boyutlandırma modelimiz bu tabanı somut terimlerle ortaya koyar. 512 token'lık parçalarla 2 GB'lik bir derlem yaklaşık 1.15M vektör olur; bu, Qdrant'ta 5.1 GB RAM veya Milvus'ta 6.9 GB gerektirir; bir sorgu gelmese de gelmese de aynı maliyete sahip bir sunucudur. İğne samanlıkta aramalarında doğruluk hâlâ getirimi destekler; çünkü ilgisiz metni filtrelemek, uzun bağlam recall'ını düşüren "ortada kaybolma" dikkat sapmasını azaltır.

Mevcut RAG modelleri ve araçları nelerdir?

RAG araçları üç gruba ayrılır: yerleşik dayanaklamaya sahip LLM'ler ve API'ler, orkestrasyon framework'leri ve altta yatan getirim bileşenleri (embedding modelleri, vektör veritabanları, reranker'lar).

Yerleşik dayanaklamaya sahip LLM'ler ve API'ler

Çeşitli model sağlayıcıları artık kaynak atfıyla harici bilgi ekleyebilmeniz için dayanaklı üretim özellikleri sunuyor:

• Anthropic Claude: sağladığınız belgelerdeki yanıtları dayanaklayan ve kullanılan tam pasajlara referanslar döndüren bir Citations API'si. ⁵
• Google Gemini: sizin için RAG'ı yürüten yerleşik bir File Search aracı (belge yükleyin ve Gemini bunları sorgu anında parçalar, embedding'ler ve getirir) ve yönetilen kurumsal getirim için Vertex AI RAG Engine. Ayrı “Google Search ile dayanaklama” özelliği kendi verilerinizden değil, canlı web'den içerik çeker. ⁶
• Cohere Command: kutudan çıkar çıkmaz satır içi alıntılar döndüren RAG'a göre ayarlanmış modeller (Command R/R+ ve daha yeni Command A) ve bunlara eşlik eden özel bir Rerank endpoint'i. ⁷
• OpenAI: Assistants ve Responses API'lerinde bir dosya arama getirim aracı. ⁸

RAG kütüphaneleri ve framework'leri

Bunlar getirimi ve üretimi bir pipeline'a bağlar:

• LangChain / LangGraph: genel amaçlı orkestrasyon; LangGraph durum bilgisi olan, agentic getir-yansıt-doğrula döngüleri ekler.
• LlamaIndex: veri alma, indeksleme ve sorgu motorları.
• Haystack: arama ve soru yanıtlama için uçtan uca pipeline'lar.
• DSPy: beyan edici, optimizer odaklı prompt/getirim programları.

Daha derin bir karşılaştırma için RAG framework'leri analizimize bakın.

Getirimle artırılmış üretim nedir?

Getirimle artırılmış üretim, sorgu anında büyük bir dil modeline harici bir bilgi kaynağına erişim veren bir tekniktir. Model, yalnızca eğitim sırasında sabitlenen parametrelerden yanıtlamak yerine, belge deposundan ilgili pasajları getirir ve yanıtını bunlara koşullandırır. Bu, yanıtları güncel tutar, alıntılanabilir kaynaklara dayandırır ve modeli yeniden eğitmeden bilgi yoğun görevlerde halüsinasyonu azaltır.

RAG modelleri nasıl çalışır?

Özünde RAG iki aşamada çalışır: getirim (sorguyla ilgili pasajları bul) ve üretim (bu pasajlara koşullandırılmış bir yanıt yaz). Üretim sistemlerinde bu çekirdek döngü daha kapsamlı bir pipeline'a sarılır:

• Sorgu yeniden yazma/ayrıştırma: özellikle çok turlu veya çok atlamalı sorgularda daha iyi getirim için soruyu yeniden ifade edin veya bölün.
• Hibrit getirim: yoğun (vektör) ve seyrek (BM25) aramalar çalıştırın ve sonuçları RRF ile birleştirin.
• Yeniden Sıralama: bir cross-encoder adayları yeniden puanlar ve en üstteki birkaçını tutar.
• Bağlam oluşturma: seçilen parçalardan alıntılarla birlikte prompt'u oluşturun.
• Üretim: LLM oluşturulan bağlamdan yanıtlar.
• Değerlendirme: getirimi ve yanıt kalitesini, ideal olarak CI içinde puanlayın.

İki aşamalı döngü hâlâ zihinsel modeldir; ek aşamalar bir demoyu üretim sisteminden ayıran şeydir.

RAG'ın farklı türleri nelerdir?

Doğrusal pipeline'ın ötesinde, çeşitli RAG varyantları belirli arıza modlarını hedefler: Spekülatif RAG (hız için taslak oluştur ve doğrula), Retrieval-Augmented Fine-Tuning (RAFT) (modeli getirilen bağlamı kullanmak üzere eğit), Self-RAG ve Düzeltici RAG (CRAG) (kanıtlar zayıf olduğunda model eleştirir ve yeniden getirim yapar). Bunlar aşağıdaki gelişmiş mimarilerle örtüşür.

Gelişmiş RAG mimarileri

Graf tabanlı RAG (GraphRAG)

GraphRAG, derlem üzerinde genellikle Neo4j veya FalkorDB gibi özel bir graf veritabanı üzerinde bir bilgi grafı oluşturur; böylece sistem, düz vektör aramasının kaçırdığı çok atlamalı ve küresel toplama sorularını yanıtlayabilir. Bu sorulardaki üstünlüğü, daha iyi pasaj getiriminden ziyade büyük ölçüde derlemin tamamındaki ilişkileri önceden hesaplamaktan gelir; bu nedenle vektör araması, belirli belge aramalarında kazanmaya devam eder. Pratik çıkarım: sorgular birçok belge arasında küresel akıl yürütme gerektirdiğinde grafa başvurun; vektör getiriminin yerine geçen bir alternatif olarak değil.

Agentic RAG

Agentic RAG, getirimi yönetmek üzere bir LLM ajanını görevlendirir: neyin getirileceğine, hangi kaynak veya aracın çağrılacağına ve ne zaman yeniden düşünüp deneneceğine karar verir; yanıt dayanaklanana kadar döngüyü sürdürür. Her soruyu doğru veritabanına yönlendirmesi ve ardından buna karşı SQL yazması gereken bir ajanı test eden agentic RAG benchmark'ımızda, en güçlü modeller artık neredeyse kusursuz yönlendirme yapıyor (Claude Opus 4.8 %100, Fable 5 %98); seçilen şemaya karşı doğru SQL yazmak ise daha zorlu tavan olmaya devam ediyor ve yaklaşık %90'de zirve yapıyor. Yönlendirme neredeyse çözüldü; dayanaklı yürütme, agentic RAG'ın hâlâ farklılaştığı yerdir.

Hibrit, yinelemeli ve aktif RAG

Hibrit getirim (yukarıda ele alınan yoğun + seyrek) artık gelişmiş bir seçenek değil, varsayılandır. Yinelemeli ve aktif varyantlar (ör. FLARE), model üretirken güveni düştüğünde yeni kanıt getirerek tekrar getirim yapmasına olanak tanır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

RAG sistemleri nasıl değerlendirilir?

RAG değerlendirmesi artık üç katman boyunca yaşam döngüsüne göre yapılandırılmıştır: getirim (kesinlik, duyarlılık, MRR, nDCG, hit@k: doğru parçaları getirdik mi?), üretim (dayanaklılık, sadakat: yanıt getirilen bağlamla destekleniyor mu?) ve uçtan uca (nihai yanıt doğru mu?).

Araçlar aynı çizgiler boyunca ayrılır: geliştirme sırasında hızlı, referans-free yineleme için RAGAS; CI'da pytest tarzı geç/kal kapısı olarak DeepEval (böylece bir regresyon yapıyı engeller); üretimde izleme ve gözlemleme için TruLens veya Phoenix. TREC-RAG ve ARES, değerlendirici kalibrasyonu için yararlı harici referanslardır. ⁹

Bir vektör veritabanı devreye girdiğinde getirim metrikleri ikiye ayrılır ve yarılar zıt yönlere hareket edebilir. ANN recall, indeksin gerçek en yakın vektörleri döndürüp döndürmediğini sorar; bu, veritabanını yalıtır. İnsan etiketlerine karşı nDCG ve MRR ise o belgelerin ilgili olup olmadığını sorar; bu da büyük ölçüde embedding modelinin bir özelliğidir. Vektör veritabanı benchmark'ımızda derlemi 50k'den 2.25M'e ölçeklemek nDCG@10'u yaklaşık 0.81'den 0.56'ya düşürürken, her motor yine de Recall@10 değerini 0.973 üzerinde bildirdi; exact-kNN oracle ise aynı 0.572 değerine düştü. Yalnızca geometrik bir benchmark, yanıt kalitesinin üçte birini kaybetmiş bir derlem üzerinde sağlıklı bir indeks raporlamış olurdu.

Parça boyutu

Parça boyutu, belgelerin embedding'den önce nasıl bölüneceğini kontrol eder.

2026 rehberliği tek bir sabit boyutun ötesine geçmiştir: anlamsal / yapıya duyarlı parçalamayı tercih edin (bitişik cümleler anlamca ayrıştığında yeni bir parça başlatın), parçaları yaklaşık 300–500 token uzunluğunda ve 10–%20 örtüşmeyle tutun ve bağlamsal getirimi değerlendirin: Anthropic'in, embedding ve BM25 indekslemesinden önce her parçaya LLM tarafından üretilen bir bağlam cümlesini başa ekleme tekniği. Anthropic'in testlerinde, bağlamsal embedding'ler en üst 20 getirim başarısızlık oranını %35 azalttı; bağlamsal embedding'ler artı bağlamsal BM25 %49 azalttı; üstüne bir reranker eklemek ise %67 azalttı. ¹⁰ Parça boyutu ayrıca indeksin ne kadar büyüyeceğini belirler; çünkü derlemin kaç vektöre dönüşeceğine karar verir. Vektör veritabanı boyutlandırma hesaplayıcımız bu bağı açık hale getirir: varsayılan 512 token'lık parça ve %15 örtüşmede derlem parça başına 435 token ilerler; bu nedenle parçayı yarıya indirmek hem vektör sayısını hem de veritabanının tutması gereken belleği kabaca ikiye katlar.

Fine-Tuning ve Getirimle Artırılmış Üretim

RAG ve fine-tuning farklı sorunları çözer; 2026'da alternatif olarak değil, giderek birlikte kullanılmaktadır.

Çoğu ekip için yanıt, “önce RAG, gerekirse davranışı fine-tune et” şeklindedir ve RAFT her ikisini yapmayı resmileştirir.

Getirimle artırılmış üretimin faydaları

RAG'ın avantajları, benimsemeyi gerçekten yönlendiren birkaç başlıkta toplanır: doğruluk ve tazelik (yanıtlar donmuş bir eğitim kesimini değil, güncel, kaynak temelli verileri yansıtır), şeffaflık (yanıtlar kullandıkları pasajları alıntılar; bu nedenle denetlenebilir), ölçekte uzun bağlamdan daha düşük maliyet ve uyarlanabilirlik (modeli yeniden eğitmek yerine bilgi tabanını güncelleyin). Multimodal RAG bunları görüntülere, PDF'lere ve tablolara genişletir.

Ek okumalar

• Embedding modelleri benchmark'ı
• Reranker benchmark'ı
• Açık kaynak vektör veritabanı benchmark'ı
• Vektör veritabanı boyutlandırma hesaplayıcısı
• Açık kaynak embedding modelleri
• Çok dilli embedding modelleri
• Multimodal embedding'ler
• Agentic RAG framework'leri

Bu benchmarkı kaynak gösterin

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

@misc{sari2026,
  author = {Sarı, Ekrem},
  title  = {{En İyi RAG Araçları, Framework'ler ve Kütüphaneler}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/retrieval-augmented-generation}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Temmuz 2026}
}

Değişiklik günlüğü

12 güncelleme

1. 202618 Tem

   Vektör veritabanı karşılaştırmasını açık kaynaklı, kendi barındırılan motor karşılaştırmasıyla değiştirdi.

2. 30 Haz

   RAG makalesine yeniden sıralayıcı ve vektör veritabanı karşılaştırma bölümleri, yeni gömme modeli sonuçlarıyla eklendi.

3. 22 Oca

   Performans farklılıklarının olası nedenleri bölümü kaldırıldı.

4. 202525 Kas

   Performans farklılıklarının ardındaki potansiyel nedenlerle "Vektör veritabanı" verileri genişletildi.

5. 30 Eki

   mistral-embed'i en yüksek ortalama doğruluğa sahip olarak Google Gemini'nin yerine koyarak gömme modelleri verileri güncellendi.

6. 5 May

   RAG karşılaştırma sonuçları bölümü kaldırıldı.

7. 8 Nis

   Girişten LLM sayısı kaldırıldı.

8. 27 Mar

   Yeni modeller ve araçlarla "Mevcut RAG modelleri ve araçları nelerdir?" bölümü genişletildi.

9. 26 Mar

   Gömme modelleri ve öbek boyutları için kıyaslama sonuçları, "Geri alma artırılmış üretimin faydaları nelerdir?" bölümüne eklendi.

10. 202426 Kas

    Girişten Üretken Yapay Zeka istatistikleri kaldırıldı.

11. 30 Eyl

    Farklı RAG türleri nelerdir?" bölümü eklendi.

12. 202328 Eyl

    Mevcut RAG modelleri ve araçları hakkında bir bölüm eklendi.

Referans Linkleri

1.

RAG Best Practices 2026: Chunking, Reranking, Hybrid Search | CallMissed

CallMissed

2.

Best Enterprise RAG Platforms 2026 | The 11 Worth Evaluating | Onyx AI

Onyx AI

3.

RAG vs Long Context 2026: Is Retrieval Really Dead? | byteiota

byteiota

4.

RAG vs Long Context: Best Choice for AI Systems 2026

AlphaCorp AI

5.

Citations - Claude Platform Docs

6.

RAG and grounding on Vertex AI | Google Cloud Blog

Google Cloud

7.

RAG Citations | Cohere

8.

File search | OpenAI API

9.

RAGAS, TruLens, DeepEval: LLM Evaluation Frameworks (2026)

Atlan

10.

Contextual Retrieval in AI Systems \ Anthropic

Ekrem Sarı

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Ekrem, AIMultiple'da Yapay Zeka Araştırmacısı ve Veri Bilimcidir. Yapay zeka ve LLM sistemleri için uygulamalı benchmark'lar tasarlar ve yürütür.

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