Klasik RAG ile Agentic RAG farkı; router, retriever, grader, generator bileşenleri ve self-reflection.
Klasik RAG vs Agentic RAG
Klasik RAG: soruyu vektör veritabanında arar, bulunanı modele verir, yanıt üretir — tek geçiş. Agentic RAG: önce sorunun türüne göre yönlendirir (router), gelen parçaları puanlar (grader), yetersizse sorguyu yeniden yazıp tekrar arar (self-reflection). Sonuç daha isabetli ve daha az 'uydurma' olur.
Bileşenler: Router → Retriever → Grader → Generator
Router: sorunun hangi kaynağa/araca gideceğine karar verir. Retriever: ilgili belge parçalarını çeker (multi-query ile birden çok varyasyonla arar). Grader: çekilen parçaların gerçekten ilgili olup olmadığını değerlendirir. Generator: doğrulanmış bağlamla yanıtı üretir.
Üretim kurulumu
Vektör veritabanı (Qdrant/Pinecone) + LangGraph ile akış kurulur. Chunking (belgeyi anlamlı parçalara bölme) ve hybrid retrieval (anahtar kelime + anlamsal) kaliteyi belirler. Self-grading döngüsü halüsinasyonu azaltır ama maliyeti artırır — dengeyi ihtiyaca göre kurun.
Kopyala-Kullan Prompt
Agentic RAG sistemi tasarımı
Şirketim için Agentic RAG sistemi tasarla: Belge tipi: [PDF/Word/web/vb.] Belge sayısı tahmini: [adet] Tipik sorular: [örnek 1], [örnek 2] Cevap formatı: [özet/detaylı/kaynaklı] Teknik altyapı: [Python bilgisi, hangi cloud] Belirle: 1) Vektör veritabanı ve nedeni 2) Chunking stratejisi 3) Retrieval stratejisi (simple/multi-query/hybrid) 4) Self-grading gerekli mi 5) 5 adımlı kurulum sırası.
Örnek Senaryo (temsilî)
Bir hukuk firması, binlerce sözleşmeyi Agentic RAG ile sorgulanabilir hale getirdi; ilgili maddeyi bulmak için tüm belgeyi okumak yerine sisteme soru sordular. (Temsilî senaryo; süre kazancı kendi belge yapınıza bağlıdır.)
Sık sorulan sorular
RAG sistemi kurmak ne kadar sürer?
Küçük bir belge kümesiyle çalışan bir prototip kısa sürede kurulabilir; üretim kalitesinde (kalite değerlendirme, izleme, güvenlik) bir sistem daha uzun sürer. Küçük başlayıp ölçeklemek en sağlıklısıdır.
Halüsinasyonu nasıl azaltır?
Agentic RAG, yanıtı yalnızca çekilen ve kalite açısından onaylanan kaynaklara dayandırır; grader adımı ilgisiz parçaları eler, böylece modelin uydurma olasılığı düşer.