# RAG (Retrieval-Augmented Generation (Getirmeyle Zenginleştirilmiş Üretim))

Adres: https://softwaredictionary.org/tr/terimler/rag
Kategori: Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi
Son güncelleme: 2026-09-29
Okunuşu: reg

Kısaca: RAG, bir LLM'in soru anında getirilen ilgili belgelere dayanarak yanıt vermesini sağlayan ve yanıtları güncel, özel verilere dayandıran bir tekniktir.

## RAG nedir?

Retrieval-Augmented Generation ya da kısaca RAG, bir arama adımını bir dil modeliyle birleştirir. Bir kullanıcı soru sorduğunda sistem önce şirket belgeleri ya da yardım merkezi gibi bir bilgi kaynağından en ilgili bilgi parçalarını getirir ve bunları prompt'a ekler. LLM daha sonra yanıtını yalnızca eğitimde öğrendiklerine güvenmek yerine sağlanan bu bağlamdan üretir.

Tipik bir RAG hattının iki aşaması vardır. Önceden, belgeler daha küçük parçalara bölünür, her parça bir embedding'e dönüştürülür ve embedding'ler bir vektör indeksinde saklanır. Soru anında soru da embedding'e çevrilir, en yakın parçalar getirilir ve 'yalnızca aşağıdaki kaynakları kullanarak yanıtla' gibi bir yönergeyle birlikte prompt'a eklenir.

Günlük hayattan bir benzetme açık kitap sınavıdır: öğrenci ezberden yanıt vermek yerine önce doğru sayfalara bakar. RAG; şirket içi bilgi asistanlarında, müşteri destek botlarında ve dokümantasyon aramasında yaygın olarak kullanılır, çünkü halüsinasyonları azaltır ve yanıtların kaynaklarını göstermesine imkân verir.

RAG sıklıkla ince ayarla (fine-tuning) karşılaştırılır. İnce ayar, modeli kendi verinizle ek olarak eğitir; bu, modelin davranışını ya da üslubunu değiştirir ama güncellemesi yavaş ve pahalıdır. RAG ise modeli değiştirmeden her istekte ona taze bilgi verir. Sık değişen bilgiler için RAG genellikle daha basit ve daha ucuz bir seçimdir.

## Önemli noktalar

- RAG önce ilgili veriyi getirir, sonra LLM'den bu veriyi kullanarak yanıt vermesini ister.
- İlgili metin parçalarını bulmak için genellikle embedding'lere ve bir vektör indeksine dayanır.
- Modeli yeniden eğitmeden yanıtları güncel tutar.
- Halüsinasyonları azaltır ama tamamen ortadan kaldırmaz.
- Getirme kalitesi, yanıtın kalitesini büyük ölçüde belirler.

## Örnek: Minimal bir RAG akışı

```typescript
// embed, vectorIndex and llm are placeholders for real services
async function answer(question: string): Promise<string> {
  // 1. Retrieve: find the text chunks most similar to the question
  const queryVector = await embed(question);
  const chunks = await vectorIndex.search(queryVector, { topK: 3 });

  // 2. Augment: add the retrieved text to the prompt
  const sources = chunks.map((chunk) => chunk.text).join("\n\n");
  const prompt = `Answer using only these sources:\n${sources}\n\nQuestion: ${question}`;

  // 3. Generate: the LLM writes an answer grounded in the sources
  return llm.generate(prompt);
}
```

## Sık sorulan sorular

**RAG ile ince ayar (fine-tuning) arasındaki fark nedir?**

RAG, modeli değiştirmeden istek anında ona ilgili bilgiyi verir; ince ayar ise modeli kendi verinizle ek olarak eğitir. RAG sık değişen bilgiler için daha uygundur; ince ayar tutarlı bir üslup, biçim ya da uzmanlaşmış davranış öğretmek için daha uygundur.

**RAG halüsinasyonları engeller mi?**

RAG, modele üzerinde çalışacağı gerçek kaynaklar sunarak halüsinasyonları azaltır ama ortadan kaldırmaz. Model kaynakları yine yanlış yorumlayabilir ve getirme adımı yanlış belgeleri döndürürse yanıt yine yanlış olabilir.

**RAG için vektör veritabanına ihtiyacım var mı?**

Şart değil. Birçok RAG sistemi vektör veritabanı kullanır, ancak vektör aramasını destekleyen sıradan bir veritabanı ya da hatta klasik anahtar kelime araması da getirme adımı olarak işlev görebilir.

## Kaynaklar

- [Lewis et al.: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (2020)](https://arxiv.org/abs/2005.11401)

---

Software Dictionary: https://softwaredictionary.org/tr · https://softwaredictionary.org/tr/llms.txt