2026 RAG sistemlerinde reranking katmanı, retrieval doğruluğunu MRR (Mean Reciprocal Rank) metriğinde 0.42’den 0.61’e taşıyan kritik bir bileşen oldu. Cohere Rerank 3.5, Jina Reranker v2 ve BGE BAAI modellerinin BEIR benchmark’ında nDCG@10 metriğinde %18-26 üstünlük sağladığı, latency’nin ise 35-180ms aralığında kaldığı kanıtlandı. Konuyla ilişkili olarak Reranker Modelleri Karşılaştırması 2026: Cohere v3, BGE Reranker, Jina Reranker […]
MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) 2025 sıralamasında 4 önde gelen embedding modeli arasında retrieval doğruluk farkı %22’ye ulaşıyor. Cohere 2025 raporu, yanlış embedding seçiminin RAG doğruluğunda LLM değiştirmekten daha büyük etki yarattığını ortaya koyuyor. Embedding Model Pazarı 2026 Bağlamı Embedding modelleri kelime ve cümleleri yüksek boyutlu vektör uzayına eşler; semantik benzerlik bu uzayda ölçülür. RAG […]
Hugging Face MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) Ocak 2026 sıralamasında ilk 20 modelin retrieval ortalama skoru 56.4 ile 64.9 arasında dağılırken, aynı modellerin çok dilli kanat olan MMTEB (Massive Multilingual Embedding Benchmark) üzerindeki Türkçe alt setinde fark %11’e kadar çıkıyor. Bu fark, RAG ve kurumsal arama pipeline’larında doğrudan yanıt doğruluğuna, vektör veritabanı maliyetine ve sorgu […]