Microsoft Research’ün 2024 yılında yayımladığı GraphRAG makalesi, global anlama gerektiren sorgularda geleneksel vector RAG’a göre %72’ye varan üstünlük raporladı. 2026 itibarıyla GraphRAG, kurumsal knowledge base projelerinin %23’ünde benimsenmiş ve LangChain’in resmi entegrasyonuyla mainstream RAG mimarileri arasında yerini aldı. GraphRAG Nedir ve Geleneksel RAG’dan Nasıl Ayrışır GraphRAG, Microsoft Research’ün Darren Edge ve ekibinin 2024 yılında yayımladığı […]
Agentic RAG 2026’da klasik retrieval pattern’in yerini almaya başladı: LlamaIndex’in 2025 Q4 yayımladığı State of Agentic RAG raporu, multi-step adaptive retrieval kullanan deployment’larda complex question answering accuracy’sinin yüzde 49 daha yüksek olduğunu ve bu pattern’in Fortune 500 RAG sistemlerinin yüzde 42’sinde 2024’teki yüzde 11’den hızla yayıldığını gösteriyor. Agentic RAG’in 2026 Pazar Bağlamı ve Stratejik Konumu […]
RAG sistemlerinde chunking stratejisi seçimi, üretim ortamı kalite skorlarının yüzde 38’ini tek başına belirleyen kararlardır: Pinecone’un 2025 Q4 yayımladığı RAG Production Benchmark, semantic chunking’in fixed-size’a göre faithfulness skorunu yüzde 27 yükselttiğini ancak token maliyetini yüzde 31 artırdığını ölçüyor. Konuyla ilişkili olarak RAG Chunking Stratejileri: Semantic, Recursive, Layout 2026 rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Chunking Stratejilerinin 2026 […]
JetBrains 2025 AI Tooling raporuna göre LLM uygulaması geliştiren ekiplerin %78’i en az bir orchestration framework’ü kullanıyor; LangChain %52, LlamaIndex %31 pazar payıyla bu kategorinin iki dominant oyuncusu konumunda. Doğru framework seçimi, geliştirme süresini %40 hızlandırırken yanlış seçim altı ay içinde tüm RAG katmanının yeniden yazılmasına neden olabilir. 2026 yılında ikisi de büyük çaplı API […]
RAG sistemi nasıl kurulur sorusu, 2026 itibarıyla kurumsal LLM mimarisinin %82’sinin yanıtını gerektiren temel sorudur; Databricks State of Data and AI 2025 raporuna göre üretim ortamındaki AI uygulamalarının yalnızca %18’i saf prompt engineering ile çalışıyor, geri kalan %82’si retrieval-augmented generation katmanı üzerine kurulu. Retrieval-augmented generation, dış bilgi kaynaklarını vector embedding ile aranabilir hale getirip büyük […]
Kurumsal RAG sistemi nasıl kurulur? Vector DB karşılaştırması, embedding modelleri, LangChain vs LlamaIndex ve KVKK uyumlu üretime alma adımları.