Hangi Vektör Veritabanı Hangi Senaryoda Doğru Seçim? Vektör veritabanı seçiminde tek bir doğru cevap yoktur; karar ölçek, ekibin mevcut yığını ve operasyonel olgunluk üzerine kurulur. Kısa yanıt şudur: Halihazırda PostgreSQL kullanan ve milyon altı vektörle çalışan ekipler için pgvector en pratik seçimdir. Yüz milyonlarca vektör ve düşük gecikme gerektiren sıfır-operasyon yönetilen servis arayanlar için Pinecone […]
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 […]
Kurumsal AI asistan pazarı 2026 itibarıyla küresel ölçekte 28,7 milyar USD’ye ulaşmış ve McKinsey 2024 State of AI raporuna göre Fortune 1000 şirketlerinin %78’i en az bir kurumsal AI asistan projesi başlatmıştır. Ancak Gartner 2024 araştırması, başlatılan kurumsal AI asistan projelerinin %70’inin 12 ay içinde “ChatGPT’den daha kötü” yorumuyla rafa kaldırıldığını ortaya koymuştur. Sorun model […]
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 […]
2026’da kurumsal LLM mimarisinde en kritik karar RAG mi yoksa 1 milyon token’lık long-context mu sorusunun cevabı. Stanford’un 2025 Lost in the Middle araştırması 100K+ context’te bilgi geri çağırma doğruluğunun %71’den %43’e düştüğünü gösteriyor; bu rakam mimari kararınızı yeniden tanımlıyor. Konuyla ilişkili olarak Long Context LLM: 1M+ Token Modellerle Kurumsal Doküman Analizi rehberimiz detaylı incelemeyi […]
Arize AI’nin 2025 LLM Production Survey raporuna göre üretimdeki RAG sistemlerinin %62’sinde sistematik bir evaluation pipeline’ı yok ve bu ekiplerde hallucination şikayetleri ölçümlü değerlendirme yapanlara göre 4.3 kat daha yüksek seyrediyor. 2026’da Retrieval-Augmented Generation artık olgun ekipler için “kuruldu, çalışıyor” değil “ölçülüyor, sürekli iyileştiriliyor” disiplini hâline geldi. Doğru kurulmuş bir eval pipeline’ı retrieval kalitesini ortalama […]
2026 itibarıyla kurumsal RAG sistemlerinin %63’ü tek başına dense vector arama kullanırken, hybrid search’e geçen sistemler nDCG@10 metriğinde ortalama %35 iyileşme raporluyor. Weaviate, Pinecone ve Elastic’in 2025 üretim verilerine göre BM25 + dense vector kombinasyonu, domain-spesifik terminoloji içeren sorgularda yalnız dense’e kıyasla %42’ye varan recall artışı sağlıyor. Konuyla ilişkili olarak Hybrid Search Nedir? RAG Retriever […]
Fine-Tuning mı RAG mı? Hızlı Karar Rehberi Fine-tuning ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) arasındaki seçim, modele “ne öğretmek” istediğinize bağlıdır. Doğrudan yanıt: bilginiz sık değişiyorsa, güncel ve kaynaklı yanıt gerekiyorsa RAG daha maliyet-etkindir. Modele belirli bir ton, format veya alana özgü davranış kazandırmak istiyorsanız fine-tuning daha uygundur. Çoğu üretim sistemi ikisini birleştirir: davranışı fine-tuning ile şekillendirir, […]
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 […]
Pinecone 2025 State of Vector Search raporu, vector database pazarının yıllık %78 büyüdüğünü, ortalama kurumsal vektör sayısının 24 ay içinde 50 milyondan 800 milyona çıktığını gösteriyor. En yaygın production sorun: yanlış HNSW parametresi yüzünden recall@10 metriği %85’ten %62’ye düşüyor. Konuyla ilişkili olarak Vector Quantization 2026: Matryoshka Embeddings ve Binary Embedding Production rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. […]
- 1
- 2