RAG çerçeveleri (Alım-Artırılmış Üretim çerçeveleri), 2026’da üretim düzeyinde yapay zeka uygulamaları oluşturmak için vazgeçilmez hale geldi. En iyi RAG çerçeveleri (LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy ve LangGraph) geliştiricilerin büyük dil modellerini alana özgü bilgi alımıyla birleştirmesine olanak tanır. LangChain, LlamaIndex ve Haystack’ı karşılaştırırken temel faktörler arasında token verimliliği, orkestrasyon yükü ve belge işleme yetenekleri yer alıyor. Performans kıyaslamaları, Haystack’ın en düşük token kullanımını (~1.570 token) elde ettiğini, DSPy’ın ise minimum ek yük (~3,53 ms) sunduğunu ortaya koyuyor. LlamaIndex belge merkezli uygulamalarda öne çıkıyor, LangChain maksimum esneklik sağlıyor ve Haystack üretime hazır işlem hatları sunuyor. RAG çerçeve mimarilerini anlamak, bilgi tabanları, sohbet robotları ve erişimle artırılmış üretim sistemleri oluşturan geliştiriciler için kritik öneme sahiptir.

Bu kapsamlı kılavuz, geliştiricilerin ve ekiplerin RAG uygulamaları oluşturmak için en uygun çerçeveyi seçmelerine yardımcı olmak amacıyla performans kıyaslamalarını, mimari yaklaşımları, kullanım senaryolarını ve maliyet sonuçlarını karşılaştırarak 2026’nın önde gelen beş RAG çerçevesini inceliyor.

RAG Çerçeve Seçimi Neden Önemlidir

RAG çerçeveleri, belgeleri alma, yerleştirmeler oluşturma, ilgili bağlamı alma ve yanıt oluşturma gibi karmaşık iş akışını düzenler. Seçtiğiniz çerçeve şunları belirler:

  • Geliştirme hızı — ne kadar hızlı prototip oluşturup yineleyebileceğiniz
  • Sistem performansı — gecikme, belirteç verimliliği ve API maliyetleri
  • Sürdürülebilirlik — ekibinizin hata ayıklama, test etme ve ölçeklendirme işlemlerini ne kadar kolay gerçekleştirebildiği
  • Esneklik — yeni modellere, vektör mağazalarına ve kullanım örneklerine uyarlanabilirlik

IBM Research’e göre RAG, yapay zeka modellerinin normalde sahip olamayacakları alana özgü bilgilere erişmesine olanak tanıyarak çerçeve seçimini doğruluk ve maliyet verimliliği açısından hayati hale getiriyor.

RAG Çerçeve Performans Karşılaştırması

2026’da yapılan kapsamlı bir AIMultiple karşılaştırması aynı bileşenleri kullanan beş çerçeveyi karşılaştırdı: GPT-4.1-mini, BGE-small yerleştirmeler, Qdrant vektör mağazası ve Tavily web araması. Tüm uygulamalar 100 sorgudan oluşan test setinde %100 doğruluk elde etti.

Temel Performans Metrikleri

Çerçeve Ek Yükü (düzenleme süresi):

  • DSPy: ~3,53 ms
  • Saman yığını: ~5,9 ms
  • LlamaIndex: ~6 ms -LangChain: ~10 ms
  • LangGraph: ~14 ms

Ortalama Token Kullanımı (sorgu başına):

  • Saman yığını: ~1.570 jeton
  • LlamaIndex: ~1.600 jeton
  • DSPy: ~2.030 jeton
  • LangGraph: ~2.030 jeton
  • LangChain: ~2.400 token

Karşılaştırma, standartlaştırılmış bileşenler kullanarak çerçeve ek yükünü izole etti ve belirteç tüketiminin gecikme ve maliyet üzerinde düzenleme ek yükünden daha büyük bir etkiye sahip olduğunu ortaya çıkardı. Daha düşük token kullanımı, ticari LLM’leri kullanırken doğrudan API maliyetlerini azaltır.

1. LlamaIndex — Belge Merkezli RAG Uygulamaları için En İyisi

LlamaIndex veri alımı, dizine ekleme ve alma iş akışları için özel olarak tasarlanmıştır. Başlangıçta GPT Dizini olarak adlandırılan bu dizin, akıllı dizin oluşturma stratejileri aracılığıyla belgeleri sorgulanabilir hale getirmeye odaklanır.

Temel Özellikler

  • LlamaHub ekosistemi — API’ler, veritabanları, Google Workspaces ve dosya biçimleri için 160’tan fazla veri bağlayıcı
  • Gelişmiş indeksleme — vektör indeksleri, ağaç indeksleri, anahtar kelime indeksleri ve hibrit stratejiler
  • Sorgu dönüşümü — daha iyi erişim için karmaşık sorguları otomatik olarak basitleştirir veya ayrıştırır
  • Düğüm son işlemesi — alınan parçaların oluşturulmadan önce yeniden sıralanması ve filtrelenmesi
  • Dizinlerin bileşimi — birden fazla dizini birleştirilmiş sorgu arayüzlerinde birleştirin
  • Yanıt sentezi — alınan bağlamdan yanıtlar oluşturmaya yönelik çoklu stratejiler

Mimarlık

LlamaIndex net bir RAG hattını takip eder: veri yükleme → indeksleme → sorgulama → son işleme → yanıt sentezi. IBM tarafından belirtildiği gibi, büyük metinsel veri kümelerini kolayca sorgulanabilir dizinlere dönüştürerek RAG’nin etkin olduğu içerik oluşturmayı kolaylaştırır.

Performans

AIMultiple testinde LlamaIndex, güçlü token verimliliği (sorgu başına ~1.600 token) ve düşük ek yük (~6 ms) göstererek yüksek hacimli alma iş yükleri için uygun maliyetli hale geldi.

Fiyatlandırma

LlamaIndex’in kendisi açık kaynaklı ve ücretsizdir. Maliyetler şunlardan gelir:

  • LLM API kullanımı (OpenAI, Anthropic, vb.)
  • Vektör veritabanı barındırma (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
  • Model çıkarımını yerleştirme

İçin En İyisi

Alma doğruluğunun çok önemli olduğu belge arama, bilgi yönetimi veya Soru-Cevap sistemleri oluşturan ekipler. Birincil kullanım durumunuz yapılandırılmış veya yarı yapılandırılmış metin verilerini sorgulamak olduğunda idealdir.

Sınırlamalar

  • Çok adımlı aracı iş akışları için LangChain’e kıyasla daha az esnek
  • LangChain’den daha küçük topluluk ve ekosistem
  • Genel düzenleme yerine öncelikli olarak alma görevleri için optimize edilmiştir

2. LangChain — Karmaşık Temsilcilik İş Akışları için En İyisi

LangChain, ajansal yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yönelik çok yönlü bir çerçevedir. Birden fazla Yüksek Lisans, araç ve karar noktası içeren karmaşık iş akışları için birbirine “zincirlenebilen” modüler bileşenler sağlar.

Temel Özellikler

  • Zincirler — Yüksek Lisans’ları, istemleri ve araçları yeniden kullanılabilir iş akışları halinde oluşturun
  • Aracılar — araçları seçen ve görevleri yürüten özerk karar alma birimleri
  • Bellek sistemleri — konuşma geçmişi, varlık belleği ve bilgi grafikleri
  • Araç ekosistemi — arama motorları, API’ler ve veritabanlarıyla kapsamlı entegrasyonlar
  • LCEL (LangChain İfade Dili) — `|’ operatörüyle zincir oluşturmak için bildirim temelli sözdizimi
  • LangSmith — test ve optimizasyon için değerlendirme ve izleme paketi
  • LangServe — zincirleri REST API’lerine dönüştüren dağıtım çerçevesi

Mimarlık

LangChain, kontrol akışının standart Python mantığı aracılığıyla yönetildiği zorunlu bir düzenleme modeli kullanır. Bireysel bileşenler, daha büyük iş akışlarına birleştirilebilen küçük, şekillendirilebilir zincirlerdir.

Performans

AIMultiple karşılaştırması, LangChain’in en yüksek token kullanımına (sorgu başına ~2.400) ve daha yüksek düzenleme yüküne (~10 ms) sahip olduğunu gösterdi. Bu onun esnekliğini yansıtır; daha fazla soyutlama katmanı çok yönlülük sağlar ancak işlem yükünü artırır.

Fiyatlandırma

  • LangChain Core: Açık kaynak, ücretsiz
  • LangSmith: Geliştirici planı için kullanıcı başına aylık 39 ABD doları, özel Kurumsal fiyatlandırma
  • LangServe: Ücretsiz (kendi kendine barındırılan dağıtım)

LLM API’leri ve vektör veritabanları için ek maliyetler uygulanır.

İçin En İyisi

Ekipler birden fazla araç, karar noktası ve otonom iş akışıyla karmaşık temsilci sistemler oluşturuyor. Kapsamlı entegrasyonlara ihtiyaç duyduğunuzda veya paylaşılan bileşenlerle birden fazla yapay zeka uygulaması oluşturmayı planladığınızda özellikle güçlüdür.

Sınırlamalar

  • Daha yüksek token tüketimi, API maliyetlerinin artması anlamına gelir
  • Kapsamlı soyutlamalar nedeniyle daha dik öğrenme eğrisi
  • Basit erişim görevleri için aşırı mühendislik yapılabilir

3. Saman Yığını — Üretime Hazır Kurumsal Sistemler İçin En İyisi

Haystack, deepset’in üretim dağıtımına odaklanan açık kaynaklı bir çerçevesidir. Açık giriş/çıkış sözleşmelerine ve birinci sınıf gözlemlenebilirliğe sahip bileşen tabanlı bir mimari kullanır.

Temel Özellikler

  • Bileşen mimarisi — “@component” dekoratörlü, yazılı, yeniden kullanılabilir bileşenler
  • Pipeline DSL — bileşenler arasındaki veri akışının net tanımı
  • Arka uç esnekliği — LLM’leri, alıcıları ve sıralayıcıları kod değişikliği olmadan kolayca değiştirin
  • Yerleşik gözlemlenebilirlik — bileşen düzeyinde gecikmenin ayrıntılı araçları
  • Önce üretim tasarımı — önbelleğe alma, toplu işleme, hata işleme ve izleme
  • Belge depoları — Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant için yerel destek
  • REST API oluşturma — işlem hatları için otomatik API uç noktaları

Mimarlık

Haystack modülerliği ve test edilebilirliği vurgular. Her bileşenin açık girdileri ve çıktıları vardır; bu da boru hattının parçalarını test etmeyi, denemeyi ve değiştirmeyi kolaylaştırır. Kontrol akışı, bileşen bileşimiyle standart Python olarak kalır.

Performans

Haystack, karşılaştırmada en düşük jeton kullanımına (sorgu başına ~1.570) ve rekabetçi ek yüke (~5,9 ms) ulaşarak üretim dağıtımları için oldukça uygun maliyetli hale geldi.

Fiyatlandırma

  • Haystack: Açık kaynak, ücretsiz
  • deepset Bulut: Küçük dağıtımlar için ayda 950 ABD dolarından başlayan yönetilen hizmet

İçin En İyisi

Güvenilirlik, gözlemlenebilirlik ve uzun vadeli bakım gerektiren üretim RAG sistemlerini dağıtan kurumsal ekipler. Açık bileşen sözleşmelerine ve temel teknolojileri değiştirme olanağına ihtiyaç duyduğunuzda idealdir.

Sınırlamalar

  • LangChain’e kıyasla daha küçük topluluk
  • Daha az kapsamlı araç ekosistemi
  • Açık bileşen tanımları nedeniyle daha ayrıntılı kod

4. DSPy — Minimal Standart ve İmza Öncelikli Tasarım Açısından En İyisi

DSPy, komut istemlerini ve LLM etkileşimlerini, yazılan giriş ve çıkışlara sahip birleştirilebilir modüller olarak ele alan, Stanford’un imza odaklı bir programlama çerçevesidir.

Temel Özellikler

  • İmzalar — giriş/çıkış özellikleri aracılığıyla görev amacını tanımlayın
  • Modüller — istemleri ve LLM çağrılarını kapsüller (örneğin, dspy.Predict, dspy.ChainOfThought)
  • Optimize ediciler — otomatik istem optimizasyonu (MIPROv2, BootstrapFewShot)
  • Minimum yapıştırıcı kodu — “Predict” ve “CoT” arasında geçiş yapmak sözleşmeleri değiştirmez
  • Merkezi konfigürasyon — tek bir yerde model ve hızlı işlem
  • Tür güvenliği — manuel ayrıştırma gerektirmeyen yapılandırılmış çıkışlar

Mimarlık

DSPy, her modülün yeniden kullanılabilir bir bileşen olduğu işlevsel bir programlama paradigması kullanır. İmza öncelikli yaklaşım, neyi istediğinizi tanımlamanız anlamına gelir ve DSPy, modeli yönlendirmeyi nasıl ele alır.

Performans

DSPy, karşılaştırmada en düşük çerçeve yükünü (~3,53 ms) gösterdi. Ancak jeton kullanımı orta düzeydeydi (sorgu başına ~2.030). Sonuçlar adalet için “dspy.Predict” (Düşünce Zinciri yok) kullandı; Optimize edicilerin etkinleştirilmesi performans özelliklerini değiştirecektir.

Fiyatlandırma

DSPy açık kaynaklı ve ücretsizdir. Maliyetler LLM API kullanımıyla sınırlıdır.

İçin En İyisi

Temiz soyutlamalara değer veren ve standart kalıpları en aza indirmek isteyen araştırmacılar ve ekipler. Hızlı optimizasyonla denemeler yapmak istediğinizde veya güçlü türde sözleşmelere ihtiyaç duyduğunuzda özellikle kullanışlıdır.

Sınırlamalar

  • Daha küçük ekosistem ve topluluk
  • LangChain/LlamaIndex’e kıyasla daha az dokümantasyon
  • Daha az gerçek dünya örnek olay incelemesi içeren daha yeni çerçeve
  • İmza öncelikli yaklaşım zihinsel model değişimini gerektirir

5. LangGraph — Çok Adımlı Grafik Tabanlı İş Akışları için En İyisi

LangGraph, LangChain’in karmaşık dallanma mantığına sahip durum bilgisi olan, çok aracılı sistemler oluşturmaya yönelik grafik öncelikli orkestrasyon çerçevesidir.

Temel Özellikler

  • Grafik paradigması — iş akışlarını düğümler ve kenarlar olarak tanımlayın
  • Koşullu kenarlar — duruma dayalı dinamik yönlendirme
  • Yazılan durum yönetimi — Redüktör tarzı güncellemelerle “TypedDict”
  • Döngüler ve döngüler — yinelenen iş akışları ve yeniden denemeler için destek
  • Kalıcılık — iş akışı durumunu kaydedin ve devam ettirin
  • Döngüdeki insan — yürütme sırasında onay veya giriş için duraklatma
  • Paralel yürütme — bağımsız düğümleri aynı anda çalıştırın

Mimarlık

LangGraph kontrol akışını mimarinin bir parçası olarak ele alır. Düğümleri (işlevleri) kenarlarla (geçişler) birbirine bağlarsınız ve çerçeve yürütme sırasını, durum yönetimini ve dallanmayı yönetir.

Performans

LangGraph, grafik düzenleme karmaşıklığı nedeniyle en yüksek çerçeve yüküne (~14 ms) sahipti. Jeton kullanımı orta düzeydeydi (sorgu başına ~2.030).

Fiyatlandırma

LangGraph açık kaynaklıdır. Kullanıldığı takdirde LangSmith izleme maliyetleri uygulanır (Geliştirici katmanı için kullanıcı başına 39 ABD doları).

İçin En İyisi

Gelişmiş kontrol akışı, yeniden denemeler, paralel yürütme ve durum kalıcılığı gerektiren karmaşık çok aracılı sistemler oluşturan ekipler. Birden fazla karar noktasına sahip uzun süreli iş akışları için idealdir.

Sınırlamalar

  • En yüksek orkestrasyon yükü
  • Zorunlu çerçevelerden daha karmaşık zihinsel model
  • Gerçekten karmaşık iş akışları için en uygunudur; basit RAG için aşırıya kaçılabilir

Kullanım Durumunuz için Doğru Çerçeveyi Seçmek

Aşağıdaki durumlarda LlamaIndex’i kullanın:

  • Birincil ihtiyacınız belge almak ve aramaktır
  • RAG sorguları için en verimli jeton kullanımını istiyorsunuz
  • Bilgi tabanları, Soru-Cevap sistemleri veya anlamsal arama oluşturuyorsunuz
  • Karmaşık orkestrasyon yerine net, doğrusal RAG işlem hatlarına değer veriyorsunuz

Aşağıdaki durumlarda LangChain’i kullanın:

  • Kapsamlı araç entegrasyonlarına ihtiyacınız var (arama, API’ler, veritabanları)
  • Paylaşılan bileşenlerle birden fazla yapay zeka uygulaması geliştiriyorsunuz
  • En büyük ekosistemi ve topluluk desteğini istiyorsunuz
  • Otonom karar alma özelliğine sahip ajans iş akışları gereklidir

Aşağıdaki durumlarda Haystack’ı kullanın:

  • Güvenilirlik gerektiren üretim sistemlerini devreye alıyorsunuz
  • Birinci sınıf gözlemlenebilirliğe ve izlemeye ihtiyacınız var
  • Bileşenin test edilebilirliği ve değiştirilebilirliği önceliklerdir
  • En uygun maliyetli token kullanımını istiyorsunuz

Aşağıdaki durumlarda DSPy’ı kullanın:

  • Minimum standart ve temiz soyutlamalar istiyorsunuz
  • Kullanım durumunuz için hızlı optimizasyon önemlidir
  • Tip güvenliğine ve işlevsel programlama modellerine değer veriyorsunuz
  • Daha yeni, araştırma odaklı çerçevelerden memnunsunuz

Aşağıdaki durumlarda LangGraph’ı kullanın:

  • İş akışınız karmaşık dallanma ve döngüler gerektiriyor
  • Durum bilgisi olan, çok aracılı orkestrasyona ihtiyacınız var
  • Döngüdeki insan onay adımları gereklidir
  • Paralel yürütme performansı önemli ölçüde artıracaktır

Mimari ve Geliştirici Deneyimi

AIMultiple analizine göre çerçeve seçiminde aşağıdakiler dikkate alınmalıdır:

  • LangGraph: Bildirimsel grafik öncelikli paradigma. Kontrol akışı mimarinin bir parçasıdır. Karmaşık iş akışları için iyi ölçeklenir.
  • LlamaIndex: Zorunlu düzenleme. Açık geri alma ilkellerine sahip prosedür komut dosyaları. Okunabilir ve hata ayıklanabilir.
  • LangChain: Bildirim bileşenleriyle zorunlu. ‘|’ operatörü kullanılarak oluşturulabilir zincirler. Hızlı prototipleme.
  • Haystack: Açık G/Ç sözleşmeleriyle bileşen tabanlı. İnce taneli kontrol ile üretime hazır.
  • DSPy: İmza öncelikli programlar. Minimal standartlarla sözleşmeye dayalı geliştirme.

Maliyet Konuları

Token kullanımı API maliyetlerini doğrudan etkiler. GPT-4.1-mini fiyatlandırmasına dayalı karşılaştırmaya dayanmaktadır (bir milyon giriş tokenı başına ~0,15 ABD doları):

1.000 sorgu başına maliyet:

  • Saman yığını: ~0,24 ABD doları (1.570 jeton × 1.000 / 1 milyon × 0,15 ABD doları)
  • LlamaIndex: ~0,24$ (1.600 token × 1.000 / 1 milyon × 0,15$)
  • DSPy: ~0,30 ABD Doları (2.030 token × 1.000 / 1 Milyon × 0,15 ABD Doları)
  • LangGraph: ~0,30 ABD Doları (2.030 token × 1.000 / 1 Milyon × 0,15 ABD Doları)
  • LangChain: ~0,36$ (2.400 token × 1.000 / 1 milyon × 0,15$)

Geniş ölçekte (ayda 10 milyon sorgu), Haystack ile LangChain arasındaki fark, yalnızca API maliyetlerinde yaklaşık aylık 1.200 ABD dolarıdır.

Karşılaştırma Uyarısı

AIMultiple araştırmacıları, sonuçlarının test edilen mimariye, modellere ve istemlere özel olduğunu belirtmektedir. Üretimde:

  • LangGraph’ın paralel yürütülmesi gecikmeyi önemli ölçüde azaltabilir
  • DSPy’ın optimize edicileri (MIPROv2, Düşünce Zinciri) yanıt kalitesini artırabilir
  • Haystack’ın önbelleğe alma ve gruplama özellikleri kullanılmadı
  • LlamaIndex’in gelişmiş indeksleme stratejileri tam olarak kullanılmadı
  • LangChain’in LCEL optimizasyonları standardizasyon nedeniyle kısıtlandı

Gerçek dünya performansı, özel kullanım durumunuza, veri özelliklerine ve mimari seçimlerinize bağlıdır.

RAG Çerçeve Geliştirmede Yükselen Eğilimler

RAG çerçeve ortamı gelişmeye devam ediyor:

  • Çok modlu destek — metnin ötesinde resimlere, sese ve videoya kadar uzanır
  • Karma erişim — vektör aramayı anahtar kelime eşleştirme ve bilgi grafikleriyle birleştirir
  • Sorgu optimizasyonu — otomatik sorgu ayrıştırma ve yönlendirme
  • Değerlendirme çerçeveleri — yerleşik test ve kıyaslama araçları
  • Dağıtım soyutlamaları — prototipten üretime daha kolay yol
  • Maliyet optimizasyonu — jeton kullanımını ve API çağrılarını azaltır

Çözüm

2026’daki RAG çerçeve seçimi özel ihtiyaçlarınıza bağlıdır:

  • LlamaIndex güçlü belirteç verimliliğiyle belge merkezli erişimde öne çıkıyor
  • LangChain karmaşık temsilci iş akışları için en kapsamlı ekosistemi sağlar
  • Haystack en düşük jeton maliyetleriyle üretime hazır güvenilirlik sunar
  • DSPy imzaya öncelik veren soyutlamalarla minimal standartlar sunar
  • LangGraph, grafik orkestrasyonu ile gelişmiş çoklu aracı sistemlerini yönetir

RAG ile başlayan çoğu ekip için LlamaIndex, erişim odaklı uygulamalar için üretime giden en hızlı yolu sağlarken LangChain, kapsamlı araç ve aracı yeteneklerine ihtiyaç duymayı öngördüğünüzde mantıklıdır. Kurumsal ekiplerin üretim öncelikli tasarımı ve maliyet verimliliği nedeniyle Haystack‘i kesinlikle dikkate alması gerekir.

Çerçeveler birbirini dışlayan değildir; birçok üretim sistemi, bunları almak için LlamaIndex’i ve düzenleme için LangChain’i kullanarak birleştirir. RAG sistemleri oluştururken, etkili benzerlik araması için AI uygulamaları için vektör veritabanlarını da değerlendirin ve ticari modellere alternatif olarak açık kaynak LLM’leri düşünün. Birincil kullanım durumunuza uygun çerçeveyle başlayın, performansı gerçek verilerinizle ölçün ve gerçek dünyadaki sonuçlara göre yineleyin. Üretim RAG sistemleri geliştirenler için Building LLM Apps, erişimle artırılmış nesil için pratik modeller ve en iyi uygulamaları sunar.

Sıkça Sorulan Sorular

RAG sohbet robotum için LangChain veya LlamaIndex kullanmalı mıyım?

Belge ağırlıklı Soru-Cevap sohbet robotları için, LlamaIndex genellikle daha iyi token verimliliğiyle daha hızlı geliştirme sağlar (~1.600 token’a karşılık ~2.400 token). LangChain, sohbet robotunuzun birden fazla araca, harici API’ye veya karmaşık çok adımlı mantığa ihtiyaç duyduğu durumlarda mükemmeldir. Birincil ihtiyacınız “belgeleri sorgulamak ve yanıtları döndürmek” ise LlamaIndex ile başlayın. Temsilci özelliklerine, web aramalarına veya birden fazla hizmetle entegrasyona ihtiyaç duymayı düşünüyorsanız LangChain’in ekosistemi, daha yüksek token maliyetlerine rağmen daha uzun vadeli esneklik sağlar.

Yeni başlayanlar için en kolay RAG çerçevesi nedir?

LlamaIndex, sezgisel üst düzey API’lerle en basit giriş noktasını sunar. 20 satırdan az kodla işlevsel bir RAG sistemi oluşturabilirsiniz. Haystack, üretim iş akışları için mükemmel belgeler ve anlaşılır eğitimler sağlar. LangChain en kapsamlı öğrenme kaynaklarına sahiptir ancak başlangıç ​​karmaşıklığı daha fazladır. DSPy, imza öncelikli paradigmanın anlaşılmasını gerektirir. RAG kavramlarını hızlı bir şekilde öğrenmek için LlamaIndex ile başlayın; üretime hazır modeller için Haystack’ı düşünün.

RAG çerçevelerini daha sonra her şeyi yeniden yazmadan değiştirebilir miyim?

Geçiş mümkündür ancak önemli ölçüde yeniden düzenleme gerektirir. Çerçeveler ortak kavramları (gömmeler, vektör depoları, alıcılar) paylaşır ancak bunları farklı şekilde uygular. Vektör veritabanınız ve belge yerleştirmeleriniz taşınabilir kalır; düzenleme mantığının yeniden yazılması gerekir. Birçok ekip, uygulama kodunu çerçeve özelliklerinden yalıtmak için soyutlama katmanlarını kullanır. Orta ölçekli projeler için 2-4 haftalık geçiş çalışması planlayın. İlk seçiminizi yaparken bunu göz önünde bulundurun; geçiş yapmanın gerçek maliyetleri vardır.

Üretim için en iyi RAG çerçevesi hangisidir?

Haystack, REST API’leri, Docker desteği, izleme ve en düşük token maliyetleriyle (10 milyon sorguda LangChain’den ayda ~1.200 $ daha az) üretim dağıtımları için açıkça tasarlanmıştır. LlamaIndex, güçlü token verimliliğiyle üretime hazır güvenilirlik sunar. LangChain üretimde çalışıyor ancak daha yüksek token tüketimi nedeniyle daha dikkatli kaynak yönetimi gerektiriyor. Ekibinizin operasyonel olgunluğuna, izleme gereksinimlerine ve karmaşık soyutlamalarda hata ayıklama toleransına göre değerlendirme yapın.

Bir RAG sistemini çalıştırmanın gerçekte maliyeti nedir?

Maliyetler, vektör veritabanı barındırma (ölçeğe bağlı olarak ayda 20-200 ABD Doları), LLM API çağrıları (baskın faktör) ve yerleştirme oluşturma olarak ayrılıyor. Ayda 1 milyon sorguyla GPT-4.1-mini kullanma: Haystack’ın maliyeti ~240$, LangChain’in ~360$‘dır; yani aylık 120$ fark. Kendi kendine barındırılan açık kaynaklı LLM’ler, jeton başına maliyetleri ortadan kaldırır ancak altyapı gerektirir (GPU’lar için ayda 500-2000 ABD Doları). Çoğu üretim RAG sisteminin maliyeti, trafiğe, model seçimlerine ve optimizasyon çabalarına bağlı olarak ayda 500-5000 ABD dolarıdır.

Performans verileri, AIMultiple RAG Framework Benchmark (2026) ve IBM LlamaIndex vs LangChain Analysis (2025) kaynaklarından alınmıştır.