RAG

Kurumsal RAG manzarası 2026’da temelden dönüştü. 2024’te deneysel prototipler olarak başlayan süreç, Fortune 500 şirketlerinde iş operasyonlarını güçlendiren üretim kritik altyapısına evrildi. Üretimde RAG sistemleri uygulayan organizasyonlar, son sektör araştırmalarına göre operasyonel maliyetlerde %25-30 azalma ve bilgi keşfinde %40 daha hızlı sonuçlar rapor ediyor. Ancak, konsept kanıtından üretim dağıtımına geçiş hâlâ tehlikeli. Birçok kurumsal firma, hızlı prototipleme için optimize edilmiş framework’lerin üretim iş yükleri altında zorlandığını keşfediyor, diğerleri ise özelleştirme ve kontrolü sınırlayan tescilli platformlara kilitlenmiş buluyorlar. ...

Vector databases for AI applications have become essential infrastructure for RAG (Retrieval-Augmented Generation), semantic search, and recommendation systems in 2026. The best vector databases—Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector, and Elasticsearch—provide efficient similarity search over high-dimensional embeddings at scale. Choosing vector databases requires evaluating query latency, index types (HNSW, IVF), deployment models (managed vs self-hosted), and cost structures. Pinecone excels as a fully managed solution with minimal operations, while Milvus provides maximum control for self-hosted deployments. Qdrant offers Rust-based performance with Docker simplicity, and pgvector extends PostgreSQL with vector capabilities. Vector database performance directly impacts RAG application quality—slow retrieval degrades LLM response times and increases costs. For teams building LLM applications, vector database selection is as critical as model choice. ...

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. ...