Code Crew
Ana SayfaHakkımızdaHizmetlerPortfolyoBlogİletişim
Projenizi Başlatın
Code Crew

Fikirlerinizi dijital gerçekliğe dönüştürüyoruz.

Şirket

  • Hakkımızda
  • Portfolyo
  • Blog
  • İletişim

Hizmetler

  • Hizmetler

İletişim Bilgileri

  • info@codecrew.com.tr

Bültenimize Abone Olun

Yeni yazılar ve duyurulardan ilk siz haberdar olun.

© 2026 Code Crew. Tüm hakları saklıdır.

Gizlilik PolitikasıKullanım ŞartlarıÇerez Politikası
Blog
Yapay Zeka

LLM + RAG Mimarisi: Üretim Notları

Retrieval Augmented Generation mimarisi ile bir müşteri asistanı inşa ederken öğrendiklerimiz: vektör veritabanı seçimi, chunking stratejileri ve değerlendirme.

Serhat Kıran
11 Nisan 20267 dk okuma

Vektör Veritabanı Seçimi

pgvector, Qdrant ve Weaviate'i karşılaştırdık. Mevcut PostgreSQL altyapısı olan takımlar için pgvector sürtünmesiz bir başlangıç sunuyor.

Chunking

Semantic chunking, sabit boyutlu parçalamaya göre doğruluğu belirgin şekilde artırıyor.

Değerlendirme

Ragas ve kendi hazırladığımız altın set ile her PR'da regresyon testi yapıyoruz.

Etiketler:
LLM