# RAG (Retrieval-Augmented Generation)

> RAG (Retrieval-Augmented Generation), bir dil modelinin cevap üretmeden önce şirketinizin belgelerinden ilgili bölümleri bulup bağlam olarak kullanmasını sağlayan bir yapay zeka mimarisidir. Böylece model, eğitildiği genel bilgiye değil sizin güncel sözleşme, prosedür ve ürün dokümanlarınıza dayanarak cevap verir ve cevabın hangi kaynaktan geldiğini gösterebilir.

URL: https://corrplus.net/tr/sozluk/rag-nedir/
Güncellendi: 2026-10-22
Corrplus Ekibi

**Tanım:** RAG (Retrieval-Augmented Generation), bir dil modelinin cevap üretmeden önce şirketinizin belgelerinden ilgili bölümleri bulup bağlam olarak kullanmasını sağlayan bir yapay zeka mimarisidir.

## RAG nasıl çalışır?

RAG iki adımdan oluşur. Önce belgeleriniz küçük parçalara bölünür, her parça bir [embedding](/tr/sozluk/embedding-nedir/) modeliyle sayısal vektöre çevrilir ve bir [vektör veritabanına](/tr/sozluk/vektor-veritabani-nedir/) yazılır. Kullanıcı soru sorduğunda soru da vektöre çevrilir, anlamca en yakın parçalar bulunur ve bu parçalar soruyla birlikte [büyük dil modeline](/tr/sozluk/llm-nedir/) gönderilir. Model cevabını bu bağlama dayanarak yazar.

## Ne zaman RAG kullanılır?

Bilginin sık değiştiği ve cevabın kaynağının gösterilmesi gereken her yerde: iç prosedürler, İK yönetmelikleri, ürün kataloğu, teknik dokümanlar, müşteri destek arşivi. Modeli yeniden eğitmek gerekmez; yeni bir PDF eklendiğinde dizin güncellenir ve asistan onu kullanmaya başlar. Modelin üslubunu veya formatını değiştirmek istiyorsanız [fine-tuning](/tr/sozluk/fine-tuning-nedir/) ayrıca düşünülebilir.

## Türkiye'de RAG kurarken nelere dikkat edilir?

Belgeler çoğu zaman kişisel veri içerir. Hangi belgenin dizine gireceği, verinin hangi bölgede saklanacağı ve kimin hangi belgeye erişebileceği [KVKK](/tr/sozluk/kvkk-nedir/) açısından tasarım aşamasında belirlenmelidir. Türkçe eklemli bir dil olduğu için anlamsal aramayı anahtar kelime aramasıyla birleştirmek genellikle daha iyi sonuç verir. Cevapta kaynak göstermek, [halüsinasyonu](/tr/sozluk/yapay-zeka-halusinasyonu-nedir/) fark etmeyi kolaylaştırır.

## Sık sorulan sorular

### RAG ile fine-tuning arasındaki fark ne?

RAG modele bilgiyi soru anında verir; belgeler değişince sadece dizini güncellersiniz. Fine-tuning ise modelin üslubunu veya belirli bir görevdeki davranışını eğitimle değiştirir. Şirket bilgisine dayalı soru-cevap için çoğu zaman RAG yeterlidir.

### RAG halüsinasyonu tamamen ortadan kaldırır mı?

Hayır, ama belirgin şekilde azaltır. Modelin yalnız bulunan kaynaklara dayanması, kaynak göstermesi ve kaynak yoksa 'bilmiyorum' demesi istenebilir. Cevap kalitesi büyük ölçüde belgelerin doğru bulunmasına bağlıdır.

### Türkçe belgelerle RAG çalışır mı?

Evet. Türkçeyi iyi temsil eden çok dilli bir embedding modeli seçmek ve belgeleri anlamlı parçalara bölmek, Türkçe aramada sonucu en çok etkileyen iki karardır.