RAG Arxitekturası: Ağıllı Bilik Sistemləri Yaratmaq

Retrieval-Augmented Generation (RAG), xüsusi bilik bazaları üzərində məntiqi düşünə bilən süni intellekt sistemləri yaratmaq üçün üstünlük verilən arxitektura kimi irəliləyib. Bu bələdçi bilməli olduğunuz hər şeyi əhatə edir.

RAG Nədir?

RAG iki güclü qabiliyyəti birləşdirir:

1. Əldə Etmə (Retrieval) – Bilik bazasından müvafiq məlumatları tapmaq
2. Yaratma (Generation) – Əldə edilən kontekstdən cavablar sintez etmək üçün LLM istifadə etmək

Bu yanaşma əsas LLM məhdudiyyətlərini həll edir:

• ✅ Güncel məlumat (təlim kəsim tarixi ilə məhdud deyil)
• ✅ Sahəyə xas bilik
• ✅ Mənbə istinadı və doğrulama
• ✅ Azaldılmış halüsinasiyalar

Əsas Komponentlər

1. Sənəd Emalı Boru Kəməri

Xam Sənədlər → Parçalama → Embedding → Vektor Anbarı
      │              │           │            │
      └──────────────┴───────────┴────────────┘
                Qəbul Boru Kəməri

Parçalama Strategiyaları:

• Sabit ölçülü parçalar (512-1024 token)
• Semantik parçalama (paraqraf/bölmə əsaslı)
• Üst-üstə düşən sürüşən pəncərə
• İyerarxik parçalama

2. Embedding Modelləri

2025-ci ildə populyar seçimlər:

Model	Ölçü	İstifadə Sahəsi
OpenAI text-embedding-3-large	3072	Ümumi məqsədli
Cohere embed-v3	1024	Çoxdilli
BGE-M3	1024	Açıq mənbə
Jina embeddings v3	1024	Uzun kontekst

3. Vektor Verilənlər Bazaları

Embedding-ləri saxlama və sorğulama seçimləri:

• Pinecone – Tam idarə olunan, yüksək miqyaslana bilən
• Weaviate – Açıq mənbə, hibrid axtarış
• Qdrant – Rust əsaslı, yüksək performans
• Chroma – Tərtibatçı dostu, yüngül
• pgvector – PostgreSQL genişlənməsi

4. Əldə Etmə Strategiyaları

Əsas Əldə Etmə:

# Oxşarlıq axtarışı
neticeler = vektor_anbari.oxsarliq_axtar(sorgu, k=5)

Qabaqcıl Texnikalar:

• Hibrid axtarış (açar söz + semantik)
• Cross-encoder ilə yenidən sıralama
• Çoxlu sorğu əldə etmə
• Ana sənəd əldə etmə
• Özünü sorğulayan əldə etmə

Arxitektura Nümunələri

Əsas RAG

İstifadəçi Sorğusu → Embedding → Vektor Axtarışı → Kontekst + Sorğu → LLM → Cavab

Qabaqcıl RAG

İstifadəçi Sorğusu
    │
    ├── Sorğu Genişlənməsi (alt sorğular yarat)
    │
    ├── Hibrid Axtarış (semantik + açar söz)
    │
    ├── Yenidən Sıralama (cross-encoder qiymətləndirmə)
    │
    ├── Kontekst Sıxılması (müvafiq hissələri çıxar)
    │
    └── Yaratma (istinadlarla)

Agentik RAG

İstifadəçi Sorğusu → Agent
              │
              ├── Əldə etmə strategiyası planla
              │
              ├── Axtarışları icra et (çox atlamalı)
              │
              ├── Nəticələri qiymətləndir
              │
              └── Yarat və ya təkrarla

Tətbiq Ən Yaxşı Təcrübələri

Parçalama

• Semantik tutarlılığı qoruyun
• Meta məlumat əlavə edin (mənbə, tarix, bölmə)
• Parçaları 10-20% üst-üstə düşürün
• Sənəd strukturunu nəzərə alın

Əldə Etmə

• k dəyərini (nəticə sayı) kontekst pəncərəsinə görə tənzimləyin
• Geri dönmə strategiyaları tətbiq edin
• Tez-tez edilən sorğuları keşləyin
• Əldə etmə keyfiyyətini izləyin

Yaratma

• Prompt-ları aydın strukturlaşdırın
• Mənbə istinadı əlavə edin
• “Bilmirəm” hallarını zərif şəkildə idarə edin
• Çıxış doğrulaması tətbiq edin

Qiymətləndirmə Metrikləri

RAG sistem keyfiyyətini ölçün:

1. Əldə Etmə Metrikləri

   • Recall@k
   • Precision@k
   • Orta Qarşılıqlı Sıra (MRR)

2. Yaratma Metrikləri

   • Sədaqət (cavab kontekstlə dəstəklənir mi)
   • Uyğunluq (cavab sorğunu qarşılayır mı)
   • Tamlıq (bütün aspektlər əhatə olunub mu)

YUXOR RAG Həlləri

RAG tətbiq xidmətlərimiz:

• Qiymətləndirmə – Bilik idarəetmə ehtiyaclarınızı qiymətləndirin
• Arxitektura Dizaynı – Xüsusi RAG boru kəməri dizaynı
• Tətbiq – Başdan sona inkişaf
• Optimallaşdırma – Performans tənzimlənməsi və monitorinq

Yayılmış Tələlər

❌ Çox kiçik parçalar – Kontekst itkisi ❌ Çox böyük parçalar – Uyğunluq sulandırma ❌ Meta məlumatı görməzdən gəlmə – Filtrasiya fürsətlərini qaçırma ❌ Yenidən sıralama yox – Optimal olmayan nəticələr ❌ Zəif prompt dizaynı – Tutarsız çıxışlar

Nəticə

RAG arxitekturası təşkilatlara özünəməxsus bilik varlıqlarından istifadə edən süni intellekt sistemləri yaratmağa imkan verir. Müvəffəqiyyət boru kəmərinin hər komponentinə diqqətli yanaşma tələb edir.

YUXOR ilə RAG Sisteminizi Yaradın

Ağıllı bilik sistemləri yaratmağa hazırsınız? YUXOR sizə lazım olan alətləri təklif edir:

1. Yuxor.dev - RAG üçün güclü embedding modelləri və LLM-lərə çıxış
2. Yuxor.studio - No-code alətlərlə RAG tətbiqləri yaradın və yerləşdirin
3. Xüsusi İnkişaf - Komandamızın kurumsal RAG həllinizi yaratmasını təmin edin

Yuxor.dev ilə Qurmağa Başlayın və təşkilatınızın bilik kilidini açın.

---

Ən son süni intellekt arxitektura nümunələri üçün blogumuzu izləyin!