RAG ve kurumsal bilgi asistanları

Kurumların bilgisi binlerce doküman, prosedür, e-posta ve veritabanı kaydına dağılmış durumda; doğru bilgiye ulaşmak için harcanan zaman her gün artıyor. NG Soft olarak bu bilgiyi, soruya kaynak göstererek yanıt veren ve kullanıcının yetkisini gözeten RAG tabanlı kurumsal bilgi asistanlarına dönüştürüyoruz.

Teklif isteyin WhatsApp'tan yazın

RAG nedir?

RAG (Retrieval-Augmented Generation, erişimle güçlendirilmiş üretim), bir dil modelinin yanıt üretmeden önce kurumun kendi bilgi kaynaklarından ilgili içerikleri bulup bu içeriklere dayanarak cevap vermesini sağlayan yöntemdir.

Böylece model, eğitim verisinde olmayan güncel ve kuruma özel bilgiyle yanıt verir. Her yanıt kaynağıyla birlikte sunulduğu için doğrulanabilir ve uydurma (halüsinasyon) riski azalır.

RAG projelerinde neler yapıyoruz?

Doküman işleme hattı
PDF, Word, wiki ve veritabanı içeriklerini temizliyor, anlamlı parçalara bölüp güncel tutuyoruz.
Anlamsal ve hibrit arama
Vektör aramasını anahtar kelime aramasıyla birleştirerek doğru içeriği buluyoruz.
Kaynak gösteren yanıtlar
Her yanıtı dayandığı doküman ve bölüme bağlantıyla sunarak doğrulamayı kolaylaştırıyoruz.
Yetki farkındalığı
Kullanıcılar yalnızca erişim yetkileri olan dokümanlardan beslenen yanıtlar görür.
Türkçe odaklı ayar
Türkçe dokümanlar için parçalama, embedding ve istem stratejilerini ölçerek ayarlıyoruz.
Değerlendirme ve iyileştirme
Gerçek soru setleriyle doğruluğu ölçüyor, yanıt kalitesini sürekli iyileştiriyoruz.

Ne zaman tercih ediyoruz?

Prosedür ve mevzuat yoğun çalışan kurumlarda
Destek ekiplerinin bilgi tabanına hızlı erişmesi gereken şirketlerde
Yeni çalışanların oryantasyon süresini kısaltmak isteyen organizasyonlarda
Teknik dokümantasyonu büyük olan üretim ve mühendislik şirketlerinde

Bu uzmanlıktan nasıl yararlanabilirsiniz?

Sık sorulan sorular

RAG ile model eğitimi (fine-tuning) arasındaki fark nedir?

Fine-tuning, modelin davranışını ve üslubunu değiştirmek için modeli ek veriyle yeniden eğitir. RAG ise modeli değiştirmeden, yanıt anında kurumun güncel bilgisini modele sunar. Kurumsal bilgi asistanlarında RAG genellikle daha güncel, ekonomik ve denetlenebilir bir çözümdür.

Asistan yanlış bilgi verirse ne olur?

Riski azaltmak için asistan yalnızca bulunan kaynaklara dayanarak yanıt verir, kaynak bulamazsa bunu açıkça söyler ve her yanıtta kaynak bağlantısı gösterir. Düzenli değerlendirmelerle doğruluğu izliyoruz.

Hangi vektör veritabanını kullanıyorsunuz?

İhtiyaca göre SQL Server'ın güncel vektör yeteneklerini, PostgreSQL pgvector'u, Redis'i veya Qdrant gibi seçenekleri değerlendiriyoruz. Mevcut altyapınıza en uygun olanı seçiyoruz.

Son güncelleme: 11 Kasım 2026

İlgili sayfalar