Üyelik Gerekli
Bu içeriğe erişmek için giriş yapmanız ve Premium aboneliğine sahip olmanız gerekmektedir.
- 01 Semantic chunking, sabit boyut parçalamaya göre retrieval doğruluğunda ciddi artış sağlar ama 5-10x yavaş
- 02 Late Chunking ve Contextual Retrieval, 2025-2026 döneminin en dikkat çekici deneysel yaklaşımları
- 03 Türkçe projelerde multilingual embedding modelleri (multilingual-e5-base, bge-m3) zorunlu
- 04 Chonkie hız ve çoklu strateji desteğinde öne çıkıyor, LlamaIndex ise hiyerarşik retrieval konusunda güçlü
+ RAG chunking nedir ve neden önemlidir?
Chunking, büyük bir metni daha küçük parçalara bölme işlemidir. RAG pipeline'ında kötü chunk'lar kötü embedding'lere, kötü embedding'ler de alakasız retrieval sonuçlarına yol açar.
+ Hangi chunking stratejisini kullanmalıyım?
Hızlı prototip için sabit boyut veya recursive, doğruluk kritikse semantic + contextual retrieval, kod reposu için AST bazlı, PDF/tablo içerikleri için vision bazlı (ColPali) önerilir.
+ Semantic chunking ile sabit boyut chunking arasındaki fark nedir?
Sabit boyut chunking metni sabit token sayısına göre böler ve anlam sınırlarını dikkate almaz. Semantic chunking ise embedding benzerliğine dayalı olarak konu sınırlarını tespit eder ancak 5-10x daha yavaştır.
+ Türkçe RAG projelerinde hangi embedding modeli kullanılmalı?
Türkçe projeler için multilingual embedding modelleri zorunludur. intfloat/multilingual-e5-base dengeli boyut ve performans sunar. BAAI/bge-m3 dense + sparse + colbert desteğiyle öne çıkar.
+ RAG chunking stratejimi nasıl değerlendirebilirim?
RAGAS framework'ü ile hit rate, MRR, context precision ve faithfulness metriklerini otomatik olarak ölçebilirsiniz. Strateji değişikliği sonrası A/B testi yaparak karşılaştırmanız önerilir.