Teklif Alın +90 533 897 82 11
RAG & Kurumsal Arama 5 Ağustos 2026 · 5 dk okuma

Parçalama ve Gömme Stratejisi

Belgeleri doğru bölmek ve doğru gömme modelini seçmek neden RAG kalitesini belirliyor.

RAG Chunking Embedding Kalite

RAG kötü çalışıyorsa sebep genelde model değil, belgelerin nasıl bölündüğü. Bu adım kalitenin en belirleyici parçası.

01. Parça Boyutu

Yaygın aralık 256 ile 1024 jeton arası, parçalar arasında bir miktar örtüşme ile. Çok küçük parça bağlamı kaybediyor, çok büyük parça alakasız metni cevaba taşıyor.

02. Ebeveyn-Çocuk Yaklaşımı

Bugünkü yaygın iyi pratik: aramayı küçük parçalarla yapmak, modele ise o parçanın içinde bulunduğu daha büyük bölümü göndermek. Hem isabetli buluyor hem yeterli bağlam veriyor.

03. Yapıya Saygı

Belgeyi karakter sayısına göre kör kesmek yerine başlık, madde ve tablo sınırlarına göre bölün. Sözleşme ve prosedür belgelerinde bu tek değişiklik isabeti belirgin artırıyor.

04. Tablolar ve Ekler

Tablolar düz metne çevrildiğinde anlamını kaybediyor. Tabloyu satır bazında anlamlandırıp metne dökmek ya da ayrı işlemek gerekiyor. Aksi halde sayısal sorularda sistem sürekli yanılıyor.

05. Gömme Modeli

Türkçe içerikte model seçimi önemli. Çok dilli modeller genelde iyi sonuç veriyor ama kendi belgelerinizle test etmeden karar vermeyin. Model değişirse tüm arşivin yeniden işlenmesi gerekiyor.

06. Üstveri

Her parçaya kaynak belge, bölüm, tarih ve erişim etiketi ekleyin. Filtreleme, kaynak gösterme ve yetkilendirme bu alanlar üzerinden yürüyor.

RAG & Kurumsal Arama yazıları

Bu Konudaki Diğer Yazılar

RAG & Kurumsal Arama

Kurumsal RAG Nedir? Kendi Verinizle Yapay Zeka

7 Ağustos 2026 · 6 dk okuma
RAG & Kurumsal Arama

Vektör Veritabanı Seçimi

6 Ağustos 2026 · 5 dk okuma
Tüm makaleler