Büyük Dil Modelleri (LLM) ile Kurumsal Mimari Tasarımı

Kurumsal AI ve RAG Mimarisi

Şirketler kendi verilerini gizli tutarak yapay zekanın gücünden faydalanmak istiyor. RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi bu ihtiyacın standart çözümü haline geldi.

RAG Mimarisi Nasıl Çalışır?

1. Doküman İşleme: PDF, Markdown ve DB kayıtlarının metne dönüştürülmesi
2. Embedding Üretimi: Metinlerin Vector kütüphaneleri (OpenAI Embeddings, Cohere) ile matematiksel vektörlere dönüştürülmesi
3. Vector DB Saklama: Pinecone, Milvus veya PGVector üzerinde indeksleme
4. Sorgulama ve Yanıt: Kullanıcı sorusuna en yakın dokümanların bulunup LLM'e (Claude, GPT-4) bağlam olarak sunulması

# RAG sorgu mantığı simülasyonu
query_vector = embed(user_query)
context_docs = vector_db.search(query_vector, top_k=3)
prompt = f"Bağlam: {context_docs}\nSoru: {user_query}"
response = llm.generate(prompt)