Kurumsal RAG Geliştirme

Kurumsal RAG ancak kaynak yetkisi, data lineage, izinler, veri alımı, retrieval, alıntılar, güncellik ve işletme müdahalesi onaylı içerikten yanıta kadar bağlı kaldığında incelenebilir oluyor.

İyi görünen bir yanıt, RAG geliştirmesinin yalnızca bir parçasıdır. Onaylı kaynakları retrieval, yanıt, alıntı, erişim kontrolü ve işletme adımlarına bağlıyoruz. Sonuç yanlış, eski veya desteksiz çıktığında ekibiniz sorunun hangi aşamada başladığını inceleyebiliyor.

İşletme sorumlunuz izlenebilir kaynak-yanıt yolunu, groundedness ve alıntı bulgularını, güncellik kontrollerini ve eski ya da yetkisiz kaynaklar için müdahale planını devralıyor.

Bu çalışmayı konuşalımAna hizmeti inceleyin
Kurumsal RAG Geliştirme illüstrasyonu: bir doküman hattını bir getirim sistemine bağlayan ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Hyundai
  • Findeks
  • Aydem Perakende
  • Sompo Sigorta
  • Hisar
  • Sportive
  • Jollytur

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Sınırları belli tek bir bilgi yolu geliştiriyor, kaynak, veri alımı, retrieval, yanıt, alıntı, erişim ve işletme kararlarını çalışma boyunca görünür tutuyoruz.

  1. Kaynakları ve mimariyi haritala

    İlk tasarımda öncelikli use case'i onaylı kaynaklara, sorumlu kişilere, kimlik kurallarına, güncellik beklentisine ve data lineage'a bağlıyoruz. Sonradan sisteme kaynak ekleme veya çıkarma yetkisini de kayda geçiriyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Sağladığınız malzemeden aday kaynakları ve erişim kurallarını kümeliyor.
    İnsan onayı
    Kaynak yetkisi, kullanım amacı ve sorumlu isim açık mı? Kaynak yetkisini ve kullanım amacını bilgi sorumlunuz onaylıyor.

  2. Veri alımını ve retrieval'ı geliştir

    Üzerinde anlaştığımız kaynak yolunu veri alımı, parçalama, indeksleme, retrieval, yeniden sıralama, bağlam oluşturma, yanıt, alıntı ve erişim kontrolleriyle geliştiriyoruz. Her varsayımı ve istisnayı etkilediği katmanın yanında tutuyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Geliştirme sırasında her katmanda ortaya çıkan istisna ve varsayımları işaretliyor.
    İnsan onayı
    Bir kaynak, veri alımından yanıta ve alıntısına kadar izlenebiliyor mu? Retrieval ve alıntı tasarım kararlarını mühendislik sorumlunuz onaylıyor.

  3. Her katmanı ayrı ayrı test et

    Gerçek ve olumsuz sorguları hem bileşenlerde hem de uçtan uca çalıştırıyoruz. Üretimin zayıf retrieval'ı örtüp örtmediğine, kaynak izinlerinin yol boyunca korunup korunmadığına ve eski içeriğin güncelmiş gibi dönüp dönmediğine bakıyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Zayıf retrieval'ı ve kaybolan izinleri ortaya çıkarmak için çekişmeli sorgular üretiyor.
    İnsan onayı
    Retrieval, destek, erişim ve güncellik her kritik kesitte belirlediğimiz sınırı geçiyor mu? Belirlediğimiz sınırı geçemeyen her sonucu adı belli sorumlunuz kabul ediyor veya reddediyor.

  4. İşletme sorumluluklarını belirle

    Kaynak değişikliği, erişim olayı, eski içerik ve kalite bulgusu için izleme ve müdahale sorumlularını belirliyoruz. Yayın koşullarını ve bir sonraki inceleme noktasını müşteri sorumlunuz kabul ediyor.

    Yapay zeka desteği
    İzleme kurallarını ve açık riskleri işletme rehberi taslağında derliyor.
    İnsan onayı
    İşletme sorumlusu eski veya yetkisiz bir kaynağı tespit edip müdahale yolunu izleyebiliyor mu? İzleme kurallarını ve inceleme sıklığını işletme sorumlusu kabul ediyor.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Çalışan RAG yolunu, yayın sonrasında sorun incelemek ve müdahale etmek için gereken test kanıtı ve işletme adımlarıyla birlikte teslim ediyoruz.

  • Mimari dokümanı

    Yetkili kaynak ve data lineage haritası

    Mimari, yetkili kaynakları, kaynaklardan sorumlu kişileri, kimlik kurallarını, veri alımı tercihlerini, indekslemeyi ve data lineage'ı aynı yapı içinde izler.

  • Dataset

    Onaylı içerik veri alımı ve indeksleme dosyası

    Onaylı içeriği retrieval ve yeniden sıralama için hazırlayan, parçalayan, indeksleyen ve düzenli güncelleyen izlenebilir hat.

  • Test kanıtı

    Altın sorgu groundedness ve alıntı bulguları

    Retrieval ilgisini ve duyarlılığını, iddia desteğini, alıntı geçerliliğini, erişim ve güncellik sonuçlarını içeren gerçek ve olumsuz sorgular.

  • Playbook

    Kaynak erişimi ve güncellik müdahale planı

    Kaynak, erişim, güncellik ve kalite olaylarında kimin sorumlu olduğunu, izleme, eskalasyon, durdurma ya da geri alma, düzeltme, yeniden test ve inceleme adımlarını tanımlar.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

İlk RAG use case'i tanımlandıysa ve artık uygulama yolunun geliştirilip değerlendirilerek işletme ekibine aktarılması gerekiyorsa bu çalışma size uygundur.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • İlk kurumsal bilgi use case'i belli, ama yetkili kaynaklar ve sorumluları tek bir yayın sınırına henüz bağlanmıyor.
  • Temsili sorgular ve kalite sınırları bulunuyor, ancak güncellik beklentisi ile uygulama kısıtları bunlara karşı birlikte test edilmiyor.
  • Kaynak izinleri veri alımında onaylanıyor, ama data lineage ve erişimin indeksleme, retrieval ve alıntıda korunduğu gösterilemiyor.
  • Yetkili kaynaklar biliniyor, ancak veri alımı, parçalama, indeksleme ve data lineage kararları tek bir izlenebilir kaynak-yanıt tasarımında birleşmiyor.
  • Retrieval ve yanıt bileşenleri ayrı ayrı çalışıyor, ama yeniden sıralama, alıntı ve erişim kontrolleri bütün bilgi yolunda hâlâ kopuyor.
  • Uçtan uca yanıtlar yararlı görünüyor, ancak bileşen testleri zayıf retrieval'ı, eski kaynağı veya kaybolan izni kritik kesitte gösteremiyor.
  • Yayın koşulları konuşuluyor, ancak kaynak değişikliklerini, erişim olaylarını, güncellik bulgularını ve sonraki incelemeyi sahiplenen işletme sorumlusu bulunmuyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Kaynak kaydının hukuki onay veya sertifika sayılmasını istiyorsunuz. Biz kaynak yetkisini ve groundedness testini kaydediyoruz, karar uzmanlarınızda kalıyor.
  • Her yanıtın daima doğru ve grounded kalacağına dair genel garanti istiyorsunuz. İncelenen sorgu seti olasılıksal modeli yanılmaz hâle getirmiyor.
  • Yeni kaynak edinimi, production işletmesi veya bilgi yolunun dışındaki erişim düzeltmesini istiyorsunuz. Kaynak ekleme ve erişim müdahalesi bu RAG geliştirmesinin dışında kalıyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin

AI'ı production'a taşıyan mühendisler

Zeo'nun kod yazıp teslim eden tarafı burası. Kıdemli mühendislerimiz agent, chatbot ve RAG sistemleri geliştiriyor, çevrelerindeki otomasyon ve veri işlerini üstleniyor, sistemler canlıya çıktıktan sonra da işletmeyi sürdürüyor. 2011'den beri 500'den fazla markayla çalıştık.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıBurak PehlivanWebMCP Nedir? Agentic Web ve AI Ajanlarıyla Etkileşen Web SiteleriYazıYiğit KonurMCP Server Architecture: State Management, Security & Tool Orchestration

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • LlamaIndex

    Onaylı kaynakları retrieval üzerinden referanslı yanıta bağlayan pipeline framework'ü

  • Haystack

    Teslimden sonra ekibin okuyup değiştirebildiği bileşen tabanlı pipeline yapısı

  • Qdrant

    Yanıt ve referans kalitesinin üzerine kurulduğu retrieval motoru

  • Ragas

    Retrieval ve yanıt katmanında groundedness ölçümünü çalıştıran değerlendirme aracı

  • Langfuse

    Yanlış, eski veya desteksiz sonuçların araştırıldığı uçtan uca trace

Sonraki adım

İlk RAG use case'ini incelenebilir bir sistem olarak geliştirin

İlk use case'i, onaylı kaynakları ve temsili sorguları paylaşın. Yayına alınabilecek kadar faydalı, düzgün değerlendirilebilecek kadar sınırlı bir geliştirme kapsamı belirleyelim.
Zeo ile konuşun

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Hangi girdi ve erişimlere ihtiyaç duyuyorsunuz?

Tanımlı bilgi kullanım senaryoları, yetkili kaynaklar ve bunlardan sorumlu kişiler, kimlik kuralları, temsili sorgular, güncellik beklentisi, uygulama kısıtları ve kalite sınırları gerekiyor. Hassas bir kaynağı çalışma alanına almadan önce amacını, erişim sınırını, gizliliğini, saklama koşulunu ve sorumlusunu netleştiriyoruz.

Zeo'nun AI agent'ları çalışmaya nasıl katılır?

Agent'lar sağladığınız malzemeden kaynak kümeleri çıkarıyor, kapsam farklarını işaretliyor ve test vakası taslakları hazırlıyor. Bu çıktıyı adı belli bir Zeo uzmanı kaynak kaydıyla karşılaştırıp doğruluyor. Otomatik bir değerlendirme kullanırsak uzman bunu kalibre ediyor ve kalan belirsizliği kaydediyor. Kaynak yetkisi, mimari kararı, kalan risk ve yayın onayı insanlarda kalıyor.

Çalışmanın hazır olduğuna nasıl karar veriyorsunuz?

Retrieval ilgisini ve duyarlılığını, iddia desteğini ve alıntı geçerliliğini, yetkilendirme sızıntı oranını ve kaynaktan indekse güncellik latency'sini, use case için üzerinde anlaştığımız sınırlarla karşılaştırıyoruz. İyi bir uçtan uca yanıt başarısız retrieval'ı, desteksiz iddiayı, erişim sızıntısını veya eski bir kaynağı gizleyemez. Kabul kararını belirlediğiniz yetkili veriyor.

Bu çalışma neleri garanti etmez?

Bu geliştirme yatırım getirisini kanıtlamaz, hukuki veya düzenleyici onay vermez, kusursuz doğruluğu ya da kalan riskin tamamen ortadan kalktığını göstermez. Değerlendirme kapsamdaki use case'ler, kaynaklar, sorgu setleri, sistem katmanları ve işletme koşullarıyla sınırlıdır. Yeni bir kaynak, değişen bir izin veya farklı bir production koşulu ayrı bir inceleme gerektirir.