RAG Projelerinde Hangi Retrieval Stratejisini Secmeliyiz? (Dense vs. Hybrid)
ecearslan
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Selamlar herkese, uzerinde calistigimiz RAG projesinde retrieval asamasi icin kararsiz kaldik. Sadece dense retrieval (vektor arama) kullanmak bazi spesifik terimlerde (urun kodlari, marka isimleri vb.) yetersiz kaliyor. Hybrid arama (Dense + Sparse/BM25) entegre etmeli miyiz? Siz projelerinizde hangi stratejileri kullaniyorsunuz ve latency (gecikme) suresini nasil optimize ediyorsunuz?
Cevaplar 5
didemcelik
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Ben projelerimde her zaman hybrid taraftariyim. Ozellikle Turkce iceriklerde sadece semantik arama bazen cok alakasiz sonuclar getirebiliyor, BM25 can kurtarir.
yildizhan
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Dense retrieval icin embedding modelini domain-specific verilerle fine-tune etmeyi denediniz mi? Bazen sadece bu bile kelime eslesme sorununu buyuk oranda cozuyor.
melikepol
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Latency onemliyse hybrid arama biraz yuk getirebilir ama dogru yapilandirilmis bir Elasticsearch veya Opensearch cluster'i ile milisaniyeler seviyesinde tutabilirsiniz.
serhanbolat
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Biz de benzer bir sorun yasadik. Cohere reranker kullanarak cozduk. Once genis bir kume cekip sonra rerank etmek latency'i biraz etkiliyor ama dogruluk ciddi oranda artiyor.
berkayarslan
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Kesinlikle hybrid arama kullanmalisin. Sadece vektor aramasi kelime eslesmelerinde patliyor. BM25 ile birlestirip Reciprocal Rank Fusion (RRF) uygulamak en iyi sonucu veriyor.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.