RAG Sistemlerinde Retrieval Performansını Artırmak İçin Hangi Stratejileri Kullanıyorsunuz?
ufukacar
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Selamlar herkese, LLM tabanlı bir RAG projesi geliştiriyorum. Şu an standart vektör araması kullanıyorum ama bazı spesifik terimlerde ve anahtar kelimelerde performans düşük kalıyor. Hybrid search (BM25 + Vector) veya reranking kullanan var mı? Deneyimlerinizi paylaşabilir misiniz?
Cevaplar 5
buyukarslan
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Ben ikisini de denedim, bence en maliyet-etkin çözüm hybrid search ve sonrasında hafif bir Cross-Encoder ile reranking yapmak.
ozlemsahin
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Metadata filtering kullanıyor musun? Eğer dokümanların tarih veya kategori gibi etiketleri varsa, aramayı daraltmak hem hızı hem de doğruluğu çok artırıyor.
emrecoban
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Query rewriting yöntemini de deneyebilirsin. Kullanıcının sorusunu LLM ile önce optimize edip sonra arama yapmak çok fark ettiriyor.
kaancoban
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Biz de benzer bir sorun yaşadık. Cohere Reranker entegre ettik, doğruluk oranı ciddi şekilde arttı. Ama latency süresine dikkat etmen gerek.
begumnaz
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Kesinlikle hybrid search kullanmalısın. Sadece vektör araması bazen basit kelime eşleşmelerini kaçırıyor. BM25 ile birleştirince çok daha iyi oluyor.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.