RAG'nin Evrimi: Geri Çağırma Artırmadan Temsilci Çıkarımına

2026'da RAG (Geri Çağırma Artırılmış Üretim), "LLM'ye bir arama kutusu eklemekten" tam bir temsilci sistemine evrimleşti.

Geri Çağırmadan Çıkarıma

X'te biri önemli bir değişime dikkat çekti:

"Sadece geri çağırmakla kalmayıp, aramayı akıl yürütebilen bir AI Temsilcisi oluşturmak."

Bu, RAG 2.0'ın temel farkıdır. Geleneksel RAG, "geri çağırma → oluşturma" iki adımlı bir işlemdir. Yeni paradigma, "geri çağırma → çıkarım → eylem" temsilci döngüsüdür.

Temsilci, arama sonuçlarını isteme (prompt) tıkıştırmak yerine, arama niyetini anlar, bilgi kalitesini değerlendirir ve daha fazla geri çağırmaya ihtiyaç olup olmadığına karar verir. Bu, "araç kullanıcısından" "araştırmacıya" bir yükseltmedir.

Vector Search 2.0

X'te biri en son gelişmeleri paylaştı:

"Yeni Vector Search 2.0 ve ADK ile yaklaşık 10 dakika içinde temel bir Agentic RAG sistemi oluşturmanın nasıl gösterileceği."

Vektör araması artık basit bir benzerlik eşleşmesi değil. Yeni sürüm şunları destekler:

• Karma geri çağırma (vektör + anahtar kelime)
• Çok adımlı çıkarım (bir geri çağırma diğerini tetikler)
• Dinamik yeniden sıralama (sonuçları bağlama göre ayarlar)

Bu, RAG'yi "ilgili belgeleri bulmaktan" "bilgi yolları oluşturmaya" evrimleştirir.

Üretime Hazır LLM Uygulamaları

X'te biri bir liste derledi:

"2026'da üretime hazır tüm LLM uygulamaları koleksiyonu. awesome-llm-apps, RAG, Agent, çok modlu uygulamalar ve AI SaaS ürünleri için doğrudan kopyala yapıştır kodunu içerir."

Bu, sektörün olgunluğunu yansıtır: "deneyden" "şablonlamaya". RAG uygulamaları kopyala yapıştırılabilir olduğunda, farklılaşma artık teknolojinin kendisi değil, veri kalitesi ve iş anlayışıdır.

100+ LLM Araç Kitaplığı

X'te biri şunu derledi:

"LLM mühendislik araç seti: Eğitim, ince ayar, oluşturma, değerlendirme, dağıtım, RAG ve AI Temsilcisi için 100'den fazla LLM kitaplığı ve çerçevesinin seçilmiş listesi."

Araç zincirinin parçalanması hem bir fırsat hem de bir yüktür. Her bağlantıda birden fazla seçenek vardır:

• Vektör veritabanları: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Çerçeveler: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Değerlendirme: RAGAS, TruLens, Arize...

Ne kadar çok seçenek olursa, karar verme maliyeti o kadar yüksek olur.

RAG ve İnce Ayar Seçimi

X'te bir proje özellikle şunlara odaklanıyor:

"LLM'ler için RAG ve ince ayar projeleri."

Bu, işletmelerin en sık karşılaştığı kafa karışıklığıdır: Ne zaman RAG kullanılmalı? Ne zaman ince ayar yapılmalı?

Basit kurallar:

• RAG: Bilgi sık sık değişiyor, kaynaklara atıfta bulunulması gerekiyor, maliyet hassas
• İnce ayar: Stil/biçim sabit, çıkarım modeli belirli, gecikme hassas

İş bilgisi model eğitim döngüsünden çok daha hızlı güncellendiği için çoğu kurumsal uygulama RAG için daha uygundur.

Sonuç

RAG'deki 2026'daki üç temel değişiklik:

1. Geri çağırmadan çıkarıma: Temsilci sadece geri çağırmaz, aynı zamanda arama sürecini de akıl yürütür
2. Şablondan üretime: Kopyala yapıştır kodu mevcut, farklılaşma verilerde ve işte
3. Seçimden karara: Çok fazla araç var, gerçek yetenek uygun kombinasyonu seçmektir

RAG artık "LLM'ye bir eklenti eklemek" değil, bilgi sınırları olan akıllı bir sistem oluşturmaktır. Bilgi sınırları, Temsilcinin hangi sorunları çözebileceğini belirler ve geri çağırma kalitesi, cevabın doğruluğunu belirler.

RAG'siz bir LLM, "zekası olan ama bilgisi olmayan" bir LLM'dir. RAG'li bir LLM, "zekası olan ve bilgisi olan" bir LLM'dir. Agentic RAG'li bir LLM, "zekası olan, bilgisi olan ve kendi kendine öğrenebilen" bir LLM'dir.

Soru şu: Bilgi sınırlarınız nerede?