Günümüzde büyük dil modellerini projelere entegre ederken sadece API çağrıları yapmak yeterli değildir. Daha doğru çıktı almak, uzun belgeleri işlemek ve kullanıcıya özel veri üzerinden cevap üretmek için gelişmiş çerçeveler kullanılmaktadır. LangChain, LlamaIndex ve RAG bu ihtiyacı karşılayan en güçlü yapılardır. Aşağıdaki rehber bu teknolojilerin ne işe yaradığını, nasıl kullanıldığını ve hangi durumlarda tercih edilmesi gerektiğini anlatmaktadır.

1. RAG Nedir
RAG Retrieval Augmented Generation yönteminin kısaltmasıdır. Temel amaç yapay zeka modeline ek bilgi kazandırmaktır. Modelin eğitilmesine gerek kalmadan harici belgelerden veya verilerden güncel bilgi çekilir ve model bu bilgiyi kullanarak cevap üretir. RAG sayesinde uzun PDF dokümanları, şirket içi yazılar, makaleler ve veri tabanları doğal dil ile sorulan sorulara dönüştürülebilir.

RAG sistemi üç aşamada çalışır
Veri indeksleme
Veriye uygun vektör araması
Model ile cevap üretme

2. LangChain Nedir ve Neden Kullanılır
LangChain büyük dil modelleriyle zincir temelli çalışma mantığı sunan bir frameworktür. Bu framework sayesinde birçok adımlı işlem yapılabilir. Örneğin veri yükleme, bölme, vektör arama, prompt inşa etme, model çağrısı yapma gibi tüm süreçler tek akışta yönetilebilir.

LangChain kullanım alanları
RAG sistemleri
AI ajanları
Sohbet botları
Veri özetleme
API zinciri oluşturma
Belge arama ve analiz sistemleri

LangChain resmi dokümantasyonu

3. LlamaIndex Nedir ve Nasıl Kullanılır
LlamaIndex (eski adı GPT Index) özellikle veri indekslemeye ve veri üzerinde sorgu çalıştırmaya odaklanmış güçlü bir kütüphanedir. Verileri parçalamayı, vektör indeksleri oluşturmayı ve bu indeksler üzerinde doğal dil sorguları yapmayı kolaylaştırır.

LlamaIndex kullanım alanları
PDF veya belge tabanlı asistan
Veri tabanı üstünde sohbet sistemi
Kurumsal bilgi yönetimi
Arşiv tarama
Kişisel bilgi deposu oluşturma

LlamaIndex resmi dokümantasyonu

4. LangChain ve LlamaIndex Arasındaki Fark
LangChain genel amaçlı bir model entegrasyon çerçevesidir. Birçok aracı, zinciri ve AI sürecini yönetebilir.
LlamaIndex ise daha çok veri indeksleme ve belge sorgulama konusunda uzmanlaşmıştır.
LangChain daha geniş bir ekosistemdir. LlamaIndex daha spesifik bir sorunu çözer.
RAG çözümü oluştururken her iki kütüphane de birlikte kullanılabilir.

5. RAG Sistemleri Oluştururken Dikkat Edilmesi Gerekenler
Kullanılacak vektör veritabanı seçilmelidir. Örneğin Pinecone, ChromaDB, Weaviate veya Qdrant.
Embedding modeli doğru seçilmelidir. Çok dilli projelerde farklı embedding modelleri kullanılabilir.
Belgelerin parçalanma boyutu önemlidir. Parça boyutu ne çok büyük ne çok küçük olmalıdır.
Prompt tasarımı RAG sonucunun kalitesini doğrudan etkiler.
Sürekli güncellenen veri varsa arka planda otomatik indeks güncelleme yapılması gerekir.

6. Örnek Kullanım Senaryoları
Uzun PDF dökümanlarından soru cevap botu hazırlamak
Şirket içi bilgileri arayabilen yapay zeka asistanı oluşturmak
Müşteri hizmetleri için doküman tabanlı yanıt sistemi kurmak
Kod depolarını tarayan teknik asistan hazırlamak
Çok sayıda rapor içeren RAG tabanlı analiz sistemi kurmak

Bu teknolojiler sayesinde kullanıcıya özel, yüksek doğruluk oranına sahip ve güncel veriyle çalışan yapay zeka çözümleri üretilebilir.

7. Faydalı Kaynaklar
LangChain dokümantasyonu


LlamaIndex dokümantasyonu


RAG araştırma makalesi


Bu kaynaklar üzerinden kendi RAG sisteminizi kurabilir, LangChain ve LlamaIndex ile daha gelişmiş yapay zeka uygulamaları geliştirebilirsiniz.