Almayla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG)
İlgili belgeleri getirip isteme ekleyerek kendi verilerinizi bir LLM ile birleştirin ve dayanaklı, güncel yanıtlar üretin.
Almayla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG), CoddyKit'te ücretsiz bir AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
What is RAG?
Retrieval-Augmented Generation gives an LLM access to external knowledge at query time. Instead of relying only on training data, you fetch relevant text and add it to the prompt.
- Answers stay current without retraining
- Reduces hallucinations
- Lets the model cite your private documents
The RAG Pipeline
A typical pipeline has two phases:
- Indexing: split documents into chunks, embed them, store vectors
- Retrieval + generation: embed the query, find similar chunks, feed them to the LLM
Chunking Documents
Split long documents into smaller chunks (often 200-500 tokens) with slight overlap. Good chunking keeps related ideas together so retrieval returns coherent context.
Creating Embeddings
An embedding model turns text into a numeric vector. Similar meanings produce nearby vectors. You embed every chunk during indexing.
const emb = await client.embeddings.create({
model: "text-embedding-3-small",
input: chunkText,
});
const vector = emb.data[0].embedding;Storing Vectors
Vectors live in a vector database such as pgvector, Pinecone, or Qdrant. Each record stores the vector plus metadata (source, title, chunk id) for later filtering and citation.
Retrieving Relevant Chunks
At query time you embed the user question and run a similarity search (cosine distance) to get the top-k closest chunks.
SELECT content FROM docs
ORDER BY embedding <=> $1
LIMIT 5;Building the Augmented Prompt
Insert the retrieved chunks into the prompt as context, then ask the model to answer using only that context.
const prompt = "Context:\n" + chunks.join("\n---\n") +
"\n\nQuestion: " + userQuestion +
"\nAnswer using only the context above.";Citing Sources
Because each chunk carries metadata, you can show citations next to the answer. This builds trust and lets users verify claims against the original document.
Handling No Good Match
If similarity scores are all low, the knowledge base probably lacks the answer. Detect this with a threshold and have the model reply that it does not know, rather than guessing.
Keeping the Index Fresh
When source documents change, re-embed and upsert the affected chunks. Track a content hash per chunk so you only re-index what actually changed, saving embedding cost.
Evaluating RAG Quality
Measure two things: retrieval quality (did we fetch the right chunks?) and answer quality (is the response grounded?). Use a test set of question and answer pairs and check whether the cited chunks contain the supporting facts.
Quick Check
Check your understanding of RAG.
Recap
You learned the full RAG flow:
- Chunk and embed documents into a vector store
- Embed the query and retrieve top-k similar chunks
- Augment the prompt and answer with citations
- Handle low-confidence matches and keep the index fresh
RAG grounds your AI features in your own data without retraining.
Sıkça Sorulan Sorular
“Almayla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG)” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Almayla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG)” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Almayla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG)” dersinde ne öğreneceğim?
İlgili belgeleri getirip isteme ekleyerek kendi verilerinizi bir LLM ile birleştirin ve dayanaklı, güncel yanıtlar üretin. AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Almayla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG)” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- LLM'lerde İnce Ayar
- Gerçek Zamanlı Yapay Zeka İşleme
- Yapay Zeka Performansını İzleme
- Almayla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG)