Ücretsiz AI Mühendislik Aracı
Kurumsal RAG ve Vektör Veritabanı Altyapı Boyutlandırıcı.
Toplam PDF/doküman sayınızı, ortalama sayfa uzunluğunu, günlük beklenen sorgu adedini ve barındırma tercihinizi (On-Premises GPU veya Özel Bulut) girerek; oluşacak vektör parçası (chunk) sayısını, HNSW indeks bellek ihtiyacını ve önerilen arama mimarisini hesaplayın.
1. Doküman Hacmi ve Sorgu Yükünü Girin
2. Vektör İndeks ve Mimari Boyutlandırma
150,000 Vektör Parçası (Chunks)
- Toplam Sayfa
- 60,000
- Tahmini HNSW İndeks
- 1,172 MB
Önerilen Arama Mimarisi: PostgreSQL (pgvector HNSW) + Hibrit Arama (BM25 + Vektör) + Yeniden Sıralayıcı (Reranker)
Kurum içi (On-Premises): Tekil kurumsal GPU sunucusu (vLLM + yerel çok dilli embedding modeli) günlük sorgu yükü için yeterlidir.
Kurumsal RAG Sistemlerinde Altyapı Nasıl Boyutlandırılır?
Şirket içi doküman asistanlarında en sık yapılan hata, birkaç yüz bin parçalık (chunk) bir veri kümesi için aşırı karmaşık kümelere yatırım yapmak ya da tam tersi milyonlarca sayfayı erişim kontrolü (ACL) ve yeniden sıralayıcı (reranker) olmadan tek bir tabloya yığmaktır.
ALGOFACT olarak orta ölçekli doküman havuzlarında mevcut PostgreSQL (pgvector HNSW) + BM25 hibrit arama + reranker mimarisiyle işletme yükünü düşük tutuyor; yüksek hacimli veya kapalı ağ (on-premises) kurulumlarda ise vLLM ve dağıtık vektör kümeleri kuruyoruz.
Sık Sorulan Sorular
01Ne zaman ayrı bir vektör veritabanı yerine PostgreSQL (pgvector) yeterlidir?
Yaklaşık 250.000–500.000 vektör parçasına (chunk) kadar iyi yapılandırılmış bir PostgreSQL HNSW indeksi ve BM25 hibrit arama hem yönetimi kolaylaştırır hem de ek veritabanı işletme maliyetini ortadan kaldırır.
02Reranker (Yeniden Sıralayıcı) katmanı neden gereklidir?
İlk vektör araması anlamsal olarak yakın 20–50 parçayı hızlıca getirir; Reranker modeli ise bu parçaları soruya göre yeniden puanlayarak LLM'e yalnızca en doğru 5–8 parçanın gitmesini sağlar ve halüsinasyonu ciddi biçimde düşürür.
03İnternete kapalı (air-gapped) fabrika veya kurum sunucusunda RAG çalışır mı?
Evet. Açık ağırlıklı çok dilli embedding, reranker ve LLM modellerini vLLM üzerinde kendi GPU sunucularınıza kurarak verinin kurum dışına hiç çıkmadığı RAG sistemleri teslim ediyoruz.
Projenizi bizimle paylaşın.
30 dakikalık keşif görüşmesi, ardından kurucu sunumu.
Keşif görüşmesi planlayın