RAG sistemlerinde doğru doküman parçalama ve retrieval kalitesi nasıl iyileştirilir?

Merhaba,

RAG sistemlerinde doküman parçalama (chunking) stratejisinin retrieval kalitesini ne kadar etkilediğini daha iyi anlamaya çalışıyorum. Temel olarak embedding, vector database, similarity search ve reranking gibi kavramlara aşinayım; ancak pratikte doğru chunk boyutu, overlap miktarı ve metadata kullanımını nasıl belirlemek gerektiği konusunda daha derine inmek istiyorum.

Şu ana kadar sabit karakter/token uzunluğuna göre chunking, recursive text splitting ve başlık/paragraf bazlı bölme yaklaşımlarını gördüm. Özellikle uzun teknik dokümanlar, PDF’ler, wiki sayfaları veya tablo içeren içeriklerde anlamsal bütünlüğün kolayca bozulabildiğini fark ettim. Çok küçük chunk’larda bağlam kayboluyor, çok büyük chunk’larda ise retrieval daha az isabetli olabiliyor gibi görünüyor.

Ayrıca sadece vector similarity kullanmak yerine hybrid search (BM25 + dense retrieval), metadata filtreleme ve reranker kullanmanın sonuçları iyileştirebileceğini biliyorum. Fakat hangi durumda hangi yöntemin daha etkili olduğunu, chunking ile retrieval ayarlarını birlikte nasıl optimize etmek gerektiğini netleştirmek istiyorum.

Özellikle şu konularda yardım rica ederim:

– Farklı doküman tipleri için uygun chunking stratejileri nasıl seçilir?
– Chunk size ve overlap için başlangıçta kullanılabilecek makul değerler nelerdir?
– Semantic chunking ne zaman gerçekten faydalıdır, ne zaman gereksiz karmaşıklık yaratır?
– Metadata, parent-child chunk yapısı ve contextual retrieval gibi yaklaşımlar nasıl kullanılmalı?
– Retrieval kalitesini ölçmek için hangi metrikler ve test yöntemleri uygulanabilir?
– Pratikte yaygın görülen hatalar ve bunlardan kaçınma yöntemleri nelerdir?

Mümkünse gerçekçi bir örnek akış veya best practice seti üzerinden açıklayabilir misiniz? Teşekkürler.