RAG sistemlerinde yanıt kalitesini artırmak için hangi best practices uygulanmalı?

Merhaba,

RAG sistemlerinde temel akışı biliyorum: dokümanları chunk’lara bölmek, embedding oluşturmak, bir vector database üzerinden ilgili parçaları retrieve etmek ve bunları LLM’e context olarak vermek. Ancak özellikle yanıt kalitesini tutarlı şekilde artırmak için hangi best practice’lerin uygulanması gerektiğini daha iyi anlamak istiyorum.

Örneğin chunk size ve overlap seçiminin, embedding modelinin, metadata filtrelemenin, hybrid search (BM25 + vector search) kullanımının ve reranking’in sonuçlara ne kadar etki ettiğini merak ediyorum. Ayrıca retrieval tarafında doğru içerik gelmediğinde bunun embedding, chunking, sorgu yeniden yazımı veya veri kalitesi kaynaklı olduğunu nasıl teşhis edebileceğim de önemli.

Bildiklerim kadarıyla iyi bir RAG sistemi sadece güçlü bir LLM kullanmakla oluşmuyor; kaynak dokümanların kalitesi, indeksleme stratejisi, retrieval doğruluğu ve prompt tasarımı birlikte etkili oluyor. Fakat bu bileşenleri hangi sırayla optimize etmek gerektiği ve gerçek hayatta en çok fayda sağlayan yaklaşımların neler olduğu konusunda netleşmek istiyorum.

Özellikle production ortamında uygulanabilir bir kontrol listesi, yaygın hatalar ve mümkünse kısa örnek senaryolar üzerinden; chunking, retrieval, reranking, context yönetimi, citation/grounding ve değerlendirme metrikleri için önerilerinizi paylaşabilir misiniz?

Teşekkürler.