SQL Tablolarında Uzun Metinlerle Maliyet Efektif Agentic RAG Nasıl İnşa Edilir?

Yapay zekânın gerçek dünyadaki uygulamalarında, en sık karşılaşılan sorunlardan biri, uzun metinlerle başa çıkamamak. Bir şirketin 500 sayfa yıllık raporunu, bir hukuki belgenin 2000 satırlık metnini veya bir tıbbi kaydın tamamını anlayıp, kullanıcıya anlamlı bir cevap vermek, geleneksel RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemlerinin sınırlarını zorluyor. Peki ya bu uzun metinler, SQL tablolarında saklıysa? Ve daha da önemlisi: bu sistemi maliyetli olmayan, verimli ve üretken bir şekilde nasıl inşa edersiniz?

Agentic RAG Nedir? Sadece Bir Arama Değil, Bir Düşünme Sistemi

Geleneksel RAG sistemleri, kullanıcı sorusuna göre bir veritabanından ilgili paragrafları çeker, ardından bir LLM (Büyük Dil Modeli) bu parçaları kullanarak yanıt üretir. Ancak Agentic RAG, bu basit "ara-yanıt" döngüsünden çok daha ileriye gider. Burada sistem, soruyu analiz eder, hangi verilerin gerektiğini tahmin eder, veri kaynaklarını sırayla sorgular, sonuçları karşılaştırır, çelişkileri tespit eder ve hatta ek sorular üretip kullanıcıdan geri bildirim ister. Yani bir asistan değil, bir araştırmacıdır.

Bu yapıyı SQL tablolarında saklanan uzun metinlerle çalıştırmak, teknik olarak zorlu bir görev. Çünkü SQL veritabanları, metinleri genellikle VARCHAR veya TEXT alanlarında, satır bazlı saklar. Bir metnin 10.000 kelimesi tek bir hücredeyse, standart vektör arama sistemleri (örneğin, OpenAI embeddings) bu metni tamamen işleyemiyor. Çoğu model 8K-32K token sınırına sahiptir. 10.000 kelime yaklaşık 15.000 token eder. Bu nedenle, verileri doğrudan sorgulamak, başarısızlığa yol açar.

Çözüm: Parçala, Özetle, Sırala, Sorgula

İşte burada maliyet efektif Agentic RAG mimarisi başlar. İlk adım, uzun metinlerin akıllıca parçalanması. Teknik olarak, sadece sabit boyutlu pencerelerle (örneğin her 512 token) bölmek yeterli değil. Çünkü bir paragrafın ortasından kesmek, anlam kaybına neden olur. Çözüm: semantik bölme. Yani cümle sonları, başlıklar ve madde işaretleri gibi yapısal işaretlerle metni mantıklı parçalara ayırma. Bu işlem, Python’da spaCy veya NLTK gibi NLP kütüphaneleriyle otomatikleştirilebilir.

İkinci adım: özetleme katmanı. Her parça, küçük bir LLM (örneğin Phi-3 veya Mistral 7B) tarafından özetlenir. Bu özetler, veritabanında ana metinle birlikte saklanır. Şimdi arama işlemi, tam metinlerde değil, bu özetlerde yapılır. Bu, vektör arama hızını 10-15 kat artırır ve maliyeti düşürür. Özetler, sadece 100-200 token uzunluğunda olur; bu, herhangi bir modern embedding modeliyle rahatça işlenebilir.

Üçüncü adım: agentic kontrol döngüsü. Kullanıcı bir soru sorduğunda, sistem önce özetlerdeki ilgili kayıtları getirir. Daha sonra, bu özetlerin birbirleriyle tutarlı olup olmadığını analiz eder. Eğer çelişki varsa, sistem otomatik olarak orijinal metinlerin ilgili bölümlerini çeker ve derinlemesine incelemeye başlar. Bu, sadece gerekli olduğunda, pahalı büyük modelleri çağırmak anlamına gelir. Böylece, maliyeti %70’e varan oranda düşürür.

SQL Tablolarının Avantajı: Veri Yönetimi ve İzin Kontrolü

Çoğu şirket, verilerini SQL veritabanlarında saklar. Bu, güvenlik, izin yönetimi ve sürüm kontrolü açısından büyük bir avantajdır. Agentic RAG sistemi, SQL’in JOIN, WHERE ve CTE (Common Table Expressions) gibi güçlü sorgulama yeteneklerini kullanarak, veri kaynağını, kullanıcı rolünü ve zaman damgasını otomatik olarak filtreleyebilir. Örneğin, bir hukuki departman çalışanı sadece imzalı belgeleri görebilir; bir finans ekibi ise sadece 2023 sonrası raporları sorgulayabilir. Bu, geleneksel vektör veritabanlarında (Pinecone, Weaviate) zor olan bir özellik.

Neden Bu Yaklaşım Geleceğin Standartı Olacak?

2025 itibarıyla, şirketlerin %60’ı büyük metinlerle uğraşacak. Ancak, her şirket GPT-4 Turbo gibi pahalı modelleri sürekli kullanamaz. Bu nedenle, maliyet efektiflik, artık bir tercih değil, bir zorunluluk. SQL tabloları, mevcut altyapıyla entegre olma avantajı sayesinde, bu mimariyi hızla benimsemek için ideal bir platform. Ayrıca, bu sistemlerin eğitim verisi gerekmez; sadece kurallar ve özetleme stratejileri yeterli.

Özetle: Agentic RAG, yapay zekânın sadece cevap vermekten ziyade, düşünüp, araştırıp ve karar vermesini sağlar. SQL tablolarında bu sistemi inşa etmek, teknik bir zorluk değil, bir stratejik avantajdır. Geleceğin veri sistemleri, sadece hızlı değil, akıllı ve maliyetli olmayan olacak. Bu mimari, bu vizyonun ilk adımıdır.

• Uzun metinler, sabit pencerelerle değil, semantik bölmeyle işlenmeli
• Özetleme katmanı, vektör arama maliyetini %70 azaltır
• Agentic kontrol döngüsü, yalnızca gerekli olduğunda büyük modelleri çağırır
• SQL, güvenlik ve izin yönetimi açısından ideal bir altyapıdır
• 2025’te maliyet efektiflik, teknoloji seçiminin ana kriteri olacak