KARAR ARACI · 20 SORU

Kurumsal RAG hazırlık testi

Bu test, kurumun yalnız belge arşivine veya vektör veritabanına sahip olup olmadığını değil; doğru kaynağı yetkili kullanıcıya getiren, kaynak gösterebilen, değerlendirilen ve sürdürülebilir bir RAG sistemi kurmaya ne kadar hazır olduğunu inceler.

Kurumsal yayın: Vatansever Bilişim A.Ş.Sürüm: 1.0Gözden geçirme: 27 Temmuz 2026Süre: 10–15 dakika
ARAÇ NE YAPAR?

Yirmi soru; içerik ve metadata, retrieval kalitesi, kimlik ve erişim, değerlendirme ile canlı işletim boyutlarını eşit ağırlıkla puanlar. Sonuç, prototip öncesi eksikleri ve pilot kapsamını görünür kılar.

Beş boyutlu RAG hazırlık modeli

Yirmi soru 0–3 arasında puanlanır ve beş boyut eşit ağırlık taşır. Yüksek skor yalnız teknoloji bileşenini değil; içerik sahipliği, erişim kontrolü, test ve canlı işletim disiplininin birlikte çalıştığını göstermelidir.

01

İçerik, metadata ve sahiplik

Kaynak envanteri, metadata standardı, içerik sahibi ve güncelleme SLA’sını tek yönetişim modelinde birleştirin.

02

Retrieval ve yanıt mimarisi

Parçalama, arama, reranking, kaynak gösterimi ve cevap vermeme davranışını gerçek sorgu setiyle test edin.

03

Kimlik, yetki ve veri güvenliği

Kaynak yetkisini retrieval katmanında uygulayın; hassas veri, prompt injection ve log güvenliğini birlikte yönetin.

04

Değerlendirme ve kabul ölçütleri

Retrieval ve yanıt metriklerini kritik hata sınıfları, insan rubriği ve kabul eşikleriyle ölçün.

05

Canlı işletim ve güncellik

Kaynak güncelliği, sürüm, maliyet, gecikme, regresyon, geri alma ve olay süreçlerini canlı işletime bağlayın.

Gizlilik: Form bir sunucuya gönderilmez. Hesaplama cihazınızdaki tarayıcıda yapılır; cevaplar kalıcı olarak saklanmaz.

Öz değerlendirmeyi başlatın

Bütün soruları mevcut durumu abartmadan yanıtlayın. “Belgeli” veya “ölçülüyor” seçeneği için uygulanabilir kanıt bulunması gerekir.

01RAG kullanım amacı ve hedef kullanıcı grubu açık mı?

Kaynak, yanıt ve hata beklentisi belirli bir iş kararına bağlanmalıdır.

02Kullanılacak belge ve veri kaynaklarının envanteri var mı?

Kaynak türü, sistem, sahip, format ve güncellik tek görünümde izlenmelidir.

03İçerik sahipliği ve güncelleme sorumluluğu belirli mi?

Sahipsiz veya eski içerik, doğru retrieval yapılsa bile yanlış yanıt üretir.

04Metadata ve erişim etiketleri yeterli mi?

Belge türü, tarih, konu, sahiplik, hassasiyet ve kullanıcı yetkisi işlenebilmelidir.

05Parçalama stratejisi içerik türüne göre test edildi mi?

Sabit parça boyutu yerine başlık, tablo, prosedür ve bağlam yapısı dikkate alınmalıdır.

06Arama, embedding ve reranking seçenekleri gerçek sorgularla karşılaştırıldı mı?

Mimari tercihler kurumun sorgu seti üzerinde ölçülmelidir.

07Yanıtların görünür kaynak ve alıntı üretmesi sağlanıyor mu?

Kullanıcı hangi iddianın hangi kaynağa dayandığını görebilmelidir.

08Yetersiz kanıt durumunda güvenli cevap vermeme davranışı var mı?

Sistem kaynak bulamadığında uydurma yanıt yerine sınırını açıklamalıdır.

09Kaynak sistem yetkileri retrieval katmanına taşınıyor mu?

Kullanıcı erişemediği belgeyi RAG yanıtı üzerinden görememelidir.

10Kişisel veri, ticari sır ve lisanslı içerik sınıflandırılmış mı?

İçeriğin indekslenmesi ve çıktıda kullanılması için amaç ve yetki doğrulanmalıdır.

11Prompt injection ve zararlı belge riskleri test ediliyor mu?

Getirilen içerik talimat gibi yürütülmemeli; güven sınırları ayrıştırılmalıdır.

12Loglarda hassas sorgu ve yanıtların korunması planlandı mı?

Gözlemleme, yeni bir veri sızıntısı katmanına dönüşmemelidir.

13Gerçek kullanıcı sorularından temsilî test seti oluşturuldu mu?

Demo soruları yerine farklı zorluk ve hata sınıflarını içeren altın set gerekir.

14Retrieval ve yanıt kalitesi ayrı ölçülüyor mu?

Doğru kaynağın bulunması ile kaynağa uygun yanıt üretilmesi ayrı sorunlardır.

15Kabul eşikleri ve kritik hata türleri tanımlı mı?

Kaynak uydurma, yetkisiz bilgi ve yanlış prosedür gibi hatalar ayrı izlenmelidir.

16İnsan değerlendirmesi ve kullanıcı geri bildirimi düzenli mi?

Otomatik metrikler kullanım bağlamındaki fayda ve güveni tek başına açıklamaz.

17Kaynak ekleme, değişiklik ve kaldırma akışı otomatik veya kontrollü mü?

İndeks ile kaynak sistem arasında güncellik ve silme uyumu korunmalıdır.

18Model, embedding, istem ve retrieval değişiklikleri sürümleniyor mu?

Regresyonun hangi bileşenden kaynaklandığı izlenebilmelidir.

19Gecikme, maliyet, boş sonuç, kaynak kullanımı ve hata izleniyor mu?

Canlı kalite yalnız doğruluk değil, hizmet ve maliyet göstergeleriyle yönetilmelidir.

20Geri alma, olay müdahale ve içerik düzeltme yolu var mı?

Yanlış kaynak veya model değişikliği hızlı biçimde sınırlandırılabilmelidir.

Yorumlama sınırları

  • Araç RAG sistemini otomatik taramaz veya teknik performans testi yapmaz.
  • Yüksek puan, belirli model, embedding, arama motoru veya tedarikçi seçiminin doğru olduğunu kanıtlamaz.
  • Kişisel veri, telif, güvenlik ve erişim kararları somut kaynak ve kullanıcı bağlamında ayrıca incelenmelidir.
  • Sonuçlar öz beyana dayanır; altın test seti, gerçek kullanıcı sorguları ve erişim testleriyle doğrulanmalıdır.
Yayın sorumluluğu: Bu araç kişisel yazar profili kullanılmadan Vatansever Bilişim Anonim Şirketi kurumsal yayın sorumluluğunda hazırlanmıştır. Sonuç genel karar desteğidir; belirli bir kurum için sertifika, hukuki görüş, yatırım tavsiyesi, güvenlik veya sonuç garantisi değildir.
↗

İlgili rehberler

İLGİLİKurumsal RAG nedir ve nasıl kurulur?İçeriği okuyun →İLGİLİAI-ready data nedir?İçeriği okuyun →İLGİLİAI sistemlerinde prompt injection ve veri sızıntısıİçeriği okuyun →
İLGİLİ HİZMET

RAG hazırlığını kaynak, yetki ve değerlendirme kanıtlarıyla doğrulayın.

Öz değerlendirme öncelikleri gösterir; gerçek sistem için içerik örneklemi, sorgu seti, erişim modeli ve teknik test gerekir.

İlgili hizmeti inceleyin→İletişime geçin→