RAG Kullanma – Tool Kullan head image

RAG Kullanma – Tool Kullan

Ahmet CAN · July 6, 2025

AI   LLM   RAG   Architecture   Agentic AI   Python   NLP   AI Tools   State Management   Backend   Prompt Engineering

Son yıllarda Retrieval-Augmented Generation (RAG), LLM destekli uygulamalarda en çok tercih edilen mimarilerden biri haline geldi. Ancak her senaryo RAG için uygun değil. Özellikle verilerin sürekli güncellendiği, normalize edilmesi gereken ve frontend state yönetimi ile entegre çalışan sistemlerde, doğrudan tool (araç) tabanlı bir yaklaşım çok daha verimli olabilir.

RAG’in Zayıf Kaldığı Noktalar

RAG mimarisinde LLM’lere veri sağlamak için arama (retrieval) yapılır. Bu yaklaşımın güçlü yönleri olsa da bazı zayıf halkaları vardır:

  • ✅ Avantaj: Doküman tabanlı sorgularda yüksek performans.
  • ❌ Dezavantaj: Güncel verilerle çalışmak zordur; indeksleme zaman alır.
  • ❌ Dezavantaj: Normalize edilmemiş veri, model cevaplarında tutarsızlığa neden olabilir.
  • ❌ Dezavantaj: Kullanıcı etkileşiminde oluşan state’leri yönetmek RAG için verimsizdir.

Bu sebeplerle, verilerin doğrudan veritabanı üzerinden okunması, normalize edilmesi ve kullanıcı arayüzünde bu state’in tool tabanlı bir yapı ile güncellenmesi daha akılcı bir çözüm olabilir.

Tool Tabanlı Yaklaşım Nedir?

Tool-based yaklaşımlarda, LLM’e “araçlar” tanımlanır. Bu araçlar şunları yapabilir:

  • Veritabanından doğrudan veri sorgulamak (get_user_data, fetch_orders gibi).
  • Verileri normalize ederek tekilleştirmek.
  • Kullanıcının işlem geçmişine göre arayüz state’ini güncellemek (update_state, set_flag, sync_status gibi).

Örnek Senaryo: Sipariş Yönetimi

RAG Yaklaşımı:

Kullanıcı “Son siparişlerimi göster” dediğinde, sistem doküman araması yapar ve cevabı model üretir. Ancak:

  • Sonuçlar eksik olabilir.
  • Sipariş durumu güncel değilse kullanıcı yanlış bilgilendirilir.

Tool Yaklaşımı:

Kullanıcının sorgusu modele gider, model şu aracı çağırır:

{
  "tool": "fetch_recent_orders",
  "params": {
    "user_id": "1234"
  }
}

Ardından sonuç normalize edilir ve kullanıcı arayüzünde state güncellenir. Böylece:

  • Veriler doğrudan canlı veritabanından gelir.
  • Veri yapısı standart hale gelir.
  • Arayüzde gösterilecek state net olarak belirlenir.

Neden Tool Tabanlı Yaklaşımı Tercih Etmelisiniz?

  1. Deterministik Sonuçlar Veritabanından gelen veriler doğrudan işlenir. LLM’in “tahmin” yapmasına gerek kalmaz.

  2. Veri Tutarlılığı Her kullanıcıya aynı veri gösterilir. RAG’de olası bilgi kaymaları burada yoktur.

  3. Daha Kolay Debug Süreci Tool çağrıları izlenebilir ve test edilebilir. RAG’in “black-box” doğasına kıyasla bu çok değerlidir.

  4. Yüksek Performans ve Düşük Maliyet LLM yalnızca yönlendirme yapar; asıl iş tool’larda. Bu da maliyeti düşürür.

Ne Zaman RAG, Ne Zaman Tool?

Senaryo RAG Gerekli mi? Tool Yeterli mi?
Genel bilgi sorguları ✅ ❌
Canlı sistem verileri (sipariş, kullanıcı vs.) ❌ ✅
Geniş doküman taraması ✅ ❌
Veri güncelleme ve state yönetimi ❌ ✅

LLM + Tool = Gerçek Zeka

LLM’lerin yaratıcı ve dilsel becerileri güçlüdür. Ancak veriye erişim ve güncel bilgi sunma konusunda tek başlarına yeterli değiller. Bu boşluğu tool tabanlı entegrasyonlar kapatıyor.

Artık sadece “akıllı cevaplar” değil, “doğru kararlar” isteyen sistemler inşa ediyoruz. Eğer siz de gerçek zamanlı, güvenilir ve sürdürülebilir bir yapıya geçmek istiyorsanız, RAG yerine tool tabanlı mimarileri düşünmenin zamanı gelmiştir.

Twitter, Facebook