RAG Alıcı (Retriever)
Vektör benzerlik araması kullanarak bilgi tabanından ilgili belgeleri alır ve LLM bağlamını zenginleştirir.
Nasıl Çalışır?
1Girişten bir sorgu dizesi alır
2Sorguyu yapılandırılmış embedding modeli ile vektöre dönüştürür
3Vektör deposunda en benzer Top-K belgeyi arar
4Alınan belgeleri LLM'e bağlam olarak döndürür
Yapılandırma
| Parameter | Description | Default |
|---|---|---|
| knowledge_base | Organizasyonunuzun bilgi tabanlarından seçin | - |
| top_k | Alınacak belge sayısı | 4 |
| similarity_threshold | Minimum benzerlik skoru (0.0-1.0) | 0.7 |
| embedding_model | Sorgu embedding modeli | - |
| metadata_filters | Belge metadata'sına göre filtreleme | - |
Desteklenen Vektör Depoları
Chroma
Dahili, harici kurulum gerektirmez
PostgreSQL pgvector
Mevcut PostgreSQL'inizi pgvector ile kullanın
Pinecone
Yönetilen vektör veritabanı servisi
Weaviate
Açık kaynak vektör arama motoru