# RAG (Retrieval-Augmented Generation)

> RAG (Retrieval-Augmented Generation), büyük dil modelinin cevap üretmeden önce harici bir bilgi kaynağından ilgili belgeleri getirip yanıtını bu belgelere dayandırdığı mimaridir. Model yalnızca eğitim verisiyle sınırlı kalmaz; sorgu anında erişilen güncel içeriği kullanır. Bu sayede halüsinasyon azalır ve cevaplar kaynak gösterilerek doğrulanabilir hâle gelir.

Kaynak: https://promptfront.com.tr/sozluk/rag
Yayıncı: PromptFront GEO & AEO Sözlüğü (https://promptfront.com.tr/sozluk)

---

**RAG (Retrieval-Augmented Generation)**, büyük dil modelinin cevap üretmeden önce harici bir kaynakta arama yapıp bulduğu belgeleri yanıtına temel almasını sağlayan mimaridir. Model yalnızca eğitim verisindeki bilgiyle sınırlı kalmaz; sorgu anında getirilen güncel içeriğe dayanır. Perplexity ve Google AI Overviews gibi cevap motorlarının çalışma prensibi budur.

## RAG nasıl çalışır?

RAG, üretim öncesine bir "getirme" (retrieval) adımı ekler ve dört aşamada işler:

1. Kullanıcının sorusu sayısal bir gömme vektörüne (embedding) dönüştürülür.
2. Vektör veritabanında veya web dizininde anlamca en yakın içerik parçaları semantik aramayla bulunur.
3. Bulunan parçalar, soruyla birlikte modelin bağlam penceresine bağlam olarak yerleştirilir.
4. Model cevabını bu belgelere dayanarak üretir; çoğu sistem kaynakları [alıntı (citation)](/sozluk/citation) olarak gösterir.

## RAG halüsinasyonu nasıl azaltır?

Model boşluğu tahminle doldurmak yerine önüne konan kanıttan konuşur; bu yüzden [halüsinasyon](/sozluk/halusinasyon) riski belirgin biçimde düşer. Cevap, [büyük dil modelinin](/sozluk/llm) eğitim kesim tarihinden bağımsız olarak güncel kalır ve kullanıcı kaynağa tıklayıp iddiayı doğrulayabilir. Yine de getirilen belge yanlışsa cevap da yanlış olur; RAG bir garanti değil, güçlü bir risk azaltma yöntemidir.

## RAG'in GEO için önemi nedir?

2026 itibarıyla ChatGPT, Perplexity ve Gemini, işletmelerle ilgili soruların büyük bölümünü RAG benzeri web aramasıyla cevaplar. Yani içeriğiniz sorgu anında bulunabilir ve alıntılanabilir değilse, model ne kadar "büyük" olursa olsun sizi öneremez. Sayfalarınızı getirilebilir parçalara dönüştürme yöntemleri için [Perplexity'de kaynak olarak gösterilmek](/rehber/perplexity-kaynak-olarak-gosterilmek) ve [ChatGPT işletmeleri nasıl seçiyor](/rehber/chatgpt-isletmeleri-nasil-seciyor) rehberlerine bakabilirsiniz.

İlgili terimler: https://promptfront.com.tr/sozluk/grounding, https://promptfront.com.tr/sozluk/halusinasyon, https://promptfront.com.tr/sozluk/vektor-veritabani, https://promptfront.com.tr/sozluk/semantik-arama, https://promptfront.com.tr/sozluk/llm, https://promptfront.com.tr/sozluk/citation