Kurumsal ölçekte RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemlerinin başarısı, veri doğruluğu kadar yanıt hızına da bağlıdır. MYD DIGITAL mühendislik ekibi olarak, çoklu veri kaynağından beslenen vektör veritabanı altyapımızda 15ms gecikme süresi barajını nasıl aştığımızı bu teknik makalede paylaşıyoruz.
1. HNSW İndeks Optimizasyonu
pgvector üzerinde gerçekleştirdiğimiz HNSW (Hierarchical Navigable Small World) indeks parametreleri optimizasyonu sayesinde, milyonlarca döküman arasında arama yaparken doğruluk oranından ödün vermeden arama sürelerini kısalttık:
CREATE INDEX ON document_embeddings
USING hnsw (embedding vector_cosine_ops)
WITH (m = 16, ef_construction = 64);
2. Anlamsal Parçalama (Semantic Chunking)
Statik karakter sınırları yerine, metinlerin anlamsal bütünlüğünü koruyan dinamik parçalama algoritmaları kullandık. Bu sayede hem LLM bağlam penceresi gereksiz verilerle dolmadı hem de vektör eşleşme kalitesi arttı.
3. Hibrit Arama (BM25 + Vektör)
Klasik kelime eşleme (BM25) ile anlamsal vektör aramalarını paralel çalıştırıp Reciprocal Rank Fusion (RRF) algoritması ile birleştirerek en doğru sonuçları 15 milisaniyenin altında getirmeyi başardık.