Halkalı merkez mahallesi fatih cd ozgur apt no 46 , Küçükçekmece , İstanbul , 34303 , TR
Belgeleri Weaviate’a vektörleyip Ollama’daki yerel LLM ile cevaplayan özel RAG sisteminde embedding, retrieval, context ve kaynak planlamasını açıklayan rehber.
Komutları canlı sistemde uygulamadan önce sürüm, yedek, firewall ve geri dönüş planını kendi altyapınızda doğrulayın.
Ingestion belgeleri chunk/embedding sürecinden geçirip Weaviate’a yazar; query zamanı retrieval sonucu Ollama prompt context’ine eklenir. Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Ingestion belgeleri chunk/embedding sürecinden geçirip Weaviate’a yazar; query zamanı retrieval sonucu Ollama prompt context’ine eklenir.
Weaviate + Ollama ile Özel RAG Sistemi için tasarım kararı yalnız servislerin ayağa kalkmasına göre verilmemeli. RAG verileri hassassa vector DB ve model endpoint private tutulmalı; kullanıcı yetkisi retrieval filtrelerine taşınmalıdır. Mimari doğrulamada Weaviate Docker Installation dokümantasyonu ile gerçek ağ ve veri akışı birlikte karşılaştırılmalıdır.
Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir.
Cevap kötü fakat model sağlıklıysa retrieval sonuçları görünür hale getirilip embedding/chunk/filter zinciri teşhis edilmelidir. Bu yüzden kapasite testi, Weaviate + Ollama ile Özel RAG Sistemi üzerinde gerçek veri ve eşzamanlı iş yüküyle yapılmalı; yalnız boşta kullanılan RAM değeri satın alma kararına dönüştürülmemelidir.
Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir. GPU veya hızlandırıcı kullanılan senaryoda aynı model/veri, aynı concurrency ve aynı ölçüm süresi korunmadan yapılan karşılaştırma güvenilir değildir.
Karşılaştırmada aynı veri/model, aynı concurrency ve aynı ölçüm penceresi korunur. Cevap kötü fakat model sağlıklıysa retrieval sonuçları görünür hale getirilip embedding/chunk/filter zinciri teşhis edilmelidir. Sonuç tablosuna throughput yanında başarısız iş oranı ve peak kaynak kullanımı da eklenmelidir.
RAG verileri hassassa vector DB ve model endpoint private tutulmalı; kullanıcı yetkisi retrieval filtrelerine taşınmalıdır.
Weaviate + Ollama ile Özel RAG Sistemi için erişim politikası deployment sonrasında eklenen bir ayrıntı değildir. Ingestion belgeleri chunk/embedding sürecinden geçirip Weaviate’a yazar; query zamanı retrieval sonucu Ollama prompt context’ine eklenir. Bu akışta public olması gerekmeyen database, worker, runtime veya yönetim portları private ağda tutulmalıdır.
Chunk boyutu, embedding modeli ve top-k aynı test setinde ölçülmeli; halüsinasyon yalnız model problemi sayılmamalıdır.
Canlıya geçiş kontrolünde şu komut/işlem hattı da doğrulama noktası olarak kullanılabilir: ollama list. Cevap kötü fakat model sağlıklıysa retrieval sonuçları görünür hale getirilip embedding/chunk/filter zinciri teşhis edilmelidir. Bu kontrol başarısızsa release ilerletilmeden önce geri dönüş noktası test edilmelidir.
Cevap kötü fakat model sağlıklıysa retrieval sonuçları görünür hale getirilip embedding/chunk/filter zinciri teşhis edilmelidir.
Weaviate + Ollama ile Özel RAG Sistemi arızasında semptom ile kök nedeni ayırmak için önce son değişiklik zamanı kaydedilir. Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir. Ardından servis logu, dependency health ve ağ erişimi aynı zaman diliminde karşılaştırılır.
Chunk boyutu, embedding modeli ve top-k aynı test setinde ölçülmeli; halüsinasyon yalnız model problemi sayılmamalıdır.
Chunk boyutu, embedding modeli ve top-k aynı test setinde ölçülmeli; halüsinasyon yalnız model problemi sayılmamalıdır. İşletim runbook’unda config, kalıcı veri, secret envanteri ve restore sırası ayrı tutulmalı; Weaviate Docker Installation sürüm notları yükseltme öncesinde kontrol edilmelidir.
Ingestion belgeleri chunk/embedding sürecinden geçirip Weaviate’a yazar; query zamanı retrieval sonucu Ollama prompt context’ine eklenir. Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir.
| Belirti / problem | Muhtemel katman | İlk doğrulama |
|---|---|---|
| Ingest hızlı fakat sorgu p95 yükseliyor | Cevap kötü fakat model sağlıklıysa retrieval sonuçları görünür hale getirilip embedding/chunk/filter zinciri teşhis edilmelidir. | İlgili servis logu, dependency health ve son değişiklik zamanı tek zaman çizgisinde karşılaştırılır. |
| Vector dimension ile collection şeması uyuşmuyor | Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir. | Peak kaynak kullanımı, concurrency ve disk/network baskısı aynı test penceresinde ölçülür. |
| Index load sırasında RAM baskısı oluşuyor | RAG verileri hassassa vector DB ve model endpoint private tutulmalı; kullanıcı yetkisi retrieval filtrelerine taşınmalıdır. | Public/private portlar, kimlik doğrulama, TLS ve secret kapsamı dıştan içe doğrulanır. |
| Auth/TLS sonrası client bağlantısı kesiliyor | Chunk boyutu, embedding modeli ve top-k aynı test setinde ölçülmeli; halüsinasyon yalnız model problemi sayılmamalıdır. | Sürüm, config diff, kalıcı veri ve geri dönüş noktası birlikte kontrol edilir. |
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Belgeleri Weaviate’a vektörleyip Ollama’daki yerel LLM ile cevaplayan özel RAG sisteminde embedding, retrieval, context ve kaynak planlamasını açıklayan rehber.
Ingestion belgeleri chunk/embedding sürecinden geçirip Weaviate’a yazar; query zamanı retrieval sonucu Ollama prompt context’ine eklenir.
Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir.
RAG verileri hassassa vector DB ve model endpoint private tutulmalı; kullanıcı yetkisi retrieval filtrelerine taşınmalıdır.
Chunk boyutu, embedding modeli ve top-k aynı test setinde ölçülmeli; halüsinasyon yalnız model problemi sayılmamalıdır.
Cevap kötü fakat model sağlıklıysa retrieval sonuçları görünür hale getirilip embedding/chunk/filter zinciri teşhis edilmelidir.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Türkiye (Türkçe)
Almanya (German)
Worldwide (English)
ollama listcurl http://127.0.0.1:11434/api/tagscurl http://127.0.0.1:8080/v1/.well-known/readydocker stats --no-streamKurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz. Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Ingestion belgeleri chunk/embedding sürecinden geçirip Weaviate’a yazar; query zamanı retrieval sonucu Ollama prompt context’ine eklenir. Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir.
Ingestion belgeleri chunk/embedding sürecinden geçirip Weaviate’a yazar; query zamanı retrieval sonucu Ollama prompt context’ine eklenir.
RAG verileri hassassa vector DB ve model endpoint private tutulmalı; kullanıcı yetkisi retrieval filtrelerine taşınmalıdır.
Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir.
Chunk boyutu, embedding modeli ve top-k aynı test setinde ölçülmeli; halüsinasyon yalnız model problemi sayılmamalıdır.
Cevap kötü fakat model sağlıklıysa retrieval sonuçları görünür hale getirilip embedding/chunk/filter zinciri teşhis edilmelidir.
Belgeleri Weaviate’a vektörleyip Ollama’daki yerel LLM ile cevaplayan özel RAG sisteminde embedding, retrieval, context ve kaynak planlamasını açıklayan rehber. Weaviate Docker Installation
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz. Vector DB CPU/RAM/disk profili ile Ollama GPU/VRAM profili ayrıdır; aynı hostta çalışacaksa iki workload için headroom gerekir.