LLM UygulamasıEsra
Multi-Agent RAG Platform
PDF ve Word belgelerinden güvenilir, hallüsinasyon riski düşük cevaplar üreten soru-cevap sistemi.
- LALangGraph
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- PGpgvector
- Hizmetler
- LLM Uygulaması
Bir soru sorun…
(01)Sonuçlar
- Faithfulness (RAGAS)
- 0.80
- Context precision (RAGAS)
- 1.00
- Context recall (RAGAS)
- 0.91
(02)Vaka çalışması
01
Problem
Standart RAG sistemleri karmaşık, çok parçalı sorularda ve düşük kaliteli içerikte hatalı cevaplar üretebiliyordu.
02
Çözüm
LangGraph ile kurulan çok ajanlı yapı, PDF ve Word belgelerinden güvenilir cevaplar üretiyor. Altyapıda Python/FastAPI, PostgreSQL/pgvector, Elasticsearch ve Redis kullanıldı.
(03)Teknoloji yığını
Model
- LALangGraph
Backend
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- PGpgvector
- ELElasticsearch
- Redis
Sonraki proje
Zatürre Tespiti ve Karar Destek Sistemi
Akciğer röntgenlerinden zatürre tespit eden ve kararını görselleştiren derin öğrenme modeli.