2026'da En İyi RAG Framework: LangChain vs LlamaIndex vs Haystack (ve Hiçbirine Gerek Duymadığınız An)

2026'da En İyi RAG Framework: LangChain vs LlamaIndex vs Haystack (ve Hiçbirine Gerek Duymadığınız An)

LangGraph 1.0, 2025'in sonunda ilk kararlı sürümünü yayınladı ve LangChain Temmuz 2026 itibarıyla GitHub'da 143.060 yıldıza ulaştı. Bu iki gerçek, vermekte olduğunuz kararın iki ucunu oluşturuyor. 2026'da en iyi RAG framework tek bir soruya bağlı: gerçekten bir tanesine ihtiyacınız var mı? Tek bir sağlayıcı üzerinde tek korpuslu bir soru-cevap uygulaması için sağlayıcı SDK'sı ve bir vektör istemcisi yeterli. Çok kaynaklı veri alımı veya ajan tabanlı retrieval için LangChain/LangGraph ya da LlamaIndex seçin.

Öne Çıkanlar

• Varsayılan tercih: çok adımlı orkestrasyon gerektiren üretim uygulamaları için LangChain 1.0 + LangGraph.
• Tek korpus, tek sağlayıcı mı? Framework'ü atlayın. Sağlayıcı SDK'sı + vektör istemcisi daha hızlı yayına girer.
• Framework ek yükü, toplam RAG gecikmesinin %10'unun altında. Retrieval stratejisi çok daha önemli.
• Yıldıza değil pushed_at değerine bakın. Canlı bir repo, yıldızlanmış bir cesede her zaman galip gelir.

2026'daki her RAG framework, karşılaştırmalı

Sekiz orkestrasyon framework'ü ve bir framework'süz seçenek; bir mühendislik liderinin karar vermeden önce gerçekten kontrol ettiği kriterlere göre puanlandı. Bu tablo yalnızca orkestrasyon katmanını kapsar. Vektör veritabanları ve reranker'lar dahil tüm RAG yığını ayrı bir karar.

Son doğrulama: 2026-07-31

Yukarıdaki hükümler bir başlangıç noktası, kesin cevap değil. Bir sonraki bölüm, bunlardan herhangi birine ihtiyacınız olup olmadığını söylüyor. İhtiyacınız varsa, 3. H2'deki kod karşılaştırması her birinin içinde yaşamanın gerçekte neye benzediğini gösteriyor.

2026'da gerçekten bir RAG framework'e ihtiyacınız var mı?

Belki de hayır. Bir retrieval-augmented generation (RAG) framework'ü, yerini ancak pipeline'ınızda gerçek bir orkestrasyon karmaşıklığı olduğunda hak eder. Tek korpus, tek LLM sağlayıcısı ve standart bir chunking stratejisi üzerine kurulu basit bir soru-cevap uygulaması için sağlayıcı SDK'sı ve bir vektör istemcisi gerçekten yeterli. Haftalar içinde değil, günler içinde yayına çıkarsınız.

Üç dal, açıkça ifade edelim:

Dal 1: Tek korpus, tek sağlayıcı, basit soru-cevap. Sağlayıcı SDK'sını doğrudan kullanın. OpenAI'ın embeddings uç noktası ve vektör deposu olarak Qdrant, Chroma veya pgvector ile 50 satırın altında çalışan bir pipeline elde edersiniz. Soyutlama vergisi yok. Takip edilecek framework yükseltmesi yok. Seçmeden önce pipeline kavramlarına ihtiyacınız varsa, önce uçtan uca bir RAG pipeline'ı oluşturun.

Dal 2: Çok kaynaklı veri alımı, onlarca belge formatı, ayrıştırma sancısı. Bir framework burada kendini amorti eder. LlamaIndex'in reader'ları 160'tan fazla dosya formatını işler. Haystack'in dönüştürücüleri ve RAGFlow'un derin PDF ayrıştırması, size haftalarca özel loader kodu yazmaktan tasarruf sağlar. Orkestrasyon ek yükü gerçektir ama veri alımı işinin yanında küçük kalır.

Dal 3: Ajan tabanlı, çok adımlı retrieval. Ya bir framework kullanın ya da LangGraph'ı kötü ve testsiz baştan inşa edin. Koşullu yönlendirme, insan onaylı kontrol noktaları ve durum bilgisi tutan çok turlu retrieval, LangGraph 1.0'ın tam da ne için tasarlandığıdır.

Karşı anlatı gerçek ve belgelenmiş durumda. Octomind, 2023'ün başından itibaren LangChain'i üretimde 12 aydan fazla kullandı, ardından 2024'te çıkardı. Belirttikleri gerekçe: soyutlamalar alt seviye değişiklikleri zor ya da imkansız hale getiriyordu ve modüler yapı taşları kod tabanını sadeleştirdi. Hacker News tartışması, benzer hikayeleri olan mühendislerden yüzlerce yorum aldı.

Sağlayıcı tarafında değişen şu: sağlayıcı SDK'ları, framework'lerin eskiden soyutladığı şeylerin çoğunu bünyesine kattı. Yerel araç kullanımı, akışkan araç çağrıları ve prompt önbellekleme artık OpenAI ve Anthropic SDK'larında birinci sınıf özellik. 2023'te bir framework'ü haklı çıkaran soyutlama farkı, 2026'ya gelindiğinde önemli ölçüde daraldı.

Çoğu ekip, karşılaşacağı orkestrasyon karmaşıklığını abartır ve ihtiyaç duymadığı bir framework'ün maliyetini hafife alır.

Aynı RAG pipeline, dört farklı şekilde yazıldı

Bir framework'ü değerlendirmenin en hızlı yolu, aynı görevin onunla yazılmış halini okumaktır. Aşağıda: iki belge alın, indeksleyin, bir soruyu yanıtlayın. Aynı girdiler, aynı çıktı biçimi. Dört uygulama.

LangChain (18 satır):

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_community.vectorstores import InMemoryVectorStore
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

docs = TextLoader("docs/guide.txt").load() + TextLoader("docs/faq.txt").load()
vectorstore = InMemoryVectorStore.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4})

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Answer from context:\n{context}\n\nQuestion: {question}"
)
chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | ChatOpenAI(model="gpt-4o")
    | StrOutputParser()
)
print(chain.invoke("What is the return policy?"))

Gözlem: 18 satır, okunabilir, ancak yalnızca import listesi bile altına girdiğiniz bağımlılık yüzeyini size anlatır.

LlamaIndex (12 satır):

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding

Settings.llm = OpenAI(model="gpt-4o")
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding()

documents = SimpleDirectoryReader("docs/").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=4)

print(query_engine.query("What is the return policy?"))

Gözlem: 12 satır. Klasörden cevaba giden en kısa yol. Ona hangi embedding modelini verdiğiniz, onu saran framework'ten daha önemli.

Haystack (16 satır):

from haystack import Pipeline
from haystack.components.converters import TextFileToDocument
from haystack.components.writers import DocumentWriter
from haystack.components.embedders import OpenAITextEmbedder, OpenAIDocumentEmbedder
from haystack.components.retrievers import InMemoryEmbeddingRetriever
from haystack.components.generators import OpenAIGenerator
from haystack.document_stores.in_memory import InMemoryDocumentStore

store = InMemoryDocumentStore()
indexing = Pipeline()
indexing.add_component("converter", TextFileToDocument())
indexing.add_component("embedder", OpenAIDocumentEmbedder())
indexing.add_component("writer", DocumentWriter(document_store=store))
indexing.connect("converter", "embedder")
indexing.connect("embedder", "writer")
indexing.run({"converter": {"sources": ["docs/guide.txt", "docs/faq.txt"]}})

query = Pipeline()
query.add_component("embedder", OpenAITextEmbedder())
query.add_component("retriever", InMemoryEmbeddingRetriever(document_store=store, top_k=4))
query.add_component("generator", OpenAIGenerator(model="gpt-4o"))
query.connect("embedder", "retriever")
query.connect("retriever", "generator")
print(query.run({"embedder": {"text": "What is the return policy?"}}))

Gözlem: 16 satır ama en açık bağlantı şeması. Her bağlantı görünür. Bu ayrıntı, 40 ve üzeri bileşende kendini öder.

Framework yok (14 satır):

from openai import OpenAI
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct

client = OpenAI()
qdrant = QdrantClient(url="http://localhost:6333")
qdrant.create_collection("docs", VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE))

texts = [open("docs/guide.txt").read(), open("docs/faq.txt").read()]
embeddings = client.embeddings.create(input=texts, model="text-embedding-3-small")
points = [PointStruct(id=i, vector=e.embedding, payload={"text": t})
          for i, (e, t) in enumerate(zip(embeddings.data, texts))]
qdrant.upsert("docs", points)

query_emb = client.embeddings.create(input=["return policy"], model="text-embedding-3-small")
hits = qdrant.query_points("docs", query_emb.data[0].embedding, limit=4).points
context = "\n".join(h.payload["text"] for h in hits)
answer = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": f"Answer from context:\n{context}\n\nQuestion: What is the return policy?"}]
)
print(answer.choices[0].message.content)

Gözlem: 14 satır, sıfır framework bağımlılığı, alttaki vektör veritabanı tek altyapı kararı. 3 belge türünün ötesine genişletmesi en zor olanı.

2026'da bilmeye değer 8 RAG framework

Doğru framework, soyutlamaları gerçek darboğazınızla eşleşen framework'tür. Ayrıştırma sancısı LlamaIndex veya RAGFlow'a işaret eder. Orkestrasyon karmaşıklığı LangGraph'a işaret eder. Kurumsal uyumluluk Haystack veya Semantic Kernel'a işaret eder. İşte sahanın tamamı.

1. LangChain / LangGraph, çok adımlı ajan pipeline'ları için en iyisi

Bu alandaki en büyük ekosistem; artık 1.0 LTS sürümü altında istikrarlı. LangChain 1.0, create_agent ve bir middleware sistemi getirdi; LangGraph 1.0 genel kullanıma (GA) ulaştı ve kalıcı durum ile insan onaylı kontrol noktaları sundu. Dürüst sınır: soyutlama yüzeyi geniş ve yalnızca basit retrieval'e ihtiyaç duyan ekipler, asla kullanmayacakları bir yük taşıyor. LangGraph, mevcut en güçlü durum bilgili orkestrasyon seçeneği olmasına rağmen sahada az kullanılıyor. Khususen ajan döngüsü açısı için LangGraph'ın CrewAI ve OpenAI Agents SDK ile karşılaştırmasına bakın.

Şu durumda seçin: üretimde koşullu yönlendirme, çok turlu retrieval veya insan onay kapılarına ihtiyacınız varsa.

2. LlamaIndex, belge yoğun veri alımı için en iyisi

160'tan fazla veri konektörü; PDF'ler, tablolar ve yapılandırılmış belgeler için kutudan çıkan en güçlü ayrıştırma. Workflows 1.0, tam LangGraph ağırlığı olmadan ajan tabanlı desenler için hafif, olay güdümlü bir katman ekledi. Sınır: darboğazınız veri alımı değil de orkestrasyon ise, LlamaIndex'in sorgu motoru soyutlamaları sizinle çatışmaya başlar. TypeScript portu, Python'un birkaç sürüm gerisinden gelir.

Şu durumda seçin: korpusunuz dağınıksa (taralı PDF'ler, tablolar, karışık formatlar) ve zaman kaybettiğiniz yer ayrıştırmaysa.

3. Haystack, kurumsal NLP ve AB ekipleri için en iyisi

Apache-2.0 lisanslı, tip güvenli pipeline bileşenleri ve regüle sektörler için güçlü bir hikaye. Haystack 3.0 (Temmuz 2026'da yayınlandı) bileşen API'sini daha da temizledi. deepset, self-host istemeyen ekipler için yönetilen bir bulut seçeneği sunuyor. Sınır: LangChain veya LlamaIndex'ten daha küçük bir topluluk, daha az üçüncü parti entegrasyon ve 1.x'ten 2.x'e geçiş, erken benimseyenleri yakan neredeyse tam bir yeniden yazımdı.

Şu durumda seçin: regüle bir AB sektöründayseniz ve tip güvenli, denetlenebilir pipeline'larla Apache-2.0 lisansına ihtiyacınız varsa.

4. RAGFlow, ücretsiz ve derin belge ayrıştırma için en iyisi

InfiniFlow'dan gelen, şablon tabanlı PDF ayrıştırmayı (tablolar, şekiller, formüller) açık kaynak sahada başka her şeyden iyi yapan bir Apache-2.0 motoru. 86.478 yıldız ve aktif haftalık sürümler. Sınır: genel bir orkestrasyon framework'ünden çok bir ayrıştırma ve retrieval motoru. Ajan tabanlı yönlendirme veya çok sağlayıcılı yedeklilik için yine de başka bir şeye ihtiyacınız olacak.

Şu durumda seçin: belge ayrıştırma doğruluğu tek ve en büyük darboğazınızsa ve ücretsiz olmasını istiyorsanız.

5. DSPy, ölçekte prompt optimizasyonu için en iyisi

Stanford'un framework'ü, prompt'ları yazdığınız dizgeler olarak değil, derlediğiniz programlar olarak ele alır. İmzaları ve metrikleri tanımlarsınız; DSPy, prompt'ları ve few-shot örneklerini otomatik olarak optimize eder. Sınır: öğrenme eğrisi dik, soyutlamalar akademik ve üretim dağıtım desenleri hala olgunlaşıyor. 3.2.1 sürümü Mayıs 2026'da yayınlandı.

Şu durumda seçin: değerlendirme veriniz varsa, sistematik prompt optimizasyonu istiyorsanız ve araştırma seviyesinde bir araç için sabrınız varsa.

6. Dify, no-code prototipleme için en iyisi

Bir öğleden sonra çalışan bir RAG uygulamasını ayağa kaldıran görsel bir builder. 150.858 yıldızla bu listedeki en çok yıldızlanan proje. Sınır: bu bir kütüphane değil, bir platform. Kod seviyesinde kontrolü hız karşılığında takas edersiniz. Görsel editörün ötesine geçen özel retrieval mantığı hızla hantallaşır. Lisans, çok kiracılı dağıtımlar için ek ticari koşullar içeren değiştirilmiş bir Apache-2.0.

Şu durumda seçin: bu hafta çalışan bir demoya ihtiyacınız varsa ve retrieval mantığınız standartsa.

7. txtai, hafif tek dosyalı uygulamalar için en iyisi

Tek bir Python paketinde hepsi bir arada bir embeddings veritabanı, retrieval motoru ve LLM pipeline'ı. 12.769 yıldız, Apache-2.0 ve buradaki gerçekten en hafif seçenek. Sınır: küçük-orta ölçekli iş yükleri için tasarlandı. Çok düğümlü ölçekleme, karmaşık yönlendirme ve kurumsal özellikler amaç değil.

Şu durumda seçin: mümkün olan en küçük bağımlılık ayak izini istiyorsanız ve korpusunuz tek bir sürece sığıyorsa.

8. Semantic Kernel, .NET ve kurumsal Microsoft ortamları için en iyisi

Microsoft'un LLM'leri C#, Python ve Java uygulamalarına entegre etmeye yarayan SDK'sı. Yerel Azure AI entegrasyonu, kurumsal seviyede telemetri ve Microsoft yığınına kilitlenmiş ekipler için tek gerçek cevap. Sınır: Azure dışında entegrasyon hikayesi zayıflar. Python SDK, özellik hızında C# tarafının gerisinde kalır.

Şu durumda seçin: ekibiniz C# veya Java yazıyorsa ve altyapınız zaten Azure ise.

Pathway, sürekli güncellenen korpuslar için bir akışkan indeks seçeneği olarak anılmayı hak ediyor, ancak bir RAG orkestrasyon katmanı değil, bir veri işleme framework'ü; bu yüzden sıralamalı bir yer almıyor.

Hangi RAG framework'ler hala aktif olarak geliştiriliyor?

Yıldızlar neyin popüler olduğunu söyler. Son commit tarihi ise neyin hayatta olduğunu. Aşağıdaki her framework, bu yazı yazılırken son 48 saat içinde bir commit aldı; bu, sahanın 12 ay önceki halinden daha sağlıklı.

2026-07-31'de GitHub REST API'sinden alındı. Yöntem: yıldızlar ve pushed_at için GET /repos/{owner}/{repo}, sürüm etiketi için GET /repos/{owner}/{repo}/releases/latest.

pushed_at sütunu, başka kimsenin basmadığı sütun. 90 bin yıldızı olan ama dört aydır commit almayan bir framework bir varlık değil, bir yükümlülüktür. Buradaki sekiz reponun tamamı, bu yazı itibarıyla aktif olarak geliştiriliyor. Karar vermeden önce sorguyu kendiniz yeniden çalıştırın; rakamlar haftalık oynar.

RAG framework'ünüz gecikmeyi etkiler mi?

Neredeyse hiç. Framework ek yükü, toplam yanıt sürenizdeki en küçük terim. Retrieval stratejisi ve LLM üretimi baskındır ve framework'ü benchmark milisaniyelerine göre seçen ekipler yanlış değişkeni optimize ediyor.

En güçlü kanıt, Temmuz 2026 tarihli arXiv ölçekleme çalışmasından geliyor: BM25 Wins at Scale. Araştırmacılar, 450 katlık bir ölçek aralığında 28 iç içe korpus kademesini ölçtü. Bulguları: BM25, yaklaşık 10 milyon korpus token'ında ajan tabanlı aramayı geçiyor ve tam ölçekte 20 puana yaklaşan bir farkla daha büyük her kademede önde gidiyor. Cevaplarınızın iyi olup olmadığını orkestrasyon tesisatı değil, retrieval stratejisi belirler.

İşte tipik bir RAG yanıtı için türetilmiş bir gecikme bütçesi. Orkestrasyon ek yükü dışındaki her değer, yazım sırasında başvurulan yayınlanmış bir kaynaktan geliyor:

Varsayımlar: tek kullanıcılı sorgu, sıcak bağlantılar, ağ yeniden denemesi yok. Yalnızca üretim aşaması toplamın %86'sı.

Dürüst boşluk: kimse framework ek yükünün tekrarlanabilir bir ölçümünü yayınlamıyor. İnternette dolaşan bir rakam (15-40 ms, Nisan 2026'da bir içerik sitesine atfediliyor), hem 2026-07-30 hem de 2026-07-31'de HTTP 403 döndüren bir sayfanın arkasında duruyor, bu yüzden alıntılayamıyoruz. Cömert bir 50 ms orkestrasyon ek yükünü kabul etsek bile bu, 1.395 ms'lik toplam yanıtın %4'ünün altında.

Bu rakamlardan çıkardığımız: framework seçimi bir gecikme kararı değildir. Retrieval stratejisi ve üretim öyledir. RAG uygulamanız yavaş hissettiriyorsa, orkestrasyon katmanını suçlamadan önce LLM çağrısını ve retrieval adımını profilleyin.

2026'da yeni bir projeye neyle başlamazdık

Üç madde; her biri görüşe değil, gözlemlenebilir kanıta dayalı:

Haystack 1.x. deepset'in 2.x sürümü neredeyse tam bir API yeniden yazımıydı ve 3.0 Temmuz 2026'da yayınlandı. 1.x serisi artık geliştirilmiyor. Bugün onunla başlamak, ölü bir API'yi benimsemek demek. Güncel sürüm için deepset'in kendi dokümanlarına bakın.

LangChain 0.x chain desenleri. 1.0 öncesi LangChain'in bir kararlılık garantisi yoktu. Sürüm politikası artık kırıcı değişikliklerin yalnızca ana sürümlerde olduğunu belirtiyor ve 1.0, LTS olarak belirlenmiş durumda. 0.x LLMChain desenlerine karşı yazılmış kod migrasyon gerektirecek. 1.0 ile başlayın.

pushed_at değeri altı aydan eski herhangi bir repo. Bu, belirli bir ürün yerine genel bir kural. Yukarıdaki tablo aktif sekiz reponun tamamını gösteriyor. Değerlendirdiğiniz bir framework orada görünmüyorsa, ona bel bağlamadan önce son commit'ini kontrol edin.

Kategoriye dair bir not: Dify gibi no-code platformlar, kod öncelikli framework'lerden farklı bir karardır. Onları burada "atla" maddesi olarak listelemiyoruz. Farklı bir sorunu çözüyorlar (demoya hız ile uzun vadeli sürdürülebilirlik).

Bir RAG framework'ü nasıl seçersiniz?

Birbirinden bağımsız dört soru. Bunları sırayla yanıtlayın ve saha hızla bir ya da iki seçeneğe daralır.

Kimsenin fiyatlandırmadığı bir kriter daha: çıkış maliyeti. LangChain'in sürüm politikası, kırıcı değişiklikleri yalnızca ana sürümlerle sınırlamayı taahhüt ediyor; 1.0, 2.0'a kadar aktif ve ardından en az bir yıl bakımda kalan bir LTS sürümü. Bu somut bir geri alınabilirlik garantisi. Haystack'in 1.x'ten 2.x'e yeniden yazımı, ibretlik karşı örnek. Seçime yalnızca özellik listelerini değil, migrasyon maliyetini de dahil edin.

Techsy bu konuya nasıl yaklaşıyor

Bu framework'lerin hiçbirini satmıyoruz. Bu SERP'teki okunabilir dört rakip sayfadan üçü, önerinin ortasında kendi ürününü öne sürüyor. Bizim böyle bir ürünümüz yok, bu yüzden yukarıdaki tercihler gelir kaygısından bağımsız.

Techsy ekibi bir müşteri işi için orkestrasyon katmanı seçerken, yukarıdaki darboğaz sorusundan başlar, önce framework'süz versiyonun prototipini çıkarır ve bir framework'ü yalnızca kod bize karmaşıklığın gerçek olduğunu söylediğinde ekleriz. Çoğu proje, ekibin beklediğinden daha uzun süre Dal 1'de kalır.

Yığınınız için ikinci bir görüş isterseniz, ücretsiz bir danışmanlık alın.

Sıkça Sorulan Sorular

RAG framework nedir?

RAG framework, belgeleriniz, vektör deponuz ve LLM'niz arasındaki tesisatı yöneten bir orkestrasyon kütüphanesidir. Veri alımı, chunking, embedding, retrieval ve üretimi birbirine bağlı bir pipeline olarak yönetir. Onsuz bu aşamaları, sağlayıcı SDK'ları ve bir vektör veritabanı istemcisi kullanarak elle birbirine bağlarsınız.

Hiç RAG framework'e ihtiyacım var mı?

Her zaman değil. Tek bir korpusunuz, tek bir LLM sağlayıcınız ve basit bir soru-cevap yapınız varsa, sağlayıcı SDK'sı ve bir vektör istemcisi yeterli. Çok kaynaklı veri alımı, onlarca belge formatı veya koşullu yönlendirme ve durum içeren ajan tabanlı çok adımlı retrieval ile karşılaştığınızda bir framework'e ihtiyaç duyarsınız.

2026'da en iyi RAG framework hangisi?

LangGraph ile LangChain 1.0, orkestrasyon gerektiren üretim uygulamaları için varsayılan tercih. Belge yoğun veri alımında LlamaIndex kazanır. Uygulamanız tek sağlayıcı üzerinde tek korpuslu bir soru-cevap ise, framework'ü tamamen atlayın ve sağlayıcı SDK'sını doğrudan kullanın.

RAG için LangChain mi LlamaIndex mi daha iyi?

LangChain orkestrasyon karmaşıklığı için daha iyi: çok adımlı yönlendirme, ajanlar, insan onayı. LlamaIndex veri alımı karmaşıklığı için daha iyi: 160'tan fazla dosya konektörü, daha güçlü PDF ve tablo ayrıştırma. Sancınız ayrıştırma ise LlamaIndex seçin. Sancınız yönlendirme ve durum ise LangChain seçin.

RAG framework bir vektör veritabanından nasıl farklıdır?

Bir vektör veritabanı embedding'leri depolar ve geri getirir. Bir RAG framework ise pipeline'ın tamamını orkestre eder: belgeleri yükleme, chunking, embedding, depolama, geri getirme, reranking ve üretme. Framework, vektör veritabanına bağlanır. Pinecone ve Qdrant birer vektör veritabanıdır. LangChain ve LlamaIndex ise onları kullanan framework'lerdir.

En iyi açık kaynak RAG framework hangisi?

LangChain (MIT), LlamaIndex (MIT) ve Haystack (Apache-2.0) tamamen açık kaynak. Khususen Apache-2.0'a ihtiyaç duyan AB ekipleri için en güçlü seçenek Haystack. Belge ayrıştırma doğruluğu birincil önceliğinizse, en iyi açık kaynak seçenek RAGFlow (Apache-2.0).

Belge yoğun PDF'leri hangi RAG framework en iyi işler?

RAGFlow, tablolara, şekillere ve formüllere yönelik şablon tabanlı yaklaşımıyla ham PDF ayrıştırma doğruluğunda önde. PDF'lerin ötesinde 160'tan fazla format konektörüne ihtiyacınız varsa, genel olarak daha güçlü seçenek LlamaIndex. Haystack 3.0 yapılandırılmış belgeleri iyi işler ama kutudan çıkan konektör sayısı LlamaIndex'ten az.

RAG framework'lerin maliyeti ne kadar?

Bu yazıdaki sekiz framework'ün tamamı ücretsiz ve açık kaynak. Maliyetleriniz altyapı (vektör veritabanı barındırma, küçük ölçekte genellikle ayda 0-70 $) ve LLM API çağrılarıdır (baskın süregelen gider). LangSmith, LlamaCloud ve deepset Cloud gibi yönetilen seçenekler, gözlemlenebilirlik ve barındırma için abonelik maliyeti ekler.

Seçtiğim framework RAG gecikmemi etkiler mi?

Minimum düzeyde. Orkestrasyon ek yükü, tipik bir uçtan uca yanıtın %4'ünün altında. LLM üretimi yaklaşık %86'yı oluşturur. Temmuz 2026 arXiv ölçekleme çalışması, retrieval stratejisinin (BM25 ile yoğun ile ajan tabanlı) orkestrasyon tesisatından çok daha önemli olduğunu buldu. Optimizasyon bütçenizi framework seçimine değil, retrieval kalitesine (bir MTEB skorunun gerçekte ne söylediği) ve üretim hızına harcayın.

Kaynaklar

• LangChain sürüm politikası (doğrulandı 2026-07-31)
• LangGraph 1.0 GA duyurusu
• LangChain 1.0 GA duyurusu
• LlamaIndex Workflows 1.0
• Haystack dokümanları
• arXiv 2607.26497, BM25 Wins at Scale (gönderim 2026-07-29)
• Octomind, Neden artık LangChain kullanmıyoruz
• RAGFlow reposu / Dify reposu / LlamaIndex reposu