RAG 2.0 - Answer Architecture

# Uyarlanabilir RAG İş Akışı

Bu n8n iş akışı, Uyarlanabilir Geri Getirme Destekli Üretim (Adaptive RAG) yaklaşımının bir versiyonunu uygular. Kullanıcı sorgularını sınıflandırır ve sorgu türüne (Olgusal, Analitik, Görüş veya Bağlamsal) göre farklı geri getirme ve üretim stratejileri uygulayarak bir Qdrant vektör deposunda saklanan bilgi tabanından daha alakalı ve özel yanıtlar sunar.

## Nasıl Çalışır?

### Giriş Tetikleyicisi

- İş akışı, yerleşik Sohbet arayüzü aracılığıyla veya başka bir n8n iş akışı tarafından tetiklenebilir.
- Girdiler beklenir: `user_query` (kullanıcı sorgusu), `chat_memory_key` (konuşma geçmişi için) ve `vector_store_id` (Qdrant koleksiyonunu belirten).
- Bir `Set` düğümü (`Combined Fields` - Birleştirilmiş Alanlar) bu girdileri standartlaştırır.

### Sorgu Sınıflandırması

- Bir Google Gemini ajanı (`Query Classification` - Sorgu Sınıflandırması) `user_query`'yi analiz eder.
- Sorguyu dört kategoriden birine sınıflandırır:
  - **Olgusal:** Belirli, doğrulanabilir bilgi arayan.
  - **Analitik:** Kapsamlı analiz veya açıklama gerektiren.
  - **Görüş:** Öznel konular hakkında soru soran veya farklı bakış açıları arayan.
  - **Bağlamsal:** Kullanıcıya özel veya örtük bağlama bağlı olan.

### Uyarlanabilir Strateji Yönlendirmesi

- Bir `Switch` düğümü (Yönlendirme Düğümü), iş akışını bir önceki adımdaki sınıflandırma sonucuna göre yönlendirir.

### Strateji Uygulaması (Sorgu Uyarlaması)

- Yönlendirmeye bağlı olarak, belirli bir Google Gemini ajanı sorguyu veya yaklaşımı uyarlar:
  - **Olgusal Strateji:** Anahtar varlıklara odaklanarak daha iyi kesinlik için sorguyu yeniden yazar (`Factual Strategy - Focus on Precision` - Olgusal Strateji - Kesinliğe Odaklanma).
  - **Analitik Strateji:** Kapsamlı bir şekilde ele alınmasını sağlamak için ana sorguyu birden fazla alt soruya böler (`Analytical Strategy - Comprehensive Coverage` - Analitik Strateji - Kapsamlı Ele Alma).
  - **Görüş Stratejisi:** Sorguyla ilgili farklı potansiyel bakış açılarını veya yaklaşımları tanımlar (`Opinion Strategy - Diverse Perspectives` - Görüş Stratejisi - Farklı Bakış Açıları).
  - **Bağlamsal Strateji:** Sorguyu etkili bir şekilde yanıtlamak için gereken örtük bağlamı çıkarır (`Contextual Strategy - User Context Integration` - Bağlamsal Strateji - Kullanıcı Bağlamı Entegrasyonu).
- Her strateji yolu, uyarlama adımı için kendi sohbet belleği tamponunu kullanır.

### Geri Getirme İstemcisi ve Çıktı Kurulumu

- *Orijinal* sorgu sınıflandırmasına dayanarak, bir `Set` düğümü (`Factual/Analytical/Opinion/Contextual Prompt and Output` - Olgusal/Analitik/Görüş/Bağlamsal İstemci ve Çıktı, `Set Prompt and Output` - İstemci ve Çıktı Ayarla düğümüne bağlantılar aracılığıyla birleştirilir) şunları hazırlar:
  - Strateji adımından gelen çıktı (örneğin, yeniden yazılmış sorgu, alt sorular, bakış açıları).
  - Son yanıt üretim ajanı için özel olarak hazırlanmış bir sistem istemcisi; sorgu türüne göre nasıl davranacağını belirtir (örneğin, Olgusal için kesinliğe odaklan, Görüş için farklı görüşler sun).

### Belge Geri Getirme (RAG)

- `Retrieve Documents from Vector Store` (Vektör Deposundan Belgeleri Geri Getir) düğümü, belirtilen Qdrant koleksiyonunda (`vector_store_id`) arama yapmak için strateji adımından gelen uyarlanmış sorguyu/çıktıyı kullanır.
- Google Gemini gömülerini (vektörlerini) kullanarak en alakalı belge parçalarını geri getirir.

### Bağlam Hazırlığı

- Geri getirilen belge parçalarından elde edilen içerik, son yanıt üretimi için tek bir bağlam bloğu oluşturmak üzere birleştirilir (`Concatenate Context` - Bağlamı Birleştir).

### Yanıt Üretimi

- Son `Answer` (Yanıt) ajanı (Google Gemini tarafından desteklenir) yanıtı üretir.
- Şunları kullanır:
  - 5. adımda ayarlanan özel sistem istemcisi.
  - Geri getirilen belgelerden birleştirilmiş bağlam (7. adım).
  - Orijinal `user_query`.
  - Paylaşılan sohbet geçmişi (`Chat Buffer Memory` - Sohbet Belleği Tamponu, `chat_memory_key` kullanılarak).

### Yanıt

- Üretilen yanıt, `Respond to Webhook` (Webhook'a Yanıt Ver) düğümü aracılığıyla kullanıcıya geri gönderilir.