Veri & Altyapı
Vektör Veritabanlarında Veri Sızıntısı: Multi-Tenant RAG Güvenliği ve ACL Filtreleri
Aynı vektör veritabanında farklı şirket veya departmanların verisi varken, bir kullanıcının diğerinin gizli belgelerine RAG ile erişmesini engelleme.
Zorunlu Metadata ACL Filtresi
Vektör arama sorgusu atılırken `filter: { tenant_id: user.tenant_id, allowed_roles: { $in: user.roles } }` parametresi veritabanı seviyesinde zorunlu tutulmalıdır.
İlgili Teknik Rehberler
Bu mimariyle bağlantılı diğer üretim odaklı rehber ve vaka analizlerini inceleyin:
Kazınan Veriyi PostgreSQL ve Supabase'e Aktarma: Güvenilir Data Pipeline Mimarisi
Toplanan ham verileri Pydantic ile doğrulama, tekrar eden kayıtları (deduplication) ayıklama ve toplu (batch) upsert ile veritabanına aktarma.
Supabase pgvector Rehberi: PostgreSQL ile Vektör Arama ve Benzerlik Sorguları
Ayrı bir vektör veritabanı satın almadan PostgreSQL ve pgvector eklentisi ile HNSW indeksleri ve kosinüs benzerliği (cosine distance) sorgulama rehberi.
Hibrit Arama (Hybrid Search): BM25 Anahtar Kelime ve Semantik Vektör Aramasını Birleştirme
Vektör aramasının kısaltmalar ve tam eşleşmelerdeki (Örn: Hata kodları, ürün SKU) zayıflıklarını BM25 anahtar kelime araması ve RRF ile çözme mimarisi.