RAG ve Belge Arama Uygulamaları İçin En Uygun VDS Paketi
RAG uygulaması, sorulan soruya yanıt üretmeden önce kendi belgelerinizden ilgili parçaları bulur ve dil modeline bu parçalarla birlikte gönderir; böylece yanıt kendi içeriğinize dayanır. Akış dört adımdan oluşur: belgeleri parçalara ayırma, her parça için vektör üretme, vektörleri pgvector ya da Qdrant gibi bir veritabanında saklama ve soru geldiğinde en yakın parçaları bulma. Sunucunun asıl yükü bu indeksleme ve arama katmanıdır; yanıtı üreten model API üzerinden çağrılır.
Önerilen işletim sistemi: Ubuntu 24.04, Debian 13
En uygun paket
Xeon VDS 2
Birkaç yüz belge
- vCPU
- 2 Çekirdek
- RAM
- 4 GB ECC
- Disk
- 40 GB SSD
- Bağlantı
- 1 Gbps
Neden bu paket?
- Vektör araması RAM'e dayanır; belge sayınız büyüdükçe 8 ve 16 GB'lık Xeon paketleri indeksi bellekte tutar.
- Gömme ve yanıt modelleri API üzerinden çağrılabildiği için GPU gerekmez; isterseniz küçük bir gömme modelini işlemcide çalıştırabilirsiniz.
- Belgeler ve vektörler kendi sunucunuzda kalır; hangi parçanın modele gideceğini siz belirlersiniz.
- Tam yetkiyle PostgreSQL ve pgvector, Qdrant ve uygulamanızı Docker Compose ile aynı sunucuda çalıştırırsınız.
İhtiyacınıza göre paket
Küçük başlayın; büyüdükçe paketinizi yükseltebilirsiniz.
Birkaç yüz belge
Küçük bir vektör deposu ve uygulama için 4 GB RAM.
Xeon VDS 2
2 Çekirdek · 4 GB ECC · 40 GB SSD · 1 Gbps
Binlerce belge, ekip kullanımı
İndeksin bellekte kalması ve eş zamanlı sorular için 8 GB RAM ve 4 çekirdek.
Xeon VDS 4
4 Çekirdek · 8 GB ECC · 40 GB SSD · 1 Gbps
Büyük belge koleksiyonu
Yüz binlerce parça ve sık yeniden indeksleme için 16 GB RAM ve 6 çekirdek.
Xeon VDS 5
6 Çekirdek · 16 GB ECC · 40 GB SSD · 1 Gbps
Nasıl başlarım?
- 1Siparişte Ubuntu 24.04 ya da Debian 13 seçin; Docker ve Docker Compose kurun.
- 2Vektör deposu olarak pgvector eklentili PostgreSQL ya da Qdrant'ı docker compose ile başlatın.
- 3Belgelerinizi LlamaIndex ya da LangChain gibi bir kütüphaneyle parçalara ayırıp gömme modeliyle vektöre çevirin ve depoya yazın.
- 4Soru geldiğinde en yakın parçaları getirip dil modeline bağlam olarak gönderen API'yi yazın ve kalıcı servis olarak çalıştırın.
- 5Nginx ve certbot ile HTTPS yapılandırın; vektör veritabanı portlarını dışarıya kapatın.
Dakikalar içinde teslim
Ödeme sonrası otomatik kurulum; erişim bilgileriniz panelinize gelir.
İstanbul lokasyonu
Vodafone İstanbul veri merkezi, Türkiye'ye düşük gecikme.
DDoS koruması
Saldırı trafiği ücretsiz olarak süzülür.
7/24 Türkçe destek
Bağlantı sorunlarını çözer, istenirse işletim sistemini kurarız.
Taşıma desteği
Mevcut sunucunuzdan geçişte yardımcı oluruz.
Toplu alım
Birden fazla sunucu için indirim, destek talebiyle.
Sıkça sorulan sorular
Dil modelinin yanıt vermeden önce sizin belgelerinizde arama yapıp bulduğu parçaları kullanmasıdır. Model yeniden eğitilmeden kendi içeriğinize dayalı yanıtlar üretir.
Evet. Gömme ve yanıt modelleri API üzerinden çağrıldığında sunucu yalnız indeksleme ve aramayı yapar, GPU gerekmez.
Birkaç yüz belgelik bir koleksiyon 4 GB ile çalışır. Vektör sayısı arttıkça indeksin bellekte kalması için 8 veya 16 GB'a geçin.
Evet. Dify, AnythingLLM ya da Open WebUI gibi açık kaynak araçların belge özelliklerini aynı VDS'te kullanabilirsiniz.
Benzer kullanım alanları
Aynı türdeki diğer işler için önerdiğimiz paketler.
OpenClaw kişisel asistan
OpenClaw VDS: kendi sunucunuzda 7/24 çalışan açık kaynak kişisel yapay zekâ asistanı. Mesajlaşma uygulamalarına bağlanır, model API anahtarı sizde.
n8n yapay zekâ ajanları
Yapay zekâ ajanı VDS: n8n'in AI Agent düğümüyle e-posta, destek ve CRM işlerini yürüten ajanları kendi sunucunuzda 7/24 çalıştırın. GPU gerekmez.
Flowise
Flowise sunucu: sürükle-bırak arayüzle LLM akışları ve sohbet botları kurduğunuz Flowise'ı kendi VDS'inizde 7/24 çalıştırın. GPU gerekmez, tam yetki.
Langflow
Langflow sunucu: görsel editörde yapay zekâ ajanları ve RAG akışları kurduğunuz Langflow'u kendi VDS'inizde çalıştırın. Python, Docker ve tam yetki.
Dify
Dify self-hosted: yapay zekâ uygulamaları, bilgi tabanı ve ajanları Docker Compose ile kendi VDS'inizde çalıştırın. Model API anahtarı sizde, tam yetki.
Open WebUI (API ile)
Open WebUI sunucu: ekibiniz için kendi yapay zekâ sohbet arayüzünüzü kurun; modeller API üzerinden, anahtar sizde. Docker ile kurulum, GPU gerekmez.