Gemini + LangChain Entegrasyonu ile Biyomedikal RAG Bilgi Asistanı Geliştirildi
Akbank GenAI Bootcamp sürecinde geliştirilen yenilikçi bir proje, biyomedikal alanda yapay zekâ destekli bilgiye erişimde önemli bir örnek oluşturdu.
Proje kapsamında yalnızca biyomedikal metinlerden bilgi çekebilen bir “Biyomedikal RAG (Retrieval-Augmented Generation) Bilgi Asistanı” geliştirildi.
Uygulama, Gemini 2.5 LLM, LangChain, ChromaDB ve Streamlit teknolojilerini entegre ederek çalışıyor. Sistem, kullanıcıdan gelen soruları analiz ediyor; vektör tabanlı arama (embedding & similarity search) yöntemiyle en alakalı bilgi parçalarını buluyor ve bağlama dayalı, kaynak gösteren teknik yanıtlar üretiyor.
ChromaDB üzerinde depolanan belgeler, text-embedding-004 modeli ile vektörleştiriliyor ve LangChain zinciri aracılığıyla bu bilgiler Gemini modeline aktarılıyor. Böylece RAG mimarisi tam otomatik şekilde işletiliyor.
Projeyi geliştiren Ilgın Kaya, çalışmasının sağlık ve mühendislik alanlarında yapay zekânın doğruluk, şeffaflık ve açıklanabilirlik ilkeleriyle nasıl uygulanabileceğini göstermeyi hedeflediğini belirtiyor.
Kaya ayrıca, süreç boyunca rehberlikleri ve destekleri için Göker Güner (Community Lead) ve Uğurcan Uzunkaya, PhD(c) (Community Lead)’e teşekkür etti.
