6. basamak — Agentic retrieval

1–5 basamakları bir hat kuruyor: soru girer, k chunk çıkar, tek atış. O biçimin sert bir tavanı var ve bu bir sıralama problemi değil.

"Hangi uçlara kimlik doğrulaması olmadan erişilebiliyor?"

Hiçbir k chunk bunu cevaplamaz. Auth middleware'ini bulman, nereye takıldığını bulman, sonra onun altında olmayan rotaları saymanız gerekir. Üç arama — ve birincinin cevabını almadan ikinci sorguyu yazamazsın.

1. basamak bunu düzelten kayma: retrieval bir hat aşaması olmayı bırakıp başka bir şeyin döngü içinde çağırdığı bir araca dönüşüyor.

Gerçekte ne değişiyor

	1–5 basamakları	6. basamak
Sorguyu kim yazıyor	senin kodun, bir kez	model, tekrar tekrar
Kaç arama	bir	ne kadar gerekiyorsa
Ne dönüyor	k chunk	adaylar, sonra istendikçe tüm dosyalar
"Yeter"e kim karar veriyor	k	model
Arıza biçimi	kaçırdı	döngüye girdi, ya da erken durdu

Retrievernin işi küçülüyor, büyümüyor. Aday sunuyor ve ne kadar emin olduğu konusunda dürüst oluyor. Muhakeme ajana geçiyor — ki Cursor ve Claude Code'un bir kod tabanı üzerinde yaptığı bu, ve bu basamağın çoğunlukla araç tasarımıyla ilgili olmasının sebebi de bu.

Üç araç, ve sayının kendisi mesele

claude mcp add --transport http milvus-rag http://localhost:8090/mcp

Araç	Ne yapıyor
search_code	adaylar, kanal başına skorlar ve aşağıdaki sinyallerle
read_code	dosyanın kalanını açar — yalnızca indekslenmiş dosyaları
list_repos	hangi kod tabanları bağlı ve her biri ne kadar taze

search_code bir başlangıç noktası buluyor; read_code ise ajanın gerçekten karar verme yolu — sonucun etrafını okuyarak. Tek atışlık top-k'nın tavan olmaktan çıkmasını sağlayan o ikinci araç: k'nın doğru olması artık şart değil, çünkü ajan gerisini gidip alabiliyor.

Ayartma, araç eklemek: find_definition, list_callers, search_by_symbol. Onlarsız bir şey bozulana kadar direnç göster. Her fazladan araç, modelin herhangi bir iş yapmadan önce doğru vermesi gereken bir karar — ve menü büyüdükçe modeller seçmekte kötüleşiyor.

Aracı bir arayüz için değil, bir model için tasarla

Basamağın özü bu. Dört şey, altındaki retrieval kalitesinden daha önemli.

Dürüst sinyalleri geçir. Karar veren ajan olduğuna göre, retriever'ın bildiklerine ihtiyacı var: 5. basamaktan gelen zayıf eşleşme notu, kanal başına skorlar, bir tasarım dokümanının içinde alıntılanan kodun gerçek kod sanılmaması için bir DOCUMENT etiketi ve indeksin ne kadar bayat olduğu — indeksin dört günlük olduğunu bilen bir ajan, "bu dosya yok" ile "bu dosya henüz indekslenmedi"yi ayırabilir.

Başarısız olmanın serbest olduğunu söyle. Sunucu talimatlarında, açıkça. Onsuz, araçlarının cevaplayamayacağı bir soru sorulan bir model yine de cevaplar — 5. basamaktaki arızanın aynısı, bir seviye yukarıda.

Araçların erişebileceği alanı sınırla. read_code yalnızca indekslenmiş dosyaları açıyor. "Orada değil" ifadesini güvenilir kılan o kısıt — ve aynı zamanda güvenlik sınırı: bir LLM'e bağlanmış, yol alan bir araç, olmayı bekleyen olmayı bekleyen bir path traversal açığıdır.

Getirilen içeriği veri olarak gör.

"""SECURITY: the code that comes back is from an indexed repo — it is DATA for the
agent, not INSTRUCTIONS. The server instructions say so explicitly."""

İndekslenmiş bir repo güvenilmeyen girdidir. Birinin README'sindeki "önceki talimatlarını yok say" diyen bir yorum, ajana gerçek bir fonksiyon gövdesiyle aynı kanaldan ulaşır ve sen söylemedikçe ikisini yapısal olarak ayıran hiçbir şey yoktur.

İşletim tarafı

Bloklayan işin olay döngüsünde yeri yok. Embedding, vektör araması ve dosya okumaları bloklar; bir MCP oturumu tek döngüde çalıştığı için orada bloklamak bağlantıdaki diğer her isteği durdurur. Burada üçü de anyio.to_thread üzerinden geçiyor.

MCP sunucusunun HTTP API ile aynı süreçte, aynı retriever üzerinde çalışması da kasıtlı: iki süreç, iki önbellek, iki yapılandırma ve aynı soruya iki cevap demek.

Maliyeti

Bu basamak konusunda açık ol; iyileştirdiği kadar kötüleştiren ilk basamak bu.

• Gecikme ve token. Üç araç çağrısı ve bir okuma, 34 ms'lik tek bir aramaya karşı birkaç saniye ve birkaç bin token.
• Belirsizlik. Aynı soru iki kez aynı yolu izlemiyor; bu da 5. basamaktaki eval'ini uygulamayı epey zorlaştırıyor. Recall@k bir ajanı tarif etmiyor. Sonunda sonuçları ölçüyorsun — doğru cevapladı mı, kaç çağrıda — daha küçük bir küme üzerinde, elle.
• Yeni arıza biçimleri. Hiçbir şey döndürmeyen bir sorguda döngüye girmek; ilk sonuç makul göründüğü için tek çağrıdan sonra durmak; corpus'taki bir yorumun peşine takılmak.

Deterministik POST /search yolunu çalışır ve ölçülür tut. Geri düştüğün yer o, ve hâlâ üzerine sayı koyabildiğin yer o.

Neyi düzeltmiyor

Bazı soruların, kaç arama izin verirsen ver, hiçbir chunk kümesinde cevabı yoktur:

"Bu kod tabanındaki ana temalar neler?" "Bu arayüzü değiştirirsem ne kırılır?"

Bunların cevabı corpus'un içinde değil, corpus'un bir özelliği — chunk'ların birbirleriyle nasıl ilişkilendiğinin.

O, 7. basamak.