In higher education, hallucination-free information retrieval is critical for navigating complex institutional legislation. This study develops a highly accurate, production-ready Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture tailored to Turkish, a morphologically rich, low-resource language. We evaluate the pipeline using an expert-curated dataset of 846 canonical question–answer pairs derived from real-world student inquiries. Rigorous statistical testing reveals that while top embedding models achieve comparable, statistically indistinguishable retrieval accuracy, BAAI/bge-m3 demonstrates robust representational symmetry by maintaining identical document rankings across normalized distance metrics. Challenging common literature assumptions, our architectural ablation shows that dense retrieval alone is highly sufficient; hybrid (dense + sparse) fusion yields no meaningful accuracy gain when indices are constructed over equivalent text. At the generation layer, an efficiently sized 9-billion-parameter model matches or surpasses the response quality of much larger models—a ranking confirmed via repeated-run significance testing—while operating 3.9 times faster than a 32-billion-parameter counterpart and 2.5 times faster than an 8-billion-parameter alternative. Finally, we demonstrate that the latency benefits of INT8 Scalar Quantization are highly scale-dependent, accelerating retrieval in small-scale micro-benchmarks but increasing end-to-end latency at larger index scales. Ultimately, this study establishes that optimizing a production RAG system relies on selecting highly aligned, efficient components rather than maximizing architectural complexity or parameter count.

Günümüzde, akademik kurumların iletişim gereksinimlerinin artmasıyla birlikte, Öğrenci Bilgi Sistemlerinin kullanımı vazgeçilmez bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu sistemler, hizmet verdikleri kullanıcı sayısının büyüklüğü nedeniyle büyük ölçekli sistemler arasında yer almakta ve bu durum sistemlerin yönetiminde önemli zorluklara yol açmaktadır. Kullanıcı sayısındaki artış, sistemlerin yükünü artırmakta, aynı zamanda kullanıcıların farklı erişim düzeylerine sahip olmaları, sistem yönetimini daha karmaşık bir hale getirmektedir. Bu bağlamda, büyük ölçekli sistemlerde kullanıcıların sisteme erişim yetkilerinin ve sistem üzerindeki izinlerinin etkin bir şekilde yönetilmesi ve planlanması, kritik bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Bu sorunun çözümü için literatürde farklı yaklaşımlar kullanılmaktadır. Bu yaklaşımlardan birisi olan Rol Tabanlı Erişim Kontrolü (RBAC) yönteminin bilgi sistemlerine uygulanması ile planlamaların daha esnek ve işlevsel bir biçimde gerçekleşmesi, kullanılan yazılım kodlarının daha yalın ve modüler hale getirilmesi, uygulama bileşenlerinin daha az kod kullanılarak gereksinimlere uygun biçimde geliştirilmesi, kullanıcı arayüzlerinin daha işlevsel, yönetilebilir ve güvenli olması, ayrıca veri tabanı tasarımlarının sadeleştirilmesi sağlanabilmektedir. Bu çalışmada, Öğrenci Bilgi Sistemlerinde RBAC kullanılarak kullanıcı erişim seviyelerinin ve yetkilerinin yönetimine yönelik bir model önerilmektedir.