Geri Alım Artırılmış Nesil (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG), özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) olmak üzere üretken yapay zeka modellerinin yeteneklerini geliştirmek için yenilikçi bir yaklaşımdır. Standart LLM'lerin önemli bir sınırlamasını ele alır: yalnızca önceden eğitilmiş verilere güvenmeleri, bu da gerçekte yanlış, eski veya belirli bağlamsal anlayıştan yoksun çıktılara yol açabilir. RAG, modellerin üretim süreci sırasında gerçek zamanlı olarak harici kaynaklardan gelen bilgilere erişmesini ve bunları dahil etmesini sağlayarak bu sorunların üstesinden gelir.

Retrieval Augmented Generation (RAG) nedir?

Retrieval Augmented Generation (RAG), bir yanıt oluşturmadan önce harici bilgi tabanlarından bilgi almalarına izin vererek LLM'lerin bilgisini zenginleştiren bir tekniktir. Yalnızca dahili, önceden eğitilmiş parametrelerine dayanan modellerin aksine, RAG tabanlı modeller belgeler, veritabanları veya web gibi harici kaynaklardan ilgili bilgilere dinamik olarak erişir ve bunları entegre eder. Bu süreç, LLM'lerde gömülü olan geniş genel bilgi ile güncel, kesin veya alana özgü bilgi ihtiyacı arasındaki boşluğu etkili bir şekilde kapatır. Bu, oluşturulan içeriğin yalnızca bağlamla ilgili olmasını değil, aynı zamanda güncel ve güvenilir gerçeklere dayanmasını da sağlar.

RAG Nasıl Çalışır?

Geri Alım Artırılmış Üretim süreci genellikle birlikte çalışan iki ana aşamadan oluşur:

1. Erişim Aşaması: Bir kullanıcı bir sorgu oluşturduğunda, RAG sistemi ilk olarak belirlenmiş bir bilgi kaynağından ilgili bilgileri aramak için bir geri alma mekanizması kullanır. Bu bilgi kaynağı, belgelerden oluşan bir vektör veritabanı, web sayfalarından oluşan bir koleksiyon veya herhangi bir yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veri havuzu olabilir. Anlamsal arama ve benzerlik eşleştirme gibi teknikler genellikle en uygun belgeleri veya bilgi yığınlarını belirlemek ve getirmek için kullanılır. Bu yöntemler, hem sorgunun hem de bilgi tabanındaki bilgilerin anlamını ve bağlamını anlamak için katıştırmalardan yararlanır ve erişimin yalnızca anahtar kelime tabanlı değil, kavramsal olarak uyumlu olmasını sağlar.

2. Artırma ve Oluşturma Aşaması: İlgili bilgi alındıktan sonra, bu bilgi "artırılır" veya orijinal kullanıcı sorgusuyla birleştirilir. Bu zenginleştirilmiş istem daha sonra LLM'ye beslenir. LLM bu zenginleştirilmiş bağlamı (hem orijinal sorgu hem de alınan bilgi) daha bilgili ve doğru bir yanıt üretmek için kullanır. Bu süreç, modelin çıktısının yalnızca potansiyel olarak sınırlı veya güncel olmayan ön eğitim verilerine dayanmak yerine harici gerçeklere ve bağlama dayandırılmasını sağlar. İpucu mühendisliği gibi teknikler, alınan bilgilerin üretim sürecine etkili bir şekilde dahil edilmesinde önemli bir rol oynar ve LLM'yi tutarlı ve ilgili yanıtlar üretmeye yönlendirir.

RAG Uygulamaları

RAG, çeşitli alanlardaki uygulamalarıyla çok yönlü bir teknik olduğunu kanıtlamaktadır:

• Geliştirilmiş Müşteri Destek Chatbotları: Müşteri hizmetlerinde, RAG tarafından desteklenen sohbet robotları, güncel bilgi tabanlarından, SSS'lerden ve ürün belgelerinden bilgi alarak daha doğru ve yararlı yanıtlar sağlayabilir. Bu, kullanıcıların güncel ve spesifik yanıtlar almasını sağlayarak müşteri memnuniyetini artırır ve yaygın sorgular için insan müdahalesi ihtiyacını azaltır. Sohbet robotları ve uygulamaları hakkında daha fazlasını keşfedin.

• İçerik Oluşturma ve Araştırma Desteği: İçerik oluşturucular ve araştırmacılar için RAG sistemleri, geniş bilgi havuzlarına erişim sağlayarak makale, rapor ve araştırma makalelerinin oluşturulmasına yardımcı olabilir. RAG, oluşturulan metni alınan gerçeklere ve verilere dayandırarak gerçeklere dayalı doğruluğun sağlanmasına yardımcı olur ve intihal riskini azaltır. Bu, özellikle güncel bilgi veya belirli konulara derinlemesine dalış gerektiren alanlarda kullanışlıdır. Metin oluşturma teknikleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

• Dahili Bilgi Yönetim Sistemleri: İşletmeler, çalışanların şirket belgelerinden, wikilerden ve veritabanlarından bilgilere hızlı bir şekilde erişmesine ve sentezlemesine olanak tanıyan dahili bilgi yönetimi sistemleri oluşturmak için RAG'yi kullanabilir. Bu, verimliliği artırabilir, daha iyi karar vermeyi kolaylaştırabilir ve kurumsal bilgiyi kolayca erişilebilir hale getirerek işe alım süreçlerini kolaylaştırabilir.

RAG ve İnce Ayar

Hem RAG hem de ince ayar, LLM'leri belirli kullanım durumlarına uyarlamayı amaçlasa da farklı şekilde çalışırlar:

• Geri Alım Artırılmış Üretim (RAG): RAG, sorgu sırasında ilgili bilgileri harici olarak alarak üretim sürecini geliştirir. Modelin parametrelerini değiştirmeden tutar ve güncel ve alana özgü bilgiler için harici bilgi kaynaklarına güvenir. RAG, sık değişen bilgilerle uğraşırken veya modelin, modelin parametrelerine dahil edilmesi pratik olmayan büyük miktarda veriye erişmesi gerektiğinde avantajlıdır.

• İnce ayar: İnce ayar ise önceden eğitilmiş bir modelin iç parametrelerinin yeni, göreve özel bir veri kümesi üzerinde eğitilerek değiştirilmesini içerir. İnce ayar, bir modeli belirli bir tarza, etki alanına veya göreve uyarlamak için etkilidir, ancak modelin temel bilgisini günceller ve yeni bilgileri dahil etmek için yeniden eğitim gerektirir. Daha fazla bilgi için ince ayar ve transfer öğrenimi kavramlarını keşfedin.

RAG, tüm modeli yeniden eğitmeye gerek kalmadan harici ve gelişen bilgileri dahil etmek için daha esnek ve verimli bir yol sunarak güncel ve bağlamsal olarak zengin yanıtlar gerektiren uygulamalar için pratik bir seçimdir.

RAG'ın Faydaları

RAG'ın benimsenmesi birkaç önemli fayda sağlamaktadır:

• Geliştirilmiş Doğruluk ve Güvenilirlik: Yanıtları harici, doğrulanabilir kaynaklara dayandıran RAG, LLM'lerdeki olgusal hataları ve halüsinasyonları önemli ölçüde azaltarak daha güvenilir çıktılar elde edilmesini sağlar.
• Güncel Bilgiye Erişim: RAG, canlı bilgi tabanlarından en son bilgilere erişebilir ve bunları birleştirebilir, böylece yanıtların güncel ve alakalı olmasını sağlar; bu da hızla gelişen alanlarda kritik bir avantajdır.
• Geliştirilmiş Bağlamsal Alaka Düzeyi: RAG, ilgili bilgileri dinamik olarak alıp birleştirerek oluşturulan içeriğin kullanıcının sorgusu ve bağlamıyla son derece alakalı olmasını sağlar.
• Azaltılmış Halüsinasyonlar: Bilgiyi harici kaynaklarla çapraz referanslama ve doğrulama yoluyla RAG, tamamen üretken modellerde yaygın bir sorun olan uydurma veya anlamsız içerik üretimini en aza indirir.
• Uygun Maliyetli Bilgi Güncellemeleri: Bir RAG sistemindeki bilgiyi güncellemek, harici bilgi tabanını güncellemek kadar basittir; bu da büyük bir dil modelini yeniden eğitmekten veya ince ayar yapmaktan çok daha az kaynak gerektirir.