RAG (retrieval-augmented generation) nedir?
RAG, yani retrieval-augmented generation, modelin önce kaynak metinden uygun parçaları getirip ardından bunlara dayanarak yanıt üreten bir AI yaklaşımıdır.
Sade bir büyük dil modeli, eğitim sırasında pekiştirilen bilgilere dayanır ve halüsinasyona meyillidir. RAG bunu bir retrieval (getirme) adımıyla çözer: bir soru geldiğinde sistem korpustan (kitap, PDF, bilgi tabanı) en uygun parçaları bulur, bunları modele bağlam olarak verir ve ancak ondan sonra yanıt istemesi söylenir.
Özetler ve kullanılabilir kaynak bağlamıyla sohbet
Bir RAG sisteminin kalitesi üç şeye bağlıdır: kaynağın hangi parçalara bölündüğü (paragraf, bölüm, cümle), parçaların benzerliğe göre aranabilmesi için nasıl vektör olarak temsil edildiği ve modelin getirilen bağlamı nasıl kullanmaya öğretildiği. Üçünden birinin zayıflığı, dışarıdan iyi temellenmiş görünen ama özde yanlış yanıtlara yol açar.
Özetler ve kullanılabilir kaynak bağlamıyla sohbet
Summio hakkında daha fazlasıSık sorulan sorular
RAG ile fine-tuning arasındaki fark nedir?
Fine-tuning yeni bilgiyi modelin ağırlıklarına “gömer” — yavaş, pahalı ve yalnızca yeniden eğitimle güncellenir. RAG ise modeli değiştirmez, her sorguda getirilen bağlamı değiştirir: bilgiyi güncellemek için belgeleri yeniden indekslemek yeterlidir, yeniden eğitim gerekmez.
RAG halüsinasyonu tamamen ortadan kaldırır mı?
Getirme, yanıtı kaynağa daha iyi dayandırabilir ancak halüsinasyonları ortadan kaldırmaz. Model bir bölümü yanlış okuyabilir, yok sayabilir veya doğru ayrıntıları hatalı birleştirebilir; önemli noktaları özgün kaynakta doğrulayın.
RAG nerelerde kullanılır?
AI arama motorlarında (Perplexity, ChatGPT Search, web erişimli Claude), iç belgelerle sohbet uygulamalarında, yardım merkezi üzerine kurulu destek botlarında ve Summio gibi okuma uygulamalarında. Yanıtın belirli bir kaynağa demir atması gereken her yerde.