RAG (Geri Alım-Artırılmış Üretim)

RAG - Retrieval-Augmented Generation; farklı kaynaklardan elde edilen bilgi ve verilerle üretken yapay zekâ modellerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmaya yönelik bir tekniktir. RAG, doğal dil işleme alanında bilgi çekme(retrieval) ve dil üretimi(generation) yeteneklerini birleştiren bir yapıya sahiptir ve genellikle daha derin ve bilgi odaklı cevaplar üretmek için kullanılır. Retrieval bileşeni, ilgili bilgileri büyük veri setlerinden çekmek için kullanılırken, generator bileşeni bu bilgileri kullanarak cevapları veya metinleri oluşturur. RAG modelleri üretken yapay zekâ sisteminden gelen yanıtlarla geri beslendiği için benzer sorulara nasıl cevap verdiğini bilir ve bu nedenle büyük dil modellerinin performansını ve doğruluğunu arttırır. Adaptasyon yeteneği sayesinde farklı sorulara yeni gelen veriler ile daha doğru cevap verebilme imkanı sağlar. RAG’ın, LLM’i eğitmek için kullanılan verilerden daha güncel olabilecek bilgilere erişimi vardır, bu sayede bilgi havuzundaki veriler, büyük maliyetlere gerek olmadan sürekli olarak güncellenebilir ve genelleştirilmiş bir LLM’deki verilerden daha bağlamsal olan verileri içerebilir. RAG’ın vektör veritabanındaki bilgilerin kaynağı belirlenebilir. Veri kaynakları bilindiği için RAG’daki hatalı bilgiler düzeltilebilir veya silinebilir. RAG modeli, farklı gereksinimlere ve kullanım senaryolarına uygun şekilde özelleştirilebilir. Örneğin, farklı dil modelleri, belirli konulara odaklanmış retrieval sistemleri ile kullanılabilir.