Alma Destekli Üretim (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG), Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) tarafından oluşturulan yanıtların kalitesini, doğruluğunu ve alaka düzeyini iyileştirmek için tasarlanmış gelişmiş bir yapay zeka çerçevesidir. Üretken bir modeli harici, güncel bir bilgi tabanına bağlayarak çalışır. Bu, modelin bir cevap oluşturmadan önce ilgili bilgileri "almasını" sağlayarak çıktısını doğrulanabilir gerçeklere dayandırır ve halüsinasyonların veya güncel olmayan yanıtların olasılığını azaltır. RAG, LLM'lere üzerinde eğitilmedikleri özel veya tescilli bilgilere erişim sağlayarak, bilgi yoğun görevler için onları daha güvenilir hale getirir.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Nasıl Çalışır

RAG süreci iki ana aşamaya ayrılabilir: alma ve oluşturma. Bu iki aşamalı yaklaşım, bilgi alma sistemlerinin ve üretken modellerin güçlü yönlerini birleştirir.

1. Alma: Bir kullanıcı bir istem sağladığında veya bir soru sorduğunda, RAG sistemi önce istemi kullanarak ilgili bilgileri bir bilgi kaynağından arar. Bu kaynak genellikle belgelerin, makalelerin veya diğer verilerin gömümlerini içeren bir vektör veritabanıdır. Alıcı bileşen, kullanıcının sorgusuna göre en alakalı metin veya veri parçacıklarını tanımlar ve çeker. İsteğe bağlı ancak güçlü bir adım, yalnızca bağlamsal olarak en önemli bilgilerin aktarılmasını sağlamak için bu alınan sonuçları iyileştirmek için bir yeniden sıralayıcı kullanmaktır.
2. Artırılmış Üretim: Daha sonra, elde edilen bilgiler orijinal kullanıcı istemiyle birleştirilir. Bu yeni, zenginleştirilmiş istem, üretken yapay zeka modeline (LLM) beslenir. Model, kapsamlı, doğru ve alakalı bir yanıt formüle etmek için bu eklenen bağlamı kullanır. LangChain ve LlamaIndex gibi çerçeveler, bu karmaşık RAG işlem hatlarını oluşturmak ve yönetmek için yaygın olarak kullanılır.

Uygulamalar ve Örnekler

RAG, özellikle olgusal doğruluk ve dinamik veya özel verilere erişim gerektiren senaryolarda kullanışlıdır.

• Gelişmiş Soru-Cevap Sistemleri: Bir müşteri destek sohbet robotu, bir şirketin ürün kılavuzları, sorun giderme kılavuzları ve politika belgelerinden oluşan tüm bilgi tabanına erişmek için RAG'ı kullanabilir. Bir müşteri "Ürünümün garanti politikası nedir?" diye sorduğunda, sistem en son garanti belgesini alır ve genel yanıtlara göre önemli bir gelişme olan kesin, güncel bir yanıt sağlamak için kullanır.
• İçerik Oluşturma ve Araştırma: Bir finans analisti, bir piyasa özeti yazmak için RAG destekli bir araç kullanabilir. Araç, Bloomberg veya Reuters gibi güvenilir kaynaklardan en son finansal raporları, piyasa haberlerini ve hisse senedi performans verilerini alabilir. LLM daha sonra bu bilgileri alıntılarla birlikte tutarlı bir rapora dönüştürerek araştırma sürecini büyük ölçüde hızlandırır.

RAG ve İlgili Kavramlar

RAG'yi LLM performansını artırmak için kullanılan diğer yöntemlerden ayırmak faydalıdır:

• İnce Ayar (Fine-tuning): İnce ayar, önceden eğitilmiş bir modeli, daha küçük, özel bir veri kümesi üzerinde eğitime devam ederek uyarlar ve bu da modelin iç ağırlıklarını değiştirir. RAG'den farklı olarak, çıkarım sırasında harici verilere başvurmaz. İnce ayar, bir modele yeni bir stil veya beceri öğretmek için idealdir, RAG ise olgusal bilgileri dahil etmek için daha iyidir. Bu yaklaşımlar birbirini tamamlayıcı da olabilir.
• Prompt Mühendisliği: Bu, bir LLM'den istenen çıktıyı elde etmek için istemleri dikkatlice tasarlama işlemidir. RAG, bir insanın tüm bağlamı manuel olarak sağlamasına güvenmek yerine, verileri programlı olarak isteme ekleyerek (''artırarak'') bu işlemin bir bölümünü otomatikleştirir.
• Prompt Zenginleştirme: RAG'ye benzer olsa da, prompt zenginleştirme daha geniş bir terimdir. Kullanıcı geçmişinden veya konuşma akışından bağlam eklemeyi içerebilir. RAG, modelin yanıtını dayandırmak için harici bir bilgi tabanından olgusal bilgi almayı odaklayan belirli bir zenginleştirme türüdür.

Bilgisayarlı Görüde RAG

RAG ağırlıklı olarak Doğal Dil İşleme'de (NLP) kullanılsa da, temel konsepti bilgisayarla görü (CV) görevleri için araştırılmaktadır. Örneğin, bir sistem görüntü oluşturmayı veya analizini yönlendirmek için ilgili görsel bilgileri alabilir. Bu, Ultralytics YOLO gibi bir veri kümesinden benzer görüntüleri bularak nesne tespiti modelinin performansını artırmayı içerebilir. Bu karmaşık modellerin ve veri kümelerinin yönetimi, gelecekteki RAG kullanan çok modlu model uygulamaları için bir temel görevi görebilecek Ultralytics HUB gibi platformlarla kolaylaştırılmıştır. AI'yı RAG ve bilgisayarla görü ile geliştirme konulu blogumuzda ilgili bir uygulamayı keşfedebilirsiniz.