RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG, bir modelin cevap üretirken kendi eğitimi sırasında görmediği güncel veya özel verilere (şirket dokümanları, güncel haberler veya ayrı bir veritabanı gibi) dış bir kaynak üzerinden erişip bunları kullanmasını sağlayan yöntemdir.

Neden Önemlidir?

Standart LLM'ler eğitim verileriyle sınırlıdır ve bir bilgi kesim tarihleri vardır. RAG bu boşluğu şu şekilde doldurur:

1. Retrieving (Erişim): Canlı bir bilgi tabanından ilgili bilgiyi çeker.
2. Augmenting (Zenginleştirme): Kullanıcının sorusunu bu çekilen bağlamla zenginleştirir.
3. Generating (Üretim): Hem soruya hem de çekilen veriye dayanarak bir cevap üretir.

Endüstriyel Kullanım Senaryosu

Bir Bulut & IoT Platformu için yapay zeka asistanı düşünün. RAG kullanarak bu asistan, bağlı bir cihazın o anki özel durumuna bakabilir veya operatörün belirli bir hata kodunu çözmesine yardımcı olmak için en güncel kullanım kılavuzuna danışabilir; bunun için yapay zeka modelinin yeniden eğitilmesine gerek kalmaz.