Trace Id is missing
Ana içeriğe atla
Azure

Geri çağırma-artırılmış üretim (RAG) nedir?

Büyük dil modelleri (LLM) tarafından üretilen yanıtların doğruluğunu ve alakalılığını, geri çağırma-artırılmış üretim (RAG) teknolojisinin nasıl geliştirdiğini öğrenin.

RAG, harici bilgileri entegre ederek yapay zekanın doğruluğunu artırıyor ve güncel, alakalı yanıtlar sağlıyor

RAG, bulut bilişim yeteneklerini geliştirerek ve yapay zekanın ilerlemesini etkileyerek, yapay zeka tarafından üretilen yanıtların doğruluğunu ve alakalılığını artırmaya yardımcı olur ve böylece yapay zeka sistemlerini çeşitli uygulamalarda daha güvenilir ve etkili hale getirir.

Önemli çıkarımlar

  • RAG'ın yapay zekadaki geçmişi ve evrimi, büyük miktarda bilgiyi gelişmiş üretim yetenekleriyle etkili bir şekilde birleştirebilen, daha akıllı ve bağlam farkında sistemlere doğru daha geniş bir eğilimi yansıtmaktadır.
  • RAG mimarisi, önceden eğitilmiş üretimi alınan harici bilgilere dayandırarak yapay zeka sistemlerinin daha bilgili ve güvenilir içerik üretmesini sağlar.
     
  • RAG'ın kalabalık, onu alanları, endüstriler ve dağıtım çapında geniş uygulamalara sahip, daha doğru, güvenilir ve çok yönlü yapay zeka sistemleri oluşturmak için güçlü bir teknik haline getirir.
     
  • Geliştiriciler, doğru bilgilere dayanan içerikler üretebilen, daha güvenilir, bağlam farkında ve kullanıcı merkezli uygulamalara yol açan yapay zeka sistemleri oluşturmak için RAG'ı kullanırlar.

  • RAG sistemleri, geri alma ve üretmeyi bir araya getirerek, çok çeşitli uygulamalar, endüstriler ve kullanım durumları için güçlü bir araç haline getirir.

  • RAG modelleri gelişmeye devam ettikçe, müşteri hizmetlerinden araştırmaya ve içerik oluşturmaya kadar çeşitli uygulamalarda önemli bir rol oynamaları bekleniyor.

  • RAG, bilgi alma ve üretme süreçlerinin bütünleşmesini geliştirerek LLM'lerin geleceğinde önemli bir rol oynayacaktır.

RAG: Mekanik, tarih ve etki

RAG nasıl çalışır?

Geri çağırma-artırılmış üretim (RAG), iki tekniği birleştiren bir yapay zeka çerçevesidir; Birincisi, veritabanları, belgeler veya web gibi harici kaynaklardan ilgili bilgileri alır. Bu bilgiler toplandıktan sonra, yanıtların üretilmesini bilgilendirmek ve geliştirmek için kullanılır. Bu yaklaşım, hem bilgi alma hem de üretme tekniklerinin güçlü yanlarından yararlanarak, yanıtların doğru, alakalı olmasını ve mevcut en güncel ve özel bilgilerle bağlamsal olarak zenginleştirilmesini sağlar. Bu ikili yetenek, RAG sistemlerinin salt üretken modellere kıyasla daha bilgili ve ayrıntılı çıktılar üretmesini sağlar.

RAG tarihi

RAG, temel bilgi arama sistemlerinin ilk dönemlerinden kalmadır. Üretken yapay zeka teknolojileri hızla geliştikçe ve GPT-2 ve BERT gibi üretken dil modelleri ortaya çıktıkça, daha doğru ve alakalı yanıtlara olan ihtiyaç arttı.   2020 yılında önemli bir gelişmeye imza atan RAG mimarisi tanıtıldı. Makine öğrenimini kullanarak alıcı ve üretici modüllerini birleştirerek (LLM'nin dahili bilgi tabanını harici bilgi kaynaklarıyla bütünleştirerek) RAG'ler daha doğru, güncel, tutarlı ve bağlamsal olarak doğru metinler üretebildiler.   Derin öğrenmeyi temel alan RAG modelleri, uçtan uca eğitilerek yanıtları optimize eden çıktılar elde edilebilir ve model en güvenilir ve bağlamsal olarak yararlı bilgileri almayı öğrendikçe üretilen içeriğin kalitesi iyileştirilebilir.

RAG'ın yapay zeka için önemi

RAG, yapay zekanın yeteneklerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynuyor ve büyük miktarda bilgiyi gelişmiş üretim yetenekleriyle etkili bir şekilde birleştirebilen, daha akıllı ve bağlam farkında sistemlere doğru bir eğilimi yansıtıyor. RAG'ın yapay zeka için temel olmasının başlıca nedenleri şunlardır:

 
  • Gelişmiş doğruluk: RAG, harici bilgi kaynaklarını entegre ederek, LLM'ler tarafından üretilen yanıtların doğruluğunu ve alakalılığını önemli ölçüde artırır.
  • Bağlamsal alaka: RAG, yapay zeka sistemlerinin taleple ilgili belirli bilgileri alarak bağlamsal olarak daha uygun yanıtlar üretmesini sağlar.

  • Maliyet etkinliği: LLM öğrencilerini sürekli olarak yeni verilerle eğitmektense RAG'ı uygulamak daha verimlidir. 

  • Saydamlık: RAG, yanıtlarda kullanılan bilgilere kaynak sağlayarak güvenilirliği ve itibarı artırır.
     
  • Çok yönlülük: RAG, sağlık, eğitim ve finans sektörleri gibi çeşitli sektörlerde ve müşteri hizmetleri, araştırma ve içerik oluşturma gibi amaçlar için uygulanabilir.

  • Geliştirilmiş deneyim: RAG teknolojisi, daha doğru ve alakalı yanıtlar sunarak kullanıcılar için daha tatmin edici ve üretken etkileşimlere yol açıyor.
 

RAG mimarisi

RAG sistemlerinin mimarisi, doğru ve bağlamsal olarak alakalı çıktılar üretmek için birlikte çalışan iki ana modülün ve bir birleştirme mekanizmasının birleşimidir. RAG modülleri uçtan uca eğitilebilir, bu da algoritmanın alma ve üretmeyi birlikte optimize etmesine olanak tanır ve bunun sonucunda daha bilgili ve güvenilir bir sonuç elde edilir.

RAG mimarisinin çalışma şekli şöyledir:

Alıcı modülü , sorguya dayalı olarak en alakalı bilgi parçalarını bulmak için büyük bir veri kümesinde arama yapar.

Geri çağırma işleminden sonra, oluşturucu modülü alınan bilgileri tutarlı ve ilgili bir yanıt üretmek için ek bağlam olarak kullanır. Oluşturucu modülleri genellikle, girdiye ve alınan bilgilere göre metin üretmek üzere ince ayarlanmış, üretken önceden eğitilmiş dönüştürücü (GPT) veya çift yönlü ve otomatik regresyonlu dönüştürücüler (BART) gibi önceden eğitilmiş bir dil modelidir.

Füzyon mekanizması, geri alınan bilginin üretim sürecinde etkili bir şekilde birleştirilmesini sağlar. Modüller arasındaki bu etkileşim, RAG sistemlerinin üretilen içeriğin geri alınan bilgiye dayanmasını sağlayarak daha bilgili ve güvenilir içerik üretmesini sağlar. 

RAG avantajları

Yapay zekayı geliştirmek için güçlü mimari

Geliştiriciler, çeşitli sektörlerde ve görevlerde geniş uygulama alanlarına sahip, daha doğru, güvenilir ve çok yönlü yapay zeka sistemleri oluşturmak için RAG mimarisini kullanırlar. RAG avantajları şunlardır:
   
  • Geliştirilmiş doğruluk, alaka düzeyi ve bağlamsal kesinlik: RAG, ilgili belgeleri veya verileri alarak oluşturulan çıktının gerçek ve alakalı bilgilere dayanmasını sağlar ve böylece yanıtların genel doğruluğunu ve alakalılığını artırır.

  • Gerçeklere dayalı üretim sayesinde halüsinasyonların azaltılması: RAG, halüsinasyon olasılığını azaltır; makul ancak yanlış bilgi üretir; üretken modelin çıktısını gerçekte alınan içeriğe dayandırır ve daha güvenilir sonuçlara yol açar.

  • Geniş bilgi erişimiyle açık alan görevlerinde gelişmiş performans: RAG, geniş ve çeşitli kaynaklardan bilgiyi etkin bir şekilde alarak, açık alan soru cevaplama ve benzeri görevlerde üstünlük sağlar ve bu sayede çok çeşitli konuları derinlemesine ve kapsamlı bir şekilde ele alabilir.

  • Büyük bilgi tabanlarını yönetme ölçeklenebilirliği ve kapasitesi: RAG, büyük veri kümelerinden ilgili bilgileri etkin bir şekilde arayabilir ve alabilir; bu da onu ölçeklenebilir hale getirir ve kapsamlı bilgi erişimi gerektiren uygulamalar için uygun hale getirir. NoSQL veri tabanları RAG modellerinin bağlamsal olarak zenginleştirilmiş yanıtlar üretmek için büyük miktardaki verileri kullanmasına olanak tanır.

  • Özelleştirme ve alan adına özel uygulamalar: RAG modelleri uyarlanabilirdir ve belirli alanlara göre ince ayarlanabilir, bu da geliştiricilerin hukuki danışmanlık, tıbbi teşhis veya finansal analiz gibi belirli sektörlere veya görevlere göre uyarlanmış uzmanlaşmış yapay zeka sistemleri oluşturmasına olanak tanır.

  • Etkileşimli ve uyarlanabilir öğrenme: Kullanıcı merkezli uyarlama sayesinde RAG sistemleri kullanıcı etkileşimlerinden öğrenebilir, zaman içinde daha alakalı bilgiler toplayabilir ve yanıtlarını kullanıcı ihtiyaçlarını daha iyi karşılayacak şekilde uyarlayabilir, böylece kullanıcı deneyimini ve etkileşimini iyileştirebilir.

  • Çok yönlülük ve çok modlu entegrasyon: RAG, çok-modlu verilerle (metin, resim, yapılandırılmış veriler) çalışacak şekilde genişletilebilir, böylece üretimde kullanılan bilginin zenginliği ve çeşitliliği artırılabilir ve modelin uygulama alanları genişletilebilir.

  • Verimli içerik oluşturma için bilgili yazım: RAG, ilgili gerçekleri ve referansları alarak güçlü bir araç sunar ve üretilen içeriğin yalnızca yaratıcı değil aynı zamanda doğru ve bilgilendirici olmasını sağlar.

RAG sistemlerinin türleri

Uygulamalar arasında çok yönlülük

Geri çağırma destekli üretim, alanlar ve endüstriler genelinde geniş kullanım senaryolarına sahip uyarlanabilir, çok yönlü bir yapay zeka mimarisidir. RAG’ın  temel uygulamaları şunlardır:
 
  • Açık alan soru cevaplama (ODQA) 
    Kullanım örneği:
    RAG, kullanıcıların hemen hemen her konuda soru sorabildiği ODQA sistemlerinde oldukça etkilidir.
    Örnek: Müşteri destek sohbet robotları, büyük bilgi tabanlarından veya SSS'lerden bilgi alarak doğru yanıtlar sağlamak için RAG'ı kullanır.

  • Etki alanına özgü uzmanlaşmış sorgular 
    Kullanım örneği:
    RAG, hukuk sektörü için ilgili belgeleri alarak dava hukuku, emsal kararlar ve tüzüklerin analiz edilmesi ve özetlerinin oluşturulmasında yardımcı olabilir.
    Örnek: Hukuki yardım aracı, belirli amaçlar için belgeleri alır ve özetler.

  • İçerik özeti
    Kullanım örneği:
    RAG, ilgili bilgileri alıp oluşturulan metne entegre ederek sanal asistan toplantı notları veya makale, rapor veya blog yazılarının özetleri gibi yüksek kaliteli içeriklerin oluşturulmasına yardımcı olabilir.
    Örnek: Bir gazeteci, çeşitli kaynaklardan önemli ayrıntıları çekerek son haber makalelerinin özetlerini oluşturmak için RAG'ı kullanır.

  • Kişiselleştirilmiş öneriler
    Kullanım örneği:
    RAG, kullanıcıya özel bilgileri toplayarak ve kişiselleştirilmiş öneriler üreterek öneri sistemlerini geliştirebilir.
    Örnek: Bir e-ticaret platformu, kullanıcının tarama geçmişi ve tercihlerine göre ürünleri önermek ve ilgili ürün incelemelerinden veya açıklamalarından oluşturulan açıklamaları sunmak için RAG'ı kullanır.

  • Karmaşık senaryo analizi ve içerik oluşturma 
    Kullanım örneği:
    Hibrit RAG modeli, birden fazla karmaşık kaynaktan ilgili verileri, belgeleri veya haberleri alarak ayrıntılı raporlar veya analizler oluşturmak ve sentezlemek için kullanılabilir.
    Örnek: Finansal analiz aracı, son piyasa eğilimlerini, geçmiş finansal verileri, hisse senedi performansını, uzman yorumlarını ve ekonomik göstergeleri alarak ve özetleyerek yatırım projeksiyonları, analizleri veya raporları üretir.

  • Araştırma bilgisi ve sentezi
    Kullanım Durumu:
    Araştırmacılar, akademik makalelerden, raporlardan veya veri tabanlarından bilgi almak ve sentezlemek için RAG'ı kullanabilir, böylece incelemeleri ve araştırma projelerini kolaylaştırabilirler.
    Örnek: Çeşitli çalışmalardan elde edilen temel bulguları çekerek ilgili araştırma makalelerinin özetlerini üreten akademik bir araçtır.

  • Çok dilli ve çapraz dilli uygulamalar
    Kullanım Durumu:
    RAG, farklı dillerdeki bilgileri almak ve diller arası içerik üretmek amacıyla çok dilli ortamlarda kullanılabilir.
    Örnek: Bir çeviri aracı, çevirinin bağlam açısından uygun olduğundan emin olmak için metni çevirirken aynı zamanda kültürel açıdan ilgili bilgileri de alır.

RAG, yarının yapay zekasına güç verecek

AI çıktısında hassasiyeti artırma

Geri çağırma-artırılmış üretim, geri çağırma ve üretim süreçlerinin bütünleşmesini geliştirerek LLM'lerin geleceğinde önemli bir rol oynayacaktır. Bu alanda beklenen gelişmeler, bu bileşenlerin daha sorunsuz ve gelişmiş bir şekilde birleştirilmesine yol açacak ve LLM'lerin daha geniş bir uygulama ve endüstri yelpazesinde son derece doğru ve bağlamsal olarak ilgili çıktılar sunmasını sağlayacaktır.

RAG gelişmeye devam ettikçe, kişiselleştirilmiş eğitim gibi yeni alanlarda benimsenmesini bekleyebiliriz; bu alanda bireysel ihtiyaçlara göre öğrenme deneyimleri tasarlanabilir ve gelişmiş araştırma araçları kullanılarak karmaşık sorgulamalar için hassas ve kapsamlı bilgi alma olanağı sağlanabilir.

RAG sistemlerinin potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için, geri alma doğruluğunu iyileştirmek ve önyargıları azaltmak gibi mevcut sınırlamaların ele alınması önemli olacaktır. RAG'ın gelecekteki yinelemelerinin, kullanıcı girdilerine dinamik olarak uyum sağlayarak kullanıcı deneyimlerini geliştiren daha etkileşimli ve bağlam farkında sistemlere sahip olması muhtemeldir.

Ayrıca, görüntü işlemeyi kullanarak metin, resim ve diğer veri türlerini entegre eden çok modlu RAG modellerinin geliştirilmesi, daha da fazla olasılığı genişletecek ve açacak ve LLM'leri her zamankinden daha çok yönlü ve güçlü hale getirecektir.
SSS

Sık sorulan sorular

  • Geri çağırma-artırılmış üretim (RAG), bir geri çağırma modelini üretken bir modelle birleştiren bir yapay zeka tekniğidir. İlgili bilgileri bir veritabanından veya belge kümesinden alır ve bunları daha doğru ve bağlamsal olarak daha alakalı yanıtlar üretmek için kullanır. Bu yaklaşım, yapay zeka tarafından üretilen metnin kalitesini gerçek dünya verilerine dayandırarak artırıyor ve bu sayede soruları yanıtlama, özet çıkarma ve içerik oluşturma gibi görevler için özellikle kullanışlı hale geliyor.
  • RAG, harici verileri birleştirerek yapay zeka tarafından üretilen içeriği iyileştiriyor. İlgili bilgileri bir veritabanından alır ve daha sonra bu verileri kullanarak daha doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar üretir. Bu süreç, yapay zeka sisteminin çıktısının daha bilgili ve daha güvenilir olmasını sağlar.
  • RAG, büyük dil modelini (LLM) bir alma mekanizmasıyla birleştirir. Bir LLM önceden eğitilmiş verilere dayalı metin üretirken, RAG bunu harici kaynaklardan gerçek zamanlı olarak ilgili bilgileri alarak, doğruluğu ve alakalılığı artırarak geliştirir. LLM esasen öğrenilmiş kalıplara dayanırken, RAG yanıtlarını bilgilendirmek için güncel bilgileri aktif olarak kullanır.