RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Detaylı tanım

RAG (Retrieval-Augmented Generation), bir büyük dil modelinin (LLM) yanıtını, soru anında kurumsal bilgi tabanından getirilen ilgili belgelerle destekleyen bir yöntemdir. Model yalnızca eğitim verisine güvenmek yerine, şirketin kendi dokümanlarına, prosedürlerine veya veritabanına dayanarak cevap üretir; bu da halüsinasyonu (uydurma yanıtları) azaltır ve güncel, kuruma özel bilgiye erişim sağlar. Tipik mimari şu adımlardan oluşur: belgelerin parçalara ayrılıp embedding'lere dönüştürülmesi, bu vektörlerin bir vektör veritabanında saklanması, soru geldiğinde en ilgili parçaların benzerlik aramasıyla getirilmesi ve bu bağlamın prompt'a eklenerek modele verilmesi. RAG; kurum içi soru-cevap asistanları, müşteri destek botları ve doküman üzerinde arama gibi senaryolarda güçlüdür, çünkü modeli yeniden eğitmeden güncel bilgiyle çalışmayı mümkün kılar. Kaliteli sonuç için veri temizliği, doğru parçalama (chunking) stratejisi ve kaynak gösterimi önemlidir. RAG çözümleri genellikle sistemlerden veri çekmek için API entegrasyonlarına dayanır.