Merhabalar, ben Zeynep. TRAI ile başlattığımız bu yazı dizisinin ilk bölümünde sizlere RAG’in (Retrieval-Augmented Generation/Almayla Artırılmış Üretim) tanımı ve yükselişi ile ilgili genel bir bilgi vereceğim.
RAG Nedir?
RAG, bilgi çekme ve üretim tabanlı yapay zekayı birleştiren bir mimaridir. Bilgiye dayalı cevaplar üretmek üzere doğal dil işleme alanında kullanılan bir tekniktir. Bu mimariyle, modelin eğitilirken öğrendiği veri kaynakları dışında güvenilir bir veri tabanından yararlanılması, LLM (Büyük Dil Modelleri) çıktısını daha odaklı, alakalı ve kullanışlı kılar. RAG, LLM’leri özel bir bilgi tabanına yönlendirir ve bu sayede modeli tekrar eğitmeye gerek kalmadan, LLM’in belirli bir alanda bilgi vermesini sağlar.
Halihazırda LLM’ler cümle tamamlama, çeviri yapma ve bilgi alma gibi amaçlarda kullanılır. RAG sayesinde, LLM’ler belirli bir alanda bilgi vermesi istenen durumlarda daha etkili bir şekilde kullanılabilir. RAG’in LLM’lerden temel farkı, LLM’lerin modelden alınan cevabı özetlemesinden ziyade, günlük dile uyarlanmış, yönlendirilmiş ve özel bir veri kaynağına dayanan yanıtlar sunmasıdır. RAG’in üretken ve bilgi çekme temelli doğası, bu cevapları eşsiz ve veri kaynağına dayalı kılar.
Sonuç olarak, RAG mimarisi sayesinde LLM çıktısı hedeflenen bilgi doğrultusunda uygun maliyetli bir şekilde optimize edilir.
RAG kavramını anlamak için öncelikle “Retrieval Model” ve “Generative Model” kavramlarının ne olduğuna bakalım.
Retrieval Modeller: Retrieval modeller belirli bilgiyi belirli bir veri kaynağından çekmek amacıyla tasarlanmıştır. Genellikle belirli bir sorgu veya kategori baz alınarak bilgi çekme veya arama yöntemi ile en uygun bilgileri alma yoluna gidilir. Sorgu işleme adımında büyük bir metin koleksiyonundan “Similarity search” kullanılarak en uygun metinler bulunur.
Generative Modeller: Generative modeller ise belirli bir bilgiyi baz alarak yeni içerik üretme amacıyla tasarlanmış modellerdir. Bu LLM’ler dilin yapısını ve kurallarını öğrenmek için eğitim verisinden beslenir. Üretken modeller yaratıcı ve tutarlı metinler üretebilir, ancak metni detaylandırma veya içeriğe uygunluk konusunda başarısız olabilirler.
Şema: RAG mimarisi. Bir kullanıcının sorusu önce bir bilgi tabanından ilgili belgeler alınarak yanıtlanır. Ardından, büyük bir dil modeli kullanılarak bu belgelerden faydalanılarak kaynak bilgisine dayalı bir yanıt üretilir.
RAG Modellerinin Gelişimi ve Uygulamaları
RAG modelleri ilerlemeye devam ederken, etkileri doğal dil işleme (NLP) topluluğunda görülmeye başlandı. Bu modeller, NLP ve bilgi alım alanlarının kesişiminde yer alır ve bilgi sentezini geliştirerek bağlamsal olarak alakalı çıktılar elde edilmesini sağlar. Bir yapay zeka framework’ü olarak hizmet eden RAG, ilgili bilgiyi üretken yapay zeka modellerine içerik olarak sunar, böylece üretken yapay zekadan alınan çıktıların tutarlılığını ve kalitesini artırır.
Gerçekçi ancak çoğu zaman anlamsız çıktılar oluşturan Üretken Çelişkili Ağlar’ın (GAN’lar) tersine, RAG objektifliğe ve alaka düzeyine öncelik verir. Üretken yapay zeka, bağlamsal olarak uygun yanıtlar üretmek için retriever bileşeni ile elde edilen bilgileri kullanır. Bu özellik, RAG’i müşteri hizmetleri sohbet robotları ve yasal belge analizi gibi yüksek doğruluk ve alan bilgisi gerektiren görevler için ideal bir framework haline getirir.
Özetle, RAG modelleri bilgi alma ve üretken modellemenin güçlü yönlerini birleştirerek, bağlamsal olarak alakalı ve doğru çıktılar üretilmesini sağlar. Bu sayede RAG, birçok uygulama için güçlü bir araç haline gelir ve bilgi ile teknoloji arasındaki etkileşimi bir başka boyuta taşır.
Bir sonraki yazımda sizlere “RAG nasıl çalışır?” sorusunun cevabını aktarıyor olacağım.
İrem Zeynep Dündar
Bir yanıt yazın