"Retrieval-Augmented Generation" (RAG) yani "Bilgi İyileştirmeyle Geliştirilmiş Üretim" hakkında basit bir şekilde anlatayım. RAG, önceden eğitilmiş büyük dil modellerinin (LLM) mevcut bilgisini, belirli bir alan ya da endüstriyle ilgili özel ve bağlamsal bilgilerle zenginleştirmek için kullanılan bir tekniktir.
Bu işlem nasıl çalışır? Öncelikle, RAG'de nonparametrik hafızadan (genellikle bir vektör veri deposundan yapılan benzerlik aramasıyla) ilgili belgeler bir araya getirilir. Ardından, LLM'lerin parametrik hafızası kullanılarak, bu belgelerle tutarlı çıktılar üretilir. Yani, önce konuyla ilgili bilgiler toplanır, sonra bu bilgiler ışığında yeni metinler oluşturulur.
RAG, özellikle bilgi yoğun doğal dil işleme (NLP) görevleri için etkili bir yöntemdir. Bu görevler arasında soru cevaplama, özetleme ve hikaye oluşturma gibi işlemler bulunur. Özetle, RAG, büyük dil modellerinin var olan bilgisini, spesifik bir konu hakkında daha detaylı ve alakalı bilgilerle desteklemek için kullanılır.
Örnek bir senaryo
Elbette, RAG (Retrieval-Augmented Generation) kullanımıyla ilgili bir örnek senaryo vereyim:
Senaryo: Tıbbi Araştırma Özeti Yazma
Diyelim ki bir sağlık teknolojisi şirketi, tıbbi araştırmaları özetleyen bir sistem geliştirmek istiyor. Bu sistem, tıbbi makalelerden ve araştırmalardan elde edilen bilgileri kullanarak, her bir araştırma için kısa ve net özetler oluşturacak.
Veri Toplama: Sistem, çeşitli tıbbi veri tabanlarından ve makale depolarından ilgili tıbbi makaleleri ve araştırmaları toplar. Örneğin, kanser tedavisiyle ilgili en son çalışmaları bulmak için bu depolarda arama yapar.
Bilgi İyileştirme: RAG teknolojisi devreye girer. Sistem, toplanan makalelerden önemli bilgileri çıkarır ve bu bilgileri bir veri havuzunda saklar. Bu aşama, makalelerin içeriğini analiz ederek, anahtar kavramlar, sonuçlar ve önemli bulgular gibi öğeleri belirler.
Dil Modeli Kullanımı: Daha sonra, önceden eğitilmiş bir dil modeli (LLM) kullanılarak, bu bilgiler temelinde anlamlı ve kapsamlı bir özet üretilir. Dil modeli, RAG tarafından sağlanan bağlamsal bilgileri kullanarak, her araştırmanın özünü yansıtan, okunması kolay ve anlaşılır bir özet oluşturur.
Sonuç: Sonuç olarak, sistem, kanser tedavisi üzerine yapılan bir araştırmanın detaylarını, bulgularını ve sonuçlarını kapsayan kısa bir özet sunar. Bu özet, araştırmanın ana fikirlerini yansıtır ve sağlık uzmanlarının, araştırmacıların veya ilgili okuyucuların hızlıca bilgi almasını sağlar.
Bu senaryoda, RAG kullanımı sayesinde, sistem sadece genel bilgilere dayalı değil, aynı zamanda spesifik ve güncel tıbbi bilgilere dayalı doğru ve detaylı özetler üretebilir. Bu, özellikle bilgi yoğun ve sürekli güncellenen alanlarda, bilgiye hızlı ve etkili bir şekilde ulaşmayı sağlar.
ChatGPT'de RAG kullanımı yapabiliyor muyuz?
ChatGPT : Hayır, benim mevcut sürümümde, yani ChatGPT'de, doğrudan Retrieval-Augmented Generation (RAG) kullanımı yoktur. ChatGPT, önceden eğitilmiş büyük bir dil modeline (LLM) dayanır ve bu eğitim sürecinde geniş bir veri setinden bilgi edinmiştir. Ancak bu bilgiler sabittir ve gerçek zamanlı olarak dış kaynaklardan yeni bilgi alıp entegre etme yeteneğim yoktur.
Bunun yerine, ChatGPT eğitim sürecinde edindiği bilgileri kullanarak soruları yanıtlar ve metin üretir. Bu, RAG'ın temel özelliği olan gerçek zamanlı bilgi alışverişi ve dış kaynaklardan gelen bilgilerle güncellenme yeteneğinden farklıdır. ChatGPT'nin bilgi tabanı, eğitim sırasında elde edilen bilgilerle sınırlıdır ve bu nedenle en son olaylar veya çok güncel bilgiler hakkında bilgi sağlayamayabilir.
Özetle, ChatGPT, RAG gibi dinamik bilgi alışverişine dayanan bir sistemi desteklemez; bunun yerine, önceden eğitilmiş ve belirli bir kesitte dondurulmuş bilgi setine dayanarak çalışır.
PDF yüklemesini destekliyorsun ama
ChatGPT : Evet, doğru. PDF dosyaları yükleyebilir ve yüklenen bu dosyalar üzerinde çeşitli işlemler yapabilirim. Örneğin, bir PDF'deki metni okuyabilir, belgedeki içeriği analiz edebilir ve belge hakkında sorularınızı yanıtlayabilirim. Ancak, bu işlevsellik Retrieval-Augmented Generation (RAG) ile karıştırılmamalıdır.
RAG, gerçek zamanlı olarak dış kaynaklardan veri çeken ve bu verileri dil modelinin ürettiği içerikle bütünleştiren bir sistemdir. Oysa benim PDF dosyalarıyla yaptığım işlemler, sadece o belgede yer alan bilgilere dayanır ve bu bilgiler, benim genel bilgi tabanımdaki bilgilerle birleştirilmez.
Yani, PDF dosyası yükleyerek belgedeki bilgileri kullanabilirim, ama bu, RAG teknolojisinin dinamik ve sürekli güncellenen veri alışverişini desteklemez. Yüklenen PDF dosyalarından elde edilen bilgiler, sadece o belgeyle sınırlı kalır ve genel bilgi tabanıma entegre edilmez.