RAG teknolojisi, "Retrieval-Augmented Generation" (Geri Alım Destekli Üretim) anlamına gelir. Bu, yapay zeka ve doğal dil işleme alanında kullanılan bir tekniktir. RAG, büyük dil modellerinin (LLM) performansını ve doğruluğunu artırmak için tasarlanmıştır.
RAG'in temel çalışma prensibi şu şekildedir:
Geri Alım (Retrieval): Kullanıcının sorusu veya girdisi ile ilgili bilgileri geniş bir bilgi tabanından çeker.
Destekleme (Augmentation): Çekilen bu bilgiler, LLM'ye ek bağlam olarak sunulur.
Üretim (Generation): LLM, bu ek bağlamı kullanarak daha doğru ve bilgili bir yanıt üretir.
RAG'in bazı avantajları şunlardır:
Güncellenebilirlik: Bilgi tabanı sürekli güncellenebilir, böylece model her zaman en güncel bilgilere erişebilir.
Doğruluk: Modelin halüsinasyon (uydurma bilgi üretme) riski azalır.
Şeffaflık: Yanıtların kaynağı takip edilebilir.
Verimlilik: Tüm bilgileri modelin parametrelerinde saklamak yerine, ihtiyaç duyulan bilgileri çeker.
RAG teknolojisi, soru cevaplama sistemleri, chatbotlar, içerik üretimi ve daha birçok uygulamada kullanılmaktadır
Tabii, RAG teknolojisinin kullanımına dair somut bir senaryo örneği verebilirim.
Senaryo: Bir e-ticaret şirketinin müşteri hizmetleri chatbotu
Bu e-ticaret şirketi, müşteri sorularını yanıtlamak için bir chatbot kullanıyor. Chatbot, RAG teknolojisi ile güçlendirilmiş bir büyük dil modeli kullanıyor. İşte örnek bir etkileşim:
Müşteri: "Geçen hafta sipariş ettiğim XYZ model kulaklığın iade politikası nedir?"
Chatbot'un işleyişi:
Geri Alım (Retrieval):
Chatbot, "XYZ model kulaklık" ve "iade politikası" anahtar kelimelerini kullanarak şirketin güncel ürün ve politika veritabanından ilgili bilgileri çeker.
Bu bilgiler arasında ürünün özellikleri, fiyatı, iade süresi ve koşulları bulunur.
Destekleme (Augmentation):
Çekilen bu bilgiler, dil modeline ek bağlam olarak sunulur.
Üretim (Generation):
Dil modeli, bu ek bağlamı kullanarak kişiselleştirilmiş ve doğru bir yanıt üretir.
Chatbot'un yanıtı: "XYZ model kulaklık için iade politikamız şöyledir: Ürünü satın aldığınız tarihten itibaren 30 gün içinde, orijinal ambalajında ve kullanılmamış durumda iade edebilirsiniz. İade işlemi için müşteri hizmetleri portalımızdan bir iade talebi oluşturmanız gerekmektedir. İade kargo ücreti şirketimiz tarafından karşılanacaktır. Ürün kontrolünden sonra ödemeniz 3-5 iş günü içinde iade edilecektir."
Bu senaryoda RAG'in avantajları:
Güncellik: Chatbot, şirketin en güncel iade politikasını kullanır.
Doğruluk: Verilen bilgiler şirketin resmi veritabanından alındığı için güvenilirdir.
Kişiselleştirme: Yanıt, müşterinin spesifik ürününe ve sorusuna özeldir.
Verimlilik: Chatbot, tüm ürün ve politika bilgilerini ezberlemek zorunda kalmaz, gerektiğinde ilgili bilgileri çeker.
Bu örnek, RAG teknolojisinin pratik bir uygulamasını göstermektedir. Müşteri hizmetleri dışında, bu teknoloji eğitim platformları, araştırma asistanları, içerik üretim araçları gibi çeşitli alanlarda da benzer şekilde kullanılabilir.