Herkese merhaba arkadaşlar. Blogumuzun ilk yazısıyla karşınızda bulunuyoruz. Bu hafta RAG, Agentic RAG konuları üzerinde duracağız. Hazırsanız başlayalım!
Temel Prensipler
Retrieval-Augmented Generation (RAG), büyük dil modellerini (LLM) harici bir bilgi kaynağıyla birleştiren bir tekniktir. Bir LLM, eğitildiği statik veriyle sınırlıdır ve güncel veya spesifik sorulara yanıt verirken yetersiz kalabilir. RAG bu sorunu çözmek için, LLM’in yanıt üretmeden önce harici bir bilgi tabanından ilgili verileri çekmesine olanak tanır. Bu sayede model, sadece kendi parametrelerine gömülü bilgiyi değil, aynı zamanda güncel ve göreve özgü bilgileri de kullanarak daha doğru ve bağlama uygun yanıtlar üretir. Örneğin, bir LLM modeli 2021’den sonraki olayları bilemezken, RAG ile güçlendirilmiş bir model gerçek zamanlı verilere API’ler üzerinden erişip güncel bilgiler sunabilir. Sonuç olarak RAG, LLM’lerin belirli bir alandaki soruları ekstra eğitim (fine-tuning) gerektirmeden yanıtlayabilmesini sağlar ve yanıtları ilgili bilgiyle temellendirerek hata payını ve halisünasyonu azaltır.
RAG’in çalışma prensibi kısaca şöyle özetlenebilir: Kullanıcı bir sorgu sorduğunda, sistem öncelikle bu sorguyu anlamlandırıp ilgili anahtar kelimeler veya anlamlar üzerinden bilgi tabanında arama yapar. Bu geri getirim (retrieval) adımında, sorguyla ilişkili belgeler veya parçalar (örn. doküman içindeki paragraflar) bilgi tabanından çekilir. Ardından LLM bu çekilen içerikleri sorguyla birlikte işleyerek doğal dilde bir yanıt oluşturur (generation). Bu yaklaşım, modeli yalnızca kendi eğitim verisine dayanmaktan kurtararak daha zengin ve isabetli yanıtlar vermesini mümkün kılar. Nitekim bir chatbot’un RAG ile güçlendirilmesi, onun harici verilere erişip kesin ve bağlama duyarlı yanıtlar vermesini sağlayarak “daha az yanlışlık, daha az kaynak israfı ve daha güvenilir yanıtlar” elde edilmesine katkı sunar.
Agentic RAG ise, RAG konseptine yapay zeka ajanları ekleyerek onun yeteneklerini bir adım ileri taşıyan yaklaşımdır. “Agentic” terimi, bu sistemde LLM’in kendi başına eylem planlayabilen ve araçları kullanabilen bir ajan olarak davrandığını ifade eder. Geleneksel (basit) RAG genellikle tek seferlik bir sorgu-çekme-üretme döngüsü izlerken, Agentic RAG’de LLM bir görevi başarmak için birden fazla adımı kendi kendine tasarlayabilir. Ajan, karmaşık bir soruyu çözerken gerektiğinde birden fazla farklı kaynaktan bilgi toplamaya, aracı bir araç (örneğin web arama, hesap makinesi v.b.) kullanmaya veya sorguyu alt parçalara bölüp sırasıyla işlemeye muktedirdir. Bu sayede Agentic RAG, standart RAG’in çok adımlı akıl yürütme yapamama ve tek bir bilgi kaynağıyla sınırlı kalma gibi kısıtlarını aşar. Özetle, Agentic RAG ile sisteme bir tür “zeka” katmanı eklenmiş olur: Ajan, ne yapacağına karar verip gerektiğinde farklı yöntemlerle bilgi arayıp toplayarak en sonunda derlediği bağlama dayalı bir cevap üretir. Bu yaklaşım özellikle karmaşık iş akışlarında, birden fazla veri kaynağından bilgi çekmeyi ve karar vermeyi gerektiren senaryolarda çok önemli hale gelmiştir.
Yorum bırakın