• Buradasın

    RAG nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    RAG (Retrieval-Augmented Generation), büyük dil modellerinin (LLM) doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için kullanılan bir tekniktir 12. Bu teknik, bilgi çekme (retrieval) ve dil üretimi (generation) yeteneklerini birleştirerek, daha derin ve bilgi odaklı yanıtlar oluşturmayı sağlar 1.
    RAG'ın temel bileşenleri:
    • Alıcı (retriever) 3. Dil modelinin dışındaki parametrik olmayan verilere erişen, önceden eğitilmiş bir alıcıdır 3.
    • Üretici (generator) 3. Önceden eğitilmiş bir dil modelidir 3.
    RAG'ın çalışma prensibi:
    1. Geri alma aşaması 3. Alıcı, kullanıcının sorgusu için ilgili metin parçalarını getirir 3.
    2. Üretken aşama 3. Dönüştürücü, kullanıcının sorgusuna ve alınan metne dayalı olarak bir metin üretir 3.
    RAG'ın avantajları:
    • LLM'yi eğitmek için kullanılan verilerden daha güncel bilgilere erişim 12.
    • Bilgi havuzunun sürekli güncellenebilir olması 12.
    • Bağlamsal verilerin kullanılabilmesi 12.
    • Bilgi kaynaklarının izlenebilir ve doğrulanabilir olması 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. remzihoca.com
        1
      2. zargan.com
        2
      3. dictionary.cambridge.org
        3
      4. tureng.com
        4
      5. tr.glosbe.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Cag ve RAG farkı nedir?

    CAG (Cache-Augmented Generation) ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Kaynağı: RAG, harici kaynaklardan anlık bilgi çeker (web, PDF'ler, veri tabanları). CAG, modelin önbelleğe alınmış verilerini (geçmiş konuşmalar, sık kullanılan yanıtlar) kullanır. Kullanım Alanı: RAG, dinamik ve güncel bilgi gerektiren alanlarda etkilidir. CAG, statik bilgi ve tekrarlayan sorgular için uygundur. Avantajlar: RAG, geniş kapsam ve güncellik sunar. CAG, hız ve kaynak tasarrufu sağlar. Dezavantajlar: RAG, alakasız veya yanlış bilgi çekme riski taşır. CAG, güncel olmayan bilgi sunma ve sürekli veri bakımı gerektirme riski vardır.
    5 kaynak