• 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:

    Konuyla ilgili materyaller

    Cag ve RAG farkı nedir?

    Cache-Augmented Generation (CAG) ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) arasındaki temel farklar şunlardır: CAG: - Bilgi Ekleme: Preloaded (ön yükleme) bilgiyi kullanır. - Hız: Hızlı yanıtlar sunar, çünkü bilgi zaten sistem içindedir. - Kullanım Alanı: Sabit veya nadiren değişen veriler için uygundur, örneğin şirket politikaları, kullanıcı kılavuzları. RAG: - Bilgi Ekleme: Dış kaynaklardan dinamik olarak bilgi çeker. - Latency: Daha yavaştır, çünkü bilgi retrieval (alma) işlemi gerektirir. - Kullanım Alanı: Büyük, dinamik ve sık güncellenen veri tabanları için idealdir, örneğin yasal araştırmalar veya müşteri hizmetleri.