• Buradasın

    Cag ve RAG farkı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Cache-Augmented Generation (CAG) ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) arasındaki temel farklar şunlardır:
    CAG:
    • Bilgi Ekleme: Preloaded (ön yükleme) bilgiyi kullanır 23.
    • Hız: Hızlı yanıtlar sunar, çünkü bilgi zaten sistem içindedir 23.
    • Kullanım Alanı: Sabit veya nadiren değişen veriler için uygundur, örneğin şirket politikaları, kullanıcı kılavuzları 23.
    RAG:
    • Bilgi Ekleme: Dış kaynaklardan dinamik olarak bilgi çeker 12.
    • Latency: Daha yavaştır, çünkü bilgi retrieval (alma) işlemi gerektirir 13.
    • Kullanım Alanı: Büyük, dinamik ve sık güncellenen veri tabanları için idealdir, örneğin yasal araştırmalar veya müşteri hizmetleri 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeky-gadgets.com
        1
      2. mltut.com
        2
      3. fortegrp.com
        3
      4. lumenova.ai
        4
      5. snyk.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    RAG nedir?

    RAG (Retrieval-Augmented Generation), büyük dil modellerinin (LLM) doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için kullanılan bir tekniktir. RAG'ın temel bileşenleri: Alıcı (retriever). Üretici (generator). RAG'ın çalışma prensibi: 1. Geri alma aşaması. 2. Üretken aşama. RAG'ın avantajları: LLM'yi eğitmek için kullanılan verilerden daha güncel bilgilere erişim. Bilgi havuzunun sürekli güncellenebilir olması. Bağlamsal verilerin kullanılabilmesi. Bilgi kaynaklarının izlenebilir ve doğrulanabilir olması.
    5 kaynak