• Buradasın

    Cag ve RAG farkı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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) 13.
      • CAG, modelin önbelleğe alınmış verilerini (geçmiş konuşmalar, sık kullanılan yanıtlar) kullanır 13.
    • Kullanım Alanı:
      • RAG, dinamik ve güncel bilgi gerektiren alanlarda etkilidir 4.
      • CAG, statik bilgi ve tekrarlayan sorgular için uygundur 24.
    • Avantajlar:
      • RAG, geniş kapsam ve güncellik sunar 1.
      • CAG, hız ve kaynak tasarrufu sağlar 13.
    • Dezavantajlar:
      • RAG, alakasız veya yanlış bilgi çekme riski taşır 13.
      • CAG, güncel olmayan bilgi sunma ve sürekli veri bakımı gerektirme riski vardır 12.
    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