• Buradasın

    RAG modeli nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    RAG (Retrieval-Augmented Generation) modeli şu şekilde çalışır:
    1. Kullanıcı Sorgusu: Kullanıcı bir soru sorar 13.
    2. Geri Alma (Retrieval): Model, veritabanları, PDF'ler veya diğer belgeler gibi kaynaklardan ilgili bilgi parçalarını bulur 135. Bu işlem, sorguya dayalı olarak en alakalı bilgi parçalarını bulmak için vektör indeksleri kullanılarak yapılır 15.
    3. Üretme (Generation): Toplanan bilgiler, bir dil modeli tarafından işlenerek sorguya ve alınan verilere dayalı olarak bir yanıt oluşturulur 135.
    4. Birleştirme: Dil modeli, alınan bilgileri ve kendi yeteneklerini kullanarak tutarlı ve bağlamsal olarak doğru bir yanıt oluşturur 35.
    RAG modeli, büyük dil modellerinin (LLM) yeteneklerini genişleterek, güncel ve doğru bilgiler kullanarak daha güvenilir yanıtlar üretmelerini sağlar 125.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. mamentis.com
        1
      2. botpress.com
        2
      3. ibm.com
        3
      4. ultralytics.com
        4
      5. learn.microsoft.com
        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

    RNN modeli nedir?

    RNN (Recurrent Neural Network), düğümler arası bağların zamansal bir dizi doğrultusunda yönlü çizge oluşturduğu bir yapay sinir ağı çeşididir. RNN modelinin temel özellikleri: Önceki bilgileri hatırlayabilme. Zamanla ilişkili verileri işleyebilme. Döngüsel yapı. RNN modelinin dezavantajları: Uzun süreli bağımlılıkları öğrenmede zorluk. Paralel işlemenin sınırlı olması. Aşırı uyum (overfitting) sorunu. RNN modelinin bazı kullanım alanları: doğal dil işleme; metin üretimi; zaman serisi verileri; yapay zeka; robotik; oyunlar.
    5 kaynak