YZ Merkezi RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir? Şirket Verilerinizi Yapay Zekaya Entegre Edin
Özet: Büyük dil modellerinin eğitim verisinde bulunmayan şirket içi belgeleri, PDF'leri ve veritabanı kayıtlarını RAG mimarisiyle nasıl güvenle sorgulatabileceğinizi öğrenin.
RAG Mimarisine Neden İhtiyaç Duyuyoruz?
Büyük dil modelleri genel dünyevi bilgilerde üstün başarı gösterse de şirketinizin özel iç yönergeleri, teknik şartnameleri veya güncel veritabanı kayıtlarından haberdar değildir. Modelleri sıfırdan eğitmek (fine-tuning) hem maliyetli hem de anlık güncellemeler için elverişsizdir.
İşte bu noktada RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi devreye girer. RAG, kullanıcının sorusuyla en alakalı şirket içi belgeleri vektör veritabanından bulur ve LLM'e bağlam (context) olarak sunar.
RAG Sisteminin 4 Temel Adımı
- Belge Ayrıştırma & Parçalama (Chunking): Dokümanlar anlam bütünlüğü bozulmadan küçük paragraflara bölünür.
- Vektörleştirme (Embedding): Metin parçaları sayısal vektörlere dönüştürülür.
- Vektör Araması (Vector Search): Kullanıcı sorgusuyla benzerlik (cosine similarity) karşılaştırması yapılır.
- Bağlamlı Yanıt Üretimi: Bulunan en alakalı içerik prompta eklenerek LLM'den kesin ve kaynaklı cevap alınır.
Etiketler:
#rag
#vektor-veritabani
#embedding
#llm
#rehber