Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
28.08.2026 tarihinde güncellendi
RAG, modelin yanıt üretmeden önce güvenilir bir bilgi kaynağından ilgili içerikleri bulup bağlam olarak kullanmasını sağlayan mimaridir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiRAG akışı genellikle belgeleri parçalara ayırma, her parçayı embedding olarak saklama, soruya en yakın parçaları getirme ve bu parçaları modele bağlam olarak verme adımlarından oluşur. Böylece modelin kapalı eğitim bilgisinin yanında kuruma veya projeye özel kaynaklar kullanılabilir. Kaynakların güncelliği, erişim izinleri, parça boyutu ve getirilen sonuç sayısı yanıtı doğrudan etkiler. RAG, yanlış kaynağı doğruymuş gibi sunma riskini tamamen ortadan kaldırmaz; kaynakların yanıtla birlikte gösterilmesi gerekir.
Çalışma mantığı: Belgeler temizlenir, parçalara bölünür ve embedding olarak indekslenir. Sorgu geldiğinde en ilgili parçalar alınır; model yalnızca bu bağlamı kullanması ve kaynak göstermesi için yönlendirilir.
Kullanım alanları: Kurum içi bilgi tabanı, ürün dokümantasyonu, destek merkezi, mevzuat arama ve güncel katalog sorgularında kullanılır.
Sınırlılıklar: Getirilen kaynak yanlış veya eksikse üretim de bozulur; yetki filtresi, kaynak tarihi, alıntı doğrulaması ve veri güncelleme süreci zorunludur.
Çalışma mantığı: Belgeler temizlenir, parçalara bölünür ve embedding olarak indekslenir. Sorgu geldiğinde en ilgili parçalar alınır; model yalnızca bu bağlamı kullanması ve kaynak göstermesi için yönlendirilir.
Kullanım alanları: Kurum içi bilgi tabanı, ürün dokümantasyonu, destek merkezi, mevzuat arama ve güncel katalog sorgularında kullanılır.
Sınırlılıklar: Getirilen kaynak yanlış veya eksikse üretim de bozulur; yetki filtresi, kaynak tarihi, alıntı doğrulaması ve veri güncelleme süreci zorunludur.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBilgi erişimi ile metin üretimini birleştiren bir tekniktir. Model, harici bilgi kaynaklarından veri çekerek daha doğru yanıtlar üretir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoRAG uygulaması, şirket politikasını belge deposundan getirip yanıt üretmeden önce modele bağlam olarak verir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.