RAG nedir?
Retrieval-Augmented Generation
Yapay zekanın güncel ve özel verilerinizden bilgi alarak cevap üretmesini sağlayan bir yöntemdir.
Tanım
RAG, yapay zekanın kendi hafızasında olmayan güncel veya özel bilgilere dış kaynaklardan erişerek cevap vermesini sağlayan bir tekniktir. Bu yöntem sayesinde model, ezberlediği bilgilerin dışına çıkarak sizin sağladığınız belgeler üzerinden daha doğru ve güvenilir yanıtlar oluşturur.
Nasıl çalışır?
Sistem önce sizin sorduğunuz soruyu anlar ve ilgili belgeleri tarar. Ardından bulduğu bu bilgileri bir not kağıdı gibi yapay zekaya sunar. Yapay zeka da bu notları okuyarak kendi dil yeteneğiyle size anlaşılır bir cevap hazırlar.
Nerede kullanılır?
Şirket içi dokümanlarda, teknik kılavuzlarda veya güncel haberlerin takip edilmesi gereken yerlerde kullanılır. Özellikle yanlış bilgi verme riskini azaltmak için tercih edilir.
Sık karıştırılanlar
Genellikle modelin kendi içinde eğitilmesiyle karıştırılır, oysa RAG modeli eğitmez sadece ona dışarıdan referans okutur.
Sıkça sorulanlar
RAG kullanınca yapay zeka kendi kendine mi öğreniyor?
Hayır, RAG sadece o anki soru için dışarıdan bilgi getirir, modelin kalıcı hafızasına bir şey eklemez.
İnternet bağlantısı şart mı?
Hayır, belgeleriniz kendi bilgisayarınızda veya sunucunuzda duruyorsa internete ihtiyaç duymadan da çalışabilir.
İlgili terimler
İlgili araçlar
Bu açıklama TreScout için sade dille hazırlandı · yanlış ya da eksik gördüğünüz bir şey olursa hello@trescout.com. TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.