Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (Lewis et al., Meta AI 2020)

Türkçe: Bilgi Erişimiyle Güçlendirilmiş Üretim

Ayrıntılı Tanım

Büyük bir dil modeline bir soru sorulduğunda; modelin sadece kendi ezberindeki ağırlıklara güvenmek yerine, harici bir bilgi tabanından (şirket dokümanları, web, veritabanı) en alakalı bilgi parçalarını çekip komut istemine (prompt) ekleyerek yanıt üretmesini sağlayan mimaridir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

LLM'lerin en büyük iki kabusu olan **halüsinasyon (uydurma bilgi)** görme ve **güncel olmayan bilgi** problemlerini kökünden çözer; şirket verilerinin gizlilikle modele aktarılmasını sağlar.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

1. **Getir (Retrieve):** Kullanıcı sorusuyla veritabanından en alakalı

k

doküman parçası çekilir. 2. **Genişlet (Augment):** Bu parçalar sistem komutuna bağlam olarak eklenir. 3. **Üret (Generate):** LLM bu bağlama sadık kalarak kaynak gösterip yanıtı üretir.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Açık kitap sınavına giren bir öğrenci: Her şeyi kafasından ezberlemek zorunda değildir; masanın üzerindeki ders kitabının ilgili sayfasını açıp oradaki doğru bilgiye bakarak sınav kağıdını doldurur.

Benzer Terimlerden Farkı

İnce Ayar (Fine-Tuning) bilgiyi modelin ağırlıklarına kazırken (pahalı ve statik); RAG bilgiyi modele dışarıdan bir dosya gibi anlık okutur (ucuz ve dinamik).

İlişkili Terimler (4)

#334

Naive RAG

İlkel / Geleneksel RAG

#335

Advanced RAG

Gelişmiş RAG Mimarisi