Sözlüğe Dön/Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları/Self-RAG
#356 Manhattan Distance (L1)#358 Corrective RAG (CRAG)
Madde #357RAG & Vektör/sozluk/self-rag

Self-RAG

Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation (Asai et al., 2023)

Türkçe: Öz-Yansımalı RAG
Ayrıntılı Tanım
Dil modelinin, kendisine harici bilgi gerekip gerekmediğine bizzat karar verdiği; getirdiği belgelerin soruyla alakasını ve ürettiği cevabın o belgelere gerçekten dayanıp dayanmadığını **özel yansıma belirteçleri (reflection tokens)** ile kendi kendine denetlediği mimaridir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Modelin her basit soruda körlemesine harici arama yapıp sistemi yavaşlatmasını engeller ve halüsinasyon içeren cümleleri anında tespit edip kendi kendine düzeltmesini sağlar.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Model özel tokenlar üretmeyi öğrenir: `[Retrieve]` (Arama yapmalı mıyım?), `[IsRel]` (Getirilen belge alakalı mı?), `[IsSup]` (Cevabım belge tarafından destekleniyor mu?), `[IsUse]` (Cevap faydalı mı?). Kötü puan alan adımlar iptal edilir.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Bir yazarın makale yazarken kendi kendine konuşması: "Bu bilgiyi hatırlıyorum, kitaba bakmama gerek yok" →\rightarrow "Şu rakamı tam hatırlayamadım, dur bir arşive bakayım" →\rightarrow "Yok, bu arşiv sayfası alakasızmış, diğerine bakayım."
Benzer Terimlerden Farkı
Dışarıdan statik kurallarla yönetilmez; RAG mantığı modelin kendi düşünce sürecinin içine gömülmüştür.
İlişkili Terimler (2)
#358
Corrective RAG (CRAG)
Düzeltici RAG
#359
Adaptive RAG
Uyarlanabilir / Esnek RAG
Ait Olduğu Kategori

Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Dense/Sparse retrieval, Vektör indeksleme (HNSW), Rerankers ve RAG pipeline.

Toplam Terim:37 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →
Önceki Terim (#356)Manhattan Distance (L1)
Sonraki Terim (#358)Corrective RAG (CRAG)