Yapay zeka modellerinin her geçen gün daha da akıllı hale geldiğini devamlı konuştuğumuzu söyleyebiliriz ancak ne kadar gelişmiş olurlarsa olsunlar, genellikle tek bir ortak sınırlamaları var: Bilgileri sadece eğitim dönemlerinde öğrendikleriyle sınırlı. Peki, bir dil modeli internette dolaşmadan nasıl güncel bilgi verir? İşte burada Retrieval-Augmented Generation (RAG) yani Getirme Destekli Üretim şeklinde Türkçe’ye çevirebileceğimiz bu yöntem devreye giriyor.
RAG tam olarak ne yapar?
RAG, metin üretim sürecine bir “bilgi getirme (retrieval)” adımı ekler. Yani model sadece “tahmin etmeye” çalışmaz, aynı zamanda yanıtlamadan önce bir belge havuzuna başvurarak kendini günceller. Böylece hem daha doğru hem de daha bağlamsal yanıtlar üretir.
Bunu şöyle düşünebilirsiniz: Bir dil modeli sana bir sorunun cevabını verecekken önce kendi “ansiklopedisini” açar, oradan konuyla ilgili sayfaları okur ve ardından sana bir yanıt verir. Gayet mantıklı, sizce de öyle değil mi?
Peki RAG Nasıl Çalışıyor?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi, iki ana bölümden oluşur: Retriever (Bilgi Getirici) ve Generator (Metin Üretici). Bu iki yapı birlikte çalışarak, büyük dil modellerinin sadece eğitimde öğrendiği bilgilerle değil, dış kaynaklardan getirdiği güncel bilgilerle de metin üretmesini sağlar.
Retriever (Bilgi Getirici)
Retriever’ın görevi, kullanıcının sorduğu soruya en uygun içerikleri sistemde kayıtlı belgeler arasından bulmaktır. Bu işlemler şu adımlarla gerçekleşir:
- Soru Vektöre Dönüştürülür (Sorgu Temsili):
Kullanıcının yazdığı doğal dildeki soru, model tarafından sayısal bir şekle (vektör) dönüştürülür. Bu, bilgisayarın sorunun anlamını algılayabilmesini sağlar.
- Belgeler de Sayısal Hale Getirilir:
Daha önceden sisteme yüklenen belgeler parça parça ayrılır (örneğin cümle ya da paragraf olarak) ve aynı şekilde vektör (sayısal ifade) haline getirilir.
- Benzerlik Hesaplanır:
Model, kullanıcının sorusu ile belgeler arasındaki anlam benzerliğini ölçer. Bu işlem, örneğin “cosine similarity” gibi yöntemlerle yapılır. En çok benzeyen birkaç belge seçilir (örneğin en alakalı 5 tanesi).
- Belgeler Veri Tabanından Getirilir:
Bu işlemlerin hızlı yapılabilmesi için FAISS, Weaviate, Pinecone gibi özel veritabanı sistemleri kullanılır. Bu sistemler çok sayıda belge arasında saniyeler içinde arama yapılmasını sağlar.
Generator (Metin Üretici)
Retriever tarafından getirilen belgeler, Generator bileşenine aktarılır ve model bu bilgilerle birlikte soruya bir yanıt üretir.
- Belgelerle Birlikte Soru Hazırlanır:
Model, cevabı üretmeden önce soru ile birlikte getirilen belgeleri aynı metin içinde işler. Yani modelin girdi kutusuna hem soru hem de belgeler yazılır. Örneğin:
“Soru: RAG nasıl çalışır?
Belge 1: Retriever, ilgili belgeleri getirir…
Belge 2: Generator bu belgeleri kullanarak yanıt üretir…”
- Yanıt Üretimi:
Model, bu metni kullanarak cevabı oluşturur. Bu aşamada BART, T5 gibi metin üretiminde güçlü transformer modelleri görev alır.
- Bağlama Uygun Yanıt:
Cevap, sadece modelin daha önce öğrendiklerine değil, getirilen belgelerdeki bilgilere de dayalı olarak oluşturulur. Bu sayede yanıt daha anlamlı, detaylı ve güncel olur.
Özetle, RAG mimarisi “önce bilgiyi bul, sonra anlamlı bir şekilde anlat” prensibiyle çalışır. Bu sayede yapay zeka sistemleri çok daha doğru, güvenilir ve kullanıcıya özel yanıtlar verebilir hale gelir.
Nerelerde Karşımıza Çıkıyor?
RAG mimarisi, özellikle kurumsal chatbotlar, dokümantasyon tabanlı destek sistemleri, arama motorları ve özel alana özgü bilgi sistemleri için oldukça kullanışlı. Örneğin, şirketine ait binlerce iç dökümanı bir vektör veritabanına aktarırsan RAG tabanlı bir asistan bu belgeler üzerinden çalışanlara özel cevaplar verebilir.
Retrieval-Augmented Generation, LLM’leri sıradan bilgi robotları olmaktan çıkarıyor. Artık yapay zeka modelleri sadece ezberledikleriyle değil gerektiğinde bilgiye ulaşarak da yanıt verebiliyor. Ve bu, yapay zekanın daha anlamlı, daha güvenilir ve daha faydalı hale gelmesini sağlıyor.