RAG Neden Modern AI Sistemlerinin Temeli Haline Geldi?

Yapay zeka modelleri insanların hayatına adımını attığı günden itibaren doğrudan bu yaşamların bir parçası haline geldi. Kolayca insan yaşantısına entegre olan bu sistemlerin zamanla çok önemli iki kusuru olduğu ortaya çıktı. Bu kusurların birisi bilmedikleri konularda dahi çok ikna edici şekilde bilgi uydurabilmeleridir. Bir diğer kusur ise eğitimleri bittikten sonra tamamen gerçek dünyadan kopmalarıdır. Tam da bu aşamada artık devreye RAG mimarisi giriyor.

RAG açılımı Retrieval-Augmented Generation olup bu sistem yapay zekanın ezberci ve güvenilmez tarzını tamamen değiştiriyor. RAG sistemi klasik yapay zeka (AL) modelinin eline her an yararlanabileceği kapsamlı bir kütüphane bırakıyor. Kullanıcı yapay zekaya bir soru yönelttiğinde yapay zeka modeli önce soruyu kendi sisteminde araştırıyor. Daha sonra da kendisine verilen kütüphanede araştırarak kullanıcıya en kusursuz olan verileri sunabiliyor. Özellikle şirketlerin model eğitme maliyetlerini yüksek oranda aşağıya indiren bir sistem olduğu söylenebilir. Yapay zekaya hem güvenli hem de güncel bilgiye ulaşma yeteneği kazandırıyor.

RAG (Retrieval- Augmented Generation) Nedir?

RAG nedir sorusuna yapay zeka modellerinin bilgi sınırlarının genişletilmesine destek veren bir yöntem cevabını verebiliriz. Buna göre geleneksel yapay zeka modelleri yalnızca geçmişte almış oldukları bilgilerle sınırlıydı. Fakat RAG mimarisi bu yapay zeka modellerine zengin bir kütüphane bağlamaktadır. Kullanıcı yapay zekaya soru sorarsa RAG algoritması çalışmaya başlar.

Çalışma mantığı hem basit hem de oldukça anlaşılırdır. Kullanıcının yapay zekaya soru sorması ile süreç başlar. Bu süreçte önce arama motoru gibi çalışan sistem hem kendi veri tabanından hem internetten hem de belgelerden bilgi çeker. Sonra da bu bilgileri yapay zekaların önüne bırakır. Yapay zekanın da tüm bu bilgilere göre bir cevap üretmesini bekler. Bu şekilde hem yapay zeka bilgiyi uyduramaz hem de modelleri sıfırdan üretme problemi ortadan kalkar.

Geleneksel Yapay Zeka Modelleri Hangi Sorunlarla Karşılaşıyor?

Geleneksel yapay zeka modelleri insan hayatında son derece geniş yer edinmeye devam ediyor. Fakat bu yapay zekaların giderek birtakım sorunları olduğu da fark ediliyor. Özellikle iş dünyasında kullanılan yapay zeka modellerinin ortaya çıkardığı sorunlar zaman zaman geri dönüşü zor olumsuzluklara neden olabiliyor. Peki geleneksel yapay zeka modelleri ile ortaya çıkan temel sorunlar neler?

Bilgi uydurma en ciddi sorunlardan biridir. Yapay zeka modelleri bilmedikleri ya da emin olmadıkları konularda bilmiyorum diyebilme kapasitesine pek sahip değiller. Doğrudan cevap vermeye odaklanan sistemlerdir. Bu nedenle yanlış olsa da akla mantıklı gelen cevabı verirler.

Yapay zeka modellerinin en büyük sorunlarından birisi de yalnızca eğitildikleri güne kadar olan bilgilerle sınırlı olmalarıdır. Yani eğitim süreci tamamlanan modeller gerçek dünyadan kopuş yaşarlar.

Modele yeni bilgiler eklemek ise çok ciddi maliyeti beraberinde getirir. Milyonlarca dolarlık işlemci gücü gerektirebilen sistemlerden bahsetmek mümkündür.

Veri güvenliği ve gizlilik riskleri de dikkate alındığında şirketlerin özel evraklarını bu tarz ortamlara yüklemek güvenlik açığı meydana getirebilir.

Yapay zekaların en büyük problemlerinden birisi de bilgiyi ürettikten sonra kaynak bir doküman göstermemeleridir. Bu da bilginin akademik ve kurumsal alanda kullanılamamasına neden olur.

RAG Sistemi Nasıl Çalışıyor?

RAG sistemi ise geleneksel yapay zekalardan çok daha farklı bir sistemle çalışıyor. Hatta bu yapay zeka sistemlerinin tüm açıklarını kapatıyor demek de mümkündür. Yapay zeka bu sistemle birlikte kendisine sorulan soruların yanıtlarını ezbere bilmek zorunda kalmıyor. Aksine karşısına açılan bir kitaptan okuyor gibi bir sistem ortaya çıkar.

Sistem çalışmaya başlamadan önce şirkete ya da belirli bir alana yönelik tüm veriler ve PDF’ler veri tabanlarına aktarılır. Bu süreçte yapay zekanın anlayabileceği bir dile çevrim yapılır. Daha sonra ise özel vektör yardımı ile bu veriler sistemde saklanır. Bu şekilde tüm belgeler ve bilgiler anlam olarak arşive alınmış olur. ikinci adımda ise ilgili bilginin bulunarak getirilmesi vardır. Kullanıcı yapay zekaya bir soru sorunca RAG sistemi soruyu detaylıca analiz eder. Daha sonra ise vektör veri tabanına inerek soruyla ilgili anlamsal olarak eşleşen tüm bilgileri alır ve bir yere alır.

RAG mimarisi daha sonra elde ettiği güncel bilgileri büyük dil modeline aktarır. Kullanıcı isteğini ve bilgileri aktardıktan sonra yapay zekanın kendi hafızasındaki bilgileri değil de verdiği bilgileri kullandırarak bir yanıt ister. Yapay zeka aldığı tüm taze bilgileri okur ve kendi dil yeteneğinden yararlanarak kullanıcıya kapsamlı bir cevap sunar.

RAG Avantajları ve Sınırlamaları Neler?

RAG mimarisi avantajları ve sınırlamaları olan bir sistemdir. Her ne kadar iş dünyasını daha verimli hale getirmeyi amaçlasa da kendi içinde birtakım sınırlamaları olduğunu belirtmek gerekiyor. Bu avantajları ve sınırlamaları şu tablodan da görebiliriz:

RAG Mimarisi Avantajları ve Sınırlamaları

RAG Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler

RAG sistemi işletmeler için çok iyi birer asistan haline gelse de bu sistemi kullanırken dikkat etmeniz gereken ufak detaylar bulunuyor. Bu detayları şöyle maddeleyebiliriz:

Sisteme eklenen tüm dokümanlar ne kadar güncel ve düzenli olursa o kadar doğru veri elde edersiniz. Bundan dolayı veri güncellemeye önem vermelisiniz.

Metinleri topluca yapay zekaya vermek mümkün olmaz. Bunları bölümlemek gerekiyor. Metinlerin anlamlı ve orta uzunlukta olması gerekir.

Sistemin şirket içerisindeki her veriyi görmesi engellenmelidir. Bu konuda bir düzene göre hareket etmek gerekiyor.

Şirketlerin verileri sürekli olarak değişir. Sistemin verilerini de bu değişen verilere göre güncellemek gerekir.

---

Özet

RAG, model cevap üretmeden önce güncel/özel bir kaynaktan bilgi “getirir” — böylece halüsinasyon azalır, cevaplar güncel ve doğrulanabilir olur. Kurumsal AI'ın belkemiği bu yüzden RAG.

Sen ne düşünüyorsun? Kendi verinle çalışan bir RAG sistemi kurmak ister miydin, hangi veriyle?

İlgili Yazılar

• Yapay Zeka Halüsinasyonu Neden Oluşur?
• Yapay Zeka Sistemlerinde Hafıza Nasıl Çalışır?