RAG

RAG Nedir?

Retrieval-Augmented Generation (RAG), büyük dil modellerinin (LLM) zayıf noktasını — statik eğitim verisi sınırını — çözmek için tasarlanan bir AI mimarisidir. RAG sistemleri, kullanıcı sorusunu yanıtlamadan önce bir bilgi tabanından ilgili belgeleri veya veri parçacıklarını gerçek zamanlı olarak geri çeker ve bu bağlamı LLM'e aktarır. Model, kendi "hafızasına" değil, sağlanan güncel veriye dayanarak cevap üretir.

Bu yaklaşımın temel avantajları: Halüsinasyon azaltma — Model, eğitim verisi dışı bilgiler için artık tahmin yürütmek zorunda kalmaz. Güncel bilgi — Modelin yeniden eğitilmesine gerek kalmadan bilgi tabanı güncellenebilir. Domain-specificity — Şirket iç verileri, özel belgeler ve ürün katalogları doğrudan entegre edilebilir. Kaynak şeffaflığı — Cevabın kaynağı kullanıcıya gösterilebilir.

RAG Mimarisinin Bileşenleri

Detartech'in RAG projelerinde şu bileşenleri kullanıyoruz: Document Ingestion — PDF, Word, HTML ve veritabanı kayıtları gibi kaynaklar işlenerek metin parçacıklarına (chunk) bölünür. Embedding & Vector Store — Parçacıklar vektör temsillere dönüştürülerek bir vektör veritabanına (pgvector, Pinecone, Qdrant) kaydedilir. Semantic Retrieval — Kullanıcı sorusu vektörleştirilerek en alakalı parçacıklar anlamsal benzerlik arama ile bulunur. Generation — Bulunan bağlam, sistem promptuyla birlikte LLM'e iletilir ve yanıt üretilir.