RAG (Retrieval Augmented Generation)

RAG (Retrieval Augmented Generation) Nedir?

Retrieval Augmented Generation (RAG), doğru ve temellendirilmiş yanıtlar üretmek için bilgi erişimini metin üretimiyle birleştiren bir yapay zekâ mimarisidir. RAG, güncelliğini yitirmiş veya eksik olabilen bir büyük dil modelinin (LLM) yalnızca kendi iç bilgisine güvenmek yerine, harici bir bilgi kaynağından ilgili belgeleri getirir ve üretim sırasında bu bağlamı dil modeline aktarır. Önce getir, sonra üret yaklaşımı, yapay zekâ halüsinasyonunu azalttığı ve yanıtların doğrulanmış, güncel bilgilere dayanmasını sağladığı için modern yapay zekâ destekli müşteri hizmetleri platformlarının temelini oluşturur.

RAG Nasıl Çalışır?

RAG süreci 2 temel aşamada işler: erişim ve üretim.

Erişim aşaması: Bir müşteri soru gönderdiğinde sistem bu soruyu, anlamsal içeriği yakalayan sayısal bir temsil olan yoğun vektör gömmesine (embedding) dönüştürür. Bu gömme, kosinüs benzerliği veya yaklaşık en yakın komşu (ANN) araması gibi benzerlik arama algoritmaları kullanılarak önceden işlenmiş belgelerden (yardım makaleleri, ürün dokümanları, politika sayfaları, geçmiş destek talepleri) oluşan bir vektör indeksiyle karşılaştırılır. En ilgili belge parçaları getirilir ve sıralanır. Gelişmiş uygulamalar, hem anlamsal içeriği hem de ürün kodları veya hata kimlikleri gibi birebir eşleşen terimleri yakalamak için vektör aramasını bilgi grafiği sorgularıyla ve anahtar kelime tabanlı erişimle (hibrit arama) destekler.

Üretim aşaması: Getirilen belge parçaları, bağlam olarak LLM'in prompt'una eklenir. Dil modeli, getirilen bilgileri tutarlı ve doğal dilde bir yanıtta sentezler. Model yalnızca parametrik belleğine değil, gerçek kaynak materyale dayandığı için yanıt olgusal olarak temellendirilmiştir ve belirli belgelere kadar izlenebilir.

Üretim ortamına uygun RAG sistemleri ara adımlar da ekler: erişim kalitesini artırmak için sorgu yeniden yazma, en ilgili parçaları öne çıkarmak için yeniden sıralama ve birden fazla erişim stratejisinin sonuçlarını birleştiren RAG Fusion teknikleri. Bu iyileştirmeler gürültüyü azaltır ve isabeti artırır.

RAG Neden Önemli?

Büyük dil modelleri güçlü üreticilerdir ancak kritik bir sınırlamaları vardır: kulağa doğru gelen ama aslında yanlış olan bilgiler üretebilirler. Buna halüsinasyon denir ve müşteri hizmetlerinde bu, müşteriye yanlış bir faturalandırma politikası, hatalı bir sorun giderme adımı veya var olmayan bir özellik sunmak anlamına gelir. RAG, her yanıtı getirilen kanıtlara dayandırarak bu sorunu çözer.

Lewis ve arkadaşlarının (2020) NeurIPS'te yayımlanan temel RAG makalesi, önceden eğitilmiş bir dil modelini harici belgeler üzerinde çalışan nöral bir erişim bileşeniyle birleştirmenin, yalnızca parametrik modellere kıyasla daha spesifik, çeşitli ve olgusal çıktılar ürettiğini gösterdi. Bu mimari, arXiv'deki orijinal RAG araştırmasında belgelendiği üzere, o zamandan bu yana bilgi yoğun yapay zekâ uygulamalarının standardı hâline geldi.

Müşteri hizmetleri açısından RAG'in etkisi doğrudandır. Yapay zekâ ajanı kaynaklarını gösterebilir, destek ekipleri doğruluğu teyit edebilir ve müşteriler modelin tahminine değil, şirketin gerçek bilgisine dayalı yanıtlar alır. RAG, yapay zekâyı güncel tutmayı da kolaylaştırır: belge indeksini güncellediğinizde yapay zekâ, yeniden eğitime gerek kalmadan yeni bilgileri anında yansıtır.

Kullanım Alanları ve Uygulamalar

RAG, sektörler genelinde doğru yapay zekâ desteğinin teknik omurgasıdır:

• Müşteri desteği: Müşteri sorularına net yanıtlar üretmek için yardım makalelerinin, ürün dokümantasyonunun ve hesap verilerinin getirilmesi
• Kurum içi bilgi yönetimi: Çalışanların Confluence, Notion, Google Drive ve diğer depolarda doğal dille sorgulama yapabilmesi
• Uyum ve regüle sektörler: Her yapay zekâ yanıtının onaylı politika belgelerine dayandırılması ve denetim için atıf kayıtlarının tutulması
• Teknik sorun giderme: SaaS desteği etkileşimlerine rehberlik etmek için hata dokümantasyonunun, API referanslarının ve geçmiş çözüm örüntülerinin getirilmesi
• Çok dilli destek: Kaynak belgelerin bir dilde getirilip yanıtların müşterinin tercih ettiği dilde üretilmesi

Maven Avantajı

Maven AGI platformu, gelişmiş bir RAG mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Agent Maven, 100'den fazla bağlı veri kaynağında yoğun vektör gömmelerini yapılandırılmış bilgi grafiği sorgularıyla birleştiren hibrit arama kullanır. Çok aşamalı yeniden sıralama ve bağlam birleştirme, en ilgili bilginin üretim katmanına ulaşmasını sağlayarak doğru ve eksiksiz yanıtlar üretir.

Bir PropTech şirketi olan Enumerate, Maven AGI ile %91 çözüm oranına ulaştı. Bu doğruluk düzeyi ancak Maven'ın RAG sürecinin, LLM'in parametrik belleğinden değil şirketin kendi bilgi tabanından ve ürün sistemlerinden doğrulanmış bilgileri getirmesiyle mümkündür; böylece yapay zekâ desteğine duyulan güveni zedeleyen halüsinasyon riski ortadan kalkar.

78 milyon $ yatırım almış olan Maven AGI, RAG'i temel bir katman olarak ele alır. Agent Maven'ın ürettiği her yanıt, getirilen kanıtlara dayanır ve şeffaflık için kaynak atıfları içerir. K1x gibi Maven müşterilerinin %80 çözüm oranına (önceki yapay zekâya göre 10 kat) ulaşması ve Papaya Pay'in %90 otonom çözüm elde etmesinin nedeni budur. Daha fazla bilgi için IBM Research'ün Retrieval Augmented Generation yazısına göz atabilir veya hibrit erişimin nasıl geliştiğini bilgi grafikleriyle RAG üzerine güncel araştırmada inceleyebilirsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

RAG yapay zekâ halüsinasyonunu nasıl azaltır?

RAG, dil modelinin çıktısını yalnızca iç parametrelere dayandırmak yerine getirilen kaynak belgelere bağlayarak halüsinasyonu azaltır. Model, belirli ve doğrulanmış metin pasajlarından yararlanır. Getirilen bağlam yanıtı içermiyorsa, iyi tasarlanmış RAG sistemleri bir yanıt uydurmak yerine bu boşluğu kabul eder.

Vektör gömmeleri nedir ve RAG için neden önemlidir?

Vektör gömmeleri, metnin anlamsal içeriğini yakalayan sayısal temsillerdir. "İade" kelimesi ile "paramı geri almak" ifadesi ortak hiçbir kelime içermese de benzer gömmelere sahip olur. RAG'de gömmeler anlamsal aramayı mümkün kılar: sistem yalnızca anahtar kelime eşleşmelerini değil, kavramsal olarak ilgili belgeleri bulur. RAG'i konuşmaya dayalı yapay zekâ için geleneksel aramadan çok daha etkili kılan da budur.

RAG, dil modelinin yeniden eğitilmesini gerektirir mi?

Hayır. RAG'in temel avantajlarından biri, bilgiler değiştiğinde dil modelinin yeniden eğitilmesine gerek olmamasıdır. Ekipler belge indeksini günceller ve erişim katmanı üretim sırasında güncel bilgiyi anında sunar. Bu da RAG'i, dokümantasyonun sık değiştiği SaaS desteği gibi hızlı değişen ortamlar için ideal kılar.

RAG sisteminde hibrit arama nedir?

Hibrit arama, vektör tabanlı anlamsal aramayı anahtar kelime tabanlı (BM25 veya benzeri) erişimle birleştirir. Vektör araması anlamı ve niyeti kavramada öne çıkarken, anahtar kelime araması ürün kodları ve hata kimlikleri gibi birebir eşleşmelerde daha başarılıdır. İkisinin birleşimi, sorgu ister sohbet tarzında ister çok spesifik olsun, RAG sürecinin ilgili sonuçları getirmesini sağlar. Maven AGI, bu hibrit yaklaşımı kurumsal yapay zekâ desteği platformunun tamamında kullanır.