RAG (Retrieval Augmented Generation), büyük dil modellerini özel verilerle zenginleştirerek daha doğru ve güncel yanıtlar üretmeyi sağlıyor.
RAG Nedir?
RAG, LLM'in yanıt üretmeden önce ilgili bilgileri bir veritabanından getirip (retrieve) bu bilgileri kontekst olarak kullanmasıdır. Bu sayede:
- Güncel bilgiler kullanılabilir
- Halüsinasyonlar azalır
- Özel/gizli veriler işlenebilir
RAG Mimarisi
- Indexing: Dokümanları parçala, embedding oluştur
- Retrieval: Sorguya benzer parçaları getir
- Generation: LLM ile yanıt oluştur
Vector Database'ler
- Pinecone: Managed, kolay kullanım
- Weaviate: Open source, hibrit arama
- Milvus: Açık kaynak, ölçeklenebilir
- Chroma: Hafif, embedded kullanım
Uygulama Alanları
- Kurumsal chatbot ve Q&A
- Doküman analizi
- Kod asistanı
- Müşteri destek
Zorluklar
Chunking stratejisi, retrieval kalitesi, context window limitleri, güvenlik.
