RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?
RAG (Retrieval-Augmented Generation), bir yapay zeka modelinin cevap üretmeden önce kurumun kendi belgelerinden ilgili bölümleri bulup getirmesi ve cevabı bunlara dayandırmasıdır. Cevaplar kaynak gösterebilir ve halüsinasyon riski azalır, ancak sıfırlanmaz.
Nasıl çalışır?
- Belgeler ayrıştırılır ve parçalara bölünür.
- Parçalar anlamsal arama için indekslenir (gömme/embedding).
- Kullanıcı soru sorduğunda ilgili parçalar bulunur.
- Model, bu parçaları bağlam olarak alıp cevabı üretir ve kaynağı gösterir.
- Cevap kalitesi bir değerlendirme setiyle düzenli olarak ölçülür.
Nerede kullanılır?
- Kurum içi bilgi tabanı ve politika asistanları
- Müşteri destek asistanları
- Mevzuat ve doküman arama
- Teknik dokümantasyon soru cevap
Dikkat edilecekler
- Cevap kalitesi büyük ölçüde arama (retrieval) kalitesine bağlıdır.
- Erişim yetkileri korunmalı; kullanıcı yalnızca görmeye yetkili olduğu belgelerden cevap almalıdır.
- Belgeler güncellendikçe indeks de yenilenmelidir.
- Halüsinasyon riski azalır ama sıfırlanmaz (Halüsinasyon).
Huaris AI bu konuda ne yapar?
Huaris AI, RAG tabanlı asistanları Özel AI (Custom AI) Çözümleri kapsamında tasarlar; kaynak gösterimi ve değerlendirme testlerini sistemin parçası yapar.
İlgili terimler
Birlikte çalışalım
Süreçlerinizi ve hedeflerinizi dinleyelim, yapay zekanın nerede fayda sağlayabileceğini birlikte değerlendirelim.
E-posta gönderin