Neden RAG olmadan sadece bir dil modeli kullanmıyoruz?

RAG olmadan model ne güncel fiyatlarını ne de dahili süreçlerini bilir ve şüphe durumunda yanıt uydurur. RAG onu doğrulanmış içeriklere bağlar.

RAG yanıtları ne kadar güncel?

Bilgi tabanı kadar güncel. Bir web sayfası yeniden okunduğunda bot yeniden eğitilmeden yeni içerikleri hemen kullanır.

Sözlük

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Bir dil modelinin yanıt vermeden önce bir bilgi tabanından ilgili içerikleri çektiği yöntem.

Tanım

Retrieval-Augmented Generation iki adımı birleştirir: Önce bir soruya uygun metin bölümleri bilgi tabanında aranır (Retrieval). Ardından bir dil modeli yanıtı yalnızca bu metin bölümlerine dayanarak yazar (Generation).

Neden önemli

Dil modelleri tek başına halüsinasyona eğilimlidir: Akla yatkın görünen ama yanlış gerçekler uydururlar. RAG modeli doğrulanmış içeriklere bağlar. Yanıt bir kaynak gösterebilir ve güncel kalır, çünkü bilgi tabanı modelden bağımsız olarak yönetilir.

Uygulamada

Dialina tüm üretken yanıtlar için RAG kullanır. Knowledge Base, her soruda taranan web sitelerini, PDF'leri ve belgeleri içerir.

Uygulamadan örnek

Bir sigorta şirketine şu soru geliyor: „Konut sigortamda cam kırılması dahil mi?“ Sistem tarife koşullarından uygun paragrafları arar, bunları dil modeline verir ve internetten genel bilgi yerine tam olarak bu koşullara atıf yapan bir yanıt alır.

RAG hakkında sık sorulan sorular

Neden RAG olmadan sadece bir dil modeli kullanmıyoruz?: RAG olmadan model ne güncel fiyatlarını ne de dahili süreçlerini bilir ve şüphe durumunda yanıt uydurur. RAG onu doğrulanmış içeriklere bağlar.
RAG yanıtları ne kadar güncel?: Bilgi tabanı kadar güncel. Bir web sayfası yeniden okunduğunda bot yeniden eğitilmeden yeni içerikleri hemen kullanır.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) kavramını uygulamada gör

Dialina'nın bunu şirketin için nasıl uyguladığını 30 dakikada gösteriyoruz.

Demo planla