RAG — Geri Getirme Destekli Üretim

Neden RAG?

Büyük dil modelleri, belirli bir kesim tarihine kadar olan genel verilerle eğitilir. Dahili belgelerinizi, ürün kataloğunuzu, en son politikalarınızı veya tescilli araştırmalarınızı bilemezler. RAG, sorgu zamanında verilerinizden en alakalı bağlamı alarak modele yanıt üretmeden önce iletir.

Sonuç: ince ayar maliyeti ve karmaşıklığı olmadan doğru, kaynak gösterilebilir ve güncel yanıtlar.

RAG Mimarisi Bileşenleri

• Belge İşleme Pipeline'ı — PDF'ler, veritabanları, API'ler, wiki'ler ve CRM'ler dahil her kaynaktan belgeleri yükleyin, ayrıştırın, parçalayın ve gömün.
• Vektör Deposu — Ölçekte hızlı semantik benzerlik araması için gömmeleri depolayın ve indeksleyin.
• Geri Getirme Stratejisi — Optimum hassasiyet ve geri çağırma için yoğun geri getirme, seyrek geri getirme (BM25) veya hibrit yaklaşımlar.
• Yeniden Sıralama — LLM'e geçmeden önce en yüksek kaliteli bağlamı öne çıkarmak için çapraz kodlayıcı yeniden sıralama.
• Üretim & Kaynak Atıfı — Kullanıcıların her yanıtı doğrulayabilmesi için kaynak atıfıyla LLM yanıt üretimi.
• Değerlendirme Çerçevesi — Sadakat, alaka ve zemine bağlılığı ölçmek için otomatik RAGAS tabanlı değerlendirme.

Geliştirdiğimiz Kullanım Senaryoları

Gelişmiş RAG Teknikleri

Temel RAG başlangıç için yeterlidir, ancak üretim sistemleri daha fazlasını gerektirir. Şu gelişmiş kalıpları uyguluyoruz:

• → Sorgu ayrıştırma ve çok atlamalı geri getirme ile agentic RAG
• → Alınan parçalardaki gürültüyü azaltmak için bağlamsal sıkıştırma
• → Daha iyi bağlam pencereleri için ebeveyn-çocuk parçalama stratejileri
• → Erişim kontrollü, role göre geri getirme için meta veri filtreleme
• → Tam yeniden gömme olmadan artımlı indeks güncellemeleri