Merhaba dostlar!

Geçtiğimiz yazımda, Gemma 1B gibi CPU dostu, küçük yapay zekâ
modellerinin ne kadar büyük işler başarabileceğine ve bunları sunucu
maliyetlerini düşürerek kendi bilgisayarınızda nasıl
çalıştırabileceğinize değinmiştik. Gerçekten de, devasa sistemlere veya
yüksek API ücretlerine boğulmadan kendi çözümlerimizi üretmek mümkün.

Peki, bu küçük ama güçlü modelleri daha da akıllı, daha güncel ve en
önemlisi daha güvenilir hâle getirebileceğimizi söylesem? İşte tam da bu
noktada, yapay zekâ dünyasının gizli kahramanlarından biri devreye
giriyor: RAG (Retrieval Augmented Generation - Geri Getirim Artırılmış
Üretim).

RAG Nedir ve Neden Hayati Önem Taşır?

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) inanılmaz yeteneklere sahip olsa da,
bilgileri yalnızca eğitildikleri veri setleriyle sınırlıdır. Bu durum,
iki temel soruna yol açabilir:

  1. Halüsinasyon (Yanlış Bilgi Üretimi): Model, sorunun cevabını
    eğitim verilerinde bulamazsa, "bilmiyorum" demek yerine en yakın
    tahmini yaparak hatalı cevaplar verebilir.\
  2. Eski veya Eksik Bilgi: Dünya sürekli değişiyor; yasalar, sağlık
    bilgileri, şirket verileri... Eğer modeliniz güncel verilerle
    yeniden eğitilmemişse, size modası geçmiş veya eksik bilgi
    sunabilir.

İşte RAG, tam da bu sorunları çözmek için var! Özetle, RAG
kullanıcının sorusunu alır, önce dış kaynaklarda (web siteleri,
belgeler, notlarınız vb.) arar, bulduğu alakalı bilgileri dil modeline
sunar ve model de bu parçaları kullanarak doğru cevabı üretir. Bu sayede
modeliniz:

  • Halüsinasyon riskini azaltır.\
  • Daha güncel ve doğru bilgiyle yanıt verir.\
  • En güzeli ise, cevabı aldığı kaynağı da size gösterebilir!

Bu, özellikle güvenilirliğin kritik olduğu hukuk, sağlık, finans gibi
alanlarda paha biçilmezdir.

Düşünsenize, bir doktor ilaç prospektüslerini anlık olarak tarayan bir
yapay zekâya soru sorabiliyor ve model, güncel bilgilere dayanarak risk
değerlendirmesi yapabiliyor. Ya da şirketinizin gizli verilerine özel,
güvenli bir dil modeli oluşturabiliyorsunuz. Üstelik, yeni veriler
geldiğinde modeli baştan eğitmeye gerek kalmıyor. Bu da size ciddi
maliyet ve zaman tasarrufu sağlıyor. Küçük, CPU tabanlı modelinizin bile
dışarıdan binlerce sayfalık bilgiye anında erişebilmesi, onun
"küçük"lüğünü ortadan kaldırıyor, değil mi?

RAG mı, Fine-Tuning mi? Ya da Her İkisi mi?

Geçtiğimiz haftalarda belki de kendi modelinizi Fine-Tuning ile
eğittiniz. Fine-Tuning'de, modeli belirli verilerle tekrar eğiterek
belleğine kalıcı bilgiler yüklersiniz. Bu, hızlı yanıt süreleri için
idealdir ve şirketin kültürü, sabit iş süreçleri gibi uzun süre
değişmeyen veriler için çok uygun olabilir.

Ancak sürekli güncellenen veriler (kanunlar, haberler, ürün katalogları)
söz konusu olduğunda, modeli her defasında yeniden eğitmek oldukça
pahalı ve gereksizdir. İşte bu noktada RAG, dinamik ve değişen bilgiler
için çok daha mantıklı bir çözüm sunar.

Peki, en iyi çözüm ne biliyor musunuz? Genellikle hem RAG hem de
Fine-Tuning'i birlikte kullanmak! Şöyle düşünebiliriz: Fine-Tuning ile
modele "nasıl düşüneceğini" öğretir, RAG ile de "güncel kalmasını"
sağlarız. Böylece hem hızlı, hem güvenilir, hem de her zaman doğru
bilgiye sahip bir yapay zekâ elde ederiz.

Peki, RAG Arka Planda Nasıl Çalışıyor?

Uygulama tarafında her şey kolay görünse de (bir link ekleyip soruyu
sormak gibi), arka planda muazzam bir mimari işler. Gelin, bu sihirli
süreci basit adımlarla inceleyelim:

  1. Veri Kaynağı: Başlangıç noktamız, modeli güncel tutmak
    istediğimiz verilerdir. Bu, bir link, TXT, CSV, PDF, ses dosyaları,
    hatta YouTube videosu veya Git deposu bile olabilir.\
  2. Ham Metin Çıkarma ve Temizleme: Öncelikle bu çeşitli
    kaynaklardan anlaşılabilir ham metni çıkarır ve işlenebilir hâle
    getiririz.\
  3. Parçalama (Chunking): Dil modellerinin belirli bir "bağlam
    penceresi" (context window) sınırı vardır. Verimizin tamamını bir
    kerede işleyemeyebilirler. Bu yüzden, işlenmiş metinleri küçük,
    anlamlı parçalara ayırırız. Hatta bu parçalara dosya adı, başlık,
    tarih gibi ek bilgiler de ekleyerek bağlamı güçlendiririz.\
  4. Vektörlere Dönüştürme (Embedding): Bilgisayarlar metinleri
    doğrudan anlamaz. Bu parçaları, bilgisayarın anlayabileceği sayısal
    formlara, yani vektörlere çeviririz. Metinler birbirine benziyorsa,
    vektörleri de uzayda birbirine yakın olur.\
  5. Vektör Veri Tabanında Saklama: Oluşturduğumuz bu vektörleri,
    metadata (ek bilgiler) ile birlikte bir vektör veri tabanında
    saklarız. Neden normal veri tabanı değil? Çünkü vektör veri
    tabanları, sadece kelime eşleşmeleri yerine anlam benzerliğine göre
    arama yapabilir ve doğru sonuçları bulabilir.\
  6. Sorgulama ve Yanıtlama:
    • Kullanıcı bir soru sorduğunda, sistem önce bu soruyu bir vektöre
      çevirir.\
    • Bu soru vektörü, vektör veri tabanındaki tüm parça vektörlerle
      karşılaştırılır ve en benzer parçalar geri getirilir
      (Retrieval).\
    • Soru ve bulunan bu en yakın parçalar, dil modeline birlikte
      gönderilir (Augmentation).\
    • Artık model hem soruyu hem de doğru cevabı bulacağı kaynakları
      görür.\
    • Model, bu parçaları okuyarak sorunun yanıtını üretir ve hatta
      kullandığı referansları da ekler (Generation).

Gördüğün gibi, arka planda oldukça zekice bir işleyiş var!

Daha Akıllı RAG İçin İpuçları

Bu muazzam mimarinin de kendine göre ince ayarları var. Örneğin:

  • Uyarlanabilir Parçalama (Adaptive Chunking): Metni sabit
    uzunlukta değil, paragraf veya başlık gibi anlamlı bölümlere
    ayırmak, bağlamın daha güçlü aktarılmasını sağlar.\
  • Sorgu Genişletme (Query Expansion): Kullanıcı kısa bir soru
    sorduğunda, embeddingi daha zengin hâle getirmek için soruyu eş
    anlamlılar veya alternatif ifadelerle yeniden yazabiliriz.\
  • Yeniden Derecelendirme (Reranking): Bazen ilk aramada alakasız
    parçalar da gelebilir. Daha güçlü bir modelle bu parçaları soruya
    göre yeniden puanlayıp en alakalı olanları seçerek doğruluğu
    artırabiliriz.\
  • Uzun Bağlamlı RAG (Long Context RAG): Gemini gibi modellerin tek
    seferde 1 milyon tokene kadar bağlamı işleyebilmesi sayesinde,
    binlerce sayfalık dokümanları daha büyük parçalar hâlinde bile ele
    alabiliriz.

Sonuç

RAG, yapay zekâ dünyasında bir dönüm noktasıdır. Modelinizi baştan
eğitmek zorunda kalmadan, onu dilediğiniz kaynaktan güncel tutabilir,
halüsinasyonları minimuma indirebilir ve çok daha güvenilir, size özel
çözümler geliştirebilirsiniz.

İster küçük bir Gemma 1B modeli kullanın, ister daha büyük bir modelle
çalışın, RAG sayesinde yapay zekânızı bilgiyle güçlendirmek artık
elinizin altında. Kendi uzmanlık alanlarınızda, bu yöntemle asistanlar
oluşturabilir, hatta bunları başkalarına sunarak yeni değerler
üretebilirsiniz..

Sevgiler.