RAG, İngilizce Retrieval-Augmented Generation ifadesinin kısaltmasıdır.

Temel amaç, bir yapay zekâ modelinin cevap vermeden önce dış kaynaklardan ilgili bilgileri bulmasını ve cevabını bu bilgilerden yararlanarak oluşturmasını sağlamaktır.

RAG nasıl çalışır?

Örneğin bir şirketin binlerce sayfalık teknik dokümanı olduğunu düşünelim.

Kullanıcı bir soru sorduğunda sistem önce ilgili doküman bölümlerini arar. Daha sonra bulunan içerikleri dil modeline verir ve cevap bu bağlama göre oluşturulur.

RAG neden kullanılır?

Dil modellerinin eğitim bilgileri güncel olmayabilir veya belirli şirket içi bilgilere erişimleri bulunmayabilir.

RAG, modele güncel veya özel belgelerden bağlam sağlayarak daha ilgili cevaplar üretmeye yardımcı olabilir.

Kısaca: RAG, yapay zekânın cevap üretmeden önce ilgili bilgiyi dış kaynaklardan bulup kullanmasını sağlayan yöntemdir.