LLM'leri yanıtlarını doğrulamaya ve kaynakları dahil etmeye yönlendirin

RIG (Retrieval Interleaved Generation) nedir?

Retrieval Interleaved Generation, ya da kısaca RIG, bilgi bulma ve yanıt oluşturmayı sorunsuz bir şekilde birleştiren son teknoloji bir yapay zeka yöntemidir. Geçmişte, yapay zeka modelleri RAG (Retrieval Augmented Generation) ya da sadece üretim yöntemlerini kullanıyordu; ancak RIG bu süreçleri birleştirerek yapay zekanın doğruluğunu artırır. Getirme ve üretimi iç içe geçirerek, yapay zeka sistemleri daha geniş bir bilgi tabanına erişebilir ve daha hassas, alakalı yanıtlar sunabilir. RIG’in ana amacı hataları azaltmak ve yapay zeka çıktılarının güvenilirliğini artırmaktır; bu da yapay zeka doğruluğunu hassaslaştırmak isteyen geliştiriciler için onu vazgeçilmez kılar. Böylece, Retrieval Interleaved Generation (Bilgi Getirimi İç İçe Geçmiş Üretim), bağlama dayalı yapay zeka yanıtları üretmek için RAG (Retrieval Augmented Generation)’a alternatif olarak ortaya çıkmaktadır.

RIG (Retrieval Interleaved Generation) nasıl çalışır?

RIG’in çalışma şekli şöyledir. Aşağıdaki aşamalar, orijinal blogdan esinlenmiştir; bu blog daha çok Data Commons API’sini kullanan genel kullanım senaryolarına odaklanır. Ancak çoğu kullanım durumunda, hem genel bir [bilgi tabanını (ör. Wikipedia veya Data Commons) hem de kendi verilerinizi kullanmak isteyebilirsiniz. FlowHunt’ta akış gücünü kullanarak kendi bilgi tabanınızdan ve Wikipedia gibi genel bilgi tabanlarından bir RIG sohbet robotunu nasıl oluşturabileceğinizi aşağıda görebilirsiniz.

1. Bir kullanıcı sorgusu bir üreticiye aktarılır, bu üretici ilgili bölümlerin kaynak gösterimiyle örnek bir yanıt üretir. Bu aşamada, üretici iyi bir yanıt üretebilir fakat yanlış veri ve istatistiklerle hayal ürünü de olabilir.

2. Sonraki aşamada, bu çıktıyı alıp her bölümdeki veriyi Wikipedia’ya bağlanarak rafine eden ve ayrıca her bölüm için kaynak ekleyen bir Yapay Zeka Ajanı kullanılır.

Görüldüğü gibi bu yöntem, sohbet botu doğruluğunu önemli ölçüde artırır ve oluşturulan her bölümün bir kaynağı olmasını ve gerçeklere dayanmasını sağlar.

FlowHunt’ta RIG Sohbet Robotu Nasıl Oluşturulur?

İlk Aşamayı Ekleyin (Basit Örnek Yanıt Üreticisi):

Akışın ilk kısmı, Sohbet girişi, bir istem şablonu ve bir üreticiden oluşur. Bunları basitçe birbirine bağlayın. En önemli kısım istem şablonudur. Ben aşağıdakini kullandım:

Kullanıcının sorgusu verildi. Kullanıcının sorgusuna dayalı olarak, sahte veri veya oranlarla en iyi yanıtı üret. Yanıtının farklı bölümlerinin her birinden sonra, ilgili bölümü doğru verilerle rafine etmek ve doğru veriyi almak için hangi kaynağı kullanacağını belirt. Kullanıcının ürününe veya hizmetine özgü özel veri varsa İçsel bilgi kaynağını kullanabileceğini, yoksa genel bilgi kaynağı olarak Wikipedia’yı kullanabileceğini belirt.

Örnek Girdi: Yenilenebilir enerjide en iyi ülkeler hangileridir ve bunu ölçmek için en iyi metrik nedir ve zirvedeki ülke için o ölçüm nedir?
Örnek Çıktı: Yenilenebilir enerjide zirvede olan ülkeler Norveç, İsveç, Portekiz, ABD’dir [Wikipedia’da “Yenilenebilir Enerjide Zirve Ülkeler” araması yap], yenilenebilir enerji için yaygın metrik Kapasite faktörüdür [Wikipedia’da “yenilenebilir enerji için metrik” araması yap], bir numaralı ülkenin kapasite faktörü %20’dir [Wikipedia’da “en büyük kapasite faktörü” araması yap]

Hadi şimdi başlayalım!
Kullanıcı Girdisi: {input}

Burada, üreticinin tam istediğimiz formatta çıktı vermesini sağlamak için Few Shot istemleme kullanıyoruz.

Doğrulama Bölümünü Ekleyin:

Şimdi, örnek yanıt çıktısını doğrulayan ve gerçek kaynaklara göre yanıtı rafine eden ikinci kısmı ekleyin. Burada Wikipedia ve Yapay Zeka Ajanları kullanıyoruz; çünkü Wikipedia’yı Yapay Zeka Ajanlarına bağlamak basit Üreticilere göre daha kolay ve esnektir. Üreticinin çıktısını Yapay Zeka Ajanına bağlayın ve Wikipedia aracını da Yapay Zeka Ajanına bağlayın. İşte Yapay Zeka Ajanı için kullandığım Amaç:

Kullanıcının sorusuna verilen örnek bir yanıt veriliyor. Bu yanıtta yanlış veri olabilir. Belirtilen bölümlerde Wikipedia aracını, belirtilen sorguyla kullanarak Wikipedia bilgisini kullan ve yanıtı rafine et. Her bölümde Wikipedia bağlantısını dahil et. BİLGİYİ ARAÇLARINDAN GETİR VE O BÖLÜMDE YANITI RAFİNE ET. KAYNAK LİNKİNİ O BÖLÜME EKLE, SONUNA DEĞİL.

Aynı şekilde, kendi özel bilgi tabanınıza bağlanarak belge getirebilen Belge Getirici’yi de Yapay Zeka Ajanına ekleyebilirsiniz.

Bu akışı tam olarak buradan deneyebilirsiniz.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)‘i Anlamak

RIG’i tam olarak takdir edebilmek için öncelikle onun öncülü olan Retrieval-Augmented Generation (RAG)’e bakmak faydalı olur. RAG, alakalı verileri getiren sistemlerin ve tutarlı, uygun içerik üreten modellerin güçlü yanlarını birleştirir. RAG’den RIG’e geçiş büyük bir ilerlemedir. RIG sadece veriyi getirip üretmekle kalmaz, aynı zamanda bu süreçleri daha yüksek doğruluk ve verimlilik için iç içe geçirir. Bu, yapay zeka sistemlerinin adım adım anlayış ve çıktısını geliştirmesine olanak tanır; sonuçlar yalnızca doğru değil, aynı zamanda alakalı ve içgörülü olur. Getirme ve üretimi harmanlayarak, yapay zeka sistemleri çok büyük miktarda bilgiden yararlanırken yanıtlarının da tutarlı ve alakalı kalmasını sağlar.

Retrieval Interleaved Generation’ın Geleceği

Retrieval Interleaved Generation’ın (RIG) geleceği umut verici; birçok gelişme ve araştırma yönü ufukta görünüyor. Yapay zeka gelişmeye devam ederken, RIG makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları dünyasının şekillenmesinde kilit bir rol oynayacak. Onun potansiyel etkisi şimdiki yeteneklerin ötesine geçerek, yapay zekanın bilgiyi işleme ve üretme biçimini dönüştürmeyi vaat ediyor. Devam eden araştırmalarla, RIG’in çeşitli yapay zeka çerçevelerine entegrasyonunu daha da geliştirecek yenilikler bekleniyor; bu da daha verimli, doğru ve güvenilir yapay zeka sistemlerine yol açacak. Bu gelişmeler yaşandıkça, RIG’in önemi yalnızca artacak ve yapay zeka doğruluğu ve performansının temel taşlarından biri olarak yerini sağlamlaştıracak.

Sonuç olarak, Retrieval Interleaved Generation, yapay zeka doğruluğu ve verimliliği arayışında önemli bir adımı simgeliyor. Getirme ve üretimi ustaca harmanlayarak, RIG Büyük Dil Modellerinin performansını artırır, çok adımlı muhakemeyi geliştirir ve eğitim ile doğrulama alanlarında heyecan verici olanaklar sunar. Geleceğe bakıldığında, RIG’in sürekli evrimi yeni yapay zeka inovasyonlarını kesinlikle tetikleyecek ve onu daha akıllı, daha güvenilir yapay zeka sistemleri arayışında vazgeçilmez bir araç olarak sağlamlaştıracaktır.