
Retrieval ile Cache Destekli Üretim (CAG vs. RAG)
Yapay zekada Retrieval-Augmented Generation (RAG) ile Cache-Augmented Generation (CAG) arasındaki temel farkları keşfedin. RAG, uyarlanabilir ve doğru yanıtlar ...
Ajantik RAG, akıllı ajanları Bilgi Getirme-Artırılmış Üretim sistemleriyle birleştirerek gelişmiş bilgi getirme için otonom akıl yürütme ve çok adımlı sorgu işleme sağlar.
Ajantik RAG, bilgi getirmeyi geliştirmek için geleneksel RAG sistemlerine akıllı ajanlar entegre ederek otonom sorgu analizi ve stratejik karar verme sağlar. Gerçek zamanlı adaptif sorgu yanıtları, otomatik destek ve kurum içi bilgi yönetimi için kullanılır.
Ajantik Bilgi Getirme-Artırılmış Üretim (RAG), geleneksel RAG sistemine akıllı ajanların entegre edildiği gelişmiş bir yapay zeka çerçevesidir. Geleneksel RAG, büyük dil modellerini (LLM’ler) harici bilgi kaynaklarıyla birleştirerek LLM’e ek bağlam sağlayıp yanıtların doğruluğunu artırır. Ajantik RAG ise bu temelin üzerine inşa edilerek yapay zeka ajanlarının sorguları otonom şekilde analiz etmesini, stratejik kararlar almasını ve çok adımlı akıl yürütme yapmasını mümkün kılar. Bu yaklaşım, sistemlerin farklı veri kümeleri üzerinde karmaşık görevleri yönetmesine olanak tanır ve bilgi getirmede dinamik ve esnek bir yaklaşım sağlar.
Ajan, Doküman Getiricisini kullanır ve belgenin giriş sorgusuyla ilişkili olup olmadığına karar verir
Ajantik RAG, özellikle karmaşık bilgi getirme görevlerinin verimliliğini ve doğruluğunu artırmak için kullanılır. Yapay zeka ajanları sayesinde statik, kural tabanlı sistemlerin ötesine geçilerek gerçek zamanlı planlama ve uygulama yeteneğine sahip akıllı, uyarlanabilir çerçeveler sunar. Bu ajanlar, birden fazla veri kaynağı, harici araç ve API’dan yararlanarak bilgiyi getirir, değerlendirir ve sentezler. Böylece daha kapsamlı ve bağlama duyarlı yanıtlar sağlar.
Ajantik RAG, hem çalışanların hem de müşterilerin doğru bilgiye hızlıca ulaşmasını sağlayarak verimli veri yönetimiyle üretkenliği artırır.
Sorgulara hızlı ve doğru yanıtlar sunarak insan temsilcilerin iş yükünü azaltır ve verimliliği ile yanıt sürelerini iyileştirir.
Kurumlarda kritik bilgiye erişimi kolaylaştırarak çalışanların hızlı ve bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.
Sistem, stratejik girişimler için ilgili verileri sentezleyip sunarak inovasyon ve araştırma çalışmalarını destekler.
Ajantik RAG sistemleri, fonksiyon çağrısı yeteneğine sahip dil modelleri kullanılarak inşa edilebilir. Bu sayede modeller önceden tanımlı araçlarla etkileşime girerek web kaynaklarına erişebilir, alıntı yapabilir, kod çalıştırabilir ve daha fazlasını gerçekleştirebilir.
FlowHunt, DSPy, LangChain ve CrewAI gibi çerçeveler, ajantik RAG sistemlerinin inşasını kolaylaştıran hazır şablonlar ve araçlar sunar. Bu çerçeveler, çoklu ajan sistemleri ve harici kaynakların entegrasyonunu kolaylaştırarak sistemin uyarlanabilirliğini ve verimliliğini artırır.
Ajana, indekslenmiş Belgelerde bulunan belgenin derecelendirilmesini sağlayacak bir araç vermemiz gerekir. İşte bulunan belgeyi sınıflandırmak ve belgenin kullanıcının sorusuna yanıt verip vermediğine karar vermek için örnek bir istem. Bu karara göre Ajan arama istemini yeniden yazıp tekrar arama yapabilir.
Siz, getirilen bir belgenin kullanıcı sorusuna uygunluğunu değerlendiren bir derecelendiricisin.
---
Getirilen belge:
{context}
---
Kullanıcı sorusu: {question}
---
Eğer belge, kullanıcı sorusuyla ilgili anahtar kelime(ler) veya anlamsal anlam içeriyorsa, onu ilgili olarak derecelendirin.
Belgenin soruya uygun olup olmadığını belirtmek için 'evet' veya 'hayır' şeklinde ikili bir puan verin.
Ajantik RAG, yapay zeka teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte gelişimini sürdürüyor. Çok modlu getirme, çok dilli yetenekler ve gelişmiş doğal dil işleme gibi trendler insan-bilgisayar etkileşimini ileriye taşıyor. Bugün temel yönlerini, işleyişini ve uygulamalarını keşfedin!), bu gelişmeler ajantik RAG sistemlerinin farklı sektörlerde uygulanabilirliğini ve etkinliğini artırmayı vaat ediyor.
Kısacası, ajantik RAG yapay zeka tabanlı bilgi getirmede önemli bir sıçramayı temsil eder. Karmaşık sorguların yönetimi ve karar verme süreçlerinin geliştirilmesi için sofistike bir yaklaşım sunar. Uyarlanabilirlik, akıl yürütme ve harici bilgiyi kullanabilme yetenekleriyle, büyük ölçekli ve dinamik bilgi ortamlarıyla çalışan kurumlar için güçlü bir araçtır.
RAG-DDR: Bilgi Getirme-Artırılmış Üretimi Farklanabilir Veri Ödülleriyle Optimize Etmek
Yayın tarihi: 2024-10-17
Bu makale, Büyük Dil Modellerinde (LLM’ler) yanlış bilgi üretimini azaltmak için Farklanabilir Veri Ödülleri (DDR) yöntemini kullanarak Bilgi Getirme-Artırılmış Üretim (RAG) sistemlerinin optimizasyonunu tartışıyor. Çalışma, geleneksel denetimli ince ayar (SFT) yöntemlerinin, RAG modüllerinin fazla uyum göstermesine ve ajanlar arasında farklı veri tercihlerinin göz ardı edilmesine neden olabileceğini vurguluyor. DDR yöntemi, veri tercihlerinin hizalanmasını sağlayarak ve ajanların daha iyi çıktılar üretmesini optimize ederek RAG sistemlerinin performansını artırıyor. Deneyler, özellikle getirilen bilgiye bağımlı olan daha küçük ölçekli LLM’lerde DDR’ın SFT’ye göre önemli ölçüde daha etkili olduğunu gösteriyor. Araştırma ayrıca DDR’ın RAG modülleri arasında veri tercihlerini hizalama ve üretim modülünün bilgi çıkarma etkinliğini artırma konusundaki üstünlüğünü ortaya koyuyor. Daha fazla bilgi edinin.
Graf Kullanarak Ajan Tabanlı Gelişmiş Bir RAG Sisteminin Uygulama Yöntemi Üzerine Bir Çalışma
Yayın tarihi: 2024-09-13
Bu çalışma, mevcut modellerin sınırlamalarını aşarak Grafik teknolojisi kullanan gelişmiş bir RAG sistemi uygulayarak bilgi tabanlı Soru-Cevap sistemlerinin geliştirilmesini araştırıyor. Araştırma, geleneksel RAG sistemlerinde doğruluk kaybı ve gerçek zamanlı veri ekleyememe gibi eksikliklere odaklanıyor. LangGraph’tan yararlanılarak getirilen verilerin güvenilirliği ve sentezi geliştirilerek daha doğru yanıtlar elde ediliyor. Makale, gelişmiş RAG sistemlerinin kurumsal ortamlarda uygulanmasına yönelik ayrıntılı adımlar ve yönergeler sunarak pratik bir kaynak oluşturuyor. Bu yaklaşım, RAG çıktılarında bağlam anlayışını geliştirmeyi ve önyargıları azaltmayı amaçlıyor.
Otomotiv Sektörü PDF Sohbet Botları İçin RAG Tekniklerinin Optimize Edilmesi: Yerel Dağıtımlı Ollama Modelleriyle Bir Vaka Çalışması
Yayın tarihi: 2024-08-12
Bu makale, otomotiv sektöründe çevrimdışı PDF sohbet botları için RAG tekniklerinin optimize edilmesine dair bir vaka çalışması sunuyor ve LLM’lerin düşük performanslı yerel ortamlarda dağıtımına odaklanıyor. Çalışma, sektör özelindeki karmaşık belgelerin işlenmesi, bilgi getirme ve üretim yeteneklerinin geliştirilmesiyle ilgili zorlukları ele alıyor. Optimize edilmiş RAG tekniklerinin endüstriyel ortamlarda verimli ve güvenilir sohbet botları oluşturmadaki başarılı uygulamasını gösteriyor ve üretim ortamlarında bilgi yönetimini iyileştirme potansiyelini vurguluyor. Bulgular, uyarlanmış RAG uygulamalarıyla sohbet botu performansında ve kullanıcı memnuniyetinde önemli iyileşmeler sağlandığına işaret ediyor.
Ajantik RAG, geleneksel Bilgi Getirme-Artırılmış Üretim sistemlerine akıllı ajanların entegre edildiği gelişmiş bir yapay zeka çerçevesidir. Otonom sorgu analizi, stratejik karar verme ve gelişmiş bilgi getirme için çok adımlı akıl yürütme sağlar.
Ajantik RAG, yapay zeka ajanlarını kullanarak sorguları otonom olarak analiz eder, getirme adımlarını planlar, veri kaynağı güvenilirliğini değerlendirir ve bilgileri sentezler. Böylece statik kural tabanlı sistemlere kıyasla daha doğru, bağlama duyarlı ve kapsamlı yanıtlar elde edilir.
Yaygın kullanım alanları arasında gerçek zamanlı adaptif sorgu yanıtları, otomatik destek sistemleri, kurum içi bilgi yönetimi ve çeşitli sektörlerde araştırma ile inovasyon desteği yer alır.
FlowHunt, DSPy, LangChain ve CrewAI gibi çerçeveler, çoklu ajan ağlarının ve harici kaynakların entegrasyonunu kolaylaştıran ajantik RAG sistemleri oluşturmak için hazır şablonlar ve araçlar sunar.
Çok modlu getirme, çok dilli yetenekler ve gelişmiş doğal dil işleme gibi yeni trendler, ajantik RAG sistemlerinin farklı sektörlerde uygulanabilirliğini ve etkinliğini artırmaktadır.
Daha akıllı, uyarlanabilir bilgi getirme ve otomatik destek için ajantik RAG'ın gücünü deneyimleyin. Bugün kendi yapay zeka akışınızı oluşturun.
Yapay zekada Retrieval-Augmented Generation (RAG) ile Cache-Augmented Generation (CAG) arasındaki temel farkları keşfedin. RAG, uyarlanabilir ve doğru yanıtlar ...
Retrieval Augmented Generation (RAG), geleneksel bilgi alma sistemlerini üretken büyük dil modelleri (LLM'ler) ile birleştiren gelişmiş bir yapay zeka çerçevesi...
Ajantik Yapay Zeka, sistemlerin otonom olarak hareket etmesini, kararlar almasını ve karmaşık görevleri minimum insan denetimiyle tamamlamasını sağlayan yapay z...