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 ...
5 dakika okuma
RAG
CAG
+5
Belge Derecelendirme
RAG’de belge derecelendirme, belgeleri alaka düzeyi ve kaliteye göre değerlendirir ve sıralar, doğru ve bağlama duyarlı AI yanıtlarını garanti eder.
RAG’ı Anlamak
Retrieval-Augmented Generation (RAG), bilgi getirimine dayalı yöntemler ile üretken dil modellerinin güçlü yönlerini birleştiren gelişmiş bir çerçevedir. Getirim bileşeni, geniş bir veri kümesinden ilgili pasajları belirlerken, üretim bileşeni bu pasajları tutarlı ve bağlama uygun yanıtlar halinde sentezler.
RAG’de Belge Derecelendirmenin Rolü
RAG çerçevesinde belge derecelendirme, üretim için getirilen belgelerin yüksek kalitede ve alakalı olmasını sağlar. Bu, RAG sisteminin genel performansını artırır ve daha doğru, bağlama uygun çıktılar elde edilmesini sağlar. Derecelendirme süreci şu kilit unsurları içerir:
- Alaka Düzeyi: Getirilen belgelerin sorguya uygun olmasını sağlamak.
- Kalite: Belgelerin bütünlük, doğruluk ve güvenilirlik açısından değerlendirilmesi.
- Bağlamsal Uygunluk: Belgelerin, sorgu ve üretilen yanıtın bağlamına uygun olmasını sağlamak.
RAG’de Belge Derecelendirme Nasıl Yapılır?
RAG’de belge derecelendirme, getirilen belgelerin en yüksek kalite ve alaka düzeyine sahip olmasını sağlamak için çeşitli adım ve teknikler içerir. Yaygın yöntemlerden bazıları şunlardır:
- Anahtar Kelime Eşleşmesi: Belgelerin, sorgu anahtar kelimelerinin varlığı ve sıklığına göre derecelendirildiği temel bir tekniktir.
- Anlamsal Benzerlik: Belgelerin sorguya anlamsal olarak uygunluğunu değerlendirmek için sinir ağlarını kullanan gelişmiş yöntemlerdir.
- Sıralama Algoritmaları: Belgeleri çeşitli metriklere göre sıralamak için Dense Passage Retrieval (DPR), Maximal Marginal Relevance (MMR) ve Sentence Window Retrieval gibi algoritmaların kullanılması.
- Yeniden Sıralama: Belgelerin tutarlı ve doğru bir yanıt üretmeye katkı potansiyeline göre Hypothetical Document Embedding (HyDE) ve LLM yeniden sıralama gibi tekniklerle tekrar sıralanması.
RAG’de Belge Derecelendirmenin Uygulamaları
Belge derecelendirme, RAG’in çeşitli uygulamalarında temel öneme sahiptir:
- Özetleme: Daha uzun belgelerin anahtar pasajlarını getirip derecelendirerek özlü özetler oluşturmak.
- Varlık Tanıma: Varlık isimlerini içeren ilgili pasajları belirleyip derecelendirerek adlandırılmış varlıkları çıkarmak.
- İlişki Çıkarımı: En ilgili bilgilere dayanarak pasajları derecelendirip açıklamalar üreterek varlıklar arasındaki ilişkileri belirlemek.
- Konu Modellemesi: Belirli temalarla ilgili pasajları getirip derecelendirerek konuların tutarlı bir şekilde temsil edilmesini sağlamak.
Sıkça sorulan sorular
- RAG'de belge derecelendirme nedir?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) içinde belge derecelendirme, yalnızca en uygun belgelerin yanıt üretimi için kullanılmasını sağlamak amacıyla belgelerin alaka düzeyi ve kalitesine göre değerlendirilmesi ve sıralanmasıdır.
- RAG'de belge derecelendirme nasıl yapılır?
Belge derecelendirme; anahtar kelime eşleşmesi, anlamsal benzerlik analizi, Dense Passage Retrieval (DPR) gibi sıralama algoritmaları ve LLM'ler veya Hypothetical Document Embedding (HyDE) kullanılarak yapılan yeniden sıralama gibi teknikleri içerir.
- Belge derecelendirme yapay zekada neden önemlidir?
Belge derecelendirme, yapay zeka sistemlerinin yalnızca en ilgili ve yüksek kaliteli belgeleri getirmesini ve kullanmasını sağlar; böylece daha doğru, güvenilir ve bağlama uygun yanıtlar elde edilir.
- Belge derecelendirmenin başlıca uygulama alanları nelerdir?
Belge derecelendirme; özetleme, varlık tanıma, ilişki çıkarımı ve konu modellemesi gibi AI sistemlerinde kullanılır ve tüm bu süreçler kesin belge seçimi ve sıralamasından faydalanır.
FlowHunt'ta Belge Derecelendirmeyi Deneyin
Gelişmiş belge derecelendirmenin, AI çözümlerinizde kesin ve bağlama duyarlı yanıtlar sağladığını FlowHunt ile deneyimleyin.
Daha fazla bilgi
Belge Yeniden Sıralama
Belge yeniden sıralama, elde edilen belgelerin bir kullanıcının sorgusuna olan ilgisine göre yeniden düzenlenmesi sürecidir; arama sonuçlarını en ilgili bilgile...
8 dakika okuma
Document Reranking
RAG
+4
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG), geleneksel bilgi alma sistemlerini üretken büyük dil modelleri (LLM'ler) ile birleştiren gelişmiş bir yapay zeka çerçevesi...
3 dakika okuma
RAG
AI
+4