Çekme (Retrieval) Hattı

Chatbotlar İçin Çekme Hattı Nedir?

Chatbotlar için bir çekme hattı, chatbotların kullanıcı sorgularına yanıt olarak ilgili bilgileri çekmesini, işlemesini ve almasını sağlayan teknik mimari ve süreci ifade eder. Sadece önceden eğitilmiş dil modellerine dayanan basit soru-cevap sistemlerinden farklı olarak, çekme hatları harici bilgi tabanları veya veri kaynaklarını da entegre eder. Bu sayede chatbot, modelin kendi içinde bulunmayan verilerde bile doğru, bağlama duyarlı ve güncel yanıtlar verebilir.

Çekme hattı tipik olarak veri alımı, gömme oluşturma, vektör depolama, bağlam çekme ve yanıt üretimi gibi çoklu bileşenlerden oluşur. Uygulaması genellikle Çekme-Takviyeli Üretim (RAG)’den yararlanır ve bu da veri çekme sistemleri ile Büyük Dil Modelleri (LLM)’nin güçlü yönlerini yanıt üretimi için birleştirir.

Chatbotlarda Çekme Hattı Nasıl Kullanılır?

Çekme hattı, bir chatbotun yeteneklerini aşağıdaki şekillerde geliştirir:

1. Alanına Özel Bilgiye Erişim
   Kullanıcı sorgusuyla ilgili doğru bilgileri almak için harici veritabanları, belgeler veya API’leri sorgulayabilir.
2. Bağlama Duyarlı Yanıtlar Üretme
   Alınan verileri doğal dil üretimiyle birleştirerek tutarlı ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sunar.
3. Güncel Bilgi Sağlama
   Statik dil modellerinin aksine, hat gerçek zamanlı olarak dinamik kaynaklardan bilgi çekebilir.

Bir Çekme Hattının Temel Bileşenleri

1. Belge Alımı
   PDF, metin dosyaları, veritabanları veya API’ler gibi ham verilerin toplanması ve ön işlenmesi. LangChain veya LlamaIndex gibi araçlar, sorunsuz veri alımı için sıklıkla kullanılır.
   Örnek: Müşteri hizmetleri SSS’lerinin veya ürün teknik özelliklerinin sisteme yüklenmesi.

2. Belge Ön İşleme
   Uzun belgeler, semantik olarak anlamlı daha küçük parçalara bölünür. Bu, metni genellikle (örn. 512 token) sınırı olan gömme modellerine uygun hale getirmek için gereklidir.

   Örnek Kod Parçası:

   from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
   text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
   chunks = text_splitter.split_documents(document_list)
   

3. Gömme Oluşturma
   Metin verisi, gömme modelleri ile yüksek boyutlu vektör temsillerine dönüştürülür. Bu gömmeler, verinin anlamsal anlamını sayısal olarak kodlar. Örnek Gömme Modeli: OpenAI’nin text-embedding-ada-002 veya Hugging Face’in e5-large-v2.

4. Vektör Depolama
   Gömmeler, benzerlik aramaları için optimize edilmiş vektör veritabanlarında saklanır. Milvus, Chroma veya PGVector gibi araçlar yaygın olarak kullanılır. Örnek: Ürün açıklamalarının ve gömmelerinin verimli çekme için depolanması.

5. Sorgu İşleme
   Kullanıcı sorgusu alındığında, aynı gömme modeli ile bir sorgu vektörüne dönüştürülür. Bu, saklanan gömmelerle anlamsal benzerlik eşleşmesini sağlar.

   Örnek Kod Parçası:

   query_vector = embedding_model.encode("Product X'in teknik özellikleri nelerdir?")
   retrieved_docs = vector_db.similarity_search(query_vector, k=5)
   

6. Veri Çekme
   Sistem, benzerlik skorlarına (örn. kosinüs benzerliği) göre en alakalı veri parçalarını çeker. Çok modlu çekme sistemleri, daha sağlam sonuçlar için SQL veritabanlarını, bilgi grafiklerini ve vektör aramalarını birleştirebilir.

7. Yanıt Üretimi
   Alınan veriler, kullanıcı sorgusuyla birleştirilerek büyük bir dil modeline (LLM) aktarılır ve son, doğal bir dil yanıtı oluşturulur. Bu adıma genellikle takviyeli üretim denir.

   Örnek Prompt Şablonu:

   prompt_template = """
   Bağlam: {context}
   Soru: {question}
   Lütfen yukarıdaki bağlamı kullanarak ayrıntılı bir yanıt verin.
   """
   

8. Son İşleme ve Doğrulama
   Gelişmiş çekme hatları, çıktıların gerçek ve alakalı olmasını sağlamak için hayal ürünü tespiti, alaka kontrolü veya yanıt puanlaması içerir.

Chatbotlarda Çekme Hatlarının Kullanım Alanları

• Müşteri Desteği
  Chatbotlar, ürün kılavuzlarını, sorun giderme rehberlerini veya SSS’leri çekerek müşteri sorularına anında yanıt verebilir.
  Örnek: Bir chatbotun, müşteri kullanım kılavuzunun ilgili bölümünü çekerek bir yönlendiriciyi sıfırlamasına yardımcı olması.

• Kurumsal Bilgi Yönetimi
  Kurumsal iç chatbotlar, şirketin insan kaynakları politikaları, BT destek dokümantasyonu veya uyum yönergeleri gibi kuruma özgü verilere erişebilir.
  Örnek: Çalışanların iç chatbot üzerinden hastalık izni politikalarını sorması.

• E-Ticaret
  Chatbotlar, ürün detaylarını, kullanıcı yorumlarını veya stok durumunu çekerek kullanıcılara yardımcı olur.
  Örnek: “Ürün Y’nin en önemli özellikleri nelerdir?”

• Sağlık
  Chatbotlar, tıbbi literatür, kılavuzlar veya hasta verilerini çekerek sağlık profesyonellerine veya hastalara yardımcı olur.
  Örnek: Bir chatbotun, ilaç etkileşim uyarılarını bir ilaç veritabanından çekmesi.

• Eğitim ve Araştırma
  Akademik chatbotlar, RAG hatları kullanarak bilimsel makaleleri çeker, soruları yanıtlar veya araştırma bulgularını özetler.
  Örnek: “Bu 2023 iklim değişikliği araştırmasının bulgularını özetler misin?”

• Hukuk ve Uyum
  Chatbotlar, yasal belgeleri, dava kanunlarını veya uyum gerekliliklerini çekerek hukuk profesyonellerine yardımcı olur.
  Örnek: “GDPR düzenlemelerinde son güncelleme nedir?”

Çekme Hattı Uygulama Örnekleri

Örnek 1: PDF Tabanlı Soru-Cevap

Bir şirketin yıllık finansal raporundaki PDF formatındaki soruları yanıtlayan bir chatbot.

Örnek 2: Hibrit Çekme

Bir çalışan sorusunu yanıtlamak için SQL, vektör arama ve bilgi grafiklerini birleştiren bir chatbot.

Çekme Hattı Kullanmanın Faydaları

1. Doğruluk
   Yanıtları alınan gerçek verilere dayandırarak hayal ürünlerini azaltır.
2. Bağlamsal Alaka
   Yanıtları alanına özel verilere göre özelleştirir.
3. Gerçek Zamanlı Güncellemeler
   Chatbotun bilgi tabanını dinamik veri kaynaklarıyla güncel tutar.
4. Maliyet Verimliliği
   Harici verilerle destekleyerek LLM’lerin pahalı ince ayar ihtiyacını azaltır.
5. Şeffaflık
   Chatbot yanıtları için izlenebilir, doğrulanabilir kaynaklar sunar.

Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

1. Gecikme
   Gerçek zamanlı çekme, özellikle çok adımlı hatlarda gecikmelere neden olabilir.
2. Maliyet
   LLM veya vektör veritabanına yapılan artan API çağrıları operasyonel maliyetleri yükseltebilir.
3. Veri Gizliliği
   Özellikle kendi sunucusunda çalışan RAG sistemlerinde hassas veriler güvenli şekilde ele alınmalıdır.
4. Ölçeklenebilirlik
   Büyük ölçekli hatlar, veri çekme veya depolamada darboğazları önlemek için verimli tasarım gerektirir.

Gelecek Trendler

1. Ajan Tabanlı RAG Hatları
   Çok adımlı akıl yürütme ve çekme yapan otonom ajanlar.
2. İnce Ayarlı Gömme Modelleri
   Gelişmiş anlamsal arama için alana özel gömmeler.
3. Çoklu Modlu Veri Entegrasyonu
   Çekmenin metne ek olarak görsel, ses ve videoya da genişletilmesi.

Çekme hatlarından yararlanan chatbotlar, artık statik eğitim verilerinin sınırlarıyla kısıtlanmaz; dinamik, kesin ve bağlama zengin etkileşimler sunabilirler.

Chatbotlar İçin Çekme Hatları Araştırmaları

Çekme hatları, modern chatbot sistemlerinde akıllı ve bağlama duyarlı etkileşimleri mümkün kılarak merkezi bir rol oynar.

• “Lingke: A Fine-grained Multi-turn Chatbot for Customer Service” – Pengfei Zhu vd. (2018)
  Birden fazla dönüşlü konuşmaları yönetmek için bilgi çekmeyi entegre eden Lingke adlı chatbotu tanıtır. Yarı yapılandırılmış belgelerden yanıtlar çıkarmak için gelişmiş hat işleme kullanır ve art arda gerçekleşen etkileşimlerde dikkatli bağlam-yanıt eşleştirmesiyle karmaşık kullanıcı sorgularını yanıtlama yeteneğini önemli ölçüde artırır.
  Makalenin tamamı için tıklayın.

• “FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots” – Rama Akkiraju vd. (2024)
  Çekme-Takviyeli Üretim (RAG) hatları ve Büyük Dil Modelleri (LLM) ile kurumsal düzeyde chatbotlar geliştirmenin zorluklarını ve yöntemlerini inceler. Yazarlar, RAG hat mühendisliğinde Güncellik, Mimari, Maliyet, Test ve Güvenliğe (FACTS çerçevesi) vurgu yapar. Bulguları, LLM’lerin ölçeklenmesinde doğruluk ile gecikme arasındaki dengeyi göstererek güvenli ve yüksek performanslı chatbotlar inşa etme konusunda değerli içgörüler sunar. Makaleyi buradan okuyabilirsiniz.

• “From Questions to Insightful Answers: Building an Informed Chatbot for University Resources” – Subash Neupane vd. (2024)
  Üniversite ortamları için tasarlanmış BARKPLUG V.2 adlı chatbot sistemini sunar. RAG hatları kullanılarak, sistem kampüs kaynakları hakkında doğru ve alanına özel yanıtlar sağlar ve bilgiye erişimi geliştirir. Çalışmada, chatbotun etkinliği RAG Assessment (RAGAS) gibi çerçevelerle değerlendirilmiş ve akademik ortamlardaki kullanılabilirliği gösterilmiştir. Makaleyi buradan okuyabilirsiniz.