SPRINT 03 · 18 DAKİKA
RAG: modelin hafızası değil,
senin güvenilir bağlamın.
Bir LLM, eğitim verisi dışında kalan ya da değişen bilgiyi güvenilir biçimde garanti edemez. RAG, yanıt üretmeden önce doğru belgeleri getirerek bu açığı kapatır.
Retrieve
Kullanıcının sorusuna en yakın kaynak parçalarını bul.
Augment
Bulduğun parçaları, açık kaynak kimliğiyle modele bağlam olarak ver.
Generate
Cevabı kaynaklara yasla; yeterli kanıt yoksa bunu dürüstçe söyle.
RAG, “model her şeyi biliyor” varsayımını bırakıp “cevap hangi kaynaktan geldi?” sorusunu sisteme ekler. Güvenilir AI ürünü burada başlar.
İlk retrieval sözleşmeni yaz.
Aşağıdaki dört alanı içeren mini bir taslak oluştur: kullanıcı sorusu, aranacak kaynak, chunk boyutu ve atıf kuralı.
3 soru · Hazır olduğunda cevapla
01RAG yaklaşımının temel amacı nedir?
02İyi bir chunking stratejisi neyi korumalıdır?
03Hibrit arama hangi iki yaklaşımı birleştirir?