RAG (Erişim Destekli Üretim) Gelişmeleri 4. Bölüm

Akademideki RAG Sistemleri araştırmalarında yaşanan son gelişmeleri incelediğimiz serinin dördüncü bölümü.

Erişim İçin:

https://cbarkinozer.medium.com/rag-eri%C5%9Fim-destekli-%C3%BCretim-geli%C5%9Fmeleri-4-b%C3%B6l%C3%BCm-fb4eff2a9d4c?source=friends_link&sk=0988ba98a8c1322f5798349faf7cb8b3

Not: Bu yazıdaki istemler anlaşılırlık amacıyla Türkçe’ye çevirilmiştir mümkünse İngilizce kullanılmaları daha yararlı olacaktır.

İstem RAG’i (Prompt-RAG)

Prompt-RAG bazı sınırlamalara sahip olsa da, belirli durumlarda geleneksel vektör gömme RAG yöntemlerine etkili bir alternatif olarak hizmet verebilir.

RAG’a benzer olan Prompt-RAG, alan-özel uygulamalar için Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) geliştirmek için bir vektör veritabanı ve yerleştirme içermeyen bir strateji sunar. Anlamsal arama ve geri alma için veri parçalama ve vektör yerleştirmeleri gerektiren RAG’ın aksine, Prompt-RAG bu tür süreçlere ihtiyaç duymadan sorunsuz bir şekilde çalışır. [1]

Prompt-RAG Adımları

Prompt-RAG, ön işleme, başlık seçimi ve Erişim Destekli Üretim olmak üzere üç adımdan oluşur.[1]

https://arxiv.org/pdf/2401.11246

Ön işleme