RAG (Erişim Destekli Üretim) Gelişmeleri 2. Bölüm

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

Erişim İçin:

https://cbarkinozer.medium.com/rag-eri%C5%9Fim-destekli-%C3%BCretim-geli%C5%9Fmeleri-2-b%C3%B6l%C3%BCm-62b67d96aa6f?source=friends_link&sk=0ce41a2735fc854d07bbf71c4e07a56a

1. Prompt-RAG: Vektör Gömme Olmadan Erişim Destekli Üretim (Prompt-RAG: Vector Embedding Free Retrieval-Augmented Generation)

Prompt-RAG’ın kesinlikle sınırlamaları vardır, ancak seçili durumlarda Prompt-RAG, geleneksel vektör gömme RAG yöntemlerine bir alternatif olarak iyi hizmet verecektir. [https://arxiv.org/pdf/2401.11246]

RAG’nin geleneksel işleyişinde, ilk adım girdi sorgularının vektör gömmelerine dönüştürülmesini içerir. Bu gömmeler , vektörleştirilmiş bir veritabanından ilgili verilerin alınmasında kullanılır. Ardından, RAG’nin üretici bileşeni, alınan harici verileri kullanarak bağlamsal olarak bilgilendirilmiş yanıtlar üretir. Sonuç olarak, hem gömme hem de üretici modeller, RAG’nin etkinliğini belirlemede kilit rol oynar ve doğrudan geri getirme sürecini etkiler. [1]

Önceki görüntü, iki RAG yaklaşımının karşılaştırmalı iş akışlarını göstermektedir. Soldaki (A), bildiğimiz RAG’yi gösterirken, (B) Prompt-RAG…