Geleneksel RAG ile Ajans Sal RAG Arasındaki Farklar: AI Ajanlarının Daha Akıllı Olması İçin Dinamik Bilgiye İhtiyacı Neden Var?

Eski bir GPS cihazına güvenmek zorunda kaldınız mı? Belki yeni açılan bir yol ya da aniden meydana gelen bir yol kapanmasıyla ilgili bilgileri bilmiyordur. Bu, sizi hedefinize ulaştırabilir ama en verimli ve doğru şekilde değil.

Yapay zeka ajanları da benzer bir durumla karşılaşıyor: çoğu sabit eğitim verilerine dayanıyor. Bu veriler, yaratıldıklarında güncel olsa da, hızla eskiyebilir. Bu sınırlama, gerçek dünya kullanımında sorunlar yaratabilir:

• Halüsinasyonlar: Ajanlar, inandırıcı gelen yanlış bilgiler üretebilir.
• Eski Bilgiler: En yeni verileri ya da gerçek zamanlı güncellemeleri erişemeyebilirler.
• Bilgi Açıkları: Belirli, özel ya da yeni ortaya çıkan bilgilerden yoksun kalabilirler.
• Güvenlik: Veri izinleri zamanla değişebilir ya da daha önce erişilebilir olan verilerin gizli hale gelmesi mümkündür.

Şimdi, gerçek zamanlı olarak güncellenen bir GPS cihazını hayal edin; her yeni yolu, trafik sıkışıklığını ve kısayolları anında bilmektedir. İşte dynamik bilgi erişimi sayesinde yapay zeka ajanlarının gücü, AI’nın sürekli değişen dünyada nasıl yanıt verebileceğini devrim niteliğinde değiştiriyor.

Yapay Zeka Ajanları Dinamik Bilgiye İhtiyaç Duyuyor

Sade sohbet robotlarının ötesinde, yapay zeka ajanları kendi başlarına çalışmak üzere tasarlanmış sofistike yapay zeka sistemleridir. NVIDIA CEO’su Jensen Huang’ın tanımladığı gibi, yapay zeka ajanları birer “bilgi robotu”dur ve “algılar, akıl yürütür, planlar ve eylemde bulunur.” Problemleri anlamak, plan yapma, çeşitli araçları kullanma ve metinle görseller gibi farklı bilgi türlerini anlama yeteneğine sahiptirler.

Bir AI ajanının temel yetenekleri şunlardır:

• Algılama: Çevresini ve bir durumun bağlamını anlamak.
• Akıl Yürütme: Karmaşık sorunları çözme ve strateji geliştirme.
• Planlama: Hedeflerine ulaşmak için adım adım eylemler oluşturma.
• Eylemde Bulunma: Genellikle çeşitli dijital araçları kullanarak görevleri yerine getirme.

İç şirket belgelerinden dış veritabanlarına kadar, geri alma ile güçlendirilmiş üretim (RAG), bir yapay zeka ajanının dinamik bilgiye erişmesini ve kullanmasını sağlar. Yapay zeka sorgu motoru kullanarak, ajanlarınıza sürekli değişen verilere, hem iç hem de dış kaynaklardan erişim sağlayabilir ve akıl yürütmeyi kullanarak ajanların doğruluğunu ve karar verme yeteneğini artırabilirsiniz. Bu, karmaşık görevlerin güvenle yerine getirilmesine yardımcı olur.

RAG ile Agentic RAG Arasındaki Fark Nedir?

RAG, bir yapay zeka modelinin bir bilgi havuzundan bilgi alarak yanıtını oluşturduğu bir tekniktir. Bu geri alma, üretim sürecini destekler. Geleneksel RAG, hızlı bir sorgulama gibidir; yapay zeka bir bilgi havuzuna sorgu gönderir, bilgi alır ve ardından bir yanıt üretir.

Agentic RAG ise daha dinamik bir yapıdadır. Burada, yapay zeka ajanı bilgiyi alma yöntemini etkin bir şekilde yönetir ve RAG’ı akıl yürütme sürecine entegre eder. Sadece bilgi almakla kalmaz; aynı zamanda sorgularını akıl yürütme ile şekillendirir, RAG’ı gelişmiş bir araç olarak kullanır ve bilgiler üzerinde zamanla yönetim sağlar. Bu zeki yaklaşım, yapay zeka ajanlarının değişen durumlara çok daha iyi uyum sağlamasını mümkün kılar.

Önemli Farklılıklar:

• Geleneksel RAG: Basit – sorgula, al, oluştur. Genellikle daha hızlı ve daha az maliyetlidir.
• Agentic RAG: Dinamik – ajan sorguları, rafine eder, RAG’ı bir araç olarak kullanır, bağlamı zaman içinde yönetir. Araştırma, özetleme ve kod düzeltme gibi asenkron görevler için uygundur.

Sorgu Motorlarının Yapay Zeka Ajanları İçin Sürekli Öğrenmeye Nasıl Olanak Tanıdığı

Bu dinamik bilgi sisteminin temelinde, yapay zeka sorgu motorları vardır. Bunlar, yalnızca temel arama araçları değildir; yapay zeka ajanlarını büyük, çeşitli ve sürekli güncellenen veri kaynaklarına bağlayan güçlü sistemlerdir. Ajanın bilgiye olan ihtiyacı ile organizasyonun geniş, dinamik bilgi havuzları arasında kritik bir köprü işlevi görür.

Yapay zeka sorgu motorları:

• Büyük Verileri Yönetmeye Yetkin: Hem özel hem de kamu kaynaklarından, metin, görsel, video ve yapılandırılmış veriler de dahil olmak üzere büyük miktarlardaki bilgileri almak ve düzenlemek için tasarlanmıştır.
• Kesin Bir Şekilde Geri Alma: En güncel ve alakalı bilgiyi bulmak için çok modlu gömme, vektör arama ve yeniden sıralama gibi gelişmiş teknikleri kullanır.
• Sürekli Öğrenmeyi Sağlama: Yapay zeka ajanının eylemlerinin veya içgörülerinin bilgi havuzunu güncelleyebileceği geri bildirim döngülerini destekler, bu da sürekli iyileşme döngüleri yaratır.
• Anlama Yeteneği: Farklı veri türlerinde alakalı bilgiyi bulmak için belirsiz doğal dil sorgularını yorumlamalarına yardımcı olurlar.

Yapay zeka sorgu motorları, RAG’ın merkezindedir. AI ajanlarının her zaman en taze ve en alakalı bilgiye erişmesini sağlayarak karmaşık karar verme süreçlerinde geliştirilmiş gerçek zamanlı doğruluk sunar.

Akıl Yürütme ile Agentic RAG Sistemi Tasarlamak

Bu süreç, yapay zeka ajanının akıl yürütmesini, yapay zeka sorgu motorunun veri erişimi ile birleştirir.

Agentic RAG iş akışı şu şekildedir:

1. Ajan Veriye İhtiyaç Duyar: Bir yapay zeka ajanı, güncel bilgi gerektiren bir görevi tanımlar (örneğin, gerçek zamanlı bir piyasa analizi).
2. Sorgu Oluşturma: Ajan, spesifik bir sorgu oluşturur ve bunu yapay zeka sorgu motoruna gönderir.
3. Dinamik Bilgi Geri Alma: Yapay zeka sorgu motoru, sürekli güncellenen bilgi havuzunu arar. Alakalı bilgileri (metin, görsel, ses, yapılandırılmış veri) çıkarır ve en ilgili bilgiyi sunmak için önceliklendirir.
4. Bağlamı Zenginleştirme: Bu elde edilen güncel bilgi, ajanın mevcut prompuna eklenir. Bu, LLM için zengin bir bağlam oluşturur.
5. Karar ve Eylemi Geliştirme: LLM, bu yeni, güncel bağlam ile daha doğru bir yanıt sağlar, daha iyi bir plan oluşturur veya daha bilinçli bir karar verir.

RAG’ın Yapay Zeka Ajanlarına Sağladığı Faydalar

RAG ve güçlü yapay zeka sorgu motorları, yapay zeka ajanlarının dinamik bilgi ile başa çıkma yeteneklerini önemli ölçüde artırır.

• Artan Doğruluk: Ajanlar, yanıtlarının doğruluğu sürekli güncellenen ve doğrulanan bilgilere dayanması nedeniyle güvenilir bilgi sağlar. Ayrıca, bu bir defalık bir sorgulama değildir; bir ajan akıl yürütme modelini kullanarak bir cevabın alaka düzeyini kontrol edebilir ve en iyi yanıtı elde edene kadar sorgusunu yeniden yazabilir.
• Gerçek Zamanlı Alaka: En son bilgilere erişim, ajanların güncel bilgileriyle çalışmasını sağlar.
• Gelişmiş Bağlamsal Anlayış: Sorguların daha derin bir kavrayışı, daha kesin ve faydalı yanıtlar doğurur.
• Daha Fazla Uyumluluk: Ajanlar, yeni, gerçek zamanlı verilere dayanarak stratejilerini anında ayarlayabilir, böylece daha esnek hale gelirler.
• Azaltılmış Halüsinasyonlar: Dış, doğrulanabilir verilerin kullanılması, yanlış veya uydurulmuş bilgilerin üretilme olasılığını azaltır.
• Ölçeklenebilir Bilgi: Ajanlar, sürekli güncellenen büyük, çeşitli veri kaynaklarına erişebilir, böylece operasyonel alanlarını genişletebilirler.
• Çok Modluluk: RAG kullanarak grafikler, tablolar ve görsellerde gizli içgörüleri ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
• Geliştirilmiş Güvenlik: RAG kullanarak, erişim izinlerinin merkezi olarak yönetilebileceği özel, özenle seçilmiş kaynaklardan veri çekebiliriz.

Yapay Zeka Ajanı Geliştirme Ekosistemine Destek Olmak

NVIDIA, RAG destekli yapay zeka ajanlarının ve bunların altındaki yapay zeka sorgu motorlarının hızlandırılması için altyapı ve yazılım araçları sağlar.

• AI-Q NVIDIA Blueprint: Dinamik veri kullanan güvenli, ölçeklenebilir ve yüksek performanslı yapay zeka ajanları oluşturmak için açık kaynak referans örneği. Nemotron akıl yürütmesi ve NeMo Retriever modellerinin yanı sıra NeMo Ajan Toolkit gibi çeşitli NVIDIA teknolojilerini entegre eder.
• NVIDIA AI Blueprint for RAG: AI-Q planına dahil edilen RAG planı, LangChain, LlamaIndex ve CrewAI gibi ortak ajan programlama çerçevelerini kullanarak ölçeklenebilir çıkarım ve geri alma hatları oluşturmak için bir tarif sunar. Sürekli güncellenen bilgi kaynakları için tasarlanmıştır ve çok modlu veri, anlamsal arama ve çok dilli yetenekler desteklenir. RAG planı, NVIDIA optimize edilmiş modellere standart bir LangChain arayüzü aracılığıyla hızlı erişim sağlamak için ChatNVIDIA LangChain bağlantılarını kullanır.
• NVIDIA NeMo Retriever: RAG için mikro hizmetler. Yüksek doğrulukta veri çıkarımı, gömme ve yeniden sıralama için yapay zeka sorgu motorları içinde ana bileşenlerdir. Bu bileşenler, NVIDIA GPU’ları için optimize edilmiştir, veri erişimini 15 kat hızlı hale getirirken, %50 daha iyi doğruluk ve %35 daha iyi depolama verimliliği sağlar.
• NVIDIA NeMo Ajan Toolkit: Birden fazla yapay zeka ajanının birlikte çalıştığı sistemleri oluşturmayı ve geliştirmeyi basitleştiren açık kaynaklı bir kütüphanedir. LangChain, CrewAI veya özel kod gibi farklı ajan çerçevelerini bir araya getirerek geliştiricilere detaylı performans izleme sağlar, darboğazları giderir ve maliyetleri azaltır.

NVIDIA, ayrıca yapay zeka sorgu motorları için kurumsal düzeyde sistemler oluşturmak üzere depolama sağlayıcılarına – Dell, NetApp, IBM ve VAST Data – özelleştirilebilir bir referans tasarım olan NVIDIA AI Data Platformu ile katkıda bulunmaktadır. Bu, NVIDIA hızlandırılmış hesaplama (Blackwell GPU’lar gibi), yüksek performanslı ağ (Spectrum-X) ve yazılımı kullanarak, yapay zeka ajanlarının geniş veri setlerine hızlı erişimini ve işlenmesini sağlamak için tasarlanmıştır.

Dinamik Bir Dünya İçin Yapay Zeka Ajanları Geliştirmek

RAG, sağlam yapay zeka sorgu motorları ve sofistike yapay zeka ajanlarının entegrasyonu, yapay zekada önemli bir evrimi işaret ediyor. Bu entegrasyon, yapay zeka sistemlerini statik sınırlamalarının ötesine taşır ve aşağıdakileri mümkün kılar:

• Özel ve kamu kaynaklardan gelen çeşitli, gerçek zamanlı bilgileri erişip kullanabilme.
• Sürekli değişen bilgileri ve durumları sorunsuz bir şekilde adapte olabilme.
• En güncel verilere dayalı daha bilinçli, kesin ve güvenilir kararlar alma.
• Otonom olarak işbirliği yapabilme, dinamik bilgilerle sürekli etkileşimden öğrenme ve iyileşme.

Bu ileri düzey yapay zeka ajanlarının inşası kendi zorluklarıyla birlikte gelse de, araçlar ve çerçeveler hızla olgunlaşmaktadır. Geliştiriciler, dinamik bilgilerin kullanıma sunulmasında RAG ve yapay zeka sorgu motorlarını değerlendirebilir ve her sektörde benzeri görülmemiş zeka ve özerklikle yapay zeka ajanları oluşturabilir.

NVIDIA NeMo Retriever mikro hizmetlerini keşfedin ve yapay zeka sorgu motorlarınızı hızlı, doğru veri geri alma ile güçlendirin. AI Data Platform‘u dağıtımında yardımcı olmak için bir NVIDIA partneri ile bağlantı kurun. Ya da keskin ve yenilikçi yapay zeka ajanları ve RAG sistemleri oluşturmak içinAI-Q ve RAG planlarını kullanarak bugünden başlayabilirsiniz.