Günlük ve haftalık bültenlerimize katılın, sektördeki lider AI haberleri hakkında en son güncellemeleri ve özel içerikleri alın. Daha Fazla Bilgi
Geniş dil modelleri (LLM’ler) ortaya çıktığında, işletmeler bunları hızlıca iş akışlarına entegre etmeye başladı. Şirketler, Retrieval-Augmented Generation (RAG) tekniğini kullanarak iç veri setlerinden yararlanarak LLM uygulamaları geliştirdiler. Bu yöntem, modellerin ilgili iş bağlamında cevaplar vermesini sağlarken, yanıltıcı bilgilerin de önüne geçti. Bu yaklaşım oldukça başarılı oldu ve kullanıcıların ihtiyaç duyduğu bilgiyi, örneğin bir poliçe maddesi veya devam eden bir projenin detayları gibi, anında bulmalarına yardımcı olan işlevsel chatbotlar ve arama ürünlerinin yükselmesine neden oldu.
Vanilla RAG’ın Problemi
Geleneksel RAG birçok farklı kullanım senaryosunda yaygın olarak kullanılsa da, çalışma şeklinin doğası gereği kimi zaman beklenen sonuçları veremiyor.
Temelde, bir vanilla RAG boru hattı iki ana bileşenden oluşuyor: bir alıcı ve bir üretici. Alıcı bileşeni, kullanıcı sorgusunu alarak benzerlik araması yapar ve en ilgili belgeleri geri getirir. Üretici ise elde edilen verilerle LLM’i bağlayarak anlamlı cevaplar oluşturur. Ancak sorun, birden fazla bilgi kaynağına ihtiyaç duyulduğunda ortaya çıkıyor. Geleneksel RAG sistemleri, LLM’leri yalnızca tek bir bilgi kaynağıyla sınırlı bıraktıkları için daha geniş uygulama alanlarına yayılmalarını engelliyor.
Agentic RAG’ın Avantajları
İşletmeler RAG uygulamalarını geliştirirken karşılaştıkları bu sorunlar, yeni yetenekler araştırmalarına yol açtı. Agentic AI, bellek ve akıl yürütme kabiliyetine sahip LLM tabanlı AI ajanlarının, bir dizi adım planlayarak çeşitli dış araçlarla etkileşim sağlamasına yardımcı olur. Bu, özellikle müşteri hizmetleri gibi alanlarda kullanılmakta olup, RAG boru hattının bileşenlerini entegre etme işlevi de gösterebilir.
AI ajanları, aynı zamanda web araması, hesaplayıcı veya yazılım API’leri gibi çok çeşitli araçlara erişim sağlayarak yalnızca bir bilgi kaynağından bilgi almakla kalmaz. Kullanıcı sorgusuna bağlı olarak, ajan en uygun aracı seçebilir, bilgiyi alır ve bu bilgiyi üretici bileşene yönlendirmeden önce doğrulama yapabilir.
Kolay Kurulum, Ancak Zorluklar Var
Kuruluşlar, vanilla RAG sistemlerinden agentic RAG’a geçiş yapmaya başladı. Bunun sebebi, işlev çağırma kabiliyetine sahip büyük dil modellerinin yaygın hale gelmesi ve DSPy, LangChain, CrewAI gibi ajans çerçevelerinin ortaya çıkmasıdır. Bu çerçeveler, agentic RAG sistemlerinin oluşturulmasını oldukça kolaylaştırmaktadır.
Bu boru hatlarını kurmak için iki ana yöntem bulunmaktadır. Birincisi, çoklu bilgi kaynakları aracılığıyla veri almak ve doğrulamak için tek bir ajan sistemi kullanmaktır. Diğeri ise, bir ustalaştırıcı ajan tarafından yönlendirilen bir dizi uzman ajanın çalıştığı çoklu ajan sistemidir.
Ancak, hangi yöntem kullanılırsa kullanılsın, agentic RAG hala yenidir ve bazen gecikmeler veya güvenilirlik sorunları gibi problemler ile karşılaşabilir. Gerekli olan akıl yürütme kabiliyetlerine bağlı olarak, ajanlar görevlerini tamamlayamayabilir veya tam anlamıyla gerçekleştiremeyebilir.
Yine de, agentic RAG mimarileri, yalnızca bilgi almakla kalmayıp, görevleri yerine getirebilen AI uygulamalarının bir sonraki dalgası için kritik öneme sahiptir. Ekipler, RAG uygulamalarının ilk dalgasını üretime sokarak LLM’lere alıştıkça, yeni teknikler hakkında eğitim kaynakları arayışına girmelidirler.
