ChatLab RAG Teknolojisinden Nasıl Yararlanıyor?

ChatLab'de, çevrimiçi etkileşimleri devrim niteliğinde değiştiren akıllı sohbet botları oluşturuyoruz. Bu yeteneklerinin arkasındaki ana itici güç, Retrieval-Augmented Generation (RAG) adlı yenilikçi bir teknolojidir. Bu, sistemimizin temelini oluşturur ve standart sohbetlerin ötesine geçen çözümler sunmamızı sağlar.

Sohbet botları dünyasında iki ana eğitim yöntemi vardır. Farklı chatbot türlerini anlamak, bu eğitim yaklaşımlarının nasıl farklılaştığını görmenize yardımcı olur. İlk yöntem, karmaşık sinir ağlarının yoğun bir şekilde eğitilmesini içerir—bu süreç karmaşık, zaman alıcı ve maliyetlidir. ChatLab'de başarıyla uyguladığımız ikinci yaklaşım ise RAG'dir. Bu yöntem sadece daha basit, daha maliyet etkin ve daha hızlı uygulanabilir olmakla kalmaz, aynı zamanda sohbet botlarımıza sınırsız dış bilgi kaynaklarına—kendi dosyalarınız gibi—erişim sağlar. Bu, son derece hassas, bağlamdan haberdar ve kişiselleştirilmiş yanıtlar üretmemizi sağlar.

RAG teknolojisinin ChatLab'i nasıl güçlendirdiğini daha derinlemesine incelemek için okumaya devam edin!

RAG Tam Olarak Nedir?

Sistemimizin nasıl çalıştığını anlamak için Retrieval-Augmented Generation'a daha yakından bakmak faydalı olacaktır. Bir sohbet botu ile etkileşim kurmak, bir kullanıcının bakış açısından sezgisel görünebilir, ancak çalışma mekanizmalarını kavramak, potansiyelini tam olarak takdir etmenizi sağlar.

Akıllı bir sohbet botu oluşturmak, birden fazla bilimsel disiplinden bilgiye dayanan bir süreçtir. İlk ve en önemli adım, sohbet botunu veri ile beslemektir. ChatLab'de bunu birkaç uygun şekilde sağlıyoruz: web sitesi içeriği yükleyerek, kapsamlı belgeler veya hatta kendi PDF dosyalarınızı yükleyerek. Bilgi tabanını ihtiyaçlarınıza göre özelleştirme olanakları neredeyse sınırsızdır.

Bir sonraki aşama, uzun metinleri daha küçük parçalara (her biri en fazla 600 token) ayırmayı içerir, bu da sistemin bilgiyi verimli bir şekilde işlemesini kolaylaştırır. Veriler yüklendikten ve parçalandıktan sonra, vektör haritalama süreci başlar.

Metin-vektör haritalamanın RAG'nin işlevselliği için kritik olduğunu vurgulamak önemlidir. Güçlü büyük dil modeli (LLM) motorları, bu vektör temsillerini oluşturmakla sorumludur.

Metin Anlamada Vektör Haritalamanın Rolü

Metin vektörleştirme, kelimeleri sayılar listesine dönüştürmek anlamına gelir—benzer anlamlara sahip kelimelerin benzer sayısal temsiller (vektörler) alacak şekilde yapılandırılmıştır. Bu, sohbet botumuzun farklı kelime dizileri arasındaki ilişkileri "anlamasını" sağlar. Örneğin, "büyük" ve "kocaman" kelimeleri çok benzer sayısal listelere dönüştürülürken, "büyük" ve "karınca" tamamen farklı temsiller alacaktır.

Bu sayısal benzerlikleri ve farklılıkları analiz ederek, sohbet botu "kedi" ve "köpek" in "kedi" ve "yeşil" den daha yakından ilişkili olduğunu çıkarabilir.

Vektörler oluşturulduktan sonra, bu bilgiye ait sayısal temsiller, orijinal içerikle birlikte bir vektör veritabanında saklanır. Vektör veritabanı, ilişkili anlamların hızlı bir şekilde alınması için optimize edilmiş vektörleştirilmiş bilginin gelişmiş bir kataloğu olarak işlev görür.

Vektör Veritabanı: Akıllı Bir Bilgi Kütüphanesi

Bir vektör veritabanının nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için, akıllı bir arama sistemine sahip bir kütüphane benzetmesini kullanabiliriz. Her "kitap" (metin parçası), benzersiz bir vektör (bir sayı dizisi) ile "etiketlenir". Bu kod, kitabın yazarını, tarzını ve konusunu temsil eden birçok sayı içerir. Benzer konulara sahip iki kitap, çok benzer kodlara sahip olacaktır.

Bu "kütüphanede", kitaplar, kodlarına göre çok boyutlu bir alanda "raf" lara yerleştirilir. Benzer kodlara sahip kitaplar, aynı kategorideki kitaplar gibi, ancak ince içerik benzerlikleriyle daha da düzenlenmiş olarak birbirine yakın gruplandırılır. Bir soru sorduğunuzda (örneğin, "Çikolatalı kek tarifi nedir?"), bu bir "kod" haline dönüştürülür. Vektör veritabanındaki akıllı arama sistemi, sorgunuzun koduna en yakın eşleşen kodları (metin parçalarını) tarar.

Algoritma, cevabı içermesi en muhtemel "kitapları" (parçaları) hızla belirler. Tüm "kütüphaneyi" aramak yerine, sohbet botu anlam açısından en alakalı bilgi parçalarını anında belirler. Bu, daha hızlı, daha doğru ve bağlam odaklı yanıtlar sağlar.

Bir Soru Sorduğunuzda Ne Olur?

Bir kullanıcı olarak, sohbet botuna bir soru yazdığınızda (örneğin, "Yarın Krakow'da hava nasıl?"), bu soru hemen sohbet botunun bilgisini ham metin formunda karşılaştırılmaz. İlk olarak, soru sayısal bir vektöre haritalanır. Hem sorunuz hem de sohbet botunun tüm bilgi tabanı aynı formatta—vektör haritaları (sayı listeleri) olarak temsil edildiğinden—sohbet botu bunları verimli bir şekilde karşılaştırabilir. Sorgunuzun vektörüne en yakın bilgi parçalarını belirleyerek en iyi yanıtı oluşturmasını sağlar.

RAG Devreye Giriyor

Burada RAG teknolojisi önemli bir rol oynar. RAG sistemi, sorgunuzun vektör temsilini analiz eder ve çok boyutlu alanda ona en yakın olan sayısal listeleri (vektörleri) aramak için vektör veritabanını kullanır. Bu en benzer vektörler, sorunuzla en alakalı orijinal dosya parçalarına işaret eder.

RAG, sorgunuz ile sohbet botunun geniş bilgi tabanı arasında akıllı bir "köprü" gibi davranır. LLM'nin (Büyük Dil Modeli) bir yanıt oluşturması için en çok ihtiyaç duyulan bilgilerin dinamik olarak alınmasını sağlar. Basitçe ifade etmek gerekirse, bir LLM, büyük miktarda metin üzerinde eğitilmiş, doğal dili anlama ve oluşturma yeteneğine sahip gelişmiş bir algoritma ve veri kümesidir. Bu teknoloji hakkında daha fazla bilgi edinmek için ChatGPT'nin gerçekte nasıl çalıştığını öğrenin. LLM'ler soruları yanıtlayabilir ve hatta çeşitli içerikler oluşturabilir.

RAG olmadan, bir LLM yalnızca yerleşik bilgisine güvenmek zorunda kalır, bu da dosyalarınızdaki belirli ayrıntıları içermeyebilir veya güncel olmayabilir. RAG sayesinde, sohbet botu bir soru sorduğunuzda ek dış bilgiye erişim kazanır. Bu taze bilgi, doğru bir şekilde işlenmiş olan yüklediğiniz dosyalardan ve web sayfalarından doğrudan gelir.

RAG Olmadan ve RAG ile Bir Sohbet Botu Arasındaki Fark

Ana fark, bilgiye nasıl erişildiğidir.

Eğitilmiş Bilgi (RAG Olmadan): Bu, ChatLab ile etkileşiminizden önce geniş veri kümeleri üzerinde yoğun eğitim sırasında edinilen LLM'nin "yerleşik" bilgisidir. Bu verilerde yer almayan bir şey hakkında soru sorarsanız, model basitçe yanıtı bilemeyebilir.

Dosyalarınızın Bilgisi (RAG ile Kullanılır): Bu, sohbet botuna sağladığınız benzersiz, özel bilginizdir. RAG, sohbet botunun soruları yanıtlarken bu bilgiye dinamik olarak erişmesini sağlar, genel eğitim bilgisi ile birleştirerek kapsamlı bir yanıt oluşturur. Bu yaklaşım, modern müşteri hizmeti için konuşkan AI'yı güçlendirir.

Bir Benzetme:

Bir LLM'yi, sayısız kitap (eğitim verisi) okumuş ve etkileyici genel bilgiye sahip son derece zeki bir öğrenci olarak hayal edin. Şimdi, onlara ders notlarınızı ve el ilanlarınızı (dosyalarınızı) veriyorsunuz. RAG, bu öğrencinin bir soruyu yanıtlarken notlarınızı hızla kontrol etmesine olanak tanıyan bir sistem gibi davranır, böylece yalnızca tüm o kitaplardan hatırladıklarına güvenmek zorunda kalmaz. Bu geliştirme, daha iyi, daha doğru ve—en önemlisi—daha güncel yanıtlar garanti eder.

RAG sayesinde, sohbet botu, benzersiz verilerinizle bilgisini genişletebilir ve etkileşimlerde aktif olarak kullanabilir. İlk eğitim sırasında öğrendikleriyle sınırlı kalmaz.

Bu nedenle, RAG, sohbet botunun özel bilginiz hakkında soruları yanıtlaması gerektiğinde paha biçilmezdir—genel LLM eğitim verilerinde yer almayan veya halka açık olmayan ayrıntılar.

Soru şu ise: "Uzay hakkında kitapları nerede bulabilirim?", "kütüphaneci" (sohbet botu) "raf aramaya" başlamadan önce, önce sorunuzun "raf dili" ne "çevirisini" yapar—uygun kitap kategorisini belirler. Sorgunuzun vektör haritasını oluşturmak, sorgunuzu sohbet botunun anladığı ve vektör veritabanı aracılığıyla erişebileceği kategorilere kataloglamak gibidir.

Eğitim ve Bilgi Kullanım Aşaması

Daha önce açıklandığı gibi, sorunuz anlamını temsil eden bir sayı listesine dönüştürülür. Sohbet botu daha sonra bilgi parçalarını temsil eden en benzer vektörleri bulmak için vektör veritabanını arar. Vektör temsilleri ne kadar yakınsa, sorunuz ile o bilgi parçaları arasındaki benzerlik o kadar büyük olur.

Sohbet botu, önceden işlenmiş bilgisinin en yakın eşleşen parçalarını—vektörleri sorgunuzun vektör haritasına en yakın olanları—seçer. Önemli olan, ChatLab sorgunuzu analiz ederken sadece sorunun kendisini değil, aynı zamanda şimdiye kadarki tüm konuşmanın bağlamını da dikkate alır. Bu, RAG sisteminin bağlı bilgi kaynaklarından en iyi bilgiyi daha hassas bir şekilde seçmesini sağlar.

Örneğin, önce "en son telefon modelleri" hakkında soru sorarsanız ve ardından "İyi kameraları var mı?" diye devam ederseniz, sohbet botu—konuşma bağlamını hatırlayarak—hala o belirli telefonlardan bahsettiğinizi anlar.

Seçilen bilgi parçaları, orijinal sorunuz ve "Rol ve Davranış" bölümünden gelen talimatlarla birleştirilir. Bu talimatlar, sohbet botu için kişiselleştirilmiş bir yönergeler seti olan prompt olarak da bilinir. Sohbet botunun yanıtının sonunda her zaman bir kaynak bağlantısı eklemesini veya kullanıcıları belirli bir şekilde selamlamasını istiyorsak, bunu prompt'a dahil ederiz.

Bu, ardından sohbet botunun "beyni"—OpenAI, Google veya diğer sağlayıcılardan gelen büyük dil modeli (LLM)—ne iletilen bir artırılmış sorgu oluşturur.

Dil modeli, bu karmaşık bilgi setini analiz eder: prompt, konuşma geçmişi ve kullanıcının sorgusu için alınan bilgi. Ayrıca, LLM, genel dünya bilgisini kullanarak bir yanıt oluşturur. Bu, son derece AI ile kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerini mümkün kılar. Son olarak, rafine edilmiş ve cilalanmış yanıt, ChatLab'in temiz arayüzünde sunulur.

Özet

Bu makalede, sohbet botu işlevselliğinde RAG sisteminin mimarisini—veri girişinden yanıt üretimine kadar—inceledik. RAG, dış bilginin verimli kullanımını sağlayan modern konuşma sistemlerinin temel bir bileşenidir. ChatLab gibi şirketler, bu çığır açan teknolojiyi ürünlerine aktif olarak entegre ederek müşterilere gelişmiş ve akıllı etkileşim yetenekleri sunar.

RAG sistemi bazı teknik karmaşıklıklara sahip olsa da, AI tarafından üretilen metin üzerindeki etkisi tartışılmaz. Google, Microsoft ve Amazon gibi önde gelen teknoloji şirketleri tarafından başarıyla kullanılması, yapay zekanın dinamik evrimindeki önemli rolünü vurgular.

RAG teknolojisini bizzat deneyimlemeye hazır mısınız? ChatLab'ın özelliklerini keşfedin veya bu teknolojiyle güçlendirilmiş kendi AI chatbot'unuzu nasıl oluşturacağınızı öğrenin.