Temellendirme, bir modelin cevaplarını kendi ezberine değil, doğrulanabilir bir kaynağa (belge, veritabanı, web araması) dayandırmasıdır.
Temellendirme ne demek?
Temellendirilmiş bir cevap hangi bilginin nereden geldiğini gösterebilir ve kaynakta olmayan bilgiyi uydurmaz. RAG, web araması ve araç çağırma temellendirmenin başlıca yollarıdır.
Halüsinasyonu azaltmanın en etkili yöntemlerinden biri olarak kabul edilir.
Yakın kavramlar
RAGRetrieval-Augmented GenerationRAG (erişimle güçlendirilmiş üretim), bir dil modelinin cevap üretmeden önce ilgili bilgileri bir belge kaynağından bulup bu bilgilere dayanarak cevap vermesini sağlayan yöntemdir.Ajanlar, RAG & Araç KullanımıKaynak GöstermeCitationKaynak gösterme, bir yapay zekâ cevabındaki iddiaların hangi belgeden, web sayfasından ya da veriden geldiğinin belirtilmesidir.Ajanlar, RAG & Araç KullanımıHalüsinasyonHallucinationHalüsinasyon, bir yapay zekâ modelinin gerçekte var olmayan ya da yanlış bir bilgiyi kendinden emin bir dille doğruymuş gibi üretmesidir.Dil Modelleri & Üretken YZBilgi Kesim TarihiKnowledge CutoffBilgi kesim tarihi, bir modelin eğitim verisinin bittiği tarihtir; model bu tarihten sonraki olaylar hakkında kendiliğinden bilgi sahibi değildir.Dil Modelleri & Üretken YZBilgi GrafiğiKnowledge GraphBilgi grafiği, kişiler, yerler, kavramlar gibi varlıkları ve aralarındaki ilişkileri düğümler ve bağlantılar hâlinde temsil eden yapılandırılmış bilgi ağıdır.Ajanlar, RAG & Araç KullanımıDerin AraştırmaDeep ResearchDerin araştırma, bir yapay zekâ ajanının bir konuyu onlarca kaynağı tarayarak dakikalar boyunca araştırıp kaynaklı ve kapsamlı bir rapor hazırlamasıdır.Ajanlar, RAG & Araç Kullanımı