RAG Sistemleri Nasıl Çalışır?

Büyük dil modelleri her soruyu yalnızca eğitim sırasında öğrendikleri genel bilgilerle yanıtlamak zorunda değildir. Bazı sistemler, kullanıcıya yanıt vermeden önce ilgili kaynaklara başvurur ve bulunan bilgileri yanıt oluşturma sürecine dahil eder.

Bu yaklaşım RAG olarak adlandırılır.

RAG sistemleri, bilgiye ulaşma ile yanıt üretme aşamalarını tek bir akışta birleştirir. Sistem önce kullanıcının sorusuyla ilişkili içerikleri bulur, ardından seçilen bilgileri modele bağlam olarak verir. Model de yanıtını bu bağlamdan yararlanarak oluşturur.

Temel akış şöyledir:

Soru → Retrieval → Bağlam oluşturma → Generation → Yanıt

RAG Sistemleri Bilgi Getirme ve Yanıt Üretimini Birleştirir

RAG sistemleri, kullanıcının sorusuyla ilişkili bilgileri bulup bu bilgileri üretken yapay zekâ modelinin yanıt üretim sürecine dahil eden yapılardır.

Böylece model yalnızca kendi genel bilgi tabanına dayanmak yerine, belirli dokümanlardan, bilgi tabanlarından veya diğer erişilebilir kaynaklardan gelen içerikleri de kullanabilir.

RAG’in ayırt edici özelliği yalnızca bilgi bulması değildir. Bulunan bilginin üretken model tarafından işlenmesi ve kullanıcıya anlaşılır bir yanıt hâlinde sunulmasıdır.

RAG Ne Demektir?

RAG, Retrieval-Augmented Generation ifadesinin kısaltmasıdır.

Türkçede bilgi getirme destekli üretim veya retrieval ile desteklenen üretim şeklinde düşünülebilir.

Kavram iki temel bileşenden oluşur:

• Retrieval: Soruyla ilişkili bilgilerin bulunması
• Generation: Bulunan bilgilerden yararlanılarak yanıt üretilmesi

RAG, bu iki aşamayı tek sistem içinde bir araya getirir.

Retrieval, RAG sisteminin bilgi bulma katmanıdır. RAG ise bu bilginin üretken model tarafından yanıt oluşturmak için kullanıldığı daha geniş yapıdır.

RAG Neden Ortaya Çıktı?

Büyük dil modelleri çok büyük miktarda metin üzerinden eğitilir. Ancak bu durum, her güncel veya kuruma özel bilgiye sahip oldukları anlamına gelmez.

Bir modelin eğitim verisinde şu bilgiler bulunmayabilir:

• Bir şirketin güncel iade politikası
• Yeni yayımlanmış ürün belgeleri
• Kurum içi süreç ve prosedürler
• Değişen fiyatlandırma koşulları
• Yalnızca belirli çalışanların erişebildiği dokümanlar

Bu tür soruların yalnızca genel model bilgisiyle yanıtlanması yetersiz veya hatalı sonuçlara yol açabilir.

RAG, modelin yanıt üretmeden önce ilgili kaynaklara başvurmasını sağlayarak özellikle güncel veya kuruma özel bilgi gerektiren sorularda kullanışlı bir yaklaşım sunar.

RAG Akışı Hangi Aşamalardan Oluşur?

Bir RAG sistemi genellikle kullanıcının sorusunu alır, bu soruyla ilişkili bilgileri arar, uygun parçaları seçer ve bu parçaları modelin kullanabileceği bir bağlama dönüştürür.

Model daha sonra bu bağlamdan yararlanarak yanıt üretir.

Bu aşamalar aynı sistem içinde çok kısa sürede gerçekleşebilir. Kullanıcı yalnızca sorusunu ve nihai yanıtı görse de arka planda bilgi seçimi, bağlam oluşturma ve metin üretimi gibi farklı katmanlar çalışır.

Sorgunun Yorumlanması

RAG akışı kullanıcının sorusuyla başlar. Sistem önce sorunun hangi bilgi ihtiyacını taşıdığını anlamaya çalışır. Çünkü benzer kelimeler içeren iki soru, farklı türde kaynaklara ihtiyaç duyabilir.

Örneğin “Üyeliğimi nasıl iptal edebilirim?” sorusu genel bir açıklamadan çok, belirli bir ürünün veya hizmetin güncel üyelik politikasını gerektirir.

Buna karşılık “Abonelik modeli nedir?” sorusu genel model bilgisiyle yanıtlanabilecek kavramsal bir sorudur.

RAG sisteminin ilk görevi, sorgunun genel bilgi mi yoksa belirli bir kaynağa bağlı içerik mi gerektirdiğini ayırt etmektir.

İlgili Bilgilerin Bulunması

Sistem, sorguyu yorumladıktan sonra ilgili bilgi parçalarını arar. Bu aşama RAG’in retrieval katmanıdır. Bilgi; web sayfaları, yardım merkezi içerikleri, ürün belgeleri veya kurum içi bilgi tabanları gibi kaynaklardan getirilebilir.

Buradaki amaç mümkün olan en fazla içeriği bulmak değil, soruyla en güçlü ilişkiyi kuran parçaları seçmektir. Örneğin kullanıcı iade süresini soruyorsa, sistemin markanın genel “Hakkımızda” sayfasını değil, güncel iade politikasındaki ilgili bölümü bulması gerekir.

Retrieval sürecinin ayrıntıları ile ilgili bilgiye Retrieval Nedir? içeriğimizden ulaşabilirsiniz.

Bağlamın Modele Verilmesi

Bulunan bilgiler doğrudan kullanıcıya gösterilmek zorunda değildir. RAG sisteminde seçilen parçalar, modelin yanıt üretirken kullanabileceği bağlama dönüştürülür.

Bu bağlam çoğunlukla şunları içerir:

• Kullanıcının sorusu
• Soruyla ilişkili doküman parçaları
• Gerekli sistem talimatları
• Yanıtın kapsamını belirleyen ek bilgiler

Model, kendisine verilen bu içerik üzerinden yanıt üretir. Bağlamın kalitesi burada kritik hâle gelir. Soruyla zayıf ilişkili, eksik veya çelişkili bilgiler modele verildiğinde üretilen yanıt da aynı sorunları taşıyabilir.

Yanıtın Oluşturulması

Generation aşamasında model, kendisine sunulan bağlamı kullanarak kullanıcıya anlaşılır bir yanıt oluşturur. Modelin görevi yalnızca bulunan parçaları art arda sıralamak değildir. İlgili bilgileri bir araya getirir, doğal dilde düzenler ve sorunun biçimine uygun bir yanıt üretir.

Örneğin müşteri destek botuna iade süresi sorulduğunda model, politika dokümanındaki ilgili kısmı kullanıcıya şu şekilde aktarabilir:

“Ürünü teslim aldıktan sonra 14 gün içinde iade talebi oluşturabilirsiniz. İade sürecini hesabınızdaki siparişler bölümünden başlatmanız gerekir.”

Burada retrieval doğru politika bilgisini bulur. Generation ise bu bilgiyi kullanıcıya açık ve kullanılabilir bir yanıt hâline getirir.

Retrieval ve Generation RAG İçinde Nasıl Ayrılır?

RAG’i anlamak için retrieval ve generation aşamalarını birbirinden ayırmak gerekir:

Retrieval bilgiyi bulur. Generation ise bulunan bilgiyi kullanarak yanıt oluşturur. RAG, bu iki görevi tek bir sistem akışında birleştirir.

Bu ayrım önemlidir. Çünkü retrieval tek başına yeni bir yanıt oluşturmaz, yalnızca gerekli bilgiyi getirir. Generation ise bağlam olmadan modelin genel bilgisine dayanabilir.

RAG bu iki aşama arasında köprü kurar.

Retrieval RAG’in Bilgi Bulma Katmanıdır

Retrieval katmanı, kullanıcının sorusuyla ilişkili bilgi parçalarını belirler.

Bu katmanın görevi:

• Uygun kaynakları aramak
• İlgili dokümanları bulmak
• Soruyla eşleşen parçaları seçmek
• Modele verilecek bilgi kümesini oluşturmak

Retrieval’ın doğru çalışması, modelin hangi bilgiyle karşılaşacağını belirler. Yanlış kaynak seçildiğinde generation aşaması iyi çalışsa bile sonuç sorunlu olabilir.

Generation RAG’in Yanıt Üretme Katmanıdır

Generation katmanı, retrieval tarafından getirilen bilgileri kullanarak yanıt oluşturur.

Bu aşamada yanıtın:

• Dili
• Açıklama biçimi
• Uzunluğu
• Yapısı
• Kullanıcı sorusuna uyumu

şekillenir.

Generation, kaynağı değiştirmek veya hatalı bilgiyi otomatik olarak düzeltmek için değil, sağlanan bağlamı kullanılabilir bir yanıt hâline getirmek için çalışır.

RAG ile Klasik LLM Yanıtı Arasındaki Fark Nedir?

Klasik LLM yanıtı çoğunlukla modelin eğitim sürecinde öğrendiği genel bilgilere dayanır. RAG destekli yanıtta ise model, üretim öncesinde getirilen ilgili kaynakları da kullanabilir.

Bu fark, RAG’in klasik LLM yaklaşımından tamamen farklı bir model olduğu anlamına gelmez. Çoğu durumda aynı üretken model kullanılabilir. Değişen şey, modele yanıt üretmeden önce ek bağlam sağlanmasıdır.

RAG Güncel Bilgi Sorununu Nasıl Azaltır?

Modelin eğitim verisi belirli bir tarihte sona erebilir. Buna karşılık ürün bilgileri, fiyatlar, kullanım koşulları ve kurumsal politikalar değişmeye devam eder. RAG sistemi, güncel dokümanlara erişebildiğinde modelin bu bilgileri yanıt sırasında kullanmasını sağlayabilir.

Örneğin bir müşteri, ürünün güncel garanti süresini sorduğunda sistem eski genel bilgiyi kullanmak yerine markanın son garanti belgesine başvurabilir.

Ancak burada önemli bir sınır vardır: Kaynak güncel değilse RAG sistemi de eski bilgiyi kullanabilir. RAG güncellik sorununu ancak eriştiği içerikler güncel tutulduğunda azaltır.

RAG Kurumsal Bilgiyle Nasıl Çalışır?

Kurumsal bilgilerin büyük bölümü genel model eğitiminde bulunmaz.

Bunlar arasında şunlar yer alabilir:

• İnsan kaynakları politikaları
• İç prosedürler
• Proje dokümanları
• Ürün kılavuzları
• Teknik belgeler
• Yardım merkezi içerikleri
• Sık sorulan sorular

Bir kurum içi bilgi asistanı, çalışanın izin politikasına ilişkin sorusunu yanıtlamadan önce ilgili insan kaynakları dokümanını bulabilir. Ardından bu içeriği modele bağlam olarak vererek kuruma özel yanıt oluşturabilir.

Bu yapı, genel amaçlı bir modelin kurumsal bilgiyle çalışmasını sağlar. Ancak hangi dokümanların sisteme açıldığı, erişim yetkileri ve içerik güncelliği ayrıca yönetilmelidir.

RAG Sistemlerinde Kaynak Kalitesi Neden Önemlidir?

RAG sisteminin kalitesi yalnızca kullanılan modelin gücüne değil, modele verilen bilginin kalitesine de bağlıdır. Yanlış, eski veya çelişkili kaynaklar kullanıldığında model bu sorunları akıcı bir yanıtın içine taşıyabilir.

Yanlış Kaynak Yanlış Yanıt Üretebilir

Retrieval katmanı soruyla ilgisiz veya hatalı bir dokümanı seçerse model yanlış bağlamla çalışır.

Örneğin güncel iade süresi 14 gün olduğu hâlde sistem eski bir politikadaki 30 günlük süreyi getirirse, model bu bilgiyi güvenli ve akıcı bir dille sunabilir.

Yanıtın düzgün yazılmış olması, bilginin doğru olduğu anlamına gelmez. Bu nedenle RAG sistemlerinde şu kontroller önemlidir:

• Kaynağın doğruluğu
• Yayın veya güncelleme tarihi
• Dokümanın yetkili kaynak olup olmadığı
• Aynı konuda daha güncel bir sürüm bulunup bulunmadığı

Dağınık Dokümanlar Bağlamı Zayıflatır

Aynı konu hakkında farklı dokümanlarda çelişkili açıklamalar bulunması, RAG sisteminin doğru parçayı seçmesini zorlaştırabilir. Örneğin bir ürünün kurulum adımları yardım merkezinde farklı, PDF kılavuzunda farklı ve destek sayfasında farklı anlatılıyorsa sistem bu içerikleri birlikte değerlendirebilir.

Bu durum şu sorunlara yol açabilir:

• Yanlış belgenin seçilmesi
• Birbiriyle çelişen parçaların aynı bağlama eklenmesi
• Yanıtın belirsizleşmesi
• Eski bilginin yeni bilgiyle karışması

Kurumsal bilgi tabanlarının düzenli, tutarlı ve sürüm kontrollü olması bu nedenle önemlidir.

Güncel Bilgi RAG İçin Neden Kritiktir?

RAG sistemleri eriştikleri kaynakların tarihsel doğruluğunu her zaman kendiliğinden değerlendiremez. Bir doküman erişilebilir durumda olsa bile güncelliğini kaybetmiş olabilir.

Özellikle şu bilgiler düzenli olarak değişebilir:

• Ürün özellikleri
• Fiyatlar
• Politika metinleri
• Teslimat süreleri
• Destek süreçleri
• Teknik gereksinimler

Sistem eski bir kaynağı doğru kaynakmış gibi kullanabilir. Bu nedenle içeriklerin yalnızca yayımlanması değil, düzenli olarak güncellenmesi ve eski sürümlerin açık biçimde ayrıştırılması gerekir.

RAG Sistemleri Nerelerde Kullanılır?

RAG sistemleri, modelin belirli kaynaklardan bilgi alarak yanıt üretmesi gereken birçok senaryoda kullanılabilir.

Özellikle kurumsal bilgi, ürün dokümanları ve değişken içerik gerektiren alanlarda öne çıkar.

Müşteri Destek Botları

Bir müşteri destek botu, iade koşulları, teslimat süreleri veya üyelik politikalarıyla ilgili sorulara yanıt vermeden önce markanın güncel yardım merkezi içeriklerine başvurabilir.

Sistem ilgili politika bölümünü bulur ve kullanıcıya anlaşılır bir yanıt oluşturur. Bu sayede destek botu yalnızca genel açıklamalar yapmak yerine markanın kendi kurallarına dayalı bilgi sunabilir.

Kurum İçi Bilgi Asistanları

Kurum içi bilgi asistanları; çalışan el kitapları, insan kaynakları politikaları, proje dokümanları ve iç prosedürlerle çalışabilir.

Bir çalışan, “Yıllık izin talebi hangi sistem üzerinden oluşturuluyor?” diye sorduğunda asistan ilgili prosedürü bulabilir ve yanıtını bu dokümana göre oluşturabilir.

Bu kullanım alanında erişim yetkileri en az kaynak kalitesi kadar önemlidir. Her kullanıcının her kurumsal dokümana erişmemesi gerekebilir.

Ürün ve Teknik Doküman Asistanları

RAG, teknik ürünlerde doküman erişimini kolaylaştırabilir. Bir ürün asistanı şu kaynaklardan yararlanabilir:

• API belgeleri
• Kurulum rehberleri
• Sürüm notları
• Ürün özellikleri
• Hata giderme dokümanları

Kullanıcı belirli bir entegrasyonun nasıl yapılandırılacağını sorduğunda sistem ilgili teknik parçaları bulup adım adım yanıt oluşturabilir.

AI Search Deneyimleri

AI Search sistemleri yalnızca bağlantı listesi sunmak yerine doğrudan yanıt üretmeyi hedefleyebilir. Bu sistemlerde RAG benzeri akışlar, kullanıcının sorusuyla ilişkili içeriklerin bulunmasını ve yanıt üretiminde kullanılmasını sağlar.

Ancak bir içeriğin RAG sürecinde değerlendirilmesi, mutlaka kullanıcıya gösterileceği veya kaynak olarak belirtileceği anlamına gelmez.

RAG Ne Değildir?

RAG’i doğru anlamak için yalnızca ne yaptığını değil, hangi kavramlarla karıştırılmaması gerektiğini de ayırmak gerekir.

• RAG yalnızca web araması değildir. Kurumsal dokümanlar, veri tabanları ve özel bilgi tabanları üzerinde de çalışabilir.
• RAG doğruluk garantisi vermez. Yanlış veya eski kaynaklar hatalı yanıt üretilmesine yol açabilir.
• RAG citation ile aynı şey değildir. RAG yanıt üretme yaklaşımıdır; citation ise kullanılan kaynağın kullanıcıya gösterilmesiyle ilgilidir.
• RAG LLMO değildir. LLMO, yapay zekâ sistemleri için içerik optimizasyonunu ele alan ayrı bir alandır.
• RAG görünürlük ölçüm yöntemi değildir. AI sistemlerinde görünürlüğün değerlendirilmesi LLM Visibility kapsamında ele alınır.

RAG İçerik Stratejisi İçin Ne Anlama Gelir?

RAG sistemleri, içeriklerin yalnızca yayımlanmış olmasının yeterli olmadığını gösterir. Bir içeriğin belirli bir bilgi ihtiyacına açık yanıt vermesi, doğru sayfa rolüne sahip olması ve kaynak olarak kullanılabilir bir yapı sunması önemlidir.

Bu bakış açısı, içerik stratejisinin yalnızca trafik üretme amacıyla değil, bilgi erişimi açısından da değerlendirilmesini gerektirir.

İçeriklerin Bilgi Rolü Net Olmalıdır

RAG mantığında bir sayfanın değeri, yalnızca yayımlanmış olmasından değil, belirli bir soruya kaynak olabilecek net bilgi taşımasından gelir. Bu nedenle içerik planlanırken sayfanın hangi ana soruya yanıt verdiği, hangi bilgi ihtiyacını karşıladığı ve sitedeki diğer içeriklerden nasıl ayrıldığı netleştirilmelidir.

Bir sayfanın rolü net olmadığında içerik çok sayıda konuya dağılabilir. Bu durum hem kullanıcıların hem de bilgi erişim sistemlerinin sayfanın temel değerini anlamasını zorlaştırabilir.

Dağınık İçerik RAG Sistemleri İçin Sorun Yaratabilir

Çok fazla konunun aynı sayfada ele alınması, belirli bir bilgi ihtiyacıyla eşleşen parçaların zayıflamasına yol açabilir. Benzer biçimde, farklı sayfalarda birbiriyle çelişen açıklamalar bulunması sistemin hangi bilgiyi kullanacağını belirsizleştirebilir.

Bu nedenle içerik yapısında sayfa rolleri ayrılmalı, eski veya çelişkili bilgiler temizlenmeli ve bilgi kümeleri belirli ihtiyaçlara göre planlanmalıdır.

Bu yaklaşım bir LLMO uygulama rehberi değildir. Ancak RAG mantığı, içeriklerin neden yalnızca yayımlanmış metinler olarak değil, kullanılabilir bilgi kaynakları olarak ele alınması gerektiğini gösterir.

Sıkça Sorulan Sorular