Retrieval-Augmented Generation nedir?
Türkçesi: Bilgi Getirmeli Üretim
İngilizcesi: Retrieval-Augmented Generation
Türkçe Okunuşu: ritrivıl ogmıntıd cenıreyşın
İngilizce Okunuşu: rəˈtriː.vəl ɔːɡˈmɛn.tɪd ˈdʒɛn.əˌreɪ.ʃən
Kısaltması: RAG
Dilbilgisi: Bileşik isim (yapay zekâ/Doğal Dil İşleme terimi)
Köken: İngilizce kökenli bir terimdir. “Retrieval” (getirme, alma), “Augmented” (artırılmış) ve “Generation” (üretim) kelimelerinin birleşiminden oluşur. 2020 yılında Facebook AI tarafından popülerleştirilmiştir.
Alakalı Sözcükler: Open-Domain QA, Vector Database, LLM, RAG Pipeline, Context-Aware Generation, Document Indexing, In-Context Learning
Retrieval-Augmented Generation, büyük dil modellerinin dış veri kaynaklarından bilgi getirerek daha doğru, güncel ve bağlama uygun metinler üretmesini sağlayan bir yapay zekâ mimarisidir. Geleneksel dil modelleri yalnızca eğitim verileriyle sınırlıyken, RAG yaklaşımı dış bir bilgi deposundan (belge arşivi, veritabanı ya da vektör arama motoru) gerçek zamanlı veri çekip bu veriyi yanıt üretiminde kullanır. Böylece modelin “ezbere cevap verme” eğilimi azaltılır ve daha güvenilir sonuçlar elde edilir.
RAG özellikle şu alanlarda yaygın olarak kullanılır:
- Arama tabanlı sohbet botları
- Kurumsal bilgi yönetimi sistemleri
- Teknik destek otomasyonları
- Akademik veya hukuki bilgi sorguları
- Finansal veri analizinde bağlamlı içerik üretimi
