RAG (Retrieval-Augmented Generation) ve Agentic RAG, yapay zeka ve bilgi işlem alanında kullanılan iki farklı yaklaşımdır. Bunları basitçe ve popüler bilim diliyle açıklayalım:
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?
Bilgi Alma (Retrieval):
Ne Yapar? RAG, büyük bir bilgi havuzundan (örneğin, internet veya bir veritabanı) belirli bir soruya veya konuya en uygun bilgileri bulur.
Örnek: Diyelim ki "Dünya'nın en yüksek dağı hangisidir?" diye soruyorsunuz. RAG, bu soruya cevap verebilecek en doğru ve güncel bilgiyi bulmak için çeşitli kaynakları tarar.
Bilgi Üretme (Generation):
Ne Yapar? Bulunan bilgileri kullanarak, anlaşılır ve akıcı bir şekilde cevap üretir.
Örnek: RAG, "Dünya'nın en yüksek dağı Everest'tir ve deniz seviyesinden 8.848 metre yüksekliktedir." gibi bir cevap üretir.
Avantajları:
Güncel Bilgi: RAG, güncel ve doğru bilgileri kullanarak cevap verir.
Esneklik: Farklı kaynaklardan bilgi toplayarak daha kapsamlı cevaplar üretebilir.
yazdığım api hem wiki ve duck duck go'da arama yapıp bulduğu verileri yorumluyor, hem de bu yorumları rag'da vektör hafızaya dair yaptığım sorgularla birleştiriyor.
