Üretken AI LLM'lerin iş verilerinizle entegre olmasını mı istiyorsunuz? RAG'a ihtiyacın var

RAG, yapay zekayı genel bir araçtan uzman asistanınıza dönüştürmenize yardımcı olur. İşte nasıl.

Hızla gelişen üretken yapay zeka (Gen AI) ortamında, OpenAI'nin GPT-4'ü, Google'ın Gemma'sı, Meta'nın LLaMA 3'ü, Mistral.AI, Falcon ve diğer AI araçları gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) vazgeçilmez iş varlıkları haline geliyor.

Bu alandaki en umut verici gelişmelerden biri Alma Artırılmış Üretimdir (RAG). Peki RAG tam olarak nedir ve iş belgelerinizle ve bilgilerinizle nasıl entegre edilebilir?

RAG nedir?

RAG, Gen AI Yüksek Lisans Programlarını bilgi erişim teknikleriyle birleştiren bir yaklaşımdır. Temel olarak RAG, LLM'lerin veritabanlarında, belgelerde ve diğer bilgi havuzlarında depolanan harici bilgilere erişmesine olanak tanıyarak doğru ve bağlamsal olarak ilgili yanıtlar üretme yeteneklerini geliştirir.

Belge işleme ve yapay zeka çözümlerinde lider bir şirket olan ABBYY'de yapay zeka stratejisinin kıdemli yöneticisi Maxime Vermeir'in açıkladığı gibi: "RAG, vektör mağazanızı Yüksek Lisans'ın kendisi ile birleştirmenize olanak tanır. Bu kombinasyon, Yüksek Lisans'ın yalnızca kendi başına mantık yürütmesine olanak tanımaz. önceden var olan bilgilerin yanı sıra belirli yönlendirmeler yoluyla sağladığınız gerçek bilgiler hakkında da bilgi verir. Bu süreç daha doğru ve bağlamsal olarak anlamlı yanıtlarla sonuçlanır."

Bu yetenek özellikle PDF'ler, Word belgeleri ve diğer dosya formatları gibi geniş, yapılandırılmamış veri kaynaklarından belirli bilgileri çıkarıp kullanması gereken işletmeler için çok önemlidir. Vermeir'in blogunda ayrıntılarıyla belirttiği gibi RAG, yapay zeka odaklı çözümlerle etkileşim kurmanın daha verimli ve doğru bir yolunu sunarak kuruluşlara verilerinin tüm potansiyelinden yararlanma gücü veriyor.

RAG kuruluşunuz için neden önemlidir?

Geleneksel Yüksek Lisans'lar, genellikle "dünya bilgisi" olarak adlandırılan geniş veri kümeleri üzerinde eğitilir. Ancak bu genel eğitim verileri her zaman belirli iş bağlamlarına uygulanamaz. Örneğin işletmeniz niş bir sektörde faaliyet gösteriyorsa, dahili belgeleriniz ve özel bilgileriniz genelleştirilmiş bilgilerden çok daha değerlidir.

Maxime şunları kaydetti: "İşletmeniz için bir Yüksek Lisans (LLM) oluştururken, özellikle de müşteri deneyimlerini geliştirmek için tasarlanmış bir modelin, özel iş ortamınız hakkında derin bilgiye sahip olması çok önemlidir. Burası RAG'ın devreye girdiği yerdir, çünkü Yüksek Lisans'ın erişmesine ve Kuruluşunuz için gerçekten önemli olan bilgilerle mantık yürütün ve iş ihtiyaçlarınıza doğru ve son derece uygun yanıtlar verin."

RAG'ı yapay zeka stratejinize entegre ederek, LLM'nizin yalnızca genel bir araç değil, aynı zamanda iş operasyonlarınızın, ürünlerinizin ve hizmetlerinizin nüanslarını anlayan uzman bir asistan olmasını sağlarsınız.

RAG vektör veritabanlarıyla nasıl çalışır?

Tipik bir RAG veri hattının nasıl çalıştığının tasviri.

RAG'ın kalbinde vektör veritabanları kavramı yer alır. Bir vektör veritabanı, verileri sayısal veri temsilleri olan vektörlerde saklar. Bu vektörler, veri parçalarının (örneğin, belgelerdeki metinler) LLM'nin anlayabileceği ve gerektiğinde alabileceği matematiksel temsillere dönüştürüldüğü, yerleştirme olarak bilinen bir süreç aracılığıyla oluşturulur.

Maxime konuyu şöyle açıkladı: "Bir vektör veritabanı kullanmak, verilerinizi almak ve yapılandırmakla başlar. Bu, yapılandırılmış verilerinizi, belgelerinizi ve diğer bilgilerinizi alıp sayısal eklemelere dönüştürmeyi içerir. Bu yerleştirmeler, verileri temsil eder ve LLM'nin işlenirken ilgili bilgileri almasına olanak tanır. doğru bir sorgu."

Bu süreç, LLM'nin yalnızca genel eğitim verilerine dayanmak yerine, bir sorguyla ilgili belirli verilere erişmesine olanak tanır. Sonuç olarak, LLM tarafından oluşturulan yanıtlar daha doğru ve bağlamsal olarak daha alakalı olup, "halüsinasyon" olasılığını azaltır; bu, yapay zeka tarafından oluşturulan, gerçeklere dayalı olarak yanlış veya yanıltıcı olan içeriği tanımlamak için kullanılan bir terimdir.

RAG'ı kuruluşunuza entegre etmek için pratik adımlar

• Veri ortamınızı değerlendirin: Kuruluşunuzun oluşturduğu ve sakladığı belgeleri ve verileri değerlendirin. İş operasyonlarınız için en kritik olan temel bilgi kaynaklarını belirleyin.

• Doğru araçları seçin: Mevcut altyapınıza bağlı olarak AWS, Google, Azure veya Oracle gibi sağlayıcıların sunduğu bulut tabanlı RAG çözümlerini tercih edebilirsiniz. Alternatif olarak, daha özelleştirilmiş uygulamalara olanak tanıyan açık kaynaklı araçları ve çerçeveleri keşfedebilirsiniz.

• Veri hazırlama ve yapılandırma: Verilerinizi bir vektör veritabanına beslemeden önce, bunların uygun şekilde biçimlendirildiğinden ve yapılandırıldığından emin olun. Bu, PDF'lerin, görüntülerin ve diğer yapısal olmayan verilerin kolayca gömülebilen bir formata dönüştürülmesini içerebilir.

• Vektör veritabanlarını uygulayın: Verilerinizin gömülü gösterimlerini depolamak için bir vektör veritabanı oluşturun. Bu veritabanı RAG sisteminizin omurgası olarak görev yapacak ve verimli ve doğru bilgi erişimine olanak sağlayacaktır.

• LLM'lerle entegre edin: Vektör veritabanınızı RAG'yi destekleyen bir LLM'ye bağlayın. Güvenlik ve performans gereksinimlerinize bağlı olarak bu, bulut tabanlı bir LLM hizmeti veya şirket içi bir çözüm olabilir.

• Test edin ve optimize edin: RAG sisteminiz kurulduktan sonra, iş ihtiyaçlarınızı karşıladığından emin olmak için kapsamlı testler yapın. Performansı, doğruluğu ve halüsinasyonların oluşumunu izleyin ve gerektiğinde ayarlamalar yapın.

• Sürekli öğrenme ve iyileştirme: RAG sistemleri dinamiktir ve işletmeniz geliştikçe sürekli olarak güncellenmelidir. Vektör veritabanınızı düzenli olarak yeni verilerle güncelleyin ve yüksek lisans eğitiminizi güncel ve etkili kalmasını sağlamak için yeniden eğitin.

RAG'yi açık kaynaklı araçlarla uygulama

Çeşitli açık kaynaklı araçlar, RAG'ı kuruluşunuzda etkili bir şekilde uygulamanıza yardımcı olabilir:

• LangChain, geri alma adımlarını konuşma modellerine entegre ederek LLM'leri geliştiren çok yönlü bir araçtır. LangChain, veritabanlarından ve belge koleksiyonlarından dinamik bilgi alımını destekleyerek LLM yanıtlarını daha doğru ve bağlamsal olarak anlamlı hale getirir.

• LlamaIndex, geliştiricilerin çeşitli veri kaynaklarından bilgi sorgulamasına ve almasına olanak tanıyan, LLM'lerin bilgilere etkili bir şekilde erişmesine, anlamasına ve sentezlemesine olanak tanıyan gelişmiş bir araç setidir. LlamaIndex karmaşık sorguları destekler ve diğer yapay zeka bileşenleriyle sorunsuz bir şekilde bütünleşir.

• Haystack, özelleştirilebilir, üretime hazır RAG uygulamaları oluşturmaya yönelik kapsamlı bir çerçevedir. Haystack, modelleri, vektör veritabanlarını ve dosya dönüştürücülerini verilerinizle etkileşime girebilecek işlem hatlarına bağlayarak soru yanıtlama, anlamsal arama ve konuşma aracıları gibi kullanım örneklerini destekler.

• Verba, veri kümelerini keşfetmeyi ve analiz çıkarmayı kolaylaştıran açık kaynaklı bir RAG sohbet robotudur. OpenAI, Cohere ve HuggingFace gibi LLM sağlayıcılarıyla yerel dağıtımları ve entegrasyonu destekler. Verba'nın temel özellikleri arasında kesintisiz veri aktarımı, gelişmiş sorgu çözünürlüğü ve semantik önbelleğe alma yoluyla hızlandırılmış sorgular yer alır; bu da Verba'yı karmaşık RAG uygulamaları oluşturmak için ideal kılar.

• Phoenix, yapay zekanın gözlemlenebilirliğine ve değerlendirmesine odaklanır. LLM uygulamalarını anlamak ve sorun gidermek için LLM Traces ve uygulamaların alaka düzeyini ve toksisitesini değerlendirmek için LLM Evals gibi araçlar sunar. Phoenix, A/B testi ve sapma analizi için yerleştirme, RAG ve yapılandırılmış veri analizini destekler ve bu da onu RAG işlem hatlarını iyileştirmek için güçlü bir araç haline getirir.

• MongoDB, ölçeklenebilirlik ve performans için tasarlanmış güçlü bir NoSQL veritabanıdır. Belge odaklı yaklaşımı, JSON'a benzer veri yapılarını destekler ve bu da onu büyük hacimli dinamik verileri yönetmek için popüler bir seçim haline getirir. MongoDB, web uygulamaları ve gerçek zamanlı analizler için çok uygundur ve sağlam, ölçeklenebilir çözümler sağlamak için RAG modelleriyle entegre olur.

• Nvidia, yapay zeka modelleri oluşturmak ve ince ayarlar yapmak için NeMo çerçevesi ve konuşmaya dayalı yapay zeka sistemlerine programlanabilir kontroller eklemek için NeMo Guardrails dahil olmak üzere, RAG uygulamalarını destekleyen bir dizi araç sunar. NVIDIA Merlin, RAG'ye uyarlanabilen veri işleme ve öneri sistemlerini geliştirirken Triton Inference Server, ölçeklenebilir model dağıtım yetenekleri sağlar. NVIDIA'nın DGX platformu ve Rapids yazılım kitaplıkları aynı zamanda büyük veri kümelerini yönetmek ve işlemleri gömmek için gerekli hesaplama gücünü ve hızlandırmayı sunarak onları sağlam bir RAG kurulumunda değerli bileşenler haline getirir.

• IBM, ajansal yapay zeka için yerleşik alma yeteneklerine sahip olan Granite 3.0 LLM'yi ve onun türevi Granite-3.0-8B-Instruct'u piyasaya sürdü. Ayrıca, yapılandırılmamış belgeleri JSON ve Markdown dosyalarına dönüştürme sürecini basitleştirerek LLM'lerin ve diğer temel modellerin işlemesini kolaylaştıran, MIT lisanslı bir belge dönüştürme sistemi olan Docling de piyasaya sürüldü.

• Kurumsal Yapay Zeka için Açık Platform (OPEA): Intel'in korumalı alan projesi olarak katkıda bulunulan LF Yapay Zeka ve Veri Vakfı'nın yeni girişimi, işletmeler için açık kaynaklı RAG işlem hatlarını standartlaştırmayı ve geliştirmeyi amaçlıyor. OPEA platformu, üretken yapay zeka sistemleri için değiştirilebilir yapı taşlarını, mimari planları ve yapay zeka entegrasyonunu hızlandırmak ve kritik RAG benimseme sorun noktalarını ele almak için performansı ve hazırlığı derecelendirmeye yönelik dört adımlı bir değerlendirme içerir.

RAG'ı büyük bulut sağlayıcılarıyla uygulama

Hiper ölçekli bulut sağlayıcıları, işletmelerin RAG sistemlerini verimli bir şekilde geliştirmesine, dağıtmasına ve ölçeklendirmesine olanak tanıyan çok sayıda araç ve hizmet sunar.

Amazon Web Hizmetleri (AWS)

• Amazon Bedrock, üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yönelik yeteneklere sahip yüksek performanslı temel modeller (FM'ler) sağlayan, tümüyle yönetilen bir hizmettir. Bedrock, vektör dönüştürmeleri, belge alımını ve çıktı oluşturmayı otomatikleştirir.

• Amazon Kendra, RAG iş akışlarını yüksek doğrulukta arama sonuçlarıyla geliştiren, optimize edilmiş bir Alma API'si sunan kurumsal bir arama hizmetidir.

• Amazon SageMaker JumpStart, RAG uygulamasını hızlandıran önceden oluşturulmuş makine öğrenimi çözümleri ve temel modeller sunan bir makine öğrenimi (ML) merkezi sağlar.

Google Bulut

• Vertex AI Vektör Arama, vektörleri yüksek hacimde ve düşük gecikmeyle depolamak ve almak için amaca yönelik tasarlanmış bir araçtır ve RAG sistemleri için gerçek zamanlı veri alımına olanak tanır.

• Cloud SQL ve AlloyDB'deki pgvector Uzantısı, veritabanlarına vektör sorgulama yetenekleri ekleyerek üretken AI uygulamalarını daha hızlı performans ve daha büyük vektör boyutlarıyla geliştirir.

• Vertex AI üzerinde LangChain: Google Cloud, gerçek zamanlı veri alımını zenginleştirilmiş LLM istemleriyle birleştirerek RAG sistemlerini geliştirmek için LangChain'in kullanılmasını destekler.

Microsoft Azure

• RAG (Önizleme) ile Azure Machine Learning, veri yığınlama, vektör depolama ve sorunsuz entegrasyon araçlarının yanı sıra Azure OpenAI Hizmeti, FAISS (vektör) Dizin Arama ve Azure AI Arama aracılığıyla kolay uygulamaya olanak tanır. MLOps iş akışları.

Oracle Bulut Altyapısı (OCI)

• OCI Generative AI Agents, RAG'yi bilgi tabanı deposu olarak OpenSearch ile entegre olan yönetilen bir hizmet olarak sunar. Daha özelleştirilmiş RAG çözümleri için, Oracle Database 23c'de bulunan Oracle vektör veritabanı, bir bilgi tabanı oluşturmak ve sorgulamak amacıyla Python ve Cohere'in metin yerleştirme modeliyle birlikte kullanılabilir.

• Oracle Database 23c vektör veri türlerini destekler ve kapsamlı dahili veri kümeleriyle etkileşime girebilen RAG çözümlerinin oluşturulmasını kolaylaştırarak yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların doğruluğunu ve alaka düzeyini artırır.

Cisco Webex

• Webex AI Aracısı ve AI Asistanı, sorunsuz veri alımı için entegre RAG özelliklerine sahiptir ve arka uç süreçlerini basitleştirir. Karmaşık kurulumlara ihtiyaç duyan diğer sistemlerden farklı olarak bu bulut tabanlı ortam, işletmelerin müşteri etkileşimlerine odaklanmasına olanak tanır. Ek olarak, Cisco'nun "kendi yüksek lisans eğitimini getir" modeli, kullanıcıların Azure veya Amazon Bedrock aracılığıyla OpenAI'den gelenler gibi tercih edilen dil modellerini entegre etmelerine olanak tanır.

RAG kullanırken dikkat edilmesi gereken noktalar ve en iyi uygulamalar

Yapay zekayı RAG aracılığıyla iş bilgisiyle entegre etmek büyük bir potansiyel sunar ancak zorluklarla da birlikte gelir. RAG'ın başarılı bir şekilde uygulanması, doğru araçların dağıtımından daha fazlasını gerektirir. Bu yaklaşım, verilerinizin derinlemesine anlaşılmasını, dikkatli bir hazırlık yapılmasını ve altyapınıza dikkatli bir şekilde entegre edilmesini gerektirir.

En büyük zorluklardan biri "çöp içeri, çöp dışarı" riskidir. Vektör veritabanlarınıza beslenen veriler kötü yapılandırılmış veya güncelliğini kaybetmişse yapay zekanın çıktıları bu zayıflıkları yansıtacak ve hatalı veya alakasız sonuçlara yol açacaktır. Ek olarak, vektör veritabanlarının ve LLM'lerin yönetilmesi ve sürdürülmesi, özellikle uzmanlaşmış yapay zeka ve veri bilimi uzmanlığından yoksun kuruluşlarda BT kaynaklarını zorlayabilir.

Diğer bir zorluk da RAG'ı herkese uyan tek çözüm olarak ele alma dürtüsüne direnmektir. Tüm iş sorunları RAG'ı gerektirmez veya bundan faydalanmaz ve bu teknolojiye çok fazla bağlı olmak, verimsizliklere veya daha basit, daha uygun maliyetli çözümlerin uygulanmasına yönelik fırsatların kaçırılmasına yol açabilir.

Bu riskleri azaltmak için yüksek kaliteli veri iyileştirmeye yatırım yapmanın yanı sıra verilerinizin temiz, alakalı ve düzenli olarak güncellenmesini sağlamak da önemlidir. RAG ile çözmeyi hedeflediğiniz belirli iş sorunlarını açıkça anlamanız ve teknolojiyi stratejik hedeflerinizle uyumlu hale getirmeniz de çok önemlidir.

Ayrıca, ölçeği büyütmeden önce yaklaşımınızı geliştirmek için küçük pilot projeler kullanmayı düşünün. RAG'ın genel dijital stratejinizi tamamlayacak şekilde entegre olmasını sağlamak için BT, veri bilimi ve iş birimleri dahil olmak üzere işlevler arası ekiplerle etkileşime geçin.