RAG nedir?
Yapay zekânın kurumun kendi kaynaklarına dayanarak, kaynak göstererek üretim yapması.
RAG (bilgi erişimli üretim), yapay zekâ modelinin cevabı yalnızca kendi eğitim belleğinden değil, sorgu anında kurumun kendi belge havuzundan getirilen ilgili parçalara dayanarak üretmesidir. Model önce arar, sonra bulduğuna dayanarak yazar.
Kurumsal kullanımda bu mimarinin iki belirleyici avantajı vardır. Birincisi güncellik ve doğruluk: cevap kurumun onaylı mevzuatına, prosedürüne ya da sözleşmelerine dayanır, modelin genel bilgisine değil. İkincisi kaynak gösterebilmesidir; her iddianın hangi belgenin hangi bölümünden geldiği izlenebilir. Bu, halüsinasyon riskini azaltan asıl mekanizmadır.
Doğru kurgunun kritik unsurları erişim yetkisinin korunması ve cevapsızlığın kabul edilmesidir. Kullanıcının göremeyeceği bir belge, ona verilen cevabın kaynağı olmamalıdır; kaynakta karşılığı bulunmayan bir soruda ise sistem uydurmak yerine bilgi bulunamadığını söylemelidir. Bu iki kural sağlanmadan RAG, güven veren ama denetlenemeyen bir katman hâline gelir.
Bağlama göre tanım varyantları
Bu terim farklı Suite Pro ürünlerinde bağlama göre farklı vurgularla tanımlanır.
Kurum belgelerine dayalı, kaynak gösteren yapay zekâ soru-cevap yöntemi.
Kaynak: HR Suite Pro
Yapay zekânın doğrulanmış kaynaklara dayanarak, kaynak göstererek üretim yapması.
Kaynak: Legal Suite Pro
Bu terimi derinlemesine anlatan yazılar
Document AI nedir? Kurumsal belgeleri veriye ve iş akışına dönüştürmek
Document AI yaklaşımını OCR, düzen ve tablo anlama, alan çıkarımı, doğrulama, insan incelemesi, güvenlik ve iş akışı entegrasyonuyla açıklayan kurumsal rehber.
Kurumsal AI agent nasıl tasarlanır? Yetki, araç, hafıza ve güvenlik katmanları
Kurumsal AI agent tasarımını amaç, yetki, araç, hafıza, güvenlik, insan onayı, gözlemlenebilirlik ve üretim işletimi katmanlarıyla açıklayan uygulamalı mimari rehber.
RAG sistemi kurmadan önce kurumsal veriler nasıl hazırlanmalı?
RAG projesinden önce belge envanteri, sahiplik, erişim, sürüm, chunking, embedding, metadata, değerlendirme ve güvenlik katmanlarını kurmak için kapsamlı veri hazırlama rehberi.

