Yeterli Bağlam: RAG Sistemlerini Geliştiren Yapay Zeka İnovasyonu

“`html

Giriş: RAG Sistemlerinde (Retrieval Augmented Generation – Geri Çağırma ile Zenginleştirilmiş Üretim) “Yeterli Bağlam” Kavramıyla Yapay Zeka Uygulamalarını İyileştirmek

Günümüz yapay zeka (YZ) dünyasında, büyük dil modellerinin (BDM) doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için tasarlanan RAG sistemleri, önemli bir yer tutmaktadır. Bu sistemler, modelin harici bilgi kaynaklarından veri alarak, daha güncel ve doğru yanıtlar üretmesini sağlar. Ancak, RAG sistemlerinin performansı, bağlamın yeterliliği ve alakasız bilgilerden etkilenme gibi çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Bu makalede, Google araştırmacılarının “yeterli bağlam” kavramını tanıtarak RAG sistemlerini iyileştirme çabalarını inceleyeceğiz. Bu yaklaşım, YZ uygulamalarının güvenilirliğini ve doğruluğunu artırmak için kritik bir faktör olan, bir BDM’nin bir sorguyu doğru bir şekilde yanıtlamak için yeterli bilgiye sahip olup olmadığını belirlemeyi mümkün kılar. Bu makalede, yeterli bağlamın ne anlama geldiğini, nasıl uygulandığını ve RAG sistemlerinin performansını nasıl etkilediğini detaylı bir şekilde ele alacağız.

RAG Sistemlerinin Karşılaştığı Zorluklar

RAG sistemleri, daha gerçekçi ve doğrulanabilir yapay zeka uygulamaları oluşturmak için bir mihenk taşı haline gelmiştir. Ancak, bu sistemler istenmeyen özellikler sergileyebilirler. Örneğin, sunulan kanıtlara rağmen yanlış cevaplar verme, bağlamdaki alakasız bilgilerden etkilenme veya uzun metin parçalarından doğru bir şekilde yanıt çıkarma konusunda başarısız olabilirler. İdeal senaryoda, BDM’nin, sağlanan bağlamın, modelin parametrik bilgisiyle birleştirildiğinde, soruyu yanıtlamak için yeterli bilgi içeriyorsa doğru cevabı üretmesi beklenir. Aksi takdirde, modelin yanıt vermekten kaçınması ve/veya daha fazla bilgi talep etmesi gerekir. Bu ideal senaryoya ulaşmak, sağlanan bağlamın bir soruyu doğru bir şekilde yanıtlamaya yardımcı olup olmadığını belirleyebilen ve bunu seçici olarak kullanabilen modeller oluşturmayı gerektirir. Önceki çalışmalar, BDM’lerin farklı bilgi dereceleriyle nasıl davrandığını incelemiştir. Ancak, Google’ın araştırması, bu çalışmaların BDM’lerin sorguyu yanıtlamak için yeterli bilgiye sahip olup olmadığına odaklanmadığını savunmaktadır.

Yeterli Bağlam Kavramı ve Uygulamaları

Bu zorlukların üstesinden gelmek için araştırmacılar “yeterli bağlam” kavramını ortaya atmışlardır. Yüksek düzeyde, giriş örnekleri, sağlanan bağlamın sorguyu yanıtlamak için yeterli bilgi içerip içermediğine göre sınıflandırılır. Bu, bağlamları iki duruma ayırır:

• Yeterli Bağlam: Bağlam, kesin bir cevap vermek için gerekli tüm bilgilere sahiptir.
• Yetersiz Bağlam: Bağlam, gerekli bilgileri eksiktir. Bu, sorgunun bağlamda bulunmayan özel bilgi gerektirmesi veya bilginin eksik, sonuçsuz veya çelişkili olması nedeniyle olabilir.

Bu sınıflandırma, bir zemin gerçek cevap gerektirmeden, yalnızca soru ve ilgili bağlama bakılarak belirlenir. Bu, zemin gerçek cevapların çıkarım sırasında kolayca bulunamadığı gerçek dünya uygulamaları için hayati öneme sahiptir. Araştırmacılar, örneklerin yeterli veya yetersiz bağlama sahip olarak etiketlenmesini otomatikleştirmek için bir BDM tabanlı “otomatik değerlendirici” geliştirmiştir. Google’ın Gemini 1.5 Pro modeli, tek bir örnekle (1-shot) bağlam yeterliliğini sınıflandırmada en iyi performansı göstererek yüksek F1 puanları ve doğruluk elde etmiştir. Bu yaklaşım, özellikle ticari yapay zeka uygulamalarında, modelin güvenilirliğinin ve doğruluğunun artırılması açısından büyük önem taşımaktadır.

RAG Sistemlerinde BDM Davranışına İlişkin Önemli Bulgular

Yeterli bağlam merceğinden çeşitli modeller ve veri kümeleri analiz edildiğinde, birkaç önemli içgörü ortaya çıkmıştır. Beklenildiği gibi, modeller genellikle bağlam yeterli olduğunda daha yüksek doğruluk elde ederler. Ancak, yeterli bağlamda bile, modellerin çekinmek yerine daha sık halüsinasyon yaptığı görülmüştür. Bağlam yetersiz olduğunda durum daha karmaşık hale gelir; modeller hem daha yüksek çekinme oranları hem de bazı modeller için artan halüsinasyon sergilerler. İlginç bir şekilde, RAG genel performansı artırırken, ek bağlam, bir modelin yeterli bilgiye sahip olmadığında yanıt vermekten çekinme yeteneğini de azaltabilir. Araştırmacılar, “Bu fenomen, modelin herhangi bir bağlamsal bilginin varlığında artan güveninden kaynaklanabilir ve bu da çekinmek yerine halüsinasyon eğilimini artırır” şeklinde açıklama yapmaktadır. Özellikle merak uyandıran bir gözlem ise, modellerin sağlanan bağlam yetersiz olarak kabul edilse bile bazen doğru cevaplar verebilme yeteneğidir. Bu, modellerin önceden eğitildikleri bilgilerden (parametrik bilgi) cevabı zaten “bildikleri” varsayımını doğurur. Ancak araştırmacılar, başka katkıda bulunan faktörler de bulmuşlardır. Örneğin, bağlam, tam cevabı içermese bile, bir sorguyu belirginleştirebilir veya modelin bilgisindeki boşlukları doldurabilir. Modellerin bazen sınırlı dış bilgiyle bile başarılı olabilme yeteneği, RAG sistem tasarımı için daha geniş sonuçlar doğurmaktadır.

Halüsinasyonları Azaltma Teknikleri ve Uygulamaları

Modellerin, özellikle RAG’de RAG olmayan duruma kıyasla, çekinmek yerine halüsinasyon yapabileceği bulgusundan yola çıkarak, araştırmacılar bunu azaltmaya yönelik teknikler araştırmışlardır. Yeni bir “seçici üretim” çerçevesi geliştirmişlerdir. Bu yöntem, ana BDM’nin bir cevap üretip üretmemesi gerektiğine veya çekinip çekinmemesine karar vermek için daha küçük, ayrı bir “müdahale modeli” kullanır ve doğruluk ile kapsam (cevaplanan soruların yüzdesi) arasında kontrol edilebilir bir denge sunar. Bu çerçeve, Gemini ve GPT gibi tescilli modeller de dahil olmak üzere herhangi bir BDM ile birleştirilebilir. Çalışma, bu çerçevede yeterli bağlamın ek bir sinyal olarak kullanılmasının, çeşitli modeller ve veri kümelerinde yanıtlanan sorgular için önemli ölçüde daha yüksek doğruluk sağladığını ortaya koymuştur. Bu yöntem, Gemini, GPT ve Gemma modelleri için model yanıtları arasında doğru cevapların oranını %2-10 arasında iyileştirmiştir. Cyrus Rashtchian, bu %2-10’luk iyileştirmeyi, müşteri hizmetleri yapay zekasından somut bir örnekle açıklamaktadır. Örneğin, bir müşterinin indirim alıp alamayacağını sorduğunu varsayalım. Bazı durumlarda, geri çağrılan bağlam günceldir ve devam eden bir promosyonu özel olarak tanımlar, bu nedenle model güvenle cevap verebilir. Ancak, diğer durumlarda, bağlam birkaç ay öncesine ait bir indirimi veya özel hüküm ve koşulları açıklayabilir. Bu nedenle, modelin ‘Emin değilim’ veya ‘Özel durumunuz için daha fazla bilgi almak için bir müşteri destek temsilcisiyle görüşmelisiniz’ demesi daha iyi olacaktır.

Gerçek Dünya RAG Sistemlerine Yeterli Bağlamın Uygulanması

Bu içgörüleri, dahili bilgi tabanlarını veya müşteri destek yapay zekasını güçlendirenler gibi kendi RAG sistemlerine uygulamak isteyen kurumsal ekipler için Rashtchian, pratik bir yaklaşım sunmaktadır. İlk olarak, modelin üretimde göreceği türden örnekleri temsil eden bir sorgu-bağlam çiftleri veri kümesi toplamanızı önerir. Daha sonra, her bir örneği yeterli veya yetersiz bağlama sahip olarak etiketlemek için bir BDM tabanlı otomatik değerlendirici kullanın. Rashtchian, “Bu, yeterli bağlamın yüzdesi hakkında iyi bir tahmin sağlayacaktır” diyor. “Eğer %80-90’dan azsa, geri çağırma veya bilgi tabanı tarafında iyileştirme için muhtemelen çok yer vardır – bu iyi bir gözlemlenebilir semptomdur.” Rashtchian, ekiplere daha sonra “model yanıtlarını yeterli ve yetersiz bağlama sahip örneklere göre sınıflandırmalarını” tavsiye ediyor. Bu iki ayrı veri kümesindeki metrikleri inceleyerek, ekipler performans nüanslarını daha iyi anlayabilirler. Örneğin, modellerin yetersiz bağlam verildiğinde yanlış bir yanıt verme olasılığının daha yüksek olduğunu gözlemlediler. Bu, başka bir gözlemlenebilir semptomdur. Rashtchian, tüm bir veri kümesi üzerinde istatistikleri toplamanın, küçük bir önemli ancak kötü işlenen sorgu kümesini göz ardı edebileceğini ekliyor. BDM tabanlı bir otomatik değerlendirici yüksek doğruluk gösterirken, kurumsal ekipler ek hesaplama maliyeti konusunda merak edebilirler. Rashtchian, bu ek yükün teşhis amaçlı olarak yönetilebileceğini açıklığa kavuşturdu. “Bence, BDM tabanlı bir otomatik değerlendiriciyi küçük bir test kümesinde (örneğin 500-1000 örnek) çalıştırmak nispeten ucuz olmalı ve bu ‘çevrimdışı’ yapılabilir, bu nedenle ne kadar zaman aldığı konusunda endişelenmenize gerek yok” dedi. Gerçek zamanlı uygulamalar için, “bir sezgisel veya en azından daha küçük bir model kullanmak daha iyi olacaktır” diye kabul ediyor. Rashtchian’a göre, temel çıkarım şudur: “mühendisler, geri çağırma bileşenlerinden gelen benzerlik puanlarının ötesine bakmalıdır. Bir BDM’den veya bir sezgiselden ek bir sinyale sahip olmak, yeni içgörülere yol açabilir.”

Sonuç: RAG Sistemlerinin Geleceği ve Yeterli Bağlamın Önemi

Özetle, Google araştırmacılarının “yeterli bağlam” kavramını RAG sistemlerine getirdiği yenilik, yapay zeka alanında önemli bir ilerlemedir. Bu yaklaşım, modellerin doğru bilgiye erişimini değerlendirerek, yanlış veya yanıltıcı bilgilerin yayılmasını engellemeyi amaçlar. Bu, özellikle güvenilirlik ve doğruluk gerektiren kurumsal uygulamalar için çok önemlidir. Çalışmanın bulguları, RAG sistemlerinin karşılaştığı zorlukları ve bu zorlukların üstesinden gelmek için kullanılabilecek stratejileri ortaya koymaktadır. Seçici üretim çerçevesi ve modelleri, halüsinasyonları azaltmak ve doğru cevap oranlarını artırmak için etkili yöntemler sunmaktadır. Ayrıca, gerçek dünya uygulamalarında yeterli bağlamın nasıl uygulanabileceğine dair pratik rehberlik sağlamaktadır. Yapay zeka alanındaki gelişmeler devam ettikçe, bu tür araştırmaların RAG sistemlerinin performansını ve güvenilirliğini artırmada kritik bir rol oynaması beklenmektedir. Bu sayede, yapay zeka uygulamaları daha güvenilir hale gelecek ve işletmeler ile bireyler için daha değerli hale gelecektir. RAG sistemlerinin geleceği, bağlamın yeterliliğini anlamak ve yönetmekle doğrudan ilgilidir ve bu alandaki çalışmalar, yapay zeka teknolojilerinin daha geniş çapta benimsenmesini teşvik edecektir.

“`