Verimli RAG (Retrieve-Augmented Generation) Sistemi Nasıl Kurulur: Pratik Rehber

Günümüzün hızla gelişen yapay zeka alanında, RAG (Retrieve-Augmented Generation) metin üretim kalitesini artırmak için etkili bir yöntem haline gelmiştir. Bu yöntem, bilgi retrieval sistemini ve üretim modelini birleştirerek üretilen içeriğin doğruluğunu ve alaka düzeyini artırır. Bu makalede, verimli bir RAG sistemi kurmak için gerekli araçlar ve adımlar hakkında ayrıntılı bilgi vereceğiz.

RAG Nedir?

RAG, bilgi retrieval ve metin üretimini birleştiren bir tekniktir. Bu yöntem, ilgili belgeleri retrieval ederek üretim modelini güçlendirir, böylece daha alakalı ve doğru yanıtlar üretebilir. Bu yöntem, soru-cevap sistemleri, diyalog üretimi ve içerik oluşturma gibi birçok uygulama senaryosunda mükemmel sonuçlar vermektedir.

RAG Sisteminin Bileşenleri

RAG sistemi inşa etmeden önce, öncelikle temel bileşenlerini anlamak gerekir:

1. Retrieval Aracı: Kullanıcı girdisine göre ilgili bilgileri retrieval etmekle sorumludur.
2. Üretim Aracı: Retrieval edilen bilgilere dayanarak doğal dil yanıtları üretir.
3. Veri Depolama: Retrieval ve üretim için kullanılan bilgi kaynaklarını (veritabanı veya belge koleksiyonu gibi) depolar.

Adım 1: Verileri Hazırlama

Başarılı bir RAG sistemi kurmak için zengin ve ilgili bir veri seti hazırlamanız gerekmektedir. Bu veriler belgeler, bilgi havuzları, SSS vb. olabilir. Verileri hazırlamak için bazı adımlar şunlardır:

• Veri Toplama:

  • Çeşitli kamu veritabanlarından, web tarayıcılarından veya mevcut belgelerden veri toplayın.
  • Retrieval doğruluğunu artırmak için verilerin çeşitliliğini ve temsiliyetini sağlamak önemlidir.

• Veri Ön İşleme:

  • Veri temizleme: Gereksiz ve alakasız içerikleri kaldırın.
  • Veri biçimlendirme: Verileri JSON, CSV gibi standart formatlara dönüştürün.

  import pandas as pd
  
  # Veri okuma
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Veri temizleme
  data = data.dropna()
  

Adım 2: Retrieval Aracını Kurma

Retrieval aracı, RAG sisteminin kritik bir parçasıdır. Retrieval aracını kurmak için adımlar şunlardır:

• Retrieval Algoritması Seçimi: İhtiyaçlara göre uygun retrieval algoritmasını seçin, örneğin TF-IDF, BM25 veya Embedding retrieval.

• İndeks Oluşturma: Ön işlenmiş verileri hızlı retrieval için indeksleyin.

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  
  # TfidfVectorizer'ı örnekleme
  vectorizer = TfidfVectorizer()
  tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(data['text'])
  

• İlgili Belgeleri Retrieval Etme: Kullanıcı girdisine göre sorgulama yaparak ilgili belgeleri çağırın.

  from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
  
  def retrieve_documents(query, tfidf_matrix):
      query_vector = vectorizer.transform([query])
      cosine_similarities = linear_kernel(query_vector, tfidf_matrix).flatten()
      related_docs_indices = cosine_similarities.argsort()[-5:][::-1]
      return data.iloc[related_docs_indices]
  

Adım 3: Üretim Aracını Kurma

Üretim aracı, retrieval edilen bilgileri kullanarak yanıtlar üretecektir. Mevcut metin üretim modelleri (örneğin GPT-3, T5 vb.) kullanarak üretim yapabilirsiniz. Üretim aracını kurmak için adımlar şunlardır:

• Üretim Modeli Seçimi: Uygun bir önceden eğitilmiş modeli seçin ve ihtiyaçlara göre ince ayar yapın.

  from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
  
  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
  

• Yanıt Üretme: Retrieval edilen belgeler doğrultusunda yanıt üretin.

  def generate_response(retrieved_texts):
      input_text = " ".join(retrieved_texts)
      input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
      response_ids = model.generate(input_ids, max_length=200)
      response = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
      return response
  

Adım 4: Retrieval ve Üretimi Birleştirme

Retrieval aracını ve üretim aracını entegre ederek tam bir RAG sistemi oluşturun. Kullanıcı girdisine göre önce retrieval aracı ile ilgili belgeleri retrieval edin, ardından üretim aracı ile nihai yanıtı oluşturun.

def rag_system(user_input):
    # Adım 1: İlgili belgeleri retrieval et
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Adım 2: Yanıt üret
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

Adım 5: Test ve Optimizasyon

Sistem geliştirme tamamlandıktan sonra, test ve optimizasyon yapmak çok önemlidir. Test yapmak için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

• Kullanıcı Geri Bildirimi: Anketler veya kullanıcı testleri aracılığıyla geri bildirim toplayarak üretilen içeriğin kalitesini değerlendirin.

• Doğruluk Testi: Birden fazla örnek kullanarak retrieval sonuçları ile üretilen içeriğin gerçek alaka düzeyini karşılaştırın, sistem performansını kontrol edin.

• Model Optimizasyonu: Test sonuçlarına göre retrieval algoritmasını ve üretim modelini sürekli olarak ince ayar yaparak sistemin verimli ve stabil olmasını sağlayın.

Sonuç

Yukarıdaki adımlar sayesinde verimli bir RAG sistemi kurabilirsiniz. Verilerin sürekli birikimi ve işleme teknolojilerinin ilerlemesi ile RAG sistemleri giderek daha güçlü hale gelecek ve çeşitli metin üretim görevlerine daha hassas ve esnek çözümler sunacaktır. Umarım bu makalenin paylaşımı, RAG teknolojisinin öğrenimi ve uygulanması sürecinde size yardımcı olur.