Ajan RAG
Agentic RAG, bir aracının yanıt vermeden önce ne zaman, neyi ve kaç kez arama yapacağına karar vermesine olanak tanıyarak sıradan erişimle artırılmış nesli yükseltir.
Genel Bakış
Agentic RAG, bir aracının yanıt vermeden önce ne zaman, neyi ve kaç kez arama yapacağına karar vermesine olanak tanıyarak sıradan erişimle artırılmış nesli yükseltir. Tek bir sabit arama yerine, bir döngü içinde mantık yürütür, geri getirir ve hassaslaştırır.
Agentic RAG pratik dağıtıma odaklanır: model yeteneğini ölçülebilir değer sağlayan güvenilir günlük iş akışlarına dönüştürmek.
Derin Dalış
Klasik erişimle artırılmış nesil (RAG) tek bir şey yapar: kullanıcının sorusunu alır, bir vektör deposundan ilgili birkaç belgeyi alır ve bunları bilgi istemine doldurur. Agentic RAG, geri alma işlemini aktif bir karar haline getirir. Bir aracı öncelikle arama yapması gerekip gerekmediğine, hangi sorgunun kullanılacağına ve hangi kaynağın sorgulanacağına ilişkin nedenler belirler. Zor bir soruyu alt sorulara bölebilir, her biri için geri getirebilir, sonuçların yeterli olup olmadığını değerlendirebilir, yeterli değilse rafine bir sorguyla tekrar arama yapabilir. Soruya bağlı olarak birden fazla bilgi tabanı arasında yönlendirme yapabilir, bir web araması yapabilir veya bir SQL veritabanı kullanabilir. Bu yinelemeli, araç seçme davranışı, tek seferlik RAG'ın daha fazla model çağrısı ve gecikme pahasına yetersiz yanıt verdiği çok atlamalı soruları ('Teksas'taki müşterilerimizden hangisi politika değişikliğinden sonra kaydoldu?') ele alır.
Teknik Bilgi
Temsilci, avcılara araç muamelesi yapıyor. Her seferinde bir geri alma eylemi seçebilir, geri dönen parçaları inceleyebilir, bunların ilgilerini değerlendirebilir ve yeniden formüle edilmiş bir istekle yanıtlamaya veya yeniden sorgulamaya karar verebilir. Durdurma koşuluna (yeterli kanıt veya adım sınırı) sahip bir döngü yinelemeleri kontrol eder. Bazı tasarımlar, modelin konu dışı bağlam tarafından yanlış yönlendirilme olasılığını azaltarak, oluşturmadan önce alınan alakasız parçaları filtreleyen bir derecelendirme adımı ekler.
Ajan RAG'da Uzmanlaşmak
Derin bir anlayış oluşturmak için Agentic RAG'ı tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın. İstenilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada, Agentic RAG kullanan güçlü ekipler demoları modellemek yerine iş akışı sonuçlarına odaklanır ve insan kontrol noktalarını erken tanımlar. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Uygulama düzeyinde tasarım, yapay zekanın gerçek sonuçları iyileştirip iyileştirmediğini belirler. Aynı zamanda bozuk bir süreci otomatikleştirmek mevcut sorunları daha da büyütebilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Uygulama düzeyinde tasarım, yapay zekanın gerçek sonuçları iyileştirip iyileştirmediğini belirler.
Uygulama düzeyinde tasarım, yapay zekanın gerçek sonuçları iyileştirip iyileştirmediğini belirler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
İyi iş akışı entegrasyonu, kullanıcıların güvenebileceği üretkenlik kazanımları sağlar.
İyi iş akışı entegrasyonu, kullanıcıların güvenebileceği üretkenlik kazanımları sağlar. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
İyi kapsamlı kullanım örnekleri, değişiklik yorgunluğunu ve uygulama riskini azaltır.
İyi kapsamlı kullanım örnekleri, değişiklik yorgunluğunu ve uygulama riskini azaltır. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Soruya göre İK el kitabını mı, kod tabanı wiki'sini mi yoksa SQL satış veritabanını mı sorgulayacağına karar veren kurumsal bir asistan.
'A ilacı ile B ilacının yan etkilerini karşılaştırın' seçeneğini iki aramaya ayıran, her birini alan ve ardından sentezleyen bir araştırma yardımcısı.
Dokümanları alan, bunların yetersiz olduğuna karar veren, sorguyu yeniden formüle eden ve yanıtlamadan önce tekrar arama yapan bir destek botu.
Çok atlamalı erişim gerçekleştiren, bir madde bulan ve ardından atıfta bulunduğu düzenlemeyi arayan yasal bir araç.
Uygulama Modelleri
Pratikte Ajan RAG
Soruya göre İK el kitabını mı, kod tabanı wiki'sini mi yoksa SQL satış veritabanını mı sorgulayacağına karar veren kurumsal bir asistan.
Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Pratikte Ajan RAG
'A ilacı ile B ilacının yan etkilerini karşılaştırın' seçeneğini iki aramaya ayıran, her birini alan ve ardından sentezleyen bir araştırma yardımcısı.
Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Pratikte Ajan RAG
Dokümanları alan, bunların yetersiz olduğuna karar veren, sorguyu yeniden formüle eden ve yanıtlamadan önce tekrar arama yapan bir destek botu.
Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Pratikte Ajan RAG
Çok atlamalı erişim gerçekleştiren, bir madde bulan ve ardından atıfta bulunduğu düzenlemeyi arayan yasal bir araç.
Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Bozuk bir süreci otomatikleştirmek mevcut sorunları büyütebilir.
Ekipler aşırı otomatikleşebilir ve gerekli insan muhakemesini ortadan kaldırabilir.
Çıktılar sürekli olarak değerlendirilmezse kalite düşebilir.
Uygulama Yol Haritası
Mevcut iş akışının haritasını çıkarın ve en yüksek sürtünmeli adımı belirleyin.
Bunu bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, dağıtımı duraklatın, açığı kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Tam otomasyondan önce insan kontrol noktalarını tanımlayın.
Bunu bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, dağıtımı duraklatın, açığı kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Kullanıcıları istemler, yükseltme yolları ve kalite standartları konusunda eğitin.
Bunu bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, dağıtımı duraklatın, açığı kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Sürdürülebilir değeri doğrulamak için görev düzeyindeki sonuçları izleyin.
Bunu bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, dağıtımı duraklatın, açığı kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Keşfetmeye Devam Edin
Check your understanding
Test yourself: take the Agentic RAG quiz