Agentic RAG, LLM performansını artırarak ve daha fazla uzmanlaşmayı mümkün kılarak geleneksel RAG'ı geliştirir. Çoklu veritabanları arasında yönlendirme ve sorgu oluşturma performansını değerlendirmek için bir kıyaslama testi gerçekleştirdik.
Ajan tabanlı RAG çerçevelerini ve kütüphanelerini , standart RAG'den temel farklarını, faydalarını ve zorluklarını inceleyerek tüm potansiyellerini ortaya çıkarın.
Agentic RAG kıyaslama testi: çoklu veritabanı yönlendirme ve sorgu oluşturma
Sistemimizin, her biri benzersiz bağlamsal bilgilere sahip beş farklı veritabanından doğru veritabanını seçme ve doğru verileri almak için anlamsal olarak doğru SQL sorguları oluşturma yeteneğini göstermek amacıyla ajan tabanlı RAG kıyaslama metodolojimizi kullandık:
Agent tabanlı RAG kıyaslamasında şunları kullandık:
- Ajan Çerçevesi: Langchain
- Vektör veritabanı: ChromaDB
Gerçek dünyadaki birçok kurumsal senaryoda, veriler genellikle birden fazla veritabanına dağıtılır ve her veritabanı belirli alanlar veya görevlerle ilgili özel bilgiler içerir. Örneğin, bir veritabanı finansal kayıtları saklarken, diğeri müşteri verilerini veya envanter ayrıntılarını tutabilir.
Etkin bir Agentic RAG sistemi, doğru bilgiyi almak için kullanıcının sorgusunu en uygun veritabanına akıllıca yönlendirmelidir. Bu süreç, sorguyu analiz etmeyi, bağlamı anlamayı ve mevcut veritabanları arasından uygun veri kaynağını seçmeyi içerir.
Ajanın düşünme süreci
Ajan tabanlı bir RAG sisteminin özünde, LLM'nin bir hedefe ulaşmak için özerk olarak akıl yürütme ve hareket etme yeteneği yatmaktadır. Fonksiyon çağrısına dayalı yaklaşımımız, modellerin kendi kendine yönlendirilen veritabanı seçimi ve yinelemeli bilgi toplama yoluyla gerçek ajan davranışını sergilemesini sağlar.
Otonom karar verme : Ajan, gelen kullanıcı sorgusunu analiz eder ve sorgu bağlamına ve mevcut fonksiyon açıklamalarına dayanarak hangi veritabanı fonksiyonunu çağıracağına otonom olarak karar verir. Bu karar verme süreci, önceden belirlenmiş yönlendirme kuralları olmadan gerçekleşir ve gerçek akıl yürütme yeteneklerini gösterir.
Çok adımlı yürütme : Ajan tipik olarak sırayla birden fazla fonksiyon çağrısı gerçekleştirir; önce ilgili veritabanını tanımlar ve erişir, ardından ayrıntılı şema bilgilerini toplar ve son olarak SQL sorgusunu oluşturmadan önce anlayışını iyileştirir. Bu yinelemeli süreç, insan problem çözme yaklaşımlarını yansıtır.
Kendi kendini düzeltme yeteneği : İlk fonksiyon çağrıları yeterli bilgi sağlamadığında, ajan, basit arama sistemlerinin ötesine geçen uyarlanabilir bir davranış sergileyerek, iyileştirilmiş parametrelerle ek çağrılar yapmaya özerk bir şekilde karar verebilir.
Hedefe yönelik davranış : Süreç boyunca, ajan doğru bir SQL sorgusu oluşturmaya odaklanır ve her fonksiyon çağrısının sonucunu sonraki kararları ve eylemleri bilgilendirmek için kullanır.
Bu özerk, çok turlu etkileşim modeli, ajan tabanlı RAG'ı, önceden belirlenmiş yolları ve tek seferlik geri alma mekanizmalarını izleyen geleneksel RAG sistemlerinden temel olarak ayırır.
Agentic RAG kıyaslama metodolojisi
Bu kıyaslama, Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) Geri Alma Destekli Üretim (RAG) işlem hattı içinde özerk ajanlar olarak işlev görme yeteneğini değerlendirir. Özellikle, iki temel yetkinliği ölçer:
- Veritabanı yönlendirme: Ajanın, doğal dilde sorulan bir soruya verilen yanıtta, birden fazla aday veritabanı arasından en uygun veritabanını doğru bir şekilde belirleme ve seçme yeteneği.
- SQL oluşturma: Aracının, seçilen veritabanının şemasını kullanarak doğru bir SQL sorgusu oluşturma yeteneği.
Veri kümesi
Bu kıyaslama testi BIRD-SQL veri setini kullanmaktadır. 1 , metinden SQL'e dönüştürme görevleri için yaygın olarak benimsenen akademik bir ölçüttür. BIRD-SQL, doğal dil sorularını gerçek veritabanı tanımlayıcıları ve altın standart SQL sorgularıyla eşleştirerek hem yönlendirme doğruluğunu hem de sorgu oluşturma kalitesini değerlendirmek için idealdir.
BIRD-SQL veri setinin tamamından, çeşitli alanları kapsayan beş farklı veritabanına dağılmış 500 sorudan oluşan bir alt küme derledik:
Her sorunun tam olarak bir doğru hedef veritabanı vardır. Her sorunun cevabı yalnızca belirli bir veritabanında bulunur ve bu da ajanın kesin bir yönlendirme kararı vermesini gerektirir.
Anlamsal belirsizlik sorunu
Ajanın yüzeysel anahtar kelime eşleştirmesinin ötesindeki akıl yürütme yeteneklerini değerlendirmek için, soru seçimi sırasında kasıtlı bir karıştırıcı faktör olarak veritabanları arası anlamsal benzerliği devreye soktuk.
Soru seçim süreci:
- Beş veritabanındaki tüm aday sorular, cümle dönüştürücüler (
all-MiniLM-L6-v2) kullanılarak yerleştirildi. - Veritabanları arası soru çiftleri hesaplandı ve kosinüs benzerliğine göre sıralandı.
- Veritabanları arası kosinüs benzerlik puanı 0,70'in üzerinde olan sorular, kasıtlı olarak dahil edilmek üzere önceliklendirildi; bu da anlamsal olarak benzer soruların tamamen farklı veritabanlarına ait olduğu senaryolar yarattı.
Anlamsal karışıklığa örnek:
Soru A (finansal veri tabanı): “Kredisi ilk olarak 05.07.1993 tarihinde onaylanan müşterinin hesap bakiyesinin 22.03.1993 ile 27.12.1998 tarihleri arasındaki artış oranı nedir?”
Soru B (banka kartı veritabanı): “25/08/2012 tarihinde 634,8 ödeme yapan müşteri için, 2012 yılından 2013 yılına kadar tüketimdeki azalma oranı neydi?”
Her iki soru da neredeyse aynı anlamsal kalıpları izler: bir işlem olayı aracılığıyla belirli bir müşteriyi tanımlarlar, ardından belirli bir zaman dilimi boyunca oran değişimini hesaplarlar. Ancak doğru veritabanları tamamen farklıdır; biri kredi ve hesap verilerini gerektirirken, diğeri işlem ve tüketim verilerini gerektirir. Bu durum, aracının her iki veritabanıyla da eşleşecek yüzeysel finansal anahtar kelimelere güvenmek yerine, veri alanı hakkında daha derin bağlamsal akıl yürütme yapmasını zorunlu kılar.
Veritabanı ortamı
Her veritabanının şeması ve kısa doğal dil açıklaması, verimli anlamsal erişim için kullanılan bir vektör veritabanı olan ChromaDB'de saklandı. Her veritabanının koleksiyonu şunları içerir:
- Veritabanının etki alanı ve amacına dair genel bir açıklama.
- Sütun adları, veri tipleri ve değer açıklamaları da dahil olmak üzere tablo başına şema belgeleri.
Bu yapılandırma, ajanın hedef veritabanını seçtikten sonra anlamsal arama yoluyla ilgili şema bilgilerini almasını sağlar.
Ajan mimarisi
Adil ve standartlaştırılmış bir karşılaştırma sağlamak için tüm modellerde fonksiyon çağrısına dayalı bir ajan mimarisi kullanılmıştır. Beş veritabanının her biri, standartlaştırılmış parametrelere sahip ayrı bir çağrılabilir fonksiyon (araç) olarak temsil edilmiştir. Bu tasarım, her modelin yerel fonksiyon çağırma yeteneklerinden yararlanarak modellerin özerk bir şekilde şunları yapmasını sağlar:
- Gelen soruyu analiz edin.
- Uygun veritabanı fonksiyonunu seçin ve çağırın.
- Şema bilgilerini fonksiyon yanıtı olarak alın.
- İsteğe bağlı olarak, iyileştirme için ek fonksiyonlar çağırın.
- Son SQL sorgusunu oluşturun.
Bu yaklaşım, geleneksel modeller ve akıl yürütme optimizasyonlu modeller de dahil olmak üzere farklı model ailelerinde tutarlı bir değerlendirme metodolojisi sağlar.
Ajanlı süreç akışı
Sistem, sabit bir ardışık işlem hattı yerine, gerçek anlamda çok turlu, ajan tabanlı bir döngü uygular:
- Soru analizi: Ajan, doğal dildeki soruyu ve veritabanında bulunan beş işlevin tümünün açıklamalarını alır.
- Veritabanı seçimi (Araç çağrısı): Ajan, en alakalı olduğunu düşündüğü veritabanı fonksiyonunu otomatik olarak seçer ve çağırır. Bu gerçek bir fonksiyon çağrısıdır; ajan, şemayı aynı konuşma bağlamı içinde yapılandırılmış bir araç yanıtı olarak alır.
- Şema mantığı: Ajan, döndürülen şemayı inceler ve hangi tabloların ve sütunların soruyla ilgili olduğuna dair mantık yürütür.
- İsteğe bağlı kurtarma: Aracı, seçilen veritabanının gerekli bilgileri içermediğini belirlerse, harici müdahale olmadan kendi kendini düzeltmeyi sağlayan farklı bir veritabanı işlevini çağırabilir.
- SQL oluşturma: Ajan, biriken bağlam (soru + şema gözlemi) temelinde nihai SQL sorgusunu üretir.
Bu çok turlu konuşma akışı, kıyaslama ölçütünü geleneksel tek seferlik RAG yaklaşımlarından ayırır. Ajan, turlar boyunca tam bağlamı korur, eylemlerinin sonuçlarını gözlemleyebilir ve yaklaşımını yinelemeli olarak iyileştirebilir; bunlar gerçek ajan davranışının ayırt edici özellikleridir.
Başlıca mimari özellikleri:
- Konuşma sürekli devam eder, ajan kendi önceki akıl yürütmesini ve araç yanıtlarını görür.
- Yapay dönüş sınırları getirilmemiştir; aracı, yeterli bilgiye sahip olduğuna kendisi karar verir.
- Veritabanı seçimi ve SQL oluşturma işlemleri aynı ajan oturumu içinde gerçekleşir.
- Temsilci verimliliğini analiz etmek için ek bir ölçüt olarak soru başına yapılan araç çağrısı sayısı kaydedilir.
Değerlendirme süreci
Değerlendirme testindeki her soru için:
Adım 1: Veritabanı yönlendirme değerlendirmesi
Aracının ilk veritabanı fonksiyon çağrısı, yönlendirme kararı olarak kaydedilir. Bu, BIRD-SQL veri kümesinde belirtilen gerçek veritabanıyla karşılaştırılır.
Ölçüt: Veritabanı yönlendirme doğruluğu (% toplam sorudan doğru seçimlerin yüzdesi)
Adım 2: SQL kalite değerlendirmesi
Ajan tarafından oluşturulan SQL sorgusu, LLM-hakem yaklaşımı kullanılarak değerlendirilir. Ayrı bir hakem modeli (Claude 4 Sonnet), hem ajanın oluşturduğu SQL'i hem de BIRD-SQL gerçek SQL'ini alır ve 0-5 ölçeğinde bir anlamsal benzerlik puanı atar:
Önemli tasarım kararı: SQL kalitesi yalnızca aracı doğru veritabanını seçtiğinde değerlendirilir. Aracı yanlış veritabanına yönlendirilirse, yanlış şemaya karşı yapılan bir SQL sorgusu doğası gereği anlamsız olduğundan otomatik olarak 0 puan alır. Bu, SQL kalite ölçütünün yönlendirme hatalarından etkilenmeden, yalnızca sorgu oluşturma yeteneğini yansıtmasını sağlar.
Ölçütler:
- Doğru yönlendirilmiş sorular üzerinden hesaplanan ortalama SQL kalite puanı (5,0 üzerinden).
- Mükemmel eşleşme oranı: 5/5 puan alan ve doğru şekilde yönlendirilen soruların yüzdesi.
Kontrollü değişkenler
Modeller arasında adil bir karşılaştırma sağlamak için:
- Tüm modeller aynı sistem uyarılarını ve araç tanımlarını alır.
- Belirli çıktılar için sıcaklık 0 olarak ayarlanmıştır.
- Model özelinde hızlı mühendislik çözümleri veya az sayıda örnek (sıfır atışlık değerlendirme) sunulmamaktadır.
- BIRD-SQL kanıt alanı (alan özgü ipuçları), yardımsız akıl yürütmeyi ölçmek için tüm modellerden gizlenmiştir.
- Tüm modeller aynı şema gömme yöntemine sahip aynı ChromaDB örneğine erişir.
Agentic RAG çerçeveleri ve kütüphaneleri
Agentic RAG çerçeveleri, yapay zeka sistemlerinin yalnızca bilgi bulmasını değil, aynı zamanda akıl yürütmesini, karar vermesini ve eyleme geçmesini de sağlar. Agentic RAG'ı destekleyen en iyi araçlar ve kütüphaneler:
Bu liste, aşağıdaki kriterleri karşılayan araçları içermektedir:
- GitHub'da 50'den fazla yıldız.
- Agentic RAG projelerinde yaygın kullanım.
Tabloda şunlara dikkat edin :
- Araç kullanımı, bir sistemin kendi ortamındaki araçları yönlendirme ve çağırma yeteneğini ifade eder.
- Alet türü, aletlerin ana kullanım alanını ifade eder, örneğin:
- Agentic RAG çerçeveleri, Agentic RAG sistemlerini oluşturmak, dağıtmak veya yapılandırmak için özel olarak tasarlanmıştır.
- Ajan kütüphaneleri, akıl yürütme yeteneğine sahip, karar verebilen ve çok adımlı görevleri yerine getirebilen akıllı ajanların oluşturulmasını sağlar.
- LLMOps çerçeveleri, LLM'lerin yaşam döngüsünü yönetir ve ajan tabanlı sistemler içinde LLM'lerin dağıtımını ve kullanımını optimize eder.
- Araç çağırma ve yönlendirme için yerleşik yeteneklere sahip olan LLM'ler , dinamik karar verme olanağı sağlar. Diğer LLM'ler ise ajan işlevselliğini etkinleştirmek için harici API'lere veya entegrasyonlara ihtiyaç duyabilir.
- Araç kullanımının ve ajan türlerinin doğrulanması , kamuya açık kaynaklar aracılığıyla gerçekleştirilir.
Ajan tabanlı RAG nedir?
Ajan Tabanlı Arama-Geliştirilmiş Üretim (RAG), dinamik karar verme ve bilgi sentezini mümkün kılmak için arama tekniklerini üretken modellerle birleştiren bir yapay zeka çerçevesidir. Bu yaklaşım, geleneksel RAG'ın doğruluğunu gelişmiş yapay zekanın üretken yetenekleriyle bütünleştirerek, yapay zeka destekli görevlerin verimliliğini ve etkinliğini artırmayı amaçlamaktadır.
Geleneksel RAG sistemlerinin sınırlamaları
Agentic RAG, standart RAG sisteminin karşılaştığı şu sınırlamaların üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır:
- Bilgi önceliklendirmede zorluk : RAG sistemleri genellikle büyük veri kümeleri içindeki verileri verimli bir şekilde yönetmek ve önceliklendirmekte zorlanırlar, bu da genel performansı düşürebilir.
- Uzman bilgisinin sınırlı entegrasyonu : Bu sistemler, uzmanlaşmış, yüksek kaliteli içeriği hafife alarak, bunun yerine genel bilgilere öncelik verebilir.
- Zayıf bağlamsal anlayış : Verileri alabilme yeteneğine sahip olsalar da, verilerin önemini veya belirli sorguyla nasıl uyumlu olduğunu tam olarak kavrayamazlar.
Ajan tabanlı bir RAG nasıl oluşturulur?
1. Alet kullanımı
- Yönlendiricileri kullanın: İlk adım, belgeleri almak, hesaplamalar yapmak veya sorguyu yeniden yazmak arasında karar vermek için yönlendiricileri kullanmayı içerir. Bu yaklaşım, istekleri birden fazla araca yönlendirmek için karar verme yetenekleri ekleyerek, büyük dil modellerinin (LLM'ler) uygun işlem hatlarını seçmesini sağlar.
- Araç çağırma entegrasyonu: Bu, temsilcilerin seçilen araçlarla bağlantı kurması için bir arayüz oluşturmayı ifade eder. Kullanıcılar, araç çağırma özelliklerine sahip LLM'lerden yararlanabilir veya kendi LLM'lerini oluşturabilirler:
- Çalıştırılacak bir fonksiyon seçin.
- Bu işlev için gerekli argümanları çıkarın.
- Geleneksel RAG işlem hatlarının ötesinde sorgu anlama yeteneğini geliştirerek, veritabanı sorguları veya karmaşık mantıksal çıkarımlar gibi görevleri mümkün kılın.
2. Ajan uygulaması
- Tek çağrılı ajanlar: Bir sorgu, ilgili araca tek bir çağrı gönderir ve yanıtı döndürür. Bu, basit görevler için etkilidir, ancak belirsiz veya karmaşık sorgularla başa çıkmakta zorlanabilir.
- Çoklu çağrı ajanları: Bu yaklaşım, görevlerin uzmanlaşmış ajanlar arasında bölünmesini ve her ajanın belirli bir alt göreve odaklanmasını içerir. Örneğin:
- Sorgu alma aracısı: Gerçek zamanlı sorgu alımını optimize eder.
- Yönetici temsilcisi: Görevlerin devredilmesini ve düzenlenmesini yönetir.
3. Çok adımlı akıl yürütme
Karmaşık iş akışlarında, aracılar ara adımların hafızasını korurken yinelemeli, çok adımlı akıl yürütme gerçekleştirmek için akıl yürütme döngüleri kullanırlar. Bu döngüler şunları içerir:
- Birden fazla aracı çağırmak.
- Verileri almak ve bunların uygunluğunu doğrulamak.
- Gerektiğinde sorguları yeniden yazma.
Çerçeveler genellikle belirli alt görevleri yerine getirmek için birden fazla aracı tanımlar ve bu da genel sürecin verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar.
4. Hibrit yaklaşımlar: alma ve yürütmeyi birleştirme
Hibrit yaklaşım, veri alma süreçlerini dinamik yürütme stratejileriyle birleştirir:
- Belgelere erişim için gömme ve vektör tabanlı arama stratejileri.
- Dinamik sorgu çözümü için araç çağırma yetenekleri.
- Uzmanlaşmış alt görevler için çoklu ajan işbirliği.
RAG ile ajansal RAG arasındaki fark nedir?
RAG ve Agentic RAG'ın farklı açılardan güçlü ve zayıf yönleri şunlardır:
- Hızlı mühendislik
- Geleneksel RAG: Büyük ölçüde komut istemlerinin manuel olarak optimize edilmesine dayanır.
- Agentic RAG: Bağlam ve hedeflere göre komutları dinamik olarak ayarlayarak manuel müdahale ihtiyacını azaltır.
- Bağlam farkındalığı
- Geleneksel RAG: Sınırlı bağlamsal farkındalığa sahiptir ve statik arama süreçlerine dayanır.
- Agentic RAG: Konuşma geçmişini dikkate alır ve bağlama göre arama stratejilerini dinamik olarak uyarlar.
- Özerklik
- Geleneksel RAG: Otonom eylemlerden yoksundur ve değişen durumlara uyum sağlayamaz.
- Agentic RAG: Gerçek zamanlı eylemler gerçekleştirir ve geri bildirimlere ve gerçek zamanlı gözlemlere göre ayarlamalar yapar.
- Akıl yürütme
- Geleneksel RAG: Çok adımlı akıl yürütme ve araç kullanımı için ek sınıflandırıcılar ve modeller gerektirir.
- Agentic RAG: Çok adımlı mantıksal çıkarımı dahili olarak gerçekleştirir ve harici modellere olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- Veri kalitesi
- Geleneksel RAG: Veri kalitesini değerlendirmek veya doğruluğu sağlamak için yerleşik bir mekanizmaya sahip değildir.
- Agentic RAG: Veri kalitesini değerlendirir ve doğru çıktılar sağlamak için üretim sonrası kontroller gerçekleştirir.
- Esneklik
- Geleneksel RAG: Statik kurallarla çalışır, bu da uyarlanabilirliği sınırlar.
- Agentic RAG: Dinamik arama stratejileri kullanır ve gerektiğinde yaklaşımını ayarlar.
- Arama verimliliği
- Geleneksel RAG: Veri alma işlemi statiktir ve verimsizlikler nedeniyle genellikle maliyetlidir.
- Agentic RAG: Gereksiz işlemleri en aza indirerek, maliyetleri düşürerek ve verimliliği artırarak veri alımını optimize eder.
- Sadelik
- Geleneksel RAG: Daha az yapılandırma karmaşıklığıyla basit bir kurulum sunar.
- Agentic RAG: Dinamik ve bağlam duyarlı işlemleri desteklemek için daha karmaşık yapılandırmalar içerir.
- Öngörülebilirlik
- Geleneksel RAG: Tutarlı ve kurala dayalı, ancak davranış açısından katı.
- Ajan tabanlı RAG: Davranış, gerçek zamanlı bağlam ve gözlemlere bağlı olarak dinamik olarak değişebilir.
- Dağıtım maliyeti
- Geleneksel RAG: Temel kurulumlar için daha ucuzdur, ancak uzun vadede daha yüksek işletme maliyetlerine yol açabilir.
- Agentic RAG: Gelişmiş özellikleri ve dinamik yetenekleri nedeniyle daha yüksek bir başlangıç yatırımı gerektirir.
Uzun bağlamlı modeller ve ajansal RAG: Geri alma gereksiz hale geldiğinde
2025-2026 yıllarındaki bağlam penceresi devrimi, RAG mimarisindeki temel bir varsayımı sorguluyor. Modeller artık 1-2 milyon token'ı destekliyor ve bu da temel bir soruyu gündeme getiriyor: Doğrudan bağlam işleme, karmaşık arama aracılarına göre ne zaman daha iyi performans gösterir?
Değişen bağlam manzarası
Bağlam pencerelerinin sayısı 2024 başlarında 128 bin token'dan 2026'da 1 milyonu aşarak önemli ölçüde arttı. Tam uzunluktaki romanları test verisi olarak kullanan son araştırmalar, bu genişlemenin mühendislerin dikkate alması gereken yeni mimari ödünleşmeler yarattığını ortaya koyuyor. 6
Büyük miktarda veriyi işleme maliyeti, arama sistemlerinin mühendislik karmaşıklığı ve potansiyel arıza noktalarıyla karşılaştırılmalıdır. 1 milyon belirtecin işlenmesi, öbekleme ve indekslemenin kayıplı sıkıştırmasını ortadan kaldırır, ancak sorgu başına yüksek bir maliyete yol açar.
Veri alma darboğazı sorunu
Uzun metinli belgeler üzerine yapılan araştırmalar, geleneksel RAG yaklaşımlarında ciddi bir sınırlama olduğunu ortaya koymaktadır. Standart en iyi k-arama yöntemi, araştırmacıların "arama darboğazı" olarak adlandırdığı bir durum yaratır: İlk aramada ilgili öbek kaçırıldığında, sistemin bir kurtarma mekanizması yoktur.
Ajan tabanlı RAG, yinelemeli sorgu iyileştirmesi yoluyla bu sorunu ele alır. Çalışmalar, ajan tabanlı sistemlerin tek seferlik arama yöntemleriyle tamamen başarısız olan sorunların önemli bir bölümünü başarıyla çözdüğünü göstermektedir. Otonom döngü, ilk denemeler yetersiz bilgi döndürdüğünde ajanların sorguları yeniden formüle etmesine olanak tanır. 7
Ancak, veriler genişletilmiş bağlam pencerelerine sığdığında, doğrudan uzun bağlamlı işleme, gelişmiş ajan tabanlı arama sistemlerinden bile daha iyi performans gösterir. Performans farkı, modelin tüm belge üzerinde eş zamanlı olarak akıl yürütme yapabilmesinden ve öbek tabanlı aramada doğal olarak bulunan parçalanmayı önlemesinden kaynaklanmaktadır.
Farklı Agentic RAG modelleri türleri
Geri alma destekli üretim (RAG) çerçeveleri içinde Büyük Dil Modellerini (LLM) kullanan ajanlardan bazıları şunlardır:
- Yönlendirme ajanı : Verilen bir sorgu için en uygun Geri Alma Destekli Üretim (RAG) işlem hattını (örneğin, özetleme veya soru-cevaplama) seçmek üzere ajansal akıl yürütme için Büyük Dil Modeli (LLM) kullanır. Ajan, girdi sorgusunu analiz ederek en uygun olanı belirler.
- Tek seferlik sorgu planlama ajanı : Karmaşık sorguları daha küçük alt sorgulara ayırır, bunları farklı veri kaynaklarına sahip çeşitli RAG işlem hatlarında yürütür ve sonuçları kapsamlı bir yanıtta birleştirir.
- Araç kullanım aracı : Harici veri kaynaklarını (örneğin, API'ler, veritabanları) entegre ederek standart RAG çerçevelerini geliştirir ve ek bağlam sağlar. Bu, LLM'ler kullanılarak sorguların daha zengin bir şekilde işlenmesine olanak tanır.
- ReAct ajanı : Ardışık, çok parçalı sorguları işlemek için akıl yürütme ve eylemi entegre eder. Bellekte bir durum tutar ve sorgu tamamen çözülene kadar araçları yinelemeli olarak çağırır, çıktılarını işler ve sonraki adımları belirler.
- Dinamik planlama ve yürütme ajanı : Daha karmaşık sorguları yönetmeyi amaçlayan bu ajan, üst düzey planlamayı yürütmeden ayırır. Sorguyu yanıtlamak için gereken adımların hesaplama grafiğini tasarlamak üzere bir LLM'yi planlayıcı olarak kullanır ve bu adımları verimli bir şekilde gerçekleştirmek için bir yürütücü kullanır. Odak noktası, üretim ortamları için güvenilirlik, gözlemlenebilirlik, paralelleştirme ve optimizasyondur.
Agentic RAG'ın faydaları
Agentic RAG, LLM'leri şu yollarla geliştirir:
- Özerk ve hedef odaklı yaklaşım : Geleneksel RAG'ın aksine, Agentic RAG, tanımlanmış hedeflere ulaşmak ve daha derin, daha anlamlı etkileşimler kurmak için kararlar alan özerk bir ajan gibi davranır.
- Geliştirilmiş bağlam farkındalığı ve duyarlılığı : Agentic RAG, ilgili ve bilgilendirilmiş yanıtlar ve karar verme süreçleri sağlamak için konuşma geçmişini, kullanıcı tercihlerini, önceki etkileşimleri ve mevcut bağlamı dinamik olarak dikkate alır.
- Dinamik veri alma ve gelişmiş akıl yürütme : Sorgulara özel olarak uyarlanmış akıllı veri alma yöntemlerini kullanırken, alınan verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirir ve doğrular.
- Çoklu ajan orkestrasyonu : Birden fazla uzmanlaşmış ajanı koordine eder, sorguları yönetilebilir görevlere böler ve doğru sonuçlar sunmak için sorunsuz koordinasyon sağlar.
- Üretim sonrası doğrulama ile artırılmış doğruluk : Ajan tabanlı RAG modelleri, üretilen içerik üzerinde kalite kontrolleri yaparak mümkün olan en iyi yanıtı sağlar ve üstün performans için LLM'leri ajan tabanlı sistemlerle birleştirir.
- Uyarlanabilirlik ve öğrenme : Bu sistemler zaman içinde sürekli öğrenir ve gelişir, problem çözme yeteneklerini, doğruluğunu ve verimliliğini artırır ve belirli görevler için çeşitli alanlara uyum sağlar.
- Esnek araç kullanımı : Ajanlar, çeşitli uygulamalar için veri toplama, işleme ve özelleştirmeyi geliştirmek amacıyla arama motorları, veritabanları veya API'ler gibi harici araçlardan yararlanabilirler.
Agentic RAG zorlukları
- Veri kalitesi : Güvenilir çıktılar, yüksek kaliteli ve özenle seçilmiş veriler gerektirir. Kullanıcı sorgu gereksinimlerini karşılamak için metinsel ve görsel veriler de dahil olmak üzere çeşitli veri kümelerinin entegrasyonu ve işlenmesi sırasında zorluklar ortaya çıkar. Ayrıca, veri alma süreçlerinin de doğruluk ve tutarlılığı sağlaması gerekir.
- İpucu: Metinsel ve görsel veri kümeleri arasında tutarlı ve yüksek kaliteli veri entegrasyonu sağlamak için otomatik veri temizleme araçları ve yapay zeka destekli veri doğrulama teknikleri uygulayın.
- Ölçeklenebilirlik : Sistem büyüdükçe sistem kaynaklarının ve veri alma süreçlerinin verimli yönetimi kritik önem taşır. Kullanıcı sorguları ve veri hacimleri arttıkça, daha fazla veri alma için hem gerçek zamanlı hem de toplu işlemeyi yönetmek önemli bir zorluk haline gelir.
- İpucu: Artan veri yüklerini verimli bir şekilde yönetmek için ölçeklenebilir bulut tabanlı altyapı ve dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerinden yararlanın. Gerçek zamanlı sorgu işleme için dinamik yük dengelemesini entegre edin.
- Açıklanabilirlik: Karar alma süreçlerinde şeffaflığın sağlanması güven oluşturur. Özellikle metinsel ve görsel verilerden yararlanılırken, kullanıcı sorgularına verilen yanıtların nasıl oluşturulduğuna dair net bilgiler sunmak, sürekli bir zorluk olmaya devam etmektedir.
- İpucu: Model tahminlerini yorumlanabilir hale getirmek için SHAP veya LIME gibi yapay zeka açıklanabilirlik araçlarından yararlanın ve yanıtların ardındaki mantığı açıklamak için görselleştirme panolarını entegre edin.
- Gizlilik ve güvenlik: Güçlü veri koruma ve güvenli iletişim protokolleri şarttır. Hassas veya gizli verilerin yönetimi, depolama, veri alma ve işleme sırasında sağlam şifreleme ve uyumluluk mekanizmaları gerektirir.
- İpucu: Uçtan uca şifreleme ve erişim yönetimi çözümleri kullanın ve GDPR veya CCPA gibi veri koruma düzenlemelerine uyumluluğu sağlayın. Daha fazla veri alımı için güvenli API ağ geçitleri kullanın.
- Etik kaygılar: Önyargı, adalet ve kötüye kullanımın ele alınması, sorumlu yapay zeka uygulaması için çok önemlidir. Çeşitli kullanıcı sorgularına tarafsız yanıtlar verilmesini sağlamak, etik yapay zeka tasarımında önemli bir husus olmaya devam etmektedir.
- İpucu: Yapay zeka önyargılarıyla başa çıkmak veyapay zekanın dört temel ilkesine uymak için sorumlu yapay zeka platformları ve yapay zeka yönetişim araçları kullanın.
Gelecek beklentileri
Ajan odaklı RAG üzerine yapılan son araştırmalar, aşağıdaki gibi iyileştirme alanlarını içermektedir:
- Bilgi grafiği entegrasyonu : Karmaşık veri ilişkilerinden yararlanarak akıl yürütmeyi geliştirir.
- Gelişen teknolojiler : Sistem yeteneklerini geliştirmek için ontolojiler ve anlamsal web gibi araçların entegrasyonu.
- Uzmanlaşmış temsilci işbirliği : Farklı alanlarda (örneğin, satış, pazarlama, finans) uzmanlığa sahip temsilciler, karmaşık görevleri ele almak için koordineli bir iş akışında birlikte çalışırlar.
- Kalite optimizasyonu : Çoklu ajan sistemlerinin güvenilirliğini ve doğruluğunu artırmak için tutarsız çıktıları ele almak.
Daha fazla okuma
Aşağıdakiler gibi diğer RAG kıyaslamalarını inceleyin:
- Gömme Modelleri: OpenAI vs Gemini vs Cohere
- RAG için En İyi Vektör Veritabanı: Qdrant vs Weaviate vs Pinecone
- Hibrit RAG: RAG Doğruluğunu Artırma
Değişiklik Günlüğü
20 Şubat 2026
Karşılaştırma listesine 2 yeni model eklendi:
- Google: Gemini 3.1 Pro Önizlemesi (google/gemini-3.1-pro-preview)
- Anthropic: Claude Sonnet 4.6 (antropik/claude-sonnet-4.6)
10 Şubat 2026
Karşılaştırma listesine 2 yeni model eklendi:
- Claude Opus 4.6 (antropik/claude-opus-4.6)
- Kimi K2.5 (moonshotai/kimi-k2.5)
SSS'ler
Geri Alma Destekli Üretim (RAG), bilgi alma ve yanıt üretimini geliştirmek için geri alma tabanlı yöntemleri üretken modellerle birleştiren bir tekniktir.
Geri alma destekli üretim tekniği ve yaygın modeller hakkında daha fazla bilgi edinin.
Ajan, çevresini gözlemlemek, kararlar almak ve belirli hedeflere ulaşmak için doğrudan insan müdahalesi olmadan özerk bir şekilde eylemler gerçekleştirmek üzere tasarlanmış bir bilgisayar programıdır.
Yapay Zeka Sistemlerinde Kullanımı
Ajanlar, dinamik ortamlarda görevleri otomatikleştirmek, süreçleri optimize etmek ve akıllı kararlar almak için kullanılır. Karmaşıklıklarına bağlı olarak, ajanlar basit kural tabanlı sistemlerden öğrenme tekniklerini kullanan gelişmiş modellere kadar değişebilir.
Acente Türleri
Reaktif Ajanlar : Ortamın mevcut durumuna göre çalışır ve geçmiş deneyimlerden yararlanmadan önceden tanımlanmış kuralları izler.
Bilişsel Ajanlar : Geçmiş deneyimleri depolar ve bunları kalıpları analiz etmek ve kararlar almak için kullanır, böylece önceki etkileşimlerden öğrenmeyi sağlar.
İşbirlikçi Ajanlar : Genellikle koordinasyon ve bilgi paylaşımının önemli olduğu çoklu ajan sistemlerinde, ortak hedeflere ulaşmak için diğer ajanlar veya sistemlerle etkileşime girerler.
Ajan tabanlı RAG, daha dinamik, bağlam duyarlı karar verme ve yinelemeli etkileşimler gerektiren görevler için daha iyi olabilir, ancak etkinliği belirli kullanım durumuna ve uygulama ihtiyaçlarına bağlıdır.
Vanilla RAG, statik bir sorgu-yanıt modeline dayanarak pasif bir şekilde yanıtları alır ve üretir; oysa ajan tabanlı RAG, yanıtları iyileştirmek veya karmaşık görevleri ele almak için yinelemeli süreçleri, karar vermeyi ve dinamik etkileşimleri içerir.
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.