Ajanlı RAG, RAG'i LLM performansını artırarak ve daha fazla uzmanlaşma sağlayarak geliştirir. Birden fazla veritabanı arasında yönlendirme ve sorgu oluşturma üzerindeki performansını değerlendirmek için bir benchmark gerçekleştirdik.
ajanlı RAG çerçevelerini ve kütüphanelerini, standart RAG'den temel farklarını, faydalarını ve tam potansiyellerini açığa çıkarmak için karşılaştıkları zorlukları keşfedin.
Ajanlı RAG benchmark'ı: çoklu veritabanı yönlendirme ve sorgu oluşturma
Sistemin, her biri benzersiz bağlamsal bilgilere sahip beş farklı veritabanı setinden doğru veritabanını seçme ve doğru veriyi almak için anlamsal olarak doğru SQL sorguları oluşturma yeteneğini göstermek için ajanlı RAG benchmark metodolojimizi kullandık:
Ajanlı RAG benchmark'ında şunları kullandık:
- Ajan Çerçevesi: Langchain
- Vektör veritabanı: ChromaDB
Pek çok gerçek dünya kurumsal senaryosunda, veri genellikle her biri belirli alanlara veya görevlerle ilgili uzmanlaşmış bilgiler içeren birden fazla veritabanına dağıtılmıştır. Örneğin, bir veritabanı finansal kayıtları saklarken, diğeri müşteri verilerini veya envanter detaylarını tutabilir.
Etkili bir Ajanlı RAG sistemi, kullanıcının sorgusunu doğru bilgiyi almak için en ilgili veritabanına akıllıca yönlendirmelidir. Bu süreç, sorguyu analiz etmeyi, bağlamı anlamayı ve mevcut veritabanları setinden uygun veri kaynağını seçmeyi içerir.
Ajanın düşünme süreci
Bir Ajanlı RAG sisteminin kalbinde, bir hedefe ulaşmak için otonom olarak akıl yürütme ve hareket etme yeteneğine sahip LLM yatar. İşlev çağrısına dayalı yaklaşımımız, modellerin kendi kendine yönlendirilen veritabanı seçimi ve yineleyici bilgi toplama yoluyla gerçek ajan davranışını sergilemesini sağlar.
Otonom karar verme: Ajan, gelen kullanıcı sorgusunu analiz eder ve sorgu bağlamı ile mevcut işlev açıklamalarına dayanarak hangi veritabanı işlevini çağıracağını otonom olarak belirler. Bu karar verme süreci, önceden belirlenmiş yönlendirme kuralları olmadan gerçekleşir ve gerçek akıl yürütme yeteneklerini sergiler.
Çok adımlı yürütme: Ajan genellikle önce ilgili veritabanını tanımlamak ve erişmek, ardından detaylı şema bilgilerini toplamak ve son olarak SQL sorgusunu oluşturmadan önce anlayışını iyileştirmek için sırayla birden fazla işlev çağrısı gerçekleştirir. Bu yineleyici süreç, insan problem çözme yaklaşımlarını yansıtır.
Kendi kendine düzeltme yeteneği: İlk işlev çağrıları yeterli bilgi sağlamadığında, ajan, basit bilgi alma sistemlerinin ötesine geçen uyum sağlama davranışı sergileyerek, iyileştirilmiş parametrelerle ek çağrılar yapmaya otonom olarak karar verebilir.
Hedefe yönelik davranış: Süreç boyunca, ajan, sonraki kararları ve eylemleri bilgilendirmek için her işlev çağrısı sonucunu kullanarak doğru bir SQL sorgusu oluşturmaya odaklanmayı sürdürür.
Bu otonom, çok turlu etkileşim deseni, ajanlı RAG'i, önceden belirlenmiş yolları ve tek atımlı bilgi alma mekanizmalarını izleyen geleneksel RAG sistemlerinden temelde ayırır.
Ajanlı RAG benchmark metodolojisi
Bu benchmark, Büyük Dil Modellerinin (LLM'lerin) Bir Bilgi Artırılmış Üretim (RAG) pipeline'ı içinde otonom ajanlar olarak işlev görme yeteneğini değerlendirir. Spesifik olarak, iki temel yetkinliği ölçer:
- Veritabanı yönlendirme: Ajanın, doğal dil sorusu verildiğinde, birden fazla adaydan en ilgili veritabanını doğru bir şekilde tanımlama ve seçme yeteneği.
- SQL oluşturma: Ajanın, seçilen veritabanının şemasını kullanarak doğru bir SQL sorgusu oluşturma yeteneği.
Veri seti
Benchmark, metinden SQL'e görevler için yaygın olarak kullanılan akademik bir benchmark olan BIRD-SQL veri setini1 kullanır. BIRD-SQL, doğal dil sorularını yer altı veritabanı tanımlayıcıları ve altın standart SQL sorguları ile eşleştirir, bu da hem yönlendirme doğruluğunu hem de sorgu oluşturma kalitesini değerlendirmek için idealdir.
Tam BIRD-SQL veri setinden, çeşitli alanları kapsayan beş farklı veritabanına dağıtılmış 500 soruluk bir alt küme derledik:
Her sorunun tam olarak bir doğru hedef veritabanı vardır. Her sorunun cevabı yalnızca belirli bir veritabanında bulunur, bu da ajanın kesin bir yönlendirme kararı vermesini gerektirir.
Anlamsal belirsizlik zorluğu
Ajanın akıl yürütme yeteneklerini yüzeysel anahtar kelime eşleştirmesinin ötesinde değerlendirmek için, soru seçimi sırasında kasıtlı bir karıştırıcı faktör olarak veritabanı-ötesi anlamsal benzerliği tanıttık.
Soru seçimi süreci:
- Beş veritabanından gelen tüm aday sorular, cümle dönüştürücüler (
all-MiniLM-L6-v2) kullanılarak gömüldü. - Veritabanı-ötesi soru çiftleri hesaplandı ve kosinüs benzerliğine göre sıralandı.
- 0.70'in üzerindeki veritabanı-ötesi kosinüs benzerlik puanlarına sahip sorular, tamamen farklı veritabanlarına ait anlamsal olarak benzer soruların senaryolar oluşturacak şekilde kasıtlı olarak önceliklendirildi.
Anlamsal karıştırma örneği:
Soru A (finansal DB): "1993/7/5 tarihinde ilk onaylanan kredisi olan müşteri için, 1993/3/22'den 1998/12/27'ye kadar hesap bakiyesindeki artış oranı nedir?"
Soru B (debit_card DB): "2012/8/25 tarihinde 634.8 ödeyen müşteri için, 2012 Yılından 2013'e kadar tüketim azalma oranı neydi?"
Her iki soru da neredeyse aynı anlamsal kalıpları izler: bir işlem olayı üzerinden belirli bir müşteriyi tanımlarlar, ardından bir süre boyunca bir oran değişimini hesaplarlar. Ancak doğru veritabanları tamamen farklıdır; biri kredi ve hesap verisi gerektirirken, diğeri işlem ve tüketim verisine ihtiyaç duyar. Bu, ajanın her iki veritabanıyla 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 bir doğal dil açıklaması, verimli anlamsal bilgi alma için kullanılan bir vektör veritabanı olan ChromaDB'de saklandı. Her veritabanının koleksiyonu şunları içerir:
- Veritabanının alanı ve amacı hakkında yüksek seviyeli bir açıklama
- Her tablo için şema belgeleri, sütun adları, veri türleri ve değer açıklamaları dahil
Bu kurulum, ajanın hedef bir veritabanını seçtikten sonra anlamsal arama yoluyla ilgili şema bilgilerini almasına olanak tanır.
Ajan mimarisi
Adil ve standartlaştırılmış bir karşılaştırma sağlamak için tüm modellerde bir işlev çağrısına dayalı ajan mimarisi kullanıldı. Beş veritabanının her biri, standartlaştırılmış parametrelerle farklı çağrılabilir bir işlev (araç) olarak temsil edildi. Bu tasarım, her modelin yerel işlev çağırma yeteneklerinden yararlanır ve modellerin otonom olarak şunları yapmasını sağlar:
- Gelen soruyu analiz etmek
- Uygun veritabanı işlevini seçmek ve çağırmak
- Şema bilgisini bir işlev yanıtı olarak almak
- İsteğe bağlı olarak iyileştirme için ek işlevleri çağırmak
- Son SQL sorgusunu oluşturmak
Bu yaklaşım, geleneksel modeller ve akıl yürütme-optimizasyonlu modeller dahil olmak üzere farklı model aileleri arasında tutarlı bir değerlendirme metodolojisi korur.
Ajanlı süreç akışı
Sistem, sabit bir pipeline yerine gerçek bir çok turlu ajan döngüsü uygular:
- Soru analizi: Ajan, doğal dil sorusunu ve beş mevcut veritabanı işlevinin açıklamalarıyla birlikte alır.
- Veritabanı seçimi (Araç çağrısı): Ajan, en ilgili olduğunu düşündüğü veritabanı işlevini otonom olarak seçer ve çağırır. Bu gerçek bir işlev çağrısıdır; ajan, şemayı aynı konuşma bağlamı içinde yapılandırılmış bir araç yanıtı olarak alır.
- Şema akıl yürütme: Ajan, dönen şemayı gözlemler ve hangi tablo ve sütunların soruyla ilgili olduğunu akıl yürütür.
- İsteğe bağlı kurtarma: Ajan, seçilen veritabanının gerekli bilgiyi içermediğine karar verirse, dış müdahale olmadan kendi kendine düzeltme sağlayan farklı bir veritabanı işlevini çağırabilir.
- SQL oluşturma: Biriken bağlama (soru + şema gözlemi) dayanarak, ajan son SQL sorgusunu üretir.
Bu çok turlu konuşma akışı, benchmark'ı geleneksel tek atımlı RAG yaklaşımlarından ayırır. Ajan, tüm tur boyunca tam bağlamı korur, eylemlerinin sonuçlarını gözlemleyebilir ve gerçek ajan davranışının özellikleri olan yaklaşımını yineleyici olarak iyileştirebilir.
Temel mimari özellikler:
- Konuşma kesintisizdir, ajan kendi önceki akıl yürütmesini ve araç yanıtlarını görür
- Yapay tur sınırları uygulanmaz; ajan yeterli bilgiye sahip olduğuna karar verir
- Hem veritabanı seçimi hem de SQL oluşturma aynı ajanlı oturum içinde gerçekleşir
- Soru başına araç çağrı sayısı, ajan verimliliğini analiz etmek için ek bir metrik olarak kaydedilir
Değerlendirme süreci
Benchmark'taki her soru için:
Adım 1: Veritabanı yönlendirme değerlendirmesi
Ajanın ilk veritabanı işlev çağrısı, yönlendirme kararı olarak kaydedilir. Bu, BIRD-SQL veri setinde belirtilen yer altı veritabanıyla karşılaştırılır.
Metrik: Veritabanı yönlendirme doğruluğu (toplam soruların % doğru seçimleri)
Adım 2: SQL kalitesi değerlendirmesi
Ajan tarafından oluşturulan SQL sorgusu, bir LLM-as-Judge yaklaşımı kullanılarak değerlendirilir. Ayrı bir yargıç modeli (Claude 4 Sonnet), hem ajanın oluşturduğu SQL'i hem de BIRD-SQL yer altı SQL'ini alır ve 0-5 ölçeğinde anlamsal benzerlik puanı atar:
Önemli tasarım kararı: SQL kalitesi, yalnızca ajan doğru veritabanını seçtiğinde değerlendirilir. Ajan yanlış veritabanına yönlendirildiyse, yanlış şemaya karşı bir SQL sorgusunun doğası gereği anlamsız olması nedeniyle otomatik olarak 0 puan alır. Bu, SQL kalite metriklerinin, yönlendirme hatalarıyla kirlenmemiş olarak yalnızca sorgu oluşturma yeteneğini yansıtmasını sağlar.
Metrikler:
- Yalnızca doğru yönlendirilen sorular üzerinde hesaplanan Ortalama SQL kalite puanı (5.0 üzerinden)
- Mükemmel eşleşme oranı: 5/5 puan alan doğru yönlendirilen soruların yüzdesi
Kontrol edilen değişkenler
Modeller arasında adil karşılaştırma sağlamak için:
- Tüm modeller aynı sistem istemlerini ve araç tanımlarını alır
- Belirleyici çıktılar için sıcaklık 0 olarak ayarlanır
- Model-özel prompt'lar mühendisliği veya az örnekli örnekler sağlanmaz (sıfır-atımlı değerlendirme)
- Tüm modellerden, desteklenmeyen akıl yürütmeyi ölçmek için BIRD-SQL kanıt alanı (alan-özel ipuçları) gizlenir
- Tüm modeller aynı şema gömülmeleriyle aynı ChromaDB örneğine erişir
Ajanlı RAG çerçeveleri ve kütüphaneleri
Ajanlı RAG çerçeveleri, AI sistemlerinin yalnızca bilgi bulmasını değil, aynı zamanda akıl yürütmesini, karar vermesini ve eylemde bulunmasını sağlar. Ajanlı RAG'i güçlendiren en iyi araçlar ve kütüphaneler:
Bu liste, aşağıdaki kriterleri karşılayan araçları içerir:
- GitHub'da 50+ yıldız.
- Ajanlı RAG projelerinde yaygın kullanım.
Tabloda dikkat edin:
- Araç kullanımı, bir sistemin ortamı içinde araçları yönlendirme ve çağırma yerel yeteneğine atıfta bulunur.
- Araç tipi, araçların ana kullanım alanına atıfta bulunur, örneğin:
- Ajanlı RAG çerçeveleri, özellikle Ajanlı RAG sistemleri oluşturmak, dağıtmak veya yapılandırmak için tasarlanmıştır.
- Ajan kütüphaneleri, akıl yürütebilen, 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.
- LLM'ler, dinamik karar almaya izin veren yerleşik araç çağırma ve yönlendirme yeteneklerine sahiptir. Diğer LLM'ler, ajan işlevselliğini etkinleştirmek için harici API'lere veya entegrasyonlara ihtiyaç duyabilir.
- Araç kullanımı ve ajan tiplerinin doğrulanması, halka açık kaynaklar aracılığıyla sağlanır.
Ajanlı RAG nedir?
Ajanlı Bilgi Artırılmış Üretim (RAG), dinamik karar alma ve bilgi sentezini etkinleştirmek için bilgi alma tekniklerini üretken modellerle birleştiren bir AI çerçevesidir. Bu yaklaşım, geleneksel RAG'in doğruluğunu gelişmiş AI'nın üretken yetenekleriyle entegre ederek, AI destekli görevlerin verimliliğini ve etkinliğini artırmayı amaçlar.
Geleneksel RAG sistemlerinin sınırlamaları
Ajanlı RAG, standart RAG sistemiyle karşılaşılan sınırlamaları aşmayı amaçlar, örneğin:
- Bilgi önceliklendirmede zorluk: RAG sistemleri, genellikle büyük veri setleri içinde veriyi verimli bir şekilde yönetme ve önceliklendirme konusunda zorluk çeker, bu da genel performansı azaltabilir.
- Uzman bilgisinin sınırlı entegrasyonu: Bu sistemler, genel bilgiyi tercih ederek, uzmanlaşmış, yüksek kaliteli içeriği hafife alabilir.
- Zayıf bağlamsal anlayış: Veri alma yeteneğine sahip olsalar da, genellikle ilgili olup olmadığını veya belirli sorguyla nasıl uyumlu olduğunu tam olarak anlamada başarısız olurlar.
Bir ajanlı RAG nasıl oluşturulur
1. Araç kullanımı
- Yönlendiricileri kullanın: İlk adım, belgeleri almak, hesaplamalar yapmak veya sorguyu yeniden yazmak için yönlendiricileri kullanmaktır. Bu yaklaşım, büyük dil modellerinin (LLM'lerin) uygun pipeline'ları seçmesine olanak tanıyan, birden fazla araca istekleri yönlendirmek için karar verme yetenekleri ekler.
- Araç çağrısı entegrasyonu: Bu, ajanların seçilen araçlarla bağlanmaları için bir arayüz oluşturmayı ifade eder. Kullanıcılar, araç çağrısı yeteneklerine sahip LLM'lerden yararlanabilir veya kendi araçlarını oluşturabilir:
- Yürütülecek bir işlev seçmek.
- Bu işlev için gerekli argümanları çıkarmak.
- Veritabanı sorguları veya karmaşık akıl yürütme gibi görevleri etkinleştirerek, geleneksel RAG pipeline'larının ötesinde sorgu anlayışını geliştirmek.
2. Ajan uygulaması
- Tek çağrılı ajanlar: Bir sorgu, uygun araca tek bir çağrı tetikler ve yanıtı döndürür. Bu, basit görevler için etkilidir, ancak belirsiz veya karmaşık sorgularla mücadele edebilir.
- Çok çağrılı ajanlar: Bu yaklaşım, görevleri uzmanlaşmış ajanlar arasında bölmeyi içerir, her ajan belirli bir alt göreve odaklanır. Örneğin:
- Alıcı ajan: Gerçek zamanlı sorgu alımını optimize eder.
- Yönetici ajan: Görev devri ve orkestrasyonunu yönetir.
3. Çok adımlı akıl yürütme
Karmaşık iş akışları için, ajanlar ara adımların hafızasını korurken yineleyici, çok adımlı akıl yürütme gerçekleştirmek için akıl yürütme döngüleri kullanır. Bu döngüler şunları içerir:
- Birden fazla aracı çağırmak.
- Veri almak ve ilgili olup olmadığını doğrulamak.
- Gerekirse sorguları yeniden yazmak.
Çerçeveler genellikle genel sürecin verimli yürütülmesini sağlamak için belirli alt görevleri ele almak üzere birden fazla ajan tanımlar.
4. Hibrit yaklaşımlar: bilgi alma ve yürütmenin birleştirilmesi
Bir hibrit yaklaşım, bilgi alma pipeline'larını dinamik yürütme stratejileriyle birleştirir:
- Gömme ve vektör tabanlı bilgi alma stratejileri belge erişimi için.
- Dinamik sorgu çözümü için araç çağrısı yetenekleri.
- Özel alt görevler için çoklu ajan işbirliği.
RAG ile ajanlı RAG arasındaki fark nedir?
İşte farklı yönler temelinde RAG ile Ajanlı RAG'in güçlü ve zayıf yönleri:
- İstem mühendisliği
- Geleneksel RAG: İstemlerin manuel optimizasyonuna yoğun bir şekilde güvenir.
- Ajanlı RAG: Bağlam ve hedeflere göre istemleri dinamik olarak ayarlar, manuel müdahale ihtiyacını azaltır.
- Bağlam farkındalığı
- Geleneksel RAG: Sınırlı bağlamsal farkındalığa sahiptir ve statik bilgi alma süreçlerine güvenir.
- Ajanlı RAG: Konuşma geçmişini dikkate alır ve bağlama göre bilgi alma stratejilerini dinamik olarak uyarlar.
- Otonomi
- Geleneksel RAG: Otonom eylemlerden yoksundur ve gelişen durumlara uyum sağlayamaz.
- Ajanlı RAG: Gerçek zamanlı eylemler gerçekleştirir ve geri bildirim ile gerçek zamanlı gözlemlere göre ayarlanır.
- Akıl yürütme
- Geleneksel RAG: Çok adımlı akıl yürütme ve araç kullanımı için ek sınıflandırıcılara ve modellere ihtiyaç duyar.
- Ajanlı RAG: Çok adımlı akıl yürütmeyi dahili olarak yönetir, harici modellere olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- Veri kalitesi
- Geleneksel RAG: Veri kalitesini değerlendirmek veya doğruluğu sağlamak için yerleşik bir mekanizmaya sahip değildir.
- Ajanlı RAG: Veri kalitesini değerlendirir ve doğru çıktılar sağlamak için üretim sonrası kontroller gerçekleştirir.
- Esneklik
- Geleneksel RAG: Sınırlı uyum sağlama yeteneği olan statik kurallarla çalışır.
- Ajanlı RAG: Dinamik bilgi alma stratejileri uygular ve gerekirse yaklaşımını ayarlar.
- Bilgi alma verimliliği
- Geleneksel RAG: Bilgi alma statiktir ve genellikle verimsizlikler nedeniyle maliyetlidir.
- Ajanlı RAG: Gereksiz işlemleri en aza indirmek için alımları optimize eder, maliyetleri azaltır ve verimliliği artırır.
- Basitlik
- Geleneksel RAG: Daha az yapılandırma karmaşıklığı ile basit bir kurulum sunar.
- Ajanlı RAG: Dinamik ve bağlam farkında operasyonları desteklemek için daha karmaşık yapılandırmalar gerektirir.
- Tahmin edilebilirlik
- Geleneksel RAG: Tutarlı ve kural tabanlıdır, ancak davranışta katıdır.
- Ajanlı RAG: Davranış, gerçek zamanlı bağlam ve gözlemlere göre dinamik olarak değişebilir.
- Dağıtımlarda maliyet
- Geleneksel RAG: Temel kurulumlar için daha ucuzdur, ancak uzun vadeli operasyonel maliyetler daha yüksek olabilir.
- Ajanlı RAG: Gelişmiş özellikler ve dinamik yetenekler nedeniyle daha yüksek başlangıç yatırımı gerektirir.
Uzun bağlam modelleri ile ajanlı RAG: Bilgi alma gereksiz hale geldiğinde
2025-2026 bağlam penceresi devrimi, RAG mimarisindeki temel bir varsayımı sorguya çeker. Modeller artık 1-2 milyon token destekliyor, bu da temel bir soruyu zorunlu kılıyor: Doğrudan bağlam işleme ne zaman karmaşık bilgi alma ajanlarından daha iyi performans gösterir?
Değişen bağlam manzarası
Bağlam pencereleri, 2024'ün başlarında 128k token'dan 2026'da 1M'in üzerine dramatik bir şekilde genişledi. Tam uzunlukta romanları test verisi olarak kullanan son araştırmalar, bu genişlemenin mühendislerin dikkate alması gereken yeni mimari ödünleşimler yarattığını ortaya koyuyor.4
Devasa bağlamları işleme hesaplama maliyeti, bilgi alma sistemlerinin mühendislik karmaşıklığı ve potansiyel başarısızlık noktalarıyla dengelenmelidir. 1M token işlemek, parçalama ve indekslemenin kayıplı sıkıştırmasını ortadan kaldırır, ancak yüksek sorgu başına maliyetle.
Bilgi alma darboğazı sorunu
Uzun belgeler üzerine yapılan araştırmalar, geleneksel RAG yaklaşımlarında ciddi bir sınırlama olduğunu ortaya koyuyor. Standart top-k bilgi alma, araştırmacıların "bilgi alma darboğazı" dediği bir durum yaratır: İlk çekim ilgili parçayı kaçırırsa, sistemde bir kurtarma mekanizması yoktur.
Ajanlı RAG, yineleyici sorgu iyileştirmesi yoluyla bunu ele alır. Araştırmalar, ajanlı sistemlerin tek atımlı bilgi alma altında tamamen başarısız olan önemli bir sorun oranını başarıyla çözdüğünü göstermektedir. Otonom döngü, ajanların ilk denemeler yetersiz bilgi döndürdüğünde sorguları yeniden formüle etmelerine olanak tanır.5
ancak, veri genişletilmiş bağlam pencereleri içinde uyuyorsa, doğrudan uzun bağlam işleme, hatta sofistike ajanlı bilgi alma sistemlerinden daha iyi performans gösterir. Performans farkı, modelin parçalama tabanlı bilgi alma'da inherent olan parçalanmadan kaçınarak tüm belge üzerinde aynı anda akıl yürütebilmesinden kaynaklanır.
Farklı türde Ajanlı RAG modelleri
Bilgi Artırılmış Üretim (RAG) çerçeveleri içinde Büyük Dil Modellerinden (LLM'lerden) yararlanan bazı ajanlar şunlardır:
- Yönlendirme ajanı: Belirli bir sorgu için en uygun Bilgi Artırılmış Üretim (RAG) pipeline'ını (örn. özetleme veya soru-cevap) seçmek için Ajanlı akıl yürütme için Büyük Dil Modeli (LLM) kullanır. Ajan, giriş sorgusunu analiz ederek en uygun seçimi belirler.
- Tek atımlı sorgu planlama ajanı: Karmaşık sorguları daha küçük alt sorgulara ayırır, bunları farklı veri kaynaklarıyla çeşitli RAG pipeline'larında yürütür ve sonuçları kapsamlı bir yanıtta birleştirir.
- Araç kullanımı ajanı: Ek bağlam sağlamak için harici veri kaynaklarını (örn. API'ler, veritabanları) dahil ederek standart RAG çerçevelerini geliştirir. Bu, LLM'ler kullanılarak sorguların daha zengin işlenmesini sağlar.
- ReAct ajanı: Sıralı, çok parçalı sorguları işlemek için akıl yürütme ve eylemi entegre eder. Bellek içinde bir durum sürdürür ve araçları yineleyici olarak çağırır, çıktılarını işler ve sorgu tamamen çözülene kadar sonraki adımları belirler.
- Dinamik planlama ve yürütme ajanı: Daha karmaşık sorguları yönetmeyi amaçlayan bu ajan, yüksek seviyeli planlamayı yürütmeden ayırır. Sorguyu yanıtlamak için gereken adımların bir hesaplama grafiğini tasarlamak için bir planlayıcı olarak bir LLM kullanır ve bu adımları verimli bir şekilde gerçekleştirmek için bir yürütücü kullanır. Odak, güvenilirlik, gözlemlenebilirlik, paralelleştirme ve üretim ortamları için optimizasyondur.
Tercih edilen kaynak olarak ekleAjanlı RAG faydaları
Ajanlı RAG, LLM'leri şu şekilde geliştirir:
- Otonom ve hedefe yönelik yaklaşım: Geleneksel RAG'in aksine, Ajanlı RAG, tanımlanmış hedeflere ulaşmak ve daha derin, daha anlamlı etkileşimler peşinde koşmak için kararlar alan otonom bir ajan gibi davranır.
- İyileştirilmiş bağlam farkındalığı ve duyarlılık: Ajanlı RAG, ilgili, bilgilendirilmiş yanıtlar ve karar alma sağlamak için konuşma geçmişini, kullanıcı tercihlerini, önceki etkileşimleri ve mevcut bağlamı dinamik olarak dikkate alır.
- Dinamik bilgi alma ve gelişmiş akıl yürütme: Sorgulara özel akıllı bilgi alma yöntemleri kullanır, aynı zamanda alınan verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirir ve doğrular.
- Çoklu ajan orkestrasyonu: Birden fazla uzmanlaşmış ajanı koordine eder, sorguları yönetilebilir görevlere böler ve doğru sonuçları sağlamak için sorunsuz koordinasyon sağlar.
- Üretim sonrası doğrulama ile artan doğruluk: Ajanlı RAG modelleri, oluşturulan içerikte kalite kontrolleri gerçekleştirir, en iyi mümkün yanıtı sağlar ve üstün performans için LLM'leri ajan tabanlı sistemlerle birleştirir.
- Uyum sağlama ve öğrenme: Bu sistemler zaman içinde sürekli olarak öğrenir ve iyileşir, problem çözme yeteneklerini, doğruluğunu ve verimliliğini artırır ve belirli görevler için çeşitli alanlara uyum sağlar.
- Esnek araç kullanımı: Ajanlar, veri toplama, işleme ve çeşitli uygulamalar için özelleştirmeyi geliştirmek için arama motorları, veritabanları veya API'ler gibi harici araçlardan yararlanabilir.
Ajanlı RAG zorlukları
- Veri kalitesi: Güvenilir çıktılar, yüksek kaliteli, derlenmiş veri gerektirir. Kullanıcı sorgu gereksinimlerini karşılamak için metin ve görsel veriler dahil çeşitli veri setlerini entegre ederken ve işlerken zorluklar ortaya çıkar. Ek veri alma süreçleri de doğruluk ve tutarlılığı sağlamalıdır.
- İpucu: Metin ve görsel veri setleri arasında tutarlı ve yüksek kaliteli veri entegrasyonunu sağlamak için otomatik veri temizleme araçlarını ve AI destekli veri doğrulama tekniklerini uygulayın.
- Ölçeklenebilirlik: Sistem büyüdükçe sistem kaynaklarının ve bilgi alma süreçlerinin verimli yönetimi kritiktir. Kullanıcı sorguları ve veri hacimleri arttıkça, ek 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 dağıtık hesaplama çerçevelerini kullanın. Gerçek zamanlı sorgu yönetimi için dinamik yük dengelemeyi dahil edin.
- Açıklanabilirlik: Karar verme sürecinde şeffaflık sağlamak güven oluşturur. Yanıtların kullanıcı sorgularına nasıl oluşturulduğuna dair net içgörüler sağlamak, özellikle metin ve görsel verilerden yararlanıldığında, kalıcı bir zorluk olmaya devam eder.
- İpucu: Model tahminlerini yorumlanabilir hale getirmek ve yanıtların arkasındaki akıl yürütmeyi netleştirmek için görselleştirme panolarını entegre etmek için SHAP veya LIME gibi AI açıklanabilirlik araçlarından yararlanın.
- Gizlilik ve güvenlik: Güçlü veri koruma ve güvenli iletişim protokolleri gereklidir. Hassas veya gizli verileri yönetmek, depolama, ek veri alma ve işleme sırasında sağlam şifreleme ve uyumluluk mekanizmaları gerektirir.
- İpucu: Uçtan uca şifreleme ve erişim yönetim çözümlerini uygulayın ve GDPR veya CCPA gibi veri koruma düzenlemelerine uyumu sağlayın. Ek veri alma için güvenli API ağ geçitlerini kullanın.
- Etik endişeler: Yanlılık, adalet ve kötüye kullanımı ele almak, sorumlu AI dağıtımı için önemlidir. Çeşitli kullanıcı sorgularına yanlısız yanıtlar sağlamak, etik AI tasarımında temel bir husus olmaya devam eder.
- İpucu: AI yanlılığı ile başa çıkmak ve AI'nın dört yönlendirici ilkesine uyum sağlamak için sorumlu AI platformlarını ve AI yönetişim araçlarını dağıtın.
Gelecek perspektifleri
Ajanlı RAG üzerine en son araştırmalar, şu iyileştirme alanlarını içerir:
- Bilgi grafiği entegrasyonu: Karmaşık veri ilişkilerinden yararlanarak akıl yürütmeyi geliştirir.
- Yeni çıkan teknolojiler: Sistem yeteneklerini geliştirmek için ontolojiler ve semantik web gibi araçları dahil eder.
- Uzmanlaşmış ajan işbirliği: Farklı alanlarda (örn. satış, pazarlama, finans) uzmanlığa sahip ajanlar, karmaşık görevleri ele almak için koordine edilmiş bir iş akışında birlikte çalışır.
- Kalite optimizasyonu: Çoklu ajan sistemlerinin güvenilirliğini ve doğruluğunu artırmak için tutarsız çıktıyı ele alır.
Daha fazla okuma
Şunlar gibi diğer RAG benchmark'larını keşfedin:
- 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 Nisan 2026
Benchmark'a 1 yeni model eklendi:
- Anthropic: Claude Opus 4.7 (anthropic/claude-opus-4.7)
20 Şubat 2026
Benchmark'a 2 yeni model eklendi:
- Google: Gemini 3.1 Pro Preview (google/gemini-3.1-pro-preview)
- Anthropic: Claude Sonnet 4.6 (anthropic/claude-sonnet-4.6)
10 Şubat 2026
Benchmark'a 2 yeni model eklendi:
- Claude Opus 4.6 (anthropic/claude-opus-4.6)
- Kimi K2.5 (moonshotai/kimi-k2.5)
SSS'ler
Bilgi Artırılmış Üretim (RAG), bilgi alımını ve yanıt oluşturma işlemini geliştirmek için bilgi tabanlı yöntemleri üretken modellerle birleştiren bir tekniktir.
Bilgi artırılmış üretim tekniği ve yaygın modeller hakkında daha fazlasını keşfedin.
Bir ajan, belirli hedeflere ulaşmak için ortamını gözlemlemek, karar vermek ve eylemleri otonom olarak yürütmek üzere tasarlanmış bir bilgisayar programıdır.
AI Sistemlerinde Kullanım
Ajanlar, görevleri otomatikleştirmek, süreçleri optimize etmek ve dinamik ortamlarda akıllı kararlar vermek için kullanılır. Karmaşıklıklarına bağlı olarak, ajanlar basit kural tabanlı sistemlerden öğrenme teknikleri kullanan gelişmiş modellere kadar değişebilir.
Ajan Tipleri
Reaktif Ajanlar: Geçmiş deneyimleri kullanmadan, ortamın mevcut durumuna göre hareket ederler ve önceden tanımlanmış kuralları izlerler.
Bilişsel Ajanlar: Geçmiş deneyimleri saklar ve bunları desenleri analiz etmek ve karar vermek için kullanırlar, önceki etkileşimlerden öğrenmeyi sağlarlar.
İşbirlikçi Ajanlar: Genellikle koordinasyon ve bilgi paylaşımının anahtar olduğu çoklu ajan sistemleri içinde ortak hedeflere ulaşmak için diğer ajanlarla veya sistemlerle etkileşime girerler.
Ajanlı RAG, daha dinamik, bağlam farkında karar alma ve yineleyici etkileşimler gerektiren görevler için daha iyi olabilir, ancak etkinliği belirli kullanım durumuna ve uygulama ihtiyaçlarına bağlıdır.
Vanilla RAG, statik bir sorgu-yanıt modeline dayalı olarak pasif bir şekilde bilgi alır ve yanıtlar üretirken, ajanlı RAG, yanıtları iyileştirmek veya karmaşık görevleri ele almak için yineleyici süreçleri, karar vermeyi ve dinamik etkileşimleri içerir.
Bu benchmarkı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
title = {{En İyi 20+ Ajanlı RAG Çerçeveleri}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-rag}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 30 Haziran 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.