RAG mi, Uzun Bağlamlı Modeller mi?

Uzun bağlamlı modeller (long context models), belirli kullanım senaryolarında halüsinasyonları azaltma konusunda oldukça başarılı olsa da her duruma uygun değiller.

Pek çok geliştirici, genel amaçlı büyük dil modellerinde (LLM) karşılaşılan halüsinasyon sorununu çözmek için büyük ölçekli bağlam verileriyle birlikte almayla artırılmış üretim (RAG) yöntemini kullanarak üretken yapay zeka uygulamaları geliştiriyor.

Artık Google Gemini gibi 2 milyon token'lık bağlam penceresine sahip modeller ortaya çıktıkça bu güçlü modellerin potansiyeli “Acaba RAG artık gerekli mi?” sorusunu gündeme getiriyor. Bu soruya doğru yanıt verebilmek için her iki yaklaşımın artılarını ve eksilerini iyi anlamak ve kullanım durumuna göre bilinçli bir tercih yapmak kritik önem taşıyor.

RAG ve Uzun Bağlamlı Modellerin Avantajları ve Sınırlamaları

Geleneksel büyük dil modelleri, aynı anda işleyebilecekleri içerik miktarını sınırlayan daha küçük bağlam pencerelerine sahipti. RAG, kullanıcıların istemlerine en uygun içerikleri çekerek modelin daha iyi yanıt vermesi sağladı ve bu sınırlamaları aşma adına etkin bir çözüm oldu. Böylelikle doğrudan modelin bağlam penceresine sığmayacak kadar büyük veri setleriyle çalışma imkanı sundu.

Öte yandan, Gemini gibi uzun bağlam destekli bir model ayrı bir RAG sistemine gereksinim duymadan bağlamı doğrudan işleyebiliyor. Bu da sistemi daha basit bir hale getirerek bazı durumlarda gecikmeyi azaltabiliyor. 1 milyon token’lık bir bağlam penceresinin büyüklüğünü gözünüzde canlandırmak için şöyle düşünün: yaklaşık orta uzunlukta sekiz roman ya da 200’den fazla podcast bölümünün dökümünü tek seferde işleyebilir.

Öncelikle bu tarz modeller, her zaman doğru ve bağlamlı alakalı bilgiye odaklanamayabilir. NVIDIA’nın araştırmasına göre, bağlam büyüdükçe modelin dikkat odağı dağılabilir ve bu da yanıt kalitesinde düşüşe yol açabilir.

İkincisi, soru-cevap tipi chatbot’lar gibi uygulamalarda önemli olan bağlamın büyüklüğünden çok ne kadar kaliteli olduğudur. RAG bu noktada öne çıkarak soruya özel, daha hassas ve daha alakalı bilgilerle modelin doğru yanıt vermesi sağlar.

Son olarak, uzun bağlamlı modeller yüksek düzeyde GPU gücüne ihtiyaç duyar. Bu da daha uzun işlem süreleri ve daha yüksek maliyetanlamına gelir. Bazı durumlarda token’ları önbelleğe alarak (KV cache) bu yük azaltmak mümkün olsa da GPU belleği üzerinde yine de önemli bir yük olacaktır. Burada önemli olan daha az token ile daha yüksek yanıt kalitesi sağlayabilmektir.

Her ne kadar bazı sınırlamaları olsa da uzun bağlamlı modeller bazı durumlarda oldukça faydalı olabilmektedir. Örnek olarak, İngilizce’den Sanskritçe’ye (Hindistan’da en az konuşulan dil) çeviri gibi karmaşık görevlerde çok sayıda örnek bağlam sağlamak modelin doğruluğunu artırabilir. LLM'ler, dilin karmaşık gramer yapısı ve yaygın olarak konuşulan diğer dillere kıyasla eğitim verilerinin sınırlı olması nedeniyle Sanskritçe’ye bu tür bir çeviri yapmakta zorlanmaktadır. Bu nedenle, bağlam olarak yeterince çok sayıda örnek sağlamak çevirinin doğruluğunu artırmaya yardımcı olacaktır. Başka bir örnek olarak, birden fazla şirketin 10K raporlarından finansal çıktılar üretmek gibi çok büyük dokümanlar arasında karşılaştırmalı özet çıkarımı yapılacaksa uzun bağlamlı modeller şüphesiz çok faydalı olacaktır.

Uzun bağlamlı modeller, çok uzun metinlerin işlenmesi gibi belirli kullanım durumlarında halüsinasyonu azaltmak için oldukça iyi bir seçenektir. Bununla birlikte, diğer tüm kullanım durumları için kullanıcının istemini yüksek doğruluk ve maliyet etkinliği ile yanıtlamak için RAG kullanılmasını öneriyoruz. RAG istenen doğruluğu karşılamıyorsa, etki alanı özgüllüğünü artırmak için RAG’i ince ayar ile birlikte kullanmanızı tavsiye ediyoruz.

Couchbase Capella AI Hizmetleri, geliştiricilerin hızlı bir şekilde performanslı RAG ve ajan uygulamaları oluşturmasına yardımcı olur. Yapay zeka projenize başlamak için özel ön izlememize kaydolmaktan çekinmeyin.

Couchbase Capella AI Services, geliştiricilerin hem RAG hem de yapay zeka ajanı tabanlı uygulamalarını hızlıca hayata geçirmelerine yardımcı oluyor. Sizler de özel ön izlemeye kayıt olarak yapay zeka projenize start verebilirsiniz.