Alım Destekli Üretimde Bağlam Hatırlama Geliştirme
Alım destekli üretim (RAG), büyük dil modellerinin (LLM) özel iş uygulamalarına entegre edilmesi için temel bir yöntem olarak ortaya çıkmıştır ve model yanıtlarına özel verilerin eklenmesini sağlamaktadır. Kavramsal kanıt (POC) aşamasındaki etkinliğine rağmen, geliştiriciler genellikle RAG’ı üretime geçirdiğinde önemli doğruluk düşüşleriyle karşılaşmaktadır. Bu sorun, belirli bir sorgu için en alakalı bağlamı doğru bir şekilde almak amacıyla yapılan alım aşamasında özellikle belirgindir; bu ölçüt bağlam hatırlama olarak bilinir. Bu makale, RAG’ın gerçek dünya uygulamalarındaki performansını artırmak için gömme modellerini özelleştirerek ve ince ayar yaparak bağlam hatırlamayı artırma stratejilerini incelemektedir.
RAG, iki ana adımda çalışır: alım ve üretim. Alım aşamasında, model metni vektörlere dönüştürür, dizinler, bu vektörleri alır ve en iyi eşleşmeleri belirlemek için yeniden sıralar. Ancak, bu aşamadaki hatalar, ilgili bağlamların atlanmasına neden olabilir ve bu da bağlam hatırlamasının düşmesine ve daha az doğru üretim çıktılarıyla sonuçlanır. Etkili bir çözüm, metin verileri arasındaki ilişkileri anlamak için tasarlanmış gömme modelini, kullanılan veri kümesine özgü gömme üretecek şekilde uyarlamaktır. Bu ince ayar, modelin benzer cümleler için benzer vektörler üretmesini sağlar ve sorguya son derece ilgili bağlamı alma yeteneğini artırır.
Bağlam hatırlamasını geliştirmek için, modelin karşılaşacağı sorgu türlerini yansıtan özel bir veri kümesi hazırlamak önemlidir. Bu, bilgi tabanından çeşitli soru türlerini çıkarmayı, bunları değişkenlik için yeniden ifade etmeyi ve bunları alaka düzeyine göre düzenlemeyi içerir. Ayrıca, bir değerlendirme veri kümesi oluşturmak, modelin gerçekçi bir ortamda performansını değerlendirmeye yardımcı olur. Bilgi Alım Değerlendiricisi kullanarak, geliştiriciler alım doğruluğunu ölçmek için Recall@k ve Precision@k gibi metrikleri değerlendirebilir. Sonuç olarak, gömme modelinin ince ayarı, bağlam hatırlamasında önemli iyileştirmelere yol açabilir ve RAG’ın üretim ortamlarında doğru ve güvenilir kalmasını sağlar.