rag

yazdığım api hem wiki ve duck duck go'da arama yapıp bulduğu verileri yorumluyor, hem de bu yorumları rag'da vektör hafızaya dair yaptığım sorgularla birleştiriyor.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ve Agentic RAG, yapay zeka ve bilgi işlem alanında kullanılan iki farklı yaklaşımdır. Bunları basitçe ve popüler bilim diliyle açıklayalım:
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?

Bilgi Alma (Retrieval):

Ne Yapar? RAG, büyük bir bilgi havuzundan (örneğin, internet veya bir veritabanı) belirli bir soruya veya konuya en uygun bilgileri bulur.
Örnek: Diyelim ki "Dünya'nın en yüksek dağı hangisidir?" diye soruyorsunuz. RAG, bu soruya cevap verebilecek en doğru ve güncel bilgiyi bulmak için çeşitli kaynakları tarar.

Bilgi Üretme (Generation):

Ne Yapar? Bulunan bilgileri kullanarak, anlaşılır ve akıcı bir şekilde cevap üretir.
Örnek: RAG, "Dünya'nın en yüksek dağı Everest'tir ve deniz seviyesinden 8.848 metre yüksekliktedir." gibi bir cevap üretir.

Avantajları:

Güncel Bilgi: RAG, güncel ve doğru bilgileri kullanarak cevap verir.
Esneklik: Farklı kaynaklardan bilgi toplayarak daha kapsamlı cevaplar üretebilir.

f. Çimenlik, çayırlık, bahçelik, bağlık. * Dağ eteği.

ing. paçavra