İçeriğe geç
Ornitoreng
Yapay zekâ3 dk okuma

RAG ve LoRA arasındaki fark: Şirketinizin hangisine ihtiyacı var?

“Model bizim işimizi öğrensin” cümlesi iki farklı ihtiyacı anlatabilir: şirket belgelerine ulaşmak veya belirli bir işi istenen biçimde yapmak. RAG ile LoRA’yı karşılaştırmadan önce hangisini çözmek istediğinizi ayırmalısınız.

Ornitoreng
Bilgiye erişim → Model uyarlaması → Değerlendirme adımlarını gösteren kavramsal çizim
Kavramsal çizim · Bilgiye erişim → Model uyarlaması → Değerlendirme

RAG: Yanıttan önce ilgili bilgiyi bulmak

RAG, kullanıcının sorusuyla ilgili içeriği bir bilgi kaynağından bulup modelin girdisine ekleyen bir yaklaşımdır. Şirketin güncel bir prosedürüne göre cevap üretmek buna örnek olabilir. Belgenin modele bağlam olarak verilmesi, modelin o belgeyle yeniden eğitilmesiyle aynı işlem değildir.

Microsoft’un açıklamasında arama, bağlamı oluşturma ve yanıt üretme ayrı adımlardır. Yanlış belge bulunursa son yanıt da eksik veya yanlış olabilir. Bu nedenle yalnızca cevabın dilini değerlendirmek yerine bulunan kaynağı ve ilgili bölümü de incelemek gerekir.

LoRA: Modeli belirli bir göreve uyarlamak

LoRA, model uyarlamasında kullanılan parametre açısından verimli yöntemlerden biridir. Ana modelin tüm ağırlıklarını güncellemek yerine düşük boyutlu ek matrisler üzerinden eğitim yapılmasını sağlar. Uygun örneklerle belirli bir çıktı biçimini veya görev davranışını geliştirmek için değerlendirilebilir.

Fakat eğitim örneklerinin niteliği, temel model ve değerlendirme yöntemi sonucu etkiler. LoRA kullanılması tek başına daha doğru yanıt, düşük maliyet veya belirli bir performans seviyesi garantisi değildir. Birden fazla adaptör kullanımı da her şirketin ihtiyaç duyduğu varsayılan kurulum olarak düşünülmemelidir.

İhtiyacı bir cümleyle ayırmayı deneyin

“Çalışan güncel prosedürdeki izin sürecini bulsun” dediğinizde ilk soru bilgiye erişimdir. “Verilen kayıt her seferinde aynı alan yapısında sınıflandırılsın” dediğinizde çıktı davranışı öne çıkar. İlk örnekte belge düzeni ve arama; ikinci örnekte talimat, örnekler ve gerekirse model uyarlaması incelenebilir.

Bu, her belge sorununun RAG veya her biçim sorununun LoRA ile çözülmesi gerektiği anlamına gelmez. Daha açık bir talimat, mevcut yazılımda bir filtre ya da kurala dayalı bir dönüşüm yeterli olabilir. Karmaşık bir mimariye geçmeden bu daha küçük seçenekleri ölçün.

Aynı sorularla seçenekleri karşılaştırın

Değerlendirme için günlük işi temsil eden örnekler hazırlayın. Kolay soruların yanında cevabı belgede olmayan, eski sürüme işaret eden ve birbirine benzeyen iki kayıt içeren örnekler bulunsun. Beklediğiniz yanıtı ve kabul edilemeyecek hatayı önceden yazın.

Temsili bir testte sistem, kaynağı olmayan bir soruya akıcı bir cevap verdiğinde başarısız sayılabilir. Başka bir görevde doğru alanları çıkarması fakat istenen biçimi bozmaması önemlidir. “Doğruluk” sözcüğünü tek bir genel puan olarak kullanmak yerine göreve özgü ölçütler tanımlayın.

Erişim, güncelleme ve işletimi unutmayın

Bir kullanıcının ulaşamadığı belge, arama katmanından da ona açılmamalıdır. Belge değiştiğinde arama kaydının nasıl yenileneceği, silinen içeriğin nasıl kaldırılacağı ve model çıktısındaki kaynağın nasıl inceleneceği tasarımın parçasıdır. Teknik yöntem seçimi bu işletim sorularını ortadan kaldırmaz.

Ornitoreng’in teknoloji yaklaşımında model seçimi ve uzmanlaşma ihtiyaca göre değerlendirilir. RAG veya LoRA, bütün ürünlere aynı şekilde uygulanmış standart bir vaat değildir. Görüşmeye yöntem adıyla değil, örnek veri, beklenen çıktı ve kontrol ölçütüyle gitmek kapsamı daha somut hâle getirir.

Kaynaklar ve ileri okuma

Bu rehber Ornitoreng tarafından yapay zekâ desteğiyle hazırlanmıştır. Örnekler temsili iş akışlarıdır; müşteri sonucu veya ürün performansı iddiası değildir.

OKUMAYA DEVAM EDİN