Büyük Dil Modelleri (LLM): RAG, Context Engineering ve Agent Yapıları

Son zamanlarda çok sık duymaya başladığımız büyük dil modelleri (LLM) ve yapay zeka teknolojilerinin nasıl çalıştığını hiç merak ettiniz mi? ChatGPT, Gemini, Deepseek gibi pek çok yeni teknoloji artık hayatımızın bir parçası haline geldi. Peki büyük dil modeli (LLM) tabanlı teknolojileri nasıl etkili bir şekilde kullanırız? Büyük dil modelleri ile nasıl proje geliştirebiliriz? Daha da önemlisi yapay zeka bizi işsiz bırakacak mı? Hadi gelin bu soruları beraber inceleyelim!

1. Büyük Dil Modelleri (LLM) Nedir?

Büyük dil modelleri (LLM), büyük veri setleri ile eğitilen metinleri anlama ve yorumlama konusunda yetenekli yapay zeka modelleridir. Büyük dil modelleri:

• Metinleri anlayabilir ve yorumlayabilir
• Sorulara cevaplar oluşturabilir
• Metinleri özetleyebilir.
• Yeni metinler oluşturabilirler.

Bu modeller büyük veri setleri ile eğitildikleri için pek çok kaynakta bulunan verilere de hakimdirler. Bu sebeple araştırma alanı ve bilgi kaynağı olarak da çok önemli bir yere sahiptir. Chatgpt, Gemini, Deepseek ve Claude gibi platformlarda büyük dil modelleri bulunmaktadır.

Avantajları:

• Geniş veritabanının sağladığı araştırma kolaylığı
• Üretkenlik ve otomasyon fırsatları
• Kişiselleştirilmiş yapay zeka asistanı olarak kullanılabilmesi

2. Büyük Dil Modelleri (LLM) Kısıtları Nelerdir?

Büyük dil modelleri ne kadar etkileyici olsalar da belirli konularda kısıtları bulunmaktadır.

• Kapsam Eksikliği: Size ya da şirketinize özel veriler modelin kapsamı içinde bulunmamaktadır. Bu sebeple modelleri özelleştirmelisiniz.
• Matemariksel İşlem Yeteneği: Büyük dil modelleri her ne kadar matematiksel işlemler yapabilseler de henüz karmaşık hesaplamaları %100 doğruluk oranı ile yapamamaktadır. 
• Halüsinasyon: Büyük dil modelleri bir çok veriye hakim oldukları için yanlış yorumlamalar yaparak konuları birbirine karıştırabilmektedir.
• Tutarlılık: Büyük dil modelleri aynı soru tekrardan sorulduğunda çok farklı cevaplar oluşturabilmektedir.

Kapsam eksikliği için modeli özelleştirmemiz gerekiyor dedik. Peki bunu nasıl yapacağız? Gelin beraber RAG yöntemini inceleyelim!

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?

RAG, LLM ve yapay zeka modellerinin özelleştirilmesini sağlayan bir yöntemdir. Büyük dil modelleri yanıt üretmeden önce dış bir veri kaynağından (arama motoru, veri tabanı, belge koleksiyonu vb.) ilgili bilgileri alıp yanıtın içine entegre etmesidir. RAG tekniği ile daha önceden eğitilmiş bir modele kendimize ait verileri verebilir ve modelin bu veriler doğrultusunda cevap oluşturmasını sağlayabiliriz. Bu teknik ile büyük dil modellerini kendi verilerimize göre özelleştirebilir, bize özel asistan bir model oluşturabiliriz. 

RAG Yöntemi Nasıl Çalışır?

1. Kullanıcı sorusunu sorar.
2. Sistem, soruya uygun belgeleri / verileri arar (retrieval).
3. Bulunan içerik, modelin cevap oluşturma sürecine eklenir (augmentation)
4. LLM, hem kendi bilgisini hem de getirilen verileri kullanarak yanıt üretir (generation).

Bu yöntem ile model sadece eğitim verisi ile kısıtlı kalmaz. Bizim de yönlendirmelerimize ve eklediğimiz veriye uyarak özelleştirilmiş bir modele dönüşür.

4. RAG Yönteminin Avantajları Nelerdir?

• Güncellik: Son veriler, makaleler veya özel dokümanlar kullanılabilir.
• Doğruluk: Halüsinasyon oranı azalır.
• Kişiselleştirme: Kullanıcıya özel bilgi kaynağı (örneğin CRM verileri, müşteri e-postaları) kullanılabilir.
• Esneklik: Model yeniden eğitilmeden kolayca yeni bilgiler eklenebilir.

5. RAG Yönteminin Kullanım Alanları Nelerdir?

• Asistan Modeller: Modele yüklenen dokümanları kullanarak size destek verecek şekilde bilgileri analiz eden modellerdir. Kişisel kullanımda ya da çalışanlar için geliştirilen ekranlarda veriye ulaşmayı kolaylaştırmaktadır.
• Özelleştirilmiş Modeller: Belirli bir görev için modeli eğitilirken RAG yapısı kullanılmaktadır. Bu yöntem ile süreçleri, dokümanları ve önemli konuları modele öğreterek sizin yerinizi belirli işleri yapan modeler oluşturabilirsiniz.

RAG yöntemi, modelin bir konuyu / konsepti öğrenmesine ve hatırlamasına da olanak tanımaktadır. Bu yöntem sayesinde oturumunuzu kapatsanız bile modelinize eklediğiniz bilgiler kaybolmaz ve özelleştirdiğiniz modeli yeniden kullanabilirsiniz. RAG yöntemi bu özellikleri ile LLM'lerin bir diğer konusu olan "Context Engineering" konusuna da katkı sağlamaktadır. Peki nedir bu Context Engineering?

6. Context Engineering Nedir?

Context Engineering (Bağlam Mühendisliği) Prompt mühendisliğinin yerini almaya başlayan yeni yaklaşımdır. Artık sadece model ile doğru şekilde iletişim kurmak yeterli değildir. Hangi bağlamı modele nasıl öğretiriz? sorusu önem kazanmaktadır. Context engineering, modele eklenecek belgeleri seçmek, düzenlemek, önceliklendirmek ve modeli yönlendirmek gibi pek çok konuyu içeren daha kapsamlı bir yöntemdir.

7. Agent (Ajan) Yapıları

Yapay zeka Agent’ları belirli konular için mantık yürüten, karar veren ve aksiyon alan yapılardır. AI Agent’lar 3 ana yapıdan oluşur.

• Modele girdi sağlamak amacıyla veriyi alan, işleyen ve düzenleyen yazılım/otomasyyon.
• Görev için eğitilmiş, Agent’ın düşünme mekanizmasını oluşturan özelleştirilmiş modeler.
• Modelin oluşturduğu çıktıyı aksiyona dönüştüren yazılım/otomasyon sistemi

AI Agent’larının girdisini ve aksiyonunu oluşturun bölümler yapay zekanın kullanılmadığı ama otomasyonu sağlayan önemli yazılımlardır. Agent’ın karar mekanizmasını oluşturan özelleştirilmiş model ise sizin işinizin gerekliliğine göre dizayn edilmiş ve kısıtlanmıl bir yapay zekadır.

8. Multi Agent Nedir?

Multi (Çoklu) Agent, farklı yeteneklere sahip özelleştirilmiş modellerin güçlerini birleştirmesidir. Agent yapısında karar mekanizması olarak tek bir model yerine farklı yeteneklere sahip birden çok model kullanılara multi agent yapısı oluşturulmaktadır. Peki nedir multi agent yapısının faydası? Karşımıza çıkan sorunlarda tek yönlü bakış açısı yeterli olmamakta ve her bir sorun için çok yönlü düşünmemiz gerekmektedir. Aynı durum agent yapısı için de geçerlidir. Agent’lar onlara verilen görevleri yerine getirirken analiz, finans, raporlama gibi pek çok konu ile karşılaşmaktadır. Bu aşamada multi agent yapısı devreye girmekte ve yapılacak görev için gerekli özelliklere sahip farklı modelleri tek çatı altında toplamaktadır.

9. Güvenlik ve Etik

Yapay zekanın yaygınlaşması ile beraber ekstra önem kazanan bir diğer konu ise güvenlik ve etik konularıdır. Yapay zeka projeleri yapılırken dikkat edilmesi gereken ilk önceliklerden birisi veri gizliliğidir. Özellikle şirket verisi gibi özel verilerle çalışırken verilerin şirketin güvenlik sınırıları dışına çıkarılmaaması önemlidir. Gerçek veriler kullanılacaksa bu verilerin maskelenmesi ve ananimleştirilmesi veri gizliliği için önemlidir.

Bir diğer konu ise Etik konusudur. Her çalışmada olduğu gibi yapay zeka çalışmalarında da verisi kullanılacak kişilerinin bilgisi ve onayı bulunmalıdır. Aynı zamanda yapay zeka projeleri başkalarına zarar vermek amaçlı kullanılmamalıdır.

Yeni çalışmalardan ve benzer içeriklerden haberdar olmak isterseniz beni aşağıdaki hesaplardan takip edebilirsiniz.

Linkedin: www.linkedin.com/in/mustafabayhan/

Medium: medium.com/@bayhanmustafa