Son zamanlarda sıkça duyduğumuz RAG (Retrieval-Augmented Generation) ve AI Agent konseptleri hakında genel bilgi verme amaçlı bir derlenmiş bir yazıdır. Hatta bir kısmı LLM ile oluşturulmuştur.
RAG ve AI Agent farklı konseptlerdir, ancak bazı durumlarda birbirleriyle örtüşebilirler. Farkları anlamak için ikisi için temel tanımları ve çalışma mekanizlarını bilmek gerelir.
1. Tanım ve Amaç
- RAG (Retrieval-Augmented Generation):
- Bir LLM (Large Language Model) kullanırken dış kaynaklardan bilgi getirerek yanıtın doğruluğunu artıran bir yaklaşımdır.
- Modelin eğitildiği verilerle sınırlı kalmasını engeller, güncel ve spesifik bilgilerle yanıt vermesini sağlar.
- Örneğin, bir belge içinde arama yaparak LLM’in yanıtlarını güçlendirebilir.
- AI Agent:
- Bir amaca yönelik kararlar alabilen, belirli görevleri yerine getiren ve bazen otonom şekilde çalışan bir sistemdir.
- Genellikle birden fazla bileşeni içerir: bir LLM, bir hafıza, araçlar (web arama, veri tabanı sorgulama vb.), ve bir karar mekanizması.
- Örneğin, bir müşteri hizmetleri botu, kod yazan bir AI veya bir veri analizi yapan bir sistem bir AI Agent olabilir.
2. Çalışma Mekanizması
- RAG:
- Model, önce dış bir bilgi kaynağından (veri tabanı, vektör arama, API vb.) bilgi getirir.
- Bu bilgiyi LLM’e aktarır ve model, cevabı oluştururken bu verileri kullanır.
- AI Agent:
- Daha geniş bir yapıya sahiptir, sadece bilgi getirmekle kalmaz, bir görevi yerine getirmek için adım adım plan yapabilir, hata tespit edebilir, geçmiş bilgileri kullanabilir ve aksiyon alabilir.
- Örneğin, bir AI Agent, RAG kullanarak bilgi getirip, ardından bu bilgiyi bir tabloya işleyip bir rapor oluşturabilir.
3. Otonomi Seviyesi
- RAG: Pasif bir sistemdir, yalnızca bilgi alıp cevabı güçlendirmek için kullanılır. Bir karar mekanizması yoktur.
- AI Agent: Otonom olabilir, duruma göre farklı aksiyonlar alabilir, görevleri planlayabilir, zincirleme kararlar verebilir.
4. Kullanım Alanları
- RAG Kullanım Örnekleri:
- Müşteri destek sistemlerinde en güncel bilgiyi sağlamak.
- Teknik dokümantasyondan bilgi çekerek soruları yanıtlamak.
- Chatbot’ların veritabanındaki bilgileri kullanarak daha doğru yanıtlar vermesini sağlamak.
- AI Agent Kullanım Örnekleri:
- Otonom kod yazan bir sistem.
- Veri analiz eden ve rapor üreten bir AI.
- Satın alma işlemlerini yöneten bir e-ticaret AI asistanı.
5. RAG, AI Agent’in Bir Parçası Olabilir mi?
Evet! Bir AI Agent, RAG’i bir bilgi kaynağı olarak kullanabilir. Örneğin, bir AI Agent önce RAG ile bilgi alır, sonra bu bilgiyi analiz eder ve kullanıcıya bir aksiyon önerir.
Özetle:
- RAG, bir bilgi getirme mekanizmasıdır ve bir karar verme yetisi yoktur.
- AI Agent, bir hedefi gerçekleştirmek için aktif olarak çalışan bir sistemdir ve bazen RAG’i bir araç olarak kullanabilir.