RAG vs. CAG: Yapay Zeka Stack'iniz İçin Daha Akıllı Seçim

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve Cache-Augmented Generation (CAG) arasındaki temel farkları keşfedin ve hangisinin sizin için en iyi olduğunu öğrenin.

Yapay zeka sistemleri oluştururken verilecek en önemli kararlardan biri, modelinizin bilgiye nasıl erişeceği ve onu nasıl kullanacağıdır. Her seferinde gerçek zamanlı verilere mi ihtiyacınız var, yoksa önceden depolanmış, önbelleğe alınmış bilgilere mi güvenebilirsiniz?

Retrieval-augmented generation (RAG) ile cache-augmented generation (CAG) arasındaki fark işte burada yatıyor:

• RAG canlı ve güncellenmiş verileri getirir, bu da değişikliklerin hızlı gerçekleştiği ve doğruluğun kritik olduğu durumlar için ideal hale getirir.
• CAG önbelleğe alınmış bilgilere güvenir, yanıtları daha hızlı ve daha ucuz sunar. Tekrarlanan veya tahmin edilebilir sorular için iyi çalışır.
• RAG taze, güvenilir yanıtlar sağlar ve çeşitli sorguları işleyebilir. Ancak yavaş, pahalı olabilir ve sorunsuz çalışması için sağlam bir altyapı gerektirir.
• CAG hızlı, verimli ve ölçeklendirmesi kolaydır, ancak güncel olmayan bilgiler içerebilir. Ayrıca halihazırda depolanmış olanlarla sınırlıdır ve faydalı kalması için düzenli güncellemeler gerektirir.

İkisi arasında seçim yapmak, kullanıcılarınızı düşünmeye gelir:

• Sorular tahmin edilebilir mi yoksa geniş kapsamlı mı?
• Bilgilerin ne kadar güncel olması gerekiyor?
• Bütçeniz ve altyapınız nasıl?

Her zaman sadece birini seçmek zorunda değilsiniz. Hibrit yaklaşımlar hem RAG hem de CAG'yi birleştirebilir. Önbelleğe alınmış yanıtların hızına izin verirken gerektiğinde canlı veri almayı sağlar.

Bu makalenin sonunda, RAG ve CAG'nin nasıl çalıştığını ve hangisinin projelerinize daha uygun olduğunu anlayacaksınız.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?

RAG, dış bilgiyi kullanarak üretken yapay zekanın yeteneklerini artıran ve kullanıcı sorgularına daha doğru yanıtlar sağlayan bir tekniktir.

Yapay zeka modelinin yalnızca eğitildiği veri setlerine güvenmek yerine, RAG bir vektör veritabanını veya dokümanları arar, en alakalı bilgiyi getirir ve ardından bir yanıt oluşturmak için kullanır. Bu, yanıtları daha doğru ve güncel hale getirir.

CAG (Cache-Augmented Generation) Nedir?

CAG, sağladığınız belirli bağlam penceresi etrafında yanıtlar oluşturur.

Bilgi için dış veritabanlarını arayan RAG'nin aksine, CAG yanıtlarını şekillendirmek için geçmiş etkileşimleri kullanır. Bu, çıktısını daha alakalı ve kişiselleştirilmiş hissettirir.

Kısacası, CAG yapay zekayı yanıt oluşturmadan önce doğru bağlamı alarak daha az genel ve ihtiyaçlarınıza daha uyumlu hale getirir.

RAG Yapay Zeka Modellerinde Nasıl Çalışır?

RAG iki adımı birleştirir: bilgi alma ve yanıt oluşturma.

Bir soru sorduğunuzda, model önce en alakalı belgeleri bulmak için bir dış bilgi tabanında arama yapar. Bu alınan bilgi, büyük dil modelinin (LLM) yanıt oluşturma için elinde tuttuğu notlar veya referanslar gibi işlev görür.

Yanıtını oluştururken, LLM hem eğitim sırasında elde edilen iç bilgiyi hem de yeni alınan alakalı bağlamı kullanarak bir yanıt döndürür. Bu, yanıtın doğal ses çıkarmasını ve gerçek verilere dayalı olmasını sağlar.

RAG, hem arama motorlarının hem de dil modellerinin en iyisini birleştirerek yapay zeka sisteminin halüsinasyonlara daha az eğilimli olmasını sağlar.

Şimdi CAG'ye ve nasıl çalıştığına daha yakından bakalım.

CAG Yapay Zeka Sistemlerinde Nasıl İşlev Görür?

CAG, yapay zekaya doğru bir yanıt oluşturmak için gerekli arka plan bilgilerini sağlayarak çalışır. CAG etkin bir sistemle etkileşime girdiğinizde, yalnızca genel bilgiye güvenmez.

Bunun yerine, geçmiş konuşmalarınız veya kişisel tercihleriniz gibi sağladığınız bağlamı not alır. Bu bilgi, key-value (KV) önbelleği kullanılarak geçici olarak önbelleğe alınır ve yanıtlar oluşturulurken referans alınabilir.

Oluşturma süreci boyunca, LLM bu önbelleğe alınmış bağlamı önceden eğitilmiş bilgisiyle birleştirerek kişiselleştirilmiş ve alakalı yanıtlar üretir.

Temelde bu, genel yanıtlar oluşturma olasılığını sınırlar. CAG ayrıca bağlamını sürekli olarak günceller ve en alakalı parçayı belirler, böylece konuşmanın ihtiyaçlarınızla uyumlu kalmasını sağlar.

RAG ve CAG Arasındaki Ana Fark Nedir?

Bu iki sistem arasındaki temel fark, yanıt oluştururken bilgiyi nasıl ele aldıklarıdır.

RAG bilgi artırımı için dış kaynaklar elde ederken, CAG önceden depolanmış verilere güvenir.

Aşağıda onların temel farklarına hızlı bir bakış:

• Veri kaynağı: RAG, her sorgu yapıldığında dış veritabanlarından veya arama motorlarından taze bilgi alır. CAG, halihazırda depolanmış ve yeniden kullanıma hazır olan önceden önbelleğe alınmış verilerle çalışır.
• Gecikme ve performans: RAG, her seferinde bir alma adımı gerektirdiği için daha yüksek gecikmeye sahip olma eğilimindeyken, CAG önceden yükleme ve yeniden kullanım yoluyla düşük gecikme elde eder.
• Maliyet verimliliği: RAG ile maliyetler, veriyi sürekli olarak alma ve işleme ihtiyacı nedeniyle genellikle daha yüksektir. CAG ise depolanan verileri yeniden kullanarak tekrarlanan sorguları ortadan kaldırdığı için daha maliyet etkindir.
• Kullanım durumu uyumu: RAG, gerçek zamanlı doğruluğun esas olduğu senaryolar için en uygunken, CAG aynı bilginin sık sık uygulandığı tekrarlayan görevler için daha kullanışlıdır.
• Ölçeklenebilirlik ve bakım: RAG, canlı güncellemelere ve dış kaynaklara bağlantılara büyük ölçüde güvendiği için sürdürmesi daha zor olabilir. CAG, önbelleğe alınmış veriler periyodik olarak yenilenebileceği ve daha az çabayla yönetilebileceği için ölçeklendirmesi daha kolaydır.

Şimdi hem RAG hem de CAG'nin artılarına ve eksilerine bakalım.

RAG'nin Artıları ve Eksileri Nelerdir?

RAG, doğruluğun kritik olduğu durumlar için faydalıdır, ancak bazı sınırlamaları da vardır. İşte RAG'nin bazı artıları ve eksileri:

Avantajlar

• Gerçek zamanlı alma yoluyla taze bilgi sağlar: En güncel bilgileri çekebilir, bu özellikle detaylar çok değiştiğinde faydalıdır.
• Geniş bir bilgi tabanına sahiptir: Dış kaynaklara bağlandığı için, yapay zeka modelinin tek başına sahip olduğundan daha geniş bir bilgi havuzuna erişimi vardır.
• Doğruluk kontrolü için güvenilirdir: Hassasiyetin anahtar olduğu doğruluk kontrolü veya bilgi görevleri için faydalıdır.

Dezavantajlar

• Daha yavaş performans: RAG yeni veri alması gerektiği için daha yüksek çıkarım süresine sahiptir ve daha yavaş yanıt verir.
• Daha yüksek maliyetler: Bilginin sürekli alınması çalıştırmanın daha pahalı olmasını sağlar.
• Bakım zorlukları: RAG dış sistemlere güvendiği için, bir kaynak çökerse veya verilerini değiştirirse sonuçlar yanlış olabilir.
• Karmaşık kurulum: RAG'yi kurmak ve sorunsuz çalışmasını sağlamak teknik olarak zorlu olabilir.

CAG'nin Artıları ve Eksileri Nelerdir?

CAG daha hızlı ve daha ucuz olabilir, ancak dezavantajları olmadan gelmez. İşte CAG'nin bazı avantajları ve dezavantajları:

Avantajlar

• Daha hızlı yanıtlar: Veriler önceden önbelleğe alındığı için bilgiyi tekrar tekrar alma ihtiyacı yoktur, bu da daha hızlı tepkilere yol açar.
• Maliyet etkin: Önbelleğe alınmış materyal tekrarlanan işleme ihtiyacını azalttığı için CAG daha maliyet etkin ve verimlidir.
• Tekrarlanan görevler için verimli: CAG, aynı bilginin sıklıkla gerekli olduğu tekrarlayan sorgular için idealdir.
• Ölçeklendirmesi daha kolay: Önbelleği güncellemek minimum güçlükle periyodik olarak yapılabileceği için ölçeklendirmesi ve sürdürmesi daha kolaydır.

Dezavantajlar

• Yenileme döngülerine ihtiyaç duyar: Faydalı kalması için CAG'de kullanılan önbelleklerin periyodik olarak yeniden işlenmesi ve yenilenmesi gerekir.
• Güncel olmayan bilgi riski: Önbelleğe alınmış veriler eskiyebilir, yani son değişiklikleri veya güncellemeleri kaçırabilir.
• Sınırlı genişletilmiş bağlam: CAG, halihazırda depolanmış olanlarla sınırlıdır, bu da yanıtların kapsamının daha dar olduğu anlamına gelir.
• Potansiyel önyargı: Önbelleğe alınmış içerik önyargılı veya eksikse, yanıtlar bu kusurları yansıtacaktır.

RAG'yi CAG'ye göre ne zaman kullanmanın en iyi olduğunu mu merak ediyorsunuz? Her ikisi için de en uygun senaryoları tartışalım.

RAG'yi CAG Yerine Ne Zaman Kullanmalısınız?

RAG, alma sisteminizin her kullanıcı sorgusu için bir dış kaynaktan yeni bilgi alması gerektiğinde daha iyi bir seçimdir.

Örneğin, finansal piyasa güncellemelerinde işler hızlı hareket eder. Önbelleğe alma yardımcı olmayabilir çünkü yapay zeka sisteminizin eski bilgiler döndürmesini istemezsiniz. Böyle bir durumda RAG mükemmel bir yaklaşımdır.

Ayrıca, güvenilirliğin mevcut ve kapsamlı bilgilere sahip olmaya bağlı olduğu doğruluk kontrolü senaryolarında veya yüksek riskli araştırma projelerinde de kullanılabilir.

RAG'nin CAG'ye göre başka bir iyi kullanım durumu, kullanıcılardan tekrarlanan sorular beklemediğiniz senaryolardır. Ayrıca kullanıcıların tam olarak ne soracağını tahmin edemediğinizde de kullanılabilir.

Bu durumlarda, LLM'nin her seferinde bilgi kaynaklarından yeni bilgi alması gerektiği için önbelleğe alma özellikle yardımcı olmayacaktır.

Kısacası, hedefiniz biraz daha uzun sürse veya daha fazla maliyete sebep olsa bile güncel ve doğru sonuçlar elde etmekse RAG'yi kullanın.

CAG Ne Zaman RAG'ye Tercih Edilir?

Hız ve düşük gecikme için optimizasyon önemliyse CAG'yi kullanın. Gömmeleri ve önbelleğe alınmış bağlamı yeniden kullanarak CAG, maliyetleri azaltır ve tahmin edilebilir senaryolar için yanıt sürelerini iyileştirir.

Bu özellikle insanların tekrar tekrar aynı soruları sıklıkla sorduğu müşteri destek chatbotları gibi durumlarda kullanışlıdır. "Şifremi nasıl değiştiririm?" veya "İade politikası nedir?" gibi sorulara verilen yanıtlar nadiren değişir, bu nedenle önbelleğe alma doğruluğu feda etmeden zaman ve maliyetten tasarruf sağlar.

CAG ayrıca çalışanların sık sık aynı yönerge veya talimat setine ihtiyaç duyduğu dahili bilgi tabanları için de iyi çalışır.

CAG için başka bir harika uyum, alma maliyetlerini düşük tutmanın ölçeklenebilirlik için esans olduğu büyük ölçekli dağıtımlardır.

CAG her zaman en son güncellemeleri yansıtmasa da güçlü yönleri tutarlılık ve hızdadır. Yani, uğraştığınız bilgiler sık sık değişmiyorsa CAG pratik bir seçimdir.

Projeniz İçin RAG ve CAG Arasında Nasıl Seçim Yaparsınız?

RAG ve CAG arasında seçim yapmak gerçekten projenizin tazelik, hız veya verimlilik açısından en çok neye ihtiyaç duyduğuna bağlıdır.

İşte dikkate alınması gereken bazı önemli kriterler:

• Sorguların doğası: Sisteminiz öngörülemeyen sorgularla karşılaşıyorsa RAG daha güçlüdür çünkü taze bilgi için ulaşabilir. Sorular tekrarlıysa (örneğin, yaygın SSS'ler) o zaman CAG size daha iyi hizmet edecektir.
• Bütçe değerlendirmeleri: Her sorgunun alma aşamasından geçmesi gerektiği için RAG daha maliyetlidir. Öte yandan CAG, önbelleğe alınmış veriler yeniden kullanıldığı için daha ucuzdur.
• Performans gereksinimleri: RAG daha yavaş olabilir ancak size derinlik ve güncellenmiş bağlam verir. CAG, her çalıştırıldığında yeni veri alması gerekmediği için daha hızlıdır.
• Bilginin tazeliği gereksinimi: Finansal veriler gibi gerçek zamanlı bilgi güncellemeleri gerektiren görevler üzerinde çalışırken RAG kullanılması önerilir. Kararlı bilgi için önbelleğe alınmış yanıtlar fazlasıyla yeterlidir.
• Büyüme potansiyeli: Sürekli almalar nedeniyle RAG'yi ölçeklendirmek karmaşıklaşabilir. Önbellekleri güncellemek yönetilmesi daha basit olduğu için CAG'yi ölçeklendirmek daha kolaydır.
• Değişen çıktıların işlenmesi: Fazla esnekliğe ihtiyacınız olmadığında CAG işleri hızlı ve verimli tutar, ancak doğruluk pazarlık konusu olmadığında RAG kullanmak daha iyi seçenektir.
• Teknik kurulum: RAG'nin canlı bağlantıları sürdürmek için daha güçlü bir altyapıya ihtiyacı vardır. CAG, daha az hareketli parçası olduğu için dağıtılması daha kolaydır.

RAG ve CAG Birleştirilebilir mi?

Evet, RAG ve CAG'yi birleştirebilirsiniz. Aslında, RAG ve CAG'yi birleştirmek genellikle size her iki dünyanın da en iyisini verir. Bunlara hibrit yaklaşımlar denir.

Bu tür RAG hatlarında, KV önbellek verileri önce sunulur ve eksik veya yetersizse sistem alma adımını tetikler.

RAG ve CAG, projenizin hedeflerine bağlı olarak farklı şekillerde birleştirilebilir. Örneğin, şunları oluşturabilirsiniz:

• Yedek hibrit: Sistem hız için önbelleğe alınmış yanıtlara varsayılan olarak yönelir, ancak önbellekte iyi bir yanıt yoksa canlı alma için RAG'ye geçer.
• Seçici hibrit: Belirli sorgu türleri her zaman RAG'ye yönlendirilir (örneğin, zamana duyarlı bilgi) oysa rutin veya tekrarlayan sorgular doğrudan CAG'ye gider.
• Harmanlanmış hibrit: Hem RAG hem de CAG birlikte kullanılır. Önbelleğe alınmış veriler hızlı bir ilk taslak sağlar ve gerekirse RAG boşlukları taze bağlamla doldurur.
• Katmanlı hibrit: Yanıtlar anında hız için önbellekle başlar, ardından RAG arka planda sessizce yanıtı günceller veya düzeltir, böylece sorguya verilen yanıt daha taze olur.

Hibrit bir sistemin faydaları açıktır: daha hızlı yanıtlar, azaltılmış maliyetler ve yine de gerektiğinde gerçek zamanlı veri alma seçeneğine sahip olmak.

Ancak, her ikisini de birleştirmek aynı zamanda zorluklar da getirir. Önbelleği ne zaman kullanacağınıza ve ne zaman yeni bilgi alacağınıza karar vermenin en iyi yoluna karar vermeniz gerekir. İki yaklaşımı birlikte yönetmek ayrıca sistemin altyapısına ve bakımına karmaşıklık ekleyebilir.

RAG vs CAG: Daha Akıllı, Daha Hızlı Yapay Zeka İçin Doğru Yolu Seçmek

Daha akıllı yapay zeka sistemleri oluşturmaya gelince, RAG size canlı veri alarak tazelik ve doğruluk sağlarken, CAG önbelleğe alınmış yanıtlarıyla hız ve verimlilik sunar.

Gerçek güç, her birini ne zaman kullanacağınızı veya hatta bunları hibrit bir sistemde birleştirmeyi bilmekte yatar.

API tasarımınızı, iş akışlarınızı ve bilgi entegrasyon ihtiyaçlarınızı dengeleyerek, optimize edilmiş, gerçek dünya performansı sunan LLM'ler oluşturabilirsiniz.

RAG ve CAG, modern yapay zeka sistemlerinde bilgi yönetimi için iki farklı ama tamamlayıcı yaklaşımdır. RAG'nin gerçek zamanlı doğruluğu ve geniş bilgi erişimi, sürekli değişen verilerin kritik olduğu senaryolarda vazgeçilmezken, CAG'nin hızı ve maliyet verimliliği tekrarlayan görevlerde üstünlük sağlar.

Doğru seçim, projenizin spesifik ihtiyaçlarına, bütçesine ve performans gereksinimlerine bağlıdır. Çoğu durumda, hibrit bir yaklaşım her iki sistemin de güçlü yönlerinden yararlanarak optimal sonuçlar elde etmenizi sağlayabilir.

Yapay zeka teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, bu yaklaşımları etkin bir şekilde kullanmak ve doğru dengeyi bulmak, başarılı AI uygulamaları için kritik bir beceri haline gelmektedir.