Getirmeyle güçlendirilmiş üretim (RAG) nedir?
Getirmeyle güçlendirilmiş üretim (RAG), bir dil modelinin önce ilgili belgeleri getirdiği, ardından yanıtını bu belgeleri göz önünde tutarak yazdığı bir yöntemdir. Kaynak alıntılayan her yapay zekâ motoru bir tür RAG çalıştırır: önce bilgiyi arar, sonra sonuçları göz önünde tutarak yazar. Bir marka için kapı getirme adımıdır. Hiç getirilmeyen bir sayfa, ne kadar iyi olursa olsun yanıtı şekillendiremez.
Getirmeyle güçlendirilmiş üretim nereden geliyor?
Ad, Patrick Lewis ve meslektaşlarının 22 Mayıs 2020'de gönderilen ve NeurIPS 2020'de yayımlanan Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks makalesinden geliyor. Makale, modelin parametrik hafızasını, yani eğitimde öğrendiklerini, parametrik olmayan bir hafızayla birleştirdi: Her soru için bir getiricinin aradığı, Wikipedia'nın yoğun bir vektör dizini.
Yapay zekâ arama motorları aynı fikri web ölçeğinde kullanır: Wikipedia dizini yerine bir arama dizini, sabit bir anlık görüntü yerine canlı sonuçlar.
Yapay zekâ aramasında RAG nasıl çalışır?
Yapay zekâ aramasında RAG birkaç adımda işler:
- Motor soruyu bir veya birkaç aramaya dönüştürür.
- Kendisine ya da bir iş ortağına ait bir web dizininden sonuçları getirir.
- Hangi sonuçların modele aktarılacağını seçer.
- Model, bu sonuçlar bağlamındayken yanıtı yazar.
- Motor, kullandığı kaynakların bir kısmına alıntı ekler.
Getirilen her sayfa alıntılanır mı?
Hayır. OpenAI, bir web aramasının sources alanının modelin baktığı her URL'yi döndürdüğünü ve kaynak sayısının çoğu zaman alıntı sayısından fazla olduğunu belgeliyor (OpenAI API belgeleri, okunma tarihi 15 Eki 2026).
Yani alıntı sayısı, bir motorun okuduklarını olduğundan az gösterir ve bir sayfa bağlantı almadan da bir yanıtı besleyebilir (yazı). Yine de getirilmek karşılığını verir: Verilerimizde, markanın kendi sitesinden bir sayfayı alıntılayan 97 yanıttan 94'ü markayı da andı (yazı).
Gerçek bir örnekte getirme nasıl görünür?
Herkese açık Tesla örneğinde (4 Eki 2026), motorların neyi getirip alıntıladığı motora göre değişti. ChatGPT 25 alıcı sorusundaki 93 alıntının 12'sinde, yani yaklaşık %13'ünde tesla.com'u alıntıladı. Perplexity, Claude ve Google AI Overviews birlikte 915 alıntıda onu 5 kez alıntıladı.
Getirilen setin geri kalanı başkalarının sayfalarıydı: Alıcı ve marka sorularında youtube.com 29, en.wikipedia.org 24, reddit.com 20 kez alıntılandı. Modelin yazarken dayandığı sayfalar bunlardı.
Getirmeyle güçlendirilmiş üretim (RAG) hakkında sık sorulan sorular
RAG, yapay zekânın yalnızca getirdiğini kullandığı anlamına mı gelir?
Hayır. Model eğitimde öğrendiklerini yine getirir ve yanıt ikisini harmanlar. Getirme yanıtı yönlendirir; modelin hafızasının yerini almaz.
Sayfalarımın getirilmesini nasıl sağlarım?
Yapay zekâ arama botlarının onları okumasına izin verin, metnin JavaScript olmadan da sayfada bulunmasını sağlayın, sayfaları dizinde ve snippet'e uygun tutun ve alıcıların sorduğu belirli alt soruları yanıtlayın.
RAG ile temellendirme aynı şey mi?
Örtüşürler. RAG, yazmadan önce belge getirme yöntemidir; temellendirme ise yanıtın iddialarını bu kaynaklara bağlama hedefidir.
Sayfam alıntılandı ama markam neden anılmadı?
Sayfanız yanıtı besledi ama kısa liste başka yere gitti. Bu genellikle sayfanın bir alt soruyu iyi yanıtladığını ama sizin lehinize bir gerekçe sunmadığını gösterir.
İlgili terimler
- Temellendirme
Temellendirme, bir yapay zekâ modelinin yanıtını canlı arama sonuçları gibi dış kaynaklara bağlamaktır; böylece iddiaları yalnızca belleğe değil, getirilen içeriğe dayanır.
- Eğitim verisi ve canlı arama
Eğitim verisi, bir modelin bilgi kesim tarihinden önce öğrendiğidir; canlı arama ise yanıt verirken web'de baktığı şeydir ve tek bir yapay zekâ yanıtı bunlardan birine ya da ikisine birden dayanabilir.
- Query fan-out
Query fan-out, bir yapay zekâ motorunun tek bir soruyu birkaç ilgili aramaya bölmesi ve yanıtını tüm sonuçlardan oluşturmasıdır.
- Yapay zekâ alıntısı
Alıntı, bir yapay zekâ motorunun yanıtı için bağlantı verdiği ya da kaynak olarak listelediği bir web sayfasıdır.
Uygulamalı örnek: Tesla, herkese açık yapay zekâ yanıtları, 4 Eki 2026: Proofsource'un Tesla için yaptığı ilk tarama, 25 alıcı sorusu ve 5 marka sorusu, dört motorun her birinde soru başına bir yanıt. Tek bir markadan küçük bir örnek; bir kıyaslama değil, örnek olarak gösteriliyor.
Yapay zekânın sizi nerede atladığını görün, neyi düzelteceğinizi de.
Hangi alıcı sorularının markanızı andığını, yerinize kimin anıldığını ve neyi düzeltmeniz gerektiğini görün. 200 yanıt. 25 Prompts/soru. En iyi yapay zekâ motorları. 2 gün. Ücretsiz. Kart gerekmez.
Google AI OverviewsGoogle AI Mode
