Skip to content

RAG ve bilgi tabanı

RAG (Retrieval-Augmented Generation), LLM’in yanıtını yüklediğiniz belgelerden çekilen parçalarla zenginleştirmesidir.

Akış

  1. Belgeler yüklenir ve parçalara ayrılır.
  2. Parçalar gömü vektörlerine dönüştürülür.
  3. Kullanıcı sorusu vektörleştirilir; benzer parçalar benzerlik araması ile bulunur.
  4. Seçilen parçalar modele bağlam olarak verilir; model yanıt üretir.

Test modu

query/test uç noktası ile kaynak parçaları, skorlar veya gömü bilgisi görülebilir (backend bayraklarına bağlı).

İlgili

Bilgi tabanları — kullanım · Knowledge API

Cere Insight 2.0 dokümantasyonu