Yapay zekânın hızlı yüklenişi ile birlikte yapay zeka chatbot’lar hayatımıza giriş yaptı. Artık birçok şirket, satış öncesi ve sonrası destek süreçlerini AI chatbot’lar ile yönetiyor ve yalnızca gerekli durumlarda insanlarla görüşmenizi sağlıyor. Bu sayede satış öncesi ve sonrası teknik destek süreçleri daha az insan ile yürütülür duruma geldi.

Bir chatbot, müşteri hizmetleri, satış, teknik destek, ürün önerme, randevu ve takvim yönetimi gibi birçok alanda hizmet verebiliyor. Peki, ChatGPT, DeepSeek, Cloude gibi chatbotlar dışındaki chatbotlar nasıl çalışıyor ve nasıl öğreniyor? Bunun iki farklı yöntemi var: Birinci yöntem fine-tuning, ikinci yöntem ise RAG yöntemidir.

Fine-Tuning, bir dil modelinin, belirli bir görev veya veri kümesi üzerinde yeniden eğitilmesidir. Yani, bir model genel bir dil modeli olarak eğitildikten sonra, daha özelleştirilmiş bir görev için ince ayar yapılır. Bu süreç, modelin belirli bir konuyu veya alanı daha iyi anlamasını sağlar.

Örneğin, büyük bir dil modeli genel internet verileriyle eğitilmiş olabilir. Ancak, bir müşteri hizmetleri chatbot’u için fine-tuning yapılırsa, bu model sadece o şirkete ait veriler ve müşteri hizmetleri konuşmalarıyla yeniden eğitilir.

Fine-Tuning’i tercih etmeniz gereken durumlar:

• Domain-Spesifik Uzmanlık: Modelin belirli bir alanda çok yüksek doğrulukla ve derinlemesine bilgiyle çalışması gerekiyorsa fine-tuning daha iyi sonuç verir. Örneğin, tıp, hukuk, yazılım dokümantasyonu gibi uzmanlık gerektiren konularda modelin ilgili literatürü ve terminolojiyi öğrenmesi için fine-tuning idealdir.
• Özel Görevler ve Formatlar: Modelin sadece soru-cevap değil de, özel bir görevde kullanılması gerekiyorsa (ör. duygu analizi, metinden koda çeviri, özetleme, belirli bir formatta rapor oluşturma), fine-tuning ile modele bu görevi öğretebilirsiniz.Örneğin, bir e-ticaret sitesinde ürün yorumlarını olumlu/olumsuz diye sınıflandıracak bir modeli fine-tune ederek elde edersiniz.
• Tutarlılık ve Üslup: Eğer çıktıların belirli bir stil veya ton taşıması çok önemliyse (örneğin marka dili, resmi dil, belirli bir jargon), fine-tuning burada öne çıkar. Model, eğitildiği veriyle benzer üslupta cevaplar verecektir. RAG ile de sonuca etki edebilirsiniz ancak tam kontrol zor olabilir. Özellikle yaratıcı içerik üretiminde tutarlılık isteniyorsa (ör. bir roman karakterinin ağzından sürekli tutarlı diyaloglar), fine-tuning daha iyi sonuç sağlar.
• Bilginin Görece Statik Olduğu Durumlar: Bilgi kaynağınız çok sık değişmiyorsa veya her soruda devasa bir veri havuzuna ihtiyaç yoksa, fine-tuning yapıp işi basitleştirebilirsiniz. Örneğin şirket içi sabit bir terminoloji sözlüğünüz var ve modelin bunu hep doğru kullanmasını istiyorsunuz; bu sözlüğü modele öğretip fine-tune edersiniz, böylece her seferinde arama yapmaya gerek kalmaz.
• Performans ve Hızın Kritik Olduğu Durumlar: Bazı uygulamalarda milisaniyeler önemli olabilir (örn. gerçek zamanlı çeviri, yüksek trafikli sohbet). Fine-tune model sadece ileri-yönlü hesaplama yaptığı için RAG sistemine göre daha hızlı yanıt verebilir (çünkü RAG’deki ek arama adımı yok). Ayrıca ağ bağlantısının sınırlı olduğu bir ortamda (ör. on-premises, uç cihazlar) fine-tuning ile modeli tamamen cihaza alıp çalıştırabilirsiniz, RAG’de harici veri kaynağına erişim zorunlu olabilir.

Retrieval-Augmented Generation (RAG), Türkçeye “Bilgi Getirme Destekli Üretim” olarak çevrilebilir. Basitçe söylemek gerekirse, RAG bir yapay zekâ modelinin soruları yanıtlayabilmek için harici bir bilgi kaynağından gerçek zamanlı olarak ilgili verileri getirip kullanmasıdır. Yani model, eğitim sırasında öğrendiği bilgilerin ötesinde, güncel ve güvenilir bilgilere erişerek cevap üretir. Bu sayede LLM’in yanıtları sadece kendi parametrelerine değil, aynı zamanda verilmiş güncel bilgilere dayanır ve doğruluk artar.

RAG yaklaşımını gerçek hayattan bir örnekle açıklayabiliriz: Diyelim ki bir finans danışmanısınız ve müşteriniz size belirli bir hisse senedi hakkında soru soruyor. Kendi genel finans bilginiz iyi (bu, modelin önceden eğitildiği bilgiyi temsil ediyor), ancak en son piyasa haberlerini veya o şirkete dair en güncel raporları ezbere bilmiyorsunuz. RAG yaklaşımı, sizin bu soruyu yanıtlamadan önce hızlıca güncel piyasa verilerine ve şirketin son finans raporlarına göz atabilmenizi sağlamak gibidir. Yani model, bir soruya cevap verirken “açık kitap” sınavına giriyormuşçasına ilgili kaynaklardan bakarak yanıt verir. Bu da cevabın doğruluğunu ve güncelliğini artırır.

RAG mimarisinin en iyi özelliklerinden biri de bilgi güncellemesini her şeyi sıfırdan eğitmeden yapabilmeniz. Sürekli güncellenmeniz gereken bir veri seti var ise eğer RAG sisteminde şirketinize ayrılan bir güncelleme paneli üzerinden bu işlemi çok basit bir şekilde yapabilirsiniz.

Bir müşteri şifresini unuttuğunu ama nereden değiştirebileceğini bilmiyorsa bu soruya en hızlı cevabı Fine-Tuning verir. Ama müşteri panelindeki ürünün ne kadar süre sonra kullanım süresinin dolacağını bilmek istiyorsa bu durumda RAG müşteri paneline girip bunu öğrenmeli ve sonrasında müşteriye bilgi vermelidir. Bu durumda RAG kullanılmalıdır.

Aşağıdaki tabloda RAG ile fine-tuning yöntemlerinin temel farklarını yan yana görebilirsiniz: