RAG nedir?
RAG, AI'nın yanıt vermeden önce kendi materyallerinize bakması anlamına gelir, hafızadan tahmin yürütmek yerine. Kaynaklı yanıtların arkasındaki teknoloji de budur.
RAG, retrieval-augmented generation'ın kısaltmasıdır ve adı karmaşık görünse de fikir basittir: AI'nın eğitilmiş hafızasından yanıt vermesine izin vermek yerine, önce belirli bir materyalde arama yapmasını sağlarsınız, sizin belgelerinizde, personel el kitabınızda, prosedürlerinizde, sonra bulduğu bilgilere dayanarak yanıt verir.
Fark, tahmin yürüten bir vekil öğretmen ile önce dosyayı okuyan bir vekil öğretmen arasındaki fark gibidir. Arama yapmadan yanıt veren model, internet ortalamasıyla yanıt verir: makul, ama sizin değil. Arama ile yanıt, "politikanıza göre sağlık yardımı X lira" diyebilir ve nerede yazdığını gösterebilir.
RAG, "AI bizim materyallerimizi öğrenebilir mi?" sorusuna da dürüst bir yanıttır. AI, eğitim anlamında bir şey öğrenmez, materyaller sizde kalır ve asıl önemli olan da budur: unutulması gereken silinebilir, yanıtlar ise kaynağına kadar izlenebilir.
EuroWork'ta RAG, perde arkasında günlük hayattır: bilgi kütüphanesi, uzmanların kaynak materyalleri ve belge araması, hepsi yanıttan önce arama yapmaya dayanır.
Çalışanların zaten AI kullanıyor, çoğu zaman kimsenin görmediği özel hesaplarda nelerin yapıştırıldığını. EuroWork aynı AI yardımını, kontrolün sizde olduğu tek bir yerde sunuyor: hassas veriler gönderilmeden önce yakalanıyor, işlemler EU içinde kalıyor, her yanıtın fiyatı gösteriliyor ve yönetim kuralları belirliyor.
EuroWork'un nasıl çalıştığını görün →