![\"Yapay](\"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/\/tr\/wp-content\/uploads\/shared\/laboratory-829371_640.jpg\")
“`html<\/p>\n“`html<\/p>\n
Geli\u015fmi\u015f dil modelleri, karma\u015f\u0131k sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zme yetenekleri sayesinde bir\u00e7ok alan\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor, ancak h\u0131zl\u0131 geli\u015fimleri geleneksel de\u011ferlendirme y\u00f6ntemlerindeki s\u0131n\u0131rlar\u0131 da ortaya \u00e7\u0131kard\u0131. Bu modeller, performanslar\u0131 y\u00fcksek olsa da, belirli sekt\u00f6rlere \u00f6zg\u00fc teknik gereksinimler gibi ba\u011flamsal n\u00fcanslar\u0131 yorumlamakta zorlan\u0131yor. Ayr\u0131ca, yanl\u0131\u015f veya uydurma bilgi \u00fcretme, bilgilerini dinamik olarak g\u00fcncelleyememe ve geni\u015f ba\u011flamlar\u0131 y\u00f6netememe gibi tekrarlayan sorunlar ya\u015f\u0131yorlar. Yayg\u0131n olarak benimsenen bir \u00e7\u00f6z\u00fcm, bu modelleri uzmanla\u015fm\u0131\u015f veritabanlar\u0131ndan ilgili bilgiler alarak d\u0131\u015f bilgilerle zenginle\u015ftirmek. Bu yakla\u015f\u0131m, arama ve \u00fcretimi birle\u015ftiren bir y\u00f6ntemle, yan\u0131tlar\u0131n do\u011frulu\u011funu ve ilgili\u011fini, \u00f6zellikle uzmanl\u0131k gerektiren veya nadir bilgiler i\u00e7eren sorular i\u00e7in \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131yor.<\/p>\n
Ancak, bu sistemleri de\u011ferlendirmek h\u00e2l\u00e2 bir zorluk te\u015fkil ediyor. Performanslar\u0131, bilgi araman\u0131n kalitesine ve bu verilerin bir yan\u0131t \u00fcretmek i\u00e7in nas\u0131l entegre edildi\u011fine ba\u011fl\u0131 olarak birka\u00e7 a\u015famaya dayan\u0131yor. Yak\u0131n zamanda yap\u0131lan bir \u00e7al\u0131\u015fma, bu sistemler i\u00e7in yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir de\u011ferlendirme \u00e7er\u00e7evesi \u00f6neriyor ve \u00f6l\u00e7\u00fclmesi gereken ana boyutlar\u0131 tan\u0131ml\u0131yor. Bunlar aras\u0131nda, getirilen ba\u011flam\u0131n ilgili\u011fi, yan\u0131tlar\u0131n kaynak bilgilere olan ba\u011fl\u0131l\u0131\u011f\u0131, yan\u0131tlar\u0131n uygunlu\u011fu, do\u011frulu\u011fu ve sa\u011flanan al\u0131nt\u0131lar\u0131n kalitesi yer al\u0131yor.<\/p>\n
Ba\u011flam\u0131n ilgili\u011fi, getirilen bilgilerin soruya ne \u00f6l\u00e7\u00fcde yan\u0131t verdi\u011fini de\u011ferlendiriyor. \u0130yi bir ilgili\u011fe sahip olmak, hesaplama maliyetlerini azalt\u0131yor ve ilgili olmayan bilgilerin yan\u0131t kalitesini olumsuz etkileme riskini s\u0131n\u0131rl\u0131yor. Hat\u0131rlama veya ortalama kar\u015f\u0131l\u0131kl\u0131 s\u0131ralama gibi metrikler, bu boyutu \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yor. Ba\u011fl\u0131l\u0131k ise, \u00fcretilen yan\u0131t\u0131n getirilen bilgilere dayan\u0131p dayanmad\u0131\u011f\u0131n\u0131, b\u00f6ylece uydurma veya hatal\u0131 bilgileri \u00f6nleyip \u00f6nlemedi\u011fini kontrol ediyor. Dil modellerine dayal\u0131 ara\u00e7lar, yan\u0131tlar\u0131 do\u011frulanabilir ifadelere ay\u0131rarak bu boyutu detayl\u0131 bir \u015fekilde analiz etme olana\u011f\u0131 sa\u011fl\u0131yor.<\/p>\n
Yan\u0131tlar\u0131n uygunlu\u011fu, bunlar\u0131n kullan\u0131c\u0131n\u0131n beklentilerine ne \u00f6l\u00e7\u00fcde uygun oldu\u011funu, ger\u00e7e\u011fe uygunluklar\u0131ndan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak \u00f6l\u00e7\u00fcyor. Bir yan\u0131t ilgili olabilir, ancak do\u011fru olmayabilir. Do\u011fruluk ise, yan\u0131t\u0131n bir referans yan\u0131t\u0131na veya kaynak bir pasaja uyup uymad\u0131\u011f\u0131n\u0131, bu unsurlar mevcutsa de\u011ferlendiriyor. Al\u0131nt\u0131lar\u0131n kalitesi, sa\u011flanan referanslar\u0131n hem do\u011fru hem de faydal\u0131 oldu\u011funu do\u011fruluyor; bu, kaynaklar\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131k\u00e7a belirtmekte olan sistemler i\u00e7in kritik bir y\u00f6n.<\/p>\n
Bu boyutlar\u0131 uygulamak i\u00e7in uygun veri k\u00fcmelerine ihtiya\u00e7 vard\u0131r. Mevcut veri k\u00fcmeleri, genellikle a\u00e7\u0131k soru-yan\u0131t format\u0131ndan elde edildi\u011finden, referanslar sayesinde uygunlu\u011fu ve do\u011frulu\u011fu de\u011ferlendirmede yard\u0131mc\u0131 oluyor. Ancak, \u00e7oklu kaynak senaryolar\u0131nda ba\u011flam\u0131n ilgili\u011fi veya al\u0131nt\u0131 kalitesi gibi daha karma\u015f\u0131k boyutlar\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in daha az uygunlar. \u00d6te yandan, bu sistemler i\u00e7in \u00f6zel olarak olu\u015fturulan sentetik veri k\u00fcmeleri, daha geni\u015f bir boyut yelpazesini de\u011ferlendirme olana\u011f\u0131 sunuyor. Ancak, kullan\u0131mlar\u0131 ek maliyetler ve kullan\u0131lan modellere g\u00f6re de\u011fi\u015fkenlik getirebiliyor.<\/p>\n
Sistemlere y\u00f6neltilen sorular\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 da de\u011fi\u015febiliyor. Tek bir bilgi kayna\u011f\u0131 gerektiren basit sorular, geleneksel metriklerle daha kolay de\u011ferlendirilebiliyor. Buna kar\u015f\u0131n, birden fazla kaynaktan bilgi birle\u015ftirmeyi gerektiren karma\u015f\u0131k sorular, daha sofistike yakla\u015f\u0131mlar talep ediyor. Bu durumlarda, yan\u0131tlar\u0131n kalitesini de\u011ferlendirmede dil modellerinin kullan\u0131lmas\u0131 \u00f6zellikle de\u011ferli hale geliyor; \u00e7\u00fcnk\u00fc safca s\u00f6zc\u00fcksel veya anlamsal metrikler, verilerin farkl\u0131 b\u00f6l\u00fcmleri aras\u0131ndaki ince ba\u011flant\u0131lar yakalamakta zorlan\u0131yor.<\/p>\n
Bu de\u011ferlendirme \u00e7er\u00e7evesi, ger\u00e7ek senaryolarda uygulanmas\u0131 i\u00e7in pratik \u00f6neriler de sunuyor. De\u011ferlendirmenin neyi kapsamas\u0131n\u0131n net bir \u015fekilde tan\u0131mlanmas\u0131n\u0131n \u00f6nemini vurguluyor: arama m\u0131, \u00fcretim mi, yoksa her ikisi mi? Veri k\u00fcmesinin ve metriklerin se\u00e7imi, bu hedef do\u011frultusunda, her yakla\u015f\u0131m\u0131n g\u00fc\u00e7l\u00fc ve zay\u0131f y\u00f6nleri dikkate al\u0131narak yap\u0131lmal\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, a\u00e7\u0131k veri k\u00fcmeleri do\u011frulu\u011fu de\u011ferlendirmede idealken, sentetik veri k\u00fcmeleri daha geni\u015f bir de\u011ferlendirme olana\u011f\u0131 sunuyor, ancak ek maliyetler getiriyor.<\/p>\n
Son olarak, bu \u00e7er\u00e7eve, sistemlerin performans\u0131n\u0131 tam olarak yakalamak i\u00e7in \u00e7ok boyutlu bir de\u011ferlendirmenin gereklili\u011fini ortaya koyuyor. Bu, sadece etkinliklerini \u00f6l\u00e7mekle kalm\u0131yor, ayn\u0131 zamanda optimal bir \u015fekilde da\u011f\u0131t\u0131m i\u00e7in iyile\u015ftirme alanlar\u0131n\u0131 da belirlemeye yard\u0131mc\u0131 oluyor. Bu boyutlar\u0131, metrikleri ve veri k\u00fcmelerini tutarl\u0131 bir yap\u0131da bir araya getirerek, daha sistematik ve \u015feffaf bir de\u011ferlendirme i\u00e7in sa\u011flam bir temel sunuyor.<\/p>\n
“`<\/p>\n
DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1007\/s42979-026-05134-x<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> Evaluating Retrieval Augmented Generation: A Comprehensive Review of Evaluation Dimensions, Question Types, and Application<\/p>\n Revue : <\/strong> SN Computer Science<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Simon Knollmeyer; O\u011fuz Caymazer; Leonid Koval; Muhammad Uzair Akmal; Saara Asif; Selvine G. Mathias; Daniel Gro\u00dfmann<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" “`html Yapay zeka sistemleri, bilgi arama ile zenginle\u015ftirildiklerinde daha g\u00fcvenilir yan\u0131tlar sunuyor Geli\u015fmi\u015f dil modelleri, karma\u015f\u0131k sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zme yetenekleri sayesinde bir\u00e7ok alan\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor, ancak h\u0131zl\u0131 geli\u015fimleri geleneksel de\u011ferlendirme y\u00f6ntemlerindeki s\u0131n\u0131rlar\u0131 da ortaya \u00e7\u0131kard\u0131. Bu modeller, performanslar\u0131 y\u00fcksek olsa da, belirli sekt\u00f6rlere \u00f6zg\u00fc teknik gereksinimler gibi ba\u011flamsal n\u00fcanslar\u0131 yorumlamakta zorlan\u0131yor. Ayr\u0131ca, yanl\u0131\u015f veya uydurma bilgi \u00fcretme,… Okumaya devam et Yapay zeka sistemleri, bilgi arama ile zenginle\u015ftirildiklerinde daha g\u00fcvenilir yan\u0131tlar sunuyor<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-21","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-non-classe","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=21"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21\/revisions\/22"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=21"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=21"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=21"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}