Bidirectional RAG: Çok Aşamalı Doğrulama ile Kendi Kendini Geliştiren Güvenli RAG Dönemi
Bidirectional RAG: Çok Aşamalı Doğrulama ile Kendi Kendini Geliştiren Güvenli RAG Dönemi
Yeni Bidirectional RAG mimarisi, çok aşamalı doğrulama sayesinde kendi bilgisini güvenli şekilde genişleterek klasik RAG sistemlerine kıyasla çığır açıyor.
Önemli Noktalar
- Bidirectional RAG, dış bilgi tabanlarından alınan yanıtları güvenle genişletebilen yenilikçi bir mimari sunuyor.
- Çok aşamalı doğrulama sayesinde bilgi kirliliği ve halüsinasyonlar en aza indiriliyor.
- Standart RAG’e göre yaklaşık iki kat daha fazla kapsam sunarken %72 daha az belge ekliyor.
Bidirectional RAG Nedir?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemleri, büyük dil modellerinin yanıtlarını harici bilgi tabanlarıyla destekleyerek daha doğru sonuçlar sunar. Ancak geleneksel RAG mimarileri, kullanıcı etkileşimlerinden öğrenip kendini geliştiremez; bilgi tabanları genellikle sabit kalır. Bidirectional RAG ise, yüksek kaliteli yanıtların doğrulanarak bilgi tabanına güvenli şekilde eklenmesini sağlayan, kendi kendini geliştirebilen bir RAG mimarisi olarak öne çıkıyor.
Teknik Detaylar
Bidirectional RAG, çok aşamalı bir kabul katmanı kullanarak bilgi tabanına eklenecek yanıtların güvenilirliğini denetliyor. Bu süreçte:
- Temellendirme doğrulaması (NLI tabanlı çıkarım),
- Atıf kontrolü,
- Yenilik tespiti
gibi adımlar uygulanıyor. Böylece yanlış veya uydurma bilgilerin sisteme eklenmesi engellenirken, modelin zamanla güvenli şekilde yeni bilgiler öğrenmesi mümkün oluyor.
Performans Karşılaştırması
Dört farklı veri setinde (Natural Questions, TriviaQA, HotpotQA, Stack Overflow) yapılan 12 deneyde Bidirectional RAG, ortalama %40,58 kapsam oranına ulaştı. Bu oran, standart RAG sistemlerinin sunduğu %20,33’e kıyasla neredeyse iki kat daha yüksek. Ayrıca, saf yazma yaklaşımına göre %72 daha az belge eklenerek (140’a karşı 500) bilgi tabanının verimli şekilde büyümesi sağlandı.
Geleceğe Bakış
Bidirectional RAG, sıkı doğrulama adımları sayesinde kendi kendini geliştiren RAG sistemlerinin güvenle kullanılabileceğini gösteriyor. Bu teknoloji, 2026 yılı içinde dağıtıma hazır hale gelerek, konuşmaya dayalı yapay zekâ uygulamalarında bilgi güncelliği ve güvenilirliği açısından yeni bir standart oluşturabilir.
Kaynak
arXiv:2512.22199v1
Kaynak: arxiv.org