PDF Soru-Cevap Ajanı (ChatPDF)
Belgelerinizin içinden cevap veren RAG asistanı
- RAG
- Mimari
- 2024
- Yıl
- Kaynak izlenebilir
- Cevap
Genel bakış
Uzun bir sözleşmede, teknik şartnamede ya da yönetmelikte aradığınız bilgi genellikle tek bir paragraftadır; sorun onu bulmaktır. Klasik arama kelime eşleştirir, oysa insan anlam arar.
Bu araç RAG (retrieval-augmented generation) yaklaşımıyla çalışıyor. Yüklenen PDF önce anlamlı parçalara bölünüyor, her parça vektör temsiline dönüştürülüyor ve bir dizinde saklanıyor. Kullanıcı soru sorduğunda önce soruya en yakın parçalar getiriliyor, sonra dil modeli cevabı yalnızca bu parçalara dayanarak üretiyor.
Bu tasarımın kritik faydası şu: model uydurma yapmaya zorlandığında değil, belgede karşılık bulamadığında "bu bilgi belgede yok" diyebiliyor. Cevapların kaynağı belge olduğu için kullanıcı hangi bölümden geldiğini takip edebiliyor.
Öne çıkanlar
- PDF içeriğinin anlamlı parçalara bölünüp vektörleştirilmesi
- Soruya en yakın bölümlerin getirilmesi (retrieval)
- Yalnızca belgeye dayalı, kaynak izlenebilir cevaplar
- Belgede olmayan bilgi için açık "bilmiyorum" davranışı
Hedefler
- Uzun belgelerde bilgiye erişim süresini kısaltmak
- Modelin belge dışına çıkıp uydurmasını engellemek
- Teknik olmayan kullanıcı için basit bir arayüz sunmak
Çözüm
- Parçalama stratejisinin belge yapısına göre ayarlanması
- Vektör dizini üzerinden benzerlik araması
- Cevabı yalnızca getirilen bağlamla sınırlayan istem tasarımı
- Streamlit tabanlı sürükle-bırak yükleme arayüzü
Yaklaşım
- 01Farklı belge tipleriyle parçalama denemeleri
- 02Cevap kalitesinin gerçek sorularla değerlendirilmesi
- 03Hugging Face Spaces üzerinde yayına alma
Sonuçlar
- Yüzlerce sayfalık belgede bilgi saniyeler içinde bulunuyor
- Cevaplar belgeye dayandığı için doğrulanabilir
- Teknik bilgisi olmayan kullanıcılar da belgeyi sorgulayabiliyor
Zorluklar
- Parça boyutu ile bağlam bütünlüğü arasındaki denge
- Tablo ve çok sütunlu PDF düzenlerinin doğru okunması
- Model halüsinasyonunun bastırılması
Seçilmiş İşler
Benzer projeler
Ses Kaydından Haber Yazısı Ajanı
Ses kaydını önce metne, ardından yapılandırılmış bir haber yazısına dönüştüren yapay zekâ aracı. Konuşma tanıma ve doğal dil işleme tek akışta birleşiyor.
Pirinç Sınıflandırma Modeli
TensorFlow ve Keras ile eğitilen, pirinç tanelerinin görüntüsünden türünü sınıflandıran derin öğrenme modeli. Test setinde %98 doğruluk.
Canlı Nesne Tespit Sistemi
OpenCV ve önceden eğitilmiş YOLOv3 modeli ile kamera görüntüsündeki nesneleri gerçek zamanlı tespit eden bilgisayarlı görü uygulaması.