RAG sistemlerinde halüsinasyonları azaltmak için hangi yöntemler uygulanabilir?

Merhaba,

RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemlerinde modelin kaynaklarda olmayan veya kaynaklarla çelişen bilgiler üretmesini, yani halüsinasyon yapmasını nasıl azaltabileceğimizi daha iyi anlamak istiyorum.

Şu ana kadar retrieval kalitesinin çok önemli olduğunu biliyorum: doğru embedding modeli seçmek, chunking stratejisini iyileştirmek, top-k değerini ayarlamak ve reranker kullanmak gibi yöntemlerin etkili olabileceğini düşünüyorum. Ayrıca modele yalnızca verilen bağlama dayanmasını söyleyen prompt’lar, kaynak gösterme ve yeterli kanıt yoksa “bilmiyorum” demesini istemek de yardımcı olabilir diye anlıyorum.

Ancak bunların pratikte ne kadar yeterli olduğu konusunda kafamda bazı sorular var. Örneğin retrieval sonucu alakasız ya da eksikse, modelin yine de ikna edici ama yanlış bir cevap üretmesini nasıl engelleyebiliriz? Context filtering, relevance threshold, answer verification, citation kontrolü veya self-check gibi yaklaşımlar hangi durumlarda tercih edilmeli?

Özellikle production ortamında uygulanabilecek, hem retrieval hem generation tarafını kapsayan best practice’leri; mümkünse yaygın senaryolar ve kısa örneklerle öğrenmek istiyorum. Değerlendirme için hangi metriklerin kullanılması gerektiğine de değinebilirseniz çok faydalı olur.

Teşekkürler!