HyDE (Hypothetical Document Embeddings) Nedir ⁉️

Üretken Yapay Zeka Danışmanı & Dijital Ürün Yönetimi Danışmanı

Cüneyt Bakioğlu

03 Aralık 2024

🔥 Yapay zeka sistemlerini daha verimli hale getirmek için ilginç bir yöntem olan HyDE (Hypothetical Document Embeddings) konsepti ⬇️

👉 Problem:

Bir soru sorduğunuzda (örneğin, "Makine öğrenimi nedir?"), arama sistemleri genelde o soruyla doğrudan eşleşen yanıtları bulmaya çalışır. Ancak, bu yöntem her zaman doğru sonuçları vermez. Örneğin, "Makine öğrenimi" yerine, "Yapay zeka nedir?" gibi benzer ama daha doğru bilgiler içeren bir yanıtı gözden kaçırabilir.



👉 HyDE Nedir?

HyDE, sorulara doğrudan cevap aramak yerine farklı bir yaklaşım kullanıyor:

1) Sorunuzu alır.

2) Önce yapay zeka (LLM) yardımıyla bu soruya hayali bir cevap oluşturur. (Bu cevap tamamen uydurma olabilir!)

3) Sonra, bu hayali cevaba benzeyen gerçek dokümanları bulur.

Bu yöntem, sorular ile cevaplar arasındaki anlam farkını kapatır ve daha doğru sonuçlar getirir.

👉 Neden İşe Yarıyor?

- Geleneksel yöntemlerde, soru ve cevap birebir benzemiyorsa doğru eşleşme bulunamaz.

- HyDE, önce bir "hipotetik cevap" üreterek, aramayı bu cevaba göre yapar.

- Yapay zekanın halüsinasyonları (yanlış bilgiler) olsa bile, sistem bunları filtreler ve doğru belgeleri bulur.

👉 Sonuçlar:

- HyDE, geleneksel yöntemlere göre %74 daha iyi sonuç veriyor.

- Farklı dillerde de (örneğin, Korece veya Svahili) etkili çalışıyor.

- Bu yöntem, özellikle eğitim verisi olmayan yeni alanlar veya ürünler için faydalı olabilir.

👉 Dezavantajlar:

- Daha fazla işlem gücü ve süre (latency) gerekebilir.

- Ancak, arama kalitesindeki bu büyük iyileşme çoğu durumda bu maliyeti haklı çıkarabilir.

👉 Ne Düşünebiliriz?

- HyDE, arama sistemlerini geliştirmenin yanında, "soru gibi düşünmek" yerine "cevap gibi düşünmenin" başka yapay zeka problemlerini de çözebileceğini düşündürüyor.