RAG (Retrieval Augmented Generation) Kurulumu
RAG, bilgi edinme ve metin üretimini bir araya getiren bir modeldir. Kurulumu için şu adımları izleyebilirsiniz:
Gereksinimler
- Python 3.6 veya üstü
- Pytorch veya TensorFlow
- Transformers kütüphanesi
- elasticsearch veya benzeri bir arama motoru
Adım 1: Gerekli Kütüphanelerin Yüklenmesi
Aşağıdaki komutları kullanarak gerekli kütüphaneleri yükleyin:
- pip install transformers
- pip install torch
- pip install elasticsearch
Adım 2: Modelin İndirilmesi
Modeli Hugging Face\'in Model Hub\'ından indirin:
```python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(\"facebook/rag-token-nq\")
retriever = RagRetriever.from_pretrained(\"facebook/rag-token-nq\")
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained(\"facebook/rag-token-nq\")
```
Adım 3: Veritabanının Hazırlanması
Veritabanınızı oluşturun ve verileri indeksleyin. Elasticsearch kullanıyorsanız aşağıdaki gibi yapabilirsiniz:
```python
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
es.index(index=\"your_index\", body={\"text\": \"your_data\"})
```
Adım 4: RAG Modelinin Kullanımı
Modeli sorgulamak için aşağıdaki örneği takip edin:
```python
input_text = \"Arama yapılacak metin\"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors=\"pt\")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))
```
Bu adımları takip ederek RAG modelini kullanmaya başlayabilirsiniz. Herhangi bir hata alırsanız, belgeleri kontrol etmek faydalı olacaktır.
