Yapay zekâ ve büyük dil modelleri (LLM) son yıllarda hayatımızın her alanına girdi. Ancak bu modellerin en büyük yapısal problemlerinden biri olan "hallucination" (halüsinasyon / uydurma), konu kamu verileri, ihaleler veya yasal mevzuatlar olduğunda kabul edilemez riskler barındırmaktadır. Hakikat, bu problemi aşmak için en gelişmiş RAG mimarilerini kullanmaktadır.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?
RAG, bir yapay zekâ modelinin sorulan soruya yanıt vermeden önce, güvenilir bir bilgi kütüphanesini tarayarak ilgili belgeleri bulması ve ardından bu belgelere dayanarak yanıt üretmesi sürecidir. Hakikat platformunda bu süreç şu şekilde işler:
- Sorgunun Alınması: Kullanıcı doğal dilde bir soru sorar (Örn: "2026 yılı savunma sanayii ihalelerindeki ISO 27001 şartları nelerdir?").
- Bilgi Geri Çağırma (Retrieval): Hakikat'in akıllı arama motoru, EKAP, Resmî Gazete ve yasal mevzuatlar gibi 35+ resmî kurumun milyonlarca belgesi arasından en alakalı paragrafları saniyeler içinde tespit eder.
- Cevap Üretimi (Generation): Bulunan resmî metinler, dil modeline referans olarak sunulur ve model sadece bu kaynaklara sadık kalarak, kaynakların dışına çıkmadan yanıt üretir.
Kaynak Göstermenin Önemi
Hakikat platformunda üretilen her cümlenin altında tıklanabilir kaynak atıfları yer alır. Kullanıcı, yapay zekânın verdiği cevabı sadece okumakla kalmaz, o bilginin Resmî Gazete'nin hangi sayısında veya hangi ihale dokümanının hangi maddesinde yer aldığını anında doğrulayabilir. Bu yapı, veri şeffaflığı ve yasal uyum süreçlerinde profesyonellere benzersiz bir hız ve güvenlik sağlamaktadır.