Sık sık değişen envanter verilerine dayanan bir doğal dil üretimi modeli için, çıkarım zamanında güncel bilgileri dahil ederek doğruluğu artıracak yaklaşım hangisidir?

Doğru cevap Retrieval Augmented Generation (RAG)'dır. RAG, bir dil modelinin harici, güncel bilgi kaynaklarından (bu durumda sık sık değişen envanter verileri) bilgi almasını ve bu bilgiyi yanıtlarını oluşturmak için kullanmasını sağlayan bir tekniktir. Bu, modelin çıkarım zamanında en güncel verilerle çalışarak doğruluğu artırmasına olanak tanır. Transfer learning, önceden eğitilmiş bir modeli yeni bir göreve uyarlamak için kullanılır, ancak çıkarım sırasında harici verileri entegre etmez. Federated learning, merkezi olmayan veri kümeleri üzerinde model eğitmek için kullanılır ve çıkarım zamanında güncel bilgi entegrasyonu sağlamaz. One-shot prompting, modele tek bir örnek vererek istenen çıktıyı üretmesini sağlamaya çalışır, ancak dinamik veri entegrasyonu yeteneği yoktur.