Developing ai agents that extract metadata using the rag method with fine-tuned large language models
İnce ayar yapılmış büyük dil modellerini kullanarak, rag yöntemiyle metaveri çıkaran yapay zekâ ajanları geliştirmek
- Tez No: 963381
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAVAŞ TAKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
This study develops an artificial intelligence agent that uses Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques to automatically extract and analyze metadata from text documents. During the preprocessing stage, Natural Language Processing (NLP) methods were used to extract text from over 10,000 PDF documents collected from various sources, and metadata fields were manually annotated to create a comprehensive dataset. Initially, RAG-based methods and Hugging Face models were tested; however, issues such as inconsistent formatting and irrelevant content generation were observed. As a result, the Mistral-7B-Instruct-v0.3 model was fine-tuned, improving metadata extraction accuracy to 91.0%. The results indicate that the fine-tuned LLM-based approach offers greater reliability and precision compared to RAG-based methods.
Özet (Çeviri)
Bu çalışma, metin belgelerinden üst verilerin otomatik olarak çıkarılması ve analizi için büyük dil modelleri (LLM) ve Geri Getirme Destekli Üretim (RAG) yöntemlerini kullanan bir yapay zekâ aracısı geliştirmektedir. Ön işleme sürecinde, doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak çeşitli kaynaklardan erişilen 10.000'den fazla PDF dokümandan metin çıkarımı yapılmış ve üst veri alanları manuel olarak belirlenerek kapsamlı bir veri seti oluşturulmuştur. Başlangıçta RAG yöntemleri ve Hugging Face modelleri test edilmiş; ancak tutarsız çıktı formatları ve bağlam dışı bilgi üretimi gibi sınırlamalar gözlemlenmiştir. Bu nedenle, Mistral-7B-Instruct-v0.3 modeli ince ayar tekniğiyle eğitilmiş ve üst veri çıkarma doğruluğu %91,0 seviyesine yükseltilmiştir. Sonuçlar, ince ayarlanmış LLM tabanlı yaklaşımın RAG yöntemlerine kıyasla daha güvenilir ve hassas olduğunu ortaya koymaktadır.
Benzer Tezler
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Düz atkı örme kumaşlarda ilmek eğikliğinin iplik özellikleri ile ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
FATMA ÇEKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma
A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region
MEHMET FARUK ALTUNKASA
Doktora
Türkçe
1987
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN
- Ülkemizdeki çeşitli büyüklükteki yerleşim merkezlerinde uygulanabilecek kültür yapısı planlama modeli
The Planning model of the cultural building which applicable at different size of settlement center
MUSTAFA İNCESAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMEN
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ