Chapter 23 — Kontekstga Asoslangan Javob Olish

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — modelga tashqi bazadan olingan aniq ma'lumotni kontekst sifatida berib, shu ma'lumot asosida javob oldirish yondashuvi. Bu bobda RAG uchun promptlash asoslari ko'rib chiqiladi.

---

Simple Explanation

Kontekstga asoslangan javob olish — modelga savol bilan birga, javob berish uchun zarur bo'lgan ma'lumotni (masalan, hujjatlar, bazadan olingan yozuvlar) alohida kontekst sifatida taqdim etish va modeldan faqat shu kontekst asosida javob berishni so'rash. Bu model o'z ichki bilimidan emas, berilgan aniq manbadan foydalanishini ta'minlaydi.

Kattalashtirish

Why Does It Exist?

Model o'z ichki bilimi eskirgan yoki kompaniyaga xos (masalan, ichki siyosat, mahsulot katalogi) bo'lmasligi mumkin. RAG yondashuvi tegishli, dolzarb ma'lumotni tashqi bazadan olib, promptga qo'shish orqali modelning javobini aniq va dolzarb manbaga asoslashga imkon beradi.

Example

code.text
TEXTNusxalash
01Quyidagi kontekst asosida savolga javob ber. Agar javob kontekstda topilmasa, "Bu ma'lumot berilgan hujjatda mavjud emas" deb ayt, o'zingdan taxmin qilma.
02 
03Kontekst: "CodaScript platformasida Pro obuna oyiga 49 000 so'm, yillik to'lovda 15% chegirma bilan."
04 
05Savol: Pro obunaning yillik narxi qancha?

Natija tavsifi: Model kontekstdagi ma'lumotdan foydalanib (49 000 × 12 = 588 000, 15% chegirma bilan = 499 800 so'm) aniq hisoblab javob beradi — agar savol kontekstda yo'q ma'lumot (masalan, "Premium tarifning narxi qancha?") haqida bo'lganida, model halol ravishda "bu ma'lumot mavjud emas" deb aytishi kerak.

⚠️ Common Mistake: "Faqat kontekst asosida javob ber" degan ko'rsatmani qo'shmaslik. Bunda model, agar kontekstda javob to'liq bo'lmasa, o'z ichki bilimidan (ehtimol eskirgan yoki noto'g'ri) foydalanib "to'ldirib" yuborishi mumkin — bu esa noto'g'ri ma'lumot berish xavfini oshiradi.

📝 Practice Exercises

🟢 Exercise 1 — Easy

Task: Kichik kontekst (2-3 jumla) va shu kontekst asosida javob berilishi kerak bo'lgan savol uchun, "faqat kontekst asosida javob ber, aks holda 'ma'lumot yo'q' deb ayt" ko'rsatmasi bilan RAG prompti yozing.

🟡 Exercise 2 — Medium

Task: Uchta alohida kontekst qismidan (raqamlangan) foydalanib, savolga javob berish va har bir faktni tegishli manbaga [1], [2], [3] tarzida bog'lash so'ralgan RAG prompti yozing.

🔴 Exercise 3 — Hard

Task: Qisman mos, qisman mos bo'lmagan kontekst berilgan holat uchun (ya'ni savolning bir qismiga javob kontekstda bor, boshqa qismiga yo'q) RAG prompti loyihalashtiring va model bunday holatda qanday javob berishi kerakligini (qisman javob + "qolgan qism ma'lum emas" tarzida) ko'rsating.

🐛 Prompt Debugging Challenge

code.text
TEXTNusxalash
01Kontekst: "Bizning do'konda faqat naqd pul va bank kartasi qabul qilinadi."
02 
03Savol: Sizning do'koningizda kripto valyuta bilan to'lash mumkinmi va agar mumkin bo'lsa, qaysi valyutalar qabul qilinadi?

Your Task: Bu holatda model qanday xato qilishi mumkin — tushuntiring va promptni tuzating.

<details> <summary>Solution</summary> Muammo: Kontekstda kripto valyuta haqida hech qanday ma'lumot yo'q, faqat naqd va karta haqida aytilgan. Agar promptda "faqat kontekst asosida javob ber, aks holda ma'lumot yo'qligini ayt" ko'rsatmasi bo'lmasa, model o'zidan "ehtimol yo'q" yoki noto'g'ri taxminiy javob berishi mumkin.

Tuzatilgan variant:

code.text
TEXTNusxalash
01Quyidagi kontekst asosida savolga javob ber. Agar javob kontekstda aniq ko'rsatilmagan bo'lsa, "Bu ma'lumot berilgan matnda yo'q" deb ayt.
02 
03Kontekst: "Bizning do'konda faqat naqd pul va bank kartasi qabul qilinadi."
04 
05Savol: Kripto valyuta bilan to'lash mumkinmi?

Bu versiyada model kontekstda kripto haqida aniq ma'lumot yo'qligini ko'rib, halol ravishda "bu ma'lumot matnda yo'q" deb javob beradi (garchi kontekstdan bilvosita "yo'q, faqat naqd va karta" degan xulosa chiqarish mumkin bo'lsa ham, bu aniq ko'rsatmaga bog'liq).

</details>

📌 Chapter Summary

Kontekstga asoslangan javob olish (RAG) modelga aniq, tashqi manbadan olingan ma'lumotni taqdim etib, javobni shu manbaga asoslashga undaydi. "Faqat kontekst asosida javob ber" ko'rsatmasi va manba ko'rsatishni (citation) so'rash — javobning ishonchliligini va tekshirilishini sezilarli oshiradi.

🎯 Key Takeaways

• RAG — modelga tashqi manbani kontekst sifatida berib, shu asosda javob oldirish.
• "Faqat kontekst asosida javob ber, aks holda 'ma'lumot yo'q' deb ayt" — muhim ko'rsatma.
• Manba ko'rsatish (citation) javobning tekshirilishini osonlashtiradi.
• Qisman mos kontekstda model mavjud qismga javob berib, yo'q qismni aniq belgilashi kerak.

⚡ Quick Cheat Sheet

• "Quyidagi kontekst asosida javob ber:" — asosiy RAG shabloni.
• "Agar javob kontekstda yo'q bo'lsa, 'ma'lumot mavjud emas' deb ayt" — halollik uchun.
• Bir nechta manba? — ularni raqamla va modeldan [1], [2] kabi belgilashni so'ra.
• Qisman javob mumkinmi? — model qaysi qism aniq, qaysi qism noma'lumligini ko'rsatsin.