Klasik Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemleri, kullanıcının sorusuyla ilişkili belgeleri bulur ve bu bilgileri büyük dil modeline sunar. Bu yaklaşım birçok kullanım alanında başarılı olsa da, belgelerdeki bilgilerin birbirleriyle olan karmaşık ilişkilerini anlamak her zaman kolay değildir.

Örneğin bir şirketin organizasyon yapısını, bilimsel çalışmalar arasındaki bağlantıları, şirketler arasındaki ilişkileri veya belirli olayların birbirleriyle bağlantısını araştırırken yalnızca benzer metinleri bulmak yeterli olmayabilir.

İşte bu noktada Graph RAG, bilgi grafikleri (Knowledge Graph) kullanarak veriler arasındaki ilişkileri de arama sürecine dahil eder.

Özellikle Microsoft Research tarafından geliştirilen GraphRAG yaklaşımıyla birlikte bu yöntem, karmaşık ve büyük veri kümelerinde bilgi erişimi için dikkat çeken RAG mimarilerinden biri hâline gelmiştir.

Graph RAG Nedir?

Graph RAG, bilgiye erişim sürecinde yalnızca metin benzerliğini değil, varlıkları (entities) ve bu varlıklar arasındaki ilişkileri de kullanan Retrieval-Augmented Generation yaklaşımıdır.

Bu sayede sistem;

• Bilgiler arasındaki bağlantıları keşfedebilir.
• Birden fazla belgeye yayılan ilişkileri analiz edebilir.
• Dolaylı bağlantılardan yararlanabilir.
• Karmaşık sorular için daha kapsamlı bağlam oluşturabilir.
• LLM'in cevap üretirken daha yapılandırılmış bilgilerden yararlanmasını sağlayabilir.

Graph RAG'in temel farkı, "Bu belge soruya ne kadar benziyor?" sorusunun yanında "Bu bilgi başka hangi bilgilerle bağlantılı?" sorusunu da dikkate almasıdır.

Graph RAG Nasıl Çalışır?

Genel süreç şu şekilde ilerler:

1. Belgeler Toplanır

Sisteme;

• PDF'ler,
• raporlar,
• web sayfaları,
• şirket dokümanları,
• veritabanları

gibi farklı kaynaklar eklenebilir.

2. Entity Extraction Yapılır

Belgelerdeki önemli varlıklar belirlenir.

Örneğin;

• kişi,
• şirket,
• ürün,
• şehir,
• kurum,
• tarih,
• kavram

gibi bilgiler çıkarılabilir.

3. İlişkiler Belirlenir

Varlıkların birbirleriyle olan ilişkileri tespit edilir.

Örneğin:

Şirket A → satın aldı → Şirket B

Kişi A → çalışıyor → Şirket A

gibi bağlantılar oluşturulabilir.

4. Knowledge Graph Oluşturulur

Varlıklar ve ilişkiler bir grafik yapısında saklanır.

Bu yapıda varlıklar node (düğüm), ilişkiler ise edge (kenar) olarak düşünülebilir.

5. Kullanıcı Soru Sorar

Sistem kullanıcının sorusunu analiz eder ve ilgili belge ile grafik bilgilerini belirler.

6. İlgili Bilgiler Getirilir

Sadece doğrudan eşleşen belgeler değil, ilişkili varlıklar ve bağlantılar da retrieval sürecine dahil edilebilir.

7. LLM Cevabı Oluşturur

Model, elde edilen metin ve ilişki bilgisini kullanarak nihai yanıtı oluşturur.

Knowledge Graph Nedir?

Knowledge Graph (Bilgi Grafiği), varlıkları ve bu varlıklar arasındaki ilişkileri yapılandırılmış bir grafik şeklinde temsil eden veri modelidir.

Basit bir örnek:

Bitcanlı
   │
   ├── içerik üretiyor ──► Yapay Zekâ
   │
   └── konu ─────────────► Blockchain

Daha büyük bir sistemde bu yapı binlerce veya milyonlarca varlık ve ilişki içerebilir.

Buradaki önemli nokta, Knowledge Graph'ın kendisinin bir RAG sistemi olmamasıdır. Knowledge Graph ilişkileri saklayan veri yapısı, Graph RAG ise bu yapıdan yararlanarak LLM'e bilgi sağlayan mimaridir.

Graph RAG Neden Önemlidir?

Klasik RAG çoğunlukla ilgili metin parçalarını bulmaya odaklanır.

Graph RAG ise metinlerin yanında ilişkileri de dikkate alabilir.

Örneğin bir şirket hakkında soru sorulduğunda sistem;

Şirket → CEO → diğer şirketler → yatırımlar → ürünler → sektör

gibi bağlantılı bilgileri takip ederek daha geniş bir bağlam oluşturabilir.

Bu özellikle cevabın tek bir dokümanda bulunmadığı durumlarda faydalı olabilir.

Graph RAG'ın Temel Bileşenleri

Knowledge Graph

Varlıklar arasındaki ilişkileri saklar.

Entity Extraction

Belgelerdeki kişi, şirket, ürün ve diğer önemli varlıkları belirler.

Relationship Extraction

Varlıkların birbirleriyle olan ilişkilerini çıkarır.

Graph Database

Oluşturulan grafik yapısını depolar.

Retriever

Sorguyla ilişkili düğümleri, ilişkileri veya belgeleri bulur.

Large Language Model

Elde edilen bağlamı kullanarak doğal dilde cevap oluşturur.

Nerelerde Kullanılıyor?

Kurumsal Bilgi Yönetimi

Şirketler, çalışanlar, ürünler, projeler ve dokümanlar arasındaki ilişkileri analiz etmek için kullanılabilir.

Hukuk

Kanunlar, davalar, kişiler ve hukuki belgeler arasındaki bağlantıların incelenmesini destekleyebilir.

Sağlık

Tıbbi bilgiler, ilaçlar, hastalıklar ve araştırmalar arasındaki ilişkilerin analizinde kullanılabilir.

Finans

Şirketler, yatırımlar, yöneticiler ve finansal olaylar arasındaki bağlantıların araştırılmasını destekleyebilir.

Akademik Araştırmalar

Bilimsel makaleler, araştırmacılar, kurumlar ve çalışmalar arasındaki ilişkilerin keşfedilmesinde kullanılabilir.

AI Copilot

Kurumsal bilgi tabanlarında daha karmaşık soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir.

Graph RAG'ın Avantajları

İlişkileri Analiz Edebilir

Bilgilerin yalnızca içeriğini değil, birbirleriyle olan bağlantılarını da dikkate alabilir.

Daha Geniş Bağlam Sağlayabilir

Birden fazla belgeye yayılan bilgiler bir araya getirilebilir.

Karmaşık Sorulara Uygundur

Cevabı tek bir belgede bulunmayan çok aşamalı sorularda avantaj sağlayabilir.

Büyük Bilgi Ağlarında Kullanılabilir

Çok sayıda varlık ve ilişkinin bulunduğu kurumsal veri ortamlarında kullanılabilir.

Karşılaşılan Zorluklar

Grafik Oluşturma Maliyeti

Belgelerden doğru varlık ve ilişkileri çıkarmak zaman ve hesaplama kaynağı gerektirebilir.

Güncellik

Veriler değiştikçe Knowledge Graph'ın da güncellenmesi gerekir.

İlişki Çıkarma Hataları

Yanlış çıkarılan bir ilişki, sonraki retrieval ve cevap üretme süreçlerini olumsuz etkileyebilir.

Kurulum Karmaşıklığı

Klasik RAG'e kıyasla entity extraction, relationship extraction ve graph database gibi ek bileşenler gerekebilir.

Büyük Grafiklerin Yönetimi

Çok büyük Knowledge Graph yapılarının sorgulanması ve güncel tutulması teknik açıdan zorlaşabilir.

Graph RAG ile Klasik RAG Arasındaki Fark

Klasik RAG

Temel olarak sorguyla ilgili metin parçalarını bulup LLM'e sağlar.

Graph RAG

Metin parçalarının yanında varlıkları ve bu varlıklar arasındaki ilişkileri de retrieval sürecine dahil edebilir.

Kısaca:

Klasik RAG → Belge ve metin benzerliği

Graph RAG → Belge + varlık + ilişki

Graph RAG ile Knowledge Graph Arasındaki Fark

Knowledge Graph

Varlıkları ve aralarındaki ilişkileri saklayan veri yapısıdır.

Graph RAG

Knowledge Graph ve diğer veri kaynaklarından yararlanarak LLM'e ilgili bağlam sağlayan RAG mimarisidir.

Yani Knowledge Graph veri altyapısı, Graph RAG ise bu altyapıyı bilgi erişim ve cevap üretme sürecinde kullanan yaklaşımdır.

Graph RAG ile Hybrid Search Arasındaki Fark

Hybrid Search

Keyword Search ve Vector Search gibi farklı arama yöntemlerini bir araya getirir.

Graph RAG

Bilgi grafiğindeki varlık ve ilişkileri retrieval sürecine dahil eder.

İki yaklaşım birbirinin alternatifi olmak zorunda değildir. Bir Graph RAG sistemi aynı zamanda keyword search, vector search ve reranking gibi yöntemlerden de yararlanabilir.

Gelecekte Graph RAG

Kurumsal verilerin büyümesi ve AI Agent sistemlerinin daha karmaşık görevler üstlenmesiyle ilişkisel bilgi erişiminin öneminin artması bekleniyor.

Gelecekte;

• Kurumsal AI sistemlerinde Graph RAG daha yaygın kullanılabilir.
• AI Agent'lar Knowledge Graph'lardan yararlanarak daha kapsamlı bilgi toplayabilir.
• Graph RAG ve Hybrid Search birlikte kullanılabilir.
• Agentic RAG mimarileri gelişebilir.
• Hukuk, finans, sağlık ve akademik araştırmalarda ilişkisel bilgi erişimi daha fazla önem kazanabilir.
• Çok modlu Knowledge Graph'lar metin, görsel ve diğer veri türlerini aynı yapı içinde ilişkilendirebilir.

Ancak Graph RAG'in her durumda klasik RAG'den daha iyi olduğu söylenemez. Sistemin başarısı veri yapısına, grafik kalitesine, retrieval yöntemlerine ve kullanım senaryosuna bağlıdır.

Sık Sorulan Sorular

Graph RAG nedir?

Bilgi grafikleri ve ilişkisel verilerden yararlanarak LLM'lere daha kapsamlı bağlam sağlamayı amaçlayan gelişmiş RAG yaklaşımıdır.

Graph RAG neden önemlidir?

Varlıklar ve ilişkiler arasındaki bağlantıları dikkate alarak özellikle karmaşık ve çok belgeli soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir.

Klasik RAG ile aynı mı?

Hayır. Klasik RAG ağırlıklı olarak ilgili metin parçalarını bulurken Graph RAG bilgi grafiğindeki ilişkileri de retrieval sürecine dahil eder.

Knowledge Graph ile Graph RAG aynı mı?

Hayır. Knowledge Graph ilişkileri saklayan veri yapısıdır. Graph RAG ise bu yapıdan yararlanarak LLM'e bilgi sağlayan mimaridir.

Graph RAG ile Vector Search aynı mı?

Hayır. Vector Search anlamsal benzerlik üzerinden arama yaparken Graph RAG ilişkisel bilgileri de retrieval sürecine dahil eder.

Graph RAG gelecekte daha yaygın olacak mı?

Özellikle kurumsal bilgi yönetimi, AI Agent ve karmaşık bilgi erişimi gerektiren uygulamalarda kullanımının artması beklenmektedir.

Kaynaklar

Microsoft Research – GraphRAG, Neo4j Documentation, LangChain Graph RAG Documentation, IEEE Xplore Digital Library, arXiv – From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization, arXiv – Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey

Editör Notu

Bu içerik Bitcanlı Editörü tarafından hazırlanmıştır. İçerikte yer alan bilgiler yalnızca bilgilendirme amacı taşımaktadır. Graph RAG, bilgi grafikleri ve büyük dil modellerini bir araya getirerek özellikle karmaşık ve ilişkisel bilgi erişimi gerektiren yapay zekâ uygulamalarında kullanılabilen gelişmiş RAG yaklaşımlarından biridir. Güncel teknik dokümantasyonun, akademik araştırmaların ve açık kaynak projelerin düzenli olarak takip edilmesi önerilir.