Giriş: Vektör Tabanlı RAG'in Sınırları
2023 ve 2024 yılları, Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarisinin, LLM halüsinasyonlarını azaltmak için standart haline geldiği yıllardı. Ancak, geleneksel vektör tabanlı (semantic search) RAG yaklaşımları, 2025 itibarıyla karmaşık kurumsal ihtiyaçlar karşısında belirli sınırlara ulaşmıştır.
Standart RAG, "Bu dokümanda X hakkında ne yazıyor?" sorusuna mükemmel yanıt verirken; "Tüm doküman setindeki X ve Y arasındaki dolaylı ilişkiler nelerdir?" gibi global muhakeme (global reasoning) gerektiren sorularda başarısız olmaktadır. Bu noktada GraphRAG (Knowledge Graph Augmented Generation), veriyi sadece vektör uzayında değil, anlamsal ilişkiler ağında (graf) tutarak yeni bir paradigma sunmaktadır.
GraphRAG Mimarisi ve Çalışma Prensibi
GraphRAG, yapılandırılmamış metin verisini (unstructured text) işleyerek, bunu yapılandırılmış bir Bilgi Grafiğine (Knowledge Graph) dönüştürür. Bu süreç akademik literatürde genellikle üç aşamada incelenir:
1. Varlık ve İlişki Çıkarımı (Entity & Relationship Extraction)
Sistem, ham metni LLM tabanlı bir çıkarım motorundan geçirir. Metindeki "Varlıklar" (Kişiler, Şirketler, Konseptler) ve bu varlıklar arasındaki "İlişkiler" (Yönetir, Bağlıdır, Etkiler) tanımlanır. Bu, verinin topolojisini oluşturur.
2. Topluluk Tespiti (Community Detection)
Oluşturulan grafta, Leiden veya Louvain gibi algoritmalar kullanılarak, birbirleriyle yoğun ilişkili düğümler gruplandırılır. Bu "topluluklar", verinin farklı granülarite seviyelerindeki (örneğin; departman seviyesi, proje seviyesi, tüm şirket seviyesi) özetlerini oluşturmak için kullanılır.
3. Sorgu Odaklı Özetleme (Query-Focused Summarization)
Bir sorgu geldiğinde, sistem sadece en benzer metin parçalarını (chunks) getirmekle kalmaz; ilgili toplulukların (communities) özetlerini de tarar. Bu sayede LLM, tek bir belgeye sıkışıp kalmadan, veri setinin tamamına yayılmış bilgileri sentezleyebilir.
Karşılaştırmalı Analiz: Baseline RAG vs. GraphRAG
Aşağıdaki tablo, Microsoft Research ve diğer akademik kaynakların benchmark sonuçlarına dayanan genelleştirilmiş bir karşılaştırmadır:
| Özellik | Standart RAG (Vektör) | GraphRAG (Knowledge Graph) |
|---|---|---|
| Veri Temsili | Vektör Embeddings | Düğümler (Nodes) ve Kenarlar (Edges) |
| Sorgu Tipi | Spesifik olgu bulma (Fact Retrieval) | Karmaşık, çok atlamalı (Multi-hop) sorular |
| Bağlam Penceresi | Sınırlı (Chunk bazlı) | Genişletilmiş (Topluluk bazlı) |
| Maliyet (İndeksleme) | Düşük | Yüksek (LLM yoğun işlem gerektirir) |
| Bütüncül Anlam | Zayıf | Çok Güçlü |
Kullanım Alanları ve Endüstriyel Uygulamalar
GraphRAG, özellikle veri noktaları arasındaki bağlantının, verinin kendisi kadar değerli olduğu alanlarda kritik öneme sahiptir:
- Finansal Suç Analizi: Milyonlarca işlem kaydı arasında, standart aramanın bulamayacağı dolaylı para transferi döngülerini tespit etme.
- İlaç Ar-Ge: Farklı makalelerde geçen protein etkileşimlerini birleştirerek yeni hipotezler üretme.
- Hukuki Keşif (e-Discovery): Binlerce dava dosyasındaki çelişkili ifadeleri ve gizli ortaklıkları haritalandırma.
Sonuç
GraphRAG, yüksek indeksleme maliyetine rağmen, "cevap kalitesi" ve "muhakeme yeteneği" açısından 2025'in en etkili mimarisi olarak öne çıkmaktadır. Kurumlar için artık mesele veriye erişmek değil, veriler arasındaki görünmez bağları anlamlandırmaktır.
