Veri, modern işletmelerin can damarıdır; yenilikten stratejik karara kadar her şeyi besler. Ancak, kuruluşlar teknik belgelerden iç iletişimlere kadar sürekli artan bilgi hacimleriyle karşı karşıya kaldıklarında, anlamlı içgörüler ve eyleme geçirilebilir yapı çıkarmak zorunda kalıyorlar. Bu durum, belirsizlik yaratabiliyor.
Geri Alım Destekli Üretim (RAG)
Geri Alım Destekli Üretim (RAG), yapay zeka tarafından üretilen yanıtlara uygun kurumsal verileri entegre ederek yanıtları iyileştiren popüler bir çözüm haline geldi. Basit sorgular için etkili olmasına rağmen, geleneksel RAG yöntemleri karmaşık, çok katmanlı sorularla başa çıkarken genellikle etkisiz kalıyor.
Basit Aramaların Sınırlamaları
Basit vektör aramaları verileri geri getirebilir, fakat genellikle derinlemesine akıl yürütme için gereken incelikli bağlamı sunmakta yetersiz kalıyorlar. Çoklu sorgu RAG, sorgu artırma ve hibrit geri alma gibi gelişmiş teknikler bile ara akıl yürütme adımları veya veri türleri arasında karmaşık bağlantılar gerektiren görevlerde zorluklar yaşıyor.
Büyük Dil Modelleri ve Bilgi Grafikleri
Bu yazı, büyük dil modelleri (LLM’ler) ile bilgi grafikleri entegrasyonunun bu zorlukları nasıl aştığını ve kurumsal verilerin nasıl yapılandırılmış, bağlantılı varlıklara dönüştürüldüğünü keşfedecek. Bu entegrasyon, akıl yürütmeyi geliştirir, doğruluğu artırır ve geleneksel RAG sistemlerinin zayıf olduğu halüsinasyonlar sorununu azaltır.
Bu yazı, aşağıdaki konuları kapsıyor:
- LLM tarafından üretilen bilgi grafikleri RAG tekniklerini nasıl geliştirir?
- Bu grafiklerin inşasındaki teknik süreçler, cuGraph ile GPU hızlandırma dahil.
- Gelişmiş RAG yöntemlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi, güçlü yönleri ve gerçek dünya uygulamaları:
- VectorRAG
- GraphRAG
- HybridRAG (vektör RAG ve grafik RAG kombinasyonu)
LLM destekli bilgi grafikleri ile işletmeler, derin içgörüler elde edebilir, operasyonları optimize edebilir ve rekabet avantajı kazanabilir.
Bilgi Grafikleri Nedir?
Bilgi grafiği, varlıklar (düğümler), özellikler ve bunlar arasındaki ilişkileri içeren yapılandırılmış bir bilgi temsilidir. Geniş veri yelpazeleri arasında bağlantılar oluşturarak, bilgi grafikleri verileri daha sezgisel ve güçlü bir şekilde keşfetmeyi sağlar.
Büyük ölçekli bilgi grafi örnekleri arasında DBpedia, LinkedIn gibi sosyal ağ grafikleri ve Google Arama tarafından oluşturulan bilgi panelleri bulunmaktadır.
Dinamik Bilgi Grafikleri
Google’ın bilgi grafiklerini kullandığı yöntem, gerçek dünya varlıklarını ve bunların ilişkilerini daha iyi anlamayı sağladı. Bu yenilik, arama doğruluğunu önemli ölçüde artırdı ve çoklu adımlı sorgulamalar gibi teknikler sayesinde içerik keşfini geliştirdi.
Microsoft, GraphRAG ile bu konsepti geliştirerek LLM tarafından üretilen bilgi grafiklerinin RAG’yi nasıl iyileştirdiğini gösterdi. Bu yaklaşım, LLM’lerin veriler içindeki ana temaları ve ilişkileri keşfetmesini sağlıyor.
Bilgi Grafiklerinin Uygulamaları
Bilgi grafiklerinin, çeşitli endüstrilerde ve kullanım durumlarında karmaşık sorunları çözmek ve içgörüler elde etmek için vazgeçilmez hale geldiği alanlar arasında:
- Sağlık hizmetleri: Tıbbi bilgileri, hasta kayıtlarını ve tedavi yollarını haritalamak için gelişmiş araştırmalar ve bilgi temelli karar alma süreçleri.
- Tavsiye sistemleri: Kullanıcı tercihlerini ilgili ürünler, hizmetler veya içeriklerle bağlayarak kişiselleştirilmiş deneyimler sunma.
- Arama motorları: Arama sonuçlarını optimize etme ve kullanıcı deneyimini geliştirme.
- Sosyal ağlar: Sosyal grafik analizi ile anlamlı bağlantılar önermekte, eğilimleri keşfederken kullanıcı etkileşimini artırma.
- Finans: İşlem grafiklerini analiz ederek dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etme ve gizli ilişkileri ortaya çıkarma.
- Akademik araştırma: Bilimsel yayın ve araştırma veri kümeleri arasında yeni içgörüler keşfetmeyi sağlayan karmaşık sorguların geliştirilmesi.
LLM Destekli Bilgi Grafiği Oluşturma Yöntemleri
Modern LLM’lerin yükselişi öncesinde, bilgi grafiklerini oluşturmak için geleneksel doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılmaktaydı. Bu süreç genellikle üç ana adım içeriyordu:
Bu yöntemler, anlamsal ilişkileri doğru bir şekilde yakalamak için kapsamlı metin ön işleme ve kural tabanlı tekniklere dayanıyordu. Ancak, günümüzde LLM’ler ile bu süreç büyük ölçüde otomatize edilebilmektedir.
Hâlâ güçlü ve doğru LLM tabanlı bilgi grafiklerinin inşası bakımından dikkat edilmesi gereken bazı kritikal noktalar bulunmaktadır:
- Şema veya ontoloji tanımı: Veriler arasındaki ilişkilerin belirli bir kullanım durumu veya alan ile sınırlanmıştır. Bu, grafiğin yapılandırılması için resmi bir semantik kural seti sağlayan şema veya ontoloji aracılığıyla gerçekleştirilir.
- Varlık tutarlılığı: Tutarlılık sağlamak, tekrarı önlemek açısından kritik öneme sahiptir.
- Zorunlu yapılandırılmış çıktı: LLM çıktılarının önceden tanımlanmış bir yapıya uymasını sağlamak önemlidir.
Bu hususları ele alarak ve modelleri uygun şekilde ince ayar yaparak, işletmeler LLM destekli bilgi grafiklerini kullanarak, veri temsillerini güçlü, doğru ve ölçeklenebilir bir şekilde oluşturabilirler.
Deneysel Ortam ve Uygulama
LLM’leri kullanarak bilgi grafiklerinin oluşturulmasını göstermek amacıyla, NVIDIA NeMo, LoRA ve NVIDIA NIM mikro hizmetleri ile bir çalışma akışı geliştirdik. Bu yapı, LLM destekli bilgi grafiklerinin hızlı ve etkili bir şekilde üretilmesini ve kurumsal kullanım durumlarına uygun çözümler sunmayı sağlıyor.
Veri Toplama ve Bilgi Grafiği Oluşumu
Deney için, arXiv‘den alınan zengin meta verilere sahip bir akademik araştırma veri seti kullandık. Veri grafiğini oluşturma sürecinde, Llama-3 70B modelini kullanarak metin parçalarından varlık-ilişki üçlüleri çıkardık. Çıkarılan üçlüleri Python listeleri veya sözlüklerine dönüştürdük ve bunları bir grafik veritabanına indeksledik.
Doğruluk Karşılaştırması
Farklı modellerin ve yaklaşımların üçlü çıkarımındaki etkinliklerini değerlendirmek için, 100 haber belgesindeki doğruluklarını kıyasladık. Sonuçlar, ince ayar ve optimizasyonla elde edilen performans artışlarını ortaya koydu. Örnek bir paragraf üzerinde yapılan uygulamalarda, ilk model yeterince başarılı iken bazı çıktılar hatalıydı.
Sonuçlar ve Gelecek Vizyonu
Son olarak, yazımızda LLM’ler ile bilgi grafiklerinin entegrasyonunun, gelişmiş sorgu yanıtları ile akıl yürütme yeteneklerini nasıl artırdığına odaklandık. Ancak, dinamik güncellemeler, ölçeklenebilirlik, üçlü çıkarımını geliştirme ve sistem değerlendirmesi gibi bazı zorluklar hâlâ mevcuttur.
Bu yenilikçi teknolojilerin faydaları ve zorlayıcı yönleri, işletmelerin verileri daha iyi kullanmasına yardımcı olabileceği için, LLM destekli bilgi grafiklerinin geleceği umut vericidir. İşletmelerin, NVIDIA NeMo, NVIDIA NIM mikro hizmetleri ve cuGraph gibi araçları kullanarak bilgi grafiklerini geliştirebileceği birçok olanak bulunmaktadır.
