Knowledge Graphs: Yapılandırılmış Bilginin Anatomisi

"Things, not strings"

16 Mayıs 2012. Google yeni özelliğini tanıttı: Knowledge Graph. Slogan:

"Things, not strings."

"Eğer 'Mona Lisa' aratırsan, sana sadece kelime eşleşmesi vermek istemiyoruz. Mona Lisa neyse onu vermek istiyoruz: tablo, ressam, müze, tarih, boyutlar."

Bu, semantik web vizyonunun pratik gerçekleşmesi. Tim Berners-Lee'nin 1990'larda hayal ettiği yapılandırılmış internet — Google ile geniş kitleye ulaştı.

Knowledge Graph — yapı

Knowledge graph = düğümler (entitiler) + kenarlar (ilişkiler):

• Düğüm: "Mona Lisa", "Leonardo da Vinci", "Louvre Müzesi"
• Kenar: "ressamı", "bulunduğu yer", "yapıldığı yıl"

Klasik RDF triple:

(Mona Lisa, ressamı, Leonardo da Vinci)
(Leonardo da Vinci, doğum yeri, Vinci)
(Mona Lisa, bulunduğu yer, Louvre)

Bu üçlüler birleşince bilgi grafı oluşur. Modern Google KG'ı 500+ milyar üçlü içerir.

Wikidata — açık alternatif

Wikidata (2012, Wikimedia Foundation): Wikipedia'nın yapılandırılmış kardeşi. Açık knowledge graph. Bugün 100+ milyon entity, 1.5 milyar üçlü.

Modern AI uygulamalarının çoğu Wikidata'dan veri çeker. Stable yapı:

• Q numaraları: Her entity için (Q5 = insan).
• P numaraları: Her ilişki için (P31 = "is a").
• SPARQL sorgu dili.

Bu sistem dilden bağımsız. "Cat" ve "kedi" aynı Q146'yı paylaşır.

Modern entegrasyonlar

Knowledge graph'lar modern AI'da çeşitli yerlerde:

Google Search

"Mona Lisa" arandığında sağ taraftaki kart — Google KG. Wikipedia + yapılandırılmış veri + medya.

Voice assistant'lar

Siri, Alexa, Google Assistant arkasında KG var. "Eyfel Kulesi ne kadar uzun?" — bu sorgu KG'a gider.

RAG sistemleri

Modern AI uygulamaları (Perplexity, ChatGPT Search) KG ile vektör veritabanını birleştirir. KG = kesin gerçekler. Vektör DB = anlamsal benzerlik.

Bilim

UMLS (tıbbi), Gene Ontology (biyolojik), ChEBI (kimyasal) — domain-specific KG'lar. AlphaFold ve ilaç keşfi bu KG'lardan faydalanır.

Graph Embedding

Knowledge graph'taki entityleri vektörlere çevirme — modern AI ile birleşme. Yöntemler:

• TransE (2013): Çok klasik. $h + r \approx t$ (head + relation = tail).
• ComplEx (2016): Karmaşık sayılarla.
• RotatE (2019): Döndürmeler.

Sonra GNN üzerine graph embedding (R-GCN, GAT). Modern KG entegrasyonunun standart yöntemi.

LLM ile birleşme

2023 sonrası eğilim: LLM'ler KG ile entegre edilmeli. Sebepler:

1. Halüsinasyon azaltma: KG kesin gerçekler verir.
2. Güncel bilgi: LLM eğitim tarihinden sonrasını bilmez; KG güncelleştirilebilir.
3. Açıklanabilirlik: "Bu cevap şu üçlüden geliyor".

Yöntemler:

• GraphRAG (Microsoft, 2024): RAG'in KG ile birleşmesi.
• Knowledge editing: Modelin bir gerçeği değiştirme.
• KG-augmented LLM: Soru sırasında KG sorgusu.

Sorunlar

Knowledge graph yaklaşımları zorlukları:

1. Veri ekleme pahalı. İnsan + AI hibrit etiketleme.
2. Eksiklik: KG hiçbir zaman tam değil.
3. Belirsizlik: Bazı gerçekler "kesin" değil.
4. Çelişki: Farklı kaynaklar farklı söyler.

LLM'lerin yumuşak bilgisi ile KG'nin kesin bilgisi birleşimi modern AI mühendisliğinin temel sorunlarından.

Klasik benzetme

Bir kütüphane düşün. Klasik kütüphane: rastgele duran kitaplar. Modern kütüphane: kataloglu kitaplar. Yazar adına göre, konu başlığına göre, yayın yılına göre aranabilir.

Knowledge graph internetin katalogudur. Web sayfaları yan yana atılmış kitaplar; KG bunları yapılandırır. Modern arama ve AI bu yapıdan faydalanır.

Sade ders

Knowledge graph hikâyesinden iki şey:

1. Yapılandırılmış ve serbest bilgi tamamlayıcıdır. LLM'ler doğal dil, KG'ler kesin gerçekler. Modern AI ikisini birleştirir. Tek bir paradigma yok — karma sistemler kazanır.
2. Eski fikirler yeni bağlamda dirilir. Semantic web Tim Berners-Lee'nin 1990'lar vizyonuydu. 30 yıl sonra modern LLM ekosisteminde yeniden merkez. Eski vizyonlar bekler.

Bağlam

GNN için: [[graph-neural-networks-iliskilerin-sinir-aglari]]. RAG için: [[vektor-veritabanlari-faiss-pinecone-rag-in-omurgasi]]. Modern semantik arama için: [[aravind-srinivas-perplexity-ai-ile-arama-i-tekrar-yazmak]]. Function calling ile birleşim: [[function-calling-llm-ye-arac-vermek]]. Halüsinasyon problemi için: [[adversarial-examples-sinir-aglarinin-sinir-bozucu-zayifligi]].