Bilgi Grafiği

Bilgi grafiği, bir alan hakkındaki bilgiyi yapılandırılmış, insan benzeri bir şekilde temsil etmek için çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri düzenleyen ve birbirine bağlayan bir modeldir. Verileri tablolarda saklayan geleneksel bir veritabanının aksine, bir bilgi grafiği bilgileri bir varlıklar ağı (gerçek dünya nesneleri, olaylar, durumlar veya soyut kavramlar) ve bunlar arasındaki ilişkiler olarak yakalar. Bu yapı, yapay zeka sistemlerinin bağlamı anlamasına, çıkarımlar yapmasına ve karmaşık soruları yalnızca anahtar kelimeleri eşleştirerek olduğundan daha etkili bir şekilde yanıtlamasına olanak tanır. Bu kavram, internet verilerini makine tarafından okunabilir hale getirmeyi amaçlayan Semantik Web'in temel bir bileşenidir.

Bir bilgi grafiğinin yapısı düğümlerden (varlıklar), kenarlardan (ilişkiler) ve özelliklerden (varlıkları tanımlayan nitelikler) oluşur. Örneğin, filmlerle ilgili bir grafta, "Leonardo DiCaprio" bir varlık düğümü, "rol aldığı" bir ilişki kenarı ve "Titanic" başka bir varlık düğümü olacaktır. "Leonardo DiCaprio" düğümü ayrıca "Doğum Tarihi" gibi özelliklere de sahip olabilir. Öne çıkan genel bilgi grafikleri arasında Google'ın Bilgi Grafiği ve DBpedia gibi açık kaynaklı projeler bulunmaktadır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uygulamaları

Bilgi grafikleri çok sayıda akıllı uygulamanın ayrılmaz bir parçasıdır:

• Anlamsal Arama: Arama motorları, sorguların arkasındaki amacı anlamak ve basit anahtar kelime eşleştirmesinin ötesinde daha alakalı, bağlamsal sonuçlar sağlamak için bilgi grafiklerini kullanır. Bu sayede "Apple'ın CEO'su kimdir" gibi doğrudan sorulara grafik üzerinde gezinerek yanıt verebilirler.
• Öneri Sistemleri: Kullanıcılar, öğeler ve bunların nitelikleri arasındaki ilişkileri modelleyen bilgi grafikleri, perakende ve içerik akışında yapay zeka gibi alanlarda daha sofistike ve kişiselleştirilmiş önerilere olanak tanır.
• Soru Yanıtlama ve Sohbet Robotları: Bilgi grafikleri, yapay zeka sistemlerinin varlık ilişkilerinde gezinerek karmaşık soruları yanıtlamasına olanak tanıyan yapılandırılmış bilgi sağlayarak diyalogsal yapay zekanın yeteneklerini geliştirir.
• Veri Entegrasyonu: Bilgi grafikleri, farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirerek bir kuruluş genelinde tutarlı ve birbirine bağlı bir bilgi görünümü oluşturabilir. Bu, Büyük Veri analitiği için hayati önem taşır ve genellikle SPARQL gibi diller kullanılarak sorgulanır.
• Diğer Yapay Zeka Modellerinin Geliştirilmesi: Bilgi grafikleri diğer YZ görevleri için bağlamsal arka plan bilgisi sağlayabilir. Örneğin, Bilgisayarla Görme (CV) alanında, bir grafik Ultralytics YOLO11 gibi modeller tarafından tanımlanan nesneleri özellikleri veya işlevleri hakkındaki bilgilere bağlayarak daha zengin sahne anlayışına yol açabilir. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu yapılandırılmış bilgiden yararlanabilecek veri kümelerini ve modelleri yönetir.

Gerçek Dünyadan Örnekler

1. E-ticaret Kişiselleştirme: Çevrimiçi bir perakendeci, müşterileri, ürünleri, markaları, kategorileri, görüntüleme geçmişini ve satın alma verilerini birbirine bağlayan bir bilgi grafiği kullanır. Bir kullanıcı "koşu ayakkabısı" araması yaptığında, grafik sistemin ilgili kavramları (ör. "maraton", "patika koşusu") ve kullanıcı tercihlerini anlamasına yardımcı olarak tamamlayıcı ürünler için son derece kişiselleştirilmiş sonuçlar ve öneriler sunar. Bu, genel müşteri deneyimini geliştirir.
2. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Çözümleri: Bir tıbbi araştırma kurumu, PubMed gibi kaynaklardan hastalıkları, semptomları, genleri, ilaçları ve araştırma yayınlarını birbirine bağlayan bir bilgi grafiği oluşturur. Bu, araştırmacıların "X proteinini hedef alan ve Y hastalığını tedavi etmek için kullanılan ilaçları bulun" gibi karmaşık ilişkileri sorgulamasına olanak tanıyarak ilaç keşfini hızlandırır ve tıbbi görüntü analizi için tanı desteğini geliştirir.

Bilgi Grafiği ve İlgili Kavramlar

• Veritabanı: Geleneksel bir ilişkisel veritabanı, verileri satır ve sütunlara sahip önceden tanımlanmış, katı tablolarda depolar. Bir bilgi grafiği, karmaşık, gelişen ilişkileri temsil etmek ve yeni bağlantılar çıkarmak için daha uygun olan esnek bir grafik yapısı (düğümler ve kenarlar) kullanır. Neo4j gibi modern grafik veritabanları bu yapıyı yönetmek için özel olarak tasarlanmıştır.
• Vektör Arama: Bu, vektör gömülmelerinin yakınlığına dayalı olarak benzer öğeleri bulmaya yönelik bir yöntemdir. Vektör veritabanları benzerlik aramaları için oldukça verimli olsa da, bir bilgi grafiğinin yaptığı gibi ilişkileri açıkça saklamazlar. Bilgi grafikleri açık bağlantıları tanımlarken, vektör araması öğrenilen özelliklere dayalı olarak örtük olanları bulur.
• Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): LLM'ler büyük miktarda metin üzerinde eğitildikten sonra bilgiyi örtük olarak parametrelerinde depolar. Bilgi grafikleri bilgiyi açık ve doğrulanabilir şekilde depolar. Birlikte kullanılabilirler; bir LLM, halüsinasyonları azaltmak ve doğruluğu sağlamak için önce bir bilgi grafiğinden gerçek bilgileri alarak bir sorguyu yanıtlayabilir, bu da Geri Alım-Artırılmış Üretim (RAG) için merkezi bir tekniktir.