# Graph RAG nedir?

> Graph Retrieval-Augmented Generation

**Kategori:** Yapay Zekâ  
**Son güncelleme:** 2026-08-31

Yapay zekânın cevap üretirken sadece belgelere değil, veriler arasındaki bağlantı ağlarına bakarak çalışmasıdır.

## Tanım
Standart RAG yöntemleri genellikle metin parçaları üzerinde arama yaparken, Graph RAG verileri bir bilgi grafiği olarak tutar. Bu sayede yapay zekâ, birbirinden uzak gibi görünen ancak aslında ilişkili olan bilgiler arasında köprü kurabilir. Daha derin ve bağlamsal cevaplar üretilmesini sağlar.

## Bir benzetmeyle
Bir kütüphanedeki kitapları rastgele okumak yerine, kitaplar arasındaki referansları takip ederek bir konunun tüm tarihsel gelişimini haritalandırmak gibidir.

## Nasıl çalışır?
Veriler önce düğümler ve ilişkiler şeklinde bir bilgi grafiğine dönüştürülür. Sorgu geldiğinde sistem sadece metne değil, bu grafikteki bağlantı yollarına bakarak en alakalı bilgiyi getirir.

## Nerede kullanılır?
Karmaşık kurumsal verilerin analizinde, tıbbi teşhis sistemlerinde ve akademik araştırmalarda kullanılır.

## Sık karıştırılanlar
Klasik RAG ile karıştırılabilir; klasik olan metin benzerliğine, bu ise yapısal ilişkilere odaklanır.

## Sıkça sorulanlar

**Ne zaman tercih edilmeli?**  
Verileriniz arasında karmaşık hiyerarşiler veya çoklu bağlantılar varsa Graph RAG çok daha iyi sonuç verir.

## İlgili terimler
- [RAG](/dictionary/rag/)
- [Knowledge Graph](/dictionary/knowledge-graph/)
- [Vector Database](/dictionary/vector-database/)

---
Kaynak: TreScout Teknoloji Sözlüğü · https://trescout.com/dictionary/graph-rag/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.