MCP ile Bilgi Grafiği ve LLM Entegrasyonu
(tech.hancom.com)LLM sınırlarını aşan teknoloji kombinasyonu: Bilgi grafiği × MCP × ajanlar
Büyük dil modelleri (LLM) güçlüdür, ancak güncel bilgi veya alana özgü bilgide zayıf kalırlar.
Bunu tamamlamak için retrieval-augmented generation (RAG), ajanlar, ve son dönemde hızla öne çıkan MCP(Model Context Protocol) ile bilgi grafiği (Knowledge Graph) dikkat çekiyor.
Bu blog yazısı, LLM’nin akıl yürütme yeteneğini güçlendirmek amacıyla bilgi grafiğini MCP ile ilişkilendirme yöntemini ele alıyor ve bunun gerçek sistemlerde nasıl kullanıldığını açıklıyor.
Başlıca içerik özeti
-
Bilgi grafiği nedir?
- Varlık/ilişki/öznitelik tabanlı, yapılandırılmış bir bilgi temsil yöntemi
- Öneri sistemleri, soru-cevap ve belge aramada kullanılır
-
MCP nedir?
- LLM’nin harici sistemlerle (araçlar, kaynaklar) iletişim kurmasını sağlayan standartlaştırılmış bir arayüz
- LLM tabanlı yapay zeka ajanları çeşitli araçları otomatik olarak çağırabilir
-
Bilgi grafiği × MCP entegrasyon yöntemi
- MCP sunucusu üzerinden entegrasyon: Bilgi grafiğini bir araç/kaynak olarak açığa çıkarma
- Ajanın dahili belleği olarak kullanım: Birden fazla MCP sunucusundan alınan bilgileri birleştirip bilgi grafiği biçiminde depolama ve akıl yürütme gerçekleştirme
-
LLM tabanlı akıl yürütme tekniği örneği: Think-on-Graph
- LLM, bilgi grafiğini dolaşarak çok adımlı akıl yürütme yapar
- Örnek: “Canberra’nın bulunduğu ülkenin iktidar partisi hangisi?” → bilgi grafiğinde gezinme → nihai yanıtın çıkarılması
Pratik noktalar
- Basit belge RAG’inin ötesine geçen ilişki merkezli akıl yürütme
- Alan bilgisini içselleştirmek için bilgi grafiği tabanlı ajan tasarımı
- MCP tabanlı entegrasyonla LLM’yi ölçeklenebilir bir API tüketicisi olarak kullanma
> LLM + MCP + Knowledge Graph kombinasyonu, gelecekte ajan tabanlı yapay zeka sistemlerinin temel mimarisi haline gelebilir.
1 yorum
Bilgi grafiği denilen şey, sanki onlarca yıl önceki Symbolic yaklaşımının yeniden ortaya çıkarılmış hali gibi görünüyor.