---
title: "RAG Sisteminiz Tablolarda Neden Halüsinasyon Görüyor? (Ve Bunu Çözen Minimal Yerel GraphRAG Başlangıç Kiti)"
url: https://blog.edumints.com/rag-sisteminiz-tablolarda-neden-halusinasyon-goruyor-ve-bunu-ufc0dwr8
category: "LLM"
date: 2026-09-16T15:14:11.448Z
publisher: Edumints Blog
lang: tr-TR
source_name: "dev.to"
source_url: https://dev.to/kaziava/why-your-rag-hallucinates-on-tables-and-a-minimal-local-graphrag-starter-to-fix-it-2e24
---

# RAG Sisteminiz Tablolarda Neden Halüsinasyon Görüyor? (Ve Bunu Çözen Minimal Yerel GraphRAG Başlangıç Kiti)

Kurumsal dokümanlar için bir RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi geliştirdiyseniz şu senaryo size tanıdık gelecektir: Sisteme "3. çeyrekteki gelir ne kadardı?" diye sorarsınız ve büyük dil modeli (LLM) son derece kendinden emin bir tavırla üç sıfır fazladan ekleyerek halüsinasyon üretir. Bu durum modelin yetersizliği değil, geleneksel RAG yapısının mimari bir kör noktasıdır.

Microsoft'un güncel araştırmalarının da gösterdiği gibi, standart 500 token'lık metin parçalama (chunking) stratejisi tabloların satır ve sütun hiyerarşisini tamamen tahrip eder. Vektör yerleştirmeleri (embeddings) üzerinden hesaplanan kosinüs benzerliği, yapılandırılmış matris verilerini ve ilişkileri kavramakta yetersiz kalır.

## Çözüm: GraphRAG Yaklaşımı

Düz vektör araması yapmak yerine, tablolardaki varlıkları (entities) ve aralarındaki ilişkileri bir Bilgi Grafiğine (Knowledge Graph) dönüştürmek gerekir. Kullanıcı sayısal bir veri sorduğunda LLM bu soruyu bir Cypher sorgusuna dönüştürür ve grafik veritabanı doğrudan kesin veriyi döndürür. Bu mimari, sayısal halüsinasyon riskini tamamen sıfıra indirir.

## Açık Kaynaklı Minimal Yerel Başlangıç Kiti

Hassas kurumsal verileri üçüncü taraf bulut API'lerine göndermeden yerel donanımda çalıştırmak için açık kaynaklı, üretime yönelik minimal bir GraphRAG başlangıç deposu (`github.com/kaziava/local-graphrag-starter`) hazırlanmıştır.

### Teknoloji Yığını:
- **PyMuPDF**: Yerel ortamda hızlı ve güvenli PDF ayrıştırma için
- **LangChain (`LLMGraphTransformer`)**: Metinlerden bilgi grafiği ve varlık ilişkilerini çıkarmak için
- **Neo4j (`docker-compose` ile)**: Grafik veritabanı depolama katmanı olarak
- **Ollama (`llama3.1:8b` veya `qwen2.5:3b`)**: Yerel model çıkarımı (inference) sağlamak için

### Çalışma Mantığı:
1. **Neo4j Veritabanını Başlatın:** `docker compose up -d` komutu ile yerel veritabanı konteynerini çalıştırın.
2. **PDF'ten Grafiği Oluşturun:** `python main.py ingest data/report.pdf` komutuyla dokümanı ayrıştırıp grafiğe aktarın.
3. **Soru Sorun:** `python main.py ask "What was Apple's revenue in Q3 2024?"` komutuyla doğal dil sorusunu Cypher sorgusuna dönüştürerek kesin yanıtı alın.

### Performans Kriterleri (MacBook M2, 16GB RAM):
- 50 sayfalık PDF ayrıştırma: ~45 saniye
- Grafiği veritabanına yükleme: ~10 saniye
- Soru yanıtlama süresi: 3–5 saniye
- Sorgu başına maliyet: 0$ (GPT-4 API ile aynı veri hacminde ~15–20$ maliyete kıyasla)

## Gerçekçi Kısıtlar ve Geliştirme Durumu
Bu çalışma henüz erken aşamada bir referans mimarisidir. Yerel 8B parametreli modeller, çok adımlı karmaşık mantıksal çıkarımlarda (multi-hop reasoning) sınır modeller kadar güçlü değildir ve karmaşık tablolar özel ayrıştırıcı optimizasyonları gerektirebilir. Karşılaştığınız işletim sistemi hatalarını GitHub üzerinden bildirebilirsiniz.

## Daha Derine İnmek İsteyenler İçin
Geliştirici, üretim odaklı LLMOps tecrübelerinden elde ettiği kıyaslama betiklerini, Docker yapılandırmalarını ve mimari diyagramlarını Telegram kanalında (`@llmops_engineering`) paylaşmaktadır.

Peki, siz kendi RAG mimarilerinizde hangi grafik veritabanını kullanıyorsunuz?

[Orijinal kaynağa buradan ulaşabilirsiniz.](https://dev.to/kaziava/why-your-rag-hallucinates-on-tables-and-a-minimal-local-graphrag-starter-to-fix-it-2e24)

---

**Kaynak:** [dev.to](https://dev.to/kaziava/why-your-rag-hallucinates-on-tables-and-a-minimal-local-graphrag-starter-to-fix-it-2e24)
**Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/rag-sisteminiz-tablolarda-neden-halusinasyon-goruyor-ve-bunu-ufc0dwr8