Bu proje, Kat Mülkiyeti Kanunu ve apartman yönetimiyle ilgili mevzuat sorularına,
yalnızca resmi dokümanlara dayanarak ve kaynak göstererek cevap veren
RAG (Retrieval-Augmented Generation) tabanlı bir soru–cevap prototipidir.
⚠️ Önemli Not:
Bu sistem hukuki tavsiye üretmez.
Yalnızca mevzuat metinlerine dayalı bilgilendirme amacıyla tasarlanmıştır.
Genel amaçlı büyük dil modelleri, hukuki metinlerde:
- Kaynaksız cevap üretme,
- Yanlış veya eksik yorum yapma,
- Halüsinasyon riski
gibi problemler barındırmaktadır.
Bu projenin amacı, RAG mimarisi kullanarak:
- Dil modelini yalnızca ilgili mevzuat metniyle sınırlamak,
- Üretilen cevapların kanun maddelerine sadık kalmasını sağlamak,
- Hukuki metinlerde LLM kullanımının sınırlarını ve risklerini anlamaktır.
Sistem aşağıdaki adımlarla çalışır:
Kullanıcı Sorusu ↓ İlgili Kanun Maddelerinin Getirilmesi (Retrieval) ↓ LLM ile Cevap Üretimi (Sadece Getirilen Metin Üzerinden) ↓ Kaynak Gösterilerek Cevabın Sunulması
Bu yaklaşım sayesinde modelin serbest bilgi üretmesi engellenir.
- 634 Sayılı Kat Mülkiyeti Kanunu (Resmi Gazete metni)
- Standart apartman yönetim planları
- Örnek Yargıtay emsal kararları
Hukuki metinlerde bağlam kaybını önlemek için özel bir veri hazırlama süreci izlenir:
- Parsing: PDF/Text formatındaki metinlerin temizlenmesi
- Semantic Chunking: Metinlerin madde ve fıkra bütünlüğü korunarak bölünmesi
- Embedding: Metinlerin anlamsal vektör temsiline dönüştürülmesi
- Depolama: Vektörlerin yerel bir vektör veritabanında indekslenmesi
Proje başarısı aşağıdaki ölçütlerle değerlendirilir:
- Faithfulness: Üretilen cevabın kanun maddesine sadık kalma oranı
- Answer Relevance: Cevabın kullanıcının sorusuna ne kadar hitap ettiği
- Context Precision: Doğru kanun maddesinin getirilebilme oranı
- Hukuki metinlerde bağlam kaybı riski
- Yanlış madde üzerinden cevap üretilmesi
- Yerel LLM’lerde donanım kaynaklı bellek (OOM) sorunları
- Türkçe dil performansının modele göre değişkenlik göstermesi
- Kütüphane ve sürüm uyumsuzlukları
- Python
- LangChain (RAG orkestrasyonu)
- Streamlit (kullanıcı arayüzü)
- Vektör Veritabanı: ChromaDB
- Dil Modelleri:
- Yerel çalışabilen açık kaynak LLM’ler (Ollama)
- Gemini API tabanlı LLM’ler
Model seçimi; gizlilik, maliyet ve donanım kısıtlarına göre değerlendirilmektedir.
- Versiyonlama: Git / GitHub
- Deney Takibi: Farklı chunk ve model yapılarını karşılaştırma
- Reprodüktibilite: Ortam bağımlılıklarının standartlaştırılması
- Yerel ortamda çalışabilen
- Doküman yükleme yeteneğine sahip
- Mevzuat sorularına kaynak göstererek cevap veren
- Web tabanlı bir RAG uygulaması
- Atakan Can
- Berkay Turhan
- Tümay Turhan
Bu proje, kusursuz bir hukuk asistanı geliştirmeyi değil;
LLM’lerin hukuki metinlerde hangi koşullarda güvenilir hale geldiğini anlamayı hedefleyen bir öğrenme projesidir.