Kişisel bilgi kasası ile mini yapay zeka asistanı rehberi

Neden kişisel bilgi kasası fikri öne çıkıyor

Genel amaçlı yapay zeka modelleri çok güçlü görünse de sizin belge, not, toplantı özeti ve süreçlerinizi bilmez. Mini bir yapay zeka asistanı ise yalnızca kendi bilgi kasanızla çalışır, bu sayede hem daha doğru hem de kurumunuza ya da size özgü yanıtlar üretir. Üstelik maliyeti düşüktür ve kontrol sizdedir.

Karşılaşılan sorun

Aradığınız yanıt çoğu zaman e posta eklerinde, PDF arşivlerinde ya da proje kanallarında kaybolur. Klasik arama ya kelime eşleşmesine takılır ya da bağlamı kaçırır. Sonuç olarak doğru bilgiye zamanında erişemezsiniz.

Pratik çözüm

Kişisel bilgi kasası, içerikleri küçük parçalara ayırıp sayısal temsillerine dönüştürür. Bir soru geldiğinde sistem önce en alakalı parçaları getirir, ardından dil modeli bu parçaları kullanarak özelleştirilmiş bir yanıt üretir. Bu düzene geri getirme ve üretme akışı yani RAG denir.

Temel kavramlar

Embedding nedir

Embedding, metin ve benzeri içeriklerin anlamını bir sayı dizisi olarak temsil etme yöntemidir. Aynı anlama gelen cümlelerin sayı dizileri birbirine yakın olur. Bu sayede kelime aynı olmasa da anlam benzerliği yakalanır.

Vektör veritabanı nedir

Vektör veritabanı, embedding vektörlerini hızlıca saklayıp benzerlik araması yapabilen bir depodur. Klasik veritabanları tam eşleşmeye odaklanırken vektör veritabanı en benzer sonuçları puanlayarak döndürür.

RAG akışı nasıl işler

RAG iki adımdan oluşur. Önce arama yapılır ve soruyla en uyumlu bilgi parçaları bulunur. Sonra dil modeli bu parçaları referans alarak yanıt oluşturur. Böylece halüsinasyon riski azalır ve sonuçlar kaynaklara dayanır.

Uygulama adımları

İçerikleri toplayın

Belgeler, wiki sayfaları, müşteri destek notları, toplantı özetleri ve eğitim dokümanlarını tek bir klasörde toplayın. Yinelenen ve eski sürümleri eleyin.

Temizleme ve etiketleme

Gereksiz imzalar, gizlilik uyarıları ve tekrar eden başlıkları temizleyin. Her belgeye tarih, konu, kaynak ve sahip etiketi ekleyin. Etiketler arama kalitesini artırır.

Parçalama stratejisi belirleyin

Metinleri 300 ile 800 kelimelik parçalara ayırmak genelde iyi sonuç verir. Parçalar arası yüzde on beş gibi küçük bir örtüşme eklemek bağlam kopmasını önler. Tablo ve madde işaretlerini düz metne çevirirken düzeni koruyun.

Embedding modeli seçimi

Türkçe performansı iyi olan bir embedding modeli tercih edin. Hız ve kalite arasında denge kurun. Daha hızlı ama biraz zayıf bir model başlangıç için maliyeti düşürür.

Depolama ve arama

Vektör veritabanında her parça için vektör, ham metin, etiketler ve belge kimliği saklayın. Benzerlik ölçüsü olarak kosinüs benzerliği sık kullanılır. Arama sırasında en iyi ilk beş ya da on parçayı dönmek çoğu senaryoda yeterlidir.

Sorgudan yanıta

Kullanıcı sorusunu embeddinge dönüştürün, en alakalı parçaları alın ve dil modeline şu bağlamı kullan talimatı verin. Kaynak başlıklarını ve bağlantı kimliklerini yanıta ekleyin. Bu, güven ve izlenebilirlik sağlar.

Kaliteyi artırma taktikleri

Negatif örneklerle ince ayar

Yanlış eşleşen örnekleri bir liste olarak tutun ve arama ayarlarını bu hatalara göre güncelleyin. Çok kısa veya çok genel parçaları indeks dışında bırakmak gürültüyü azaltır.

Yanıt şablonları ve rol tarifi

Modelden beklenen üslup ve yapı net olsun. Özet, adım adım çözüm, risk uyarısı ve kaynak künyesi gibi bölümleri sabitlemek, tutarlı sonuç üretir.

Güncelleme döngüsü ve sürüm takibi

Yeni belgeleri haftalık olarak ekleyin, eski bilgileri arşivleyin. Parça sayısında ani artış olduğunda arama performansını test ederek eşik değerlerini yeniden ayarlayın.

Gizlilik ve güvenlik

Yerel ve bulut seçenekleri

Hassas veriler için veritabanını yerelde tutmak güvenlidir. Bulut kullanacaksanız şifreleme ve erişim denetimi etkin olmalıdır. Model sağlayıcısının veri saklama politikasını kontrol edin.

Hassas veri maskeleme

Kişisel verileri indekslemeden önce maskeleyin. İsim, telefon, kimlik numarası gibi alanları genel etiketlerle değiştirin ve eşleştirme tablosunu güvenli bir yerde tutun.

Erişim ve kayıt politikası

Kim hangi belgeyi sorgulayabilir sorusunun cevabını roller ile belirleyin. Sorgu ve yanıt günlüklerini meta veri düzeyinde tutun, ham içeriklerin loglara düşmesini engelleyin.

Ölçek ve performans

Önbellek ve yakın sonuçlar

Tekrarlayan sorular için yanıt önbelleği kullanın. Benzer soruları tespit edip aynı bağlam setini paylaşmak maliyeti azaltır ve hız kazandırır.

Geniş içerik türleri

Sadece metin değil, görsel ve tablo içeren PDF bölümlerini de metne dönüştürerek indeksleyin. Şema ve diyagramların alt yazılarını özenle yazmak geri getirmeyi iyileştirir.

Kullanım senaryoları

Müşteri destek notlarından bilgi tabanı

Yinelenen soruları ve çözümleri parça parça indeksleyin. Yeni bir talep geldiğinde asistan, benzer olayların özetini ve uygulanan adımları anında sunar.

Kişisel araştırma asistanı

Akademik notlar, makale özetleri ve kaynakça kayıtlarıyla zenginleştirilmiş bir kasa, hızlı literatür taraması ve doğru atıf sağlar.

Ekip içi onboarding

Politikalar, araç kılavuzları ve örnek senaryoları kapsayan bir kasa yeni çalışanların hızla uyum sağlamasına yardımcı olur.

Sık hatalar ve pratik çözümler

Parçalar çok uzun olursa arama isabeti düşer, çok kısa olursa bağlam kopar. Orta boy parça kullanın. Etiketler eksikse filtreleme zorlaşır, en azından konu ve tarih etiketi şarttır. Model talimatı belirsizse yanıtlar dağınık olur, şablonları netleştirin.

Başarıyı nasıl ölçeceksiniz

Cevap isabeti

Örnek soru seti oluşturun ve doğru kaynakla eşleşme oranını takip edin. Yanıtta kullanılan kaynaklar doğru mu sorusuna odaklanın.

Kapsam ve tazelik

İndeksteki belge sayısı ile aktif kullanılan belgelerin oranını ölçün. Güncel içeriklerin sisteme kaç gün içinde girdiğini izleyin.

Kullanıcı memnuniyeti

Kısa bir derecelendirme akışı ekleyin. Düşük puan alan yanıtlarda hangi bölümün yetersiz olduğu bilgisini toplayın ve kasayı bu geri bildirime göre düzenleyin.

Bütçe planı ve maliyet azaltma

Model karma kullanımı

Arama ve taslak yanıtları ekonomik modellerle çalıştırıp nihai özetlemeyi daha güçlü bir modelle yapın. Bu hibrit yaklaşım kaliteyi korurken maliyeti düşürür.

Toplu işlemler ve zamanlama

Embeddings üretimini yoğun olmayan saatlerde toplu yapın. Değişmeyen belgeleri yeniden işlemeyin, sadece yeni sürümleri ekleyin.