Bilgi / Yapay Zeka

RAG işlem hatları için belge yükleyiciler, metin ayırıcılar, gömme (embedding) ve vektör veritabanları.

Genel Bakış

Bilgi / Yapay Zeka grubu, retrieval-augmented generation (RAG) işlem hatları için yapı taşlarını sağlar — belgeleri yükleme, parçalara ayırma, bu parçaları gömme (embedding), bir vektör veritabanında depolama ve bir Yapay Zeka Ajanı node'una ulaşmadan önce alınan sonuçları yeniden sıralama.

Ekran önizlemeler

Ekranlara kısa bir bakış. Koyu ve açık tema arasında geçmek için her önizlemenin köşesindeki anahtarı kullanın.

Blog Yazarı / Bilgi Ekle

📎 Bilgi Ekle Sıralama canlı

Yazılıyor: "Q3 Ürün Yol Haritası Güncellemesi" — yeni onboarding akışımızla ilgili bölüm taslağı hazırlanıyor…

Alaka düzeyine göre sıralı

Onboarding Flow Spec.pdfÇok Yüksek

3. Çeyrek Yol Haritası Notları (Bilgilerim)Yüksek

Brand Voice Guide.docxOrta

2024 Şirket El KitabıDüşük

Rakip Analizi 2023.xlsxDüşük

Eski Basın Bültenleri (Arşiv)Düşük

Toplantı Notları - MartÇok Düşük

Alaka düzeyine göre sıralanan bilgi

Bu Gruptaki Node'lar

Node	Açıklama
Belge Yükleyici	Bir belgeyi (PDF, metin, vb.) parçalara ayırmaya hazır ham metin olarak işlem hattına yükler.
Metin Ayırıcı	Üst akış metnini gömme için boyutlandırılmış daha küçük parçalara böler.
Gömme Modeli	Üst akış metin parçalarını vektör gömmelerine dönüştürür.
Vektör Veritabanı	Benzerlik araması için bir vektör veritabanında gömmeleri depolar veya sorgular.
Yeniden Sıralayıcı	Alt akışta kullanılmadan önce bir sorguya olan alaka düzeyine göre alınan bir aday kümesini yeniden sıralar.

Kullanım İpuçları

1. Belge Yükleyici

→

2. Metin Ayırıcı

→

3. Gömme Modeli

→

4. Vektör Veritabanı

Bu, bir bilgi tabanı oluşturmak için tipik alım zinciridir: bir belge yükleyin, parçalara ayırın, her parçayı gömün, ardından gömmeleri depolayın. Sorgu zamanında, gelen soruyu gömün, Vektör Veritabanı node'unda arama yapın, isteğe bağlı olarak sonuçları Yeniden Sıralayıcı'dan geçirin, ardından en iyi sonuçları bağlam olarak bir Yapay Zeka Ajanı node'una besleyin.

Parça boyutu önemlidir

Metin Ayırıcı'nın parça boyutu hem alım kalitesini hem de gömme maliyetini etkiler. Daha küçük parçalar daha kesin alım sağlar ama daha fazla gömme gerektirir; daha büyük parçalar parça başına daha fazla bağlam korur ama alaka düzeyini seyreltebilir.

Sıkça Sorulan Sorular

Yeniden Sıralayıcı bir RAG işlem hattında zorunlu mudur?

Hayır, isteğe bağlıdır. Yeniden Sıralayıcı, Vektör Veritabanı çok sayıda aday döndürdüğünde alaka düzeyi sıralamasını iyileştirir, ancak basit bir işlem hattı bunu atlayıp Vektör Veritabanı sonuçlarını doğrudan bir Yapay Zeka Ajanı node'una geçirebilir.

Bir Vektör Veritabanı node'unun depolanan gömmelerini birden fazla iş akışında yeniden kullanabilir miyim?

Evet — bir Vektör Veritabanı node'u kalıcı bir vektör deposuna bağlanır. Aynı depo/koleksiyona referans veren herhangi bir iş akışı, farklı bir iş akışının yazdığı gömmeleri sorgulayabilir.