Yapay Zeka Belge İndekslemesi Nedir?

Yapay zeka belge indeksleme, yapılandırılmamış içeriği anlamlı şekilde kullanan her sistemin temelini oluşturur.

Çoğu ekip, arama yapılamayan veya yapılandırılmamış PDF'ler, onboarding portalları, yardım merkezleri ve dahili belgeler gibi karmaşık formatlardan oluşan bir yığının üzerinde oturuyor.

İster kurumsal sohbet botları ister dahili arama araçları geliştiriyor olun, en zor kısım her zaman aynıdır: Doğru içeriği yapay zekanızın ürettiğiyle buluşturmak.

Belge indeksleme bu boşluğu kapatır. Ham içeriği, yapay zeka modellerinin erişip üzerinde işlem yapabileceği bir forma dönüştürür. Bu yüzden modern yapay zeka iş akışlarında vazgeçilmezdir.

Yapay Zeka Belge İndeksleme Nedir?

Yapay zeka belge indeksleme, düzensiz dosyaların yapılandırılarak büyük dil modellerinin (LLM) yanıt üretirken bu içerikleri kullanabilmesini sağlayan süreçtir.

Yapay zeka sistemlerinin, aksi halde PDF'lerde, dahili portallarda veya uzun metinlerde kilitli kalacak bilgilere erişmesini sağlar. Amaç içeriği depolamak değil, yapay zeka süreçlerinde kullanılabilir hale getirmektir.

İndeksleme, bilgiyle destekli üretim (RAG) süreçlerinin merkezinde yer alır; burada modeller, yanıtlarını desteklemek için harici kaynaklardan ilgili bağlamı çeker. Yani yapay zekanızın doğruluğu çoğu zaman içeriğinizin ne kadar iyi indekslendiğine bağlıdır.

Belge indekslemenin, dahili bilgi araçlarından kurumsal sohbetlere, otomatik veri çıkarımına ve yapay zeka belge analizine kadar birçok alanda kullanıldığını görebilirsiniz.

Yapay Zeka Belge İndeksleme: Temel Kavramlar

Yapay Zeka Belge İndekslemenin Başlıca Kullanım Alanları

Belgeleri kullanılabilir parçalara ayırmak

Yapay zeka belge indeksleme, büyük ve tutarsız dosyaları, yapay zeka sistemlerinin bağımsız olarak erişebileceği yapılandırılmış bölümlere ayırır.

Bu sayede ajanlar, ilgisiz veya tekrarlayan içeriklerde gezinmek zorunda kalmadan ilgili bölümlere odaklanabilir.

Niyet odaklı belge aramasını mümkün kılmak

Yapay zeka indeksleme, yalnızca tam ifadeye değil, anlama göre arama yapmayı mümkün kılar.

Bir kullanıcının sorgusu belgede kullanılan dil ile eşleşmese bile, sistem anlamsal benzerliğe göre en alakalı bölümü bulur.

Örneğin, biri “aboneliğimi iptal et” diye ararken, belgede “tekrarlayan ödemeyi nasıl sonlandırırım” yazıyor olabilir. Geleneksel arama bu eşleşmeyi kaçırır — ancak anlamsal indeksleme kullanan bir yapay zeka sistemi doğru bölümü bulur.

Model yanıtlarını gerçek verilere dayandırmak

Belgeler indekslendiğinde, LLM'ler yanıtlarını kendi iç bilgilerinden uydurmak yerine gerçek kaynak içeriklerinden alır.

Yanıtlar ve işlemler, politikalarınız, belgeleriniz ve iş mantığınızla uyumlu kalır; böylece sistem işleyişinizi yansıtır.

İndekslenmiş içerikten akışları tetiklemek

Çoğu iş akışı, yapay zeka çıktılarının katı sistemlerle iletişim kurması gerektiğinde aksar. Ancak içerik yapılı şekilde indekslenirse, ajanlar bir tetikleyiciyi çıkarabilir, doğru API'ye yönlendirebilir ve döngüyü tamamlayabilir; kırılgan kurallara gerek kalmaz.

İndekslenmiş içerik, sistemler arasında bağlam ve niyeti korur; böylece işlemler platformlar arasında sorunsuz ilerler.

Örneğin, bir yapay zeka ajanı bir politika belgesinden iptal koşulunu çıkarabilir, isteği HubSpot'a kaydedebilir ve Google Drive'da paylaşılan bir kaydı manuel müdahale olmadan güncelleyebilir.

Yapay Zeka Belge İndeksleme Nasıl Çalışır?

Yapay zeka belge indeksleme, basit bir süreç izler. Her adım, ham içeriği bir dil modeli tarafından aranabilir ve anlaşılabilir bir forma dönüştürür.

Adım 1: Ham dosyalardan kullanılabilir metin çıkarın

İlk adım ayrıştırmadır — PDF, web sayfası ve tarama gibi ham formatları temiz, okunabilir metne dönüştürmek. Basit gibi görünse de, genellikle sürecin en çok hata yapılan kısmıdır.

Gerçek belgeler, çıkarılması gereken yapısal gürültüyle doludur:

• Her sayfada tekrar eden başlıklar ve altbilgiler
• Okuma akışını bozan yasal uyarılar, sayfa numaraları ve filigranlar
• HTML gezinme menüleri, dipnotlar veya dışa aktarılan web içeriğindeki reklamlar
• Taranmış belgelerdeki OCR hataları, örneğin eksik harfler veya birleşmiş satırlar
• Paragrafların bölündüğü veya okuma sırasının bozulduğu kötü etiketlenmiş PDF'ler

Amaç, anlamlı olmayan her şeyi kaldırmak ve varsa yapıyı korumaktır. Bu adımda hata yapılırsa, indekslemenin geri kalanı güvenilmez hale gelir.

Adım 2: İçeriği anlamlı parçalara ayırın

Ayrıştırmadan sonra, temizlenmiş metin daha küçük bölümlere — yani “parçalara” — ayrılır; bu bölümler anlam ve bağlamı korur. Parçalar genellikle şu temellere göre oluşturulur:

• Paragraflar, eğer anlamsal olarak tamamsa
• Başlıklar veya bölüm adları, genellikle kendi başına bir konuyu tanımlar
• Token sınırları, modelinizin bağlam penceresine sığacak şekilde (genellikle ~500 – 1000 token)

Ancak gerçek belgeler bunu her zaman kolaylaştırmaz. Parçalama şu durumlarda yanlış olur:

• İçerik düşünce yarıda kesilerek bölünürse (ör. bir kural koşulundan ayrılırsa)
• Liste veya tablolar parçalara ayrılırsa
• Birden fazla ilgisiz fikir tek bir parçaya sıkıştırılırsa

İyi bir parça, kendi başına bir yanıt veya fikir gibi hissettirir. Kötü bir parça ise ne anlatıldığını anlamak için yukarı-aşağı kaydırmanızı gerektirir.

Adım 3: Her parçayı bir gömme vektörüne dönüştürün

Her parça, anlamını sayısal olarak temsil eden bir vektör oluşturmak için bir gömme modelinden geçirilir. Bu vektör, daha sonra anlamsal arama ile o parçayı bulmanın anahtarıdır.

Bazı sistemler ayrıca her parçaya meta veri ekler. Bu, belge başlığı, bölüm adı veya kategori olabilir — ileride sonuçları filtrelemek veya düzenlemek için faydalıdır.

Bu adım, içeriği modelin çalışabileceği bir şeye dönüştürür: anlam ve izlenebilirlik taşıyan aranabilir bir birim.

Adım 4: Gömme vektörlerini bir vektör veritabanında saklayın

Oluşturulan vektörler, vektör veritabanı olarak adlandırılan — büyük içerik kümelerinde hızlı, anlam tabanlı arama için tasarlanmış bir sistemde saklanır.

Bu, dil modellerinin ihtiyaç duyduğunda ilgili içeriği bulmasını ve yanıtlarını gerçek bilgilere dayandırmasını sağlar.

Yapay Zeka Belge İndeksleme için En İyi 6 Araç

Belge indekslemenin nasıl çalıştığını anladıktan sonra sıradaki soru şu: Hangi araçlar bunu mümkün kılıyor? Çoğu sistem tüm süreci tek başına yönetmez — bir bölüme odaklanır ve kalanını sizin birleştirmenizi bekler.

En kullanışlı araçlar yalnızca indeksleme ile ilgili değildir — indekslenmiş içeriğin sohbet botları veya yapay zeka ajanları gibi gerçek uygulamalarda kullanılmasını sağlarlar.

1. Botpress

Botpress, çeşitli dağıtım kanallarında anlayabilen, mantık yürütebilen ve aksiyon alabilen yapay zeka ajanları oluşturmak için görsel bir platformdur.

Sıfırdan arka uç mantığı yazmadan sohbet tabanlı yapay zekayı hızlıca devreye almak isteyen ekipler için tasarlanmıştır.

Belge indeksleme yerleşik bir özelliktir. Dosyaları, URL’leri veya yapılandırılmış içerikleri Bilgi Tabanı’na yükleyebilirsiniz; Botpress, ayrıştırma, parçalara ayırma ve gömme işlemlerini otomatik olarak gerçekleştirir.

Bu içerik, konuşmalar sırasında gerçek zamanlı olarak kullanılır ve temellendirilmiş, LLM destekli yanıtlar üretilir.

Ayrı vektör depoları veya orkestrasyon katmanları yönetmeden, indeksleme ve ajan yürütmesini tek bir entegre sistemde isteyenler için güçlü bir tercihtir.

Başlıca Özellikler:

• Yüklenen belgelerin ve web sitelerinin otomatik olarak parçalara ayrılması ve indekslenmesi
• Görsel İndeksleme (grafikler, diyagramlar ve görsel veri erişimi)
• Bellek, koşullar ve API tetikleyicileriyle görsel ajan oluşturucu
• Tüm geri bildirim döngüsü için yerel entegrasyonlar ve analizler

Fiyatlandırma:

• Kullanıma dayalı yapay zeka kredileriyle ücretsiz plan
• Plus: $89/ay ile görsel indeksleme, canlı ajan devri ve akış testi eklenir
• Team: $495/ay ile işbirliği, SSO ve erişim kontrolü

2. LlamaIndex

LlamaIndex, LLM’lerle yapılandırılmamış verileri indekslemek ve erişmek için özel olarak geliştirilmiş açık kaynaklı bir çerçevedir. Başlangıçta GPT Index olarak ortaya çıkmıştır ve temeli, ham belgeleri yapılandırılmış, sorgulanabilir bağlama dönüştürmeye dayanır.

Verilerinizin nasıl parçalara ayrılacağını, gömüleceğini, filtreleneceğini ve erişileceğini tanımlayabilirsiniz; ister PDF’lerden, ister veritabanlarından, ister API’lerden gelsin.

Zamanla LlamaIndex, ajan yönlendirme ve bellek gibi özellikler ekledi, ancak asıl gücü hâlâ yapılandırılmamış içerik etrafında özel iş akışları oluşturmaktır.

Bilgi katmanının yapısını sıfırdan inşa etmeden ince ayar yapmak isteyen geliştiriciler için idealdir.

Başlıca Özellikler:

• Yerel ve uzaktaki içerikler için yapılandırılmış indeksleme iş akışları
• Yapılandırılabilir parçalara ayırma, gömme, meta veriler ve erişiciler
• İndekslemenin ötesinde geliştirme için isteğe bağlı yönlendirme, araçlar ve bellek

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz ve açık kaynak
• Pro: Barındırılan kullanım ve yönetilen API erişimi için aylık 19$
• Kurumsal: Özel

3. LangChain

LangChain, modüler yapı taşlarıyla LLM tabanlı uygulamalar geliştirmek için bir çerçevedir. Araçları, belgeleri ve mantığı birleştirerek çalışan sohbet ve ajan deneyimleri oluşturmak için yaygın olarak kullanılır — ve belge erişimi bunun bir parçasıdır.

Erişim yetenekleri esnek ve birleştirilebilirdir. Belgeleri yükleyebilir, gömüler oluşturabilir, bunları bir vektör veritabanında saklayabilir ve sorgu sırasında ilgili parçaları çekebilirsiniz.

Özel bir şey inşa ederken, örneğin hibrit arama katmanı veya ajan belleği gibi, iyi çalışır; ancak ana odağı indeksleme değildir.

Başlıca Özellikler:

• Belgeleri yükleme, gömme ve erişme için modüler iş akışı
• Gelişmiş getiriciler, yeniden sıralayıcılar ve hibrit arama kurulumlarını destekler
• Tüm büyük vektör veritabanlarıyla çalışır
• LlamaIndex veya harici araç takımlarıyla kolayca birleştirilebilir

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz ve açık kaynak
• LangSmith: Gözlemlenebilirlik ve test için aylık 50$
• Kurumsal: Özel

4. Pinecone

Pinecone, hızlı ve ölçeklenebilir anlamsal arama sağlayan yönetilen bir vektör veritabanıdır.

Genellikle, belge gömülerinin çalışma zamanında indekslendiği ve sorgulandığı RAG iş akışlarında depolama ve erişim katmanı olarak kullanılır. Bu nedenle, birçok yapay zeka ajansının arka uç iş akışlarında da merkezi bir rol oynar.

Üretim ortamları için geliştirilmiştir; filtreleme, meta veri etiketleri ve ad alanı izolasyonu desteği sunar.

Geniş ve değişken veri kümelerinde düşük gecikmeli arama yapması gereken bir bot geliştiriyorsanız, Pinecone en güvenilir vektör veritabanlarından biridir.

Başlıca Özellikler:

• Sunucusuz mimariye sahip tamamen yönetilen vektör veritabanı
• Meta veri filtreleme, ad alanları ve indeks bazında ölçeklendirme desteği
• Hızlı yaklaşık en yakın komşu (ANN) arama
• Çoğu gömme modeli ve erişim çerçevesiyle entegre olur
• LLM ve ajan iş akışlarında yaygın olarak kullanılır

Fiyatlandırma:

• Sınırlı indeks boyutu ve işlem gücüyle ücretsiz plan
• Standart: Kullanıma bağlı olarak saatte yaklaşık 0,096 ABD Doları'ndan başlar
• Kurumsal: Özel

5. Weaviate

Weaviate, yerleşik anlamsal ve hibrit arama desteğine sahip açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır.

Pinecone’dan farklı olarak, gömüleri dahili olarak oluşturabilir veya kendi gömülerinizi kullanmanıza izin verir ve kendi sunucunuzu barındırmak veya özelleştirmek isterseniz daha fazla esneklik sunar.

Belgeleri ve meta verileri birlikte indekslemek, çok modlu modellerle denemeler yapmak veya ek bileşenler yönetmeden anlamsal arama yapmak isteyen ekipler için sağlam bir seçenektir.

Başlıca Özellikler:

• REST ve GraphQL API’leriyle açık kaynaklı vektör veritabanı
• Hibrit arama (vektör + anahtar kelime) desteği
• Dahili gömme oluşturma
• Güçlü meta veri desteğiyle esnek şema tasarımı

Fiyatlandırma:

• Açık kaynak ve kendi sunucunda barındırma: Ücretsiz
• Cloud: Yönetilen örnekler için aylık yaklaşık 25 ABD Doları'ndan başlar

6. ElasticSearch

ElasticSearch, tam metin arama ve günlük analizi için yaygın olarak kullanılan güçlü, açık kaynaklı bir arama ve analiz motorudur.

Büyük miktarda belge tabanlı veriyi indeksleyebilir; bu da onu hızlı ve ölçeklenebilir arama gerektiren yapay zeka belge indeksleme iş akışları için ideal kılar.

Asıl kullanım alanı arama olsa da, ElasticSearch vektör veritabanları ve gömülerle birleştirilerek anlamsal arama için de entegre edilebilir.

Temel Özellikler:

• Tam metin arama ve ölçeklenebilir analizler
• Gerçek zamanlı indeksleme ve erişim
• Elasticsearch Query DSL gibi gelişmiş sorgu dillerini destekler
• Diğer araçlarla birleştirildiğinde anlamsal arama için vektör arama ile entegre olur
• Yatay ölçekleme için dağıtık mimari
  
  

Fiyatlandırma:

• Açık kaynak ve ücretsiz (kendi sunucunda barındırma)
• Elastic Cloud: Temel bulut örneği için $16/ay’dan başlar

Belgelerinizi Bugünden Yapay Zekaya Uygun Hale Getirin

Yapay zeka belge indeksleme, ajanlarınıza yalnızca soruları yanıtlamak için değil, işinizin her alanında sonuç üretmek için gerçek bağlam kazandırır.

İçeriğiniz yapılandırılıp indekslendikten sonra, bu bilgiyi onay, işe alım, veri sorgulama ve görev yönlendirme iş akışlarına entegre edebilirsiniz.

Botpress ile üçüncü parti API’leri doğrudan iş akışınıza bağlayabilir ve hepsiyle tek bir arayüzden etkileşime geçebilirsiniz.

Hemen oluşturmaya başlayın — ücretsizdir.

Sıkça Sorulan Sorular

İşimin gerçekten yapay zeka belge indekslemeye ihtiyacı olup olmadığını nasıl anlarım?

Eğer işletmenizde çalışanların veya müşterilerin aramakta zorlandığı çok sayıda yapılandırılmamış belge — örneğin PDF veya yardım makaleleri — varsa ve yapay zekanın, genel web verisi yerine kendi içeriğinize dayalı kesin ve güvenilir yanıtlar vermesini istiyorsanız, muhtemelen yapay zeka belge indekslemeye ihtiyacınız vardır.

Yapay zeka belge indeksleme sadece sohbet botları için mi faydalı, yoksa başka uygulamaları da var mı?

Yapay zeka belge indeksleme yalnızca sohbet botları için değil; aynı zamanda anlamsal arama motorları, dahili bilgi tabanları, belge özetleme araçları, uyumluluk izleme sistemleri ve karmaşık dosyalardan yapılandırılmış içgörüler çıkarmaya dayalı otomatik iş akışlarını da destekler.

Veri bilimcisi olmayan küçük ekipler yapay zeka belge indekslemeyi uygulayabilir mi?

Veri bilimcisi olmayan küçük ekipler de yapay zeka belge indekslemeyi uygulayabilir; çünkü Botpress gibi modern araçlar, ayrıştırma, parçalara ayırma ve gömme işlemlerini otomatik olarak yapan kodsuz kurulumlar sunar ve teknik bilgisi olmayan kullanıcıların da aranabilir bilgi sistemleri oluşturmasına olanak tanır.

Yapay zeka belge indeksleme araçlarını uygulamanın maliyeti nedir?

Yapay zeka belge indeksleme uygulamanın maliyeti, açık kaynaklı çerçeveler veya küçük ölçekli araçlar için ücretsizden, yönetilen kurumsal çözümler için aylık yüzlerce veya binlerce dolara kadar değişebilir; bu, ne kadar veri indeksleyeceğinize ve hibrit arama veya gelişmiş güvenlik uyumluluğu gibi ek özelliklere ihtiyacınız olup olmadığına bağlıdır.

Bir yapay zeka belge indeksleme iş akışı kurmak için ne kadar teknik bilgi gerekir?

Eğer metinleri ayrıştırma, parçalara ayırma ve vektör depolamayı sizin için yapan kodsuz platformlar kullanıyorsanız, çok az teknik bilgiye ihtiyacınız olur; ancak LangChain veya Weaviate gibi araçlarla tamamen özelleştirilmiş bir yapay zeka belge indeksleme hattı kurmak genellikle programlama, API'ler ve veri işleme konusunda bilgi gerektirir; ayrıca parçalara ayırma mantığını hassas şekilde ayarlamak ve vektör veri tabanlarını yönetmek için de uzmanlık gerekir.