- Yapay zeka belge indeksleme, yapılandırılmamış dosyaları LLMsler için aranabilir verilere dönüştürür.
- Yapay zeka belge indeksleme, içeriği vektör veritabanlarında yığınlayarak, gömerek ve depolayarak RAG işlem hatlarına güç sağlar.
- Faydaları arasında semantik arama, gerekçelendirilmiş yanıtlar ve otomatik iş akışlarının tetiklenmesi yer alır.
- Botpress, LlamaIndex ve Pinecone gibi araçlar indekslemeyi basitleştirir ve yapay zeka sistemlerine entegre olur.
Yapay zeka belge indeksleme, yapılandırılmamış içeriği anlamlı bir şekilde kullanan her sistemin temelidir.
Çoğu ekip, PDF'ler, işe alım portalları, yardım merkezleri ve aranabilir veya yapılandırılmış olmayan dahili dokümanlar gibi dağınık formatlardan oluşan bir yığının üzerinde oturuyor.
İster kurumsal sohbet robotları ister dahili arama araçları geliştiriyor olun, işin zor kısmı her zaman aynıdır: Yapay zekanızın ürettiği içerikle doğru içeriği birbirine bağlamak.
Belge indeksleme bu boşluğu doldurur. Ham içeriği yapay zeka modellerinin alabileceği ve üzerinde mantık yürütebileceği bir şeye dönüştürür. Bu da onu modern yapay zeka iş akışları için gerekli kılıyor.
Yapay Zeka Belge İndeksleme Nedir?
Yapay zeka belge indeksleme, büyük dil modellerininLLMs'ler) yanıt oluştururken içeriklerini alabilmesi ve kullanabilmesi için organize edilmemiş dosyaları yapılandırma sürecidir.
Yapay zeka sistemleri, aksi takdirde PDF'lerde, dahili portallarda veya uzun metinlerde kilitli kalacak olan belgelerdeki bilgilere bu şekilde erişir. Amaç içeriği depolamak değil, yapay zeka işlem hatları içinde kullanılabilir hale getirmektir.
İndeksleme, modellerin yanıtlarını desteklemek için harici kaynaklardan ilgili bağlamı çektiği erişim destekli üretimin (RAG) merkezinde yer alır. Bu da yapay zekanızın doğruluğunun genellikle içeriğinizin ne kadar iyi indekslendiğine bağlı olduğu anlamına gelir.
Dahili bilgi araçlarından kurumsal sohbete, otomatik veri çıkarma ve yapay zeka belge analizine kadar her şeyde belge indekslemenin ortaya çıktığını göreceksiniz.
Yapay Zeka Belge İndeksleme: Anahtar Kavramlar
Yapay Zeka Belge İndeksleme için En Önemli Kullanım Örnekleri
Belgeleri kullanılabilir parçalara ayırma
Yapay zeka belge indeksleme, büyük, tutarsız dosyaları yapay zeka sistemlerinin bağımsız olarak alabileceği yapılandırılmış bölümlere ayırır.
Bu, temsilcilerin ilgisiz veya tekrarlayan içerikleri taramadan ilgili bölümlere odaklanmalarını sağlar.
Amaca duyarlı belge aramayı etkinleştirme
Yapay zeka indeksleme, yalnızca tam ifadeye göre değil, anlama göre arama yapmayı mümkün kılar.
Bir kullanıcının sorgusu bir belgede kullanılan dille eşleşmese bile, sistem anlamsal benzerliğe dayalı olarak en alakalı bölümü alır.
Örneğin, bir kişi "aboneliğimi iptal et" şeklinde arama yaparken belgede "yinelenen faturalandırma nasıl sonlandırılır" yazıyor olabilir. Geleneksel arama bu eşleşmeyi kaçıracaktır - ancak semantik indeksleme kullanan bir yapay zeka sistemi bunu doğru şekilde alır.

Model yanıtlarının gerçek verilerle temellendirilmesi
Belgeler indekslendiğinde, LLMs ler içsel bilgilerinden bir yanıt halüsinasyonu yerine gerçek kaynak içeriğinden yanıtlar alırlar.
Yanıtlar ve eylemler politikalarınız, belgeleriniz ve iş mantığınızla uyumlu kalır, böylece sistem işlerin nasıl yürüdüğünü yansıtır.
Dizine eklenen içerikten akışları tetikleme
Yapay zeka çıktıları katı sistemlerle konuşmak zorunda kaldığında çoğu iş akışı bozulur. Ancak içerik bir yapı ile indekslenirse, aracılar bir tetikleyici çıkarabilir, doğru API'ye yönlendirebilir ve kırılgan bir kural seti olmadan döngüyü kapatabilir.
Dizinlenmiş içerik, sistemler arasında bağlamı ve amacı korur, böylece eylemler platformlar arasında temiz bir şekilde hareket eder.
Örneğin, bir yapay zeka temsilcisi bir poliçe belgesinden bir iptal koşulunu çıkarabilir, talebi HubSpot'ta kaydedebilir ve manuel müdahaleyi beklemeden Google Drive'da paylaşılan bir kaydı güncelleyebilir.
.webp)
Yapay Zeka Belge İndeksleme Nasıl Çalışır?
Yapay zeka belge indeksleme basit bir işlem hattı izler. Her adım, ham içeriği bir dil modeli tarafından aranabilecek ve anlaşılabilecek bir forma dönüştürür.
.webp)
Adım 1: Ham dosyalardan kullanılabilir metinleri ayıklayın
İlk adım ayrıştırmadır - PDF'ler, web sayfaları ve taramalar gibi ham formatları temiz, okunabilir metne dönüştürmek. Bu kulağa basit gelse de genellikle işlem hattının en hataya açık kısmıdır.
Gerçek dünyadaki belgeler, ayıklanması gereken yapısal gürültülerle doludur:
- Her sayfada görünen tekrarlanan üstbilgi ve altbilgiler
- Okuma akışını kesintiye uğratan yasal uyarılar, sayfa numaraları ve filigranlar
- Dışa aktarılan web içeriğinde HTML gezinme menüleri, dipnotlar veya reklamlar
- Eksik harfler veya birleştirilmiş satırlar gibi taranmış belgelerdeki OCR hataları
- Paragrafların bölündüğü veya okuma sırasının bozulduğu kötü etiketlenmiş PDF'ler
Amaç, anlamlı içerik olmayan her şeyi kaldırmak ve var olduğu yerde yapıyı korumaktır. Bu adım yanlış giderse, indeksleme sürecinin geri kalanı güvenilmez hale gelir.
Adım 2: İçeriği anlamlı parçalara ayırın
Ayrıştırma işleminden sonra, temizlenen metin anlam ve bağlamı koruyan daha küçük bölümlere veya "parçalara" ayrılır. Parçalar tipik olarak aşağıdakilere göre oluşturulur:
- Paragraflar, eğer anlamsal olarak tamamlanmışlarsa
- Genellikle bağımsız konuları tanımlayan başlıklar veya bölüm başlıkları
- Token limitleri, modelinizin bağlam penceresine uyacak şekilde (genellikle ~500 - 1000 token)
Ancak gerçek belgeler bunu her zaman kolaylaştırmaz. Yığınlama şu durumlarda yanlış gider:
- İçerik düşüncenin ortasında bölünmüştür (örneğin, bir kuralı koşulundan ayırmak)
- Listeler veya tablolar parçalara ayrılır
- Birden fazla ilgisiz fikir tek bir yığın haline getirilir
İyi bir parça, bağımsız bir cevap veya fikir gibi hissettirir. Kötü bir parça, ne hakkında konuştuğunu anlamak için yukarı ve aşağı kaydırmanıza neden olur.
Adım 3: Her bir yığını bir gömüye dönüştürün
Her yığın, anlamının sayısal bir temsili olan bir vektör oluşturmak için bir gömme modelinden geçirilir. Bu vektör, daha sonra anlamsal arama kullanarak o yığını bulmanın anahtarı haline gelir.
Bazı sistemler her yığına meta veri de ekler. Bu, belge başlığı, bölüm adı veya kategoriyi içerebilir - sonuçları daha sonra filtrelemek veya düzenlemek için kullanışlıdır.
Bu adım, içeriği bir modelin üzerinde çalışabileceği bir şeye dönüştürür: hem anlam hem de izlenebilirlik taşıyan aranabilir bir birim.
Adım 4: Gömülmeleri bir vektör veritabanında saklayın
Oluşturulan vektörler, büyük içerik setlerinde hızlı ve anlam tabanlı arama için tasarlanmış bir sistem olan bir vektör veritabanında saklanır.
Bu, dil modellerinin talep üzerine ilgili içeriği almasına ve yanıtları gerçek bilgilere dayandırmasına olanak tanır.
Yapay Zeka Belge İndeksleme için En İyi 6 Araç
Belge indekslemenin nasıl çalıştığını anladıktan sonra, bir sonraki soru şudur: Bunu hangi araçlar mümkün kılar? Çoğu sistem tüm işlem hattını kendi başına ele almaz - bir bölüme odaklanır ve geri kalanını sizin birleştirmenizi bekler.
En kullanışlı araçlar sadece indeksleme ile ilgili değildir - indekslenen içeriği sohbet robotları veya yapay zeka ajanları gibi gerçek uygulamalarda kullanılabilir hale getirirler.
1. Botpress
.webp)
Botpress , çeşitli dağıtım kanallarında anlayabilen, muhakeme edebilen ve harekete geçebilen yapay zeka aracıları oluşturmak için görsel bir platformdur.
Sıfırdan arka uç mantığı yazmadan diyalogsal yapay zekayı hızlı bir şekilde dağıtmak isteyen ekipler için tasarlanmıştır.
Belge indeksleme yerleşik bir özelliktir. Dosyaları, URL'leri veya yapılandırılmış içeriği Bilgi Tabanına yükleyebilirsiniz ve Botpress ayrıştırma, yığınlama ve yerleştirme işlemlerini otomatik olarak gerçekleştirir.
Bu içerik daha sonra canlı sohbetlerde kullanılarak ayakları yere basan, LLM yanıtlar oluşturulur.
Ayrı vektör depolarını veya orkestrasyon katmanlarını yönetmeden, sıkı bir şekilde entegre edilmiş tek bir sistemde indeksleme ve aracı yürütme istiyorsanız güçlü bir seçimdir.
Temel Özellikler:
- Yüklenen belgelerin ve web sitelerinin otomatik olarak gruplandırılması ve indekslenmesi
- Görsel İndeksleme (grafikler, diyagramlar ve görsel veri erişimi)
- Bellek, koşullar ve API tetikleyicileri ile görsel aracı oluşturucu
- Tam geri bildirim döngüsü için yerel entegrasyonlar ve analizler
Fiyatlandırma:
- Kullanıma dayalı AI kredileri ile ücretsiz plan
- Plus: 89 $/ay görüntü indeksleme, canlı temsilci aktarımı ve akış testi ekler
- Ekip: İşbirliği, SSO ve erişim kontrolü ile ayda 495 ABD doları
2. LlamaIndex
.webp)
LlamaIndex, yapılandırılmamış verileri LLMslerle indekslemek ve almak için özel olarak oluşturulmuş açık kaynaklı bir çerçevedir. GPT Index olarak başladı ve temeli hala ham belgeleri yapılandırılmış, sorgulanabilir içeriğe dönüştürmek üzerine inşa edilmiştir.
İster PDF'lerden, ister veritabanlarından veya API'lerden gelsin, verilerinizin nasıl yığınlanacağını, gömüleceğini, filtreleneceğini ve alınacağını tanımlayabilirsiniz.
Zaman içinde LlamaIndex, aracı yönlendirme ve belleği de içerecek şekilde genişledi, ancak gücü hala yapılandırılmamış içerik etrafında özel işlem hatları oluşturmaya dayanıyor.
Her boru hattını sıfırdan oluşturmadan bilgi katmanlarının yapısına ince ayar yapmak isteyen geliştiriciler için harikadır.
Temel Özellikler:
- Yerel ve uzak içerik için yapılandırılmış dizinleme hatları
- Yapılandırılabilir yığınlama, katıştırmalar, meta veriler ve geri getiriciler
- Dizin oluşturmanın ötesinde isteğe bağlı yönlendirme, araçlar ve bellek
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz ve açık kaynak
- Pro: Barındırılan kullanım ve yönetilen API erişimi için aylık 19 ABD doları
- Kurumsal: Özel
3. LangChain

LangChain, modüler yapı taşları kullanarak LLM uygulamalar oluşturmaya yönelik bir çerçevedir. Araçları, belgeleri ve mantığı çalışan sohbet ve temsilci deneyimlerine zincirlemek için yaygın olarak kullanılır - ve belge alma bu zincirin bir parçasıdır.
Geri alma yetenekleri esnek ve birleştirilebilirdir. Belgeleri yükleyebilir, katıştırmalar oluşturabilir, bunları bir vektör veritabanında saklayabilir ve sorgu zamanında ilgili parçaları alabilirsiniz.
Hibrit arama katmanı veya ajan belleği gibi özel bir şey oluşturduğunuzda iyi çalışır, ancak indeksleme ana odak noktası değildir.
Temel Özellikler:
- Belgeleri yüklemek, yerleştirmek ve almak için modüler işlem hattı
- Gelişmiş alıcıları, yeniden sıralayıcıları ve hibrit arama kurulumlarını destekler
- Tüm büyük vektör DB'leri ile çalışır
- LlamaIndex veya harici araç setleri ile kolayca birleştirilebilir
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz ve açık kaynak
- LangSmith: Gözlemlenebilirlik ve test için ayda 50 ABD doları
- Kurumsal: Özel
4. Çam kozalağı
.webp)
Pinecone, hızlı ve ölçeklenebilir semantik aramaya güç veren, yönetilen bir vektör veritabanıdır.
Genellikle belge yerleştirmelerinin çalışma zamanında dizine eklendiği ve sorgulandığı RAG ardışık düzenlerinde depolama ve erişim katmanı olarak kullanılır. Bu nedenle, birçok yapay zeka ajansının arka uç iş akışlarında da merkezi bir rol oynar.
Filtreleme, meta veri etiketleri ve ad alanı yalıtımı desteği ile üretim ortamları için oluşturulmuştur.
Düşük gecikme süresiyle büyük, değişen veri kümelerinde arama yapması gereken bir bot geliştiriyorsanız, Pinecone mevcut en güvenilir vektör DB'lerinden biridir.
Temel Özellikler:
- Sunucusuz mimari ile tam olarak yönetilen vektör veritabanı
- Meta veri filtrelemeyi, ad alanlarını ve dizine göre ölçeklendirmeyi destekler
- Hızlı yaklaşık en yakın komşu (YSA) arama
- Çoğu gömme modeli ve erişim çerçevesi ile entegre olur
- LLM ve aracı boru hatlarında popüler
Fiyatlandırma:
- Sınırlı dizin boyutu ve hesaplama ile ücretsiz plan
- Standart: Kullanım bazlı ~0,096$/saatten başlayan fiyatlarla
- Kurumsal: Özel
5. Weaviate

Weaviate, semantik arama ve hibrit arama için yerleşik desteğe sahip açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır.
Pinecone'dan farklı olarak, katıştırmaları dahili olarak oluşturabilir veya kendi katıştırmalarınızı getirmenize izin verebilir ve kendi kendinize barındırmak veya özelleştirmek istiyorsanız size daha fazla esneklik sağlar.
Belgeleri ve meta verileri birlikte indekslemek, çok modlu modelleri denemek veya ekstra bileşenleri yönetmeden semantik arama yapmak isteyen ekipler için sağlam bir seçenektir.
Temel Özellikler:
- REST ve GraphQL API'leri ile açık kaynaklı vektör veritabanı
- Hibrit aramayı destekler (vektör + anahtar kelime)
- Yerleşik gömme üretimi
- Güçlü meta veri desteği ile esnek şema tasarımı
Fiyatlandırma:
- Açık kaynak ve kendi kendine barındırma: Ücretsiz
- Bulut: Yönetilen örnekler için ayda yaklaşık 25$'dan 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 indeksleyebildiğinden, hızlı ve ölçeklenebilir arama özellikleri gerektiren yapay zeka belge indeksleme iş akışları için idealdir.
Öncelikli olarak arama için kullanılsa da ElasticSearch, vektör veritabanları ve katıştırmalarla birleştirilerek anlamsal arama için diğer araçlarla entegre edilebilir.
Temel Özellikler:
- Tam metin arama ve ölçeklenebilir analitik
- Gerçek zamanlı indeksleme ve erişim
- Elasticsearch Query DSL gibi gelişmiş sorgu dillerini destekler
- Diğer araçlarla birleştirildiğinde semantik arama için vektör araması ile entegre olur
- Yatay ölçeklendirme için dağıtılmış mimari
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz ve açık kaynak (kendi kendine barındırılan)
- Elastik Bulut: Temel bulut örneği için aylık 16 ABD dolarından başlar
Belgelerinizi Bugün Yapay Zeka için Yapılandırın
Yapay zeka belge indeksleme, temsilcilerinize yalnızca soruları yanıtlamak için değil, aynı zamanda işletmeniz genelinde sonuçları yönlendirmek için gerçek bağlam sağlar.
İçeriğiniz yapılandırılıp dizine eklendikten sonra, bu bilgiyi onaylar, işe alım, veri aramaları ve görev yönlendirmeleri için iş akışlarına ekleyebilirsiniz.
Botpress ile üçüncü taraf API'lerini doğrudan iş akışınıza bağlayabilir ve onlarla tek bir arayüzden etkileşim kurabilirsiniz.
Bugün inşa etmeye başlayın - ücretsizdir.
SSS
İşletmemin yapay zeka belge indekslemeye ihtiyacı olup olmadığını nasıl bilebilirim?
Çalışanlarınızın veya müşterilerinizin aramakta zorlandığı PDF'ler veya yardım makaleleri gibi büyük miktarda yapılandırılmamış belgeniz varsa ve yapay zeka sistemlerinin genel web verileri yerine kendi içeriğinize dayalı kesin, güvenilir yanıtlar sunmasını istiyorsanız, işletmenizin büyük olasılıkla yapay zeka belge indekslemeye ihtiyacı vardır.
Yapay zeka belge indeksleme yalnızca sohbet robotları için mi yararlı yoksa başka uygulamalar da var mı?
Yapay zeka belge indeksleme sadece sohbet robotları için değildir, aynı zamanda semantik arama motorlarına, dahili bilgi tabanlarına, belge özetleme araçlarına, uyumluluk izleme sistemlerine ve karmaşık dosyalardan yapılandırılmış içgörüler çıkarmaya dayanan otomatik iş akışlarına da güç verir.
Veri bilimcileri olmayan küçük ekipler yapay zeka belge indekslemesi uygulayabilir mi?
Veri bilimcileri olmayan küçük ekipler yapay zeka belge indekslemesini uygulayabilir, çünkü Botpress gibi modern araçlar ayrıştırma, yığınlama ve yerleştirmeleri otomatik olarak işleyen kodsuz kurulumlar sunarak teknik olmayan kullanıcıların aranabilir bilgi sistemleri oluşturmasına olanak tanır.
Yapay zeka belge indeksleme araçlarını uygulamanın maliyeti nedir?
Yapay zeka belge indekslemenin uygulanması, ne kadar veriyi indekslemeniz gerektiğine ve hibrit arama veya gelişmiş güvenlik uyumluluğu gibi gelişmiş özelliklere ihtiyacınız olup olmadığına bağlı olarak, açık kaynaklı çerçeveler veya küçük ölçekli araçlar için ücretsizden, yönetilen kurumsal çözümler için aylık yüzlerce veya binlerce dollars kadar herhangi bir yere mal olabilir.
Bir yapay zeka belge indeksleme hattı kurmak için ne kadar teknik uzmanlığa ihtiyacım var?
Sizin için ayrıştırma, yığınlama ve vektör depolamayı işleyen kodsuz platformlar kullanıyorsanız minimum teknik uzmanlığa ihtiyacınız olacaktır, ancak LangChain veya Weaviate gibi araçlarla tamamen özel bir yapay zeka belge indeksleme işlem hattı kurmak, genellikle yığınlama mantığının ince ayarını yapmak ve vektör veritabanlarını yönetmek için programlama, API'ler ve veri işleme bilgisi gerektirir.