Kendi dokümanlarınızı, sohbetlerinizi ve bilgilerinizi kaydedin. Yapay zeka modeliniz bu bilgileri kullanarak size özel cevaplar üretsin.
Retrieval-Augmented Generation (RAG), yapay zeka modellerinin kendi bilgi tabanınızdan bilgi çekerek daha doğru ve özel cevaplar üretmesini sağlayan gelişmiş bir teknolojidir.
Geleneksel yapay zeka modelleri genel bilgilerle eğitilir ve herkese aynı cevapları verir. RAG teknolojisi ile modeliniz, sorularınızı kendi özel bilgi tabanınızda arayarak en ilgili dokümanları bulur ve bu bilgileri kullanarak size özel, doğru ve güncel cevaplar üretir.
Kendi dokümanlarınızı, sohbetlerinizi ve bilgilerinizi organize edin
Sorularınıza en uygun bilgileri otomatik olarak bulur ve kullanır
Yapay zeka modeliniz bilgi tabanınızdan öğrenerek size özel cevaplar üretir
Üç basit adımda kendi yapay zeka modelinizi oluşturun
Sohbetlerinizi, dokümanlarınızı veya önemli bilgilerinizi RAG kütüphanesine kaydedin. Kategorilere ayırın, etiketleyin ve organize edin. Sistem otomatik olarak içeriğinizi analiz eder, özetler ve etiketler oluşturur.
Üç farklı mod arasından seçim yapın. Her mod farklı bir kullanım senaryosu için optimize edilmiştir. İhtiyacınıza göre en uygun modu seçerek maksimum verimlilik elde edin.
💡 İpucu: "RAG Kütüphanemi Kullan" modunda kredi harcamazsınız. "RAG + Yapay Zeka" modunda ise hem kütüphanenizden bilgi alır hem de AI modeliniz bu bilgileri yorumlayarak daha zengin cevaplar üretir.
Sistem, sorularınıza en uygun bilgileri kütüphanenizden bulur ve yapay zeka modeliniz bu bilgileri kullanarak size özel cevaplar üretir.
RAG kütüphaneniz sadece bir bilgi deposu değil, güçlü bir yapay zeka asistanı
Hangi dokümanların kullanıldığını görün, benzerlik skorlarını inceleyin ve kaynakları takip edin.
Minimum benzerlik skoru, kategori, tarih aralığı ve etiketlere göre filtreleme yapın.
Hangi kaynakların kullanılacağını kendiniz seçin. Çoklu seçim ile tam kontrol.
Birden fazla kaynağı yan yana karşılaştırın, ortak noktaları ve farklılıkları görün.
RAG sonuçlarını tek tıkla yenileyin. Yeni eklenen dokümanlar otomatik olarak dahil edilir.
Sonuçları link olarak paylaşın, JSON veya PDF formatında export edin.
Her kaynak için notlar ekleyin, favorilere ekleyin ve önemli bilgileri işaretleyin.
İstatistikler, skor dağılımları ve en çok kullanılan etiketleri görüntüleyin.
Kullanım sayısı, tarih ve benzerlik skoruna göre otomatik sıralama.
Sistem içeriğinizi analiz ederek otomatik olarak en önemli kelimeleri etiket yapar.
Kategori seçmediğinizde sistem içeriğinizi analiz ederek en uygun kategoriyi önerir.
Hangi dokümanların daha çok kullanıldığını takip edin ve popüler içerikleri görün.
Kendi yapay zeka modelinizi oluşturmanın avantajları
Yapay zeka modeliniz kendi bilgi tabanınızdan öğrenerek, genel bilgiler yerine size özel ve doğru cevaplar üretir.
Bilgileriniz sadece size aittir. Kütüphaneniz tamamen özeldir ve istediğiniz zaman kontrol edebilirsiniz.
Her yeni bilgi eklediğinizde, modeliniz daha da gelişir. Zamanla daha akıllı ve daha yararlı hale gelir.
RAG modunda kredi harcamazsınız. Sadece kütüphanenizi kullanarak ücretsiz cevaplar alabilirsiniz.
RAG kütüphanesi farklı ihtiyaçlar için nasıl kullanılır?
Ders notlarınızı, önemli konuları ve öğrenme materyallerinizi kaydedin. Sorularınızı sorduğunuzda sistem kendi notlarınızdan cevap verir.
Şirket dokümanlarınızı, toplantı notlarınızı ve önemli bilgilerinizi kaydedin. Hızlıca doğru bilgilere ulaşın.
Kod örneklerinizi, API dokümantasyonlarınızı ve teknik notlarınızı kaydedin. Programlama sorularınıza hızlı cevaplar alın.
Kişisel notlarınızı, ilgi alanlarınızı ve önemli bilgilerinizi kaydedin. Kendi kişisel asistanınızı oluşturun.
Tüm işlemler kullanıcının bilgisayarında yapılır. Sunucu yükü %90 azalır, performans %200 artar!
Artık tüm RAG işlemleri kullanıcının bilgisayarında yapılıyor. Template generation, reasoning, formatting ve caching gibi tüm ağır işlemler client-side'da gerçekleşiyor. Sunucu sadece ham veri sağlıyor.
Service Worker ile internet olmadan da çalışır. Cache'den sonuçlar gösterilir.
IndexedDB ile client-side cache. LRU, LFU, FIFO stratejileri ile akıllı cache yönetimi.
Ağır işlemler arka planda çalışır. UI donmaz, kullanıcı deneyimi kesintisiz.
TensorFlow.js ile embedding generation. Sunucuya gerek yok, her şey client-side'da.
ML modeli kullanıcı tercihlerini öğrenir. Zamanla daha iyi sonuçlar verir.
İşlem adımları canlı gösterilir. Progress bar ile %0-100 ilerleme takibi.
Multi-step reasoning, comparison, calculation, temporal ve causal reasoning.
Query tipine göre otomatik template seçimi. Context-aware response generation.
Birden fazla query'yi aynı anda işle. Queue system ile sıralı işlem yönetimi.
RAG sistemimizin arka planında neler var?
Sistemimiz hem keyword-based (anahtar kelime tabanlı) hem de semantic (anlamsal) arama kullanır. Bu sayede hem tam eşleşmeleri hem de anlamsal olarak benzer içerikleri bulur.
Tüm verileriniz MySQL veritabanında güvenli bir şekilde saklanır. JSON formatında esnek metadata desteği ile her türlü bilgiyi kaydedebilirsiniz.
Tüm bilgileriniz tamamen özeldir. Sadece siz erişebilirsiniz. İsterseniz takım üyeleriyle paylaşabilir veya herkese açık yapabilirsiniz.
Sistem optimize edilmiş sorgular ve indexing ile binlerce dokümanı hızlıca arayabilir. Kullanım istatistikleri ile en popüler içerikleri önceliklendirir.
Tüm ağır işlemler kullanıcının tarayıcısında yapılır. Sunucu sadece ham veri sağlar, işleme tamamen client-side'da gerçekleşir.
Sistem tam stabilite için tasarlandı. Her adımda hata kontrolü, fallback mekanizmaları ve otomatik stabilite kontrolü var.
Merak ettiklerinizin cevapları
"RAG Kütüphanemi Kullan" modunda hiç kredi harcamazsınız. Sadece kütüphanenizden cevaplar alırsınız. "RAG + Yapay Zeka" modunda ise normal AI model kullanımı gibi kredi harcarsınız.
Sınırsız doküman kaydedebilirsiniz. Sistem binlerce dokümanı hızlıca arayabilir ve en ilgili sonuçları getirir.
Evet, tüm bilgileriniz MySQL veritabanında güvenli bir şekilde saklanır. Varsayılan olarak tüm dokümanlarınız private (özel) seviyesindedir ve sadece siz erişebilirsiniz.
RAG Kütüphanemi Kullan: Hızlı, ücretsiz ve kütüphanenizden direkt cevaplar istiyorsanız.
RAG + Yapay Zeka: Daha zengin, yorumlanmış ve sentezlenmiş cevaplar istiyorsanız.
Kütüphane Seçilmedi: Normal AI model kullanımı, RAG kullanmak istemiyorsanız.
Sistem, başlık eşleşmesi (3x ağırlık), anahtar kelime eşleşmesi (2x ağırlık), etiket eşleşmesi (1.5x ağırlık) ve içerik eşleşmesi (0.1x ağırlık) gibi faktörleri dikkate alarak 0-100 arası bir skor hesaplar.
Client-side processing ile tüm ağır işlemler (template generation, reasoning, formatting) kullanıcının bilgisayarında yapılır. Sunucu sadece ham veri sağlar. Bu sayede:
Service Worker ve IndexedDB sayesinde internet bağlantınız olmasa bile çalışabilir. Daha önce yaptığınız sorgular cache'de saklanır ve offline durumda da gösterilir. Yeni sorgular queue'ya eklenir ve internet bağlantısı geldiğinde otomatik olarak sync edilir.
Sistem, hangi dokümanları seçtiğinizi, hangi sorguları yaptığınızı ve hangi sonuçlardan memnun kaldığınızı öğrenir. Zamanla daha iyi sonuçlar verir çünkü tercihlerinizi anlar ve ona göre skorlama yapar.
Query cache'leri 1 saat boyunca saklanır. Doküman cache'leri ise süresiz saklanır (IndexedDB limitine kadar). Cache stratejisi (LRU, LFU, FIFO) ile otomatik olarak en az kullanılan cache'ler temizlenir.
RAG kütüphanesi ile bilgilerinizi organize edin, yapay zeka modelinizi eğitin ve size özel cevaplar alın. Ücretsiz başlayın, sınırsız kaydedin.
✅ Ücretsiz başlangıç • ✅ Sınırsız doküman • ✅ Güvenli saklama
YASAL UYARI İçerik sağlayıcı paylaşım sitesi olarak hizmet veren Hepzeka.com adresimizde 5651 Sayılı Kanun'un 8. Maddesine ve T.C.K' nın 125. Maddesine göre tüm üyelerimiz yaptıkları paylaşımlardan kendileri sorumludur.
Copyright © 2024 - Hepzeka.com.