Bilgi Tabanları

Genel Bakış

Bilgi Tabanı, Bağlam Zenginleştirmeli Üretim (RAG) özelliğinin veri kaynağıdır. Kendi dokümanlarınızı (kullanım kılavuzu, iç prosedür, güncel mevzuat metni vb.) yükler, Apinizer bunları otomatik olarak yönetir:

1. Yükleme — Doküman (metin veya PDF) bilgi tabanına eklenir
2. Parçalama (chunking) — Doküman, anlamlı küçük parçalara otomatik olarak bölünür
3. İndeksleme — Her parça sayısal bir temsile (embedding) çevrilip vektör veritabanına yazılır

Bu üç adım da otomatiktir — chunk boyutu veya indeksleme mantığıyla manuel uğraşmanız gerekmez.

Fine-tuning'e Alternatif

Bir modeli belirli bir bilgiyle donatmanın klasik yolu yeniden eğitmektir (fine-tuning) — yavaş ve maliyetlidir. Bilgi tabanı, aynı amacı çok daha hafif ve dinamik şekilde karşılar: yeni bir doküman yüklediğinizde bilgi anında güncellenir, model yeniden eğitilmez.

Desteklenen Doküman Türleri

• Düz metin — doğrudan yapıştırılabilir veya yüklenebilir
• PDF — PDF içeriği otomatik olarak metne çevrilip indekslenir; çıkarım sırasında bir sorun oluşursa doküman atlanır ve bilgi tabanının geri kalanı etkilenmez

Bilgi Tabanı Oluşturma

Bilgi Tabanları Sayfasına Gidin

AI Gateway → RAG sayfasının Bilgi Tabanları tab'ına gidin.

Yeni Bilgi Tabanı Oluşturun

Bir ad ve açıklama girin, dokümanların indeksleneceği vektör veritabanı bağlantısını seçin.

Doküman Yükleyin

Metin veya PDF dokümanlarınızı yükleyin. Apinizer dokümanı otomatik olarak parçalayıp indeksler.

RAG Politikasına Bağlayın

İlgili API proxy'sinde AI RAG Injection politikasını ekleyip bu bilgi tabanını kaynak olarak seçin. Detaylar için Bağlam Zenginleştirmeli Üretim (RAG) sayfasına bakın.

Bilgi Tabanını Yönetme

Bilgi tabanları tam CRUD desteğiyle yönetilir: doküman ekleyebilir, çıkarabilir, bilgi tabanının adını/açıklamasını düzenleyebilir veya tamamen silebilirsiniz.

Silme kalıcıdır ve koşulsuzdur

Bir bilgi tabanını silme işlemi herhangi bir bağımlılık kontrolüne takılmadan gerçekleşir. Silme onay penceresi, bilgi tabanına atıfta bulunan RAG politikası sayısını bulunabildiğinde bilgi amaçlı gösterir — ancak bu yalnızca bilgilendirici bir uyarı metnidir, bir engel değildir: sayı görünse de görünmese de (sayı sorgusu başarısız olursa hiçbir uyarı gösterilmeden sessizce devam eder) Sil onayı verildiğinde silme işlemi hemen tamamlanır.

Silme ile birlikte bilgi tabanının vektör veritabanındaki kayıtları da kalıcı olarak temizlenir. Aynı koleksiyonu paylaşan başka bir bilgi tabanı yoksa koleksiyonun tamamı silinir; paylaşan bir bilgi tabanı varsa yalnızca silinen bilgi tabanına ait kayıtlar kaldırılır ve paylaşılan koleksiyon korunur.

Silinen bir bilgi tabanına veya onun koleksiyonuna hâlâ deploy edilmiş bir RAG politikası atıfta bulunuyorsa, o politika sonraki her istekte hata alır ve isteği engellemeye başlar — bkz. Bağlam Zenginleştirmeli Üretim (RAG) sayfasındaki fail-closed davranışı. Bir bilgi tabanını silmeden önce onu kullanan RAG politikalarını güncelleyin veya kaldırın.

bilgi

LLM, embedding gibi temel yapay zeka kavramları için Yapay Zeka Temel Kavramları sayfasına bakabilirsiniz.

Bilgi tabanları ve dokümanları APIops REST API ile de yönetilebilir; bkz. API Referansı: Knowledge Bases.

Sonraki Adımlar

Bağlam Zenginleştirmeli Üretim (RAG)

Bilgi tabanını isteklere nasıl bağlam olarak eklediğinizi öğrenin

Vektör Veritabanı

İndeksleme için kullanılan veritabanı bağlantılarını yapılandırın