Belge Yükleme ve Bilgi Tabanı (RAG Koleksiyonu) Oluşturma
Yapay zekâ modeli, kurumunuzun kendi belgelerini bilmez. Bir sözleşmeyi, prosedürü ya da rapor arşivini modele "öğretmenin" yolu, o belgeleri bir bilgi tabanına (knowledge base) yükleyip sohbette kaynak olarak göstermektir. Model artık sorularınıza bu belgelere dayanarak cevap verir, hatta hangi belgeden geldiğini gösterir.
Knowentra'da bilgi tabanları departman düzeyinde yönetilir: her departmanın kendi bilgi tabanı vardır ve yalnızca o departmanın üyeleri erişebilir — bu, departman izolasyonunun bir parçasıdır. Bilgi tabanları yönetici panelinden oluşturulur ve yönetilir.
Bu yöntemin ardındaki mantığı merak ediyorsanız: RAG Nasıl Çalışır. Bu sayfada ise adım adım nasıl yapılacağını anlatıyoruz.
Bölüm 1 — Departman Bilgi Tabanı Oluşturma (Yöneticiler için)
Departman bilgi tabanları yönetici panelinden yönetilir ve yalnızca ilgili departmanın üyeleri erişebilir.
Adım 1: Departman → Knowledge sekmesi
Yönetici panelinde Departmanlar → [İlgili Departman] → Knowledge sekmesini açın. Burada departmanın tüm bilgi tabanları klasörler halinde listelenir.
📷 Görsel: Departman Knowledge sekmesi — ağaç yapısı ve sağ üstteki "Yeni Bilgi Tabanı" düğmesi işaretli.
Adım 2: Bilgi tabanı oluşturun
"Yeni Klasör (New Knowledge Base)" düğmesine tıklayın. Açılan formda iki alan doldurursunuz:
- Ad — Bilgi tabanına anlamlı bir isim verin (ör. "2026 İK Yönetmelikleri", "Tedarikçi Sözleşmeleri").
- Açıklama — İçeriğin ve amacın kısa bir özeti; ekibin bu tabanı doğru kullanması için faydalıdır.
Oluştur'a basın. ("Knowledge base oluşturuldu" bildirimini görürsünüz.)
📷 Görsel: Oluşturma formu — Ad ve Açıklama alanları görünür.
Adım 3: Belge ekleyin / kaldırın
Bir bilgi tabanı satırının üzerine gelin:
- Belge Ekle (Add Document) — dosya seçip yükler. Aynı isim ve türde bir belge zaten varsa sistem "Belge zaten var" uyarısıyla onay ister.
- Belge İzinleri (Document Permissions) — hangi üyelerin yazabileceğini belirler.
- Sil (Delete) — bilgi tabanını ve içindeki tüm belgeleri kalıcı olarak siler (onay ister).
Bir belgenin üzerine gelip Kaldır (Remove) ile tek tek belge de silebilirsiniz.
Yükleme tamamlandığında sistem belgeyi otomatik olarak işler — metni çıkarır, parçalara böler ve aranabilir hale getirir (embedding). Bu işlem belge boyutuna göre birkaç saniye sürebilir.
📷 Görsel: Belge satırındaki Belge Ekle / İzinler / Sil işlemleri ve yükleme durumu.
💡 Desteklenen dosya türleri: PDF, Word (.docx/.doc), Excel (.xlsx), PowerPoint (.pptx), EPUB, ve metin tabanlı dosyalar (.txt, .md, .csv, .html). Taranmış (resim tabanlı) PDF'ler ve görseller için metin çıkarımı OCR gerektirir; detay için Desteklenen Entegrasyonlar.
⚠️ Not: Departman bilgi tabanına yüklenen bir belge bazı durumlarda eklenir ama aranabilir hale gelmemiş olabilir; sistem bunu "eklendi ama indekslenemedi (RAG'de aranmayabilir)" uyarısıyla bildirir. Bu durumda sistem yöneticinizle iletişime geçin.
Bölüm 2 — Belge Tabanında Akıllı Arama (Kütüphane Görevlisi)
Departmanınızın belge tabanına girdiğinizde, sayfanın en üstünde tek bir arama kutusu vardır ve iki işi birden yapar. Kutunun ipucu metni bunu özetler: "İsme göre ara veya bir soru sor…". Yani bu kutu hem belge adında hem de belge içeriğinde arama yapar.
İsimle hızlı bulma
Yazmaya başladığınız anda, adında bu metni içeren belgeler anlık olarak listelenir — "İsimde eşleşenler" başlığı altında. Aradığınız belgeyi adından biliyorsanız en hızlı yol budur.
Soru sorarak içerikte arama
Aradığınız bilginin hangi belgede olduğunu bilmiyorsanız, doğal bir dille bir soru yazıp "Doküman ara" düğmesine basın. Sistem departmandaki tüm belgeleri tarar ("Dokümanlar taranıyor…") ve:
- Kütüphane Görevlisi başlığı altında sorunuza kısa bir yanıt üretir,
- hemen altında Kaynaklar olarak, yanıtın dayandığı belge parçalarını listeler. Her kaynak kartında belge adı, sayfa numarası ve ilgili yerden bir metin alıntısı görünür.
İlgili yere gidip vurgulama (highlight)
Bir kaynağa tıkladığınızda ilgili belge açılır; PDF ya da görsel ise tam ekran görüntüleyicide doğru sayfaya atlar ve cevabın alındığı metin parçasını vurgular (highlight). Böylece bir bilginin belgenin tam olarak neresinden geldiğini bir bakışta görürsünüz — belgeyi baştan sona okumanıza gerek kalmaz.
📷 Görsel: Belge tabanı üstündeki arama kutusu, "Kütüphane Görevlisi" yanıtı ve "Kaynaklar" kartları; bir kaynağa tıklanınca belgede ilgili metnin vurgulanması.
💡 Bu arama, sohbete girmeden hızlıca "bu bilgi hangi belgede ve tam olarak nerede?" sorusunu yanıtlamanın en pratik yoludur. Daha kapsamlı, çok adımlı ya da karşılaştırmalı sorular içinse belgeleri sohbette kaynak olarak kullanın (Bölüm 3).
Bölüm 3 — Bilgi Tabanını Sohbette Kullanma
Bilgi tabanı hazır olduğunda, herhangi bir sohbette mesaj kutusuna # karakterini yazın.
Açılan listeden departmanınızın bilgi tabanını (Koleksiyonlar başlığı altında) seçin.
Dilerseniz tek bir dosyayı da seçebilirsiniz.
Seçtikten sonra sorunuzu yazın. Model, cevabını bu bilgi tabanındaki en alakalı bölümlere dayanarak üretir ve hangi belgeden geldiğini gösterir.
📷 Görsel: Sohbet kutusunda # yazıldığında çıkan koleksiyon/dosya seçim listesi.
Bölüm 4 — Bir Bilgi Tabanını Modele/Ajana Bağlama (İsteğe Bağlı)
Her sohbette # ile seçmek yerine, bir bilgi tabanını bir modele (ajana) kalıcı olarak
bağlayabilirsiniz. Böylece o ajanla yapılan her sohbet otomatik olarak bu bilgiye erişir.
Model düzenleme formunda Bilgi (Knowledge) bölümüne gidin, "Bilgi Seç (Select Knowledge)" düğmesiyle bir veya birden çok koleksiyon (ya da tek tek dosyalar) ekleyin.
Not: Bir koleksiyonu buraya ekleyebilmek için önce onun bir departman bilgi tabanı olarak oluşturulmuş olması gerekir (Bölüm 1).
Model oluşturmanın tamamı için: Model / Ajan Oluşturma.
Sık Karşılaşılan Sorular
Belgeyi yükledim ama model hâlâ bilmiyor.
Sohbette bilgi tabanını # ile seçtiğinizden emin olun; ya da bilgi tabanını ilgili modele
bağlayın (Bölüm 4). Belgenin başarıyla yüklendiğini de kontrol edin.
Taranmış bir PDF yükledim, içeriği bulunamıyor. Resim tabanlı (taranmış) PDF'lerde metin katmanı yoktur; aranabilmesi için OCR gerekir. Bkz. RAG Nasıl Çalışır.
Bir belgeyi sildim, vektörler de silindi mi? Evet. Bir belge bilgi tabanından kaldırıldığında ilgili arama verileri (vektörler) de temizlenir; yetim/artık veri kalmaz.
İlgili: RAG Nasıl Çalışır · Model / Ajan Oluşturma · Organizasyon → Departman → Space