Bilgi Tabanı: asistanı kendi içeriğinizle besleyin

Bilgi tabanı, asistanı "kibar ama uyduran" halden "somut ve doğru" hale getiren şeydir. Belgelerinizi yüklersiniz; parçalanır, vektöre çevrilir ve pgvector içinde saklanır. Arayan bir soru sorduğunda en ilgili parçalar getirilir ve model cevabı bu parçalara dayandırır.

Uçtan uca gecikme 500 ms’in belirgin altında kalır — yani bilgi tabanı bağlamak asistanı yavaşlatmaz.

Desteklenen kaynak tipleri

• PDF — menü, fiyat listesi, sık sorulanlar, kullanım kılavuzu.
• DOCX — Word belgeleri.
• TXT — düz metin.
• Markdown — .md dosyaları.
• Web adresi — herkese açık bir URL verirsiniz, sayfa taranıp indekslenir.
• Serbest metin — panele doğrudan yazdığınız notlar.

Kaynak ekleme

1. 1Asistanlar → asistanı açın → Bilgi Tabanı bölümü → Kaynak ekle.
2. 2Kaynak tipini seçin, dosyayı yükleyin veya adresi yapıştırın.
3. 3Yaklaşık 30 saniye bekleyin — tipik bir menü veya SSS belgesi bu sürede indekslenir.
4. 4Kaynağın yanındaki parça sayısını kontrol edin. Bu, getiricinin arayabileceği pasaj sayısıdır.

API tarafında yükleme multipart form ile yapılır:

curl -X POST https://api.call2me.app/v1/knowledge-base/upload \
  -H "Authorization: Bearer sk_live_..." \
  -F "knowledge_base_name=Klinik SSS" \
  -F "agent_id=agent_abc123" \
  -F "knowledge_base_urls=[\"https://ornek.com.tr/sikca-sorulanlar\"]" \
  -F "[email protected]"

Parça sayısı 0 veya beklenenden az çıktıysa

İyi bir bilgi tabanı nasıl kurulur

• Konu başına tek doğruluk kaynağı — menü, çalışma saatleri, SSS, iade politikası ayrı belgeler.
• SSS içeriğini soru-cevap formatında yazın. Gömme (embedding) eşleştirmesi düz metinden çok daha iyi çalışır.
• Bilgi yoğun içerikte (fiyat, adres, saat) parçaları 300 kelimenin altında tutun.
• Anlatı içerikte (kurumsal hikâye, marka dili) 500 kelime civarı uygundur.
• Tekrar bırakmayın — her bilgi tam olarak tek yerde olsun. Aynı fiyatın iki belgede farklı görünmesi en sık hata kaynağıdır.

Bilgi tabanına NE konmaz

• Sık değişen veriler (stok, günün menüsü, kur) → bunun için fonksiyon çağrısı veya webhook kullanın.
• Müşteriye özel veriler (sipariş durumu, bakiye) → asla indekslemeyin; arayanın numarasına göre çalışan fonksiyon yazın.
• Sağlık ve hasta kayıtları → kesinlikle hayır. KVKK açısından özel nitelikli veridir; telefon numarasıyla sorgulayan bir fonksiyon doğru yoldur.

Gerçek kurulumlardan büyüklükler

Getirme ayarları

İki ayar asistanda tutulur ve doğrudan cevap kalitesini etkiler.

Asistan yanlış cevap veriyorsa

1. 1Sorulan şey bilgi tabanında yok — getirici yine de en yakın 3 parçayı döner, model onlarla cevap üretir ve detay uydurabilir. Çözüm: talimata "YALNIZCA getirilen pasajları kullan, cevap yoksa kontrol edeceğini söyle" satırını ekleyin.
2. 2Getirici yanlış parçayı seçiyor — soru ve parça aynı kelimeleri paylaşıyor ama farklı şeyi anlatıyor. Çözüm: parçaları küçültün, soru-cevap formatına geçin, kb_chunks_count’u 5 yapın.
3. 3Veri eski — belgeyi yeniden yüklediniz ama eski sürüm hâlâ indeksli. Çözüm: yeni kaynağı eklemeden ÖNCE eskisini silin.
4. 4Eşik çok yüksek — asistan bildiği şeye "bilmiyorum" diyor. Çözüm: kb_similarity_threshold’u 0.5’e indirip tekrar deneyin.

Yayına almadan önce 10 dakikalık test

1. 1Arayanların en sık soracağını düşündüğünüz 20 soruyu listeleyin.
2. 2Asistanı tarayıcıdan test edin ve hepsini tek tek sorun.
3. 3Cevapları üçe ayırın: doğru ve somut / belirsiz ("kontrol edeceğim") / düpedüz yanlış.
4. 4"Yanlış" sayısı 0 olmalı. "Belirsiz" %20’nin altında kalmalı. Değilse bilgi tabanınızda doldurulacak boşluk var.

Asistana özel mi, paylaşılan mı

Aynı bilgi tabanını birden çok asistana bağlayabilirsiniz veya her asistanın kendi tabanı olur. Paylaşılan yapı tek doğruluk kaynağı sağlar: bir kere güncellersiniz, tüm asistanlar yeni içeriği görür. Asistana özel yapı kapsamı ayırmak için iyidir — satış asistanının destek SSS’ine ihtiyacı yoktur. Çoğu işletme için paylaşılan doğru varsayılandır.