Search

Search

Kuika’nın Search aksiyonu, veritabanı veya dosya koleksiyonlarında sorguya dayalı arama yapılmasını sağlar. Üç farklı arama türüyle, kullanıcı sorgularına en uygun sonuçları döndürebilir. Özellikle yapay zeka destekli uygulamalarda bilgiye hızlı erişim sağlamak için idealdir.

Teknik Özellikler

  • Arama Türü Seçimi: Vector Search, Exact Vector Search ve RAG Search türlerinde çalışabilir.
  • Limit Desteği: Vector ve Exact Vector aramalarında maksimum dönecek sonuç sayısı belirlenebilir.
  • Collection Name (Opsiyonel): Sadece belirli bir koleksiyonda arama yapılmasını sağlar.
  • Web & Mobil Uygulama Desteği: Aksiyon, hem web hem mobil uygulamalarda kullanılabilir.
  • OpenAI Entegrasyonu: RAG Search ile doğal dilde yanıtlar oluşturur.
Search Aksiyonu Uygulama Adımları

1. UI Design’da Aksiyonu Tanımlama

  • Kuika platformuna giriş yapın.
  • Çalışacağınız projeyi Apps ekranından açın.
  • UI Design modülüne geçin ve ilgili ekranı seçin.

2. Aksiyon Ekleme

  • Sağ kenarda bulunan Properties panelinde + ADD ACTION menüsünü açın.
  • + ADD ACTION menüsünden istediğiniz tetikleyici olaya (Initial Actions, OnClick, OnBlur vb.) göre Searching> Search aksiyonunu ekleyin.

3. Aksiyon Parametrelerini Yapılandırma

  • Search Type
    • Arama türünü belirtir. Üç seçenekten biri seçilmelidir:
    • Vector Search: Vector Search, kullanıcının sorgusunu ve belgeleri çok boyutlu vektörlere çevirerek, anlamsal benzerlik üzerinden en yakın içerikleri bulmayı sağlar. Bu yöntem sayesinde, sorguda kullanılan kelimeler belgede birebir geçmese bile, anlam olarak benzer içerikler tespit edilebilir.
      • Örnek: “müşteri memnuniyeti nasıl artırılır?” sorusuna, “kullanıcı deneyimini geliştirme yolları” başlıklı bir doküman dönebilir.
    • Exact Vector Search: Exact Vector Search, Vector Search ile benzer şekilde vektör tabanlı çalışır; ancak doğruluk oranını artırmak amacıyla, sorgu ve belge arasındaki eşleşmelerde daha katı eşik değerleri uygulanır. Bu sayede sadece gerçekten çok yakın (neredeyse birebir) anlamsal eşleşmelere sahip belgeler sonuç olarak sunulur.
      • Daha hassas ve düşük hata toleransına sahip arama senaryoları için tercih edilir.
    • RAG Search: RAG Search, kullanıcıdan gelen sorguya en yakın belgeleri vektörel arama ile bulur ve bu belgeleri bir yapay zeka modeline (örneğin OpenAI) aktararak doğal dilde yanıt üretir.
    • Bu yöntem yalnızca belge bulmakla kalmaz; aynı zamanda belgelerden anlam çıkararak soru-cevap formatında zengin ve açıklayıcı yanıtlar üretir.
  • Query
    • Aranacak metinsel ifade.
    • Örnek: "İzmir"
  • Limit (Opsiyonel)
    • Döndürülecek maksimum sonuç sayısıdır.
    • Sadece Vector Search ve Exact Vector Search için geçerlidir.
    • Belirtilmezse varsayılan olarak 5 sonuç döner.
  • Collection Name (Opsiyonel)
    • Aramanın yapılacağı özel koleksiyonun adıdır.
    • Belirtilirse sadece bu koleksiyon içinde arama yapılır.
    • Belirtilmezse tüm koleksiyonlarda arama yapılır.
Kullanım Senaryoları ve Örnek Yapılandırmalar

Vector Search

  • Amaç: "İzmir" kelimesi geçen veya benzer ifadeleri bulmak
  • Search Type: Vector Search
  • Query: "izmir"
  • Limit: 5
  • Sonuçlar en yakından en uzağa sıralanır.

Exact Vector Search

  • Amaç: "İzMir" kelimesinin tam olarak geçtiği belgeleri bulmak
  • Search Type: Exact Vector Search
  • Query: "İzMir"
  • Limit: 5
  • Büyük-küçük harf duyarlılığına dikkat edilmelidir.

RAG Search (Retrieval-Augmented Generation)

  • Amaç: Belirli bir soruya, belgelerle desteklenmiş en uygun cevabı almak
  • Search Type: RAG Search
  • Query: "İzmir’in eski adı nedir?"
  • Bu mod, OpenAI entegrasyonu ile doğal dil işleme (NLP) kullanarak yanıt üretir.
Search Aksiyonu İleri Seviye Özelleştirmeler
  • Dinamik Sorgular: Query değeri kullanıcı girişi, form inputu gibi kaynaklardan dinamik olarak alınabilir.
  • Koleksiyon Bazlı Arama: Aynı veri kümesinde değil, ayrı koleksiyonlarda özel arama yapılabilir.
  • RAG ile Sohbet Asistanı: RAG Search ile belge tabanlı bir sohbet asistanı oluşturabilirsiniz.

Teknik Riskler 

  • Yanlış Arama Türü: Search Type hatalı seçilirse uygun sonuçlar dönmeyebilir.
  • Eksik Query Değeri: Boş sorgular hata veya eksik veri dönebilir.
  • RAG için API Tanımı: RAG Search kullanılacaksa, Open AI yapılandırması sistemde tanımlı olmalıdır.

Search Aksiyonu, Kuika platformunda gelişmiş bilgi arama ve öneri sistemleri kurmanızı sağlar. Yapay zeka destekli RAG (Retrieval-Augmented Generation) özelliği sayesinde, kullanıcı sorgularına ilgili belgeler üzerinden doğal dilde yanıtlar üretilebilir. Ayrıca, Vector Search ile anlamsal (semantik) benzerliklere dayalı sonuçlar sunulurken; Exact Search gibi yöntemlerle klasik, anahtar kelimeye dayalı bilgi erişimi de desteklenir. Bu klasik yöntemler, belgelerde belirli kelime veya ifadelerin doğrudan geçtiği durumları yakalamak için kullanılır. Tüm bu yetenekler sayesinde, kullanıcı deneyimini zenginleştiren akıllı ve bağlamsal arama çözümleri oluşturabilirsiniz.

İlişkili diğer içerikler

No items found.

Sözlük

No items found.

Alt Başlıklar