İşletmeler için yapay zekâ bilgi tabanı.
Almanya'dan RAG sistemi, her kanaldan erişilebilir.
Bilgi her yerde: PDF'lerde, wiki'lerde, Word belgelerinde, sık sorulan soru listelerinde, eski e-postalarda. Çalışanlar ve müşteriler onu elle aramak zorunda. Klasik bilgi yönetimi araçları arama araçlarıdır; arama sonuçları gösterir ama yanıtlamaz. ChatGPT gibi üretken yapay zekâ yanıtlayabilir ama şirket bilginizi bilmez. Eksik olan: ikisini birleştiren ve her kanaldan (telefon, sohbet, e-posta) erişilebilen bir RAG sistemi.
BaşlayınKısaca
RAG (Retrieval Augmented Generation), kurumsal yapay zekâ bilgi tabanları için standart mimaridir: belgeler vektör embedding'lerine çevrilir ve bir vektör veritabanında saklanır. Taleplerde sistem en ilgili pasajları arar, bunları bir LLM'e bağlam olarak verir; LLM de bundan bir yanıt üretir. Klasik arama araçlarına göre avantajı: bağlantı listesi yerine doğal dilde yanıt. Genel yapay zekâya göre avantajı: genel bilgi yerine belirli şirket bilgisi. Ama RAG sistemlerini kendiniz kurmak özel kurumsal mühendisliktir: vektör veritabanı lisanslamak (ABD bulut hizmeti veya kendi kendine barındırma), LLM entegrasyonunu yapılandırmak, embedding hattı kurmak, chunking stratejisi seçmek, re-ranking modeli kullanmak, GDPR/AI Act için uyum katmanı kurmak. Zaman çabası: 2-6 ay özel uygulama. Fiyatlandırma: 5 haneli kurulum + 4 haneli aylık bulut maliyeti. Bunu rinqo'nun mimarisi çözer: bilgi yönetimi kutudan çıktığı gibi üründe dahildir, Almanya'da Hetzner üzerinde kendi barındırdığımız vektör veritabanı, verileri sözleşmeyle garanti edilmiş şekilde AB içinde işlenen yapay zekâ modelleri, AI Act uyumlu bildirim. Sihirbaz üzerinden etkinleştirme.
Çok kanallı çıktıya sahip bir yapay zekâ bilgi tabanını rinqo ile edinirsiniz. Kuruluş başına merkezî, RAG tabanlı tek bir bilgi tabanı; PDF'lerden, web sitesi taramasından, sık sorulan soru listelerinden ve dışa aktarılmış yardım masası makalelerinden beslenir; Confluence veya Notion gibi REST API'li sistemler bağlantı olarak eklenebilir, o durumda ajan görüşme sırasında oradan sorgular. Her kanaldan erişilebilir: telefon (bir arama bilgi tabanından yanıtı verir), sohbet (fonksiyon çağırmalı widget), e-posta (ajan standart taleplere yanıtları onaya sunar) ve Kişisel ajan (tüm ekip için iç soru-cevap araması), pazarlama ve gelecekteki kanallar aynı temele erişir. Sunucular Almanya'da.
İçerik
Neden rinqo?
Özel mühendislik yerine kutudan çıktığı gibi RAG
Klasik RAG uygulaması: vektör veritabanı lisansı, LLM kurulumu, embedding hattı, chunking, re-ranking, uyum ile 2-6 ay özel mühendislik. rinqo: sihirbaz kurulumu, kendi barındırdığımız vektör veritabanı, AB'de veri işleyen yapay zekâ hizmeti, fabrika çıkışı yapay zekâ bildirimi.
Ayrı entegrasyon olmadan çok kanallı çıktı
Klasik bilgi tabanı araçları web ön yüzleridir. Aynı bilgi tabanını rinqo, ayrı kanal entegrasyonları olmadan telefon, sohbet widget'ı, e-posta triyajı ve Kişisel ajan üzerinden erişilebilir kılar. Tek bilgi tabanı, her kanal.
ABD bulut vektör veritabanı yerine Hetzner DE
Yaygın vektör veritabanı hizmetleri ABD bölgelerinde barındırır. Vektör veritabanını rinqo, Almanya'daki sunucularda kendisi işletir; bilgi tabanınız bir ABD bulut vektör hizmetinde değil, AB'de durur. Sözleşme imzalandığında veri işleme sözleşmesi otomatik.
Bilgi boşluğu çözümüyle sürekli öğrenme
Yapay zekâ bir talebi yanıtlayamazsa boşluk panelde bildirilir. Yanıtı bir dakikada eklersiniz; bir sonraki seferde yapay zekâ yanıtlayabilir. Bilgi tabanı teorik sık sorulan soru bakımından değil, gerçek müşteri taleplerinden büyür.
Madde 50 uyarınca fabrika çıkışı yapay zekâ bildirimi
Her yapay zekâ üretimi yanıtta: bildirim uyarısı (sesli anons, sohbet rozeti, e-posta altbilgisi). 02.08.2026 itibarıyla zorunlu, rinqo'da standart. Klasik özel RAG uygulamaları bildirimi elle eklemek zorundadır.
Yapılandırılmış yanıtlar için fonksiyon çağırma
Yalnızca metin yanıtlar yerine yapay zekâ fonksiyonlar çağırabilir: takvimde randevu al, kişi kaydı oluştur, webhook tetikle, bir insana devret. Böylece bilgi tabanı pasif (yalnızca bilgilendiren) yerine aktif (eyleme geçen) olur.
Öncesi. Sonrası.
İşletme bilgi yönetimi için klasik seçenekler: (1) Wiki ve belge araçları, arama için web ön yüzü, yapay zekâ yanıtı yok, çok kanallı kullanılabilirlik yok. (2) Özel RAG uygulaması, 2-6 ay mühendislik, 5 haneli kurulum maliyeti, ABD bulut vektör veritabanı, elle GDPR uyumu. (3) Genel yapay zekâ sohbetleri, şirket bilginizi bilmez, uydurma yanıtlar verir (halüsinasyonlar).
rinqo (DE, Hetzner): Almanya'da kendi barındırdığımız vektör veritabanı, AB'de veri işleyen yapay zekâ modelleri, AI Act standardıyla kutudan çıktığı gibi RAG sistemi. Çok kanallı çıktı: telefon + sohbet + e-posta + Kişisel ajan. Sürekli öğrenme için bilgi boşluğu çözümü. Sihirbaz üzerinden kurulum.
Yapay zekâ bilgi tabanı nedir? İşletmeler için RAG açıklandı
RAG (Retrieval Augmented Generation), yapay zekâ bilgi tabanları için önde gelen mimaridir. Üç adım: birincisi, belgeler anlamsal vektör embedding'lerine çevrilir (bir embedding modeli üzerinden) ve bir vektör veritabanında saklanır. Vektör veritabanını rinqo, Almanya'da Hetzner üzerinde kendisi işletir. İkincisi, bir talepte sistem sorunun vektör embedding'ini hesaplar ve veritabanında en benzer belge pasajlarını arar, tipik olarak ilk 5 sonuç. Üçüncüsü, bulunan pasajlar bir LLM'e (rinqo'da verileri sözleşmeyle garanti edilmiş şekilde AB içinde işlenir) bağlam olarak verilir; LLM bundan doğal dilde bir yanıt üretir. Avantaj: genel bilgi yerine belirli şirket bilgisi, bağlantı listesi yerine doğal dilde yanıt. Ödünleşim: nitelikli bilgi tabanı içeriği ve temiz chunking gerektirir. Chunking + re-ranking'i rinqo, DACH KOBİ bilgi tabanları için varsayılan olarak kalibre etmiştir (100-500 kelimelik yardım masası makaleleri, sık sorulan soru listeleri ve PDF belgeleriyle karışık).
Bilgi tabanı rinqo'da nasıl oluşturulur, onay ile dört girdi kaynağı
Bilgi tabanı çeşitli girdi türünü kabul eder. Birincisi, web sitesi taraması. Ana alan adınızın URL'sini verirsiniz, rinqo indekslenebilir tüm sayfaları otomatik tarar, metni çıkarır, kendi barındırdığımız vektör veritabanına gömer. İkincisi, dosya yükleme. PDF belgeleri, Word belgeleri, Markdown dosyaları, Excel tabloları yüklenir. Metin çıkarılır ve otomatik gömülür. Yardım masası makale koleksiyonları, çalışan el kitapları, ürün dokümantasyonu, uyum yönergeleri için çalışır. Üçüncüsü, üçüncü taraf kaynakları. Confluence veya Notion gibi REST API'li sistemler bağlantı olarak eklenebilir, o durumda ajan görüşme sırasında oradan sorgular. Dördüncüsü, doğrudan iş gününün kendisinden. Biri Kişisel ajana henüz eklenmemiş bir şey sorduğunda ya da bir insan eskalasyona uğramış bir talebi yanıtladığında, rinqo yeni bilgi bloğunu önerir. Önemli: Bir öneri otomatik olarak etkinleşmez. Yönetici bir kişi onu onaylar ve ortak firma bilgisine mi yoksa ilgili kişinin kişisel bilgisine mi ekleneceğine karar verir. Böylece bilgi tabanı, zahmetli bir bakım olmadan günlük işten denetimli biçimde büyür ve hiçbir şey denetlenmeden yanıtlara girmez.
Çok kanallı çıktı, her kanal için tek bilgi tabanı
Klasik bilgi yönetimi araçları web ön yüzleridir; çalışanlar ve müşteriler uygulamayı açmak, aramak, okumak zorundadır. Telefon aramalarında, sohbet taleplerinde veya e-postalarda bilginin ekipten biri tarafından elle çağrılması gerekir. Bunu rinqo tersine çevirir: aynı bilgi tabanı her kanaldan sunulur. Telefon kanalı: yapay zekâ telefon ajanı aramayı yanıtlar, bilgi tabanında arar, sözlü yanıtlar (ses sentezi Alman bir sağlayıcı üzerinden). Sohbet kanalı: aynı bilgi tabanına sahip web widget'ı. E-posta kanalı: e-posta ajanı IMAP üzerinden gelen kutusuna bağlanır, bilgi tabanında bulunan talepleri onaya sunulan bir taslak olarak ya da doğrudan yanıtlar ve karmaşık e-postaları iletir. Kişisel ajan: tüm ekip için doğrudan soru-cevap araması (ör. hastalık bildirimi dokümantasyonuna ilişkin), bilgi tabanından yanıt verdiğinde kaynak belirterek. Tek bilgi tabanı, her kanal, bilgi silosu yok.
Bilgiyi ata, her ajan yalnızca görmesi gerekeni görür
Tek bilgi tabanı, herkesin her şeyi gördüğü anlamına gelmez. Her ajana rinqo'da, hangi bilgiden yanıt verebileceğini hedefli biçimde atarsınız. Web sitesindeki sohbet ajanı çalışma saatlerini, hizmetleri ve fiyatları alır; e-posta ajanı ek olarak şikâyet süreçlerini; iç personel belgeleri, satın alma koşulları veya sözleşmeler tümüyle dışarıda kalır. Böylece müşteriye dönük bir ajan yalnızca müşteriye yönelik olanı yanıtlar ve iç belgelere asla erişmez; bu ayrım yapısaldır, komuttaki bir ifade meselesi değil. Buna karşılık ekip için Kişisel ajan iç bilgiye erişebilir; her kişi ayrıca yalnızca kendisine görünür olan kendi kişisel bilgisine erişir. Atamayı panelde belirler ve istediğiniz zaman değiştirirsiniz; bir değişiklik, belgeleri iki kez elden geçirmeden tüm kanallarda anında etkili olur.
Bilgi boşluğu çözümü, bilgi tabanı gerçek taleplerden öğrenir
Klasik RAG sistemlerinin tipik bir sorunu vardır: bilgi tabanı başlangıçta eksiktir. Çalışanlar ve müşteriler bilgi tabanında kapsanmayan sorular sorar. Klasik sistemler o zaman hata mesajıyla yanıtlar veya daha kötüsü halüsinasyon görür. rinqo bilgi boşluklarıyla çalışır. Adım 1: Yanıtlanamayan bir talepte yapay zekâ talebi bir insana devreder VE boşluğu panelde yapılandırılmış biçimde kaydeder. Adım 2: tüm açık bilgi boşluklarını sıklığa göre sıralı görürsünüz. Adım 3: yanıtı 30 saniyede eklersiniz (sık sorulan soru girdisi, tamamlanmış bir dokümantasyon pasajı veya yeni bir bilgi dosyası olabilir). Adım 4: Yanıt ajana atanmışsa, bir sonraki aynı veya benzer talebi ajan kendisi yanıtlar. Bilgi tabanı teorik sık sorulan soru bakımından değil, gerçek müşteri taleplerinden büyür.
Karşılaştırma: rinqo mu, klasik bilgi yönetimi araçları mı
DACH KOBİ'leri 2026'da bilgi yönetimi için üç seçeneği kıyaslar. Birincisi, klasik wiki ve bilgi tabanı araçları. Güç: olgun editoryal arayüzler, sürümleme, yetkilendirmeler, ekip iş birliği. Zayıflık: yalnızca web ön yüzü, yapay zekâ yanıtı yok, çok kanallı kullanılabilirlik yok. Faturalandırma çoğunlukla kişi başınadır, yapay zekâ yanıtı dahil değildir. İkincisi, özel RAG uygulaması. Güç: mimaride ve entegrasyonlarda azami esneklik. Zayıflık: aylarca mühendislik, yüksek kurulum maliyeti, bulut veritabanı lisansları, GDPR ve AI Act için kendi çabanız. Üçüncüsü, genel yapay zekâ sohbetleri. Güç: olgun LLM yanıtları. Zayıflık: şirket bilgisini bilmez (bağlamı elle kopyalamadıkça), belirli taleplerde halüsinasyon görür, çoğu zaman ABD bulut barındırması. Üç avantajı rinqo birleştirir: editoryal temel işlevlere sahip bakımlı bir bilgi tabanı artı RAG yanıtları artı Almanya'daki sunucular ve AB'de işleme.
Sık sorulan sorular
Kaynaklar
- AB Tüzüğü 2024/1689 (AI Act), Madde 50
- GDPR Madde 28, Veri işleme
- ABAD C-311/18 (Schrems II), üçüncü ülkelere veri aktarımı
Son güncelleme: 2026-09-05
Kurucu, rinqo
rinqo'nun kurucusu. Bir kuruluşun bilgisinin bir araya geldiği ve erişilebilir kaldığı bir şirket hafızası ile bu hafızadan çalışan yapay zekâ ajanlarını geliştiriyor: telefonda, gelen kutusunda, sohbette, pazarlamada ve başka rollerde. Burada şirketlerde yapay zekâya geçiş, veri koruma ve pratikte neyin işe yaradığı üzerine yazıyor. Almanya'da geliştirildi, AB'de işlenir, ABD'li sağlayıcı yok.
Son güncelleme:
Ajan hakkında daha fazla
Ajana git