Nova Search: AI Destekli Arama Motoru Geliştirme Süreci

Bilginin artış hızı, onu sadece bulmayı değil — doğru, bağlamsal ve eyleme dönüştürülebilir hâle getirmeyi de zorunlu kılıyor. Nova Search, geleneksel anahtar kelime aramalarının ötesine geçen; belgeler, web içeriği ve kurumsal kaynaklar arasında bağlam anlayan, özetleyen ve kaynak gösteren akıllı bir araştırma katmanı sunar. Amacımız: kullanıcıların “ne”yi değil, “ne yapmaları gerektiğini” hızlıca görmesini sağlamak.

Ürün Özeti — Nova Search Ne Yapar?
Nova Search, sorguyu bağlamlandırır, ilgili doküman parçalarını bulur ve kullanıcıya kısa, anlaşılır ve kaynaklı içgörüler sunar. Kullanıcılar sadece arama sonuçları görmez; aynı zamanda özlü özetler, referans bağlantıları, ilgili belgeler ve eyleme geçirilebilir öneriler alır. Hem bireysel araştırmacılar hem de ekipler için izlenebilir, paylaşılıp tekrar kullanılabilir bilgi akışları sağlar.

Temel Özellikler

• Bağlamsal arama (semantic search) ve klasik arama kombinasyonu.

• RAG destekli (Retrieval-Augmented Generation) özetleme ve yanıt üretimi.

• Kaynak atama ve referans gösterimi.

• Gelişmiş filtreleme: tarih, kaynak türü, belge türü, güvenilirlik skoru.

• Takım işbirliği: paylaşılabilir koleksiyonlar, notlar ve referans geçmişi.

• REST/WebSocket API ve entegrasyon adaptörleri (CMS, Slack, Confluence vb.).

• Güvenlik: erişim kontrollü indeksleme, audit logları, rol bazlı izinler.

Teknoloji & Mimarinin Özeti

1. İçerik Toplama (Ingestion): Web, iç dokümanlar, CMS ve API’lerden çekilen içerikler normalize edilir, temizlenir ve metadata (başlık, yazar, tarih, kaynak) ile etiketlenir.

2. Chunking & Embedding: Uzun dokümanlar anlamlı parçalara bölünür (chunking) ve her parça için embedding üretilir.

3. Vektör İndeksleme: Embedding’ler Pinecone / Weaviate / Milvus gibi vektör DB’lerine kaydedilir; hızlı nearest-neighbor sorgulamaları için optimize edilir.

4. Retrieval & Reranking: Kullanıcı sorgusu embedding’e dönüştürülür, en alakalı chunk’lar çekilir; opsiyonel reranker ile doğruluk artırılır.

5. Generator (LLM): Seçilen chunk’lar modele bağlanır; RAG şablonlarıyla özet veya cevap üretimi yapılır. Kaynaklar yanıt içinde referanslanır.

6. API & UI Katmanı: Son kullanıcıya düşük-latency cevaplar sunmak için cache, pagination ve streaming desteği sağlanır.

Kullanım Senaryoları

• Hızlı akademik/teknik araştırma: uzun makaleler yerine, konunun özeti ve kaynakları.

• Kurumsal bilgi tabanı: iç dokümanlarda hızlı yanıt ve politika referansı.

• Pazar/rekabet araştırması: rakip dokümanlarından özet çıkarma ve karşılaştırma.

• Müşteri destek: bilgi tabanından kaynaklı, doğrulanmış cevaplar üretme.

Entegrasyon & API

• REST API: Sorgu gönderme, filtreleme, koleksiyon yönetimi, kaynak ekleme.

• Webhooks / Streaming: Uzun sorgular veya asenkron işlemler için callback/stream.

• CMS Connectors: WordPress, Contentful, Notion, Google Drive gibi içerik kaynaklarına otomatik senkron.

• Slack / MS Teams Botları: Hızlı sorgu ve paylaşım deneyimi.

Performans, Ölçekleme & Maliyet Optimizasyonu

• Cache & Short-term Memory: Sık sorulan sorgular için önbellekleme ile latency düşürülür.

• Hybrid Model Strategy: Küçük hızlı embedding + retrieval için hafif modeller; uzun üretim için büyük modeller (veya gerektiğinde dış model çağrıları).

• Shard & Replication: Vektör DB için shard/replica stratejileri yüksek sorgu hacmini yönetir.

• Cost Controls: Token limitleri, prompt templating ve sorgu başına chunk sayısı ile maliyet sınırlandırılabilir.

Güvenlik, Gizlilik & Uygunluk

• Erişim kontrolü: kaynak bazlı izinler; hassas içerik maskelenmesi.

• Audit log: kim hangi kaynağa erişti, hangi sorgular çalıştırıldı kayıt altına alınır.

• Veri yerelleştirme: GDPR/KVKK benzeri gereksinimler için veri lokasyonu seçenekleri.

• Hallucination mitigasyonu: kaynak gösterimini zorunlu kılan prompt yapıları ve fact-checking katmanı.

Metrikler & Başarı Ölçütleri

• Time-to-insight (kullanıcının ihtiyaca ulaşma süresi).

• First-contact resolution (özellikle müşteri destek kullanımında).

• Kullanıcı memnuniyeti skorları / feedback ratio.

• Kaynak doğruluk oranı (yanıtların referanslarla örtüşme oranı).

• API latency p95/p99, hata oranları.

Üretime Alma İpuçları

• İlk olarak küçük bir koleksiyonla başlayın; veri kalitesini doğrulayın.

• Chunk boyutu, overlap ve embedding çeşidini A/B test edin.

• Reranker veya cross-encoder ekleyin; retrieval’ın ilk sonucu her zaman en iyi olmayabilir.

• Kullanıcı geri bildirimlerini (yayınla/işaretle/oyla) toplayıp retraining ve curation döngüsü kurun.

• İzlenebilir kaynak gösterimi ve editör onayı mekanizmaları ekleyin — güven oluşturmak kolay değildir, kaybetmek kolaydır.

Sonuç
Nova Search, sadece arama yapan değil, aramayı işe dönüştüren bir katmandır. Doğru yapılandırıldığında ekiplerin daha hızlı karar almasını, bilgi tekrarını azaltmasını ve içgörülerden aksiyon üretmesini sağlar. Teknolojik seçimler (embedding modeli, vektör DB, LLM stratejisi) ve veri kalitesi, ürünün başarısında belirleyicidir — ama en önemlisi kullanıcıya güvenilir, kaynaklı ve eyleme dönük çıktı sunabilmektir.