Jargon AI Araştırma Kütüphanesi: Yeni Nesil Bilgi Yönetimi ve Semantik Arama

Jargon Projesinin Tanıtımı ve Amacı

Jargon, GitHub üzerindeki açık kaynak kodlu bir araştırma kütüphanesidir. Amacı, farklı veri kaynaklarından (makaleler, akademik PDF’ler, YouTube videoları) gelen bilgileri “zettelkasten” prensibiyle parçalara ayırıp, her bir parçayı bağımsız bir insight kartı olarak saklamaktır. Bu kartlar, LLM (Large Language Model) destekli özetleme ve gömme (embedding) teknikleriyle birbirine bağlanır; böylece kullanıcılar beklenmedik bağlantıları keşfeder ve yeni araştırma soruları oluşturur.

Proje, özellikle yazılım geliştiricileri, yapay zeka araştırmacıları, veri bilimcileri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır; çünkü bilgiye ulaşma sürecini otomatikleştirerek zaman tasarrufu ve keşif kalitesini artırır.

Temel Özellikler ve Teknik Altyapı

PDF Tam Metin Çıkarma

Jargon, pdftotext aracını kullanarak akademik makaleler ve raporların tam metnini çıkarır. Bu sayede DOI ve tam metin eşleştirmeleri otomatik olarak yapılır.

YouTube Transkriptleri

YouTube URL’leri algılandığında, doğrudan YouTube API’si üzerinden transkriptler alınır. Video başlığındaki konuşmacı bilgisi de kartlara eklenir.

Insight (Fikir) Çıkarma

LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini vb.) yardımıyla her kaynak için özet ve anahtar bulgular çıkarılır. Bu bulgular bağımsız kartlar olarak saklanır; her kart kaynak linkiyle ilişkilendirilir.

Semantik Gömme (Embedding) ve Benzerlik Arama

Metinler text-embedding-3-small modeliyle vektörleştirilir ve UBOS platform overview’da kullanılan pgvector uzantısı sayesinde PostgreSQL içinde saklanır. Bu gömmeler, benzerlik araması ve otomatik kümeleme için temel oluşturur.

Otomatik Kümeleme ve Tekrarların Çökertilmesi

Vektör benzerliği ve başlık eşleşmesi sayesinde aynı içeriğe sahip makaleler otomatik olarak gruplandırılır; aynı fikir kartları birleştirilir, böylece veri tabanı temiz ve tutarlı kalır.

Araştırma İplikleri (Research Threads)

Her insight kartı, yeni araştırma soruları (thread) oluşturabilir. Bu sorular UBOS solutions for SMBs içinde yer alan Exa gibi nöro arama API’leriyle internette ek kaynaklar bulur ve otomatik olarak kütüphaneye ekler.

Kütüphane Arama ve Soru-Cevap

Kullanıcılar doğal dilde bir konu girerek kütüphaneyi sorgular; sistem semantik benzerlik üzerinden ilgili insight kartlarını ve orijinal belgeleri listeler. Web araması da aynı anda çalıştırılarak en güncel bilgilerle sonuçlar zenginleştirilir.

Teknik Yığın (Tech Stack)

• Ruby on Rails + Hotwire (frontend)
• Falcon (asenkron Ruby sunucusu)
• PostgreSQL + pgvector (vektör aramaları)
• Exa API (nöro arama)
• Crawl4AI (fallback web scraper)
• Docker & Docker‑Compose (kapsülleme)

Kullanım Senaryoları ve Faydaları

Jargon, farklı sektörlerdeki profesyonellere aşağıdaki senaryolarda değer katar:

• Akademik Araştırma: Literatür taraması otomatikleştirilir, benzer çalışmalar hızlıca bulunur.
• Ürün Geliştirme: Pazar raporları ve teknik dokümanlar tek bir panelde toplanır, yenilikçi fikirler ortaya çıkar.
• Yapay Zeka Prototipleme: Veri setleri ve ilgili makaleler anında erişilebilir, model eğitimi için ön işleme süresi azalır.
• Müşteri Destek ve Bilgi Tabanı: Sık sorulan sorulara yanıtlar, ilgili dokümanlarla otomatik eşleştirilir.
• İçerik Pazarlama: SEO odaklı içerik fikirleri, trend analizleri ve rakip incelemeleri tek bir yerde toplanır.

Bu senaryolar, AI marketing agents gibi UBOS ekosistemi içinde yer alan çözümlerle entegrasyon sayesinde daha da güçlenir.

Docker ve Dağıtım Adımları

Jargon’u hızlıca çalıştırmak için Docker Compose kullanılır. Aşağıdaki adımlar, yerel geliştirme ortamı ve üretim dağıtımı için geçerlidir.

1. Depoyu klonlayın:

   git clone https://github.com/schoblaska/jargon.git && cd jargon

2. Ortam değişkenlerini ayarlayın:

   cp .env.example .env
   # .env içinde API anahtarlarını ve veri tabanı bilgilerini doldurun

3. Docker Compose dosyasını başlatın:

   docker compose up -d

4. Uygulama http://localhost:3000 adresinde erişilebilir olacaktır.
5. İsteğe bağlı olarak UBOS pricing plans üzerinden ölçeklendirme ve ek hizmetler alınabilir.

Not: PostgreSQL konteyneri pgvector/pgvector:pg17 imajını kullanır; bu sayede gömme tabanlı arama yerel olarak çalışır.

Gelecek Planları ve TODO Listesi

Jargon topluluğu, projenin sürdürülebilirliğini ve fonksiyonelliğini artırmak için aşağıdaki yol haritasını izliyor:

• Exa yerine Brave Search entegrasyonu ve çoklu sorgu paralelliği.
• İçerik özetleme kalitesini artırmak için Claude 3 model desteği (Talk with Claude AI app).
• Sesli yanıtlar için ElevenLabs AI voice integration eklenmesi.
• Veri görselleştirme panelleri ve Web app editor on UBOS entegrasyonu.
• İş akışı otomasyonu için Workflow automation studio ile tetikleyiciler.
• Şirket içi işbirliği ve rol tabanlı erişim kontrolü.
• Topluluk temelli template marketplace genişletilerek “AI SEO Analyzer”, “AI Article Copywriter” gibi hazır şablonların eklenmesi.

Sonuç

Jargon, modern araştırma süreçlerini otomatikleştirerek zaman tasarrufu, derinlemesine keşif ve veri odaklı karar alma imkanı sunar. Açık kaynak olması, topluluk katkılarına açık olması ve UBOS ekosistemiyle sorunsuz entegrasyonu, onu yapay zeka destekli bilgi yönetimi alanında benzersiz bir araç haline getiriyor.

SEO anahtar kelimeler: Jargon, AI araştırma kütüphanesi, yapay zeka, veri analizi, semantik arama, teknik haber, Türkçe SEO, ubos.tech