Kişisel Bilgi Tabanı
Okuduğunuz her şeyden — makaleler, tweet’ler, YouTube transkriptleri, PDF’ler — aranabilir, anlamsal bir bilgi tabanı oluşturun, tamamı OpenClaw Ultra ile doğal dil sohbeti üzerinden alınır ve erişilebilir.
Sistem Genel Bakışı
Bu sistem, aracınızın belleğini kişisel bir araştırma kütüphanesine dönüştürür. Sohbete herhangi bir URL veya dosya bırakın, otomatik olarak alınır, parçalara ayrılır ve anlamsal arama için indekslenir. Daha sonra soru sorun ve kaynak atıflı sıralanmış sonuçlar alın — artık kayıp yer imleri yok.
| Sistem Katmanı | Temel İşlev | Çıktı |
|---|
| Alım Katmanı | URL getirme, içerik çıkarma, biçim normalleştirme | Meta verilerle temiz yapılandırılmış metin |
| İşleme Katmanı | Parçalama, gömme oluşturma, vektör indeksleme | Anlamsal olarak aranabilir bilgi deposu |
| Erişim Katmanı | Hibrit arama (anlamsal + anahtar kelime), alaka sıralaması | Kaynak bağlamıyla sıralanmış sonuçlar |
| Bellek Katmanı | Oturumlar arası kalıcılık, otomatik etiketleme, kopya önleme | Büyüyen, kopyalanmayan bilgi tabanı |
| Entegrasyon Katmanı | Diğer iş akışlarına besleme (SEO, sosyal, toplantı hazırlığı) | Tüm aracı görevlerinde yeniden kullanılabilir araştırma |
Ön Koşullar
| Öğe | Gereksinim |
|---|
| OpenClaw Ultra | Yüklü ve çalışıyor |
| Knowledge Base Skill | ClawHub'dan yükleyin — “knowledge-base” arayın |
| Alım Kanalı | Telegram konusu veya Slack kanalı (otomatik alım için önerilir) |
Adım 0 — Bilgi Tabanı Sistemini Başlatma
OpenClaw Ultra’yı kişisel bilgi yönetim motorunuz olarak yapılandırın.
İşlem Adımları
- OpenClaw Ultra'da yeni bir sohbet oturumu açın
- knowledge-base Skill’i yükleyin
- “knowledge-base” adlı özel bir Telegram konusu oluşturun (veya bir Slack kanalı kullanın)
- Başlatma istemini yapıştırın
Kullanıma Hazır İstem
Kişisel bilgi tabanı sistemim olarak hareket et.
Değerli bulduğum her şeyi — makaleler, tweet'ler, YouTube videoları, PDF'ler, kod parçacıkları — kaydetmek ve bunları sohbet yoluyla arayabilmek istiyorum.
Aşağıdakileri yapan bir sistem oluştur:
- sohbete bıraktığım URL'lerden içerik alır
- tam içeriği çıkarır ve indeksler
- kaydedilen bilgi üzerinde doğal dil sorgularını destekler
- içeriği otomatik olarak kopyasını ayıklar ve etiketler
- araştırma bağlamına ihtiyaç duyduklarında diğer iş akışlarına bağlanır
Adım 1 — Otomatik Alım Hattını Ayarlama
Aracı, gönderdiğiniz herhangi bir URL veya dosyayı otomatik olarak işleyecek şekilde yapılandırın.
1.1 Alım Kanalını Yapılandırma
İstem
Otomatik içerik alımı için "knowledge-base" konusunu ayarla.
Bu konuya bir URL bıraktığımda:
1. Tam içeriği getir (makale, tweet dizisi, YouTube transkripti, PDF)
2. Meta verilerle temiz metin çıkar: başlık, URL, tarih, içerik türü
3. Gömme vektörleriyle anlamsal parçalara ayır
4. Etiketlerle indeksle: kaynak türü, konu, anahtar varlıklar
5. Şununla yanıtla: ne alındı, parça sayısı, önerilen etiketler
Desteklenen kaynaklar:
- Web makaleleri (herhangi bir URL)
- YouTube videoları (otomatik transkript getirme)
- Tweet'ler ve X dizileri
- PDF belgeleri (dosya yükleme yoluyla)
- GitHub README'leri ve dokümantasyonu
1.2 Mevcut Yer İmlerini Toplu Olarak İçe Aktarma
İstem
İçe aktarmak istediğim kaydedilmiş bağlantı koleksiyonum var:
[URL'leri veya dışa aktarma dosyasını listele]
Her birini alım hattından geçir.
İlerlemeyi raporla: [X/N] alındı, hata nedenleriyle başarısız URL'ler.
ℹ️ Info
Bilgi tabanınız bundan sonra otomatik olarak büyür — karşılaştığınız her ilginç bağlantıyı konuya bırakmanız yeterlidir.
Adım 2 — Anlamsal Arama ve Erişim
Bilgi tabanınızı sohbet yoluyla sorgulayın.
2.1 Temel Sorgu
İstem
Bilgi tabanımı ara: [sorunuz veya konunuz]
Şunları döndür:
- en alakalı 5 sonuç
- her biri için: başlık, kaynak URL, anahtar alıntı, alaka puanı
- iyi bir eşleşme yoksa, açıkça söyle
2.2 Çapraz Referans Sorgusu
İstem
[mevcut proje/görev] üzerinde çalışıyorum.
Bilgi tabanımda şunlarla ilgili her şeyi ara:
[ilgili konuları veya anahtar kelimeleri listele]
Zaten bildiklerimi, hangi kaynaklara sahip olduğumu ve hangi boşlukların olduğunu özetle.
Adım 2 Çıktısı
Kaydettiğiniz her şeye anında erişim, alaka düzeyine göre düzenlenmiş.
—
Gösterilen 5/10 bölüm. Tam içerik: https://openclaw.aiondesktop.com/tutorials/tr/19