İpekyol KuZe — Enterprise RAG Assistant

Kurumsal Bilgi Yönetimi Krizi

İpekyol Group, Türkiye'nin önde gelen moda ve perakende gruplarından biri olarak binlerce çalışana sahip devasa bir organizasyon. İK politikaları, operasyonel süreçler, şirket prosedürleri ve kurumsal bilgi birikimi farklı departmanlarda dağınık halde bulunuyordu. Çalışanlar basit bir sorunun cevabını bulmak için birden fazla kişiye ulaşmak, farklı dokümanları taramak veya İK'ya ticket açmak zorunda kalıyordu.

Bu durum hem çalışan verimliliğini düşürüyor hem de İK ve operasyon ekiplerinin iş yükünü katlanarak artırıyordu. Tekrarlayan sorulara verilen cevaplar tutarsızlık gösteriyor, yeni başlayan çalışanların adaptasyon süreci uzuyor ve kurumsal hafıza kaybı yaşanıyordu.

Teknik Zorluklar

• Ölçek problemi: 2.000-3.000 aktif kullanıcının eş zamanlı erişim ihtiyacı, günlük 10.000+ sorgu kapasitesi
• Bilgi doğruluğu: Hallucination riskini minimize eden, yalnızca doğrulanmış kurumsal bilgiyi sunan bir sistem gerekliliği
• Çok katmanlı yetkilendirme: Departmana göre farklılaşan bilgi erişim seviyeleri
• Gerçek zamanlı performans: Token-level streaming ile kullanıcıya anında yanıt verme beklentisi
• Bilgi güncelliği: Sürekli değişen şirket politikalarının bilgi tabanına hızlıca yansıtılması

Uçtan Uca RAG Mimarisi

Projenin tamamı — mimari tasarımdan implementasyona, deployment'tan şirket geneli rollout'a kadar — tek geliştirici olarak uçtan uca sahiplenildi. Retrieval-Augmented Generation (RAG) tabanlı, production-grade bir enterprise asistan inşa edildi.

Akıllı Sorgulama Pipeline'ı

Kullanıcı soruları önce LLM tabanlı kategorizasyon ile 9+ kategoriye sınıflandırılıyor. Dual-query stratejisi ile mevcut soru ve konuşma geçmişi birlikte çalışarak çok turlu diyaloglarda tutarlılık sağlıyor. Qdrant üzerinde metadata filtreleme, benzerlik eşiği (0.35) ve top-k=5 sonuç ile doküman getirme yapılıyor. Eşleşen chunk'ların kardeş chunk'ları toplanarak tam doküman bağlamı yeniden oluşturuluyor.

Multi-Agent Havuzu

• QdrantAgent (birincil): Qdrant-backed retrieval, LangSmith tracing ile tam izlenebilirlik
• LlamaAgent (fallback): LlamaIndex VectorStoreIndex, MMR diversity
• SimpleAgent (hafif): Sentence-window node parsing, test ve hafif sorgular için

10 agent kapasiteli havuz, yapılandırılabilir aralıklarla otomatik doküman yeniden yükleme yapıyor.

Asenkron İşlem Mimarisi

Chat API SSE ile token-by-token streaming dönerken, tam mesaj Kafka üzerinden iki topic'e asenkron olarak iletiliyor. Celery Beat ile saatlik mesaj sayacı sıfırlama ve süresi dolan içerik temizliği otomatize edildi.

Admin Paneli ve Bilgi Yönetimi

React + Material-UI ile geliştirilen admin paneli, bilgi tabanı CRUD operasyonlarını, LLM destekli otomatik içerik etiketleme ve konuşmalardan Q&A çıkarım sistemi sunuyor.

Production Metrikleri

• 2.000-3.000 aktif kullanıcı: İpekyol Group çalışanlarının tamamına hizmet veren platform
• Günlük ~10.000 sorgu: Yoğun kullanım oranı, sistemin vazgeçilmez hale geldiğinin kanıtı
• Ortalama yanıt süresi <3 saniye: Token-level streaming ile anlık yanıt
• 1.600 eş zamanlı bağlantı kapasitesi: 8 Gunicorn worker × 200 bağlantı

Operasyonel Kazanımlar

İK ve operasyon ekiplerinin tekrarlayan sorulara harcadığı zaman dramatik şekilde azaldı. Yeni başlayan çalışanların adaptasyon sürecinde self-servis bilgi erişimi sağlandı.

Sürekli Öğrenen Sistem

Teacher rolündeki kullanıcıların konuşmalardan Q&A çıkarması sayesinde sistem her geçen gün daha doğru ve kapsamlı yanıtlar veriyor.