AI Destekli E-Tablo ve Belge Analizi, Çoklu Ajan Orkestrasyonu ve Belgeler Arası Referans ile

Büyük belgeler için vektör veritabanı destekli alma (retrieval), farklı belge türleri için uzmanlaşmış ajanlar, belgeler arası akıl yürütme için bir orkestratör ve e-tablo düzenleme için geri yazma (write-back) yeteneklerine sahip çok ajanlı bir AI belge zekası platformu oluşturduk.

Mimari

• Orkestratör: Uzmanlaşmış ajanlar arasında çok adımlı iş akışlarını koordine eden AI orkestratör ajanı
• E-Tablo Ajanı: Excel/CSV/Google Sheets analizini, formül oluşturmayı ve hücre düzenlemelerini yönetir
• Belge Ajanı: PDF/Word belgesi okuma, çıkarma ve özetleme işlemlerini yönetir
• Çapraz Referans Ajanı: Belge türleri arasında birleştirmeler, karşılaştırmalar ve mutabakat yapar
• Vektör Veritabanı: Belge öbeklerinin ve e-tablo satırlarının anlamsal indekslenmesi için Milvus
• LLM Katmanı: Fonksiyon çağrısı ile çok modelli yaklaşım
• Backend: Belge işleme ve ajan orkestrasyonu için Python/FastAPI
• Frontend: Dosya yükleme, sohbet arayüzü ve canlı e-tablo önizlemesi içeren React panosu
• Depolama: Orijinal dosyalar için S3, meta veri ve iş takibi için PostgreSQL

Çok Ajanlı Mimari

Ajan Rolleri

1. Orkestratör Ajanı

Kullanıcı sorgularını alan, bunları alt görevlere ayıran ve uzmanlaşmış ajanlara devreden merkezi koordinatördür. Kullanıcı niyetini analiz eder, yürütme planları oluşturur, ajanlar arası veri akışını yönetir, sonuçları toplar ve hata kurtarma işlemlerini yapar.

2. E-Tablo Ajanı

Şema anlama, doğal dilden sorguya çeviri, toplama ve filtreleme, formül oluşturma, hücre düzenleme ve sütun doldurma, grafik önerileri ve veri doğrulama/anomali tespiti gibi tablo veri işlemleri konusunda uzmanlaşmıştır.

3. Belge Ajanı

OCR ve düzen duyarlı metin çıkarma, bölüm tanımlama, sözleşmelerden anahtar-değer çıkarma, özetleme, anlamsal madde arama ve PDF/Word belgelerinden tablo çıkarma gibi yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış belgeler konusunda uzmanlaşmıştır.

4. Çapraz Referans Ajanı

Belgeler arası varlık eşleştirme, veri mutabakatı ve tutarsızlık tespiti, zaman çizelgesi analizi, çakışan veriler için bağımlılık çözünürlüğü ve belge türleri arasında SQL benzeri birleştirme işlemleri dahil olmak üzere çoklu belge akıl yürütme konusunda uzmanlaşmıştır.

Vektör Veritabanı Katmanı

Belgeler İçin Neden Vektör Veritabanı?

Büyük belgeler ve e-tablolar tek bir LLM bağlam penceresine sığmaz. Vektör veritabanı, milyonlarca satır ve belge öbeği arasında anlamsal arama, sorgu başına yalnızca ilgili kısımların alınması, gömme (embedding) benzerliği aracılığıyla belgeler arası varlık bağlantısı ve her sorguda yeniden işleme gerektirmeyen kalıcı indeksleme imkanı sunar.

İndeksleme Stratejisi

E-Tablo İndeksleme:

Her satır, anahtar sütun değerleri birleştirilerek doğal dil temsiline dönüştürülür, ardından gömülür (embedded) ve geri yazma (write-back) işlemleri için orijinal dosyaya, sayfaya ve satır indeksine referanslarla birlikte depolanır.

Belge İndeksleme:

Belgeler düzen duyarlılığıyla çıkarılır, örtüşen anlamsal segmentlere ayrılır (chunked), gömülür (embedded) ve kaynak dosyaya, bölüme ve sayfa numarasına referanslarla birlikte depolanır.

Belgeler Arası Varlık İndeksi:

Ayrı bir indeks, belgeler arasında varlıkları (satıcılar, ürünler, kişiler, fatura numaraları) birbirine bağlar ve çapraz referans sorgularının, kaynak dosyadan bağımsız olarak bir varlığın tüm bahsedildiği yerleri hızla bulmasını sağlar.

Alma (Retrieval) Hattı

Bir kullanıcı belgeler arası bir soru sorduğunda, orkestratör hangi belgelerin ve ajanların gerekli olduğunu belirler, tüm kaynaklar arasında ilgili verileri bulmak için vektör aramaları yapar, işleme için uzmanlaşmış ajanlara yetki verir ve sonuçları tutarlı bir yanıt halinde toplar.

Orkestrasyon Motoru

Sorgu Ayrıştırma

Orkestratör, karmaşık sorguları çok adımlı yürütme planlarına böler. Örneğin, "Geç teslimat yapan satıcıları bulun, sözleşme ceza maddelerini kontrol edin ve talep edilebilir cezaları hesaplayın" gibi bir soru, sıralı adımlara ayrılır: E-Tablo Ajanı aracılığıyla teslimat verilerini sorgulama, Belge Ajanı aracılığıyla sözleşmeleri arama ve Çapraz Referans Ajanı aracılığıyla sonuçları birleştirme.

Ajan İletişimi

• Ajanlar, tip tanımlı (typed) yüklerle yapılandırılmış mesajlar aracılığıyla iletişim kurar
• Orkestratör, ara sonuçlarla yürütme bağlamını korur
• Başarısız adımlar, yeniden deneme veya geri dönüş (fallback) stratejilerini tetikler
• Bazı adımlar tamamlanıp diğerleri başarısız olursa kısmi sonuçlar döndürülür

E-Tablo Düzenleme ve Geri Yazma (Write-Back)

Düzenleme Yetenekleri

Platform, hücre güncellemelerini, sütun doldurmaları, satır eklemeyi, koşullu biçimlendirmeyi, yeni sayfa oluşturmayı ve formül eklemeyi destekler; bunların hepsi AI ajanları tarafından önerilir ve kullanıcı onayıyla uygulanır.

Geri Yazma (Write-Back) Hattı

1. Ajan, düzenleme işlemini (hangi hücreler, hangi değerler) belirler
2. Fark vurgulamasıyla (eski ve yeni değerler) kullanıcıya düzenleme önizlemesi gösterilir
3. Kullanıcı, önerilen değişiklikleri onaylar veya değiştirir
4. Backend, formata uygun kütüphaneleri kullanarak dosyaya değişiklikleri uygular
5. Değiştirilen dosya, düzenleme denetim izi ile yeni bir sürüm olarak kaydedilir
6. Değişen satırlar için vektör indeksi güncellenir

Sürüm Kontrolü

• Her düzenleme, yeni bir dosya sürümü oluşturur (orijinal korunur)
• Fark günlüğü, neyin, ne zaman ve neden değiştiğini tam olarak gösterir
• Tek tıklamayla herhangi bir önceki sürüme geri dönme
• Düzenleme atfı: her değişikliği hangi ajanın veya kullanıcının yaptığı

Yeni Belgeler İçin İşleme Hattı

Dosya Yükleme Akışı

1. Kullanıcı dosyaları yükler (sürükle-bırak veya API)
2. Dosya türü algılanır ve uygun işlemciye yönlendirilir
3. E-Tablolar: Ayrıştırılır, şeması çıkarılır, satırlar gömülür (embedded) ve indekslenir
4. PDF'ler: OCR (taranmışsa) → düzen çıkarma → öbekleme (chunking) → gömme (embedding) → indeksleme
5. Word Belgeleri: Metin çıkarma → bölüm ayrıştırma → öbekleme (chunking) → gömme (embedding) → indeksleme
6. Varlık Çıkarma: NER, tüm belgelerde kişileri, kuruluşları, tarihleri, miktarları tanımlar
7. Belgeler Arası Bağlantı: Yeni bahsedilenlerle varlık indeksi güncellenir
8. Dosya meta verileri PostgreSQL'de, gömmeler (embeddings) vektör veritabanında, orijinaller S3'te depolanır

Desteklenen Formatlar

Platform, Excel, CSV ve Google Sheets'i (tam geri yazma ile), yerel ve taranmış PDF'leri (salt okunur) ve Word belgeleri ile Google Docs'u (sınırlı geri yazma ile) destekler.

Temel Özellikler

1. Çok Ajanlı Mimari — E-tablolar, belgeler ve çapraz referanslama için uzmanlaşmış ajanlar
2. AI Orkestratör — Karmaşık sorguları çok adımlı yürütme planlarına ayrıştırır
3. Belgeler Arası Referans — Dosya türleri arasında varlık bağlantısı ve veri mutabakatı
4. Vektör Destekli Alma (Retrieval) — Anlamsal arama, LLM bağlam sınırlarının ötesindeki veri kümelerini işler
5. E-Tablo Geri Yazma (Write-Back) — AI, kullanıcı onayıyla hücreleri düzenler, sütunları doldurur ve formülleri ekler
6. Büyük Veri Seti Desteği — 50.000+ satırlık e-tablolar indekslenir ve vektör aramasıyla sorgulanabilir
7. Sürüm Kontrolü — Her düzenleme, fark günlüğü ve geri alma yeteneği ile sürümlenir
8. Doğal Dil Sorguları — Karmaşık analitik soruları sade İngilizce ile sorun
9. Çoklu Format Desteği — Excel, CSV, Google Sheets, PDF, Word, Google Docs
10. Düzenleme Önizlemesi — Herhangi bir değişiklik uygulanmadan önce fark vurgulamalı önizleme