Bize yazınAgent Tale’i dene
İçeriğe geç

DokümantasyonLore

Lore

Lore (/lore, sidebar'da kendi LORE grubu), agent'larınıza kalıcı hafıza ve özelleştirilmiş bilgi tabanı kazandıran çekirdek modüldür (v3.76+).

Lore sayesinde agent'lar yüklediğiniz belgelerde (PDF, Markdown, kod…) arama yapar, sohbetlerden ve Legend koşularından deneyim biriktirir ve öğrendiklerini katmanlı bir hafızada saklar. Bu bağlam, agent'la yaptığınız sohbetlere ve Legend düğümlerine otomatik eklenir.

flowchart LR
    subgraph Girdiler
      D[Belgeler: PDF, Kod, Metin]
      S[Agent sohbetleri, Asistan & Legend koşuları]
    end
    subgraph Lore
      C[Documents: Belge Bilgi Tabanı]
      M[Memory: Katmanlı Hafıza L0-L3]
      G[Map: Varlık Grafiği]
    end
    subgraph Çıktı
      A[Hafızalı & Uzmanlaşmış Agent]
      T[Toolset · Legend lore düğümü]
    end
    D --> C
    S --> M
    C --> G
    M --> A
    C --> A
    C --> T

Üç Temel Yetenek

Lore ekranı tek çatı altında üç sekme sunar:

Sekme Tür Nasıl Çalışır
Documents corpus Belgeler yüklenir; sistem bunları bölümlere (chunk) ayırır, vektörleştirir ve hibrit aramayla agent'a sunar.
Memory memory Agent'ın sohbetleri ve Legend yürütmeleri zamanla damıtılarak L0 → L1 → L2 → L3 seviyesinde kalıcı deneyime dönüşür. Elle oluşturulmaz, kendiliğinden dolar.
Map grafik Metinlerde geçen kişiler, yerler, kavramlar ve aralarındaki ilişkiler çıkarılarak etkileşimli bir grafik oluşturulur.

Ekran dar pencerelerde ve mobilde tek sütuna geçer: önce liste, seçince detay (geri düğmesiyle listeye dönülür).

1. Documents: Belge Bilgi Tabanı

  1. New Lore base ile bir taban oluşturun ve adını verin.
  2. Tabanı seçip Upload file ile dosya yükleyin ya da Paste text ile başlık + metin yapıştırın.
  3. Belgenin durumunu satırındaki etiketten izleyin: Queued → Processing… → Ready (ya da Couldn't process). İşlem 2 dakikayı geçerse "Processing for Xm" ipucu çıkar. Hazır belgede kaç bölüm (section) oluştuğu yazar.

  4. Tabanın arama kutusuyla ("Search this Lore base") içeriği deneyin.

  5. Desteklenen formatlar: .txt, .md/.markdown, .csv, .json, .pdf ve kod/yapılandırma dosyaları (.go, .py, .js, .ts, .rs, .java, .rb, .sh, .yaml/.yml, .toml). Dosya başına üst sınır 8 MB. Taranmış (metinsiz) PDF'ler işlenemez.

  6. Hibrit arama: Sorgu hem vektör benzerliğiyle (dense cosine) hem kelime eşleşmesiyle (BM25) aranır; iki sonuç listesi Reciprocal Rank Fusion ile birleştirilir. Map açık bir tabanda varlık grafiği üçüncü bir sinyal olarak eklenir.
  7. URL'den içe aktarma: API'de mevcuttur (POST /api/v1/lore/bases/:slug/documents/url, iç ağ adreslerine erişim engellenir); web ekranında henüz URL alanı yoktur.

2. Katmanlı Hafıza Mimarisi (L0 → L3)

Agent Tale, kısa ve uzun süreli hafıza modelini taklit eden 4 katmanlı bir damıtma (distill) mimarisi kullanır:

flowchart TD
    L0[L0: Ham Transkript — Sohbet ve Legend adımlarının tam kaydı]
    L1[L1: Fact — Çıkarılan kilit gerçekler ve tercihler]
    L2[L2: Scenario — Oturum düzeyinde durum özetleri]
    L3[L3: Core — Agent'ın kalıcı çekirdek hafızası]
    L0 -->|en az 4 yeni tur| L1
    L1 -->|her 6 atomda bir| L2
    L2 -->|her 3 senaryoda bir| L3
  1. L0 (Ham Transkript): Agent sohbeti, Asistan sohbeti ve Legend koşularının ham mesaj akışı otomatik yakalanır.
  2. L1 (Fact): En az 4 yeni tur biriktiğinde damıtma çalışır; tekrar ve önemsiz turlar elenir, önemli tercihler ("Python yerine Go tercih eder") tekil bilgi parçacıklarına dönüşür.
  3. L2 (Scenario): Oturumun kısa durum özeti; her 6 yeni atomda bir yenilenir.
  4. L3 (Core): Agent'ın sizi ve projeyi tanımasını sağlayan en üst düzey özet; her 3 yeni senaryoda bir yenilenir.

Memory sekmesi her agent için ayrı bir hafıza tabanı gösterir: CONVERSATIONS (oturumlar, tur sayısı ve açılabilir transkript) ve DISTILLED INSIGHTS (Fact / Scenario / Core kartları), ayrıca hafıza içinde arama.

Özet kalitesi yöneticinin yapılandırmasına bağlıdır

Gerçek LLM özetlemesi için yöneticinin bir damıtma sağlayıcısı tanımlamış olması gerekir (Settings → Developer → AI Configuration, yalnız yöneticiye görünür). Tanımlı değilse sezgisel damıtma çalışır: L1 atomları yine çıkarılır, L2/L3 ise "özetlenmedi" etiketli derlemeler olarak tutulur.

3. Map: Varlık Grafiği

Bir tabanın Documents sekmesindeki Show on Map çipini açtığınızda (On Map), yeni içerikten kişi, yer, nesne, grup, olay ve kavram türünde varlıklar ile aralarındaki ilişkiler çıkarılır. Aynı varlığın farklı yazımları birleştirilir. Map sekmesi yalnız bu çipi açık tabanları listeler ve grafiği etkileşimli olarak çizer.

4. Lore'u agent'lara ve iş akışlarına bağlama

Yüzey Nasıl
Agent sohbeti Agent sohbetleri hafızaya yazılır ve agent'ın hafıza tabanı ona otomatik bağlanır; kendi agent'ınızla sonraki sohbetlerde ilgili bağlam sistem prompt'unun önüne eklenir.
Toolset Settings → Developer → MCP Bridge altındaki içe aktarma çubuğunun Lore modu bir tabanı search_lore + list_documents araçlarına sahip bir toolset olarak kaydeder → Toolsets
Legend Canvas'taki lore düğümü bir tabanda sorgu çalıştırır (Slug / Query / Top-K) → Legend
Asistan Asistan search_lore aracıyla tabanlarınızda arama yapabilir → Asistan

Belge tabanlarını bir agent'a doğrudan bağlamak bugün API üzerinden yapılır (/api/v1/lore/agents/:id/bindings).

5. Taşınabilir Hafıza Paketi: .lorepack

Bir Lore tabanı başka bir Agent Tale kurulumuna taşınabilir ya da yedeklenebilir:

  • Dışa aktarma: GET /api/v1/lore/bases/:slug/export belgeleri, bölümleri ve vektörleri içeren bir .lorepack arşivi üretir.
  • İçe aktarma: POST /api/v1/lore/bases/import paketi yükler; aynı embedding modeli kullanılıyorsa paketteki vektörler yeniden kullanılır, değilse içerik yeniden vektörleştirilir.

Bu işlemler şu an API üzerindendir; Lore ekranında dışa/içe aktarma düğmesi yoktur.

Güvenlik ve Gizlilik

  • Sahiplik: Her Lore tabanı onu oluşturan hesaba aittir ve varsayılan olarak yalnız sahibine görünür.
  • Güvenli ağ sınırı: URL içe aktarmalarında iç ağ adreslerine (10.x, 192.168.x, localhost) istek atılması engellenir.
  • Kredi: Belge yükleme, arama ve hafıza damıtma bugün kredi düşmez. Legend çalıştırmasındaki lore düğümü 1 ⚡ tutar → Kredi Sistemi.

İlgili