Reklam. OOO “TIMEWEB.CLOUD”. INN: 7810945525. Erid: 2W5zFJYfkGG AI ajanına bağlantı - AI ajanları
Özel teklif:
- Ödemeni ikiye katlamak için ELTON promosyon kodu
- İkiye katlanan ödemeyi etkinleştirmek için promosyon kodunu gir, sonra hesabını doldur
İçindekiler
Giriş: Sınırlı AI’dan kişisel bir ajana
Her gün, görevleri çözmemize ve cevaplar bulmamıza yardım eden yapay zekâyla etkileşime gireriz. Ancak yetenekleri çoğu zaman sınırlıdır ve cevaplar "halüsinasyonlardan" muzdarip olabilir ya da çok genel olabilir.
Sebep basit: standart modellerin bizim hakkımızda bir bağlamı yok — projelerimiz, kişisel notlarımız ya da özel talimatlarımız.
AI'ya gereken tüm bilgiyi vererek, onu sadece daha akıllı yapmıyoruz. Kişisel görevlerden karmaşık iş süreçlerine kadar rutini otomatikleştirebilen kişisel bir AI ajanı oluşturuyoruz. Böyle bir ajan:
- Öğrenmeni ve bilgi aramanı hızlandırabilir.
- Müşterilerle iletişimi üstlenebilir.
- Zaman ve kaynak tasarrufu yaparak projelerini yönetebilir.
Bu ayrıntılı rehberde, böyle bir ajanı Timeweb Cloud platformunda kod yazmaya gerek olmadan nasıl oluşturacağını, ayrıca n8n ve Docker/Open WebUI kullanarak karmaşık iş akışlarına nasıl entegre edeceğini adım adım ele alacağız.
Teknik temel: RAG, vektörler ve token’lar
Bir ajan oluşturmaya başlamadan önce, çalışmasının temelinde yatan üç anahtar kavramı anlamak önemli: RAG, vektörler ve token’lar.
1. RAG (Retrieval Augmented Generation)
RAG (Retrieval Augmented Generation) "Aramayla Güçlendirilmiş Üretim" olarak çevrilir. Büyük dil modellerinin (LLM) ana sorununu — halüsinasyonları — çözen bir teknolojidir.
Bilgi uydurmak yerine, RAG modelin önce kişisel bilgi tabanında ilgili verileri bulmasını, sonra onları doğru bir cevap üretmek için kullanmasını sağlar.
Örnek: Sıradan bir AI sana var olmayan yazarların kitaplarını önerebilirken, RAG belgelerine dayanarak ya doğru bir cevap verir ya da dürüstçe söyler: “Yeterli bilgim yok.”
2. Vektörler ve anlamsal arama
RAG’in geleneksel aramadan (örn. Google) ana farkı, anahtar kelimelere göre değil, anlama göre aramasıdır. Bunun için vektörler kullanılır.
Vektörler, kocaman bir anlam haritasındaki noktalar olarak hayal edilebilir. Bu haritada iki nokta ne kadar yakınsa, anlamsal değerleri o kadar yakındır. Dosyaları bilgi tabanına yüklediğinde, RAG servisi onları milyonlarca böyle vektöre çevirir ve özel bir vektör veritabanında saklar. Bu sürece indeksleme denir.
3. Token’lar: AI’nın yakıtı
Token’lar, AI’nın çalışması için yakıt görevi gören metin parçalarıdır. Bir kelime birkaç token’dan oluşabilir. Token’lar üç ana durumda tüketilir:
-
İndeksleme: Belgelerini vektörlere çevirme.
-
Sorgu: Sorunu modele gönderme.
-
Cevap: Ajanın nihai cevabı üretmesi.
AI kullanım masrafların tam olarak token cinsinden ölçülür.
Timeweb Cloud: ajanın için bir platform
Timeweb Cloud, AI ajanları oluşturmak ve entegre etmek için kullanışlı ve işlevsel bir platform sunar.
| Avantaj | Açıklama |
|---|---|
| Kullanışlılık ve ekosistem | Tek bir yerde sunucu kiralayabileceğin, alan adı satın alabileceğin ve AI ajanı oluşturabileceğin basit bir kontrol paneli. |
| Otomasyon | Sunucu kiralamak, programlama olmadan karmaşık otomasyonlar oluşturmak için n8n ve nocodb gibi araçları ücretsiz kullanmanı sağlar. |
| Destek | Ayarlarla yardımcı olan akıllı bir asistan, ayrıca 7/24 teknik destek mevcut. |
| Finansal model | Bakiye doldurma ve popüler LLM sağlayıcılarından token paketleri satın alma, Rus banka kartlarıyla ruble cinsinden olur. Para kullanıma göre düşülür, bu da bütçe planlaması için kullanışlı. |
Özel teklif:
ELTON promosyon koduyla bulutta bir proje başlat: https://tweb.link/krcf4 İkiye katlanan ödemeyi etkinleştirmek için promosyon kodunu gir, sonra hesabını doldur
Adım 1: Bir AI ajanı oluşturma (model ve plan seçimi)
Süreç, Timeweb Cloud kontrol panelinde “AI ajanları” bölümünde başlar.
- Ajan ekleme: Bölüme git ve “Oluştur” ya da “Ekle”ye tıkla.
- Model seçimi: Uygun bir sinir ağı modeli seç.
Önemli bir teknik nüans:
Ajanı oluşturduktan sonra seçilen modeli değiştirmek imkânsız olacak Fiyat-kalite oranı açısından optimal bir model seçmek önerilir, örneğin GPT 5 mini (akıl yürütmeye token harcar) ya da gpt-4o-mini (akıl yürütmeye token harcamaz)
- Plan seçimi (token’lar): Gereken token sayısını belirle.
Önemli bir teknik nüans:
Çalışma sırasında planı artırabilirsin ama azaltmak imkânsız olacak. Token’lar gerektikçe ek olarak satın alınabilir.
- Başlangıç kurulumu: İlk aşamada sistem promptunu yapılandırmayı ve bilgi tabanını bağlamayı atlayabilirsin. Onlara daha sonra döneceğiz.
- Sipariş: Parametreleri kontrol et ve “Sipariş ver”e tıkla. Ajanın başlatılması birkaç dakika sürer.
Adım 2: Ajanı yapılandırma ve entegre etme
Ajanı başlattıktan sonra onu yapılandırmaya ve iş akışlarına entegre etmeye geçeriz.
2.1. Sistem promptunu yapılandırma (Playground)
Ajanın görevlerin için çalışması için, net bir talimata — bir sistem promptuna — ihtiyacı var. Bu, “Playground” sekmesinde yapılır.
Sistem promptu ajanın rolünü, hedefini, iletişim tarzını ve sınırlamalarını tanımlar. Doğru formüle edilmiş bir talimat, cevapların doğruluğunu ve alaka düzeyini artırır.
| Öneri | Açıklama | Örnek |
|---|---|---|
| Ajanın kişiliği | Adı, görevleri ve uzmanlık alanını belirt. | ”Sen Webby’sin, kullanıcıların Timeweb Cloud belgelerinde cevap bulmasına yardım eden sanal bir asistan.” |
| Ajanın hedefi | Ana görevi, anahtar sorumlulukları ve öncelikleri formüle et. | ”Ana görevin, Timeweb Cloud belgelerine dayalı doğru, anlaşılır ve eksiksiz cevaplar sağlamak.” |
| Uzmanlık | Hangi verilere dayanması gerektiğini net belirt ve uydurma örneklerden kaçınmayı öğret. | ”Ana bilgi kaynağı olarak Timeweb Cloud belgelerini kullan. Asla kendin bilgi uydurma.” |
| Sınırlamalar | Yasak olan konuları ve ajan cevabı bilmiyorsa ne yapacağını belirt. | ”Cevabı bilmiyorsan, söyle: ‘Bu soruyu yanıtlamak için yeterli bilgim yok.‘” |
Ajanın ince ayarı
“Playground”da üretim parametrelerini de yapılandırabilirsin:
| Parametre | Amaç | RAG için öneri |
|---|---|---|
| Maksimum token sayısı | Cevabın maksimum uzunluğunu belirler. | Gereken ayrıntı düzeyine göre ayarla. |
| Sıcaklık (Temperature) | Modelin yaratıcılık derecesi. | Düşür (0’a yakın), böylece ajan kesinlikle verilen verilere göre çalışsın ve halüsinasyonlardan kaçınsın. |
| Top P | Kelime seçiminin olasılık eşiği. | Daha düşük değerler cevapların odağını ve tutarlılığını sağlar. |
| Arama için sorguyu iyileştir | Ajan, bilgi tabanında daha doğru arama için sorgunu yeniden formüle eder. | Arama doğruluğunu artırmak için etkinleştirmek önerilir. |
2.2. Ajanı entegre etme
Timeweb Cloud ajanını entegre etmek için birkaç hazır yol sunar.
Siteye entegrasyon (bir widget)
Bu, şirket siteleri ya da kişisel bloglar için ideal çözümdür.
Ajan, kullanıcıların yön bulmasına yardım eden ve potansiyel müşterilere ürünler hakkında danışmanlık veren bir çevrimiçi danışman rolünü üstlenebilir.
- Widget’ı yapılandırma: “Gömme sohbet” sekmesinde görünümü yapılandırabilir ve izin verilen alan adlarını belirtebilirsin.
- Kodu alma: Timeweb Cloud eklemek için hazır JS kodu sağlar.
Telegram botuyla entegrasyon
Siten yoksa, Telegram’da bir çevrimiçi danışman oluşturabilirsin. Bunun için şunlar yeterli:
- BotFather üzerinden botun için bir API anahtarı al.
- Bu anahtarı ajanın “Entegrasyonlar” bölümündeki ilgili alana yapıştır.
API kullanımı
Her ajan kendi API uç noktasını alır.
Timeweb Cloud iki tür API’yi destekler:
- OpenAI uyumlu API: Dış kütüphaneler ve UI’larla entegrasyon için uygun.
- Yerel API: Hızlı kullanım için daha basit.
API anahtarları, özel uç noktaya istekleri yetkilendirmek için gereklidir ve n8n gibi dış servisler üzerinden herhangi bir karmaşık otomasyon ayarlamanı sağlar.
Bunu biraz sonra konuşacağız.
Adım 3: Bir bilgi tabanı oluşturma ve bağlama (RAG servisi)
Bilgi tabanı, kişisel ajanının kalbidir.
Belgelerini bağlam olarak kullanarak, mühendislerin yardımı olmadan AI modelini ek olarak eğitmeni sağlar.
- Bir bilgi tabanı oluşturma: “AI ajanları” bölümüne dön ve “Bilgi tabanı” sekmesini seç. “Ekle”ye tıkla.
- İndeksleme planı: Sana bir indeksleme planı önerilecek (örn. 10 milyon token).
Önemli:
Bu tutar (örn. 450 ruble) hemen düşülür ve belgelerini vektörlere çevirmek içindir. Sonrasında bu paketten token’lar yeni dosyaları indekslemeye harcanacak.
- Veri yükleme: “Veri kaynağı” bölümünde dosyalarını yükleyebilirsin.
Bir sınırlama:
Yüklenen dosyaların toplam hacmi şimdilik 50 megabaytı geçmemeli. Çeşitli formatlar desteklenir (örn. Obsidian’dan Markdown notları).
- Sunucu seçimi: Vektörlerinin saklanacağı veritabanlı sunucuyu seç.
Performans:
Ajanın bilgi tabanına erişim hızı sunucu seçimine bağlıdır. Bireysel kullanım için minimal bir yapılandırma yeterli olabilir.
Ödeme:
Token’lardan farklı olarak, sunucu kirası günlük düşülür, bu da masraflarını esnek planlamanı sağlar.
- Başlatma ve bağlama: Siparişten sonra RAG servisi 10–15 dakikada hazır olur. AI ajanına dön, “Yönetim”e git ve oluşturulan bilgi tabanını seç.
Bilgi tabanını bağladıktan sonra, ajanı “Playground”da, cevabı yalnızca yeni belgelerinde bulunan bir soru sorarak mutlaka test et.
Bir AI ajanını kullanmanın en güçlü yollarından biri, onu otomatik iş akışlarına entegre etmektir.
Timeweb Cloud bilgi tabanını kullanarak sohbette soruları yanıtlayacak bir Telegram topluluk-yöneticisi botunu n8n ile nasıl oluşturacağımıza bakacağız.
Ön koşul:
Kendi n8n örneğin dağıtılmış olmalı (örn. bir Timeweb Cloud sunucusunda) ve AI ajanın için bir API anahtarı alınmış olmalı.
1. Telegram tetikleyicisini ayarlama
İlk adım, Telegram’da gelen mesajları dinleyecek node’u ayarlamak.
Bu node, sohbette ya da botun özel mesajlarında herhangi bir metin mesajı alındığında iş akışını başlatır.
2. HTTP node’u üzerinden AI ajanına sorgu
Timeweb Cloud AI Agent’a bir istek göndermek için HTTP Request node’unu kullanırız. Timeweb Cloud ajanı OpenAI uyumlu bir API sağlar, bu da entegrasyonu kolaylaştırır.
URL’nin sonuna mutlaka ekle (ekran görüntüsündeki gibi):
/chat/completions
Sonra mevcut modülün diğer ayarlarını yapılandırırız:
- Send Headers’ı etkinleştiririz:
Ve doldururuz
- Name:
Authorization - Value:
Bearer [ve API anahtarın]
API anahtarını bulmak için Timeweb Cloud ayarlarını açarız:
Aldığımız anahtarı n8n’de Bearer kelimesinin yanına yapıştırırız (http node’u):
- şimdi bir Header daha oluştururuz - “Add Parameter”
Content-Type
application/json
-
Şimdi AI’ya isteğin gövdesini oluşturmamız gerekiyor (yani Telegram node’undan aldığımız metin)
-
şimdi JSON alanına şu kodu yapıştırırız, içinde tam olarak ne göndereceğimizi belirtiriz - json.data.text, Telegram node’undan alınan metindir:
{
"model": "gpt-5-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "{{ $json.message.text }}"
}
],
"max_completion_tokens": 3000,
"stream": false
}
3. Cevabı işleme ve Telegram’a gönderme
AI ajanından cevabı aldıktan sonra (HTTP Request node’u) cevap metnini çıkarıp kullanıcıya geri göndermemiz gerekir.
- ve bu node’da şu verileri doldururuz:
Chat ID:
{{ $('Telegram Trigger').item.json.message.chat.id }}
Text:
{{ $json.choices[0].message.content }}
Ve hepsi bu! Botumuz çoktan çalışıyor!
n8n iş akışı şeması
-
Telegram Trigger (Bir mesaj alır)
-
HTTP Request (Mesajı Timeweb Cloud ajanına gönderir)
-
Set (Cevap metnini çıkarır)
-
Telegram (Cevabı kullanıcıya gönderir)
Bu şekilde, verilerinle eğitilmiş, 7/24 çalışan tamamen otomatik bir topluluk yöneticisi oluşturursun.
İleri bir senaryo: Open WebUI ve Docker ile kurumsal AI
Ekip çalışması ve AI ajanına VPN ve karmaşık ayarlar olmadan erişim sağlamak için Docker + Open WebUI kombinasyonu idealdir.
Open WebUI, OpenAI uyumlu API’si üzerinden Timeweb Cloud AI Agent’ına bağlanabilen, ChatGPT’ye benzer kullanışlı bir arayüz sağlar.
1. Docker ile Open WebUI’yi dağıtma
Bu yaklaşım, uzak bir sunucuya dağıtmaya gerek olmadan, ekip çalışması ya da kişisel kullanım için ChatGPT’ye benzer bir arayüz elde etmeni sağlar.
1. Ön koşullar
- Kurulu Docker Desktop: İşletim sistemin için Docker Desktop’u indirip kurmalısın.
Bu nedir?
Docker programları ayrı kutularda çalıştırır, böylece hiçbir şey çakışmaz. Ve her şey herhangi bir bilgisayarda aynı şekilde çalışır
- Timeweb Cloud AI Agent: Timeweb Cloud kontrol panelinde oluşturulmuş ve yapılandırılmış bir AI ajanın, alınmış bir API anahtarı ve API uç noktasıyla (URL) olmalı.
2. Open WebUI’yi tek komutla başlatma
Open WebUI bir Docker imajı olarak dağıtılır, bu da onu komut satırında (cmd.exe, PowerShell, Terminal) tek bir komutla başlatmanı sağlar.
- Windows’ta aramayı açarsın
- cmd.exe yazarsın
- Komut satırı açılır ve oraya Open WebUI yükleyicisini yapıştırırsın
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name openwebui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
- Bu kod ne yapar? Önce docker’ı başlatır
| Parametre | Açıklama |
|---|---|
| -d | Konteyneri arka planda başlatır (detached). |
| -p 3000:8080 | Konteyner içindeki 8080 portunu bilgisayarındaki 3000 portuna iletir. Arayüze http://localhost:3000 adresinden erişirsin. |
| —name openwebui | Konteynere kullanışlı openwebui adını verir |
| -v open-webui:/app/backend/data | Yeniden başlatmalar arasında veriyi (ayarlar, kullanıcılar, sohbet geçmişi) kaydetmek için bir Docker birimi oluşturur. |
| —restart always | Docker ya da bilgisayar yeniden başladıktan sonra konteynerin otomatik başlamasını garanti eder. |
2.2. Başlatmayı kontrol etme
Komutu çalıştırdıktan sonra konteynerin durumunu kontrol edebilirsin:
- Docker Desktop üzerinden: Ekran görüntüsünde gösterildiği gibi, openwebui adlı bir konteyner listede belirmeli. Çalıştığından emin ol (ya da durmuşsa Start düğmesine bas).
Docker uygulamasından bir ekran görüntüsü:
- Konteyneri başlatırız - Start’a basarız (ekran görüntüsüne bak)
- Ve yerel sayfayı açarız (yalnızca cihazında çalışır) -
http://localhost:3000/
İlk başlatmada Open WebUI sana bir yönetici hesabı oluşturmanı önerir.
E-postanı ve şifreni kullanarak kayıt ol
Open WebUI, OpenAI API’siyle uyumlu dış modellerin bağlanmasını destekler.
Timeweb Cloud AI Agent’ın tam da bu standardı kullanır.
-
Ayarlar’a git: Open WebUI arayüzünde Settings simgesini ya da profilini bul.
-
Bir bağlantı ekleme: Connections bölümüne git
-
Artıya tıklarız.
-
Şimdi bağlantıyı doldururuz.
- OpenAI uyumlu API’yi yapılandırma:
- Timeweb Cloud sitesinden kopyalarız
- ve Open WebUI’ye yapıştırırız
- hatırladığın gibi “Yönetim” - Genel (erişilebilirlik) altında olan API anahtarını almak kaldı
- ve onu Open WebUI’ye ekleriz
- sağ alt köşede mutlaka “Kaydet”e basarız ve hazır!
Ayarları kaydettikten sonra, kurumsal bilgi tabanınla eğitilmiş Timeweb Cloud AI Agent’ın, Open WebUI’nin ana sohbet penceresindeki model açılır listesinde seçim için kullanılabilir olur.
Bu şunları sağlar:
- Tek bir arayüz: Çalışanlar bildikleri bir sohbet arayüzünde çalışır.
- Güvenlik: VPN ayarlamaya gerek olmadan eğitilmiş AI’ya erişim.
- Kurumsal arama: AI ajanı, şirketin iç belgeleri ve talimatları üzerinde akıllı bir arama rolünü üstlenir.
Uygulama örnekleri: kişisel rutinden iş otomasyonuna
Kişisel senaryolar (Telegram botları)
Telegram entegrasyonunu kullanarak farklı görevler için birkaç asistan oluşturabilirsin:
- Bir mentor: Hedefler ve görevlerle yardım eder, kişisel notlarına ve okuduğun kitaplara dayanarak motive eder.
- Bir topluluk yöneticisi (n8n ile ayrıntılı senaryo): Projen hakkındaki bilgi tabanını kullanarak sohbetlerdeki tipik soruları otomatik yanıtlayarak zamanından tasarruf eder
Bu otomasyon, bir Timeweb Cloud sunucusunda barındırılan n8n üzerinden kolayca uygulanır.
Önceki örnekte anlatıldığı gibi benzer şekilde oluşturulur - tıkla
İş senaryoları (otomasyon ve büyüme)
- Sitede bir çevrimiçi danışman:
Ürün ve hizmetlerin hakkındaki tüm bilgiyle eğitilmiş bir AI ajanlı widget uygulamak, müşteri taleplerine anında tepki sayesinde gelir büyümesine katkı sağlar.
- Bir iç kurumsal AI (Open WebUI):
Open WebUI teknolojisini kullanarak, çalışanlara kurumsal bilgi tabanlı AI'ya erişim sağlayabilirsin.
Arayüz ChatGPT’yi andırır ama ek ağ ayarları (VPN) olmadan çalışır, iç belgeler ve talimatlar üzerinde akıllı bir arama olur.
- API üzerinden karmaşık otomasyonlar: Timeweb Cloud API anahtarını ve n8n’i kullanarak şunları ayarlayabilirsin:
- İş e-postalarına otomatik yanıtlar: Kurumsal bilgiyle eğitilmiş bir ajan, taslaklar oluşturabilir ya da hazır yanıtlar gönderebilir.
- Akıllı gönderiler: Satış olasılığını artıran, kampanyalar hakkında kişiselleştirilmiş gönderiler ayarlama.
Sonuç
Timeweb Cloud’da kişisel bir AI ajanı oluşturmak, otomasyona ve verimliliği artırmaya doğru güçlü bir adımdır.
İş, rutin ve kişisel gelişim için, programcılar ve karmaşık entegrasyonlar olmadan, hızlı ve basitçe asistanlar oluşturma olanağı elde edersin.
n8n ve Timeweb Cloud ile ayrıntılı otomasyon senaryoları dahil tüm eylemlerin adım adım açıklamasını her zaman sitemde bulursun.
Unutma:
İlk dolduruşunda, hesabındaki tutarı ikiye katlamak için ELTON promosyon kodunu kullan.
Kaynaklar
- AI ajanları hakkında TimeWeb Cloud belgeleri - Bağlantı
© 2026 Elton Labs. Tüm hakları saklıdır.