H25Electric Fuchsia#FF007FCumaFramework
Semantik Bölütleme Matrisi: Tek Kaynaktan Çoklu Kanala İçerik Otomasyonu
Uzun bir teknik dokümanı anlam bütünlüğünü kaybetmeden mikro-içeriklere nasıl dönüştürürsünüz?
9 Haziran 2026·Havadis
Yükleniyor...
Yükleniyor...
Uzun bir teknik dokümanı anlam bütünlüğünü kaybetmeden mikro-içeriklere nasıl dönüştürürsünüz?
Dijital içerik üretiminde en sık düşülen hata, 3000 kelimelik teknik bir incelemeyi ya da kapsamlı bir sektörel raporu parçalara ayırırken statik karakter sınırlarına güvenmektir. Geleneksel metin bölücüler (character-based veya token-based splitters), metni önceden belirlenmiş sabit bir karakter limitine (örneğin her 1000 karakterde bir) ulaştığı anda acımasızca keser.
Bu yaklaşım, bir cümlenin ortasında veya kritik bir argümanın tam kalbinde teknik bir kesinti yaratır. Büyük Dil Modelleri (LLM) bu parçalanmış veriyi mikro-içeriğe (LinkedIn gönderisi, X zinciri veya bülten özeti) dönüştürmeye çalıştığında ortaya çıkan sonuç kaçınılmazdır: Bağlam kaybı, çarpıtılmış argümanlar ve en kötüsü, modelin boşlukları doldurmak için uydurduğu "halüsinasyonlar". Gerçek bir otomasyon başarısı, metni fiziksel uzunluğuna göre değil, anlamsal sınırlarına göre bölmekten geçer.
Semantik bölütleme (semantic chunking), bir metni oluşturan cümleleri anlamsal benzerliklerine göre gruplandırma ve konu bütünlüğünün değiştiği noktaları tespit ederek dinamik sınırlar belirleme sürecidir.
Süreç şu şekilde işler:
Bu yöntem sayesinde, bir bölüt 300 karakterden oluşurken bir diğeri 1500 karakter sürebilir. Önemli olan uzunluk değil, düşünce birliğidir.
Uzun bir teknik dokümanı mikro-içeriğe dönüştürmek için kullandığımız operasyonel matris dört temel adımdan oluşur:
[Girdi (Source)] ──> [Vektörleştirme (Embedding)] ──> [Bölütleme (Chunking)] ──> [Kanal Şablonu (Prompting)]
Kaynak metin temizlenir; markdown işaretlemeleri, gereksiz boşluklar ve tablo formatları standartlaştırılır.
Her bir cümle OpenAI'ın text-embedding-3-small modeli kullanılarak 1536 boyutlu bir vektör uzayına taşınır. Bu model, yüksek boyutlu anlamsal ilişkileri düşük maliyetle analiz etmek için optimize edilmiştir.
LangChain'in SemanticChunker sınıfı veya LlamaIndex'in HierarchicalNodeParser yapısı devreye sokulur. LangChain uygulamasında ardışık cümleler arasındaki kosinüs mesafesi (cosine distance) hesaplanır. Sapmaları filtrelemek ve en doğru konu geçişlerini yakalamak için 95. persentil (percentile) eşik değeri (threshold) olarak belirlenir. Bu eşiğin üzerindeki her kırılma, yeni bir bölüt oluşturur.
LlamaIndex'in hiyerarşik yapısı ise bu bölütleri ebeveyn-çocuk (parent-child) ilişkisiyle bağlar. Böylece mikro-içerik üretilirken, alt bölütün bağlı olduğu üst bağlam (parent context) LLM'e referans olarak sunulabilir ve anlam kayması önlenir.
Elde edilen akıllı bölütler, hedef platformun (LinkedIn, X, E-posta) dinamiklerine uygun tasarlanmış sistem prompt'larına beslenir. Her kanala özel şablon, bölütün özünü koruyarak formatı yeniden yapılandırır.
Elimizde yapay zeka altyapı maliyetlerini analiz eden teknik bir doküman olduğunu varsayalım. Aşağıdaki prompt şablonu ve sistem mimarisi, elde edilen anlamsal bölütü işleyerek JSON formatında çıktı üretir.
Sen bir teknik içerik dönüştürme asistanısın. Sana sağlanan anlamsal bölütü (chunk) ve üst bağlamı (parent context) analiz et. Orijinal metindeki teknik verilere ve iddialara %100 sadık kalarak, hedef kanallar için optimize edilmiş mikro-içerikler üret.
Asla dışarıdan bilgi ekleme, varsayımlarda bulunma ve halüsinasyon üretme. Çıktıyı mutlaka belirtilen JSON şemasında ver.
{