AliağaAI — Akıllı Şehir Rehberi & RAG Asistanı
Aliağa ilçesine özel doğrulanmış verilerle çalışan; React Native mobil arayüzü ve çok aşamalı hibrit RAG (FastAPI + pgvector + FTS) mimarisini birleştiren halüsinasyonsuz akıllı şehir asistanı.
Proje Genel Bakış
Genel arama motorlarının ilçe bazlı yerel veriye (nöbetçi eczane, İZBAN saatleri, su/elektrik kesintileri, belediye duyuruları ve yerel rehber) ulaşmadaki dağınıklığını ve reklam odaklı yapısını çözmek için geliştirildi. AliağaAI; yalnızca doğrulanmış yerel veri kaynaklarına dayanan (grounded) çok aşamalı bir RAG hattı ve ajan tabanlı sorgu yönlendiricisi sayesinde uydurma bilgi üretmeden, kaynak referanslı ([S1], [S2]) doğal dil yanıtları sunar. Mobil tarafta ise Ege Altını ve Siyah tonlarında tasarlanan 'Stitch Design System' ile şehir durumu sinyallerini, interaktif haritayı ve AI sohbeti tek ekranda buluşturur.
Mimari & Çalışma Mantığı
Ön-İşleme & Ajanlı Sorgu Yönlendirici (Query Router): Gelen kullanıcı mesajı temizlenir, niyet analizi yapılır ve sorgunun türüne göre yapılandırılmış SQL tablolarına, canlı API önbelleğine (hava durumu, deprem, nöbetçi eczane) veya semantik RAG hattına yönlendirilir.
Sorgu Genişletme & Hibrit Arama: LLM tabanlı 4 farklı sorgu varyantı üretilir; e5 embedding vektörleriyle pgvector HNSW kosinüs benzerliği araması ve PostgreSQL Türkçe Full-Text Search (FTS) paralel çalıştırılır.
Reciprocal Rank Fusion (RRF) & Reranking: Vektörel ve kelime tabanlı sonuçlar RRF algoritmasıyla birleştirilir, dinamik benzerlik eşiğiyle elenir ve en alakalı bilgi parçaları yeniden sıralanır.
Kaynak Doğrulamalı Yanıt & İzole Botlar: Groq Llama 3.3 modeli yalnızca doğrulanmış bağlam üzerinden yanıt üretir; arka planda çalışan 9 izole APScheduler botu ise belediye, ulaşım ve kesinti verilerini birbirini etkilemeden periyodik günceller.
Temel Özellikler
Kullanılan Teknolojiler
Projenin tüm kaynak kodlarını, Docker kurulumunu, sistem mimarisi şemalarını ve API dokümantasyonunu GitHub deposunda inceleyebilirsiniz.
GitHub'da Aç