Problem Knowledge Management (PKM)

Kurumsal süreçlerde oluşan problemleri sistematik metodolojiler ve yapay zeka desteğiyle analiz eden, çözüm süreçlerini dijital hafızaya dönüştüren bir bilgi yönetim platformudur.

---

🚀 Hızlı Kurulum

Sistemi Docker üzerinden tüm bileşenleriyle (Backend, Frontend, Veritabanları) tek bir adımda ayağa kaldırabilirsiniz.

1. Yapılandırma

.env.example dosyasını .env olarak kopyalayın ve gerekli API anahtarlarınızı tanımlayın:

cp .env.example .env

2. Sistemi Başlatma

Terminal üzerinden projenin kök dizininde aşağıdaki komutu çalıştırın:

docker-compose up -d --build

Erişim Bilgileri:

• Uygulama Arayüzü: http://localhost:3000
• API (FastAPI): http://localhost:8000
• API Dökümantasyonu (Swagger): http://localhost:8000/docs

Varsayılan Yönetici Hesabı:

• E-posta: admin@pkm.local
• Şifre: Admin123!

---

📌 Proje Tanımı ve Amacı

PKM, karmaşık endüstriyel problemleri çözerken oluşan "kurumsal bilgi kaybını" engellemeyi amaçlar. Standart 8D, Ishikawa ve 5-Why gibi analiz yöntemlerini yapay zeka ile dinamik bir yapıya kavuşturur. Sistemin temel amacı, bir problemin sadece o an çözülmesi değil, çözüm sürecindeki tüm mantıksal adımların anlamsal bir veritabanına (RAG) kaydedilerek gelecekteki benzer vakalarda rehberlik etmesidir.

---

🛠️ Temel Modüller ve Fonksiyonlar

1. Kimlik Doğrulama ve Güvenlik (Authorization)

Sistem, JWT (JSON Web Token) tabanlı bir yetkilendirme mekanizması kullanır. Tüm işlemler kullanıcı rolüne göre denetlenir ve her problem kaydı, oluşturan kullanıcı ile ilişkilendirilerek izlenebilirlik sağlanır.

2. Metodolojik Problem Analizi

Problem çözme süreci, seçilen metodolojiye (8D, Ishikawa, 5-Why) göre AI tarafından yönetilir.

• Dinamik Yönlendirme: Yapay zeka, kullanıcının girdiği verilere göre bir sonraki mantıksal soruyu sorarak analizi derinleştirir.
• Döngüsel Mantık Denetimi: Kullanıcının verdiği cevapların tutarlılığı AI tarafından kontrol edilir.

3. Semantik Arama ve Bilgi Bankası (RAG)

Klasik anahtar kelime aramasının ötesinde, doğal dil işleme (NLP) yetenekleriyle anlamsal eşleşmeler yapılır.

• Anlık Benzerlik Önerileri: Yeni bir oturum başlatıldığında, veritabanındaki benzer vakalar gerçek zamanlı olarak kullanıcıya sunulur.
• Vektör Veritabanı: Qdrant entegrasyonu sayesinde teknik olarak benzer problemler milisaniyeler içinde filtrelenir.

4. Kurumsal Öğrenme Sentezi

Analiz sonunda sistem, tüm süreci sentezleyerek otomatik olarak "Alınan Dersler" (Lessons Learned) raporu oluşturur. Bu raporlar, hiyerarşik bir görünümde (Unified Record Detail) incelenebilir.

---

📸 Ekran Görüntüleri

Modül	Açıklama ve Görsel
Kullanıcı Girişi	Güvenli JWT tabanlı erişim kontrolü.
Problem Analizi	AI destekli adım adım metodoloji yönetimi ve dinamik soru akışı.
Kayıt Detayı	AI’nin problemi analiz etmesi ve geçmişteki benzer sorunları önermesi.
Bilgi Bankası	Vektör tabanlı anlamsal arama, benzerlik skorları ve gelişmiş filtreleme.

---

🏗️ Teknik Mimari

Projenin veri akışı ve bileşenler arası iletişimi aşağıda görselleştirilmiştir:

graph TD
    subgraph "Frontend Layer (Next.js)"
        UI[User Interface]
        AuthCtx[Auth Context]
        APICli[API Client]
    end

    subgraph "Backend Layer (FastAPI)"
        API[REST Endpoints]
        MthSvc[Methodology Service]
        SearchSvc[Search & RAG Service]
        AuthSvc[JWT Auth Service]
    end

    subgraph "AI & Vector Layer"
        LLM[Google Gemini 1.5 Flash]
        Emb[Text-Embedding-004]
        Qdrant[(Qdrant Vector DB)]
    end

    subgraph "Data Layer"
        Postgres[(PostgreSQL)]
        Redis[(Redis Cache)]
    end

    UI <--> APICli
    APICli <--> API
    API <--> AuthSvc
    API <--> MthSvc
    API <--> SearchSvc

    MthSvc <--> LLM
    SearchSvc <--> Emb
    SearchSvc <--> Qdrant
    
    AuthSvc <--> Postgres
    API <--> Postgres
    SearchSvc <--> Redis

Loading

Teknoloji Yığını

• Frontend: Next.js 14, TypeScript, Vanilla CSS
• Backend: FastAPI (Python), SQLAlchemy
• Yapay Zeka: Google Gemini 1.5 Flash (LLM), Text-Embedding-004
• Vektör DB: Qdrant (Hızlı anlamsal arama)
• İlişkisel DB: PostgreSQL (Kayıt yönetimi)
• Önbellek: Redis (Hızlı arama sonuçları)

---

_{Problem Knowledge Management • 2026}