📰 Hikayesi ve Doğuşu
Hukuktan HR'a, finans sektöründen farklı niş alanlara kadar birçok profesyonel, kendi sektörlerinin gündemini takip eden özel birer haber sitesi istiyordu. Ancak genel geçer yazılımlar bu özel ihtiyaçları karşılamaktan uzaktı. Tasarımcı kökenli geliştirici KKKKhazix, bu problemi çözmek için AIHOT projesini başlattı. Amacı, herkesin kendi sektörel Know-How'ını ve bilgi kaynaklarını entegre ederek kendi yapay zeka haber istasyonunu ayağa kaldırabileceği modüler bir çerçeve sunmaktı.
⚡ Nasıl Çalışıyor & Mimari Detaylar
Sistem; RSS beslemeleri, web listeleri, JSON arayüzleri, X hesapları ve WeChat kanalları dahil altı farklı kaynaktan veri topluyor. Toplanan ham veriler önce mükerrer kontrolünden geçiyor, ardından büyük dil modelleri (LLM) aracılığıyla ön elemeden ve çift aşamalı bağımsız puanlamadan geçirilerek filtreleniyor. Farklı medya organlarının aynı olayla ilgili yazdığı haberler, vektör tabanlı kümeleme mekanizmasıyla tek bir olay çatısı altında birleştiriliyor. 48 saatlik kayar pencere mantığıyla çalışan özgün bir popülarite algoritması, bağımsız kaynak sayısını baz alarak gerçek gündemi öne çıkarıyor.
💡 Neden Radarımıza Girdi?
Weezir Radar ekibi olarak bu projeyi; karmaşık kod tabanlarına bağımlı kalmadan, tamamen promptlar ve konfigürasyon dosyaları (`industry/` dizini) üzerinden özelleştirilebilir yapısı nedeniyle seçtik. Kod değiştirmeye gerek kalmadan, sadece seçilim kriterlerini ve sistem promptlarını güncelleyerek herhangi bir dikeyde profesyonel bir içerik motoru yaratabilmek son derece yenilikçi. Ayrıca MCP (Model Context Protocol) ve llms.txt desteğiyle doğrudan yapay zeka agent'larına veri sunması, projenin vizyonunu geleceğe taşıyor.
🚀 Nasıl Denenir & Kaynaklar
AIHOT projesini kendi sunucunuzda ayağa kaldırmak için Docker ve OpenAI uyumlu herhangi bir LLM API anahtarı (DeepSeek, Qwen, Zhipu vb.) yeterlidir. Terminalinizde şu komutları çalıştırarak sistemi başlatabilirsiniz:git clone https://github.com/KKKKhazix/AIHOT.git myhotcd myhotnode scripts/init-env.ts --llm-key <API_KEY>docker compose up -d --build
Detaylı özelleştirme rehberi ve kaynak kodlar için GitHub Deposu sayfasını ziyaret edebilirsiniz.
💬 Yorumlar ve Değerlendirmeler 0
Deneyimlerinizi veya sorularınızı toplulukla paylaşın.
Yeni Yorum ve Puan Bırakın