AI & LLM

AI model integration, text generation, embeddings, and autonomous agents.

18 modules

Module	Description
Otonom Ajan	Bellek ve hedef odaklı davranışa sahip kendi kendine yönetilen AI ajanı
Zincir Ajan	Birden fazla adımla sıralı AI işleme zinciri
Araç Kullanım Ajanı	Araçları/işlevleri çağırabilen AI Ajanı
Metin Gömme	AI modellerini kullanarak metinden vektör gömme oluştur
AI Çıkarım	AI kullanarak metinden yapılandırılmış veri çıkar
Yerel Ollama Sohbet	Ollama ile yerel LLM sohbeti (tamamen çevrimdışı)
AI Belleği	AI Ajanı için konuşma belleği
Varlık Belleği	Konuşmalardan varlıkları (kişiler, yerler, kavramlar) çıkar ve takip et
Redis Belleği	Redis depolama kullanarak kalıcı konuşma belleği
Vektör Belleği	İlgili bağlam alımı için vektör gömmeleri kullanan anlamsal bellek
AI Modeli	AI Ajanı için LLM model yapılandırması
AI Tool	Expose a module as a tool for AI Agent
Görsel Analiz	AI görsel modelleri kullanarak görüntüleri analiz et
Claude Sohbet	Anthropic Claude AI'a sohbet mesajı gönder ve yanıt al
Google Gemini Sohbet	Google Gemini AI'a sohbet mesajı gönder ve yanıt al
OpenAI Sohbet	OpenAI GPT modellerine sohbet mesajı gönder
DALL-E Görüntü Oluşturma	DALL-E kullanarak görüntü oluştur
AI Ajanı	Çoklu bağlantı noktalarıyla (model, bellek, araçlar) otonom AI ajanı

Modules

Otonom Ajan

agent.autonomous

Bellek ve hedef odaklı davranışa sahip kendi kendine yönetilen AI ajanı

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`goal`	string	Yes	-	Ajanın ulaşması gereken hedef
`context`	string	No	-	Ajanın ulaşması gereken hedef
`max_iterations`	number	No	`5`	Ek bağlam veya kısıtlamalar
`llm_provider`	select (`openai`, `ollama`)	No	`openai`	Maksimum akıl yürütme adımları
`model`	string	No	`gpt-4-turbo-preview`	Model adı (örn: gpt-4, llama2, mistral)
`ollama_url`	string	No	`http://localhost:11434`	Model adı (örn: gpt-4, llama2, mistral)
`temperature`	number	No	`0.7`	Ollama sunucu URL'si (sadece ollama sağlayıcı için)

Output:

Field	Type	Description
`result`	string	Yaratıcılık seviyesi (0-2)
`thoughts`	array	İşlem sonucu
`iterations`	number	İşlem sonucu
`goal_achieved`	boolean	Ajan akıl yürütme adımları

Example: Research task

yaml

goal: Research the latest trends in AI and summarize the top 3
max_iterations: 5
model: gpt-4

Example: Problem solving

yaml

goal: Find the best approach to optimize database queries
context: PostgreSQL database with 10M records
max_iterations: 10

Zincir Ajan

agent.chain

Birden fazla adımla sıralı AI işleme zinciri

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`input`	string	Yes	-	Zincir için başlangıç girdisi
`chain_steps`	array	Yes	-	Zincir için başlangıç girdisi
`llm_provider`	select (`openai`, `ollama`)	No	`openai`	İşleme adımları dizisi (her biri bir istem şablonudur)
`model`	string	No	`gpt-4-turbo-preview`	Model adı (örn: gpt-4, llama2, mistral)
`ollama_url`	string	No	`http://localhost:11434`	Model adı (örn: gpt-4, llama2, mistral)
`temperature`	number	No	`0.7`	Ollama sunucu URL'si (sadece ollama sağlayıcı için)

Output:

Field	Type	Description
`result`	string	Yaratıcılık seviyesi (0-2)
`intermediate_results`	array	İşlem sonucu
`steps_completed`	number	İşlem sonucu

Example: Content pipeline

yaml

input: AI and machine learning trends
chain_steps: ["Generate 5 blog post ideas about: {input}", "Take the first idea and write a detailed outline: {previous}", "Write an introduction paragraph based on: {previous}"]
model: gpt-4

Example: Data analysis chain

yaml

input: User behavior data shows 60% bounce rate
chain_steps: ["Analyze what might cause this issue: {input}", "Suggest 3 solutions based on: {previous}", "Create an action plan from: {previous}"]

Araç Kullanım Ajanı

agent.tool_use

Araçları/işlevleri çağırabilen AI Ajanı

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`prompt`	string	Yes	-	Ajan için hedef veya görev
`tools`	array	Yes	-	Araç tanımlarının listesi [{isim, açıklama, parametreler}]
`provider`	select (`openai`, `anthropic`)	No	`openai`	Ajan için LLM sağlayıcısı
`model`	string	No	`gpt-4o`	Kullanılacak model
`api_key`	string	No	-	API anahtarı (çevre değişkenine geri döner)
`max_iterations`	number	No	`10`	Maksimum araç çağrı turu sayısı
`system_prompt`	string	No	-	Ajanı yönlendirmek için isteğe bağlı sistem istemi

Output:

Field	Type	Description
`result`	string	Ajanın nihai yanıtı
`tool_calls`	array	Yürütme sırasında yapılan tüm araç çağrıları
`iterations`	number	Tamamlanan yineleme sayısı
`model`	string	Kullanılan model

Example: File Processing Agent

yaml

prompt: Read the config file and update the version number
tools: [{"name": "read_file", "description": "Read contents of a file", "parameters": {"type": "object", "properties": {"path": {"type": "string", "description": "File path"}}, "required": ["path"]}}, {"name": "write_file", "description": "Write contents to a file", "parameters": {"type": "object", "properties": {"path": {"type": "string", "description": "File path"}, "content": {"type": "string", "description": "File content"}}, "required": ["path", "content"]}}]
provider: openai
model: gpt-4o
max_iterations: 5

Metin Gömme

ai.embed

AI modellerini kullanarak metinden vektör gömme oluştur

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`text`	string	Yes	-	Gömme yapılacak metin
`provider`	select (`openai`, `local`)	No	`openai`	Gömme için AI sağlayıcısı
`model`	string	No	`text-embedding-3-small`	Kullanılacak gömme modeli
`api_key`	string	No	-	API anahtarı (çevre değişkenine geri döner)
`dimensions`	number	No	-	Gömme boyutları (destekleyen modeller için)

Output:

Field	Type	Description
`embeddings`	array	Vektör gömme dizisi
`model`	string	Gömme için kullanılan model
`dimensions`	number	Gömme vektöründeki boyut sayısı
`token_count`	number	İşlenen token sayısı

Example: Single Text Embedding

yaml

text: The quick brown fox jumps over the lazy dog
provider: openai
model: text-embedding-3-small

Example: Reduced Dimensions

yaml

text: Semantic search query
provider: openai
model: text-embedding-3-small
dimensions: 256

AI Çıkarım

ai.extract

AI kullanarak metinden yapılandırılmış veri çıkar

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`text`	string	Yes	-	Veri çıkarılacak metin
`schema`	object	Yes	-	Çıkarılacak alanları tanımlayan JSON şeması
`instructions`	string	No	-	Ek çıkarım talimatları
`provider`	select (`openai`, `anthropic`)	No	`openai`	Kullanılacak AI sağlayıcısı
`model`	string	No	`gpt-4o-mini`	Çıkarım için kullanılacak model
`api_key`	string	No	-	API anahtarı (çevre değişkenine geri döner)
`temperature`	number	No	`0`	Örnekleme sıcaklığı (0-2)

Output:

Field	Type	Description
`extracted`	object	Çıkarılan yapılandırılmış veri
`model`	string	Çıkarım için kullanılan model
`raw_response`	string	Ham model yanıtı

Example: Extract Contact Info

yaml

text: John Smith is a senior engineer at Acme Corp. Email: john@acme.com
schema: {"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}, "title": {"type": "string"}, "company": {"type": "string"}, "email": {"type": "string"}}}
provider: openai
model: gpt-4o-mini

Example: Extract Invoice Data

yaml

text: Invoice #1234 from Acme Corp. Total: $500.00. Due: 2024-03-01
schema: {"type": "object", "properties": {"invoice_number": {"type": "string"}, "vendor": {"type": "string"}, "total": {"type": "number"}, "due_date": {"type": "string"}}}
instructions: Extract all invoice fields. Parse amounts as numbers.

Yerel Ollama Sohbet

ai.local_ollama.chat

Ollama ile yerel LLM sohbeti (tamamen çevrimdışı)

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`prompt`	string	Yes	-	Yerel LLM'e gönderilecek mesaj
`model`	select (`llama2`, `llama2:13b`, `llama2:70b`, `mistral`, `mixtral`, `codellama`, `codellama:13b`, `phi`, `neural-chat`, `starling-lm`)	No	`llama2`	Yerel LLM'e gönderilecek mesaj
`temperature`	number	No	`0.7`	Örnekleme sıcaklığı (0-2)
`system_message`	string	No	-	Sistem rolü mesajı (isteğe bağlı)
`ollama_url`	string	No	`http://localhost:11434`	Sistem rolü mesajı (isteğe bağlı)
`max_tokens`	number	No	-	Ollama sunucu URL'si

Output:

Field	Type	Description
`response`	string	Yanıtta maksimum token (isteğe bağlı, modele bağlı)
`model`	string	İşlemden gelen yanıt
`context`	array	İşlemden gelen yanıt
`total_duration`	number	Model adı veya tanımlayıcı
`load_duration`	number	Takip istekleri için konuşma bağlamı
`prompt_eval_count`	number	Toplam işleme süresi
`eval_count`	number	Model yükleme süresi

Example: Simple local chat

yaml

prompt: Explain quantum computing in 3 sentences
model: llama2

Example: Code generation with local model

yaml

prompt: Write a Python function to calculate fibonacci numbers
model: codellama
temperature: 0.2
system_message: You are a Python programming expert. Write clean, efficient code.

Example: Local reasoning task

yaml

prompt: What are the pros and cons of microservices architecture?
model: mistral
temperature: 0.7

AI Belleği

ai.memory

AI Ajanı için konuşma belleği

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`memory_type`	select (`buffer`, `window`, `summary`)	Yes	`buffer`	Bellek depolama türü
`window_size`	number	No	`10`	Saklanacak son mesaj sayısı (pencere belleği için)
`session_id`	string	No	-	Bu konuşma oturumu için benzersiz tanımlayıcı
`initial_messages`	array	No	`[]`	Önceden yüklenmiş konuşma geçmişi

Output:

Field	Type	Description
`memory_type`	string	Önceden yüklenmiş konuşma geçmişi
`session_id`	string	Önceden yüklenmiş konuşma geçmişi
`messages`	array	Bellek türü
`config`	object	Oturum tanımlayıcı

Example: Simple Buffer Memory

yaml

memory_type: buffer

Example: Window Memory (last 5 messages)

yaml

memory_type: window
window_size: 5

Varlık Belleği

ai.memory.entity

Konuşmalardan varlıkları (kişiler, yerler, kavramlar) çıkar ve takip et

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`entity_types`	multiselect	No	`['person', 'organization', 'location']`	Types of entities to extract and track
`extraction_model`	select (`llm`, `spacy`, `regex`)	Yes	`llm`	Model for entity extraction
`session_id`	string	No	-	Unique identifier for this memory session
`track_relationships`	boolean	No	`True`	Track relationships between entities
`max_entities`	number	No	`100`	Maximum number of entities to remember

Output:

Field	Type	Description
`memory_type`	string	Hatırlanacak maksimum varlık sayısı
`session_id`	string	Hatırlanacak maksimum varlık sayısı
`entities`	object	Bellek türü (varlık)
`relationships`	array	Oturum tanımlayıcı
`config`	object	Türe göre takip edilen varlıklar

Example: People & Organizations

yaml

entity_types: ["person", "organization"]
extraction_model: llm

Example: Full Entity Tracking

yaml

entity_types: ["person", "organization", "location", "concept"]
track_relationships: true
max_entities: 200

Redis Belleği

ai.memory.redis

Redis depolama kullanarak kalıcı konuşma belleği

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`redis_url`	string	Yes	`redis://localhost:6379`	Redis connection URL
`key_prefix`	string	No	`flyto:memory:`	Prefix for all Redis keys
`session_id`	string	Yes	-	Unique identifier for this memory session
`ttl_seconds`	number	No	`86400`	Time-to-live for memory entries (0 = no expiry)
`max_messages`	number	No	`100`	Maximum messages to store per session
`load_on_start`	boolean	No	`True`	Load existing messages from Redis on initialization

Output:

Field	Type	Description
`memory_type`	string	Başlatmada mevcut mesajları Redis'ten yükle
`session_id`	string	Başlatmada mevcut mesajları Redis'ten yükle
`messages`	array	Bellek türü (redis)
`connected`	boolean	Oturum tanımlayıcı
`config`	object	Yüklenmiş mesaj geçmişi

Example: Local Redis

yaml

redis_url: redis://localhost:6379
session_id: my-session
ttl_seconds: 3600

Example: Cloud Redis with Auth

yaml

redis_url: redis://:password@redis-cloud.example.com:6379
session_id: user-session
ttl_seconds: 86400
max_messages: 500

Vektör Belleği

ai.memory.vector

İlgili bağlam alımı için vektör gömmeleri kullanan anlamsal bellek

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`embedding_model`	select (`text-embedding-3-small`, `text-embedding-3-large`, `text-embedding-ada-002`, `local`)	Yes	`text-embedding-3-small`	Model to use for generating embeddings
`top_k`	number	No	`5`	Number of most relevant memories to retrieve
`similarity_threshold`	number	No	`0.7`	Minimum similarity score (0-1) for retrieval
`session_id`	string	No	-	Unique identifier for this memory session
`include_metadata`	boolean	No	`True`	Include timestamp and other metadata with memories

Output:

Field	Type	Description
`memory_type`	string	Belleklere zaman damgası ve diğer meta verileri ekle
`session_id`	string	Belleklere zaman damgası ve diğer meta verileri ekle
`embedding_model`	string	Bellek türü (vektör)
`config`	object	Oturum tanımlayıcı

Example: Default Vector Memory

yaml

embedding_model: text-embedding-3-small
top_k: 5

Example: High Precision Memory

yaml

embedding_model: text-embedding-3-large
top_k: 10
similarity_threshold: 0.85

AI Modeli

ai.model

AI Ajanı için LLM model yapılandırması

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`provider`	select (`openai`, `anthropic`, `ollama`)	No	`openai`	AI model provider
`model`	string	No	`gpt-4o`	Specific model to use
`temperature`	number	No	`0.7`	Creativity level (0=deterministic, 1=creative)
`api_key`	string	No	-	API key (defaults to provider env var)
`base_url`	string	No	-	Custom API base URL (for Ollama or proxies)
`max_tokens`	number	No	`4096`	Yanıtta maksimum token

Output:

Field	Type	Description
`provider`	string	Yanıtta maksimum token
`model`	string	LLM sağlayıcı adı
`config`	object	LLM sağlayıcı adı

Example: OpenAI GPT-4

yaml

provider: openai
model: gpt-4o
temperature: 0.7

Example: Anthropic Claude

yaml

provider: anthropic
model: claude-3-5-sonnet-20241022
temperature: 0.5

AI Tool

ai.tool

Expose a module as a tool for AI Agent

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`module_id`	string	Yes	-	Module ID to expose as tool (e.g. http.request, data.json_parse)
`tool_description`	string	No	-	Custom description for the agent (overrides module default)

Output:

Field	Type	Description
`module_id`	string	Module ID exposed as tool

Example: HTTP Request Tool

yaml

module_id: http.request

Example: JSON Parse Tool

yaml

module_id: data.json_parse

Görsel Analiz

ai.vision.analyze

AI görsel modelleri kullanarak görüntüleri analiz et

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`image_path`	string	No	-	Görüntü dosyasının yerel yolu
`image_url`	string	No	-	Analiz edilecek görüntünün URL'si
`prompt`	string	No	`Describe this image in detail`	Görüntü hakkında analiz edilecek veya sorulacak şey
`provider`	select (`openai`, `anthropic`)	No	`openai`	Görsel analiz için AI sağlayıcısı
`model`	string	No	`gpt-4o`	Kullanılacak görsel model
`api_key`	string	No	-	API anahtarı (çevre değişkenine geri döner)
`max_tokens`	number	No	`1000`	Yanıttaki maksimum token sayısı
`detail`	select (`low`, `high`, `auto`)	No	`auto`	Görüntü detay seviyesi (düşük/yüksek/otomatik)

Output:

Field	Type	Description
`analysis`	string	Görüntünün AI analizi
`model`	string	Analiz için kullanılan model
`provider`	string	Analiz için kullanılan sağlayıcı
`tokens_used`	number	Kullanılan token sayısı

Example: Analyze Screenshot

yaml

image_path: /tmp/screenshot.png
prompt: Describe what you see in this UI screenshot
provider: openai
model: gpt-4o

Example: Analyze from URL

yaml

image_url: https://example.com/photo.jpg
prompt: What objects are in this image?
provider: anthropic
model: claude-sonnet-4-20250514

Claude Sohbet

api.anthropic.chat

Anthropic Claude AI'a sohbet mesajı gönder ve yanıt al

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`api_key`	string	No	-	Anthropic API anahtarı (varsayılan: env.ANTHROPIC_API_KEY)
`model`	string	No	`claude-3-5-sonnet-20241022`	Kullanılacak Claude modeli
`messages`	array	Yes	-	Rol ve içerik içeren mesaj nesneleri dizisi
`max_tokens`	number	No	`1024`	İşlem tarafından döndürülen içerik
`temperature`	number	No	`1.0`	Örnekleme sıcaklığı (0-1). Yüksek değerler çıktıyı daha rastgele yapar
`system`	string	No	-	Claude davranışını yönlendiren sistem istemi

Output:

Field	Type	Description
`content`	string	Claude davranışını yönlendiren sistem istemi
`model`	string	Claude yanıt metni
`stop_reason`	string	Yanıt için kullanılan model
`usage`	object	Modelin üretimi neden durdurduğu (end_turn, max_tokens, vb.)

Example: Simple question

yaml

messages: [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
max_tokens: 100

Example: Text summarization

yaml

system: You are a helpful assistant that summarizes text concisely.
messages: [{"role": "user", "content": "Summarize this article: ${article_text}"}]
max_tokens: 500

Google Gemini Sohbet

api.google_gemini.chat

Google Gemini AI'a sohbet mesajı gönder ve yanıt al

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`api_key`	string	No	-	Google AI API anahtarı (varsayılan: env.GOOGLE_AI_API_KEY)
`model`	string	No	`gemini-1.5-pro`	Kullanılacak Gemini modeli
`prompt`	string	Yes	-	Gemini'ye gönderilecek metin istemi
`temperature`	number	No	`1.0`	Rastgeleliği kontrol eder (0-2). Yüksek değerler çıktıyı daha rastgele yapar
`max_output_tokens`	number	No	`2048`	Yanıttaki maksimum token sayısı

Output:

Field	Type	Description
`text`	string	Generated text response from Gemini
`model`	string	Model used for generation
`candidates`	array	All candidate responses

Example: Simple question

yaml

prompt: Explain quantum computing in simple terms

Example: Content generation

yaml

prompt: Write a professional email about ${topic}
temperature: 0.7
max_output_tokens: 500

OpenAI Sohbet

api.openai.chat

OpenAI GPT modellerine sohbet mesajı gönder

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`prompt`	string	Yes	-	GPT'ye gönderilecek mesaj
`model`	select (`gpt-4-turbo-preview`, `gpt-4`, `gpt-3.5-turbo`)	No	`gpt-4-turbo-preview`	GPT'ye gönderilecek mesaj
`temperature`	number	No	`0.7`	Örnekleme sıcaklığı (0-2)
`max_tokens`	number	No	`1000`	Örnekleme sıcaklığı (0-2)
`system_message`	string	No	-	Yanıtta maksimum token

Output:

Field	Type	Description
`response`	string	Sistem rolü mesajı (isteğe bağlı)
`model`	string	İşlemden gelen yanıt
`usage`	object	İşlemden gelen yanıt

Example: Simple chat

yaml

prompt: Explain quantum computing in 3 sentences
model: gpt-3.5-turbo

Example: Code generation

yaml

prompt: Write a Python function to calculate fibonacci numbers
model: gpt-4
temperature: 0.2
system_message: You are a Python programming expert

DALL-E Görüntü Oluşturma

api.openai.image

DALL-E kullanarak görüntü oluştur

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`prompt`	string	Yes	-	Oluşturulacak görüntünün açıklaması
`size`	select (`256x256`, `512x512`, `1024x1024`, `1792x1024`, `1024x1792`)	No	`1024x1024`	Oluşturulacak görüntünün açıklaması
`model`	select (`dall-e-3`, `dall-e-2`)	No	`dall-e-3`	DALL-E model versiyonu
`quality`	select (`standard`, `hd`)	No	`standard`	Görüntü kalitesi (sadece DALL-E 3)
`n`	number	No	`1`	Oluşturulacak görüntü sayısı (1-10)

Output:

Field	Type	Description
`images`	array	List of generated images
`model`	string	Model name or identifier

Example: Generate artwork

yaml

prompt: A serene mountain landscape at sunset, digital art
size: 1024x1024
model: dall-e-3
quality: hd

Example: Create logo

yaml

prompt: Modern tech startup logo with blue and green colors
size: 512x512
model: dall-e-2
n: 3

AI Ajanı

llm.agent

Çoklu bağlantı noktalarıyla (model, bellek, araçlar) otonom AI ajanı

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
`prompt_source`	select (`manual`, `auto`)	No	`manual`	Görev isteminin nereden alınacağı
`task`	string	No	-	Ajanın tamamlaması gereken görev. Üst akış verisine referans için {{input}} kullanın.
`prompt_path`	string	No	`{<!-- -->{input}<!-- -->}`	Girdiden istemi çıkarmak için yol (örn: {{input.message}})
`join_strategy`	select (`first`, `newline`, `separator`, `json`)	No	`first`	Dizi girdilerinin nasıl işleneceği
`join_separator`	string	No	`

| Dizi öğelerini birleştirmek için ayraç | |max_input_size| number | No |10000| İstem için maksimum karakter (taşmayı önler) | |system_prompt| string | No |You are a helpful AI agent. Use the available tools to complete the task. Think step by step.| Ajan davranışı için talimatlar | |tools| array | No |[]| Modül kimliklerinin listesi (araç düğümlerini bağlamaya alternatif) | |context| object | No |{}| Modül kimliklerinin listesi (araç düğümlerini bağlamaya alternatif) | |max_iterations| number | No |10| Ajan için ek bağlam verisi | |provider | select (openai, anthropic, ollama) | No | openai| AI model provider | |model| string | No |gpt-4o| Specific model to use | |temperature| number | No |0.3| Creativity level (0=deterministic, 1=creative) | |api_key| string | No | - | API key (defaults to provider env var) | |base_url` | string | No | - | Custom API base URL (for Ollama or proxies) |

Output:

Field	Type	Description
`ok`	boolean	Ajan başarıyla tamamlandı mı
`result`	string	Ajan başarıyla tamamlandı mı
`steps`	array	Ajan başarıyla tamamlandı mı
`tool_calls`	number	Ajandan gelen son sonuç
`tokens_used`	number	Ajanın attığı adımların listesi

Example: Web Research Agent

yaml

task: Search for the latest news about AI and summarize the top 3 stories
tools: ["http.request", "data.json_parse"]
model: gpt-4o

Example: Data Processing Agent

yaml

task: Read the CSV file, filter rows where status is "active", and count them
tools: ["file.read", "data.csv_parse", "array.filter"]
model: gpt-4o

AI & LLM ​

Modules ​

Otonom Ajan ​

Zincir Ajan ​

Araç Kullanım Ajanı ​

Metin Gömme ​

AI Çıkarım ​

Yerel Ollama Sohbet ​

AI Belleği ​

Varlık Belleği ​

Redis Belleği ​

Vektör Belleği ​

AI Modeli ​

AI Tool ​

Görsel Analiz ​

Claude Sohbet ​

Google Gemini Sohbet ​

OpenAI Sohbet ​

DALL-E Görüntü Oluşturma ​

AI Ajanı ​

AI & LLM

Modules

Otonom Ajan

Zincir Ajan

Araç Kullanım Ajanı

Metin Gömme

AI Çıkarım

Yerel Ollama Sohbet

AI Belleği

Varlık Belleği

Redis Belleği

Vektör Belleği

AI Modeli

AI Tool

Görsel Analiz

Claude Sohbet

Google Gemini Sohbet

OpenAI Sohbet

DALL-E Görüntü Oluşturma

AI Ajanı