{"id":38567,"date":"2026-02-03T03:30:42","date_gmt":"2026-02-03T00:30:42","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/"},"modified":"2026-02-03T03:30:42","modified_gmt":"2026-02-03T00:30:42","slug":"172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/","title":{"rendered":"172.000’den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim?"},"content":{"rendered":"

172.000’den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim?<\/h2>\n

Bu makale, h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen yapay zeka ekosisteminde 172.000’den fazla AI ajan\u0131 yetene\u011fini ke\u015ffetme ve indeksleme s\u00fcrecindeki deneyimlerimi payla\u015f\u0131yor. AI ajanlar\u0131n\u0131n yeteneklerini etkin bir \u015fekilde kataloglamak, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n do\u011fru ara\u00e7lara ula\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak ve bu alandaki bilgi ke\u015ffini kolayla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in geli\u015ftirilen \u00e7oklu stratejili yakla\u015f\u0131m\u0131 detayland\u0131raca\u011f\u0131z. Amac\u0131m\u0131z, da\u011f\u0131n\u0131k haldeki AI yeteneklerini merkezi, aranabilir ve anlaml\u0131 bir hale getirmektir.<\/p>\n

Problemi Anlamak: AI Yeteneklerinin Karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131<\/h2>\n

Yapay zeka teknolojileri her ge\u00e7en g\u00fcn geli\u015firken, ortaya \u00e7\u0131kan yeni AI ajanlar\u0131 ve bunlar\u0131n sundu\u011fu yetenekler de katlanarak art\u0131yor. Bu durum, hem geli\u015ftiriciler hem de son kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir f\u0131rsat sunarken, ayn\u0131 zamanda ciddi bir bilgi ke\u015ffi problemine yol a\u00e7\u0131yor.<\/p>\n

AI Yetene\u011fi Nedir ve Neden \u0130ndekslenmeli?<\/h3>\n

Bir AI yetene\u011fi, bir yapay zeka ajan\u0131n\u0131n belirli bir g\u00f6revi yerine getirme kapasitesidir. \u00d6rne\u011fin, “g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma”, “metin \u00f6zetleme”, “kod \u00fcretimi”, “duygu analizi” gibi i\u015flevler birer yetenektir. Bu yeteneklerin indekslenmesi, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n ihtiya\u00e7 duyduklar\u0131 spesifik i\u015flevselli\u011fe sahip AI ajanlar\u0131n\u0131 kolayca bulmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar. Geli\u015ftiriciler i\u00e7in ise, mevcut \u00e7\u00f6z\u00fcmleri ke\u015ffetmek ve yeni f\u0131rsat alanlar\u0131n\u0131 belirlemek a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n

Mevcut Durum ve Zorluklar<\/h3>\n

AI yetenekleri genellikle farkl\u0131 platformlarda, \u00e7e\u015fitli formatlarda ve da\u011f\u0131n\u0131k bir \u015fekilde bulunur. Bir yetene\u011fin birden fazla ajanda benzer isimlerle yer almas\u0131 veya ayn\u0131 yetene\u011fin farkl\u0131 terimlerle ifade edilmesi yayg\u0131nd\u0131r. Bu durum, bilgi kirlili\u011fine ve tekrarl\u0131l\u0131\u011fa yol a\u00e7ar. Ayr\u0131ca, AI alan\u0131ndaki h\u0131zl\u0131 de\u011fi\u015fim, indekslenen bilgilerin g\u00fcncelli\u011fini korumay\u0131 zorla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n

\u00d6l\u00e7eklenebilirlik ve G\u00fcncellik \u0130htiyac\u0131<\/h3>\n

On binlerce, hatta y\u00fcz binlerce AI yetene\u011fini manuel olarak takip etmek ve kataloglamak imkans\u0131zd\u0131r. Bu nedenle, otomatik ke\u015fif, indeksleme ve g\u00fcncelleme mekanizmalar\u0131na sahip, \u00f6l\u00e7eklenebilir bir sisteme ihtiya\u00e7 duyulmaktad\u0131r. Sistem, yeni yetenekleri s\u00fcrekli olarak ke\u015ffetmeli, mevcut olanlar\u0131 g\u00fcncellemeli ve eskimi\u015f bilgileri ay\u0131klamal\u0131d\u0131r.<\/p>\n

\u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif Yakla\u015f\u0131m\u0131<\/h2>\n

Bu b\u00fcy\u00fck veri setini ba\u015far\u0131yla indekslemek i\u00e7in tek bir y\u00f6ntem yerine, birden fazla ke\u015fif stratejisini bir araya getiren hibrit bir yakla\u015f\u0131m benimsedik. Bu stratejiler, veri toplama, anlama ve zenginle\u015ftirme a\u015famalar\u0131n\u0131 kapsar.<\/p>\n

Web Kaz\u0131ma ve API Entegrasyonlar\u0131<\/h3>\n

AI yeteneklerinin birincil kayna\u011f\u0131, \u00e7e\u015fitli AI platformlar\u0131, a\u00e7\u0131k kaynak depolar\u0131 (GitHub, Hugging Face) ve teknoloji bloglar\u0131d\u0131r. Bu kaynaklardan veri toplamak i\u00e7in web kaz\u0131ma (web scraping) teknikleri ve resmi API entegrasyonlar\u0131 kullan\u0131ld\u0131. Python tabanl\u0131 Scrapy ve BeautifulSoup gibi k\u00fct\u00fcphaneler, yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ve yar\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriyi \u00e7ekmek i\u00e7in temel ara\u00e7lar\u0131m\u0131z oldu. Resmi API’ler ise daha g\u00fcvenilir ve d\u00fczenli veri ak\u0131\u015f\u0131 sa\u011flad\u0131.<\/p>\n

# \u00d6rnek: Basit bir web kaz\u0131ma senaryosu (yaln\u0131zca konsept i\u00e7in)\nimport requests\nfrom bs4 import BeautifulSoup\n\ndef fetch_agent_skills(url):\n    try:\n        response = requests.get(url, timeout=10)\n        response.raise_for_status() # HTTP hatalar\u0131n\u0131 yakala\n        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')\n        skills = []\n        # \u00d6rnek olarak belirli bir CSS se\u00e7ici ile yetenekleri \u00e7ekme\n        for skill_item in soup.select('.skill-card h3'):\n            skill_name = skill_item.get_text(strip=True)\n            skills.append(skill_name)\n        return skills\n    except requests.exceptions.RequestException as e:\n        print(f\"URL'den veri \u00e7ekerken hata olu\u015ftu {url}: {e}\")\n        return []\n\n# \u00d6rnek kullan\u0131m\n# agent_skills = fetch_agent_skills(\"https:\/\/example.com\/ai-agents\")\n# print(agent_skills)\n<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme (NLP) ile Anlam \u00c7\u0131karma<\/h3>\n
Toplanan ham metin verileri (ajan a\u00e7\u0131klamalar\u0131, dok\u00fcmantasyonlar, kullan\u0131m \u00f6rnekleri) genellikle yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015ft\u0131r. Bu verilerden anlaml\u0131 yetenekleri, kullan\u0131m alanlar\u0131n\u0131, giri\u015f\/\u00e7\u0131k\u0131\u015f parametrelerini ve di\u011fer \u00f6nemli \u00f6zellikleri \u00e7\u0131karmak i\u00e7in Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme (NLP) tekniklerinden faydaland\u0131k. Varl\u0131k tan\u0131ma (Named Entity Recognition - NER), anahtar kelime \u00e7\u0131karma (keyword extraction) ve metin s\u0131n\u0131fland\u0131rma algoritmalar\u0131, bu s\u00fcre\u00e7te kritik rol oynad\u0131. \u00d6zellikle, \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f dil modelleri (\u00f6rne\u011fin, BERT tabanl\u0131 modeller) metinlerin semantik i\u00e7eri\u011fini anlamam\u0131za yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/p>\n
Kullan\u0131c\u0131 Katk\u0131lar\u0131 ve Geri Bildirim Mekanizmalar\u0131<\/h3>\n
Sistemin kapsam\u0131n\u0131 ve do\u011frulu\u011funu art\u0131rmak i\u00e7in topluluktan gelen katk\u0131lar\u0131 da de\u011ferlendirdik. Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n yeni AI yeteneklerini sisteme eklemesine, mevcut yeteneklerin a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 d\u00fczeltmesine veya eksik bilgileri tamamlamas\u0131na olanak tan\u0131yan bir geri bildirim mekanizmas\u0131 geli\u015ftirdik. Bu, \u00f6zellikle ni\u015f veya yeni ortaya \u00e7\u0131kan yeteneklerin ke\u015ffedilmesi ve veri kalitesinin s\u00fcrekli iyile\u015ftirilmesi a\u00e7\u0131s\u0131ndan de\u011ferli bir strateji oldu.<\/p>\n
Veri Modeli ve \u0130ndeksleme Altyap\u0131s\u0131<\/h2>\n
Toplanan ve i\u015flenen 172.000'den fazla yetene\u011fi etkin bir \u015fekilde depolamak, aramak ve y\u00f6netmek i\u00e7in sa\u011flam bir veri modeli ve \u00f6l\u00e7eklenebilir bir indeksleme altyap\u0131s\u0131 \u015fartt\u0131.<\/p>\n
Esnek Veri \u015eemas\u0131 Tasar\u0131m\u0131<\/h3>\n
AI yetenekleri \u00e7ok \u00e7e\u015fitli \u00f6zelliklere sahip olabilece\u011finden, esnek bir veri \u015femas\u0131 tasarlad\u0131k. Bu \u015fema, her bir yetene\u011fin temel \u00f6zelliklerini (ad\u0131, a\u00e7\u0131klamas\u0131, kategorileri, etiketleri, kaynak URL'si, geli\u015ftirici bilgileri) ve iste\u011fe ba\u011fl\u0131 ek niteliklerini (API endpoint'i, giri\u015f\/\u00e7\u0131k\u0131\u015f parametreleri, \u00f6rnek kullan\u0131m) i\u00e7erecek \u015fekilde tasarland\u0131. JSON tabanl\u0131 dok\u00fcman modelleri, bu esnekli\u011fi sa\u011flamada olduk\u00e7a etkili oldu.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Alan Ad\u0131<\/th>\nVeri Tipi<\/th>\nA\u00e7\u0131klama<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
skill_id<\/code><\/td>\nString<\/td>\nBenzersiz yetenek kimli\u011fi (UUID veya hash)<\/td>\n<\/tr>\n
name<\/code><\/td>\nString<\/td>\nYetenek ad\u0131 (\u00f6rn. \"G\u00f6r\u00fcnt\u00fc Tan\u0131ma\")<\/td>\n<\/tr>\n
description<\/code><\/td>\nText<\/td>\nYetenek hakk\u0131nda detayl\u0131 a\u00e7\u0131klama<\/td>\n<\/tr>\n
categories<\/code><\/td>\nArray of Strings<\/td>\n\u0130lgili kategoriler (\u00f6rn. \"G\u00f6rsel AI\", \"NLP\")<\/td>\n<\/tr>\n
tags<\/code><\/td>\nArray of Strings<\/td>\nAnahtar kelimeler ve etiketler<\/td>\n<\/tr>\n
source_url<\/code><\/td>\nString<\/td>\nYetenek kayna\u011f\u0131n\u0131n URL'si<\/td>\n<\/tr>\n
developer<\/code><\/td>\nString<\/td>\nYetenek sa\u011flay\u0131c\u0131s\u0131\/geli\u015ftiricisi<\/td>\n<\/tr>\n
input_params<\/code><\/td>\nJSON Object<\/td>\nGiri\u015f parametreleri (iste\u011fe ba\u011fl\u0131)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
\u00d6l\u00e7eklenebilir \u0130ndeksleme \u00c7\u00f6z\u00fcmleri (Elasticsearch\/Solr)<\/h3>\n
Y\u00fcksek performansl\u0131 tam metin arama, filtreleme ve analiz yetenekleri i\u00e7in Elasticsearch'\u00fc tercih ettik. Elasticsearch'\u00fcn da\u011f\u0131t\u0131k mimarisi, b\u00fcy\u00fck veri setlerini yatay olarak \u00f6l\u00e7eklendirmemize ve milisaniyeler i\u00e7inde karma\u015f\u0131k sorgular\u0131 yan\u0131tlamam\u0131za olanak tan\u0131d\u0131. Her bir AI yetene\u011fi, Elasticsearch'te bir dok\u00fcman olarak indekslendi ve \u00e7e\u015fitli alanlar \u00fczerinde h\u0131zl\u0131 arama yap\u0131labilmesi i\u00e7in uygun analiz\u00f6rler ve mapping'ler kullan\u0131ld\u0131.<\/p>\n
Veri B\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc ve Tekrarl\u0131l\u0131k Y\u00f6netimi<\/h3>\n
Farkl\u0131 kaynaklardan toplanan verilerde tekrarl\u0131l\u0131k ka\u00e7\u0131n\u0131lmazd\u0131r. Benzer yetenekleri birle\u015ftirmek ve veri b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli stratejiler uygulad\u0131k:<\/p>\n
    \n
  • Benzersiz Kimliklendirme:<\/strong> Her yetenek i\u00e7in bir UUID olu\u015fturuldu veya yetenek ad\u0131 ve kaynak URL'sinin hash'i kullan\u0131larak benzersiz bir kimlik sa\u011fland\u0131.<\/li>\n
  • Semantik Benzerlik:<\/strong> NLP teknikleri kullan\u0131larak metin a\u00e7\u0131klamalar\u0131 aras\u0131ndaki semantik benzerlikler hesapland\u0131 ve y\u00fcksek benzerli\u011fe sahip yetenekler birle\u015ftirildi veya etiketlendi.<\/li>\n
  • Periyodik Denetim:<\/strong> Otomatik sistemlerin yan\u0131 s\u0131ra, veri kalitesini ve tekrarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 kontrol etmek i\u00e7in periyodik manuel denetimler yap\u0131ld\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n
    Geli\u015fmi\u015f Arama ve E\u015fle\u015ftirme Algoritmlar\u0131<\/h2>\n
    \u0130ndekslenen 172.000'den fazla yetenek aras\u0131nda kullan\u0131c\u0131lar\u0131n arad\u0131klar\u0131n\u0131 h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru bir \u015fekilde bulabilmeleri i\u00e7in geli\u015fmi\u015f arama ve e\u015fle\u015ftirme algoritmalar\u0131na ihtiya\u00e7 duyuldu.<\/p>\n
    Semantik Arama ve Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131<\/h3>\n
    Anahtar kelime tabanl\u0131 arama, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n tam olarak ne arad\u0131\u011f\u0131n\u0131 bilmedi\u011fi veya farkl\u0131 terimler kulland\u0131\u011f\u0131 durumlarda yetersiz kalabilir. Bu sorunu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in semantik arama yetenekleri entegre ettik. Kullan\u0131c\u0131 sorgular\u0131n\u0131 ve AI yeteneklerinin a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 vekt\u00f6r uzay\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcren (embedding) \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f dil modelleri kulland\u0131k. Bu vekt\u00f6rler daha sonra Faiss veya Pinecone gibi vekt\u00f6r veritabanlar\u0131nda depolanarak, anlamsal olarak en yak\u0131n yeteneklerin h\u0131zl\u0131ca bulunmas\u0131 sa\u011fland\u0131.<\/p>\n
    Fuzzy E\u015fle\u015ftirme ve Hata Tolerans\u0131<\/h3>\n
    Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n arama sorgular\u0131ndaki yaz\u0131m hatalar\u0131n\u0131 veya varyasyonlar\u0131n\u0131 tolere edebilmek i\u00e7in fuzzy e\u015fle\u015ftirme algoritmalar\u0131n\u0131 devreye soktuk. Levenshtein mesafesi, Jaccard benzerli\u011fi ve n-gram tabanl\u0131 yakla\u015f\u0131mlar, k\u0131smi e\u015fle\u015fmelerde bile ilgili sonu\u00e7lar\u0131 d\u00f6nd\u00fcrmemize yard\u0131mc\u0131 oldu. Bu, kullan\u0131c\u0131 deneyimini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde iyile\u015ftirdi.<\/p>\n
    Ki\u015fiselle\u015ftirme ve S\u0131ralama Mekanizmalar\u0131<\/h3>\n
    Arama sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n alaka d\u00fczeyini art\u0131rmak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli s\u0131ralama mekanizmalar\u0131 uyguland\u0131. Bunlar aras\u0131nda yetene\u011fin pop\u00fclerli\u011fi, g\u00fcncelli\u011fi, kullan\u0131c\u0131 geri bildirimleri ve hatta kullan\u0131c\u0131n\u0131n ge\u00e7mi\u015f arama davran\u0131\u015flar\u0131na dayal\u0131 ki\u015fiselle\u015ftirme yer al\u0131yordu. Makine \u00f6\u011frenimi tabanl\u0131 s\u0131ralama modelleri (learning-to-rank), bu farkl\u0131 fakt\u00f6rleri birle\u015ftirerek en alakal\u0131 sonu\u00e7lar\u0131 en \u00fcstte g\u00f6stermeyi hedefledi.<\/p>\n
    Kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan Zorluklar ve \u00c7\u00f6z\u00fcmler<\/h2>\n
    B\u00f6ylesine b\u00fcy\u00fck ve dinamik bir veri setini indeksleme projesi, tahmin edilebilir oldu\u011fu \u00fczere \u00e7e\u015fitli zorluklar\u0131 beraberinde getirdi.<\/p>\n
    Veri Kalitesi ve Tutars\u0131zl\u0131klar<\/h3>\n
    Farkl\u0131 kaynaklardan gelen verilerin tutars\u0131z formatlar\u0131, eksik bilgiler veya yanl\u0131\u015f etiketlemeler yayg\u0131n sorunlard\u0131. Bu sorunlar\u0131 a\u015fmak i\u00e7in:<\/p>\n
      \n
    • Veri Temizleme Boru Hatlar\u0131:<\/strong> Toplanan verileri standart bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcren ve eksik alanlar\u0131 doldurmaya \u00e7al\u0131\u015fan otomatik veri temizleme boru hatlar\u0131 geli\u015ftirildi.<\/li>\n
    • Manuel Denetim ve Kurallar:<\/strong> Kritik alanlar i\u00e7in manuel denetimler ve veri giri\u015fi i\u00e7in kat\u0131 kurallar belirlendi.<\/li>\n
    • Anomali Tespiti:<\/strong> Makine \u00f6\u011frenimi tabanl\u0131 anomali tespit algoritmalar\u0131, veri setindeki tutars\u0131zl\u0131klar\u0131 ve hatalar\u0131 otomatik olarak i\u015faretlemek i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n
      S\u00fcrekli G\u00fcncelleme ve Bak\u0131m Y\u00fck\u00fc<\/h3>\n
      AI yeteneklerinin s\u00fcrekli evrimi, indeksin g\u00fcncel kalmas\u0131n\u0131 zorla\u015ft\u0131r\u0131yordu. Bu y\u00fck\u00fc hafifletmek i\u00e7in:<\/p>\n
        \n
      • Otomatik Ke\u015fif Ajanlar\u0131:<\/strong> Belirli aral\u0131klarla yeni kaynaklar\u0131 tarayan ve g\u00fcncellemeleri kontrol eden otomatik ke\u015fif ajanlar\u0131 devreye al\u0131nd\u0131.<\/li>\n
      • Webhook Entegrasyonlar\u0131:<\/strong> Baz\u0131 platformlarla do\u011frudan webhook entegrasyonlar\u0131 kurularak, bir yetenekte de\u011fi\u015fiklik oldu\u011funda an\u0131nda bildirim al\u0131nmas\u0131 sa\u011fland\u0131.<\/li>\n
      • Eskimi\u015f Veri Y\u00f6netimi:<\/strong> Belirli bir s\u00fcre g\u00fcncellenmeyen veya art\u0131k aktif olmayan yetenekleri otomatik olarak i\u015faretleyen ve ar\u015fivleyen mekanizmalar geli\u015ftirildi.<\/li>\n<\/ul>\n
        Performans ve Maliyet Dengesi<\/h3>\n
        B\u00fcy\u00fck veri setleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, indeksleme ve arama performans\u0131n\u0131 y\u00fcksek tutarken altyap\u0131 maliyetlerini optimize etmek \u00f6nemli bir denge gerektiriyordu.<\/p>\n
          \n
        • Kaynak Optimizasyonu:<\/strong> Elasticsearch k\u00fcmeleri ve vekt\u00f6r veritaban\u0131 \u00f6rnekleri i\u00e7in do\u011fru boyutland\u0131rma ve kaynak optimizasyonu yap\u0131ld\u0131.<\/li>\n
        • Bulut Tabanl\u0131 Hizmetler:<\/strong> AWS veya GCP gibi bulut sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n \u00f6l\u00e7eklenebilir hizmetleri kullan\u0131larak, ihtiya\u00e7 duyuldu\u011funda kaynaklar\u0131n dinamik olarak art\u0131r\u0131lmas\u0131 veya azalt\u0131lmas\u0131 sa\u011fland\u0131.<\/li>\n
        • \u00d6nbellekleme Stratejileri:<\/strong> S\u0131k kullan\u0131lan sorgular\u0131n sonu\u00e7lar\u0131 \u00f6nbelle\u011fe al\u0131narak, veritaban\u0131 y\u00fck\u00fc azalt\u0131ld\u0131 ve arama performans\u0131 art\u0131r\u0131ld\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n
          Sonu\u00e7 ve Gelecek Perspektifleri<\/h2>\n
          172.000'den fazla AI ajan\u0131 yetene\u011fini \u00e7oklu stratejili ke\u015fif y\u00f6ntemleriyle indeksleme projesi, yapay zeka ekosistemindeki bilgi ke\u015ffi sorununa kapsaml\u0131 bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunmu\u015ftur. Bu proje sayesinde, kullan\u0131c\u0131lar ve geli\u015ftiriciler, ihtiya\u00e7 duyduklar\u0131 AI yeteneklerine daha h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru bir \u015fekilde ula\u015fabilmekte, bu da inovasyonu ve verimlili\u011fi art\u0131rmaktad\u0131r. Elde edilen bu b\u00fcy\u00fck indeks, AI alan\u0131ndaki trendleri analiz etmek ve gelecekteki geli\u015fmeleri tahmin etmek i\u00e7in de de\u011ferli bir kaynak haline gelmi\u015ftir.<\/p>\n
          Gelecekte, sistemin yeteneklerini daha da geni\u015fletmeyi planl\u0131yoruz. Bunlar aras\u0131nda daha derinlemesine NLP modelleri kullanarak yeteneklerin daha ince detaylar\u0131n\u0131 \u00e7\u0131karmak, otomatik yetenek sentezi (yani, mevcut yetenekleri birle\u015ftirerek yeni potansiyel yetenekler \u00f6nermek) ve indekslenen verilerin daha zengin g\u00f6rselle\u015ftirmelerini sunmak yer al\u0131yor. Ayr\u0131ca, AI yeteneklerinin performans metriklerini ve kullan\u0131m istatistiklerini de indeksleyerek, kullan\u0131c\u0131lara daha bilin\u00e7li se\u00e7imler yapma imkan\u0131 sunmay\u0131 hedefliyoruz.<\/p>\n
          S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h2>\n
          Neden bu kadar \u00e7ok AI yetene\u011fini indeksleme ihtiyac\u0131 duydunuz?<\/h3>\n
          AI ekosistemi, inan\u0131lmaz bir h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyor ve binlerce yeni AI ajan\u0131 ve yetene\u011fi ortaya \u00e7\u0131k\u0131yor. Bu bilgi da\u011f\u0131n\u0131kl\u0131\u011f\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n ve geli\u015ftiricilerin do\u011fru ara\u00e7lara kolayca eri\u015fmesini engelliyordu. Amac\u0131m\u0131z, bu da\u011f\u0131n\u0131k bilgiyi merkezi, aranabilir ve anlaml\u0131 bir hale getirerek bilgi ke\u015ffini kolayla\u015ft\u0131rmakt\u0131.<\/p>\n
          \u0130ndeksleme s\u00fcreci ne kadar s\u00fcrd\u00fc?<\/h3>\n
          \u0130lk prototip ve temel indeksleme altyap\u0131s\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesi birka\u00e7 hafta s\u00fcrd\u00fc. Ancak, AI yetenekleri s\u00fcrekli olarak de\u011fi\u015fti\u011fi ve yenileri eklendi\u011fi i\u00e7in, ke\u015fif ve indeksleme s\u00fcreci dinamik ve devaml\u0131d\u0131r. Sistem, otomatik ke\u015fif ajanlar\u0131 ve periyodik g\u00fcncellemelerle s\u00fcrekli olarak \u00e7al\u0131\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
          Hangi temel teknolojileri kulland\u0131n\u0131z?<\/h3>\n
          Veri toplama ve i\u015fleme i\u00e7in Python (Scrapy, BeautifulSoup, NLTK, spaCy gibi k\u00fct\u00fcphaneler) kulland\u0131k. \u0130ndeksleme ve arama altyap\u0131s\u0131 olarak Elasticsearch'\u00fc tercih ettik. Semantik arama i\u00e7in vekt\u00f6r veritabanlar\u0131 (\u00f6rn. Faiss) ve \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f dil modelleri (\u00f6rn. BERT) kulland\u0131k. Altyap\u0131 \u00f6l\u00e7eklenebilirli\u011fi i\u00e7in bulut tabanl\u0131 hizmetlerden (\u00f6rn. AWS veya GCP) faydaland\u0131k.<\/p>\n
          Veri g\u00fcvenli\u011fi ve gizlili\u011fi nas\u0131l sa\u011fland\u0131?<\/h3>\n
          Projemizde yaln\u0131zca halka a\u00e7\u0131k ve lisansl\u0131 verilere odakland\u0131k. Hassas veya ki\u015fisel veri toplamad\u0131k. T\u00fcm veri toplama ve depolama s\u00fcre\u00e7lerinde end\u00fcstri standard\u0131 g\u00fcvenlik protokolleri uyguland\u0131. API entegrasyonlar\u0131 g\u00fcvenli kimlik do\u011frulama y\u00f6ntemleriyle yap\u0131ld\u0131 ve veri depolama ortamlar\u0131 s\u0131k\u0131 eri\u015fim kontrolleriyle korundu.<\/p>\n
          \u0130ndekslenen yetenekler nas\u0131l g\u00fcncel tutuluyor?<\/h3>\n
          S\u00fcrekli g\u00fcncelli\u011fi sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7ok katmanl\u0131 bir yakla\u015f\u0131m benimsedik: otomatik web kaz\u0131ma ajanlar\u0131 belirli aral\u0131klarla kaynaklar\u0131 tarar; baz\u0131 platformlarla do\u011frudan API veya webhook entegrasyonlar\u0131 anl\u0131k g\u00fcncellemeleri sa\u011flar; ve topluluktan gelen geri bildirimler de veri do\u011frulu\u011funa katk\u0131da bulunur. Ayr\u0131ca, belirli bir s\u00fcre g\u00fcncellenmeyen yetenekler otomatik olarak kontrol edilir veya ar\u015fivlenir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Bu makale, h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen yapay zeka ekosisteminde 172.000’den fazla AI ajan\u0131 yetene\u011fini ke\u015ffetme ve indeksleme s\u00fcrecindeki deneyimlerimi payla\u015f\u0131yor….","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-38567","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n172.000'den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"172.000'den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Bu makale, h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen yapay zeka ekosisteminde 172.000'den fazla AI ajan\u0131 yetene\u011fini ke\u015ffetme ve indeksleme s\u00fcrecindeki deneyimlerimi payla\u015f\u0131yor....\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-02-03T00:30:42+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"12 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"172.000’den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim?\",\"datePublished\":\"2026-02-03T00:30:42+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/\"},\"wordCount\":2213,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/\",\"name\":\"172.000'den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-02-03T00:30:42+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"172.000’den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"172.000'den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"172.000'den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim?","og_description":"Bu makale, h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen yapay zeka ekosisteminde 172.000'den fazla AI ajan\u0131 yetene\u011fini ke\u015ffetme ve indeksleme s\u00fcrecindeki deneyimlerimi payla\u015f\u0131yor....","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-02-03T00:30:42+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"12 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"172.000’den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim?","datePublished":"2026-02-03T00:30:42+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/"},"wordCount":2213,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/","name":"172.000'den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-02-03T00:30:42+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/172-000den-fazla-yapay-zeka-ajani-yetenegini-coklu-stratejili-kesif-ile-nasil-indeksledim\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"172.000’den Fazla Yapay Zeka Ajan\u0131 Yetene\u011fini \u00c7oklu Stratejili Ke\u015fif ile Nas\u0131l \u0130ndeksledim?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38567","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=38567"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38567\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=38567"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=38567"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=38567"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}