01Kullanılabilecek teknolojiler
Node.js
JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.
RAG
Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.
Büyük dil modelleri (LLM)
Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.
Vektör veritabanı
Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
| Vektör veritabanı | anlamsal arama | dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
03Akıllı sınıflandırma hangi ihtiyaca cevap verir?
İnsan onayı gerektiğinde
İnsan onayı, akıllı sınıflandırma projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
Ekip zamanını tekrarlayan işler aldığında
Akıllı sınıflandırma ile kopyala-yapıştır, veri girişi ve dosya işleme gibi adımlar otomatikleşir; ekip istisnalara odaklanır.
04Ankara'da akıllı sınıflandırma
PTT kayıtlarına göre Ankara genelinde 25 ilçe ve 1.434 mahalle ve köy kaydı bulunur; il, İç Anadolu Bölgesi'ndedir. Ankara büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Ankara'da PTT verisine göre 11 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde akıllı sınıflandırma için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.
Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için akıllı sınıflandırma tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.
Ankara'da bulunan bir işletmeyle çalışırken toplantılar görüntülü yapılır, her aşama test ortamında paylaşılır ve geri bildirimler ortak panoda toplanır; yerinde bulunmak gereken kurulum ve eğitim adımları ayrıca planlanır.
Aynı bölgedeki Kırıkkale, Kırşehir ve Sivas illeri için de akıllı sınıflandırma projeleri aynı düzenle yürütülür.
Ankara bölgesinden akıllı sınıflandırma için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
05Barındırma seçenekleri
- Bulut sunucu (VPS): esnek, kaynak ihtiyacına göre büyütülebilir
- Yönetilen platformlar: altyapı yönetimini sağlayıcıya bırakır
- Şirket içi sunucu: verinin kurum içinde kalması gerektiğinde
- Konteyner tabanlı yayın (Docker): her ortamda aynı kurulum
Uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynere paketleyen araç; her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlar.
06Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?
Teknoloji seçimi uzun vadeli bakım maliyetini belirler. Yaygın, belgelenmiş ve ekibin bildiği bir teknoloji; en yeni ama az bilinen bir teknolojiden çoğu zaman daha doğru bir tercihtir.
07Ölçeklenebilirlik
Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.
SSSSık sorulan sorular
Ankara'dan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Akıllı sınıflandırma sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Güven eşiği gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
Akıllı sınıflandırma için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve etiketleme gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Verilerimiz model sağlayıcıya gider mi?
Kullanılan yönteme bağlıdır. API tabanlı kullanımda veri işleme koşulları sağlayıcının sözleşmesine tabidir; verinin dışarı çıkmaması gerekiyorsa şirket içi model kurulumu değerlendirilir. Kişisel veri varsa KVKK aktarım şartları birlikte ele alınır.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Bulut mu şirket içi sunucu mu?
Esneklik ve kolay yönetim için bulut; verinin kurum içinde kalması gerektiğinde şirket içi sunucu tercih edilir. Hibrit yapı da mümkündür.
→İlgili sayfalar
Akıllı Sınıflandırma hakkında diğer konular
- Akıllı sınıflandırma bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Akıllı sınıflandırma güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Akıllı sınıflandırma entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Akıllı sınıflandırma fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
- Akıllı sınıflandırma yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
Ankara'da ilgili hizmetler
İç Anadolu Bölgesi'ndeki diğer iller
Ankara ilçelerinde akıllı sınıflandırma teknolojileri
Bu sayfada geçen kavramlar
- etiketleme
- güven eşiği
- insan onayı
- iş akışı
- vektör veritabanı
- prompt
- embedding
- OCR
- LLM
- KVKK
- Ankara