01Kullanılabilecek teknolojiler
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
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.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
Node.js
JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
03Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu planlarken bilinmesi gerekenler
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
- WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
04Akyurt'ta yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu
PTT kayıtlarında Akyurt ilçesine bağlı 26 yerleşim bulunur.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Akyurt'taki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Ankara genelinde Sincan, Kızılcahamam ve Yenimahalle gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
05Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu hangi ihtiyaca cevap verir?
Veri dışarı çıkmamalıysa
Açık kaynak modeller şirketin kendi sunucusunda çalıştırılabilir; donanım ihtiyacı analizde netleşir.
Şirket bilgisi dağınık olduğunda
Doküman ve prosedürlerden yetkiye göre cevap veren bir iç asistan kurulur.
06Barındırma 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.
07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?
Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.
08Ölçeklenebilirlik
Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.
SSSSık sorulan sorular
Akyurt'ta bulunuyorum, yerinde görüşme mümkün mü?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
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.
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.
Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve model seçimi gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu sonradan genişletilebilir mi?
Evet. GPU ihtiyacı analizi gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Sadece Ankara için mi çalışıyorsunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; İç Anadolu Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
→İlgili sayfalar
Yerel (Şirket İçi) Yapay Zekâ Kurulumu hakkında diğer konular
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
Akyurt'ta ilgili hizmetler
Ankara içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model seçimi
- GPU ihtiyacı analizi
- erişim kontrolü
- iş akışı
- sınıflandırma
- KVKK
- embedding
- RPA
- RAG
- Ankara
- Akyurt