01Kullanılabilecek teknolojiler
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.
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.
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| 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 |
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
| Vektör veritabanı | anlamsal arama | dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
03Akıllı sınıflandırma planlarken bilinmesi gerekenler
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
- Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
04Ayaş'ta akıllı sınıflandırma
Ayaş'ın PTT verisindeki 33 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır.
Ayaş'ta 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 ildeki Evren, Pursaklar ve Beypazarı ilçeleri için de akıllı sınıflandırma talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Ayaş bölgesinden akıllı sınıflandırma için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
05Akıllı sınıflandırma hangi ihtiyaca cevap verir?
Veri dışarı çıkmamalıysa
Açık kaynak modeller şirketin kendi sunucusunda çalıştırılabilir; donanım ihtiyacı analizde netleşir.
İnsan onayı gerektiğinde
İnsan onayı, akıllı sınıflandırma projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
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
Ayaş'ta yüz yüze görüşebilir miyiz?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.
Yapay zekâ yanlış cevap verirse ne olur?
Cevaplar şirketin kendi kaynaklarına dayandırılır ve kaynak gösterilir; emin olunmayan durumlarda konuşma insana devredilir. Kritik işlemler insan onayı olmadan yapılmaz.
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.
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.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Akıllı sınıflandırma sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Güven eşiği gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Ankara dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; İç Anadolu Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
→İlgili sayfalar
Akıllı Sınıflandırma hakkında diğer konular
- Akıllı sınıflandırma geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Akıllı sınıflandırma geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Akıllı sınıflandırma KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Akıllı sınıflandırma entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Akıllı sınıflandırma: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
Ayaş'ta ilgili hizmetler
Ankara içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- etiketleme
- güven eşiği
- insan onayı
- iş akışı
- vektör veritabanı
- prompt
- WhatsApp botu
- embedding
- RAG
- Ankara
- Ayaş