Akıllı sınıflandırma için teknoloji seçimi (Döşemealtı)

01Kullanılabilecek teknolojiler

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.

RAG

Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.

02Karşılaştırma tablosu

03Akıllı sınıflandırma planlarken bilinmesi gerekenler

• Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
• RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
• Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.

04Döşemealtı'nda akıllı sınıflandırma

PTT kayıtlarında Döşemealtı ilçesine bağlı 35 yerleşim bulunur. Bu kayıtlardan 3 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için akıllı sınıflandırma tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Döşemealtı'ndaki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Aynı ildeki Elmalı, Akseki ve Kumluca ilçeleri için de akıllı sınıflandırma talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

05Akıllı 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.

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

DNS, CDN, önbellek, SSL ve güvenlik katmanı sunan altyapı hizmeti.

07Neden "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.

08Ölçeklenebilirlik

Akıllı sınıflandırma büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• etiketleme
• güven eşiği
• insan onayı
• iş akışı
• vektör veritabanı
• prompt
• tahminleme
• RPA
• KVKK
• Antalya
• Döşemealtı