Sason, Batman: Akıllı Sınıflandırma Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

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.

Node.js

JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.

OCR

Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
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
Node.js	eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir	yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir
OCR	belgelerden veri çıkarma	Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir

03Akıllı sınıflandırma planlarken bilinmesi gerekenler

WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.

04Sason'da akıllı sınıflandırma

Sason'un PTT verisindeki 177 yerleşim kaydı 3 farklı posta koduna dağılır.

Sason'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 ildeki Gercüş, Beşiri ve Batman Merkez ilçeleri için de akıllı sınıflandırma talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; akıllı sınıflandırma için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

05Akıllı sınıflandırma hangi ihtiyaca cevap verir?

Belgelerden veri elle aktarıldığında

Fatura, form ve belgelerdeki alanlar okunur; kullanıcı doğrulama ekranında onaylayıp aktarır.

Veri dışarı çıkmamalıysa

Açık kaynak modeller şirketin kendi sunucusunda çalıştırılabilir; donanım ihtiyacı analizde netleşir.

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

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.

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.

Sason'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.

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.

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.

Açık kaynak teknoloji güvenli mi?

Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.

→İlgili sayfalar

Akıllı Sınıflandırma hakkında diğer konular

Sason'da ilgili hizmetler

Batman içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

etiketleme
güven eşiği
insan onayı
iş akışı
vektör veritabanı
prompt
LLM
sınıflandırma
Batman
Sason

Akıllı sınıflandırma için teknoloji seçimi (Sason)