01Kullanılabilecek teknolojiler
Büyük dil modelleri (LLM)
Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
Vektör veritabanı
Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
RAG
Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
| Vektör veritabanı | anlamsal arama | dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
03Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu planlarken bilinmesi gerekenler
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
- Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
04Bolu'da yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu
Bolu, Karadeniz Bölgesi'nde yer alan, plaka kodu 14 olan bir ildir; PTT verisine göre 9 ilçe ve 1.598 mahalle ve köy kaydından oluşur. Bolu'da PTT verisine göre 2 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Bolu'daki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Aynı bölgedeki Çorum, Zonguldak ve Düzce illeri için de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu projeleri aynı düzenle yürütülür.
Bolu bölgesinden yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
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?
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
Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.
SSSSık sorulan sorular
Bolu'da yüz yüze görüşebilir miyiz?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
Bolu dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Karadeniz Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
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.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
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.
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.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
→İlgili sayfalar
Yerel (Şirket İçi) Yapay Zekâ Kurulumu hakkında diğer konular
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
Bolu'da ilgili hizmetler
Karadeniz Bölgesi'ndeki diğer iller
- Düzce için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Artvin için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Çorum için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Rize'de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Zonguldak için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
Bolu ilçelerinde yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
Bu sayfada geçen kavramlar
- model seçimi
- GPU ihtiyacı analizi
- erişim kontrolü
- iş akışı
- sınıflandırma
- KVKK
- prompt
- OCR
- RAG
- RPA
- Bolu