Kurum içi yapay zekâ asistanı için teknoloji seçimi (Düzce)

01Kullanılabilecek teknolojiler

RAG

Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.

Vektör veritabanı

Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.

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.

Node.js

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

02Karşılaştırma tablosu

03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler

• WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
• Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
• Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.

04Düzce için çalışma düzeni

Karadeniz Bölgesi illerinden Düzce (plaka 81), PTT adres verisinde 8 ilçe ve 659 yerleşim kaydıyla yer alır. Denize kıyısı olan illerdendir. Düzce'de PTT verisine göre 1 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde kurum içi yapay zekâ asistanı için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.

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

Karadeniz Bölgesi'ndeki Samsun, Bolu ve Zonguldak gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.

05Kurum içi yapay zekâ asistanı hangi ihtiyaca cevap verir?

Şirket bilgisi dağınık olduğunda

Doküman ve prosedürlerden yetkiye göre cevap veren bir iç asistan kurulur.

Kaynak gösterme gerektiğinde

Kaynak gösterme, kurum içi yapay zekâ asistanı 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

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

Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• yetkili erişim
• kaynak gösterme
• Türkçe
• KVKK
• vektör veritabanı
• insan onayı
• OCR
• RPA
• tahminleme
• Düzce