Akıllı Sınıflandırma Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

RAG

Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.

Node.js

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

Python (Django / FastAPI)

Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.

OCR

Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.

Vektör veritabanı

Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
RAG	kaynak gösteren cevaplar	belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart
Node.js	eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir	yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
OCR	belgelerden veri çıkarma	Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir
Vektör veritabanı	anlamsal arama	dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı

03Akıllı sınıflandırma planlarken bilinmesi gerekenler

RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.

04Palandöken için çalışma düzeni

Palandöken'in PTT verisindeki 26 yerleşim kaydı 2 farklı posta koduna dağılır. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde akıllı sınıflandırma için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.

Palandöken'de 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 Olur, Yakutiye ve İspir ilçeleri için de akıllı sınıflandırma talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

Akıllı sınıflandırmayı planlıyorsanız 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan ihtiyacınızı birkaç cümleyle yazın; teklif formunu da doldurabilirsiniz.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

05Akıllı sınıflandırma hangi ihtiyaca cevap verir?

Veri dışarı çıkmamalıysa

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

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?

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

Erzurum dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?

Evet. Askadar Yazılım, Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışır; gerektiğinde yerinde çalışma ayrıca planlanır.

Akıllı sınıflandırma sonradan genişletilebilir mi?

Evet. Güven eşiği gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.

Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?

İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.

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.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.

Palandöken'de 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.

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

Palandöken'de ilgili hizmetler

Erzurum içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

etiketleme
güven eşiği
insan onayı
iş akışı
vektör veritabanı
prompt
tahminleme
RPA
chatbot
Erzurum
Palandöken

Akıllı sınıflandırma için teknoloji seçimi (Palandöken)