Akıllı Sınıflandırma Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

Büyük dil modelleri (LLM)

Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.

RAG

Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.

OCR

Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.

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.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
Büyük dil modelleri (LLM)	doğal dil işleme	cevaplar kaynakla doğrulanmalı
RAG	kaynak gösteren cevaplar	belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart
OCR	belgelerden veri çıkarma	Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir
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

03Akıllı sınıflandırma planlarken bilinmesi gerekenler

Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.

04Çifteler için çalışma düzeni

Çifteler'in PTT verisindeki 28 yerleşim kaydı 1 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.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Çifteler'deki 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 Sivrihisar, Seyitgazi ve Han 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.

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

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

SSSSık sorulan sorular

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.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

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

Akıllı sınıflandırma sonradan genişletilebilir mi?

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

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.

Çifteler'de bulunuyorum, yerinde görüşme mümkün mü?

İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.

Verilerimiz model sağlayıcıya gider mi?

Kullanılan yönteme bağlıdır. API tabanlı kullanımda veri işleme koşulları sağlayıcının sözleşmesine tabidir; verinin dışarı çıkmaması gerekiyorsa şirket içi model kurulumu değerlendirilir. Kişisel veri varsa KVKK aktarım şartları birlikte ele alınır.

Sadece Eskişehir için mi çalışıyorsunuz?

Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; Eskişehir de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.

→İlgili sayfalar

Akıllı Sınıflandırma hakkında diğer konular

Çifteler'de ilgili hizmetler

Eskişehir içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

etiketleme
güven eşiği
insan onayı
iş akışı
vektör veritabanı
prompt
chatbot
WhatsApp botu
OCR
Eskişehir
Çifteler

Akıllı sınıflandırma için teknoloji seçimi (Çifteler)