01Kullanılabilecek teknolojiler
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
Büyük dil modelleri (LLM)
Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.
Node.js
JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.
Vektör veritabanı
Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
| Vektör veritabanı | anlamsal arama | dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
03Akıllı sınıflandırma planlarken bilinmesi gerekenler
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
04Han için çalışma düzeni
Han'ın PTT verisindeki 15 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.
Han'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 Alpu, Sarıcakaya ve İnönü 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.
05Akıllı sınıflandırma hangi ihtiyaca cevap verir?
Belgelerden veri elle aktarıldığında
Fatura, form ve belgelerdeki alanlar okunur; kullanıcı doğrulama ekranında onaylayıp aktarır.
İnsan onayı gerektiğinde
İnsan onayı, akıllı sınıflandırma 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
Uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynere paketleyen araç; her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlar.
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
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.
Sadece Eskişehir için mi çalışıyorsunuz?
Evet. Askadar Yazılım, Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışır; gerektiğinde yerinde çalışma ayrıca planlanır.
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.
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.
Akıllı sınıflandırma sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Güven eşiği gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Han'dan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
→İlgili sayfalar
Akıllı Sınıflandırma hakkında diğer konular
- Akıllı sınıflandırma güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Akıllı sınıflandırma yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Akıllı sınıflandırma firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Akıllı sınıflandırma geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Akıllı sınıflandırma fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
Han'da ilgili hizmetler
Eskişehir içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- etiketleme
- güven eşiği
- insan onayı
- iş akışı
- vektör veritabanı
- prompt
- sınıflandırma
- tahminleme
- KVKK
- chatbot
- Eskişehir
- Han