Türkiye'nin 81 ilinde yazılım hizmeti · 0540 003 19 81
Yapay Zekâ ve Otomasyon · Başakşehir, İstanbul

Kurum içi yapay zekâ asistanı için teknoloji seçimi (Başakşehir)

Kurum içi yapay zekâ asistanı için teknoloji seçimi; projenin ölçeği, ekibin yetkinliği, barındırma tercihi ve entegrasyon ihtiyacına göre yapılır. Bu sayfada öne çıkan teknolojileri tarafsız biçimde karşılaştırdık.

Kısa cevap

Kurum içi yapay zekâ asistanı için teknoloji; ölçek, barındırma tercihi, entegrasyon ihtiyacı ve bakım kolaylığına göre seçilir. Yaygın ve iyi belgelenmiş teknolojiler uzun vadede daha güvenlidir. Bilgi için 0540 003 19 81 numarasını arayabilir veya WhatsApp'tan yazabilirsiniz.

01Kullanılabilecek teknolojiler

OCR

Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.

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.

RAG

Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.

Python (Django / FastAPI)

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

02Karşılaştırma tablosu

TeknolojiGüçlü yönüDikkat edilecek
OCRbelgelerden veri çıkarmaTürkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir
Vektör veritabanıanlamsal aramadizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı
Büyük dil modelleri (LLM)doğal dil işlemecevaplar kaynakla doğrulanmalı
RAGkaynak gösteren cevaplarbelge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart
Python (Django / FastAPI)veri ve yapay zekâ kütüphaneleriyüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli

03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler

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

04Başakşehir için çalışma düzeni

Başakşehir'in PTT verisindeki 11 yerleşim kaydı 5 farklı posta koduna dağılır. Bu kayıtlardan 1 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için kurum içi yapay zekâ asistanı tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Başakşehir'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. Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Başakşehir'deki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

İstanbul genelinde Esenler, Küçükçekmece ve Adalar gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.

05Kurum içi yapay zekâ asistanı 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

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

Kurum içi yapay zekâ asistanı büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.

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.

Kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi bilgiler hazırlanmalı?

Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve yetkili erişim gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.

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.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

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

Kurum içi yapay zekâ asistanı sonradan genişletilebilir mi?

Evet. Kaynak gösterme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.

Açık kaynak teknoloji güvenli mi?

Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.

Başakşehir'den yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?

Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.

Sadece İstanbul için mi çalışıyorsunuz?

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

Bu sayfada geçen kavramlar

  • yetkili erişim
  • kaynak gösterme
  • Türkçe
  • KVKK
  • vektör veritabanı
  • insan onayı
  • prompt
  • RPA
  • İstanbul
  • Başakşehir
Askadar Yazılım · Türkiye geneli

Aklınızdaki projeyi konuşalım.

Telefonla arayın veya WhatsApp'tan birkaç cümleyle yazın. Kapsam kısa bir görüşmeyle netleşir, teklif yazılı verilir.