Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

RAG

Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.

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.

OCR

Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
RAG	kaynak gösteren cevaplar	belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart
Büyük dil modelleri (LLM)	doğal dil işleme	cevaplar kaynakla doğrulanmalı
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
Node.js	eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir	yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir
OCR	belgelerden veri çıkarma	Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir

03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler

Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.

04Tire'de kurum içi yapay zekâ asistanı

Tire'nin PTT verisindeki 89 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır. Bu kayıtlardan 1 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır. Tire'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.

Tire'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 Güzelbahçe, Karşıyaka ve Menderes ilçeleri için de kurum içi yapay zekâ asistanı talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

Kurum içi yapay zekâ asistanını planlıyorsanız 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan ihtiyacınızı birkaç cümleyle yazın; teklif formunu da doldurabilirsiniz.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

05Kurum içi yapay zekâ asistanı hangi ihtiyaca cevap verir?

Belgelerden veri elle aktarıldığında

Fatura, form ve belgelerdeki alanlar okunur; kullanıcı doğrulama ekranında onaylayıp aktarır.

Veri dışarı çıkmamalıysa

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

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

Tire'de yüz yüze görüşebilir miyiz?

Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

İzmir dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?

Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Ege Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.

Açık kaynak teknoloji güvenli mi?

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

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.

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.

Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?

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

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 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.

→İlgili sayfalar

Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı hakkında diğer konular

Tire'de ilgili hizmetler

İzmir içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

yetkili erişim
kaynak gösterme
Türkçe
KVKK
vektör veritabanı
insan onayı
tahminleme
WhatsApp botu
LLM
İzmir
Tire

Kurum içi yapay zekâ asistanı için teknoloji seçimi (Tire)