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.
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.
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 |
| 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 |
03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler
- Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
04Malatya'da kurum içi yapay zekâ asistanı
Doğu Anadolu Bölgesi illerinden Malatya (plaka 44), PTT adres verisinde 13 ilçe ve 722 yerleşim kaydıyla yer alır. Malatya büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için kurum içi yapay zekâ asistanı tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Malatya'daki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Doğu Anadolu Bölgesi'ndeki Bitlis, Elazığ ve Bingöl gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.
Malatya bölgesinden kurum içi yapay zekâ asistanı için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
05Kurum içi yapay zekâ asistanı hangi ihtiyaca cevap verir?
Kaynak gösterme gerektiğinde
Kaynak gösterme, kurum içi yapay zekâ asistanı projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
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
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
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
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Malatya'da 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.
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.
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.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
Kurum içi yapay zekâ asistanı sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Kaynak gösterme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
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
- Kurum içi yapay zekâ asistanı yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Kurum içi yapay zekâ asistanı entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Kurum içi yapay zekâ asistanı özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Kurum içi yapay zekâ asistanı firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Kurum içi yapay zekâ asistanı: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
Malatya'da ilgili hizmetler
Doğu Anadolu Bölgesi'ndeki diğer iller
Malatya ilçelerinde kurum içi yapay zekâ asistanı teknolojileri
Bu sayfada geçen kavramlar
- yetkili erişim
- kaynak gösterme
- Türkçe
- KVKK
- vektör veritabanı
- insan onayı
- WhatsApp botu
- OCR
- Malatya