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.
Vektör veritabanı
Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
RAG
Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.
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 |
| Vektör veritabanı | anlamsal arama | dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
- Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
- Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
04Muş için çalışma düzeni
PTT kayıtlarına göre Muş genelinde 6 ilçe ve 665 mahalle ve köy kaydı bulunur; il, Doğu Anadolu Bölgesi'ndedir.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Muş'taki 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 Iğdır, Bingöl ve Erzurum gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.
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.
Belgelerden veri elle aktarıldığında
Fatura, form ve belgelerdeki alanlar okunur; kullanıcı doğrulama ekranında onaylayıp aktarır.
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
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.
Muş dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Evet. Askadar Yazılım, Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışır; gerektiğinde yerinde çalışma ayrıca planlanır.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
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.
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.
Muş'ta bulunuyorum, yerinde görüşme mümkün mü?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
→İlgili sayfalar
Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı hakkında diğer konular
- Kurum içi yapay zekâ asistanı: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Kurum içi yapay zekâ asistanı geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Kurum içi yapay zekâ asistanı KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Kurum içi yapay zekâ asistanı firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Kurum içi yapay zekâ asistanı yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
Muş'ta ilgili hizmetler
Doğu Anadolu Bölgesi'ndeki diğer iller
Bu sayfada geçen kavramlar
- yetkili erişim
- kaynak gösterme
- Türkçe
- KVKK
- vektör veritabanı
- insan onayı
- iş akışı
- WhatsApp botu
- RAG
- embedding
- Muş