01Kullanılabilecek teknolojiler
Büyük dil modelleri (LLM)
Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.
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.
Vektör veritabanı
Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.
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 |
| 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 |
| Vektör veritabanı | anlamsal arama | dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı |
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
03Web scraping (veri toplama) planlarken bilinmesi gerekenler
- WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
- Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
04Gülşehir'de web scraping (veri toplama)
PTT kayıtlarında Gülşehir ilçesine bağlı 61 yerleşim bulunur: 9 mahalle ile 52 köy ve köy yerleşimi.
Gülşehir'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 Derinkuyu, Acıgöl ve Hacıbektaş ilçeleri için de web scraping (veri toplama) talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Gülşehir bölgesinden web scraping (veri toplama) için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
05Web scraping (veri toplama) hangi ihtiyaca cevap verir?
Şirket bilgisi dağınık olduğunda
Doküman ve prosedürlerden yetkiye göre cevap veren bir iç asistan kurulur.
Zamanlama gerektiğinde
Zamanlama, web scraping (veri toplama) 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
DNS, CDN, önbellek, SSL ve güvenlik katmanı sunan altyapı hizmeti.
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
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
Sadece Nevşehir için mi çalışıyorsunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; İç Anadolu Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Web scraping (veri toplama) sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Temizleme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Web scraping (veri toplama) için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve zamanlama gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
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.
→İlgili sayfalar
Web Scraping (Veri Toplama) hakkında diğer konular
- Web scraping (veri toplama) güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Web scraping (veri toplama) özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Web scraping (veri toplama) geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Web scraping (veri toplama) firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Web scraping (veri toplama) entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
Gülşehir'de ilgili hizmetler
Nevşehir içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- zamanlama
- temizleme
- robots/kullanım koşulu kontrolü
- OCR
- KVKK
- chatbot
- RPA
- sınıflandırma
- iş akışı
- tahminleme
- Nevşehir
- Gülşehir