Kurum içi yapay zekâ asistanı teknolojileri Rehberi

01Kullanılabilecek teknolojiler

Vektör veritabanı

Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.

Python (Django / FastAPI)

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

OCR

Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.

Büyük dil modelleri (LLM)

Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.

Node.js

JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
Vektör veritabanı	anlamsal arama	dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
OCR	belgelerden veri çıkarma	Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir
Büyük dil modelleri (LLM)	doğal dil işleme	cevaplar kaynakla doğrulanmalı
Node.js	eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir	yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir

03Barındırma 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.

04Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?

Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.

05Ölçeklenebilirlik

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

06Hizmet bölgeleri

Bu rehber genel bilgi sunar. Kurum içi yapay zekâ asistanı için Türkiye'nin 81 ili ve ilçelerine özel sayfalarda bölgeye göre çalışma notlarını bulabilirsiniz.

Projeniz için 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan yazın.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

SSSSık sorulan sorular

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.

Kurum içi yapay zekâ asistanı sonradan genişletilebilir mi?

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

→İlgili sayfalar

Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı: diğer rehberler

İllere göre

Genel

Bu sayfada geçen kavramlar

yetkili erişim
kaynak gösterme
Türkçe
KVKK
vektör veritabanı
insan onayı
LLM
RAG
vektör veritabanı
embedding

Kurum içi yapay zekâ asistanı teknolojileri rehberi