01Kullanılabilecek teknolojiler
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
RAG
Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.
Vektör veritabanı
Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.
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.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| 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 |
| Vektör veritabanı | anlamsal arama | dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı |
| 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 |
03Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu planlarken bilinmesi gerekenler
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- 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.
04Adapazarı'nda yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu
PTT kayıtlarında Adapazarı ilçesine bağlı 84 yerleşim bulunur.
Adapazarı'nda 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.
Sakarya genelinde Karapürçek, Akyazı ve Erenler gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Adapazarı bölgesinden yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
05Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu hangi ihtiyaca cevap verir?
GPU ihtiyacı analizi gerektiğinde
GPU ihtiyacı analizi, yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
Ekip zamanını tekrarlayan işler aldığında
Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu ile kopyala-yapıştır, veri girişi ve dosya işleme gibi adımlar otomatikleşir; ekip istisnalara odaklanır.
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?
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
Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.
SSSSık sorulan sorular
Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu sonradan genişletilebilir mi?
Evet. GPU ihtiyacı analizi gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Sakarya dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Marmara Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
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.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Adapazarı'nda 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.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
→İlgili sayfalar
Yerel (Şirket İçi) Yapay Zekâ Kurulumu hakkında diğer konular
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
Adapazarı'nda ilgili hizmetler
Sakarya içindeki diğer ilçeler
- Erenler'de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Kaynarca için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Karapürçek'te yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Akyazı için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Ferizli için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
Bu sayfada geçen kavramlar
- model seçimi
- GPU ihtiyacı analizi
- erişim kontrolü
- iş akışı
- sınıflandırma
- KVKK
- RPA
- prompt
- insan onayı
- WhatsApp botu
- Sakarya
- Adapazarı