Yapay zekâ chatbot için teknoloji seçimi (Akçaabat)

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.

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

03Yapay zekâ chatbot planlarken bilinmesi gerekenler

• Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
• Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
• RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.

04Akçaabat'ta yapay zekâ chatbot

PTT kayıtlarında Akçaabat ilçesine bağlı 79 yerleşim bulunur. Bu kayıtlardan 1 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır. Akçaabat'ta PTT verisine göre 1 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde yapay zekâ chatbot için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.

Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde yapay zekâ chatbot için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır. Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Akçaabat'taki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Aynı ildeki Beşikdüzü, Tonya ve Yomra ilçeleri için de yapay zekâ chatbot talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

05Yapay zekâ chatbot hangi ihtiyaca cevap verir?

Ekip zamanını tekrarlayan işler aldığında

Yapay zekâ chatbot ile kopyala-yapıştır, veri girişi ve dosya işleme gibi adımlar otomatikleşir; ekip istisnalara odaklanır.

Veri dışarı çıkmamalıysa

Açık kaynak modeller şirketin kendi sunucusunda çalıştırılabilir; donanım ihtiyacı analizde netleşir.

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

Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• kaynaklı cevap
• insana devretme
• konuşma kayıtları
• RAG
• OCR
• chatbot
• vektör veritabanı
• iş akışı
• embedding
• tahminleme
• Trabzon
• Akçaabat