01Kullanılabilecek teknolojiler
Node.js
JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.
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.
RAG
Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
| 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 |
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
03Talep ve satış tahminleme planlarken bilinmesi gerekenler
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
- Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
04Akçaabat için çalışma düzeni
PTT kayıtlarında Akçaabat ilçesine bağlı 79 yerleşim bulunur. Bu kayıtlardan 1 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde talep ve satış tahminleme için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.
Akçaabat'ta PTT verisine göre 1 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde talep ve satış tahminleme için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur. Akçaabat'ta 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 Çarşıbaşı, Hayrat ve Düzköy ilçeleri için de talep ve satış tahminleme talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; talep ve satış tahminleme için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
05Barındırma 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.
06Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?
Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.
07Ölçeklenebilirlik
Talep ve satış tahminleme büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.
SSSSık sorulan sorular
Akçaabat'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.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
Talep ve satış tahminleme sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Mevsimsellik gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
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.
Talep ve satış tahminleme için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve zaman serisi gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
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.
→İlgili sayfalar
Talep ve Satış Tahminleme hakkında diğer konular
- Talep ve satış tahminleme firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Talep ve satış tahminleme yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Talep ve satış tahminleme entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Talep ve satış tahminleme özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Talep ve satış tahminleme güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
Akçaabat'ta ilgili hizmetler
Trabzon içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- zaman serisi
- mevsimsellik
- senaryo
- RPA
- LLM
- vektör veritabanı
- sınıflandırma
- chatbot
- embedding
- Trabzon
- Akçaabat