01Kullanılabilecek teknolojiler
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.
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.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
03Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi planlarken bilinmesi gerekenler
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
04Şalpazarı için çalışma düzeni
Şalpazarı'nın PTT verisindeki 30 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Şalpazarı'ndaki 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 Arsin, Çarşıbaşı ve Çaykara ilçeleri için de sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Şalpazarı bölgesinden sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
05Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi hangi ihtiyaca cevap verir?
Müşteri soruları aynı konularda yoğunlaştığında
Sık sorulan sorular şirketin kendi kaynaklarından cevaplanır; çözülemeyen konuşma insana devredilir.
Konuşmadan metne gerektiğinde
Konuşmadan metne, sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi 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?
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
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
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.
Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve konuşmadan metne gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Sadece Trabzon için mi çalışıyorsunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Karadeniz Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Akış gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
→İlgili sayfalar
Sesli Asistan ve Çağrı Karşılama hakkında diğer konular
- Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
- Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
Şalpazarı'nda ilgili hizmetler
Trabzon içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- konuşmadan metne
- akış
- yönlendirme
- KVKK
- RAG
- vektör veritabanı
- LLM
- sınıflandırma
- iş akışı
- Trabzon
- Şalpazarı