01Kullanılabilecek teknolojiler
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.
RAG
Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.
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.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
| 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 |
03Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu planlarken bilinmesi gerekenler
- Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
- Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
04Eşme'de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu
Eşme'nin PTT verisindeki 219 yerleşim kaydı 3 farklı posta koduna dağılır.
Eşme'de 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 Uşak Ulubey, Karahallı ve Banaz ilçeleri için de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumunu planlıyorsanız 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan ihtiyacınızı birkaç cümleyle yazın; teklif formunu da doldurabilirsiniz.
05Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu hangi ihtiyaca cevap verir?
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.
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.
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?
Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.
08Ölçeklenebilirlik
Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.
SSSSık sorulan sorular
Uşak dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Ege Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Eşme'de yüz yüze görüşebilir miyiz?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
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.
Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve model seçimi gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
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.
Yapay zekâ yanlış cevap verirse ne olur?
Cevaplar şirketin kendi kaynaklarına dayandırılır ve kaynak gösterilir; emin olunmayan durumlarda konuşma insana devredilir. Kritik işlemler insan onayı olmadan yapılmaz.
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.
→İlgili sayfalar
Yerel (Şirket İçi) Yapay Zekâ Kurulumu hakkında diğer konular
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
Eşme'de ilgili hizmetler
Uşak içindeki diğer ilçeler
- Sivaslı'da yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Uşak Ulubey'de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Karahallı için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Banaz'da yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Uşak Merkez için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
Bu sayfada geçen kavramlar
- model seçimi
- GPU ihtiyacı analizi
- erişim kontrolü
- iş akışı
- sınıflandırma
- KVKK
- RPA
- vektör veritabanı
- prompt
- Uşak
- Eşme