01Kullanılabilecek teknolojiler
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.
Node.js
JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.
Büyük dil modelleri (LLM)
Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler
- WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
04Gevaş'ta kurum içi yapay zekâ asistanı
Gevaş, Van iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 41 mahalleden oluşur.
Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Gevaş'taki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.
Aynı ildeki Muradiye, Başkale ve Van Saray ilçeleri için de kurum içi yapay zekâ asistanı talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
05Kurum içi yapay zekâ asistanı hangi ihtiyaca cevap verir?
Şirket bilgisi dağınık olduğunda
Doküman ve prosedürlerden yetkiye göre cevap veren bir iç asistan kurulur.
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
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
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Kurum içi yapay zekâ asistanı sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Kaynak gösterme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
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.
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.
Kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve yetkili erişim gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Gevaş'tan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
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.
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
Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı hakkında diğer konular
- Kurum içi yapay zekâ asistanı entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Kurum içi yapay zekâ asistanı güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Kurum içi yapay zekâ asistanı firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Kurum içi yapay zekâ asistanı: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Kurum içi yapay zekâ asistanı geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
Gevaş'ta ilgili hizmetler
Van içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- yetkili erişim
- kaynak gösterme
- Türkçe
- KVKK
- vektör veritabanı
- insan onayı
- LLM
- RAG
- prompt
- Van
- Gevaş