01Kullanılabilecek teknolojiler
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.
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.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
| 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 |
| Vektör veritabanı | anlamsal arama | dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
03Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu planlarken bilinmesi gerekenler
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
- WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
04Gevaş için çalışma düzeni
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 İpekyolu, Çaldıran ve Van Saray 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?
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.
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?
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
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.
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.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
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.
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
Yerel (Şirket İçi) Yapay Zekâ Kurulumu hakkında diğer konular
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu firmasıFirma seçerken bakılacaklar
Gevaş'ta ilgili hizmetler
Van içindeki diğer ilçeler
- Tuşba için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Van Saray için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Çaldıran'da yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- Başkale için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
- İpekyolu için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileri
Bu sayfada geçen kavramlar
- model seçimi
- GPU ihtiyacı analizi
- erişim kontrolü
- iş akışı
- sınıflandırma
- KVKK
- RAG
- prompt
- WhatsApp botu
- embedding
- Van
- Gevaş