Yapay Zeka Çözümleri: LLM ve RAG Asistan

Neler sunulur

Kurumsal asistan (RAG)

Dokümanlarınızı, sözleşmelerinizi ve bilgi bankanızı okuyan, her cevabını kaynağıyla birlikte veren şirket içi asistan.

LLM entegrasyonu

Claude, GPT veya açık kaynak dil modelleri mevcut yazılımınıza, CRM'inize ya da web sitenize bağlanır.

Doküman ve veri analizi

Fatura, form, sözleşme ve e-postalardaki bilgi otomatik çıkarılır, tabloya ve sistemlerinize işlenir.

Müşteri hizmetleri asistanı

Web sitesinde, WhatsApp'ta ve e-postada sık sorulan soruları yanıtlayan, gerektiğinde konuşmayı bir çalışanınıza devreden asistan.

Akıllı otomasyon

Gelen talebi sınıflandıran, özetleyen, doğru kişiye yönlendiren ve taslak cevap hazırlayan iş akışları.

Güvenlik ve KVKK

Verinin nerede işlendiği, kimin neye eriştiği ve modele ne gönderildiği baştan planlanır; gerekirse model kendi sunucunuzda çalışır.

Veriden tahmine, tahminden keşfe.

Veri: izleri toplamak

1846'da gökbilimciler Uranüs'ün yörüngesindeki küçük sapmaları ölçtü. Biz de dokümanlarınızı, kayıtlarınızı ve e-postalarınızı toplayıp okunur hâle getiriyoruz.

Model: hesaplamak

Le Verrier bu sapmalardan görünmeyen gezegenin yerini hesapladı. Dil modeli de verinizdeki örüntülerden cevabı çıkarır.

Keşif: kaynağıyla cevap

Teleskop hesaplanan yere çevrildiğinde Neptün oradaydı. Asistanınız da cevabı kaynağını göstererek saniyeler içinde verir.

Neden Neptün?

1840’larda gökbilimciler Uranüs’ün hesaplanan yörüngesinden küçük ama inatçı sapmalar yaptığını fark etti. Urbain Le Verrier bu sapmalardan, görünmeyen bir gezegenin nerede olması gerektiğini kâğıt üzerinde hesapladı. 23 Eylül 1846’da teleskop o noktaya çevrildiğinde Neptün oradaydı. Yapay zekanın yaptığı da budur: verideki izlerden, doğrudan görünmeyeni çıkarmak.

Neler yapılır?

Şirket dokümanları üzerinde çalışan soru-cevap asistanları
Müşteri hizmetleri ve WhatsApp asistanları
Fatura, sözleşme ve form okuma (veri çıkarma)
E-posta ve talep sınıflandırma, özetleme, yönlendirme
Mevcut yazılımlara yapay zeka özellikleri ekleme

Nasıl çalışır?

Önce yapay zekanın gerçekten zaman kazandıracağı işi seçiyoruz: ekibinizin her gün aynı soruları cevapladığı, aynı belgeleri okuduğu yer. Küçük bir veri setiyle hızlı bir deneme kuruyor, cevapların doğruluğunu sizinle birlikte ölçüyoruz. Sonuç yeterliyse güvenlik, yetkilendirme ve sistem entegrasyonlarıyla canlıya alıyor, kullanım arttıkça cevap kalitesini izlemeye devam ediyoruz.

Teknoloji

Dil modeli olarak Anthropic Claude, OpenAI GPT veya Llama, Mistral gibi açık kaynak modeller; dokümanlarda anlamsal arama için Supabase (pgvector) veya MongoDB vektör araması; entegrasyon servisleri ve veri işleme için Python, Node.js, Go ve Rust kullanılır. Verinin hangi ülkede ve hangi sunucuda işleneceği projenin başında birlikte belirlenir.

Sık sorulan sorular

Verilerimiz yapay zeka modelini eğitmek için kullanılır mı?

Kurumsal API'lerde gönderilen veriler varsayılan olarak modeli eğitmek için kullanılmaz. Daha sıkı gereksinimler için açık kaynak modeller kendi sunucunuzda çalıştırılabilir.

RAG nedir, neden gerekli?

RAG (Retrieval-Augmented Generation), modelin cevap vermeden önce sizin dokümanlarınızda arama yapmasıdır. Böylece asistan genel bilgiyle değil, şirketinizin güncel bilgisiyle ve kaynak göstererek cevap verir.

Yapay zeka yanlış cevap verirse ne olur?

Asistan yalnızca sizin kaynaklarınızdan cevap verecek ve emin olmadığında bunu söyleyecek şekilde kurulur. Kritik işlemlerde son onay her zaman bir çalışanınızda kalır.

Hangi modelleri kullanıyorsunuz?

İşin gereğine göre Anthropic Claude, OpenAI GPT ya da Llama ve Mistral gibi açık kaynak modeller. Seçim; maliyet, hız ve veri gizliliği birlikte değerlendirilerek yapılır.

Ne kadar sürede kurulur?

Dokümanlarınız üzerinde çalışan ilk asistan genellikle 2–4 haftada denenebilir hâle gelir. Sistem entegrasyonu ve otomasyon içeren projeler 1–3 ay sürer.

Görülmeden önce hesaplanan gezegen.