Hizmetler
Yapay Zekâ & Veri Mühendisliği
Yapay zekâ projelerinin çoğu demoyu geçemez, çünkü modelden önce veri sorununu çözmezler. Biz işe kurumsal veri kaynaklarınızı düzenlemekle başlıyor, modeli bu sağlam zeminin üzerine kuruyoruz.
Ne inşa ediyoruz
Kurumsal asistanlar (RAG)
Şirket içi dokümanlar, sözleşmeler ve prosedürler üzerinde çalışan, kaynak göstererek yanıt veren asistanlar. Yetki sınırlarına saygı duyar: kullanıcı görmeye yetkili olmadığı belgeden cevap üretmez.
Doküman zekâsı
Fatura, irsaliye, sözleşme ve başvuru formlarından yapılandırılmış veri çıkarımı. İnsan onayı gerektiren durumları işaretleyen güven skoru ile birlikte.
Tahminleme & skorlama
Talep tahmini, stok optimizasyonu, müşteri kaybı ve risk skorlama modelleri. Model çıktısı karar anına, yani kullanıcının çalıştığı ekrana taşınır.
Veri altyapısı
Dağınık kaynaklardan veri toplama, temizleme ve tek bir analiz katmanında birleştirme. Model olmadan da değer üreten, raporlanabilir bir temel.
Nasıl çalışıyoruz
Her yapay zekâ projesini ölçülebilir bir başarı kriteriyle başlatıyoruz: hangi kararın, ne kadar hızlı ve ne doğrulukla verileceği baştan tanımlanır. Kısa bir kavram doğrulama aşamasında modelin gerçekten değer üretip üretmediğini test ediyor, ancak sonuç tatmin ediciyse üretim mimarisine geçiyoruz.
- 01Veri kaynaklarının envanteri ve kalite değerlendirmesi
- 02Ölçülebilir başarı kriteri ve değerlendirme seti tanımı
- 03Kavram doğrulama: yatırım büyümeden önce gerçek veriyle test
- 04Üretimde izleme: model çıktısının kalitesi zaman içinde takip edilir
Kullandığımız teknolojiler
Teknoloji seçimini projenin ömrü, ekip büyüklüğü ve bakım maliyeti belirler.
- Python
- PostgreSQL
- Claude API
- OpenAI
- Docker
- AWS
Teslim edilenler
- Veri envanteri ve kalite raporu
- Değerlendirme seti ve model başarı ölçümleri
- Üretim ortamına kurulmuş model servisi ve API
- İzleme panosu ve uyarı kuralları
- Model kartı: sınırlar, riskler ve bilinen zayıflıklar
- Ekip için kullanım ve müdahale rehberi
Sık sorulan sorular
01Verilerimiz dışarı çıkacak mı?
Bu bir mimari tercih ve baştan sizinle birlikte veriliyor. Verinin kurum dışına çıkmaması gereken senaryolarda kendi altyapınızda çalışan açık model kurulumları yapıyoruz. Bulut sağlayıcı kullanılan durumlarda ise veri işleme sözleşmeleri, saklama süreleri ve eğitim verisi olarak kullanılmama garantileri yazılı hale getirilir.
02Yapay zekânın yanlış cevap verme riskini nasıl yönetiyorsunuz?
Üç katmanla: modelin yalnızca kaynak gösterebildiği belgelerden yanıt üretmesi, güven skoru düşük durumların insana yönlendirilmesi ve üretimde sürekli örnekleme yaparak doğruluğun izlenmesi. Kritik kararlarda yapay zekâyı karar verici değil, öneri üreten katman olarak konumlandırıyoruz.
03Hangi modeli kullanıyorsunuz?
Göreve göre değişir ve zamanla değişmeye devam eder. Bu yüzden sistemleri model bağımsız kuruyoruz: sağlayıcı değiştiğinde uygulama katmanının yeniden yazılması gerekmez.
04Küçük bir veri setimiz var, yeterli mi?
Doküman tabanlı asistanlar için genellikle yeterlidir; bu yaklaşım model eğitmez, mevcut belgelerinizi arar ve okur. Tahminleme modelleri ise anlamlı bir geçmiş veri gerektirir — veri yetersizse bunu kavram doğrulama aşamasında, bütçe büyümeden söyleriz.
Bu hizmeti aldığımız sektörler
Aynı hizmet, sektöre göre farklı gereksinimler doğurur. Sizinkine en yakın olanı inceleyin.
Projenizi konuşalım.
İlk görüşmeyi, projeyi kuracak mühendislik ekibi yürütür. Teknik yaklaşımı ve tahmini takvimi birlikte netleştiririz.