Yapay Zekâ Entegrasyonu ve Kurumsal Bilgi Asistanı (RAG)
Büyük dil modelleri (LLM) metin okuyabilir, özetleyebilir, sınıflandırabilir ve soru cevaplayabilir. Ancak şirketinizin prosedürlerini, ürün belgelerini ya da sözleşmelerini bilmezler. Yapay zekâ entegrasyonu hizmetimizde modelleri kendi verinize ve yazılımınıza güvenli biçimde bağlıyoruz.
Müşterilerinize sitede cevap veren bir sohbet botu arıyorsanız yapay zekâ chatbot, iş akışlarını otomatikleştiren ajanlar için yapay zekâ otomasyon sayfamıza bakabilirsiniz. Bu sayfa iç kullanım ve yazılıma gömülü yapay zekâ özellikleriyle ilgilidir.
Neler geliştiriyoruz?
Kurumsal bilgi asistanı (RAG)
Çalışanlarınızın “izin prosedürü ne?”, “bu ürünün garanti koşulu ne?” gibi sorularını şirket belgelerinden cevaplayan asistan. RAG (Retrieval-Augmented Generation) yönteminde model, soruya cevap vermeden önce ilgili belge parçalarını bulur ve cevabını bu parçalara dayandırır; cevabın yanında kaynak belge gösterilir.
Yazılıma gömülü özellikler
Mevcut uygulamanıza eklenen özetleme, otomatik etiketleme, metin üretme, anlamsal arama ve çeviri gibi özellikler.
Belgeden veri çıkarma
Fatura, sipariş formu, CV ya da sözleşme gibi belgelerdeki alanları okuyup yapılandırılmış veriye dönüştürme.
Sınıflandırma ve yönlendirme
Gelen e-posta ve taleplerin konuya, önceliğe ya da ilgili birime göre otomatik ayrılması.
Güvenlik ve doğruluk
- Yetki: Asistan, kullanıcının zaten erişebildiği belgelerden cevap verir; yetkisi olmayan bilgiyi göstermez.
- Kaynak gösterme: Cevaplar dayandığı belgeyle birlikte verilir; kaynağı bulunamayan soruda asistan “bilmiyorum” der.
- Değerlendirme: Gerçek sorulardan oluşan bir test seti hazırlıyor, her değişiklikten sonra cevap kalitesini bu setle ölçüyoruz.
- Veri gizliliği: Hangi verinin hangi model sağlayıcısına gideceği, sağlayıcının veriyi eğitimde kullanıp kullanmadığı ve verinin nerede saklanacağı baştan belirlenir. Kişisel veri içeren işlerde KVKK teknik uyum adımları uygulanır.
Nasıl çalışıyoruz?
- Kullanım senaryosu ve başarı ölçütü
- Veri kaynaklarının incelenmesi ve hazırlanması
- Model ve mimari seçimi (bulut API ya da kendi sunucunuzda açık model)
- İlk sürüm ve test seti ile değerlendirme
- Kullanıcılarla deneme, iyileştirme ve yayına alma
Sık sorulan sorular
Hangi modelleri kullanıyorsunuz?
İşin türüne, bütçeye ve veri gizliliği gereksinimine göre Claude, GPT ve Gemini gibi bulut modelleri ya da kendi sunucunuzda çalışan açık kaynak modeller arasından seçim yapıyoruz.
Yapay zekâ yanlış cevap verirse ne olur?
Dil modelleri hata yapabilir. Bu yüzden cevapları kaynağa dayandırıyor, kaynağı olmayan cevabı engelliyor ve kritik kararlarda son onayı bir kişiye bırakan akışlar kuruyoruz.
Kendi modelimizi eğitmemiz gerekir mi?
Çoğu durumda hayır. Hazır modeller doğru talimat ve kendi belgelerinizle birlikte kullanıldığında yeterli olur. Model eğitimi yalnız çok özel ve yeterli veri bulunan işlerde gündeme gelir.
Yapay zekâyı kendi verinizle çalıştıralım
Hangi işi yapay zekâya bırakmak istediğinizi ve hangi verilerle çalışacağını yazın; kapsamı içeren bir teklif hazırlayalım.