Yapay zeka entegrasyonu
Yapay zeka entegrasyonu, bir dil modelini şirketinizin dokümanlarına, veritabanlarına ve araçlarına bağlamaktır. Böylece model genel bilgiyle değil, sizin bilgilerinizle yanıt verir. Kurum içi asistanlar, müşteriye açık yapay zeka özellikleri ve sistemlerinizde işlem yapan ajanlar geliştiriyor, yanıtların ne sıklıkla doğru olduğunu testlerle gösteriyoruz.
Bir örnek
Şirket içi asistan, yanıtı yalnızca şirketin kendi belgelerinden üretir ve her cümleye kaynak gösterir. Belgede yoksa “bilmiyorum” der.
Neler geliştiriyoruz
- Doküman tabanlı asistanlar
- Çalışanların sorularını politika, sözleşme, kılavuz ve wiki sayfalarından yanıtlar. Her yanıtta kaynağa bağlantı verir.
- Ürününüzde yapay zeka
- SaaS ürününüze veya iç aracınıza özetleme, akıllı arama, taslak yazma ve sınıflandırma ekler. Kullanım limitleri ve maliyet takibiyle.
- Araçlarınızı kullanan ajanlar
- Müşteri sorgulayan, kayıt açan veya bilgi güncelleyen asistanlar. Yetkileri siz belirlersiniz.
- Kurum içi model barındırma
- Veri ortamınızdan çıkamıyorsa açık ağırlıklı modelleri kendi sunucularınızda veya özel bulutta çalıştırırız.
Proje nasıl ilerliyor
- Kullanım senaryosu ve veri incelemesi. Sorulan soruları, yanıtları içeren dokümanları ve kimin neyi görebileceğini inceleriz.
- Önce değerlendirme seti. Geliştirmeye başlamadan önce doğru yanıtlarıyla birlikte gerçek sorular toplarız. Her sürüm bu sete göre puanlanır.
- Geliştirme ve bağlantı. Veri aktarımı, arama, istemler, yetkiler ve arayüz: Slack, Teams, bir web uygulaması veya kendi ürününüz.
- Ölçme ve iyileştirme. Yanıt kalitesini, soru başına maliyeti ve yanıtlanamayan soruları takip eder, buna göre geliştiririz.
Hazır olması gerekenler
- Doküman ve verilerinizin nerede durduğu (Drive, SharePoint, Notion, veritabanları)
- Gerçekten sorulan 20 ila 50 soruluk bir liste
- Hangi dokümanı kimin görebileceği
- Verinin nerede işlenebileceğine dair kısıtlar
Kullandığımız araçlar: Claude, OpenAI, Llama and Qwen (self-hosted), pgvector, Qdrant, LangGraph, Python, TypeScript
Sık sorulan sorular
Kendi modelimizi eğitmemiz gerekiyor mu?
Nadiren. Çoğu iş senaryosunda en iyi sonucu hazır bir model ve dokümanlarınızdan bilgi getiren bir arama katmanı (RAG) verir. İnce ayar üslup ve format için işe yarar, güncel verinizi öğretmek için değil.
Yapay zekanın uydurmasını nasıl önlüyorsunuz?
Yanıtlar bulunan doküman parçalarından üretilir ve kaynak gösterir. Dokümanlarda yanıt yoksa asistan bunu söyler. Bunu yayından önce değerlendirme setiyle ölçeriz.
Hangi modeli kullanıyorsunuz?
Göreve, dile, maliyete ve veri kurallarına göre değişir. Sıklıkla Claude ve OpenAI modellerini API üzerinden, barındırmanın kurum içinde olması gerektiğinde Llama veya Qwen gibi açık modelleri kullanırız.
Doküman yetkilerine uyabiliyor mu?
Evet. Arama, kullanıcının erişim yetkisine göre filtrelenir. Herkes yalnızca okumaya yetkili olduğu dokümanlardan yanıt alır.
İhtiyacınızı anlatın
Birkaç cümle yeterli. Sorularımızla veya bir görüşme saatiyle e-posta üzerinden dönüyoruz.
Diğer hizmetler: Sesli yapay zeka asistanları, Yapay zeka ile iş otomasyonu, Web yazılım ve SaaS geliştirme, Mobil uygulama geliştirme, Blockchain geliştirme