Hizmet

Yapay Zeka Entegrasyonları

LLM tabanlı asistanlar, semantik arama ve RAG mimarisi; güvenli veri akışı, kota ve maliyet kontrolü ile ürüne yapay zeka yetenekleri.

Teklif AlWhatsApp ile Görüş
Başlangıç fiyatı

40.000 TL'den başlayan

RAG tabanlı asistan/entegrasyon başlangıcı; veri kaynağı ve kapsama göre fiyatlanır.

Ücretsiz keşif görüşmesi
  • LLM entegrasyonu
  • RAG mimarisi
  • kurumsal sohbet botu
  • vektör veritabanı
  • yapay zeka danışmanlığı

Müşteri desteği, iç bilgi tabanları ve doküman soru-cevap senaryolarında RAG (retrieval-augmented generation) ile vektör arama, özetleme ve kaynak gösterme akışlarını tasarlıyoruz. Mevcut API ve veri politikalarınızla uyumlu entegrasyon sözleşmeleri çıkarıyoruz.

Prompt enjeksiyonu ve veri sızıntısı risklerine karşı katmanlı güvenlik; PII maskeleme, kota ve maliyet tavanları ile model çıktılarının denetlenmesi sağlanır. Değerlendirme setleri ve kullanıcı geri bildirimiyle kalite ölçümü ve iterasyon planı sunuyoruz.

Neden Yapay Zeka Entegrasyonları için bizi tercih etmelisiniz?

Kaynak gösteren yanıtlar

RAG mimarisiyle “hallucination” riskini azaltıp denetlenebilir, kaynaklı cevaplar.

Veri güvenliği

PII maskeleme, erişim politikaları ve kota ile güvenli veri akışı.

Maliyet kontrolü

Cache, model seçimi ve kullanım tavanlarıyla öngörülebilir maliyet.

Kapsam ve teslimatlar

  • Destek ve arama süreçlerinde hız/kalite artışı
  • Kaynak gösteren, denetlenebilir yanıtlar
  • Maliyet kontrolü ve güvenli veri akışı

Teknoloji yığını

  • LLM API
  • Vector DB
  • RAG
  • PII masking
  • Rate limits
  • Evaluation sets

Süreç

  1. 01Kullanım senaryosu: veri kaynakları ve başarı kriteri
  2. 02RAG tasarımı: chunking, embedding, retrieval stratejisi
  3. 03Güvenlik: PII maskeleme, prompt injection önlemleri
  4. 04Maliyet: kota, cache ve tavan politikaları
  5. 05Değerlendirme: kalite metrikleri + iterasyon planı

Örnek proje

İç bilgi tabanı asistanı

Sorun
Çalışanlar dokümanlar arasında kaybolup destek hattını yoğun kullanıyordu.
Çözüm
Şirket dokümanları üzerinde kaynak gösteren bir RAG asistanı kurduk.
Sonuç
İç destek talepleri %50 azaldı, bilgiye erişim dakikalardan saniyelere indi.
“Asistan cevabın hangi dokümandan geldiğini gösterdiği için ekibimiz güveniyor.”
D. Polat — Bilgi Teknolojileri, Kurumsal

Sık sorulan sorular

Kurum içi verilerimiz güvenli kalır mı?

Evet. Veri erişimi, maskeleme ve politika setleriyle güvenli akış tasarlanır; yetkisiz sızıntıyı engelleyecek katmanlar kurulur.

RAG ile doğruluk artar mı?

Doğru veri hazırlığı ve retrieval ile “hallucination” riski azalır; ayrıca kaynak gösterme ile denetlenebilirlik artar.

Maliyet nasıl kontrol edilir?

Kota, cache, model seçimi ve kullanım tavanlarıyla maliyeti yönetiriz.

Diğer hizmetler

Tüm hizmetlerİletişim