Altyapı · Veri ve RAG

Veri ve RAG altyapısı: yapay zekânın güvenle dayanabileceği bilgi.

Yapay zekâ ancak eriştiği veri kadar doğru yanıt verir. Belge sistemlerinizdeki, CRM ve ERP'nizdeki ve dağınık tablolarınızdaki bilgiyi toplayan, temizleyen, yetkilendiren ve güncel tutan bir bilgi katmanı kuruyoruz.

Ücretsiz keşif görüşmesi Katmanlar

Yapay zekâ projelerinin çoğu veride takılır.

Model seçmek kolaydır; zor olan, kurumun bilgisini modelin kullanabileceği hale getirmektir. Bilgi farklı sistemlere dağılmıştır, aynı müşteri üç sistemde üç farklı şekilde kayıtlıdır, belgelerin güncel olanı belli değildir, kimin neyi görebileceği tanımlı değildir. Bu temel kurulmadan yapılan asistanlar tutarsız ve güvenilmez yanıtlar verir.

Kurduğumuz katmanlar

Bağlayıcılar. Belge sistemleri, CRM, ERP, veritabanları ve iş uygulamaları API ya da planlı aktarımlarla bağlanır.
Temizleme ve standartlaştırma. Mükerrer kayıtlar birleştirilir, formatlar standartlaştırılır, eski ve geçersiz kayıtlar ayıklanır.
Parçalama ve vektörleştirme. Belgeler anlamlı parçalara bölünür, gömme modelleriyle vektörleştirilir ve vektör veritabanına (örneğin PostgreSQL pgvector, Qdrant) kaydedilir.
Yetkilendirme. Her kayıt, kaynak sistemdeki erişim yetkisiyle birlikte saklanır; kullanıcı yalnızca görmeye yetkili olduğu bilgiden yanıt alır.
Güncel tutma. Kaynaklar anlık ya da planlı olarak senkronize edilir; değişiklikler bilgi katmanına yansır.
Kalite ölçümü. Arama isabeti ve yanıt doğruluğu gerçek sorulardan oluşan değerlendirme setleriyle düzenli olarak ölçülür.

Bu altyapının üzerinde neler çalışır?

Asistanlar. Müşteri asistanı ve kurumsal bilgi asistanı aynı bilgi katmanından beslenir.
Ajanlar. AI agent'lar karar verirken güncel ve yetkili veriye erişir.
Raporlama. Satış, operasyon ve finans verileri tek kaynaktan, kendiliğinden güncellenen raporlara dönüşür.
Sistem senkronizasyonu. Müşteri, sipariş ve stok bilgisi sistemler arasında tutarlı kalır.

Çalışma şekli

Veri haritası. Hangi bilginin hangi sistemde "asıl" olduğunu, kimin neye erişebileceğini ve nereye aktarılacağını belirleriz.
Pilot kaynak. Tek bir kaynakla başlar, arama ve yanıt kalitesini ölçeriz.
Genişletme. Diğer kaynakları kademeli olarak bağlar, senkronizasyonları izlemeye alırız.
İşletme. Kalite ölçümlerini ve bağlantıları düzenli olarak takip ederiz.

Kurulan altyapı ve tüm veri size aittir.

Yapay zekâ projenizin temelini doğru atalım.

Bilginizin hangi sistemlerde durduğunu paylaşın, size uygun veri mimarisini ücretsiz bir keşif görüşmesinde çıkaralım.

Ücretsiz keşif görüşmesi

İlgili çözümler

Kurumsal bilgi asistanıÇalışanlar prosedür, politika ve doküman sorularını yetkilerine göre, kaynaklı yanıtla alır. Yapay zekâ müşteri asistanıWeb, WhatsApp, Instagram ve e-postada müşteri sorularını kendi verinizle yanıtlar. Yerel ve hibrit LLM kurulumuModelleri kendi sunucunuzda ya da hibrit mimaride çalıştırır; hassas veri kurum dışına çıkmaz. CRM entegrasyonuCRM'inize otomatik kayıt, lead nitelendirme, görüşme özetleri ve veri temizliği.

Sık sorulan sorular

RAG nedir, neden gerekli?

RAG (bilgiye dayalı yanıt üretme), modelin yanıt vermeden önce sizin belgelerinizde ve verilerinizde arama yapması ve yanıtını bulduğu bilgiye dayandırmasıdır. Modelin kendi genel bilgisiyle tahmin yürütmesini önler, yanıtları güncel ve kuruma özgü kılar.

Verilerimiz nerede tutulur?

Tercihinize göre: kendi sunucunuzda, size ait bir bulut veritabanında ya da mevcut veri platformunuzda. Veri her zaman size aittir ve erişim yetkileri sizin belirlediğiniz yapıya göre uygulanır.

Kaynaklar değiştiğinde bilgi katmanı güncellenir mi?

Evet. Bağlı kaynaklar anlık ya da planlı olarak senkronize edilir; değişen, eklenen ve silinen kayıtlar bilgi katmanına yansır. Her senkronizasyon kayıt altına alınır, hata durumunda bildirim gider.

Kullandığımız sistemin API'si yoksa ne olur?

Önce dışa aktarma, veritabanı erişimi ya da düzenli rapor gibi alternatif çıkışlara bakarız; çoğu zaman bir yol bulunur. Güvenilir bir yol yoksa bunu açıkça belirtir, alternatif bir çözüm öneririz.