Öz məlumatlarınızdan cavab verən assistent
Ehtiyacınıza uyğun struktur və istifadəçi axınları.
Komandanızın vaxtını
dəyərli işlərə ayırın.
Şirkət məlumatları ilə işləyən assistentlər, sənəd emalı və proqnoz modelləri hazırlayırıq: öz məlumatlarınızdan cavab verən assistent, açıq mənbəli modelin şirkət məlumatlarınızla dəqiq tənzimlənməsi və öz serverinizdə işlədilməsi, tələb və anomaliya proqnozu modelləri; əvvəlində məlumat hazırlığı və etiketləmə, sonrasında insan təsdiqli avtomatlaşdırma.
Ehtiyac analizi · Dizayn · Hazırlama
SİZİN EHTİYACINIZ
“Şirkət məlumatlarımla işləyən bir assistent istəyirəm.”
HAZIRLADIĞIMIZ HƏLL
Biliyinizdən fəaliyyətə
01Məlumatı bağla
02Cavab yarat
03Təsdiqlə & tətbiq et
Layihənizə görə formalaşan nümunə axın
NƏ ETMƏK İSTƏYİRSİNİZ?Ehtiyacınız bir
Ehtiyacınız bir
başlanğıc nöqtəsidir.
İDEYANIZIN TİKİNTİ DAŞLARINələr
Nələr
hazırlayırıq?
Əhatəni sizin istifadə ssenarinizə görə müəyyən edir, hər parçanı işləyən bir bütövün hissəsi kimi dizayn edirik.
Chatbot & dəstək axınları
Mövcud iş tərzinizlə uyğun hazırlama.
Dəqiq tənzimləmə və on-prem quraşdırma
Real istifadə şərtləri ilə test və yoxlama.
Proqnoz və təhlil modelləri
Təhvil, sənədləşdirmə və davam planı.
HARADAN BAŞLAYIRIQ?Model yox,
Model yox,
həll olunan iş.
Süni intellekt layihəsi «hansı modeli seçək» sualı ilə başlamır. Əvvəlcə hansı işin vaxt apardığını, bu işi bu gün kimin necə gördüyünü və düzgün cavabın necə göründüyünü danışırıq. Model seçimi bundan sonra gəlir və çox vaxt ən təsirli model yox, işi ən ucuz və ən proqnozlaşdırıla bilən şəkildə bitirən üsul qazanır.
Praktikada dörd üsul işlədirik. Öz məlumatlarınızla cavab (RAG): sənədləriniz və qeydləriniz axtarıla bilən hala gətirilir, model cavabı təxmin etmir, tapdığı mənbədən yaradır. Dəqiq tənzimləmə (fine-tuning): açıq mənbəli model sizin məlumatlarınızla öyrədilir; şirkətinizin dilini, forma quruluşunu və etiketlərini öyrənir. Proqnoz və təhlil modelləri: tələb, ehtiyat, gecikmə, anomaliya kimi rəqəmsal suallar üçün klassik maşın öyrənməsi — burada böyük dil modelinə çox vaxt heç ehtiyac olmur. Məlumat hazırlığı və etiketləmə: digər üçünün ilkin şərti; dağınıq məlumat toplanıb təmizlənmədən heç biri işləmir.
Modelin harada işləyəcəyi sualı da əvvəlcədən cavablandırılır. Bulud provayderinin API-si ilə işləyə bilər, yaxud açıq mənbəli model sizin serverinizə qurulur və məlumat şirkətdən heç çıxmır. İkisinin dəyəri, sürəti və məxfilik nəticəsi fərqlidir; hansının sizə uyğun olduğunu ilk görüşdə birlikdə müəyyən edirik.
CM Apps bu quruluşu öz məhsullarında da işlədir: öz əməliyyatımızdakı assistentləri və avtomatlaşdırmaları özümüz qurub özümüz idarə edirik. Yəni müştəriyə təklif etdiyimiz quruluşun baxım yükünü əvvəlcə özümüz daşıyırıq.
Süni intellekt səhv cavabı da eyni əminliklə verir. Ona görə qurduğumuz hər axında cavabın söykəndiyi mənbə göstərilir və nəticəsi olan əməliyyatlar insan təsdiqinə bağlanır. Ölçə bilmədiyimiz axını canlıya çıxarmırıq.
AXININ FORMASI
MəlumatlarınızSənədlər · verilənlər bazası · e-poçt · panel qeydləri
Model qatıAxtarış · dəqiq tənzimlənmiş model · proqnoz modeli · qaydalar
KomandanızPaneldə, WhatsApp-da və ya mövcud proqramınızın içində
Model məlumatınızın üstünə qurulur, yerinə keçmir. Mənbə sizdə qalır; qat yalnız oxuyur, yaradır və lazım olanda təsdiqə göndərir.
NECƏ İŞLƏYİRİK?Dörd addımda
Dörd addımda
quraşdırma.
- 01
İşi və məlumatı anlayırıq
Hansı əməliyyat nə qədər çəkir, hansı məlumat harada durur, düzgün cavab necə görünür? Bu addımın nəticəsi model yox, ölçülə bilən uğur tərifidir.
- 02
Üsulu seçirik
Cavab sənədin içindədir, yoxsa rəqəmsal proqnozdur? Buna görə RAG, dəqiq tənzimləmə, klassik model və ya sadə qayda mühərriki seçilir. Lazımsız böyük model xərci şişirdir.
- 03
Qurub bağlayırıq
Məlumat xətti, model və interfeys qurulur; nəticə panelinizə, mövcud proqramınıza və ya WhatsApp axınınıza bağlanır. Səlahiyyətlər və audit qeydi bu addımda təyin olunur.
- 04
Ölçüb yaxşılaşdırırıq
Real suallarla sınaqdan keçirilir, səhv cavablar toplanır, məlumat və ya model buna görə düzəldilir. Yaxşılaşdırma birdəfəlik deyil, davamlı işdir.
NƏ HAZIRLAYIRIQ?Üsullar və
Üsullar və
təhvil verdiklərimiz.
- Öz məlumatlarınızla cavab verən assistent (RAG)Sənədləriniz parçalanıb axtarıla bilən hala gətirilir; assistent cavabı mənbə göstərərək yaradır, uydurmur.
- Model dəqiq tənzimləməsiAçıq mənbəli model şirkət məlumatlarınızla öyrədilir; terminologiyanızı, forma və etiket quruluşunuzu öyrənir.
- Öz serverinizdə quraşdırmaModel şirkətinizin serverində işləyir; məlumat kənara çıxmır. Avadanlıq ehtiyacını əvvəlcədən birlikdə planlaşdırırıq.
- Proqnoz və təhlil modelləriTələb, ehtiyat, gecikmə və qiymət proqnozu; anomaliya və nasazlıq aşkarlanması. Rəqəmsal suallar üçün klassik maşın öyrənməsi.
- Sənəd və məlumat emalıFaktura, müqavilə, qaimə kimi sənədlərdən sahə çıxarılması; sərbəst mətnin strukturlaşdırılmış qeydə çevrilməsi.
- Məlumat hazırlığı və etiketləməDağınıq məlumatın toplanması, təmizlənməsi, etiketlənməsi və məlumat xəttinin qurulması. Qalan hər şeyin ilkin şərti.
- Chatbot və dəstək axınlarıVebsayt, panel və WhatsApp üzərində işləyən dəstək assistenti; cavab verə bilmədikdə söhbəti insana ötürür.
- İnsan təsdiqli avtomatlaşdırmaNəticəsi olan əməliyyatlar (ödəniş, müqavilə, silmə) heç vaxt təkbaşına işləmir; təsdiq addımı axının içinə yazılır.
NECƏ İSTİFADƏ OLUNUR?Sahədən
Sahədən
ssenarilər.
«Bu müştərinin keçən ilki müqavilə şərti nə idi?»
Müqavilə arxivi axtarıla bilən olur; assistent bəndi tapır və hansı sənədin neçənci maddəsi olduğunu deyir.
Gələn fakturanı sistemə kim daxil edir?
Sənəddən sahələr çıxarılır, mühasibat qeydi qaralama kimi hazırlanır; işçi daxil etmir, yoxlayır.
Gələn ay hansı məhsuldan nə qədər lazımdır?
Keçmiş satış, mövsüm və kampaniya məlumatı ilə tələb proqnozu qurulur; sifariş təklifi panelə düşür.
Dəstək komandası eyni suala gündə qırx dəfə cavab verir
Tez-tez verilən suallar şirkət məlumatı ilə cavablanır; istisnalar insana ötürülür, komanda yalnız çətinlərə baxır.
İstehsalda nasazlığı gec görürük
Sensor və istehsal qeydlərində anomaliya aşkarlanması qurulur; kənarlaşma həddi aşılanda xəbərdarlıq gedir.
Məlumatımız kənara çıxa bilməz
Açıq mənbəli model şirkət serverinizə qurulur, dəqiq tənzimləməsi sizin məlumatınızla aparılır; internetə heç bir qeyd getmir.
MƏLUMAT VƏ HÜDUDLARNəyin hara
Nəyin hara
getdiyi bəllidir.
- Məlumat harada emal olunur — yazılıBulud API, yoxsa öz serveriniz — seçim əvvəlcədən edilir və müqaviləyə yazılır. Sonradan səssizcə dəyişmir.
- Öyrətməyə qapalı standartMəlumatınızın provayder modelinin öyrədilməsinə getməməsi standart ayardır; əksi yalnız sizin açıq tələbinizlə olur.
- Sahə səviyyəsində maskalamaŞəxsiyyət, əlaqə və maliyyə sahələri modelə heç çıxmayacaq şəkildə əvvəlcədən işarələnir.
- Mənbə göstərmək məcburidirAssistentin yaratdığı hər cavab hansı sənədə söykəndiyini deyir; yoxlanıla bilməyən cavab cavab deyil.
- Təsdiqə bağlı əməliyyatlarPul, müqavilə və silmə kimi geri qaytarılmayan əməliyyatlar insan təsdiqi olmadan işləmir.
- Audit qeydiHansı sual verildi, hansı mənbə oxundu, hansı əməliyyat aparıldı — hamısı qeydə alınır.
DÜŞÜNDÜYÜNÜZ SUALLAR
Başlamazdan əvvəl.
Məlumatlarımız süni intellekt provayderinin modelini öyrətmək üçün istifadə olunur?+
Standart olaraq xeyr. Bulud API işlədildikdə öyrətməyə qapalı ayarla işləyirik; öz serverinizə qurulan açıq mənbəli modeldə isə məlumat onsuz da şirkətdən çıxmır. Hansı quruluşun seçildiyi müqaviləyə yazılır.
Bizə dəqiq tənzimləmə, yoxsa RAG uyğundur?+
Cavab sənədlərinizin içindədirsə və məzmun tez-tez dəyişirsə, RAG daha dəqiq və daha ucuzdur. Model sizin dilinizi, formalarınızı və etiketlərinizi öyrənməlidirsə, dəqiq tənzimləmə devrəyə girir. İkisi birlikdə də işlədilir; qərarı məlumata baxaraq veririk.
Nə qədər məlumat lazımdır?+
Üsuldan asılıdır: RAG mövcud sənədlərinizlə işləyir, əlavə məlumat toplamağa ehtiyac yoxdur. Dəqiq tənzimləmə və proqnoz modelləri üçün keçmiş qeydlər lazımdır; əlinizdəkinə baxıb kifayət edir, yoxsa əvvəlcə məlumat hazırlığı lazımdır, açıq deyirik.
Öz serverimizdə işlətmək üçün nə lazımdır?+
Model ölçüsünə görə dəyişən GPU və ya güclü server. Kiçik modellər mövcud avadanlıqda işləyə bilər, böyüklər ayrıca sərmayə istəyir. Əhatəni danışdıqdan sonra lazım olan avadanlığı və alternativlərini yazılı veririk.
Səhv cavab verərsə nə olur?+
Cavabın söykəndiyi mənbə həmişə göstərilir, beləcə səhv görünür olur. Nəticəsi olan əməliyyatlar insan təsdiqinə bağlanır. Səhv cavablar toplanır və məlumat ya da model buna görə düzəldilir — bu işin daimi hissəsidir.
Mövcud proqramımızı dəyişmək lazımdır?+
Ümumiyyətlə xeyr. Süni intellekt qatı mövcud sisteminizin üstünə qurulur, məlumatı API və ya verilənlər bazası üzərindən oxuyur. Nəticə də panelinizə, mövcud proqramınıza və ya WhatsApp axınınıza bağlanır.
Mənbə kodu və model bizdə qalır?+
Bəli. Hazırladığımız kod, məlumat xətti və dəqiq tənzimlənmiş model çəkiləri sizə təhvil verilir. Bizimlə davam etməsəniz də quruluş işləməyə davam edir.
Nə qədər müddətdə nəticə alırıq?+
Əhatədən asılıdır: dar sual dəsti üçün qurulan assistent tez işə düşür, çox mənbəli və ya dəqiq tənzimləmə tələb edən quruluşlar məlumat hazırlığı istəyir. İlk görüşdə əhatəni daraldıb real bir sıra çıxarırıq.
İLK GÖRÜŞÜMÜZDƏƏvvəlcə sizi
Əvvəlcə sizi
dinləyək.
Bir ideya və ya mövcud bir sistemlə gələ bilərsiniz. Bu suallarla başlayıb tətbiq edilə bilən yol xəritəsi hazırlayaq.
Birlikdə planlaşdıraq- 01
Hansı əməliyyat ən çox vaxt aparır?
- 02
Hansı məlumat mənbələrindən istifadə edilə bilər?
- 03
Cavabları necə qiymətləndirəcəyik?
DAHA BÖYÜK BİR LAYİHƏNİN HİSSƏSİDİR?
Birlikdə işləyən ixtisaslar.
NÖVBƏTİ ADDIMİşinizi danışın.
Layihənizi danışaq