Kendi verinizle yanıtlayan asistan
İhtiyacınıza uygun yapı ve kullanıcı akışları.
Ekibinizin zamanını
değerli işlere ayırın.
Şirket bilgileriyle çalışan asistanlar, belge işleme ve tahmin modelleri geliştiriyoruz: kendi verinizle yanıtlayan asistan, açık kaynak modelin şirket verinizle ince ayarı ve kendi sunucunuzda çalışan kurulum, talep ile anomali tahmini gibi analiz modelleri; öncesinde veri hazırlama ve etiketleme, sonrasında insan onaylı otomasyon.
İhtiyaç analizi · Tasarım · Geliştirme
SİZİN İHTİYACINIZ
“Şirket bilgilerimle çalışan bir asistan istiyorum.”
GELİŞTİRDİĞİMİZ ÇÖZÜM
Bilginizden aksiyona
01Veriyi bağla
02Yanıt üret
03Onayla & uygula
Projenize göre şekillenen örnek akış
NE YAPMAK İSTİYORSUNUZ?İhtiyacınız bir
İhtiyacınız bir
başlangıç noktası.
FİKRİNİZİN YAPI TAŞLARINeler
Neler
geliştiriyoruz?
Kapsamı sizin kullanım senaryonuza göre belirler, her parçayı çalışan bir bütünün parçası olarak tasarlarız.
Chatbot & destek akışları
Mevcut çalışma biçiminizle uyumlu geliştirme.
Model ince ayarı ve on-prem kurulum
Gerçek kullanım koşullarıyla test ve doğrulama.
Tahmin ve analiz modelleri
Teslim, dokümantasyon ve devam planı.
NEREDEN BAŞLIYORUZ?Model değil,
Model değil,
çözülen bir iş.
Yapay zekâ projesi "hangi modeli kullanalım" sorusuyla başlamaz. Önce hangi işin zaman yediğini, o işi bugün kimin nasıl yaptığını ve doğru cevabın neye benzediğini konuşuruz. Model seçimi bundan sonra gelir ve çoğu zaman en görkemli model değil, işi en ucuza ve en öngörülebilir biçimde bitiren yöntem kazanır.
Uygulamada dört yöntem kullanıyoruz. Kendi verinizle yanıtlama (RAG): belgeleriniz ve kayıtlarınız aranabilir hâle getirilir, model cevabı tahmin etmez, bulduğu kaynaktan üretir. İnce ayar (fine-tuning): açık kaynak bir model sizin verinizle eğitilir; şirketinizin dilini, form yapısını ve etiketlerini öğrenir. Tahmin ve analiz modelleri: talep, stok, gecikme, anomali gibi sayısal sorular için klasik makine öğrenmesi — burada büyük dil modeline çoğu zaman hiç gerek olmaz. Veri hazırlama ve etiketleme: diğer üçünün ön şartı; dağınık veriyi toplayıp temizlemeden hiçbiri çalışmaz.
Model nerede çalışacak sorusu da baştan cevaplanır. Bulutta bir sağlayıcının API'siyle çalışabilir, ya da açık kaynak bir model sizin sunucunuza kurulur ve veri şirketinizden hiç çıkmaz. İkisinin maliyeti, hızı ve gizlilik sonucu farklıdır; hangisinin size uyduğunu ilk görüşmede birlikte belirleriz.
CM Apps bu düzeni kendi ürünlerinde de çalıştırıyor: kendi operasyonumuzdaki asistanları ve otomasyonları biz kurup biz işletiyoruz. Yani müşteriye önerdiğimiz kurulumun bakım yükünü önce kendimiz taşıyoruz.
Yapay zekâ, yanlış cevabı da özgüvenle verir. Bu yüzden kurduğumuz her akışta cevabın dayandığı kaynak gösterilir ve sonucu olan işlemler insan onayına bağlanır. Ölçemediğimiz bir akışı canlıya almayız.
AKIŞIN ŞEKLİ
VerilerinizBelgeler · veritabanı · e-posta · panel kayıtları
Model katmanıArama · ince ayarlı model · tahmin modeli · kurallar
EkibinizPanelde, WhatsApp'ta veya mevcut yazılımınızın içinde
Model verinizin üstüne kurulur, yerine geçmez. Kaynak sizde kalır; katman sadece okur, üretir ve gerektiğinde onaya gönderir.
NASIL ÇALIŞIYORUZ?Dört adımda
Dört adımda
kurulum.
- 01
İşi ve veriyi anlıyoruz
Hangi işlem ne kadar sürüyor, hangi veri nerede duruyor, doğru cevap neye benziyor? Bu adımın çıktısı bir model değil, ölçülebilir bir başarı tanımıdır.
- 02
Yöntemi seçiyoruz
Soru belge içinde mi geçiyor, yoksa sayısal bir tahmin mi? Buna göre RAG, ince ayar, klasik model veya sade bir kural motoru seçilir. Gereksiz büyük model kullanmak maliyeti şişirir.
- 03
Kuruyoruz ve bağlıyoruz
Veri hattı, model ve arayüz kurulur; sonuç panelinize, mevcut yazılımınıza veya WhatsApp akışınıza bağlanır. Yetkiler ve denetim kaydı bu adımda tanımlanır.
- 04
Ölçüp iyileştiriyoruz
Gerçek sorularla test edilir, hatalı cevaplar toplanır, veri veya model buna göre düzeltilir. İyileştirme bir kerelik değil, süregelen bir iştir.
NELER GELİŞTİRİYORUZ?Yöntemler ve
Yöntemler ve
teslim ettiklerimiz.
- Kendi verinizle yanıtlayan asistan (RAG)Belgeleriniz parçalanıp aranabilir hâle getirilir; asistan cevabı kaynak göstererek üretir, uydurmaz.
- Model ince ayarı (fine-tuning)Açık kaynak bir model şirket verinizle eğitilir; sizin terminolojinizi, form ve etiket yapınızı öğrenir.
- Kendi sunucunuzda kurulumModel şirketinizin sunucusunda çalışır; veri dışarı çıkmaz. Donanım ihtiyacını baştan birlikte planlarız.
- Tahmin ve analiz modelleriTalep, stok, gecikme ve fiyat tahmini; anomali ve hata tespiti. Sayısal sorular için klasik makine öğrenmesi.
- Belge ve veri işlemeFatura, sözleşme, irsaliye gibi belgelerden alan çıkarma; serbest metni yapılandırılmış kayda çevirme.
- Veri hazırlama ve etiketlemeDağınık veriyi toplama, temizleme, etiketleme ve veri hattı kurma. Diğer her şeyin ön şartı.
- Chatbot ve destek akışlarıWeb sitesi, panel ve WhatsApp üzerinde çalışan destek asistanı; cevaplayamadığında konuşmayı insana devreder.
- İnsan onaylı otomasyonSonucu olan işlemler (ödeme, sözleşme, silme) asla tek başına yürümez; onay adımı akışın içine yazılır.
NASIL KULLANILIYOR?Sahadan
Sahadan
senaryolar.
"Bu müşterinin geçen yılki sözleşme şartı neydi?"
Sözleşme arşivi aranabilir hâle gelir; asistan maddeyi bulur, hangi belgenin kaçıncı maddesi olduğunu söyler.
Gelen faturayı sisteme kim giriyor?
Belgeden alanlar çıkarılır, muhasebe kaydı taslak olarak hazırlanır; personel girmez, kontrol eder.
Önümüzdeki ay hangi üründen ne kadar lazım?
Geçmiş satış, sezon ve kampanya verisiyle talep tahmini kurulur; sipariş önerisi panele düşer.
Destek ekibi aynı soruyu günde kırk kez yanıtlıyor
Sık sorulanlar şirket bilgisiyle yanıtlanır; istisna durumlar insana aktarılır, ekip yalnızca zor olanlara bakar.
Üretimde hatayı geç fark ediyoruz
Sensör ve üretim kayıtlarında anomali tespiti kurulur; sapma eşiği aşınca uyarı gider.
Verimiz dışarı çıkamaz
Açık kaynak model şirket sunucunuza kurulur, ince ayarı sizin verinizle yapılır; internete hiçbir kayıt gitmez.
VERİ VE SINIRLARNeyin nereye
Neyin nereye
gittiği belli.
- Veri nerede işleniyor, yazılıBulut API mı, kendi sunucunuz mu — seçim baştan yapılır ve sözleşmeye yazılır. Sonradan sessizce değişmez.
- Eğitime kapalı varsayılanVerinizin sağlayıcı modelinin eğitimine gitmemesi varsayılan ayardır; aksi ancak sizin açık talebinizle olur.
- Alan bazlı maskelemeKimlik, iletişim ve finansal alanlar modele hiç çıkmayacak şekilde baştan işaretlenir.
- Kaynak gösterme zorunluluğuAsistanın ürettiği her cevap hangi belgeye dayandığını söyler; doğrulanamayan cevap cevap değildir.
- Onaya bağlı işlemlerPara, sözleşme ve silme gibi geri alınamaz işlemler insan onayı olmadan yürümez.
- Denetim kaydıHangi soru soruldu, hangi kaynak okundu, hangi işlem yapıldı — hepsi kayda geçer.
AKLINIZDAKİ SORULAR
Başlamadan önce.
Verilerimiz yapay zekâ sağlayıcısının modelini eğitmekte kullanılır mı?+
Varsayılan olarak hayır. Bulut API kullanıldığında eğitime kapalı ayarla çalışırız; kendi sunucunuza kurulan açık kaynak modelde ise veri zaten şirketinizden çıkmaz. Hangi kurulumun seçildiği sözleşmeye yazılır.
İnce ayar mı, RAG mi bize uygun?+
Soru belgelerinizin içinde geçiyorsa ve içerik sık değişiyorsa RAG daha doğru ve daha ucuzdur. Modelin sizin dilinizi, form yapınızı ve etiketlerinizi öğrenmesi gerekiyorsa ince ayar devreye girer. İkisi birlikte de kullanılır; kararı veriye bakarak veririz.
Ne kadar veri gerekiyor?+
Yöntemine göre değişir: RAG mevcut belgelerinizle çalışır, ayrıca veri toplamak gerekmez. İnce ayar ve tahmin modelleri için geçmiş kayıt gerekir; elinizdekine bakıp yeterli mi, önce veri hazırlığı mı lazım, açıkça söyleriz.
Kendi sunucumuzda çalıştırmak için ne lazım?+
Model boyutuna göre değişen bir GPU veya güçlü bir sunucu. Küçük modeller mevcut donanımda çalışabilir, büyükleri ayrı yatırım ister. Kapsamı konuştuktan sonra gereken donanımı ve alternatiflerini yazılı veririz.
Yanlış cevap verirse ne olur?+
Cevabın dayandığı kaynak her zaman gösterilir, böylece hata görünür olur. Sonucu olan işlemler insan onayına bağlanır. Hatalı cevaplar toplanır ve veri ya da model buna göre düzeltilir — bu işin sürekli parçasıdır.
Mevcut yazılımımızı değiştirmek gerekir mi?+
Genelde hayır. Yapay zekâ katmanı mevcut sisteminizin üstüne kurulur, veriyi API veya veritabanı üzerinden okur. Sonuç da panelinize, mevcut yazılımınıza veya WhatsApp akışınıza bağlanır.
Kaynak kodu ve model bizde mi kalıyor?+
Evet. Geliştirdiğimiz kod, veri hattı ve ince ayarlı model ağırlıkları size teslim edilir. Bizimle devam etmeseniz de kurulum çalışmaya devam eder.
Ne kadar sürede sonuç alırız?+
Kapsama bağlı: dar bir soru kümesi için kurulan asistan hızlı devreye girer, çok kaynaklı veya ince ayar gerektiren kurulumlar veri hazırlığı ister. İlk görüşmede kapsamı daraltıp gerçekçi bir sıra çıkarıyoruz.
İLK GÖRÜŞMEMİZDEÖnce sizi
Önce sizi
dinleyelim.
Bir fikirle veya mevcut bir sistemle gelebilirsiniz. Bu sorularla başlayıp uygulanabilir bir yol haritası çıkaralım.
Birlikte planlayalım- 01
Hangi işlem çok zaman alıyor?
- 02
Hangi veri kaynakları kullanılabilir?
- 03
Yanıtları nasıl değerlendireceğiz?
DAHA BÜYÜK BİR PROJENİN PARÇASI MI?
Birlikte çalışan uzmanlıklar.
SIRADAKİ ADIMİşinizi anlatın.
Projenizi konuşalım