Kurumsal AI Geliştirme
Şirket verinizle çalışan AI uygulamaları geliştiriyoruz.
RAG tabanlı bilgi asistanları, doğal dille veri sorgulama ve işe özel AI özellikleri geliştiriyoruz. Uygulamayı; backend entegrasyonları, erişim yetkileri, evaluation ve kurulum modeliyle birlikte ele alıyoruz. Projeye göre on-premise altyapı, private cloud veya managed model API’leri kullanıyoruz.
Veri nerede işlenecek?
Dokümanlar, veri tabanı kayıtları ve prompt’lar aynı güvenlik kuralına tabi olmayabilir. Hangi verinin managed model API’sine gidebileceğini, hangisinin kurum ağı içinde kalacağını netleştiririz.
Yanıtları nasıl test edeceğiz?
Gerçek kullanımı temsil eden sorular, beklenen yanıtlar ve kabul edilmeyecek hatalar hazırlanır. Böylece modelleri ve retrieval ayarlarını birkaç demo prompt’una bakarak değil, aynı evaluation setiyle karşılaştırırız.
Ekip bunu nerede kullanacak?
AI özelliğinin kullanılacağı yer baştan bellidir: mevcut web veya mobil ürün, kurum içi panel ya da API. Kimlerin erişeceğini, sistemin hangi aksiyonları alabileceğini ve hangi adımlarda insan onayı gerektiğini belirleriz.
Önce kullanıcıyı, veri kaynaklarını, beklenen çıktıyı ve kabul edilebilir hata sınırını tanımlarız. Ardından veri bağlantıları, erişim kontrolü, retrieval ve indexleme, model gateway ile uygulama veya API katmanını aynı sistemin parçaları olarak tasarlarız.
Kurulum on-premise, private cloud veya hibrit olabilir. Mimari ve model seçeneklerini aynı evaluation setiyle; yanıt kalitesi, latency, altyapı ihtiyacı ve aylık işletme maliyeti üzerinden karşılaştırırız.
AI geliştirme hizmetleri
Uygulama, model ve veri katmanlarını birlikte geliştiriyoruz.
On-premise ve hibrit LLM sistemleri
Uygun açık kaynak modelleri kurum altyapısında veya private cloud ortamında servis ederiz. Inference API, authentication, loglama, rate limit, model güncelleme ve gerektiğinde managed model fallback yapısı bu kapsamda ele alınır.
RAG uygulamaları ve kurum bilgisi
Doküman, veri tabanı ve API’lerden alınan onaylı içeriği; metadata ve erişim kurallarını koruyarak güncellenebilir bir index’e aktarırız. Chunking, retrieval, reranking ve kaynak gösterimini çalışanların gerçekten soracağı sorularla test ederiz.
AI uygulaması ve model entegrasyonu
Web, mobil ve kurum içi uygulamalara backend model gateway üzerinden AI özellikleri ekleriz. Structured output, tool call, retry, timeout, fallback, evaluation sonucu ve model maliyetini kullanıcı arayüzünden ayrı yönetiriz.
Örnek uygulamalar
Kullanıcısı ve çıktısı belli AI uygulamaları.
Kurum İçi Bilgi Asistanı
Prosedür, teknik doküman ve proje arşivlerinde kullanıcının yetkisine göre arama yapar; yanıtta kullanılan kaynakları bağlantılarıyla gösterir.
Doküman İşleme
Sözleşme, form veya raporlardan alan çıkarır, dokümanı sınıflandırır ve sonucu mevcut iş akışına structured data olarak aktarır.
Veri ve Operasyon Asistanı
İzin verilen veri tabanı view’ları veya API’ler üzerinden doğal dilde soruları yanıtlar, sonucu özetler ve operasyonel bir aksiyon öncesinde onay ister.
Mühendislik yaklaşımı
AI özelliği canlıya çıktıktan sonra da yönetilebilir olmalı.
Modelin çevresindeki yazılım
Model sistemin yalnızca bir parçasıdır. Günlük kullanım için gereken arayüzü, backend API’leri, veri bağlantılarını, authentication, yönetim ekranlarını ve monitoring yapısını da geliştiririz.
Canlı öncesi ve sonrası evaluation
Prompt, retrieval ayarı veya model değiştiğinde aynı evaluation setini yeniden çalıştırırız. Canlıdan gelen geri bildirimleri ayrıca inceler; kalite kararlarını birkaç örneğe göre vermeyiz.
Yetki, log ve veri saklama
Modelin kurum ağında çalışması tek başına yeterli değildir. Kullanıcı yetkisi, doküman bazlı erişim, prompt ve response logları, saklama süresi ve hassas veri maskeleme kuralları ayrıca tanımlanır.
Model gateway ve fallback
Uygulama kodunu doğrudan tek bir provider SDK’sına bağlamak yerine mümkün olan projelerde model gateway kullanırız. Böylece arayüzü yeniden geliştirmeden başka bir modeli test etmek, belirli işleri farklı modele yönlendirmek veya fallback tanımlamak mümkün olur.
Proje akışı
Kullanım senaryosundan canlı ortama.
Geliştirdiğimiz AI ürünleri
Codigma.io
Codigma, Figma tasarımlarını React, Angular, Vue, React Native, Flutter ve HTML/CSS koduna dönüştüren ürünümüz. Üretilen kodun açıldığı, çalıştırıldığı ve incelendiği gerçek bir geliştirme akışında kullanılıyor.
- Tasarım context’inden framework’e özel kod üretimi
- Structured output ve çalışan önizleme
- Kod çıktısını evaluation ve kullanıcı geri bildirimiyle iyileştirme
Codigma’yı işletirken prompt ve context versiyonlama, structured output validation, retry yönetimi, latency ve model maliyeti takibi ile geliştiricilerin gerçekten kullandığı kod üzerinden gelen geri bildirimi birlikte ele alıyoruz.
Codigma’yı İnceleyinGeliştirdiğimiz AI ürünleri
ThinkHub AI Studio
ThinkHub, şirket veri tabanlarına doğal dille soru sormak için geliştirdiğimiz on-premise AI ürünüdür. Veri tabanı bağlantısı, schema context, doğal dilden SQL üretimi ve sonuç özeti aynı uygulama akışında çalışır.
- On-premise kurulum ve açık kaynak model seçenekleri
- Veri tabanı schema context ve doğal dilden SQL üretimi
- Query validation, erişim sınırları ve audit kayıtları
ThinkHub’da doğru schema context’in seçilmesi, üretilen sorgunun doğrulanması, veri erişim sınırlarının korunması ve şirkete özel sorularla evaluation hazırlanması üzerinde doğrudan ürün deneyimi edindik.
ThinkHub’ı İnceleyinTeknik sorular
Kurumsal AI ve LLM projeleri
Evet, seçilen model ve altyapı uygunsa model serving, retrieval ve uygulama katmanları on-premise veya private cloud ortamında çalışabilir. Hibrit bir yapı da kurulabilir: hassas veri kurum ağında kalırken izin verilen istekler managed model API’sine yönlendirilir. Bu kararı veri sınıfları, kapasite, latency ve bakım ihtiyacına göre veririz.
Her projede gerekmez. Zaman içinde değişen kurum bilgisi için çoğunlukla önce RAG değerlendiririz; dokümanlar modeli yeniden eğitmeden güncellenebilir ve yanıtta kaynak gösterilebilir. İstenen davranış, çıktı formatı veya görev performansı prompt ve retrieval ile güvenilir biçimde elde edilemiyorsa fine-tuning gündeme gelir.
Evet. Dokümanlar yetkileri dikkate alan bir index üzerinden aranırken güncel operasyon verisi izin verilen veri tabanı view’larından veya API’lerden alınabilir. Veri tabanı sorgularında schema sınırı, read-only erişim, query validation, timeout ve audit log gibi ek kontroller gerekir.
Aday modelleri aynı örnek sorular ve beklenen çıktılarla test ederiz. Yanıt kalitesini; Türkçe ve İngilizce performansı, latency, altyapı ihtiyacı, veri sınırları ve işletme maliyetiyle birlikte değerlendiririz. Prototipte iyi sonuç veren model, canlı ortam için her zaman en doğru seçim olmayabilir.
AI uygulaması veya lokal LLM projesi mi planlıyorsunuz?
Kullanıcıları, veri kaynaklarını, kurulum sınırlarını ve beklenen çıktıyı birlikte inceleyip gerçek örneklerle test edilebilecek ilk kapsamı belirleyebiliriz.