LLM asistanları & sohbet botları
Destek, satış veya iç ekipler için asistanlar—net roller, güvenli yanıt kuralları ve izlenebilir kaynaklarla. Bilgiler dağınıksa ve hızlı yanıtlar önemliyse idealdir.
D
E
V
S
O
L
U
X
Yapay Zekâ & Makine Öğrenmesi
Günlük işlerde gerçekten fayda sağlayan yapay zekâ çözümleri geliştiriyoruz: LLM asistanları ve anlamsal aramadan tahminleme ve otomasyona kadar. Her zaman net bir hedef vizyonu, ölçülebilir kalite ve sistemlerinize temiz entegrasyonla— böylece yapay zekâ “demo” olarak kalmaz, ürüne dönüşür.
PoC
Hızla doğrulayın, sağlam planlayın
RAG
Bilgiyi kullanılabilir hale getirin
MLOps
Üretimde izleme & kalite
Fikirden değer kanıtına
Veri koruma & guardrails
Yapay zekâ ile sizin için neler mümkün kılıyoruz
Yapay zekâ, süreçlere gömülü olduğunda gerçek değer üretir: sağlam bir veri temeli, mantıklı kullanıcı akışları, temiz entegrasyonlar ve ölçülebilir kalite. Ekiplerin yükünü hafifleten, bilgiyi erişilebilir kılan ve karar vermeyi destekleyen çözümler geliştiriyoruz—“kara kutu” hissi olmadan.
Anlamsal arama & RAG
Embedding’ler ve vektör arama temelli bilgi sistemleri: dokümanlar, ticket’lar, Confluence, PDF’ler veya wikiler aranabilir hale gelir—bağlama dayalı, hassas yanıtlar için Retrieval-Augmented Generation (RAG) dahil.
Doküman işleme & NLP
Metinlerin sınıflandırılması, çıkarımı ve özetlenmesi—ör. faturalar, sözleşmeler, e-postalar veya raporlar. Hedef: daha az manuel veri girişi, daha iyi veri kalitesi ve daha hızlı işleme.
Tahminleme & öngörücü analitik
Talep, gelir veya kapasite tahminleri, anomali tespiti ve skor (scoring) modelleri. Daha iyi planlama, daha az sürpriz ve veri odaklı kararlar için.
Bilgisayarlı görü
Kalite, dokümanlar veya görsel kontroller için görüntü tanıma—ör. kusur tespiti, sınıflandırma veya görüntü verilerinin yapılandırılmış analizi. Use case’e uygun, pragmatik şekilde uygulanır.
MLOps, izleme & operasyon
Dağıtım (deployment), değerlendirmeler, drift tespiti, loglama ve geri bildirim döngüleri. Böylece modeller & asistanlar uzun vadede güvenilir kalır—güncellemeler, versiyonlama ve rollback’ler dahil.
Yapay zekâ deneyden ürüne nasıl dönüşür
Değer ve veri gerçekliğiyle başlarız: Hangi kararlar, metinler veya iş akışları iyileşmeli? Sonra net değerlendirme, guardrails ve sistemlerinize entegrasyonla bir çözüm inşa ederiz. Bu sayede yapay zekâ açıklanabilir, güvenli ve üretimde ölçülebilir kalır.
01
Keşif & veri hazırlığı
Use case’leri, kullanıcı rollerini, riskleri ve veri kaynaklarını netleştiririz. Sonuç: net bir kapsam, başarı kriterleri (KPI’lar) ve RAG, klasik ML veya ikisinin birlikte uygun olup olmadığına dair güçlü bir öneri.
02
Çözüm tasarımı & değerlendirme
Mimariyi, veri modelini, prompt/policy’leri, retrieval stratejisini ve test setini tanımlarız. Kalite ölçülebilir hale getirilir (ör. kesinlik, halüsinasyon oranı, sadakat, gecikme).
03
Uygulama & entegrasyon
Yinelemeli geliştirme: veri pipeline’ları, vektör indeks, model/LLM bağlantısı, API’ler ve UI entegrasyonu. Guardrails, loglama ve net hata yönetimi dahil—sistemin sağlam kalması için.
04
Canlıya alma & MLOps
Kontrollü yayına alma, izleme, geri bildirim döngüleri ve sürekli iyileştirmeler. Böylece yapay zekâ güvenilir kalır—veriler, süreçler veya gereksinimler değişse bile.
Teknoloji & standartlar
DevSolux yapay zekâyı sorumlu ve sürdürülebilir şekilde uygular: veri kalitesi, net politikalar, güvenlik & veri koruma ve ölçülebilir değerlendirme standarttır. Modelleri ve mimariyi buzzword’lere göre değil, use case’inize göre seçeriz.
- LLM & RAG: embedding’ler, vektör arama, kaynak referansları, prompt/policy tasarımı
- Değerlendirme: test setleri, kalite metrikleri, regresyon kontrolleri, human-in-the-loop
- Güvenlik & GDPR: veri minimizasyonu, erişim kontrolü, secrets, denetlenebilirlik
- MLOps: versiyonlama, izleme, drift tespiti, geri bildirim & sürekli iyileştirme
Başlangıçta neredeyse her zaman gelen sorular
Bilgi soruları, metin işleri ve asistan use case’leri için RAG’li LLM’ler çoğu zaman idealdir.
Tahminleme, skor, anomali veya yapılandırılmış optimizasyon için klasik ML çoğu zaman daha uygundur.
Birçok projede en iyi çözüm bir kombinasyondur—veriye, riske ve hedef vizyona bağlı olarak.
Net guardrails, kaynak gösterimi (RAG), test setleriyle değerlendirme ve düzenli regresyon kontrolleriyle.
Ayrıca üretimde kalitenin görünür olması için geri bildirim döngüleri ve izleme de ekleriz—sadece demoda değil.
Evet—doğru planlanırsa. Veri minimizasyonu, erişim kontrolü, güvenli secrets,
denetim logları ve net veri akışları üzerine kurarız. Gereksinimlere göre uygun işletim modellerini seçeriz
(ör. izole ortamlar, kontrollü indeksleme, rol tabanlı retrieval erişimleri).
Temiz API’ler, webhook’lar ve UI gömme yoluyla—ör. web uygulamaları, portallar, admin back office’ler veya mobil uygulamalar.
Önemli olan süreçtir: kim ne zaman kullanır, hangi onaylar geçerlidir, hangi veriler işlenebilir
ve çıktı nasıl kontrol edilir (gerekirse human-in-the-loop).
Use case’in kısa bir tanımı (problem, kullanıcılar, beklenen fayda), ilgili veri kaynakları
(ör. dokümanlar, ticket’lar, CRM, loglar), kalite gereksinimleri ve varsa uyumluluk kısıtları.
Ardından net bir sonraki adım öneririz—çoğu zaman ölçülebilir kriterlerle bir keşif/proof-of-value.
Sadece etkilemek yerine ölçülebilir değer sunan yapay zekâya hazır mısınız?
Use case’inizi, veri kaynaklarınızı ve “iyi”nin somut olarak ne anlama geldiğini kısaca anlatın. Size net, uygulanabilir bir sonraki adımla geri döneceğiz—proof-of-value önerisi dahil.
Hadi başlayalım