Yapay Zeka Sistemleri

Baştan sona akıllı iş akışları

Yapay zekâyı demo olmaktan çıkarıp sisteme dönüştürüyorum.

Bir dil modelini bir demoda çalıştırmak kolay. Zor olan, aynı modeli her gün yüzlerce kez, tutarlı ve hesabı verilebilir biçimde çalıştırmak. Sistem tasarımı tam olarak burada devreye giriyor.

Kullanım senaryosunu netleştirmekle başlıyorum: yapay zekânın gerçekten değer katacağı yeri seçiyor, katmayacağı yeri de dürüstçe eliyorum. Ardından veriyi, bağlamı ve değerlendirme setini kuruyor; çözümü ölçülebilir bir başarı eşiğiyle üretime taşıyorum.

Kullanım senaryonuzu konuşalım

Üretim ortamında çalışan yapay zeka sistemi — kod ve metrik ekranları

Neler yapıyorum?

LLM entegrasyonu

Mevcut ürününüze dil modeli yeteneklerini doğru sınırlar, güvenlik kuralları ve maliyet kontrolüyle bağlıyorum.

RAG ve kurumsal arama

Şirket içi dokümanlarınızı erişilebilir kılan, cevabının kaynağını gösteren soru-cevap sistemleri kuruyorum.

Değerlendirme ve güvenlik

Çıktı kalitesini ölçen eval setleri; halüsinasyon, prompt sızdırma ve veri kaçağına karşı önlemler.

İzleme ve maliyet

Token maliyetini, gecikmeyi ve hata oranını görünür kılan telemetri — sürprizsiz bir fatura ve ölçülebilir kalite.

Süreç

Nasıl ilerliyoruz?

Yapay zekâ projelerinde en pahalı hata, yanlış problemi çözmektir. Bu yüzden koda başlamadan önce başarının nasıl ölçüleceğini netleştiriyoruz.

OpenAI & Claude API RAG Vector DB Semantic Kernel .NET Python

Kullanım senaryosunu seçme

Yapay zekânın gerçekten fark yaratacağı süreci birlikte belirliyoruz.

Veri ve bağlam hazırlığı

Modelin ihtiyaç duyduğu veriyi topluyor, temizliyor ve erişilebilir hâle getiriyoruz.

Prototip ve değerlendirme

Hızlı bir prototipi, önceden anlaştığımız ölçülebilir bir başarı eşiğiyle test ediyoruz.

Üretime alma ve izleme

Maliyet, gecikme ve kalite metrikleriyle canlıya alıp sürekli iyileştiriyoruz.

Hazır mısınız?

Yapay zekâyı işinizin tam olarak neresine koyacağınızı birlikte netleştirelim. Bana yazın