Yapay Zeka Kodlama: Özel Yapay Zeka Uygulaması Geliştirme

Yapay Zeka Kodlama kimler için uygun?

Hazır araç yetmediğinde: özel yapay zeka yazılımı

Hazır yapay zeka araçları genel işler için iyidir. Ama kendi verinizle çalışan, kendi ekranlarınıza gömülü ve kendi kurallarınıza uyan bir sistem istiyorsanız kod yazmak gerekir.

Bu hizmet mühendislik tarafıdır: yapay zeka servislerini yazılımınıza bağlar, veri akışını kurar, çıktıyı denetleyen kuralları ekleriz. Strateji ve hazır araç kurulumu için Yapay Zeka Çözümleri hizmetimize bakabilirsiniz.

Neler geliştiriyoruz?

Hedef, projenin gerçek ihtiyacına göre doğru yaklaşımı seçmektir. Her iş için model eğitmek gerekmez; çoğu zaman hazır modelleri doğru yönlendirmek yeterlidir.

• Dil modellerini uygulamanıza bağlayan arka uç ve arayüz geliştirme
• Kendi belgelerinizden cevap bulan arama ve soru-cevap sistemleri
• Fatura, form ve sözleşme okuyup alanları çıkaran belge işleme
• Satış, stok veya talep için tahmin ve öneri modelleri
• Görsel sınıflandırma ve basit nesne tanıma uygulamaları
• Yanıt kalitesini ölçen test düzeni ve hata yakalama kuralları
• Maliyet ve hız kontrolü: önbellek, sınırlama ve kullanım izleme
• Mevcut yazılıma güvenli entegrasyon, kayıt ve erişim yetkileri

Size ne kazandırır?

Özel yazılım, yapay zekayı işinizin gerçek verisi ve kuralıyla çalıştırır. Böylece genel cevaplar yerine işinize özel sonuçlar alırsınız.

• İşletmenize özel veri ve kurallarla çalışan sistem
• Ekranlarınıza ve süreçlerinize gömülü, ayrı araca ihtiyaç duymayan deneyim
• Çıktıyı denetleyen kurallarla daha öngörülebilir sonuçlar
• Kullanım ve maliyeti ölçebilen, kontrol edilebilir yapı
• Yazılımın kodu ve mimarisi üzerinde söz hakkı

Hangi projelerde kullanılır?

• Bayi portalı: ürün kataloğu içinde doğal dille arama ve öneri
• Muhasebe ve lojistik: gelen belgelerin otomatik okunup sisteme işlenmesi
• Eğitim platformu: öğrenciye kendi ders materyalinden yanıt veren asistan
• Üretim: sensör veya kayıt verisinden arıza ve talep tahmini denemeleri
• E-ticaret: ürün metni, etiket ve kategori önerisini otomatikleştiren araç

Neden Lanse Yapım?

Yazılım geliştirme ekibimiz web, mobil ve veritabanı tarafını da yaptığı için yapay zeka özelliği tek başına kalmaz, ürününüzün bütününe oturur. Gereksiz karmaşıklıktan kaçınır, hazır servisle çözülebiliyorsa onu öneririz.

Konya'da yüz yüze toplantı, Türkiye genelinde uzaktan çalışma sunarız. Kapsamı yazılı teklifle, aşamaları pilot sonuçlarıyla birlikte belirleriz.

Başlamadan önce

• Çıktının ne kadar hatasız olması gerektiğini baştan tanımlayın
• Kullanılacak verinin size ait ve kullanım izninin olduğundan emin olun
• Dış yapay zeka servislerinin kullanım ücreti ve sınırları ayrıca değerlendirilmelidir
• Önce küçük bir kapsamda pilot yapmak maliyeti ve riski azaltır
• Kişisel veri işleniyorsa mevzuata uyum için hukuki görüş alın

Yapay Zeka Kodlama kapsamında neler yapıyoruz?

1. 01

   Hedef ve veri incelemesi

   Çözülmek istenen problemi, elinizdeki veriyi ve başarı ölçütünü netleştiririz. Verinin miktarı, temizliği ve etiketleri projenin ilk risk değerlendirmesini belirler.

2. 02

   Mimari ve seçenek analizi

   Hazır servis, açık kaynak model ya da özel eğitilmiş çözüm arasında maliyet, gizlilik ve kalite açısından karşılaştırma yaparız. Seçimi gerekçeli şekilde yazılı sunarız.

3. 03

   Veri hazırlama hattı

   Ham veriyi temizler, biçimlendirir ve gerekirse etiketleriz. Veri hattı tekrar çalıştırılabilir biçimde kodlanır, böylece yeni veri geldiğinde aynı adımlar uygulanır.

4. 04

   Model entegrasyonu

   Seçilen modeli ya da servisi yazılımınıza API veya doğrudan kod ile bağlarız. İstek yönetimi, hata durumları ve zaman aşımı gibi üretim ayrıntıları ele alınır.

5. 05

   Bilgi arama ve belge sorgulama

   Şirket belgelerinizde arama yapıp kaynak göstererek yanıt üreten sistemler kurarız. Belgeler parçalanır, indekslenir ve soruya uygun bölümler bulunur.

6. 06

   Değerlendirme düzeni

   Çıktı kalitesini ölçmek için örnek set ve kontrol ölçütleri hazırlarız. Her sürümde aynı testler çalıştırılarak iyileşme ya da gerileme görülür.

7. 07

   Güvenlik ve sınırlamalar

   Girdi doğrulama, hassas veri maskeleme, istem enjeksiyonuna karşı önlem ve kullanım sınırları ekleriz. Aracın yapmaması gereken işler kodda açıkça engellenir.

8. 08

   İzleme ve bakım

   Maliyet, yanıt süresi, hata ve kalite göstergelerini izleyen kayıtlar kurarız. Model ya da servis sürümü değiştiğinde yeniden test yapılır.

Neler teslim ediyoruz, hangi araçları kullanıyoruz?

Hazır servis mi, özel model mi seçilmeli?

Çoğu işletme için doğru başlangıç, hazır bir model servisini kullanmaktır. Kurulum kısadır, kalite genelde yüksektir ve fikir hızla denenebilir. Dezavantajı, verinin dış servise gitmesi ve maliyetin kullanım arttıkça artmasıdır. Pilot aşaması için bu yaklaşım çoğunlukla en makul seçimdir.

Gizlilik önceliği yüksekse veya kullanım çok yoğunsa açık kaynak modeller değerlendirilir. Bu modeller kendi sunucunuzda çalışabilir ve veri dışarı çıkmaz. Karşılığında sunucu maliyeti, kurulum ve bakım yükü ortaya çıkar. Model kalitesi göreve göre test edilerek karar verilmelidir.

Özel eğitilmiş model ise yalnızca belirli ve sürekli bir görev için, yeterli veri varsa mantıklıdır. Veri miktarı, etiket kalitesi ve bakım planı yetersizse bu yol zaman ve para kaybettirir. Biz seçenekleri maliyet, risk ve kalite ölçütleriyle yazılı karşılaştırıp, küçük bir deneme sonucuna göre öneride bulunuruz.

• Pilotta hazır servis
• Gizlilik için açık kaynak seçeneği
• Yeterli veri varsa özel eğitim
• Karar öncesi küçük deneme

Şirket belgelerinde soru yanıtlayan sistem nasıl çalışır?

Belgelerde soru yanıtlayan sistemler önce belgeleri küçük parçalara böler ve her parçayı embedding denilen sayısal temsile çevirir. Bu temsiller bir vektör veritabanında saklanır. Kullanıcı soru sorduğunda sistem soruyu aynı yöntemle sayıya çevirir ve anlamca en yakın belge parçalarını bulur.

Bulunan parçalar, soruyla birlikte dil modeline verilir ve model yalnızca bu bilgilere dayanarak cevap yazar. Cevabın yanında kaynağın hangi belge ve sayfa olduğu gösterilir. Böylece kullanıcı yanıtı doğrulayabilir ve modelin uydurma riski azalır. Bilgi bulunamazsa sistem bilmediğini söyleyecek şekilde ayarlanır.

Başarı büyük ölçüde belge kalitesine bağlıdır. Taranmış, kötü okunan ya da çelişkili belgeler cevap kalitesini düşürür. Yetkilendirme de ihmal edilmemelidir; herkes her belgeyi görmemelidir. Sistem, kullanıcının yetkisi dahilindeki belgelerde arama yapacak biçimde tasarlanır.

• Belgelerin parçalanması
• Embedding ve vektör arama
• Kaynak gösteren yanıt
• Bilgi yoksa bilmediğini söyleme
• Kullanıcı yetkisine göre erişim

Yapay zeka yazılımı canlıya alındıktan sonra neden izlenmelidir?

Klasik yazılım aynı girdiye aynı çıktıyı verir; yapay zeka bileşenleri ise sürümler, istemler ve veri değiştikçe farklı davranabilir. Sağlayıcının modeli güncellemesi çıktı üslubunu değiştirebilir. Bu nedenle canlıya almak bitiş değil, izlemenin başlangıcıdır.

İzleme üç alanı kapsar: kalite, maliyet ve güvenlik. Kalite için düzenli örnek testler ve kullanıcı düzeltmeleri incelenir. Maliyet için çağrı sayısı ve kullanım yoğunluğu raporlanır. Güvenlik için olağan dışı girdiler, kural ihlalleri ve beklenmeyen çıktılar kayda alınır ve gözden geçirilir.

Bakım planı da baştan yapılır. Model sürümü değiştiğinde değerlendirme seti yeniden çalıştırılır, sonuç kabul edilebilir değilse eski sürüme dönülür. Kritik istemler sürüm kontrolünde tutulur. Bu disiplin, yapay zeka bileşeninin zamanla sessizce bozulmasını önler.

• Örnek set ile düzenli test
• Maliyet ve kullanım raporu
• Kural ihlali kaydı
• Model değişiminde yeniden test
• İstemlerin sürüm kontrolü

Hazır servis, açık kaynak model ve özel eğitim

Yapay Zeka Kodlama işinde sık yapılan hatalar

Yapay Zeka Kodlama Sürecimiz

İşi baştan sona şu adımlarla yürütüyoruz; her adımda onayınızı alıyor ve ilerlemeyi sizinle paylaşıyoruz.

1. 1

   Kapsam ve veri incelemesi

   Hedefi, mevcut verinizi ve sistemlerinizi inceler; sizden örnek veri ve beklenen çıktı örnekleri isteriz.

2. 2

   Mimari ve yazılı teklif

   Hazır servis mi özel model mi seçeneklerini, riskleri ve maliyet kalemlerini yazılı sunarız.

3. 3

   Pilot geliştirme

   Küçük bir kapsamda çalışan ilk sürümü yazar ve gerçek örneklerle deneriz.

4. 4

   Değerlendirme

   Çıktı kalitesini ölçer, hataları ve sınırlamaları birlikte gözden geçiririz.

5. 5

   Tam geliştirme ve entegrasyon

   Pilot onaylanırsa tam kapsamda geliştirir, yazılımınıza bağlarız.

6. 6

   Yayın ve destek

   Canlıya alır, kullanım ve hata izlemesini kurar, bakım desteği veririz.

Sonuçları nasıl ölçüyoruz?

Sonuçlar sektöre, rekabete ve kapsama göre değişir. Bu yüzden iş bittiğinde değil, süreç boyunca aşağıdaki göstergelere bakarız.

• Değerlendirme seti başarısı

  Hazırlanan örnek setteki doğru çıktı oranını her sürümde ölçer, gerileme olduğunda değişikliği geri alırız.

• Yanıt süresi

  Kullanıcının bekleme süresini ve en yavaş isteklerin davranışını izler, gerektiğinde önbellek ya da daha hafif model öneririz.

• İstek başına maliyet

  Her çağrının yaklaşık maliyetini hesaplar ve aylık kullanımla çarpıp bütçe uyarısı kurarız.

• Hata ve reddedilen çıktı

  Doğrulamadan geçemeyen çıktıları ve sistem hatalarını sayar; sık görülen türleri kök nedenleriyle raporlarız.

• Kullanıcı düzeltmeleri

  Çıktıyı kullananların ne sıklıkta düzeltme yaptığını izler, bu düzeltmeleri iyileştirme verisi olarak değerlendiririz.

Yapay Zeka Kodlama için kısa sözlük

Embedding (gömme)

Bir metnin anlamını sayı dizisi olarak temsil eden yöntemdir. Anlamca yakın metinler birbirine yakın sayılara dönüştüğü için belge arama ve benzer içerik bulma işlerinde kullanılır.

Vektör veritabanı

Embedding’leri saklayan ve soruya anlamca en yakın kayıtları hızla bulan özel veritabanıdır. Şirket belgelerinde anlamsal arama yapan sistemlerin temel parçasıdır.

İnce ayar (fine-tuning)

Hazır bir modelin, belirli bir göreve uygun örneklerle yeniden eğitilmesidir. Doğru kullanıldığında tutarlılığı artırır ancak veri hazırlığı ve değerlendirme emeği ister.

İstem enjeksiyonu

Kullanıcının girdiğine gizlenmiş komutlarla modelin kurallarını aşmaya çalışmasıdır. Girdi filtreleme ve sınırlı yetkiyle azaltılır; sistem hassas işlem yetkisiyle serbest bırakılmamalıdır.

Değerlendirme seti

Sistemin doğruluğunu ölçmek için hazırlanmış, doğru yanıtı bilinen örnekler topluluğudur. Her yeni sürümde aynı setle test yapmak iyileşme ve gerilemeyi görünür kılar.