Yapay Zeka Destekli
İç Bilgi Bankası +
AI (RAG Yaklaşımı)
Kurumsal bilgi kaynaklarınızı yapay zeka ile entegre ederek, anlık ve doğru yanıtlar üreten akıllı sistemler geliştirin
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?
RAG, yapay zeka modellerinin kendi bilgi bankalarınızdan gerçek zamanlı veri çekerek yanıt üretmesini sağlayan ileri düzey bir yaklaşımdır
Bilgi Erişimi
Kurumsal dokümanlar, veritabanları ve içerik arşivlerinizden anlık bilgi çekimi yaparak güncel ve doğru yanıtlar üretir
AI Üretimi
Çekilen bilgileri doğal dil işleme ile analiz ederek, bağlama uygun ve anlaşılır yanıtlar oluşturur
Güvenilirlik
Halüsinasyon riskini minimize eder, her yanıtın kaynak referanslarıyla desteklenmesini sağlar
RAG Süreç Akışı
RAG sistemi, kullanıcı sorgusundan nihai yanıta kadar dört temel aşamadan oluşur. Her aşama, doğruluk ve ilgililik sağlamak için optimize edilmiştir.
Doküman İşleme
Kurumsal belgeler vektör formatına dönüştürülerek veritabanına kaydedilir
Sorgu Analizi
Kullanıcı sorusu semantik olarak analiz edilir ve ilgili vektörler aranır
Bilgi Çekimi
En alakalı doküman parçaları veritabanından getirilir
Yanıt Üretimi
AI modeli, çekilen bilgilerle zenginleştirilerek doğru yanıt oluşturur
Uygulama Adımları
RAG sistemini kurumunuzda hayata geçirmek için izlenmesi gereken yol haritası
İhtiyaç Analizi ve Planlama
Kullanım senaryolarının belirlenmesi, veri kaynaklarının tespiti ve sistem gereksinimlerinin analizi
- Hedef kullanıcı gruplarının tanımlanması
- Mevcut bilgi kaynaklarının envanteri
01
Veri Hazırlığı ve İşleme
Dokümanların toplanması, temizlenmesi ve vektör formatına dönüştürülmesi
- Doküman chunking ve preprocessing
- Embedding modeli seçimi ve optimizasyonu
02
Sistem Kurulumu Entegrasyon
Vektör veritabanı, LLM ve orchestration katmanının kurulumu ve entegrasyonu
- Altyapı mimarisinin oluşturulması
- API ve arayüz geliştirmesi
03
Test ve Planlama
Sistemin performans testleri, yanıt kalitesinin değerlendirilmesi ve ince ayarlar
- A/B testleri ve kullanıcı geri bildirimleri
- Retrieval ve generation parametrelerinin optimizasyonu
04
Devreye Alma ve Sürekli İyileştirme
Canlı ortama geçiş, kullanıcı eğitimi ve sürekli izleme-geliştirme döngüsü
- Monitoring ve analytics altyapısı
- Düzenli veri güncellemeleri ve model iyileştirmeleri
05
Kullanım Senaryoları
RAG sistemleri, farklı sektörlerde çeşitli ihtiyaçlara yanıt verebilir
Müşteri Destek Asistanı
Ürün kılavuzları, SSS ve destek dokümanlarından anlık yanıtlar üreterek müşteri memnuniyetini artırır
Kurumsal Bilgi Yönetimi
Çalışanların iç politikalar, prosedürler ve şirket bilgilerine hızlıca erişmesini sağlar
Araştırma ve Analiz
Büyük veri setlerinden içgörü çıkararak, raporlama ve karar alma süreçlerini hızlandırır
RAG Sisteminin Avantajları)
Geleneksel AI çözümlerine göre RAG yaklaşımının sunduğu benzersiz faydalar
Güncel Bilgi
Model yeniden eğitilmeden, bilgi bankası güncellenerek sistem her zaman güncel kalır
Maliyet Verimliliği
Özel model eğitimi gerektirmez, mevcut LLM'lerle entegre çalışarak maliyetleri düşürür
Doğrulanabilirlik
Her yanıt kaynak referanslarıyla desteklenir, bilgi doğruluğu kolayca kontrol edilebilir
