Kurumsal Bilgi Tabanı
PDF, Word, web sayfası, SSS, prosedür, eğitim içeriği ve hizmet dokümanları asistan için düzenlenir.
Custom LLM Assistant, RAG, Kurumsal Bilgi Tabanı ve AI Workflow Geliştirme
Şirkete Özel LLM Asistan Geliştirme ile Kurumsal Bilginizi Akıllı Bir Çalışma Asistanına Dönüştürün
Nexasignal Şirkete Özel LLM Asistan Geliştirme hizmeti; şirketinizin dokümanlarını, süreçlerini, hizmet bilgilerini, müşteri iletişim standartlarını, operasyon verilerini ve bilgi tabanını kullanarak kuruma özel yapay zekâ asistanları tasarlamayı hedefler. Amaç; ekiplerin doğru bilgiye hızlı ulaşmasını, tekrar eden soruların azalmasını, süreçlerin hızlanmasını ve yapay zekânın şirketin kendi bağlamıyla çalışmasını sağlamaktır.
RAGKurumsal doküman ve bilgi tabanı ile yanıt üretimi
SecureYetki, veri sınırı, loglama ve güvenli kullanım yapısı
WorkflowDepartmanlara özel asistan görevleri ve otomasyon akışları
Custom LLM Assistant ArchitectureRAG Mode
LLM
Doküman, yetki, model, prompt, API, log ve kullanıcı arayüzü tek kurumsal AI asistan mimarisinde birleşiyor
KnowledgeBase
KB
Kurumsal bilgi kaynağı
RetrievalRAG
RAG
Bağlama dayalı yanıt
AccessRole
ACL
Yetki ve güvenlik
LogQA
✓
Takip ve kalite
Custom LLM Assistant by Nexasignal
Şirkete Özel LLM Asistan Nedir?
Şirkete özel LLM asistan, genel amaçlı bir chatbot yerine şirketin kendi dokümanları, süreçleri, hizmetleri, veri kaynakları ve kullanım kurallarıyla çalışan kurumsal yapay zekâ asistanıdır.
Bu yapı, çalışanların veya müşterilerin şirket bilgisine daha hızlı erişmesini sağlar. Asistan; dokümanlardan yanıt verebilir, prosedürleri açıklayabilir, teklif hazırlığına destek olabilir, müşteri sorularını sınıflandırabilir, eğitim materyali üretebilir, CRM notu oluşturabilir veya departman bazlı iş akışlarında karar destek sağlayabilir.
✓
Kurumsal bilgiyle çalışan AI
Asistan, şirketin hizmet metinleri, prosedürleri, PDF’leri, SSS dokümanları, eğitim materyalleri ve süreç bilgileriyle yapılandırılır.
✓
Yetkili ve kontrollü kullanım
Kimlerin hangi bilgiye erişebileceği, hangi cevapların üretileceği ve hangi durumlarda insan onayı gerektiği planlanır.
✓
Departman bazlı asistan rolleri
Satış, müşteri hizmetleri, İK, operasyon, teknik destek, SEO, reklam ve yönetim ekipleri için ayrı kullanım senaryoları oluşturulabilir.
Hizmet Kapsamı
Şirkete Özel LLM Asistan Geliştirme Hangi Alanları Kapsar?
Hizmet; ihtiyaç analizi, bilgi tabanı hazırlığı, RAG mimarisi, model seçimi, prompt sistemi, yetkilendirme, API entegrasyonu, arayüz planı, test ve kalite kontrol sürecini kapsar.
RAG ve Retrieval Mimarisi
Asistanın doğru dokümandan ilgili bilgiyi bulması ve bağlama dayalı yanıt üretmesi için RAG yapısı planlanır.
Model ve Araç Seçimi
OpenAI, Gemini, Claude, open-source LLM, embedding modeli, vector database ve API seçenekleri ihtiyaca göre değerlendirilir.
Asistan Arayüzü ve Deneyim
Web panel, intranet, chatbot, CRM içi asistan, destek ekranı veya özel kullanıcı arayüzü senaryoları planlanır.
Yetki, Güvenlik ve Guardrail
Kullanıcı rolleri, erişim sınırları, hassas veri, yanlış yanıt riski, loglama ve insan kontrolü prensipleri oluşturulur.
Test, Loglama ve Kalite Takibi
Yanıt doğruluğu, kaynak gösterimi, kullanıcı memnuniyeti, hata oranı, maliyet ve performans metrikleri takip edilir.
Kimler İçin Uygun?
Bu hizmet, şirket bilgisini çalışanların veya müşterilerin hızlı erişebileceği güvenli bir AI asistana dönüştürmek isteyen kurumlar için uygundur.
Şirkete Özel LLM Asistan Geliştirme; yoğun doküman kullanan şirketler, müşteri hizmetleri ekipleri, teknik destek birimleri, satış ekipleri, eğitim kurumları, sağlık ve hukuk hizmetleri, B2B şirketler, ajanslar, üretim işletmeleri, CRM kullanan ekipler ve iç bilgi yönetimini hızlandırmak isteyen organizasyonlar için uygundur.
01
Bilgiye erişimi hızlandırmak isteyen ekipler
Çalışanların prosedür, hizmet, doküman, teklif, eğitim ve operasyon bilgilerine daha hızlı ulaşması sağlanabilir.
02
Müşteri iletişimini standartlaştırmak isteyen şirketler
Müşteri sorularına verilen yanıtlar, marka dili ve bilgi doğruluğu daha kontrollü hale getirilebilir.
03
Kurumsal AI altyapısı kurmak isteyen organizasyonlar
Genel ChatGPT kullanımının ötesine geçilerek şirkete özel bilgi tabanı ve güvenli asistan mimarisi oluşturulabilir.
Geliştirme Süreci
Şirkete Özel LLM Asistan Geliştirme Süreci Nasıl İlerler?
Nexasignal, süreci ihtiyaç analizi, bilgi tabanı hazırlığı, mimari tasarım, pilot kurulum, test ve ölçekleme adımlarıyla yapılandırır.
1
Analiz
Kullanım amacı, hedef kullanıcı, doküman türleri, veri kaynakları, riskler ve beklenen çıktılar incelenir.
2
Bilgi
Dokümanlar, SSS, web içerikleri, prosedürler ve eğitim materyalleri asistan için yapılandırılır.
3
Mimari
Model, RAG, vector database, API, yetki, prompt, arayüz ve loglama mimarisi planlanır.
4
Pilot
Belirli departman veya kullanım senaryosu için düşük riskli pilot asistan kurgusu hazırlanır.
5
Ölçek
Test sonuçlarına göre asistan iyileştirilir, departmanlara yayılır ve kullanım KPI’ları takip edilir.
Custom LLM Assistant Framework
Başarılı Bir Şirkete Özel LLM Asistan Hangi Katmanlardan Oluşur?
Sağlıklı bir kurumsal asistan; bilgi tabanı, retrieval, model, prompt, yetki, arayüz, loglama ve kalite kontrol katmanlarının birlikte kurulmasına bağlıdır.
8 Katman
Knowledge base, retrieval, model, prompt, security, interface, logging ve QA katmanları birlikte planlandığında asistan güvenilir ve ölçeklenebilir hale gelir.
Bilgi + Retrieval
Asistanın doğru bilgi kaynağına erişmesi ve bağlama dayalı yanıt üretmesi sağlanır.
Model + Prompt
Model seçimi, system prompt, yanıt formatı ve görev sınırları kullanım amacına göre tasarlanır.
Yetki + Kalite
Erişim sınırları, loglama, yanlış yanıt riski ve insan kontrolü ile güvenilir kullanım sağlanır.
Hizmet Çıktıları
Şirkete Özel LLM Asistan Geliştirme Sonunda Ne Elde Edilir?
Çalışma sonunda şirketiniz için kullanım senaryosu netleşmiş, bilgi tabanı planlanmış, güvenlik sınırları belirlenmiş ve teknik mimarisi hazırlanmış bir LLM asistan yol haritası ortaya çıkar.
LLM Asistan İhtiyaç Analizi
Kullanıcı grupları, kullanım amaçları, veri kaynakları, riskler ve başarı kriterleri raporlanır.
Asistan Mimari Planı
Model, RAG, vector database, API, arayüz, yetki ve loglama yapısı dokümante edilir.
Bilgi Tabanı Hazırlık Planı
Doküman türleri, veri temizliği, bölümleme, metadata, güncelleme ve kaynak yönetimi planlanır.
Prompt ve Yanıt Standardı
Asistan rolü, konuşma tonu, çıktı formatı, kaynak kullanımı ve fallback yanıtları hazırlanır.
Güvenlik ve Yetki Kurgusu
Kullanıcı rolleri, hassas veri, erişim sınırı, loglama ve insan onayı prensipleri belirlenir.
Test ve Performans Planı
Yanıt doğruluğu, kaynak isabeti, kullanıcı memnuniyeti, hata oranı, maliyet ve hız metrikleri tanımlanır.
Neden Nexasignal?
LLM asistan geliştirmeyi yalnızca chatbot kurulumu olarak değil; kurumsal bilgi yönetimi, AI güvenliği, otomasyon, CRM, SEO, satış ve operasyon perspektifiyle ele alıyoruz.
Nexasignal, şirketinize özel LLM asistan planlarken iş hedefini, veri kaynaklarını, kullanıcı rollerini, güvenlik ihtiyaçlarını, departman süreçlerini ve entegrasyon gereksinimlerini birlikte değerlendirir. Böylece asistan yalnızca cevap veren bir bot değil, iş süreçlerine destek olan kontrollü bir kurumsal AI katmanı haline gelir.
İş Akışı Odaklı
Asistan, gerçek departman görevlerine ve ölçülebilir iş sonuçlarına göre kurgulanır.
Teknik Mimari Bilinci
Model, RAG, API, veri tabanı, yetki, loglama ve performans katmanları birlikte planlanır.
Güvenli AI Yaklaşımı
Hassas veri, yanlış yanıt, yetkisiz erişim, kaynak doğruluğu ve insan kontrolü baştan dikkate alınır.
SSS
Şirkete Özel LLM Asistan Geliştirme Hakkında Sık Sorulan Sorular
Bu hizmet hazır chatbot kurulumundan farklı mı?
Evet. Hazır chatbotlar genel cevap akışı sunarken, şirkete özel LLM asistan kurumsal doküman, yetki, RAG, prompt standardı ve özel iş akışlarıyla planlanır.
Asistan şirket dokümanlarından cevap verebilir mi?
Evet. PDF, Word, web sayfaları, SSS, prosedür ve bilgi tabanı gibi kaynaklar uygun şekilde yapılandırılırsa RAG mimarisiyle dokümana dayalı yanıt üretilebilir.
Hangi modeller kullanılabilir?
İhtiyaca göre OpenAI, Gemini, Claude, open-source LLM’ler, embedding modelleri ve özel vector database çözümleri değerlendirilebilir.
Veri güvenliği nasıl sağlanır?
Yetki yapısı, veri maskeleme, hassas bilgi sınırları, loglama, kaynak kontrolü, API güvenliği ve insan onayı prensipleriyle risk azaltılır.
Şirketiniz İçin Özel AI Asistan Mimarisini Oluşturun
Kurumsal Bilgi Tabanı, RAG Mimarisi, Yetki Sistemi, Prompt Standardı ve LLM Asistan Yol Haritanızı Birlikte Hazırlayalım
Nexasignal Şirkete Özel LLM Asistan Geliştirme ile şirketinizin bilgisini güvenli, erişilebilir ve iş akışlarına bağlı bir yapay zekâ asistanına dönüştürelim.
LLM Asistan İçin Teklif Alın