yapay zekâ

İşletmeler İçin Yapay Zekâ Danışmanlığı

kısa cevap

Yapay zekâ danışmanlığı; işletmenizdeki kullanım alanlarının belirlenmesini, uygun model ve araçların seçilmesini, çözümlerin mevcut iş süreçlerine entegre edilmesini kapsar. Metot Bilişim olarak AI yol haritası, Local AI kurulumu, RAG tabanlı bilgi asistanları ve iş akışı otomasyonu için analiz, uygulama ve teknik destek sunuyoruz.

Yapay zekâ projenizi konuşalım Kapsamı inceleyin

Abdullah KarakuşSon güncelleme: 20 Ekim 202610 dk okuma

birlikte ele aldığımız alanlar →

kimler için: Yapay zekâ kullanımına başlamak isteyen işletmeler, uygulamayı hayata geçirmek isteyen ekipler ve kendi altyapısında AI kullanmak isteyen kuruluşlar.
süreç: İhtiyaç analizi, teknik mimari, PoC veya pilot uygulama, entegrasyon, eğitim ve destek. Takvim, kapsamla birlikte teklif aşamasında netleşir.
neler teslim edilir: Kapsama göre uygulama yol haritası, model değerlendirmesi, çalışan iş akışı veya yerel AI ortamı, test kayıtları ve kullanım dokümanı.
proje takibi: Başarı ölçütleri çalışmanın başında belirlenir; pilot sonuçları başlangıç verisiyle karşılaştırılarak paylaşılır.

Süreler yaklaşık planlama aralıklarıdır; kesin takvim teklif ve sözleşmede belirlenir. Ayrıntılar SSS'de

Yapay zekâ işletmenizde hangi ihtiyacı karşılayabilir?

Yapay zekâ yatırımı, çözmek istediğiniz iş problemiyle başlar. Aşağıdaki durumlardan biri size tanıdık geliyor mu?

Teklif hazırlarken aynı bilgileri tekrar tekrar düzenliyorsunuz.
Çalışanlarınız şirket belgelerinde doğru yanıtı bulmak için zaman harcıyor.
Farklı uygulamalar arasında elle veri aktarıyorsunuz.

Bu maddelerden en az biri sizin için geçerliyse Yapay zekâ projenizi konuşalım

İşin bugün nasıl yürüdüğünü inceliyor; tekrar eden adımları, bilgi kaynaklarını ve karar noktalarını belirliyoruz. Ardından hangi adımlarda üretken yapay zekâ, hangi adımlarda kural tabanlı otomasyon kullanılacağını değerlendiriyoruz. Çözümün kapsamını beklenen katkı, uygulama maliyeti ve işletmenizin hazır oluşuna göre oluşturuyoruz.

Çalışmayı, işletmenizin yapay zekâ kullanımında bulunduğu aşamaya göre şekillendiriyoruz.

AI kullanımına başlamak isteyen işletmeler

Araç ve model seçeneklerini iş ihtiyaçlarınıza göre karşılaştırıyoruz. Kullanım senaryolarını önceliklendiriyor, veri hazırlığını değerlendiriyor ve ilk uygulama için yol haritası hazırlıyoruz.

Uygulamayı hayata geçirmek isteyen ekipler

Belirlediğiniz ihtiyacı teknik gereksinimlere dönüştürüyoruz. İş akışını, entegrasyonları ve kullanıcı etkileşimlerini tasarlayarak test edilebilir bir çözüm geliştiriyoruz.

Kendi altyapısında AI kullanmak isteyen kuruluşlar

Yerel model çalıştırma, şirket içi belge erişimi ve kontrollü veri işleme ihtiyaçlarını birlikte ele alıyoruz. Donanım, model, erişim ve bakım gereksinimlerini aynı mimaride planlıyoruz. Bu çalışmanın ayrıntıları yerel yapay zekâ kurulumu sayfasındadır.

Yapay zekâ danışmanlığı hizmetimiz neleri kapsıyor?

Hizmet altı çalışma alanından oluşur. Tek bir alanla başlayabilir veya alanları aynı projede birleştirebilirsiniz.

AI ihtiyaç analizi ve uygulama yol haritası

Mevcut iş akışlarınızı, kullanılan yazılımları, veri kaynaklarını ve ekiplerin beklentilerini inceliyoruz. Kullanım alanlarını iş değeri, teknik uygulanabilirlik, veri erişimi ve operasyonel risk açısından değerlendiriyor; her öneri için amaç, bağımlılıklar ve başarı ölçütlerini tanımlıyoruz.

Teslim kapsamı: Süreç ve ihtiyaç analizi, önceliklendirilmiş kullanım senaryoları, çözüm seçenekleri, pilot kapsamı ve uygulama yol haritası.

Model seçimi ve LLM uygulama tasarımı

Büyük dil modeli, yani LLM seçimini; Türkçe görev başarımı, bağlam gereksinimi, yanıt süresi, donanım ihtiyacı ve kullanım maliyeti üzerinden değerlendiriyoruz. Bulut API’leri ile yerel modelleri iş yüküne göre karşılaştırıyoruz. Prompt engineering çalışmalarında görev tanımlarını, çıktı biçimlerini ve örnekleri düzenliyor; model yanıtlarını gerçek kullanım senaryolarıyla test ediyoruz.

Teslim kapsamı: Model değerlendirmesi, uygulama mimarisi, prompt şablonları, çıktı kuralları ve test senaryoları.

AI destekli iş akışı otomasyonu ve entegrasyon

E-posta, web formu, belge yönetimi ve CRM gibi sistemler arasındaki işleri birbirine bağlıyoruz. API ve webhook bağlantılarıyla veri girişini, AI işlemlerini, çalışan onayını ve sonuç kaydını aynı akışta düzenliyoruz. İşin gereksinimine göre n8n gibi otomasyon platformları veya özel entegrasyonlar değerlendirilebilir.

Teslim kapsamı: Çalışan iş akışı, kararlaştırılan entegrasyonlar, hata yönetimi, test kayıtları ve kullanım dokümanı.

Local AI kurulumu ve teknik destek

İşletmenizin kontrolündeki bilgisayar veya sunucuda çalışabilecek modelleri ve model sunum araçlarını değerlendiriyoruz. Kurulum planını kullanıcı sayısı, görev türü, belge hacmi ve eş zamanlı kullanım gereksinimlerine göre hazırlıyor; model çalıştırma ortamını, kullanıcı arayüzünü, erişimleri ve gerekli bağlantıları yapılandırıyoruz.

Teslim kapsamı: Yerel AI ortamı, model ve arayüz yapılandırması, erişim düzeni, performans değerlendirmesi ve işletim dokümanı.

RAG tabanlı şirket içi bilgi asistanları

Şirket prosedürleri, ürün dokümanları ve teknik kılavuzlar üzerinde kaynak referanslı soru-cevap uygulamaları için RAG yaklaşımı değerlendirilebilir. Belge hazırlığını, içerik parçalama yöntemini, embedding modelini ve bilgi getirme katmanını birlikte planlıyoruz.

Teslim kapsamı: Belge işleme akışı, arama altyapısı, kaynak referanslı yanıt yapısı, erişim kuralları ve değerlendirme senaryoları.

Ekip eğitimi, bakım ve devam eden danışmanlık

Kurulan çözümün kim tarafından, hangi işlerde ve hangi sınırlar içinde kullanılacağını açıklıyoruz. Eğitimi ekibinizin günlük iş örnekleri üzerinden hazırlıyor; kontrol adımlarını ve sorun bildirim sürecini aktarıyoruz. Devam eden destekte model ve bağımlılık güncellemeleri, prompt iyileştirmeleri ve hata incelemesi için ayrı bir çalışma kapsamı oluşturuyoruz.

Teslim kapsamı: Uygulamalı kullanım aktarımı, kullanıcı rehberi, bakım planı ve kararlaştırılmış destek kapsamı.

AI ile hangi iş akışları oluşturulabilir?

Yapay zekâ; metin, belge ve taleplerin yorumlanmasını gerektiren adımlarda kullanılabilir. İş akışının diğer bölümlerinde veri doğrulama, iş kuralları ve çalışan onayı birlikte çalışır. Aşağıdaki senaryolar, ihtiyaç analizinde değerlendirilebilecek örnek uygulamalardır.

AI ile hangi iş akışları oluşturulabilir?
İş alanı	Örnek uygulama	Kontrol noktası
Satış ve teklif hazırlığı	Talep özetleme, hizmet sınıflandırma ve teklif ön hazırlığı	Fiyat, kapsam ve gönderim yetkili çalışan tarafından onaylanır.
Müşteri hizmetleri	Talep yönlendirme ve onaylı bilgi kaynaklarından yanıt taslağı	Belirsiz veya hassas talepler ilgili ekibe aktarılır.
Operasyon	Belgelerden alan çıkarma ve iş kaydı hazırlama	Eksik alanlar ve tutarsız kayıtlar incelemeye alınır.
Şirket içi bilgi erişimi	Prosedür ve teknik dokümanlarda kaynak referanslı soru-cevap	Kullanıcı yalnızca yetkili olduğu kaynaklara erişir.
Raporlama	Düzenli verilerden rapor açıklaması ve yönetici özeti	Sayısal hesaplamalar veri katmanında doğrulanır.
Pazarlama ve içerik	Ürün bilgilerinden içerik taslağı ve yayın hazırlığı	Marka dili ve bilgi doğruluğu yayın öncesinde kontrol edilir.

Örnek senaryo: Gelen talepten onaylı müşteri kaydına

Bu akışta yapay zekâ yalnızca bir adımı üstlenir; doğrulama ve çalışan onayı çıktıyı kontrol altında tutar.

örnek akıştemsilî örnek

rol: sistem
Tetikleme:
Web formu veya e-postadan yeni talep alınır.
rol: kural
Veri hazırlığı:
Gerekli alanlar ayrıştırılır; eksik bilgiler işaretlenir.
rol: ai
AI işlemi:
Talep özetlenir, sınıflandırılır ve yanıt taslağı oluşturulur.
rol: kural
Doğrulama:
Çıktının beklenen alan ve biçim kurallarına uygunluğu denetlenir.
rol: insan
Çalışan onayı:
Yetkili kişi öneriyi inceler, düzeltir veya reddeder.
rol: sistem
Entegrasyon:
Onaylanan bilgiler ilgili sisteme aktarılır ve işlem sonucu kaydedilir.

Bu akış örnek bir kullanım senaryosudur; tamamlanmış müşteri projesi veya sonuç taahhüdü değildir.

Bağlantı hatası, tekrar gelen talep veya eksik veri durumunda akışın nasıl davranacağı ayrıca tanımlanır.

Yapay zekâyı kendi altyapınızda çalıştırmak ister misiniz?

Local AI, yapay zekâ modelinin işletmenizin kontrolündeki bilgisayar veya sunucuda çalışmasıdır. Hassas verilerle çalışan kurumlar için verinin nerede işlendiği önemli bir karar noktasıdır. Yerel kurulumun kapsamı, yalnızca modelin değil belge işleme, arama ve entegrasyon bileşenlerinin de nerede çalıştığına bağlıdır. Donanım, kapasite ve veri akışı gibi ayrıntıları ayrı bir sayfada anlatıyoruz. Uygunluk kararı için model kalitesi, işlem süresi ve toplam işletim maliyeti de birlikte değerlendirilir. Bu yaklaşım size uygun görünüyorsa yerel yapay zekâ kurulumu sayfasını inceleyebilirsiniz.

Bulut AI, Local AI ve hibrit mimari nasıl seçilir?

Doğru mimari; işin gerektirdiği model kapasitesine, verinin işleneceği ortama, kullanıcı sayısına ve bakım imkânlarına göre belirlenir.

Bulut AILocal AIHibrit mimari

Bulut AI, Local AI ve hibrit mimari nasıl seçilir?
Değerlendirme	Bulut AI	Local AI	Hibrit mimari
Modelin çalıştığı yer	Hizmet sağlayıcının altyapısı	İşletmenin kontrolündeki cihaz veya sunucu	İş yüküne göre birden fazla ortam
Başlangıç gereksinimi	Servis erişimi, entegrasyon ve veri değerlendirmesi	Donanım uygunluğu, kurulum ve kapasite testi	İş yükü ayrımı, yönlendirme ve veri sınırları
Maliyet yapısı	API veya abonelik giderleri ve entegrasyon	Donanım, enerji, lisans ve bakım giderleri	Kullanılan ortamların birleşik giderleri
İnternet bağımlılığı	Bulut servisine erişim gerekir	Yerel bağımlılıklarla çevrimdışı çalışma değerlendirilebilir	Bulut kullanan adımlar için bağlantı gerekir
İşletim sorumluluğu	Sağlayıcı ile müşteri arasında paylaşılır	Altyapı ve model işletimi ayrıca planlanır	Her bileşen için ayrı tanımlanır

Kararı örnek iş yükleri üzerindeki testlerle destekliyoruz. Tahmini giderleri, teknik bağımlılıkları ve bakım sorumluluklarını teklif kapsamında açıklıyoruz.

Şirket belgeleriyle çalışan bir AI asistanı nasıl hazırlanır?

Bir bilgi asistanının başarısı, ilgili belgeye ulaşabilmesine ve belgeyi doğru bağlamda kullanabilmesine bağlıdır. RAG uygulamasında belgeler aranabilir hale getirilir; kullanıcının sorusuyla ilgili içerik bulunarak modele bağlam olarak sunulur. RAG, yani Retrieval-Augmented Generation, modelin yanıt oluştururken ilgili bilgi kaynaklarından getirilen içeriği kullanmasını sağlayan bir yaklaşımdır.

Çalışmada şu bileşenleri birlikte değerlendiriyoruz:

Belge hazırlığı:
Dosya biçimleri, metin çıkarımı, gerekirse OCR ve sürüm takibi.
İçerik parçalama:
Belgelerin anlamı korunarak aranabilir bölümlere ayrılması.
Embedding ve indeksleme:
İçeriğin anlamsal aramaya uygun temsillerinin oluşturulması.
Bilgi getirme:
Soruya uygun kaynakların seçilmesi ve gerektiğinde yeniden sıralanması.
Erişim denetimi:
Kaynakların kullanıcı veya ekip yetkilerine göre sınırlandırılması.
Yanıt değerlendirmesi:
Kaynak uygunluğu, yanıt doğruluğu ve yanıtsız bırakılması gereken soruların test edilmesi.

İhtiyaca göre vektör arama, anahtar kelime araması ve yeniden sıralama yöntemlerini değerlendiriyoruz.

RAG:
Şirket belgeleriyle çalışma yaklaşımıdır. İlgili belgeler bulunur ve modele yanıt bağlamı olarak sunulur; modelin ağırlıkları bu belgelerle yeniden eğitilmez.
Fine-tuning:
Model davranışını belirli görev örneklerine uyarlama yöntemidir. İhtiyacı ayrıca değerlendiriyoruz; seçimi, görev örnekleri üzerinde elde edilen sonuçlar belirler.

Kaynak gösterimi izlenebilirliğe katkı sağlar; tek başına yanıtın doğru olduğunu garanti etmez. Testlerde kaynak ile yanıtın gerçekten örtüşmesini de inceliyoruz.

AI uygulamalarında güvenilirliği nasıl ele alıyoruz?

Kullanıma geçiş planında model çıktısının yanında yetkileri, veri hareketlerini ve hata durumlarını da değerlendiriyoruz.

Sınırlı yetki ve çalışan onayı: AI ajanı veya araç kullanan asistanın erişebileceği işlemleri tanımlıyoruz. Kayıt değiştirme, dış ileti gönderme veya başka bir sistemde işlem başlatma gibi adımlar için gerekli onay noktalarını belirliyoruz.
Çıktı doğrulama ve hata yönetimi: Yapılandırılmış çıktılarda alanları ve veri tiplerini kontrol ediyoruz. Zaman aşımı, tekrar deneme ve başarısız işlem kaydı gibi davranışları planlıyoruz.
Veri erişimi ve içerik kaynakları: Belgelerde veya kullanıcı girdilerinde yer alan talimatların sistem davranışını etkilemesi riskini, yani prompt injection senaryolarını değerlendiriyoruz. Erişim sınırlarını ve araç yetkilerini uygulama katmanında ele alıyoruz.
İzleme ve sürüm yönetimi: Model, prompt ve iş akışı değişikliklerini takip edilebilir hale getiriyoruz. Operasyonel kayıtların kapsamını veri hassasiyetine göre belirliyor; güncellemeler sonrasında ilgili testlerin tekrarlanmasını planlıyoruz.

Kontrolleri uygulamanın riskine ve işlevine göre belirliyoruz.

Yapay zekâ projeniz nasıl ilerler?

İhtiyaç ve mevcut durum analizi:
İş problemini, kullanıcıları, veri kaynaklarını ve mevcut yazılımları öğreniyoruz. Tekrarlanan işleri ve manuel müdahale noktalarını belirleyerek ilk kullanım senaryosunu seçiyoruz.
Teknik mimari ve yazılı kapsam:
Model seçeneklerini, entegrasyonları, erişimleri ve barındırma yaklaşımını değerlendiriyoruz. Teslimleri, kapsam dışı işleri, tarafların sorumluluklarını ve kabul kriterlerini yazılı hale getiriyoruz.
PoC veya pilot uygulama:
Teknik belirsizlikler için PoC, yani kavram kanıtlama çalışması; gerçek kullanım koşullarını değerlendirmek için pilot uygulama planlıyoruz. Hangi aşamanın gerektiğini projenin olgunluğu belirliyor.
Ölçüm ve iyileştirme:
Kararlaştırılan örnekler üzerinde çözümü değerlendiriyoruz. Yanlış yanıtları, eksik bilgi durumlarını ve başarısız işlemleri inceliyoruz. Bulgulara göre kullanıma geçiş veya ek iyileştirme kararı oluşturuyoruz.
Entegrasyon, teslim ve kullanım aktarımı:
Onaylanan çözümü hedef ortama alıyor; erişimleri, dokümanları ve sözleşmede belirlenen proje varlıklarını aktarıyoruz. Kullanıcı eğitimini ve işletim sorumluluklarını tamamlıyoruz.
Bakım ve geliştirme:
İhtiyaç halinde devam eden destek planı oluşturuyoruz. Bakım, hata incelemesi ve yeni işlev geliştirmelerinin sınırlarını ayrı tanımlıyoruz.

Bir AI uygulamasının başarısı nasıl ölçülür?

Başarı ölçütlerini çalışmanın başında belirliyoruz. Mevcut işin başlangıç verisi ile pilot sonuçlarını benzer koşullarda karşılaştırıyoruz. Hız, kalite ve maliyeti birlikte değerlendiriyoruz.

İşlem süresi: Bir işin tamamlanması için geçen toplam süre.
Görev başarımı: Tanımlanan kabul kriterlerini karşılayan çıktıların oranı.
Manuel müdahale: Çalışan düzeltmesi veya onayı gerektiren durumlar.
Kaynakla tutarlılık: Yanıtın getirilen belgelerle desteklenmesi.
Uçtan uca maliyet: Model, altyapı, lisans, bakım ve insan kontrolü giderleri.
Kullanım ve süreklilik: Ekibin çözümü kullanması ve akışın operasyonel başarımı.

Hedef değerler kullanım senaryosuna göre belirlenir. Proje öncesinde doğrulanmamış zaman tasarrufu, doğruluk veya yatırım getirisi oranları taahhüt etmiyoruz.

İhtiyacınıza uygun çalışma biçimini seçin

İhtiyacınıza uygun çalışma biçimini seçin
Çalışma biçimi	Hangi ihtiyaç için?	Temel çıktı
AI analizi ve yol haritası	Nereden başlayacağını ve hangi yatırımı önceliklendireceğini belirlemek	Değerlendirme ve yazılı uygulama planı
PoC veya pilot	Bir kullanım senaryosunu sınırlı kapsamda doğrulamak	Test edilebilir çözüm ve değerlendirme sonuçları
Kurulum ve entegrasyon	Kapsamı netleşen çözümü kullanıma almak	Entegre sistem, test ve teslim dokümanları
Devam eden danışmanlık ve destek	Kullanımdaki çözümün bakımını ve gelişimini planlamak	Tanımlı destek kapsamı ve iyileştirme çalışmaları

İlk görüşmede ihtiyacın çerçevesini belirliyoruz. Ayrıntılı analiz, uygulama ve devam eden destek çalışmalarını ayrı kapsamlandırıyoruz. Geliştirme bedelinin yanında donanım, üçüncü taraf servis, lisans ve bakım giderlerini açıklıyoruz. Kesin takvim ve teslim koşulları teklif aşamasında belirlenir.

Mevcut dijital altyapınızla birlikte planlayalım

AI uygulamasının hangi sistemden veri alacağı ve sonucu nereye aktaracağı proje kapsamının parçasıdır. Yeni modül veya bağlantı gerektiğinde yazılım geliştirme hizmetimiz kapsamında değerlendirme yapabiliriz. Web sitenizdeki başvuru ve kullanıcı akışları için web tasarım hizmetimizi inceleyebilirsiniz.

Markanızın yapay zekâ destekli aramalarda bulunması ve kaynak gösterilmesiyle ilgili ihtiyaçlar ise AI Search Optimization hizmetimizin kapsamındadır. Bu sayfadaki danışmanlık, işletmenizin günlük süreçlerinde yapay zekâ kullanımına odaklanır.

Yararlanılan kaynaklar

yazar

Abdullah Karakuş

Dijital Pazarlama Yöneticisi

Abdullah Karakuş, dijital pazarlama ve web teknolojileri alanında 10 yılı aşkın deneyime sahip bir dijital pazarlama yöneticisidir. SEO, Generative Engine Optimization (GEO), Google Ads, Meta Ads ve web teknolojileri üzerine uzmanlaşmıştır. Yazılım geliştirme geçmişini veri analizi ve performans pazarlaması deneyimiyle birleştirerek markaların arama motorları ve yapay zekâ destekli platformlardaki dijital görünürlüğüne yönelik stratejiler geliştirir. Metot Bilişim bünyesinde teknik SEO, içerik optimizasyonu, reklam performansı ve web projelerinin stratejik süreçlerini yönetir. Yayınladığı içerikleri güncel teknolojiler, ölçülebilir veriler ve uygulama deneyimi doğrultusunda hazırlar.

Bu sayfa en son 20 Ekim 2026'da güncellendi.

Yapay zekâ işletmenizde hangi ihtiyacı karşılayabilir?%0

sss

Sıkça sorulan sorular

Burada cevabını bulamadığınız bir soru varsa doğrudan ekibimize sorabilirsiniz.

Sorunuzu bize iletin

Yapay zekâ danışmanlığına başlamak için teknik bilgi gerekir mi?

İlk görüşmede mevcut işinizi, yaşadığınız sorunu ve beklediğiniz sonucu anlatmanız yeterlidir. Teknik gereksinimleri birlikte belirleriz. Entegrasyon ve erişim ihtiyacı varsa ilgili yazılım sağlayıcınızın veya BT sorumlunuzun katılımını planlarız.

Yalnızca danışmanlık veya teknik destek alabilir miyiz?

Evet. İhtiyaç analizi, araç değerlendirmesi, yol haritası veya mevcut sistemin teknik incelemesi ayrı çalışma olarak kapsamlandırılabilir. Kurulum, geliştirme ve devam eden desteğin teslimleri teklifinizde ayrıca belirtilir.

Local AI için yeni donanım almak zorunda mıyız?

Önce mevcut donanımı ve hedef iş yükünü değerlendiririz. Model boyutu, bellek, bağlam uzunluğu ve eş zamanlı kullanıcı sayısı kapasite kararını etkiler. Donanım önerisini bu değerlendirme ve örnek kullanım testlerinden sonra oluştururuz.

Şirket belgelerini kullanmak için modeli yeniden eğitmek gerekir mi?

Her durumda gerekmez. RAG yaklaşımında ilgili belgeler bulunarak modele yanıt bağlamı olarak sunulur. Fine-tuning, model davranışını belirli görev örneklerine uyarlama amacıyla ayrıca değerlendirilebilecek bir yöntemdir. Kararı veri ve test sonuçlarına göre veririz.

Mevcut CRM, ERP veya diğer programlarımıza bağlanabilir mi?

Entegrasyon imkânı ilgili yazılımın API, webhook, veri dışa aktarımı ve yetkilendirme seçeneklerine bağlıdır. Önce bu imkânları inceler, gerekli erişimleri ve sağlayıcı bağımlılıklarını belirleriz. Her program için bağlantı kurulabileceğini önceden varsaymayız.

AI yanlış yanıt verdiğinde veya işlem başarısız olduğunda ne olur?

Kritik adımlarda çalışan onayı, çıktı doğrulama ve başarısız işlem yönetimi planlanır. Belirsiz bilgi durumlarında kullanıcıya veya ilgili ekibe yönlendirme yapılacak senaryolar tanımlanır. Bu davranışlar pilot aşamasındaki testlere dahil edilir.

Projenin süresi ve maliyeti nasıl belirlenir?

Kullanım senaryosu, veri hazırlığı, entegrasyon sayısı, model seçimi, donanım ve kabul kriterleri süreyi ve maliyeti etkiler. Analiz sonrasında kapsam, başlangıç giderleri, devam eden kullanım maliyetleri ve takvim yazılı teklif içinde açıklanır.

Kurulumdan sonra sistemin yönetimi nasıl devredilir?

Erişimler, yapılandırma bilgileri, kullanım rehberi ve sözleşmede belirlenen proje dosyaları teslim kapsamında aktarılır. Üçüncü taraf ürün ve modellerin lisans koşulları açıklanır. Güncelleme ve bakım sorumlulukları ile ihtiyaç duyulan destek hizmeti ayrıca tanımlanır.

sözlük

Bu hizmetle ilgili terimler

LLM
Large Language Model (Büyük Dil Modeli)
Çok büyük miktarda metinle eğitilmiş, metni anlayıp yeni metin üretebilen yapay zekâ modelidir. ChatGPT, Gemini ve Claude gibi asistanlar bu modellerle çalışır.
RAG
Retrieval-Augmented Generation (Erişimle Desteklenmiş Üretim)
Bir dil modelinin yanıtı üretmeden önce web araması veya belge veritabanı gibi dış kaynaklardan ilgili metinleri getirip yanıtını bu metinlere dayandırmasıdır.

Tüm sözlüğü inceleyin

ilgili hizmetler

İlgili hizmetler

Sizin İşletmeniz İçin Nereden Başlayalım?

Yeni bir site hazırlamak, mevcut sitenizi geliştirmek veya reklam çalışmalarınızı düzenlemek isteyebilirsiniz. İhtiyacınızı dinleyelim, yapılacak işleri ve uygun başlangıcı birlikte belirleyelim.