Süreç Otomasyonu ve Yapay Zekâ
AI & Process Automation
LLM destekli iş akışları, vektör arama ve operasyonel asistanlar — operasyona entegre.
WHAT_WE_DO
Yaklaşımımız
RAG sistemleri, structured-output pipeline'ları, semantik arama ve mevcut iş süreçlerine entegre AI ajanları.
- ▸RAG & vektör arama
- ▸Structured output pipeline'ları
- ▸Operasyonel AI ajanları
- ▸Process mining & otomasyon
REFERENCE_ARCHITECTURE
Hizmete özel referans mimari
METHODOLOGY
Pilot odaklı AI teslim modeli
Discovery & Architecture Audit
Mevcut sistemin haritasını çıkarırız: bağımlılıklar, dar boğazlar, teknik borç ve risk haritası.
- ›Architecture decision records
- ›Risk haritası
- ›Dönüşüm yol haritası
Reference Architecture
Hedef mimariyi tasarlarız: contract'lar, event akışları, veri modeli, gözlemlenebilirlik planı.
- ›Hedef mimari diyagramı
- ›OpenAPI/Protobuf kontratları
- ›Event catalog
Incremental Build & Cutover
Strangler-fig ile parça parça inşa ederiz. Her sprint production'a ulaşır; geri dönüş her zaman mümkündür.
- ›Blue-green deployment
- ›Feature flag kontrolü
- ›Zero-downtime cutover
Operate & Continuously Improve
SLO/SLI ile production'ı yönetiriz. Error budget tükenmeden mimari iyileştirme döngüsü işler.
- ›SLO/SLI dashboard'ları
- ›On-call runbook'ları
- ›Quarterly architecture review
DEEP_DIVE
Neden bu yaklaşım?
LLM'ler büyüleyici, ama production'da değer üretmek demoyu kurmaktan çok farklıdır. Biz AI'ı 'chatbot ekleyelim' olarak değil, bir iş sürecindeki spesifik bir kararı ya da bottleneck'i çözen bir yetenek olarak ele alıyoruz. Retrieval, doğrulama, insan-in-the-loop ve maliyet kontrolü ile birlikte. Hallucination'a karşı savunmasız değil — kontrollü.
CHALLENGES_WE_SOLVE
Çözdüğümüz zorluklar
- 'AI ne işe yarayacak' sorusunun net cevabının olmaması
- Halüsinasyon ve yanlış cevabın iş etkisi
- Şirket verisinin model bağlamına güvenle taşınamaması
- Token / GPU maliyetinin kontrolsüz büyümesi
WHAT_YOU_GET
Teslim ettiklerimiz
- ◆Kullanım senaryosu seçimi + ROI ve risk değerlendirmesi
- ◆RAG mimarisi: vektör veritabanı, chunking, embedding pipeline
- ◆Prompt + kontrat şablonları, structured output doğrulama
- ◆Guardrails: PII maskeleme, jailbreak savunması, kara liste
- ◆Human-in-the-loop arayüzü ve geri besleme döngüsü
- ◆Model gateway: rota, fallback, cache, maliyet/token telemetrisi
HOW_WE_WORK
Bu hizmette süreç
Sorun seçimi
Genellikle 3-5 aday senaryo arasından, ölçülebilir değer × düşük risk olan biriyle başlarız. AI bir özellik değil, bir karar.
Veri & retrieval
Şirket bilgisini güvenli ve güncel tutan retrieval pipeline'ı kurarız. Modelin 'bilgisi' belgelerinizdir.
Değerlendirme (eval)
Otomatik eval seti ile model/prompt değişikliklerinin doğruluk, maliyet ve gecikme etkisini ölçeriz. Hisle değil veriyle ilerleriz.
Production & gözlem
Model gateway, cache, fallback ve maliyet panosu ile prod'a alırız; her yanıt izlenebilir kalır.
MEASURED_OUTCOMES
Ölçülen sonuçlar
GOOD_FIT
Bu hizmet kimler için uygun?
- +Belirli, ölçülebilir bir karar bottleneck'i olan ekipler
- +Doküman ve bilgi yoğun operasyonlar
- +Müşteri / partner taleplerinde tekrar eden örüntü olan şirketler
NOT_A_FIT
Bu hizmet kimler için uygun değil?
- −'AI ekleyelim' demek için ekleyen projeler
- −Veri kalitesi düşük, sahipsiz dokümantasyon
DISCOVERY_OUTPUT
İlk teknik keşifte ne çıkar?
Tek bir teklif değil — sorunu birlikte gördüğümüze dair somut çıktılar.
FAQ
Sıkça sorulanlar
Verilerimizi modele göndermek güvenli mi?+
Hangi modeli kullanmalıyız?+
Projeye nasıl başlıyorsunuz?+
Ekibimizle nasıl çalışırsınız?+
ENGINEERING_PRINCIPLES
Bu hizmette uyduğumuz prensipler
Strangler-fig, big-bang değil
Legacy yapıları parça parça modernize ederiz. Eski sistem çalışırken yeni mimari yanında yetişir; cutover kontrollüdür, geri dönüş her zaman mümkündür.
Event-driven, request-response değil
Yüksek hacimli sistemlerde senkron RPC kırılgandır. Idempotent worker'lar, message broker'lar ve outbox pattern ile dayanıklı, geri alınabilir akışlar tasarlarız.
Observability, opsiyon değil zorunluluk
Metrics, logs ve traces day-one'da gelir. SLO/SLI ve error budget tanımlamadan production'a çıkmayız.
LTS-first, hype-driven değil
5 yıl çalışacak sistemler kurarken bu yıl trend olan teknolojiyi değil, yıllarca desteklenecek olanı seçeriz.
CASE_STUDIES
İlgili çalışmalar
CONTINUE_EXPLORING