Ne Geliştiriyoruz

Yayına giren AI geliştiriyoruz: ürününüzün içinde aksiyon alan agentlar, verinizin üzerinde retrieval, verinizin yaşamasına izin verilen yerde çalışan modeller. Lansman duyurusu için değil, üretim için inşa edilir.

Bu sitedeki teklif sihirbazı bizim elimizden çıkma — sizinle görüşür, projenin kapsamını çıkarır ve fiyatlandırır. Bize yazmadan önce bir deneyin.

• Ürününüze ve iş akışlarınıza entegre AI agentları
• Dokümanlarınız, ticket'larınız, kod tabanlarınız ve wiki'leriniz üzerinde RAG sistemleri
• Şirket asistanları: erişim kontrolüyle kendi bilginiz üzerinde dahili sohbet
• Mevcut uygulamalarda LLM özellikleri: taslak oluşturma, özetleme, sınıflandırma, bilgi çıkarımı
• Bir modelin hakkını verdiği yerde otomasyon — vermediği yerde sade yazılım

Agent Tabanlı İş Akışları

Tek bir prompt demodur. Gerçek otomasyon ise bir iş akışıdır: gelen kutusunu okuyan, takvime bakan, teklifin taslağını çıkaran — ve ne zaman durup bir insana sorması gerektiğini bilen bir agent.

• Araç erişimli çok adımlı agentlar: e-posta, takvimler, CRM'ler, dahili API'ler
• Hataların pahalıya patladığı yerde human-in-the-loop — onaylar sonradan eklenmiş değil, baştan entegre
• Serbest metin değil, sistemlerinizin güvenebileceği yapılandırılmış çıktılar
• Kötü günleri atlatan orkestrasyon: retry'lar, fallback'ler, denetim izleri

Private Modeller ve Fine-Tuning

Bazı veriler binadan dışarı çıkamaz. Açık kaynak modelleri (Llama, Mistral, Qwen) kendi altyapınızda deploy ediyoruz — AWS, Hetzner veya on-prem — böylece prompt'lar ve embedding'ler perimeterinizi asla aşmaz.

Fine-tuning, prompt'larla daha fazla yol alamadığınız noktada kazandırır — ton, format disiplini, alan jargonu, latency. Hangi durumda olduğunuzu işe başlamadan söyler, farkı değerlendirmelerle kanıtlarız.

• VPC'nizde veya on-prem'de private LLM deployment
• Kendi verinizle fine-tuning ve değerlendirme
• API çağrısının fazla yavaş, fazla pahalı ya da fazla ortada olduğu durumlar için küçük, göreve özel modeller
• Private hosting ihtiyacınızdan fazlaysa zero-retention API konfigürasyonları
• DPA'lar, AB veri ikametgâhı, verileriniz üzerinde eğitim yok

İşin Göze Batmayan Kısmı

Bir chat penceresini bağlamayı herkes yapabilir. İş; retrieval kalitesinde, değerlendirmede, maliyet kontrolünde ve model yanıldığında ne olacağındadır — vaktimizi harcadığımız yer orası, yayına aldığınız şeyin ayakta kalmasının nedeni de bu.

• Değerlendirme harness'ları, monitoring, retry'lar, graceful degradation
• Modelden bağımsız: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini veya vLLM ve Ollama üzerinden açık kaynak
• LangChain, LlamaIndex, pgvector, Qdrant, reranking ile hybrid search — ve framework'lerin ayak bağı olduğu yerde sade Python
• Problem AI olmadan daha iyi çözülüyorsa dürüst bir cevap

Nerede Kullanılıyor

Aynı yapı taşları, her alanın kendi kısıtlarına göre şekillenmiş hâliyle:

• Sağlık ve hukuk: perimeterinizin içinde kalan, gizli veriler üzerinde doküman AI'ı ve asistanlar
• Finans ve sigorta: dolandırıcılık, hasar ve underwriting için denetlenebilir kararlar sunan açıklanabilir modeller
• İmalat: SCADA, MES ve ERP verisi üzerinde kestirimci bakım ve bilgisayarlı görü ile kalite kontrolü
• Perakende: öneriler, talep tahmini ve yoğun sezonda ölçeklenen konuşma tabanlı destek

Nasıl Çalışıyoruz

Çoğu AI projesi, gerçek verinizde iki ila dört haftalık bir proof of concept ile başlar. Yaklaşım verinizle karşılaşınca ayakta kalmıyorsa, bunu ikinci haftada bilmek daha iyidir — üretim build'inin kapsamı, PoC'nin gösterdiklerinden belirlenir. Kıdemli mühendisler, doğrudan erişim, varsayılan olarak GDPR uyumlu.

Planladığınızı anlatın, 24 saat içinde yaklaşımı, model seçimini, zaman çizelgesini ve riskleri içeren yazılı bir değerlendirme elinizde olsun.