Teknik Problem
Standart büyük dil modellerinin (LLM) şirket içi özel verilere erişememesi, zamanla güncelliğini yitirmesi ve soru sorulduğunda gerçeğe dayanmayan mantıksal hatalar (halüsinasyon) üretmesi.
Kurumsal RAG Mimarisi ve Vektör Veri Tabanı (Vector DB) Entegrasyonu
Mimari Çözüm
Şirketinizin veri depolama altyapısı (SQL, NoSQL, bulut depolama, yerel sunucular) ile LLM'ler arasında hibrit bir RAG (Retrieval-Augmented Generation) katmanı inşa ediyoruz. Dokümanların anlamsal parçalara ayrılması (chunking), vektör uzayında temsil edilmesi (embeddings) ve yüksek performanslı vektör veri tabanlarına (Qdrant, Milvus, Pgvector) indekslenmesi süreçlerini yönetiyoruz. Metin aramalarda hem semantik (yoğun) hem de anahtar kelime bazlı (seyrek) aramayı birleştiren hibrit arama ve yeniden sıralama (reranking) algoritmaları entegre ediyoruz.
Operasyonel Çıktı
Halüsinasyon riski sıfıra yakın, anlık güncellenen verilerle beslenen, milisaniyeler seviyesinde sorgu yanıtı veren ve kurum içi bilginin saniyeler içinde erişilebilir olmasını sağlayan bir bilgi yönetim altyapısı.
I
Yapay Zekâ Mimarisi ve Model Mühendisliği
Özel Dil Modeli Eğitimi (Fine-Tuning), LoRA/QLoRA ve Model DistilasyonuGenel amaçlı modellerin, belirli sektörlerin jargonu (hukuk, tıp, finans, üretim vb.) veya şirkete özel iş mantığı karşısında yetersiz kalması; genel modelleri canlıda çalıştırmanın yüksek API ve donanım maliyetleri getirmesi.Metrik Odaklı Değerlendirme (Evaluation) ve Karşılaştırmalı Model Test AltyapılarıModellerin performansının yüzeysel gözlemlerle ölçülmeye çalışılması, canlı ortama alınan sistemlerde doğruluk ve güvenlik oranlarının analitik olarak takip edilememesi.
BAŞLAYALIM
Hangisiyle başlayalım?
Bir oturumda kendi verinizle görün, ya da önce yazıp ne yaptığımızı sorun.