REHBER
Kurumsal yapay zekâ, soru soru.
Kurumsal yapay zekâ üzerine Türkçe rehberler: nereden başlanır, veri nasıl korunur, modeller nerede çalışır, ajanlar ve RAG nasıl kurulur, Türkçe metin nasıl işlenir.
- Kurumsal yapay zekâ: şirketler yapay zekâya nereden başlamalı? Kurumsal yapay zekâya tek bir işle başlanır; işin bugünkü durumu ölçülür, veri sınırı belirlenir, küçük bir deneme kurulur ve sonuca göre büyütülür.
- KVKK ve yapay zekâ: kişisel veriyi modele göndermeden yapay zekâ kullanmak Kişisel veriyi modele göndermeden yapay zekâ kullanmak için veriyi sınıflandırın, kişisel alanları maskeleyin ve hassas istekleri yerel modelde tutun.
- Yerel (on-premise) LLM kurulumu: ne zaman gerekir, nasıl yapılır? Yerel LLM, veri kurum dışına çıkmamalıysa veya iş hacmi yüksek ve sürekliyse anlamlıdır; donanım, model sunucusu ve yönlendiren bir gateway gerektirir.
- AI gateway nedir? Kurumlar model erişimini ve veri kurallarını nasıl yönetir AI gateway, uygulamalarla yapay zekâ modelleri arasındaki ortak katmandır; model seçimini, hassas veri kurallarını ve kayıtları tek yerden yönetir.
- Yapay zekâ ajanı (AI agent) nedir, şirketler için nasıl geliştirilir? Yapay zekâ ajanı, dil modelinin araç kullanarak bir görevi adım adım yürüttüğü yazılımdır. Sohbet botundan farkını, izinleri ve testi anlatıyoruz.
- RAG nedir? Belgelerinizden kaynak göstererek yanıt veren yapay zekâ RAG, dil modelinin yanıt vermeden önce belgelerinizde arama yaptığı, bulduğu bölümlere dayanarak ve kaynağını göstererek yanıt verdiği yöntemdir.
- Fine-tuning mi, RAG mı? Şirket verisiyle model nasıl uyarlanır Sık değişen ve kaynak gösterilmesi gereken bilgi için RAG, biçim, terim ve davranış için fine-tuning uygundur; ikisi birlikte de kullanılabilir.
- Sentetik veri ile model eğitimi: ne zaman işe yarar, nasıl yapılır? Sentetik veri, belgelerinizden bir dil modeliyle üretilen eğitim örnekleridir; kaynağa bağlı, çeşitli ve ayrı bir test setiyle ölçülürse işe yarar.
- Türkçe doğal dil işleme (NLP): neden zor, hangi araçlar var? Türkçe NLP eklemeli yapı ve Türkçe karakterler yüzünden zordur; Zemberek, Zeyrek ve Akana gibi açık kaynak araçlar kök bulma, düzeltme ve arama yapar.
- Türkçe embedding modelleri: nasıl seçilir, hangisi ne işe yarar? Türkçe embedding modelini kalite, boyut ve hıza göre seçin; kararı kendi sorgularınızla ölçtüğünüz arama başarısına, örneğin Recall@10’a dayandırın.
- Yapay zekâ sözlüğü: kurumsal yapay zekâ terimleri Kurumsal yapay zekâ terimlerinin kısa Türkçe tanımları: LLM, RAG, embedding, AI gateway, agent harness, fine-tuning, KVKK ve dahası, ALTAI örnekleriyle.