Yapay zekâ ve veri

Bir sohbet botu soruları yanıtlar. Bir ajan eylemde bulunur: kayıtları okur, sistemlerinizi çağırır ve bir sürecin adımlarını tamamlar. Çok ajanlı bir sistem, daha büyük bir görevi dar rollere sahip ajanlar arasında böler; bu ajanların test edilmesi ve kontrol edilmesi daha kolaydır.

Daha fazla okuyun: Çok ajanlı sistemler ve protokollerBu soruya bağlantı verin

Bunlar yapay zekâ ajanları için açık protokollerdir. Model Context Protocol (MCP) bir ajanı araçlara ve verilere bağlar. Agent2Agent (A2A), farklı sistemlerdeki ajanların iş devretmesini sağlar. Agent Payments Protocol (AP2), bir ajanın sizin imzaladığınız bir yetkiyle ödeme yapmasını sağlar.

Daha fazla okuyun: Çok ajanlı sistemler ve protokollerBu soruya bağlantı verin

Bir ajan yalnızca onun için tanımladığımız araçlar aracılığıyla eylemde bulunabilir; her aracın kendi izinleri ve sınırları vardır. Her çağrı kaydedilir. Koruma kuralları girdileri ve çıktıları kontrol eder ve risk taşıyan adımlar bir kişinin onayını bekler.

Daha fazla okuyun: Çok ajanlı sistemler ve protokollerBu soruya bağlantı verin

Döngüde insan (HITL) modelinde bir kişi her adımı onaylar. İnsan gözetimi (HOTL) modelinde ajanlar rutin adımları yürütürken kişiler denetler, uyarı alır ve istisnalarda devreye girer. Hangi adımın hangisini gerektirdiğini sizinle birlikte kararlaştırırız.

Daha fazla okuyun: Çok ajanlı sistemler ve protokollerBu soruya bağlantı verin

Beklenen sonuçlarla gerçek vakalardan bir değerlendirme seti oluştururuz. Her ajan, yayından önce ve istemlerde, modellerde veya araçlarda yapılan her değişiklikten sonra bu set üzerinde puanlanır. Eşiği sizinle kararlaştırırız ve eşiğin altında yayın yapmayız.

Daha fazla okuyun: Çok ajanlı sistemler ve protokollerBu soruya bağlantı verin

Göreve göre seçim yaparız. Seçenekler arasında OpenAI, Claude ve Gemini’den öncü modeller, açık ağırlıklı Llama, Qwen, DeepSeek ve Mistral ile Jais, Falcon ve ALLaM gibi bölgesel modeller bulunur. Verilerin ülkede kalması gerektiğinde, ortamınızda çalışabilen modelleri kullanırız.

Daha fazla okuyun: Egemen LLM’ler, SLM’ler ve bağlam platformlarıBu soruya bağlantı verin

Evet. Jais, Falcon ve ALLaM gibi Arapça öncelikli küçük dil modellerini sizin sözcük dağarcığınız ve belgeleriniz üzerinde ince ayar ile uyarlarız. Ardından bunları kullanıcılarınızın kullandığı lehçelerde sordukları sorular üzerinde test ederiz.

Daha fazla okuyun: Egemen LLM’ler, SLM’ler ve bağlam platformlarıBu soruya bağlantı verin

Getirimle artırılmış üretim, bir soruyu yanıtlayan pasajları bulur ve bunları modele verir. GraphRAG, varlıklarınızın nasıl ilişkili olduğuna dair bir bilgi grafiği ekler; böylece yanıtlar bu bağlantıları takip edebilir. İzinleri dikkate alması, her pasajın önce soruyu soranın haklarına göre filtrelenmesi anlamına gelir.

Daha fazla okuyun: Egemen LLM’ler, SLM’ler ve bağlam platformlarıBu soruya bağlantı verin

Çoğu zaman küçük bir model yeterli olur. Sınıflandırma, çıkarım ve kendi belgelerinizden yanıtlar genellikle uyarlanmış küçük bir dil modelinde iyi çalışır; bu model daha az GPU’da çalışır ve daha düşük maliyetlidir. Büyük modelleri daha derin akıl yürütme gerektiren görevler için saklarız.

Daha fazla okuyun: Egemen LLM’ler, SLM’ler ve bağlam platformlarıBu soruya bağlantı verin

Büyük dil modeli metin üzerinde eğitilir. Büyük nicel model (LQM) ise fiyatlar, işlemler veya tedarik zinciri akışları gibi sayısal veriler üzerinde eğitilir. Yanıtın bir sayı olduğu durumlarda senaryoları simüle etmek ve sonuçları tahmin etmek için kullanılır.

Daha fazla okuyun: Büyük nicel modeller ve uygulamalı makine öğrenmesiBu soruya bağlantı verin

Evet. Her kararı hangi faktörlerin yönlendirdiğini gösteren açıklanabilir yapay zekâ (XAI) yöntemleri kullanır ve modelin nasıl oluşturulduğunu ve test edildiğini belgelendiririz. Kredi, risk ve denetim ekipleriniz her modeli canlıya alınmadan önce inceleyebilir.

Daha fazla okuyun: Büyük nicel modeller ve uygulamalı makine öğrenmesiBu soruya bağlantı verin

Modelin sizin ve düzenleyiciniz için önemli olan müşteri grupları arasında nasıl performans gösterdiğini test ederiz. Sonuçlar sağlam bir neden olmaksızın farklılık gösteriyorsa, yayından önce veriyi, öznitelikleri veya modeli değiştiririz.

Daha fazla okuyun: Büyük nicel modeller ve uygulamalı makine öğrenmesiBu soruya bağlantı verin

Evet. Sahtekârlık ve AML modelleri işlemleri gerçekleştiği anda gerçek zamanlı olarak puanlar. Şüpheli vakalar, modelin bunları işaretleme nedenleriyle birlikte tutulur veya soruşturmacılarınıza yönlendirilir.

Daha fazla okuyun: Büyük nicel modeller ve uygulamalı makine öğrenmesiBu soruya bağlantı verin

Evet. İşlemsel ajanlar, işi yapmak için sistemlerinizi dar kapsamlı, kayıtlı araçlar üzerinden çağırır; örneğin sipariş kontrolü veya rezervasyon değişikliği. Ödeme gibi risk taşıyan adımlar, müşterinin veya bir çalışanın onayını gerektirebilir.

Daha fazla okuyun: Çok modlu, konuşma ve görüntü yapay zekâsıBu soruya bağlantı verin

Ajanları, Arapça dahil olmak üzere müşterilerinizin kullandığı dillerde ve lehçelerde, onlara göre ayarlanmış modeller kullanarak geliştirir ve test ederiz. Herhangi bir müşteri ajanı duymadan veya okumadan önce gerçek kayıtlar ve mesajlar üzerinde test ederiz.

Daha fazla okuyun: Çok modlu, konuşma ve görüntü yapay zekâsıBu soruya bağlantı verin

Video ağırdır ve bazı kararlar bekleyemez. Kameranın üzerinde veya yakınında işleme daha hızlı sonuç verir, ağ üzerinden daha az veri gönderir ve görüntüler orada kalması gerektiğinde sahada kalır.

Daha fazla okuyun: Çok modlu, konuşma ve görüntü yapay zekâsıBu soruya bağlantı verin

Sesli aramalar, web sohbeti ve mesajlaşma; aynı arka uç sistemlere bağlanır, böylece müşteri kanallar arasında geçiş yapabilir. En çok talep taşıyan kanaldan başlarız.

Daha fazla okuyun: Çok modlu, konuşma ve görüntü yapay zekâsıBu soruya bağlantı verin

Belgeleri bir insanın okuyacağı şekilde okur: metni, düzeni ve anlamı. IDP 2.0, verileri kurallarınıza göre kontrol eden, rutin istisnaları çözen ve sonucu sistemlerinize kaydeden yapay zekâ ekler.

Daha fazla okuyun: Akıllı belge işleme (IDP 2.0)Bu soruya bağlantı verin

Faturalar, hesap ekstreleri, ticaret finansmanı belgeleri, KYC dosyaları ve karmaşık formlar; yazılı, taranmış veya fotoğraflanmış olsun. Kendi örnekleriniz üzerinde, aldığınız tüm düzenler ve dillerde test ederiz.

Daha fazla okuyun: Akıllı belge işleme (IDP 2.0)Bu soruya bağlantı verin

Doğrulama kuralları, toplamları, tedarikçileri, siparişleri ve kayıtları kontrol ederek hataların çoğunu kayıttan önce yakalar. Belirsiz olan her şey, nedeni gösterilerek bir kişi için bekletilir. Düzeltmeler sisteme geri beslenir ve sistem gelişir.

Daha fazla okuyun: Akıllı belge işleme (IDP 2.0)Bu soruya bağlantı verin

Hayır. Robotik süreç otomasyonu ekranlardaki tıklamaları tekrarlar ve düzen değiştiğinde bozulur. IDP belgenin kendisini anlar ve ekranları yerine ERP’nizin arayüzleri aracılığıyla kaydeder.

Daha fazla okuyun: Akıllı belge işleme (IDP 2.0)Bu soruya bağlantı verin

Entegrasyon bölümümüzün çalıştığı ERP’lerin desteklenen arayüzleri aracılığıyla kayıt yaparız; bunlar arasında SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 ve Odoo bulunur. Kayıtlar canlı defterinize ulaşmadan önce bir korumalı alanda test edilir.

Daha fazla okuyun: Akıllı belge işleme (IDP 2.0)Bu soruya bağlantı verin

Verinize, becerilerinize, verinin nerede kalması gerektiğine ve onu nasıl sorgulayacağınıza bağlıdır. Snowflake, Databricks ve açık bir Apache Iceberg lakehouse’u iş yükleriniz ve veri ikametgâhı kurallarınızla karşılaştırır, uyan en basit olanı öneririz.

Daha fazla okuyun: Veri mimarisi, lakehouse’lar ve gerçek zamanlı veri hatlarıBu soruya bağlantı verin

Yalnızca bir kararın buna bağlı olduğu yerlerde, örneğin dolandırıcılık kontrolleri, stok seviyeleri veya ajan eylemleri. Bu olayları Kafka ve Flink ile akıtırız; günlük rakamların yeterli olduğu yerlerde toplu yüklemeleri koruruz çünkü toplu işlem çalıştırması daha ucuzdur.

Daha fazla okuyun: Veri mimarisi, lakehouse’lar ve gerçek zamanlı veri hatlarıBu soruya bağlantı verin

Evet. Ağır sorgular yerine ERP’nin desteklenen arayüzleri veya veritabanı günlükleri üzerinden değişiklikleri okur, toplu yüklemeleri yoğun saatler dışında planlarız. ERP üzerindeki yükü öncesinde ve sonrasında ölçeriz.

Daha fazla okuyun: Veri mimarisi, lakehouse’lar ve gerçek zamanlı veri hatlarıBu soruya bağlantı verin

Her veri hattında hacimler, anahtarlar, toplamlar ve güncellik üzerinde kalite kontrolleri vardır ve hatalar kötü verinin raporlara ulaşmasını durdurur. Kilit rakamları finans ve operasyon sahiplerinizle birlikte kaynak sistemlerinize karşı mutabakat ederiz.

Daha fazla okuyun: Veri mimarisi, lakehouse’lar ve gerçek zamanlı veri hatlarıBu soruya bağlantı verin

Bu bir iş kararıdır ve iki hedef olarak belirlenir. Kurtarma noktası hedefi, ne kadar güncel veriyi kaybedebileceğinizdir. Kurtarma süresi hedefi, bir sistemin ne kadar süre kapalı kalabileceğidir. Çoğaltma, yük devretme ve yedeklemeleri bunları karşılayacak şekilde tasarlar, sonra test ederiz.

Daha fazla okuyun: Veri mimarisi, lakehouse’lar ve gerçek zamanlı veri hatlarıBu soruya bağlantı verin

İlişkisel veritabanları ile belge, anahtar-değer ve arama veritabanları; kendi sunucularınızda veya yönetilen bulut hizmetleri olarak. Başlangıçta çalıştırdığınız motorları ve sürümleri teyit eder, bunları bilen mühendisleri görevlendiririz. Yeni bir veritabanı veya yönetilen hizmet seçiyorsanız, önce seçenekleri iş yükünüz, becerileriniz, lisanslarınız ve işletme maliyetlerinizle karşılaştırırız.

Daha fazla okuyun: Veri mimarisi, lakehouse’lar ve gerçek zamanlı veri hatlarıBu soruya bağlantı verin

Tahminlerle değil, ölçümle. En yavaş ve en sık sorguları yakalar, yürütme planlarını okur, beklemeleri, kilitleri, belleği ve depolamayı kontrol ederiz. Dizinler, sorgu değişiklikleri ve yapılandırma genellikle yeni donanımdan daha çok yardımcı olur ve çok daha az maliyetlidir. En büyük nedenleri önce düzeltir, her değişikliği bir referans değere göre ölçeriz.

Daha fazla okuyun: Veri mimarisi, lakehouse’lar ve gerçek zamanlı veri hatlarıBu soruya bağlantı verin

Çünkü her sistem müşterilerin, ürünlerin ve tedarikçilerin kendi kopyasını tutar ve kopyalar birbirinden uzaklaşır. Ana veri yönetimi tek bir sürüm üzerinde anlaşır, onu güncel tutar ve geri besler; böylece raporlar ve modeller çelişmeyi bırakır.

Daha fazla okuyun: Veri yönetişimi, egemenlik, gizlilik ve güvenlikBu soruya bağlantı verin

Getirme işlemi, herhangi bir metin modele ulaşmadan önce satır düzeyi ve rol düzeyi erişim kurallarınızı uygular. Model yalnızca soran kişinin okuyabileceği şeyleri görür ve hassas alanlar önce maskelenebilir.

Daha fazla okuyun: Veri yönetişimi, egemenlik, gizlilik ve güvenlikBu soruya bağlantı verin

Genellikle fark edilir şekilde yavaşlatmaz. Modern işlemciler hızlı şifreleme yapar ve çoğu veritabanı ve depolama sistemi durağan halde çok az ek yükle şifreleme yapar. Bir uygulama içinde tek tek alanları şifrelemek daha maliyetlidir. Performansı kullanıma almadan önce iş yüklerinizde test eder ve işi yavaşlatmadan riski karşılayan yaklaşımı seçeriz.

Daha fazla okuyun: Veri yönetişimi, egemenlik, gizlilik ve güvenlikBu soruya bağlantı verin

Yalnızca izlenebilirlerse, yani her yanıt çalıştırdığı sorguyu ve kullandığı verileri gösteriyorsa. Bir anlamsal katmandaki anlaşılmış tanımlardan okur ve ekiplerinizin zaten güvendiği rakamlarla test ederiz.

Daha fazla okuyun: Ajan tabanlı BI ve karar zekâsıBu soruya bağlantı verin

Bir kullanıcı sade dille bir soru yazar, yapay zekâ analisti bunu bir veritabanı sorgusuna dönüştürür, yönetilen veriler üzerinde çalıştırır ve sonucu açıklar. Kullanıcıların SQL bilmesine gerek yoktur ve analistler rutin taleplere daha az zaman harcar.

Daha fazla okuyun: Ajan tabanlı BI ve karar zekâsıBu soruya bağlantı verin

Evet. Analitiği portallarınıza ve uygulamalarınıza yerleştiririz, her müşteri kendi verileriyle sınırlıdır. Verileriniz başkaları için değerliyse, bunları self servis bir ürün olarak paketleyebiliriz.

Daha fazla okuyun: Ajan tabanlı BI ve karar zekâsıBu soruya bağlantı verin

Sohbet robotu soruları yanıtlar. Biz iş yapan sistemler kurarız. Ajanlar araçlarınızı gözetim altında çağırır, modeller yalnızca kullanıcının görebileceği verilerden yanıt verir ve veri platformları onları besler. Her biri test edilir, günlüğe kaydedilir ve ölçülür.

Daha fazla okuyun: Yapay Zekâ ve VeriBu soruya bağlantı verin

Ajanlar, verdiğiniz izinlerle dar ve günlüğe kaydedilen araçlar aracılığıyla hareket eder. İnsanlar onları gözetir ve önemli adımları onaylar. AgentOps telemetri, değerlendirme, uydurma yanıtlara karşı koruma kuralları ve token harcamasına sınırlar ekler.

Daha fazla okuyun: Yapay Zekâ ve VeriBu soruya bağlantı verin