Kaynakları bir araya getirmek
ERP ve CRM kayıtları, belgeler, konuşmalar, görüntüler ve saha verisi farklı hızlarda ve biçimlerde oluşur. Ham kaynağı koruyarak dosya, API ve olay tabanlı veri alımını işin ihtiyacına göre tasarlarız.
Veri & AI
Büyük ve karmaşık veri kümelerinde yalnız model çalıştırmak yeterli değil. Kaynağın anlamını, ilişkilerini ve erişim sınırlarını koruyan; kullanıcı direktifini iş akışına bağlayan bir sistem gerekir.
Kurumsal uygulamalar, belgeler, konuşmalar ve saha verisi. Farklı hacim ve yapılardaki kaynakları, kökenini ve erişim sınırlarını koruyarak bir araya getiriyoruz.
Çok kaynaklı, büyük ve karmaşık veri kümelerini yapılandırıyor; alanları normalleştiriyor, ortak kayıtları eşliyor ve kaynaklar arasındaki korelasyon ve ilişkileri analiz ediyoruz.
Kullanıcının hedefi doğrultusunda çalışan dinamik AI ajanları, ilgili veriyi ve araçları bir araya getirir. Yetki, kapsam ve onay kuralları hangi işlemin otomatik ilerleyebileceğini belirler.
Analiz, görev, belge ve kararları enterprise süreç yazılımına bağlıyoruz. Ekipler veriye erişir, işin durumunu görür ve otomatik ya da yarı otomatik akışları aynı yerden yönetir.
Veri mühendisliği
ERP ve CRM kayıtları, belgeler, konuşmalar, görüntüler ve saha verisi farklı hızlarda ve biçimlerde oluşur. Ham kaynağı koruyarak dosya, API ve olay tabanlı veri alımını işin ihtiyacına göre tasarlarız.
Alan adları, tarih, birim ve kimlikler normalleştirilir. Aynı varlığın farklı kaynaklardaki kayıtları eşleştirilir; belirsiz eşleşmeler ayrıca incelenir. Kaynak değer ile standart değer arasındaki ilişki kaybolmaz.
Bir belgeyi yalnız metin olarak değil, bağlı olduğu kuruluş, kişi, ürün veya iş kaydıyla ele alırız. Korelasyonlar dönem ve kaynak bağlamında değerlendirilir; tek başına neden-sonuç açıklaması sayılmaz.
Tam metin, anlamsal arama ve kayıt ilişkileri farklı sorulara hizmet eder. Kullanıcı aradığı bilgiye, dayandığı kaynağa ve sonucun nasıl oluştuğuna erişebilir. Erişim sınırı arama sonucunda da korunur.
Verinin yaşamı
Ham kayıt ile analiz sonucunu aynı şey olarak saklamıyoruz. Her katman, bilginin farklı bir sorumluluğunu taşır. Bu ayrım; bir sonuç yanlış olduğunda kaynağı, eşleşmeyi ve kullanılan işlemi ayrı ayrı incelemeyi mümkün kılar.
Özgün dosya, sistem kimliği, sürüm ve alınma zamanı. Kaynağın yenilenmesi önceki incelemenin hangi sürüme dayandığını silmez.
Ortak alan, birim ve tarih biçimi. Normalleştirilen değer, özgün değere ve uygulanan dönüştürme kuralına geri bağlanır.
Bir kayıt hangi kuruluş, belge veya işe ait? Eşleşmenin dayanağı ve belirsizliği korunur; onaylanmamış ilişki kesin bilgi gibi kullanılmaz.
Kullanıcının sorusu, kullanılan kaynaklar, öneri ve varsa onaylı sistem işlemi. Bilgiye ulaşmak ile bir kaydı değiştirmek ayrı aşamalardır.
Kaynak dosya ve çıkarılan alanlar ayrı tutulur. Yeni sürüm geldiğinde önceki sonucun hangi kaynağa dayandığı korunur.
Aynı iş veya kuruluşa ait kayıtlar ilişkilendirilir. Belirsiz eşleşmeler doğrulanmış bilgi gibi sunulmaz.
İzin verilen kaynaklarda yapılan analiz, dayanaklarıyla kullanıcıya sunulur. Veri okuma ile dış sisteme yazma farklı yetkilerdir.
Kullanıcı yönlendirmeli AI
Ajanlar, veriye erişimi ve araç kullanımını kullanıcı hedefi etrafında düzenler. Otomasyonun sınırı işin etkisi ve yetki kurallarıyla belirlenir.
Kullanıcı neyi anlamak veya yapmak istediğini belirtir. Veri kapsamı, zaman aralığı ve izin verilen araçlar bu hedefin çalışma sınırını oluşturur.
Ajan gerekli kaynakları bulur, karşılaştırma ve analiz adımlarını kurar. Bir araca erişebilmek, o aracın bütün işlemlerini yürütme yetkisi anlamına gelmez.
Öneri, dayanak ve beklenen işlem birlikte değerlendirilir. İnsan kararı gereken işler onaya açılır; hedef sistemin sonucu ayrıca kaydedilir.
Kaynak → öneri → insan kararı → hedef sistem sonucu. Her biri farklı bir kayıttır; bir öneri, tamamlanmış işlem olarak gösterilmez.
Platform modülleri
Modüllerin işleyişini ve teknik kapsamını kendi sayfalarında inceleyin.
İşletilebilir bir sistem
Uzun işlemlerde tamamlanan adımlar, hata ve yeniden deneme yolları tasarlanır. İşin durumu kullanıcıya görünür olmalı; başarısızlık sessizce başarıya dönüşmemeli.
Model ve prompt değişiklikleri doğrulanmış örneklerde karşılaştırılır. Hata türü, veri kalitesi, işlem süresi ve insan düzeltmesi birlikte değerlendirilir.
Veri yerleşimi, model sağlayıcısı, saklama ve erişim politikası kurulumun parçasıdır. Yerel, özel bulut ve hibrit seçenekler işin gereksinimine göre ele alınır.
Bileşenlerin birlikte çalışması
Kaynağın saklanması, modelin ürettiği yorum ve dış sistemde gerçekleşen işlem ayrı sorumluluklardır. Bağlantılar bu sorumlulukları tek bir belirsiz AI kutusuna dönüştürmez.
Ham kaynak, sürüm, standart kayıt ve ilişki.
Veri türüne uygun işleme ve kaynağına bağlı sonuç.
Adım, araç, yetki, hata yolu ve hedef sistem yanıtı.
İnsan kararı, düzeltme geçmişi ve karşılaştırılabilir değerlendirme.
Bileşenler ve çalışma biçimi
İlgili başlığı seçerek bilgi, sorumluluk ve uygulama ilişkisini inceleyin.
Belge, konuşma, görüntü ve uygulama verisini türüne uygun işlemle okuruz. Kimlik, zaman, birim ve sürüm bilgisi kayıtla birlikte taşınır.
Aynı varlığın farklı kaynaklardaki karşılığı bulunur. Belirsiz eşleşmeler incelemeye ayrılır; korelasyon tek başına neden-sonuç ilişkisi sayılmaz.
Kullanıcı veri kapsamını ve analiz amacını belirler. Ajan izinli araçlarla çalışır; sonuç, kaynak ve gerekiyorsa insan onayı birlikte sunulur.
Çalışma modeli gösterimidir; canlı operasyon veya ölçülmüş performans sonucu değildir.
Birlikte çalışalım
Operasyonunuzu, veri yapınızı ve önceliklerinizi birlikte değerlendirelim.