Kurumsal Yapay Zeka Asistanı (RAG)

Çalışanlarınız sorusunu sorsun; asistan yalnızca görmeye yetkili olduğu belgelerden, kaynağını göstererek cevap versin.

Kaynak Gösteren Cevaplar Rol Bazlı Yetkilendirme Veri Gizliliği SSO ve Denetim Kaydı
AdresAtaşehir / İstanbul
Telefon+90 850 335 10 87
E-postainfo@360-soft.com
Kurumsal Yapay Zeka Asistanı (RAG)

Şirket bilgisini sorulabilir hale getirmek

Bir şirketin bilgisi genellikle birkaç yüz prosedür, yüzlerce sözleşme, ürün kılavuzları, İK yönetmelikleri ve yıllar içinde birikmiş e-posta yazışmaları arasında dağınık durur. Yeni başlayan bir çalışan "izin devri nasıl yapılıyor?", bir satış temsilcisi "bu üründe garanti süresi kaç ay?", bir saha teknisyeni "bu hata kodunda hangi parça değişiyor?" diye sorduğunda cevap ya bir kıdemli çalışanın hafızasındadır ya da kimsenin bulamadığı bir klasörde.

Kurumsal yapay zeka asistanı, bu belgeleri anlamsal olarak aranabilir bir bilgi tabanına dönüştürür ve çalışanlarınızın doğal dilde sorduğu sorulara, ilgili belgelerden alıntı yaparak cevap verir. Herkese açık ChatGPT’ye şirket belgesi yapıştırmaktan farkı üç noktada toplanır: veri kontrolünüzde kalır, her kullanıcı yalnızca yetkili olduğu belgeyi görür ve her cevap doğrulanabilir bir kaynağa dayanır.

Kimlere uygun?

  • Çok şubeli veya sahada çalışan ekipler: prosedürlere ve teknik dokümana merkezden telefonla sormadan erişmesi gereken ekipler.
  • Yoğun mevzuat ve sözleşme yükü olan birimler: hukuk, satın alma, uyum ve kalite birimleri.
  • İK ve iç destek ekipleri: aynı soruları her hafta yeniden cevaplayan insan kaynakları, IT yardım masası ve muhasebe ekipleri.
  • Ürün ve teknik destek birimleri: geniş ürün yelpazesi, sürüm notları ve servis kılavuzları ile çalışan ekipler.

Müşteriye dönük bir bot ihtiyacınız varsa Kurumsal Şirketler için Chatbot ve AI Destekli Müşteri Botu sayfalarımız o senaryoyu anlatır. Bu sayfa çalışanlarınızın kullanacağı, iç belgelere erişen asistana odaklanır.

Asistanın bileşenleri

Güvenli bir RAG sistemi yalnızca bir dil modeli bağlantısı değildir; asıl iş, doğru belgeyi doğru kişiye getiren katmanlardadır.

Belge alma ve ön işleme

Kaynak sistemlerden düzenli senkronizasyon, metin tanıma, tablo ve başlık yapısının korunması, mükerrer ve eski sürüm belgelerin ayıklanması.

Bölümleme ve vektör indeksi

Belgeler anlam bütünlüğü korunarak parçalara ayrılır, her parçaya kaynak, tarih ve yetki etiketi eklenir. Anlamsal arama ile anahtar kelime araması birlikte (hibrit) kullanılır.

Rol ve belge bazlı yetkilendirme

Arama sonuçları kullanıcının departmanı, rolü ve kaynak sistemdeki izinlerine göre filtrelenir; yetkisiz belge modele hiç gönderilmez.

Kaynak gösteren cevap üretimi

Her cevapta dayanılan belge adı, bölümü ve bağlantısı gösterilir. Kaynak bulunamazsa asistan tahmin yürütmek yerine bunu belirtir.

Kişisel veri maskeleme

TC kimlik no, IBAN, telefon gibi alanlar indeksleme öncesinde veya modele gönderim sırasında tespit edilip maskelenebilir.

SSO ve kullanıcı arayüzü

Entra ID, Google Workspace veya kurumsal kimlik sağlayıcınızla giriş. Web paneli, Teams/Slack uygulaması veya intranet içine gömülü pencere.

Denetim kaydı ve yönetim paneli

Kim, ne zaman, hangi soruyu sordu ve hangi belgeler kullanıldı kayıt altındadır. Cevaplanamayan sorular raporlanarak doküman eksikleri görünür olur.

Kalite ölçümü

Sizin hazırladığınız soru-cevap test seti ile doğruluk ölçümü; kullanıcıların "faydalı / değil" geri bildirimleri ile sürekli iyileştirme.

Asistanı nasıl devreye alıyoruz? - Kurumsal Yapay Zeka Asistanı (RAG)

Asistanı nasıl devreye alıyoruz?

01

Kullanım senaryosu ve belge envanteri

Asistanın hangi ekipler için, hangi sorulara cevap vereceğini belirliyor; bu sorulara cevap içeren belgelerin nerede durduğunu ve kimin erişebildiğini çıkarıyoruz.

02

Veri sınıflandırma ve barındırma kararı

Belgeleri gizlilik düzeyine göre ayırıyor, model ve indeksin nerede çalışacağına sizinle birlikte karar veriyoruz. KVKK açısından aktarım ve saklama süreleri bu aşamada yazılı hale gelir.

03

Test seti oluşturma

Ekiplerinizden gerçek sorular ve beklenen doğru cevaplar topluyoruz. Bu set, sistemin ne kadar iyi çalıştığını ölçmek için kabul kriteri olur.

04

Pilot kurulum

Sınırlı bir belge kümesi ve tek bir ekip ile ilk sürüm devreye alınır. Bölümleme, arama ve cevap şablonları test setine göre ayarlanır.

05

Yetki entegrasyonu ve güvenlik testi

SSO ve rol eşlemesi bağlanır; farklı yetkilerdeki test kullanıcılarıyla yetkisiz belge sızıntısı ve prompt injection senaryoları denenir.

06

Yaygınlaştırma ve bakım

Diğer ekipler ve kaynaklar eklenir, senkronizasyon zamanlanır, yönetim paneli üzerinden cevaplanamayan sorular takip edilir.

Veri gizliliği için barındırma seçenekleri

Hangi seçeneğin uygun olduğu belgelerinizin gizlilik sınıfına ve hukuk biriminizin değerlendirmesine bağlıdır; seçimi birlikte yapıyoruz.
Barındırma seçeneği Veri nerede işlenir? Uygun olduğu durum
Kurumsal LLM API + kendi sunucunuzda indeks Belgeler ve indeks sizde; yalnızca soru ve ilgili parçalar API’ye gider Hızlı devreye alma, yüksek cevap kalitesi, yurt dışı aktarımın değerlendirilebildiği durumlar
Bulut sağlayıcının bölgesel model hizmeti Seçilen bulut bölgesinde Altyapısı zaten belirli bir bulutta olan ve o sağlayıcıyla sözleşmesi bulunan şirketler
Tamamen şirket içi (açık kaynak model) Hiçbir veri dışarı çıkmaz Sağlık, finans, kamu gibi yüksek gizlilik gerektiren belgeler; GPU’lu sunucu yatırımı gerektirir
Hibrit Gizli sınıftaki belgeler şirket içi modelde, genel belgeler API’de Belge gizlilik düzeyleri belirgin şekilde ayrışan kurumlar
Proje sonunda elinizde olanlar - Kurumsal Yapay Zeka Asistanı (RAG)

Proje sonunda elinizde olanlar

Teslim edilenler

  • Seçilen ortamda çalışan asistan uygulaması, indeksleme servisi ve senkronizasyon görevleri
  • Rol-yetki eşleme tablosu ve SSO yapılandırması
  • Test seti ve teslim anındaki ölçüm sonuçları
  • Yönetici paneli: kullanım, cevaplanamayan sorular, kaynak bazında erişim kaydı
  • Veri akış şeması ve KVKK kapsamındaki aydınlatma/envanter çalışmalarınız için teknik açıklama dokümanı
  • Yönetici ve son kullanıcı eğitimi

Fiyatlandırma

Kurumsal yapay zeka asistanı için sitede yayınlanmış sabit bir fiyat yoktur. Maliyeti belge hacmi, kaynak sistem sayısı, yetki yapısının karmaşıklığı ve barındırma seçeneği belirler. İhtiyaç görüşmesinin ardından projeye özel sabit fiyat teklifi 24 saat içinde iletilir; geliştirme bedeli ile model kullanımı ve sunucu gibi aylık işletme giderleri teklifte ayrı gösterilir.

Asistanı yalnızca soru cevaplayan değil, iş de yapan bir yapıya dönüştürmek isterseniz AI Ajan ve İş Süreci Otomasyonu aynı bilgi tabanını kullanabilir. Asistanın şirket portalınıza yerleşmesi için Kurumsal Portal ve Yönetim Sistemleri, altyapı tarafı için DevOps Desteği sayfalarımıza göz atabilirsiniz.

RAG (Retrieval-Augmented Generation), soru geldiğinde önce belgelerinizden ilgili bölümleri bulup modele yalnızca o bölümleri vererek cevap ürettiren mimaridir. Modeli yeniden eğitmeye (fine-tuning) gerek kalmaz; belge güncellendiğinde asistan da hemen güncel bilgiyi kullanır, her cevabın hangi belgeye dayandığı gösterilebilir ve bir belgeye erişimi olmayan kullanıcıya o belge hiç getirilmez.

Riski sıfırlamak mümkün değildir ama ciddi biçimde azaltılır: asistana yalnızca bulunan kaynaklarla cevap vermesi, kaynak bulunamazsa bunu açıkça söylemesi talimatı verilir; her cevabın altında alıntılanan belge ve bölüm gösterilir. Teslim öncesinde sizin hazırladığınız gerçek sorulardan oluşan bir test setiyle cevap kalitesini ölçüyoruz.

Belgelerin bölünmüş halleri ve vektör indeksi sizin seçtiğiniz ortamda tutulur: kendi sunucunuz, Türkiye’deki bir veri merkezi veya tercih ettiğiniz bulut bölgesi. Dil modeli olarak kurumsal API (verinin eğitimde kullanılmadığı sözleşme koşullarıyla) ya da tamamen kendi sunucunuzda çalışan açık kaynak bir model seçilebilir. Bu tercih KVKK yurt dışı aktarım değerlendirmeniz için belirleyicidir.

PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML ve düz metin dosyaları; SharePoint, Google Drive, ağ paylaşım klasörleri, Confluence benzeri wiki’ler ve veritabanı tabloları en sık bağlanan kaynaklardır. Taranmış (görüntü) PDF’ler için metin tanıma adımı eklenir. Kaynak sistemde yetki yapısı varsa bu yapı indekse taşınır.

Web paneli, Microsoft Teams veya Slack uygulaması ya da mevcut intranet/portalınıza gömülen bir pencere olarak sunulabilir. Kimlik doğrulama Azure AD / Entra ID, Google Workspace veya kurumunuzdaki SSO çözümüyle yapılır; böylece ayrı şifre yönetimi gerekmez.

Hayır. Müşteriye açık botlar kamuya açık bilgiyle çalışır ve marka dili, satış yönlendirmesi önceliklidir. Kurumsal asistan ise iç belgelere erişir; bu nedenle yetkilendirme, denetim kaydı ve veri sızıntısı önlemleri merkezdedir. Müşteri tarafı için Kurumsal Şirketler için Chatbot sayfamıza bakabilirsiniz.

Sıradaki başarı
hikayesi sizin.

İlk danışmanlık görüşmesi ücretsiz. 24 saat içinde size özel teklif hazırlıyoruz.

Ücretsiz Teklif Alın