Binlerce sayfalık PDF, sözleşme, SQL ve iç dokümantasyonunuzu vektör veritabanlarında indeksleyip kurum içi yapay zeka arama ve sorgulama motoru geliştiriyoruz.
Dağınık kurumsal dokümanlarınızı saniyeler içinde anlamsal olarak arayan ve doğruluk oranı %99 olan RAG mimarimiz.
PDF sözleşmeler, Excel fiyat tabloları, SQL veritabanları, Notion sayfaları ve teknik kılavuzlar taranır.
Yüzlerce sayfalık kurumsal rapor ve arşivlerin aktarımı.
Müşteri ve ürün verilerinin canlı senkronizasyonu.
Google Drive ve SharePoint klasörlerinin taranması.
LangChain veya LlamaIndex ile metinler optimum boyutlarda parçalanır (Chunking) ve OpenAI text-embedding-3 modelleriyle vektörleşir.
Anlam bütünlüğünü bozmayan parçalama algoritmaları.
Metinlerin matematiksel anlamsal vektör matrisine çevrilmesi.
Doküman tarihi, yazarı ve gizlilik seviyesinin etiketlenmesi.
Pinecone, Qdrant, ChromaDB veya PGVector veritabanlarında yüksek hızlı indeksleme altyapısı kurulur.
Yüksek performanslı bulut veya sunucu içi vektör veritabanı.
Saniyeler değil milisaniyeler içinde anlamsal eşleşme.
Kurumsal verilerinizin KVKK/GDPR uyumlu şifrelenmesi.
Hibrit arama (BM25 + Dense Retrieval) ve Cohere Re-Ranker ile en alakalı doküman parçaları filtrelenir.
Hem anahtar kelime hem anlamsal aramanın harmanlanması.
En alakalı ilk 3 doküman parçasının sıraya dizilmesi.
Alakasız metin parçalarının modele gönderilmeden elenmesi.
GPT-4o veya Claude 3.5 Sonnet, sadece çekilen bağlamı okuyarak dipnotlu ve kaynak linkli doğruluk oranı %99 yanıt üretir.
Cevabın dayandığı doküman adı ve sayfa numarası referansı.
Veritabanında yoksa 'Bilgi bulunamadı' diyen dürüst yanıt yapısı.
Cevabın alındığı orijinal PDF dokümanını tek tıkla açma.
İnsan kaynakları, finans ve teknik ekiplerin sadece kendi yetkileri dahilindeki verileri sorgulayabildiği özel web paneli.
Departmanların yetkileri haricindeki gizli verileri görememesi.
Google basitliğinde şirket içi yapay zeka arama motoru.
Şirket içinde hangi dokümanların sıklıkla aratıldığının raporu.
Binlerce dokümanda 100 milisaniye altında anlamsal arama yapan vektör indeksimiz ve dipnot kaynaklı yanıt motorumuz.
Metin parçalarının milyarlarca vektör matrisinde saklanması.
Hem kelime eşleşmesi hem anlamsal bağlamın birlikte aranması.
Bulunan metinlerin en alakalı ilk 3 parçasının yeniden sıralanması.
Klasöre yeni PDF eklendiğinde vektör veritabanının anında güncellenmesi.
Üretilen cevabın hangi PDF'in kaçıncı sayfasından alındığını gösterme.
İKB, Finans ve Yönetim yetkilerine göre verilerin kısıtlanması.
Kurumsal verilerin kamuya açık yapay zeka modellerine sızdırılmaması.
İsteğe bağlı olarak tüm sistemin şirketin kendi sunucularına kurulması.
Doküman entegrasyonu, vektör veritabanları, kaynak gösterimli yanıt yapısı ve kurum içi yetkilendirme (RBAC).
RAG, yapay zeka dil modellerine şirketinizin kendi doküman ve veritabanını bağlayarak sorulan sorulara şirket verileriniz doğrultusunda anında ve kaynak göstererek cevap vermesini sağlayan teknolojidir.
PDF, Word (DOCX), Excel (XLSX), TXT, Notion sayfaları, HTML web içerikleri ve SQL/PostgreSQL veritabanı tabloları sorunsuz entegre edilir.
Evet! Üretilen her yanıtın altında cevabın hangi PDF dokümanının kaçıncı sayfasından alındığını gösteren tıklanabilir kaynak bağlantıları (Citation) yer alır.
Kesinlikle hayır. Kurumsal Enterprise API veya kurum içi (On-Premise) kurulumlar kullanıldığı için verileriniz tamamen şifrelenir ve model eğitimine katılmaz.
Evet. Örneğin insan kaynakları dokümanlarını sadece İK personeli sorgulayabilir; diğer departmanlar bu gizli verilere erişemez.
Vektör veritabanı (Pinecone/Qdrant) mimarimiz sayesinde milyarlarca kelimelik arşiv içinde arama ve cevap üretimi 1 saniyenin altında gerçekleşir.
Evet, otomatik senkronizasyon servisi sayesinde klasöre yeni yüklenen dosya saniyeler içinde vektörleştirilerek yapay zekaya öğretilir.
Hayır. RAG sisteminde yapay zekaya 'Sadece verilen metin parçalarını oku, metinde cevap yoksa bilmiyorum de' kuralı konduğu için uydurma cevap üretmez.
Evet, yüksek güvenlik ve veri gizliliği talep eden kurumlar için açık kaynak Llama 3 ve Qdrant ile tamamen yerel sunucularınıza kurulum gerçekleştiriyoruz.
Türkçe, İngilizce, Almanca, Fransızca dahil 95'ten fazla dildeki dokümanları ve karışık dilli arşivleri başarıyla sorgular.
Doküman hacmine ve yetkilendirme mimarisine göre 2 ile 4 hafta arasında tamamlanarak teslim edilir.
Google arama çubuğu kadar basit ve sade bir web arayüzüdür. Çalışanlarınız soru sorarak aradıkları doküman parçasına anında ulaşır.
Doküman boyutu (MB/GB), vektör veritabanı seçimi (Cloud vs On-Premise) ve kullanıcı yetkilendirme kapsamına göre bütçelendirilir.
Teslimat sonrasında 12 ay boyunca sistem optimizasyonu, vektör veritabanı bakımı ve kesintisiz teknik destek sağlıyoruz.
Kurumsal verilerinizin taranmasından vektör veritabanına aktarılmasına ve rol bazlı yetkilendirmeye kadar 4 adımlı sürecimiz.
PDF, Word, SQL ve Notion ortamlarındaki dağınık verileriniz taranarak veri mimarisi çıkarılır.
Metinler akıllı parçalara bölünür ve Pinecone / Qdrant vektör veritabanına 100ms hızla yüklenir.
Cohere Re-Ranker ile en doğru doküman bulunur; GPT-4o orijinal PDF sayfa bağlantılı cevap üretir.
Departman bazlı yetki matrisi (RBAC) aktif edilir; şirket içi arama paneli canlıya alınır.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarimiz, vektör bilgi tabanları ve kaynak gösterimli arama motoru projelerimiz için formu doldurun. AI mimarlarımız 24 saat içinde şirket verilerinizin RAG analizi ile iletişime geçsin.