Veri temeli ve yönetişim
Yapay zekâdan önce verinin anlamı, kalitesi, sahibi ve kullanım izni net olmalıdır. Kaynak sistemleri, veri sözlüğünü, erişim kurallarını, kalite kontrollerini ve yaşam döngüsünü model ihtiyacıyla birlikte tasarlarız.
- Veri platformu ve lakehouse mimarisi
- Meta veri, soy ağacı ve kalite kuralları
- Rol ve amaç tabanlı erişim
- BI, analitik ve özellik üretimi
Kurumsal RAG ve bilgi erişimi
RAG yalnızca belgeleri vektör veri tabanına yüklemek değildir. Parçalama, meta veri, yetki filtresi, arama birleşimi, yeniden sıralama, kaynak gösterimi ve yanıt değerlendirmesi kullanım alanına göre tasarlanır. Bilmediğinde yanıt vermemek de sistem davranışının parçasıdır.
- Belge ve bilgi kaynağı bağlayıcıları
- Yetki duyarlı arama ve kaynak gösterimi
- Yanıt doğruluğu ve geri çağırma testleri
- Kullanıcı geri bildirimi ve içerik yaşam döngüsü
Model uyarlama: CPT ve SFT
Her problem için model eğitmek gerekmez. Önce istem, RAG ve araç kullanımıyla ulaşılabilecek kaliteyi ölçeriz. Kurum dili, alan terminolojisi veya görev davranışı için daha derin uyarlama gerekiyorsa CPT ve SFT veri setlerini kontrollü biçimde hazırlar, temel modele karşı karşılaştırmalı değerlendirme yaparız.
- Kullanım hakkı ve veri temizliği
- Eğitim/validasyon/test ayrımı
- Temel model ve uyarlama karşılaştırması
- Güvenlik, sapma ve unutma kontrolleri
Agentic AI ve kontrollü otomasyon
AI ajanlarını sınırsız yetkili dijital çalışanlar olarak değil, belirli araçlara ve kararlara erişen kontrollü iş akışları olarak tasarlarız. Yetki sınırı, insan onayı, işlem kaydı, bütçe, zaman aşımı ve geri alma mekanizmaları baştan tanımlanır.
- Görev ve araç sözleşmeleri
- Planlama, yürütme ve doğrulama adımları
- Yüksek etkili işlemlerde insan onayı
- Ajan, model ve araç gözlemlenebilirliği