# Yapay zekaya doğru bağlamı veren veri ve altyapı.

> Bağlantı, veridive’ın veri ve yapay zeka altyapısı hizmetidir. Ekip onaylı veri kaynaklarını yetkilere uyan bilgi erişimi ve veri akışlarıyla bağlar, modelleri kurumun kendi örnekleri üzerinde test ederek seçer, kabul eşikleriyle değerlendirme setleri kurar ve sistemi kurumun bulutunda ya da kendi sunucularında devreye alır. Bir pilotun parçası olarak veya 4–8 haftalık bir altyapı projesi olarak yürür.

İyi yanıtlar doğru veri, doğru yetkiler ve doğru model ister. veridive onaylı kaynakları bağlar, modelleri kanıta göre seçer ve kaliteyi görünür tutan değerlendirmeyi kurar.

## Veri ve yapay zeka altyapısı nedir?

Veri ve yapay zeka altyapısı, işe yarayan bir yapay zeka sisteminin altındaki katmanlardır: onaylı veri kaynakları, yetkilere uyan bilgi erişimi, her görev için doğru model ve kaliteyi kanıtlayan değerlendirme. veridive bu katmanları mevcut sistemlerinize bağlar ve bulutunuzda ya da kendi sunucularınızda kurar; böylece yanıtlar kaynağa dayanır, yönetilebilir ve ölçülebilir kalır.

## Ne zaman bizimle konuşmalısınız?

- Verinizin yapay zeka için yeterince iyi ya da erişilebilir olup olmadığından emin değilsiniz.
- Yanıtların, kimin hangi dokümanı görmeye yetkili olduğuna uyması gerekiyor.
- Ekip hangi modelin kullanılacağını tartışıyor ama iki taraf için de kanıt yok.
- Verinin kendi bulutunuzda, belirli bir bölgede ya da kendi sunucularınızda kalması gerekiyor.
- Kalite haftadan haftaya değişiyor ve kimse nedenini söyleyemiyor.

## Neler alırsınız?

- **Yetkilere uyan bilgi erişimi.** Her doküman ve kayıtta zaten tanımlı olan erişim yetkilerine uyan arama ve bilgi erişimi.
- **Veri akışları.** ERP kayıtlarından paylaşımlı klasörlere kadar bağlanan, temizlenen ve güncel tutulan onaylı kaynaklar.
- **Kendi örneklerinizle model seçimi.** Aday modeller, genel testlerle değil kendi vakalarınızla kalite, maliyet ve hız açısından karşılaştırılır.
- **Değerlendirme setleri ve eşikler.** Uzmanların onayladığı yanıtlarla eşleşmiş gerçek örnekler ve bir sistemin canlıya geçmeden önce karşılaması gereken kabul eşikleri.
- **Verinizin olduğu yerde kurulum.** Bulutunuz, yönetilen bir ortam ya da kendi sunucularınız; işleme yerleri ve erişim rolleri KVKK ve GDPR gereklilikleriniz karşısında haritalanır.

## Bir altyapı projesi nasıl ilerler?

1. **Kaynakları ve erişimi haritalayın** (1. hafta). Onaylı verileri, nerede durduklarını, kimin görebileceğini ve ne kadar güncel olmaları gerektiğini listeleyin.
2. **Değerlendirme setini kurun** (1.–2. hafta). Uzmanların onayladığı yanıtlarla gerçek örnekler toplayın ve kabul eşiklerinde anlaşın.
3. **Bağlayın ve karşılaştırın** (2.–6. hafta). Bilgi erişimini ve veri akışlarını kurun, ardından aday modelleri değerlendirme setinde karşılaştırın.
4. **Kurun ve izleyin** (Son 1–2 hafta). Anlaşılan ortamda devreye alın; kalite, maliyet ve erişim kontrolleri çalışır durumda olsun.

## Nasıl başlayabilirsiniz?

- **Pilottan Canlıya** · ≈6–10 hafta. İlk iş akışının ihtiyaç duyduğu altyapı pilotun içinde kurulur: onaylı veriler üzerinde bilgi erişimi, model seçimi ve değerlendirme.
- **Yerleşik Yapay Zeka Ekibi** · Aylık. Yeni iş akışları eklendikçe isimleri belli bir ekip ortak altyapıyı genişletir; aylık kapasite ve hizmet seviyeleri birlikte belirlenir.

## Neler değişir?

- **Kaynağa dayanan yanıtlar.** Her yanıt, birinin kontrol edebileceği onaylı bir kaynağa dayanır.
- **Kurallarınıza uyan erişim.** İnsanlar yalnızca zaten görmeye yetkili oldukları bilgiyi görür.
- **Kanıta dayalı model seçimi.** Fiyatlar ya da kalite değiştiğinde modeli değiştirebilirsiniz; değerlendirme seti neyi kazanıp neyi kaybedeceğinizi gösterir.
- **Bağımlılık yok.** Tasarım modelden bağımsızdır; Anthropic, OpenAI, Google ve açık ağırlıklı modeller hep seçenek olarak kalır.

## Veri ve modeller hakkında sorular

### Verilerimiz yapay zeka için yeterince iyi mi?

Erişilebilir olduğu sürece başlamak için genellikle yeterlidir. Önemli olan, bir iş akışının ihtiyaç duyduğu bilginin doğru yetkilerle erişebileceğimiz onaylı sistemlerde durması ve güncel olmasıdır. Bunu erken ve sizin gerçek örneklerinizle kontrol ederiz. Veri hazır değilse bunu açıkça söyler ve önce o işin kapsamını belirleriz.

### Hangi yapay zeka modelini kullanmalıyız?

Sizin örneklerinizde en iyi sonucu veren ve maliyetini sürdürebileceğiniz modeli. Anthropic, OpenAI, Google ve Llama, Mistral, Qwen gibi açık ağırlıklı modellerle çalışır, adayları aynı değerlendirme setinde kalite, maliyet ve hız açısından karşılaştırırız. Çoğu zaman vakaların büyük kısmını küçük bir model üstlenir; geri kalanını daha büyük bir model ya da bir insan ele alır.

### Yapay zeka kendi sunucularımızda çalışabilir mi?

Evet. Verinizin nerede kalması gerektiğine göre bulutunuzda, yönetilen bir ortamda ya da kendi sunucularınızda kurulum yaparız. Altyapınızdan çıkamayacak, düzenlemeye tabi veriler için açık ağırlıklı modeller kendi sunucularınızda çalışabilir. İşleme yerlerini ve erişim rollerini baştan haritalar, KVKK ve GDPR gerekliliklerinize uyumlu çalışırız.

## İlgili sayfalar

- Çözümler: [Bilgi ve doküman zekası](https://veridive.com/tr/cozumler/bilgi-ve-dokuman-zekasi/) · [ERP ve kurumsal iş akışları](https://veridive.com/tr/cozumler/erp-ve-kurumsal-is-akislari/) · [Ses ve toplantı zekası](https://veridive.com/tr/cozumler/ses-ve-toplanti-zekasi/)
- Saha notları: [Değerlendirme setleri yeni gereksinim dokümanıdır](https://veridive.com/tr/saha-notlari/llm-degerlendirme-seti/) · [Kanıtıyla gelen yanıtlar: iş yerinde kaynak göstermek neden önemli?](https://veridive.com/tr/saha-notlari/kaynak-gosteren-yapay-zeka-yanitlari/) · [Bir token’ın maliyeti ile bir hatanın maliyeti](https://veridive.com/tr/saha-notlari/yapay-zeka-hata-maliyeti/)
- Ayrıca bakın: [Koruma önlemleri](https://veridive.com/tr/nasil-calisiyoruz/#guardrails) · [İyileştirme: Güvenilirlik ve sürekli iyileştirme](https://veridive.com/tr/hizmetler/yapay-zeka-guvenilirligi/) · [Başlangıç yolları](https://veridive.com/tr/hizmetler/#ways-in) · [Proje başlatın](https://veridive.com/tr/iletisim/)

## Verinizin hazır olup olmadığını mı merak ediyorsunuz?

Aklınızdaki iş akışını anlatın. Bir iş günü içinde önerdiğimiz ilk adımla yanıt verelim. [Proje başlatın](https://veridive.com/tr/iletisim/) ya da [hello@veridive.com](mailto:hello@veridive.com) adresine yazın.