Yerel LLM ve private RAG mimarisi
Hassas kurumsal veriyi local LLM, private cloud veya hibrit RAG yaklaşımıyla kontrollü işlemek. Amaç mevcut sistemi yıkmadan, karar verilecek veriyi daha görünür, denetlenebilir ve aksiyona bağlanabilir hale getirmektir.
Son Güncelleme:
Yerel LLM ve private RAG mimarisi ne işe yarar?
Hassas kurumsal veriyi local LLM, private cloud veya hibrit RAG yaklaşımıyla kontrollü işlemek ihtiyacını tek bir yönetilebilir akışa toplar. Böylece kullanıcılar, yöneticiler ve teknik ekipler aynı veriye güvenli ve denetlenebilir bir çerçevede bakabilir.
Bu çözüm hangi ürün mantığına bağlıdır?
Bu çözüm 4Mind yaklaşımına bağlıdır. Mevcut sistemleri değiştirmek yerine üst katmanda veri toplama, raporlama, kaynak gösterimi ve aksiyon takibi kurar.
Yayına alınırken ilk kritik karar nedir?
İlk karar pilot kapsamdır. Hangi lokasyon, veri kaynağı, kullanıcı rolü ve raporun kullanılacağı toplantı belli olmadan ekran tasarımına geçilmemelidir.
Kimler için?
- BT ve veri ekipleri
- Operasyon direktörleri
- ERP sorumluları
- Yapay zekâ pilotu başlatan şirketler
- Genel müdürlük ekipleri
Çözülen problem
Hassas kurumsal veriyi local LLM, private cloud veya hibrit RAG yaklaşımıyla kontrollü işlemek ihtiyacı kurumlarda çoğu zaman farklı ekip, dosya ve araçlara dağılır. Bu da rapor gecikmesi, veri tutarsızlığı, denetim zorluğu ve yönetim görünürlüğü eksikliği üretir.
- Veri veya kayıtlar farklı ekranlarda ve dosyalarda kalır.
- Kim, ne zaman, hangi işlem yaptı sorusu net cevaplanamaz.
- Yönetici raporu manuel hazırlanır ve güncelliğini hızlı kaybeder.
- Pilot kapsam netleşmediği için proje gereksiz büyüyebilir.
- Hukuki veya teknik risklerde kaynak ve sorumluluk ayrımı zayıf kalır.
Ne sunar?
RAG ve kaynak gösterimi
Yanıtlar yalnızca yetkili doküman, ERP kaydı veya prosedür kaynaklarıyla ilişkilendirilir.
Rol bazlı AI erişimi
Kullanıcıların görebileceği veri kaynakları yetki kapsamına göre sınırlandırılır.
İnsan onay katmanı
Kritik öneriler otomatik uygulanmadan önce yetkili kişiye onaya düşer.
Dağınık takip vs. 4Studio görünürlük katmanı
| Dağınık takip | 4Studio görünürlük katmanı | |
|---|---|---|
| Veri kaynağı | Excel, e-posta veya kişisel hafıza | Tanımlı veri modeli ve merkezi kayıt |
| Güncellik | Vardiya/ay sonu veya manuel | Pilot kapsamda canlı veya periyodik güncel |
| Denetim | Kanıt üretmek zor | Kaynak, tarih, kullanıcı ve işlem geçmişi görünür |
| Genişleme | Her şube veya süreç için yeniden başlar | Modüler olarak lokasyon, ürün veya ekip bazında büyür |
Veri kaynağı
- Dağınık takip
- Excel, e-posta veya kişisel hafıza
- 4Studio görünürlük katmanı
- Tanımlı veri modeli ve merkezi kayıt
Güncellik
Ne değildir?
- Tek başına hukuki uyum, güvenlik sertifikası, SEO sonucu veya verimlilik garantisi değildir.
- Mevcut ERP, üretim, PDKS, kamera veya AI altyapısını kontrolsüz biçimde değiştiren ana sistem değildir.
- Çalışan gözetimi, gizli veri toplama veya görünmeyen SEO metni üretme amacı taşımaz.
- Kurumun iç prosedürleri, veri envanteri ve yetki matrisi belirlenmeden sihirli sonuç üreten bir paket değildir.
Bu sayfa teknik değerlendirme niteliğindedir; kurumsal yapay zekâ mimarisi kurumun veri, güvenlik ve operasyon gereksinimlerine göre tasarlanmalıdır.
Sıkça Sorulan Sorular
Kapsama göre değişmekle birlikte dar bir pilot 2-4 hafta içinde tasarlanabilir. Entegrasyon, veri temizliği ve kullanıcı eğitimi süreyi etkiler.
Genellikle hayır. Çözüm, mevcut sistemlerin üstünde read-only veya kontrollü bir görünürlük katmanı olarak konumlanır.
Evet. Yönetici paneli, saha formu veya kiosk ekranı ihtiyaca göre responsive tasarlanabilir.
Rol bazlı erişim, denetlenebilir log, minimum veri toplama ve gerektiğinde özel bulut/local deployment seçenekleriyle risk azaltılır.
Kritik alanlarda AI çıktıları öneri veya taslak olarak ele alınır; insan onay katmanı korunur.
Rapor hazırlama süresi, eksik kayıt oranı, aksiyon kapanma süresi, veri güncelliği ve kullanıcı benimseme metrikleriyle ölçülür.
Yerel LLM ve private RAG mimarisi için pilot planı çıkaralım.
Mevcut yapınızı inceleyip yerel LLM, private RAG, veri egemenliği başlıklarında uygulanabilir ilk kapsamı belirleyelim.
Bu çözümü konuşalım