Hizmetler
10 yılı aşkın süredir blockchain tabanlı finans projeleri geliştiriyoruz: merkezi ve merkeziyetsiz kripto borsaları, kripto botları, ödeme ağ geçitleri, gayrimenkul tokenizasyonu, DeFi ve NFT projeleri.
AI & ML
2023'ten beri işletmeler için yapay zekâ geliştiriyoruz: özel AI ve LLM geliştirme, AI ajanları, sohbet botları ve verilerinize, ürünlerinize ve süreçlerinize bağlanan kurumsal AI.
İnsanların bilgi bulmasına, belge hazırlamasına ve iş sistemlerindeki işleri tamamlamasına yardımcı olan üretken yapay zekâ uygulamaları geliştiriyoruz. Kurum içi asistanlardan SaaS ürünlerine yönelik yapay zekâ özelliklerine kadar geliştirme, entegrasyon, test ve devreye alma süreçlerini üstleniyoruz.
Bize net bir proje ya da iyileştirmek istediğiniz bir süreçle gelin. Kapsamı belirlemenize, verilerinizi değerlendirmenize ve pratik bir başlangıç noktası seçmenize yardımcı olalım.
Tam kapsamlı geliştirmeye geçmeden önce iş akışını, mevcut verileri ve beklenen sonucu inceliyoruz. Keşif aşaması sistemin ne yapması gerektiğini, hangi işlemlerin insan onayı gerektirdiğini ve performansının nasıl değerlendirileceğini belirler. Odaklı bir prototip, yatırım için en önemli varsayımları test eder.
Uygulamaları kullanıcılarınız ve iş süreçleriniz etrafında geliştiriyoruz. Çalışmamız arayüzü, backend'i, model entegrasyonunu, veri erişimini ve yönetim araçlarını kapsar. Kapsam, kurum içi bir belge asistanından hesaplar, abonelikler ve birden fazla kullanıcı rolü içeren müşteriye yönelik bir ürüne kadar uzanabilir.
Yapay zekâ geliştirme hizmetleriYapay zekâ uygulamalarını, erişimle zenginleştirilmiş üretim (RAG) aracılığıyla şirketin belgelerine ve veritabanlarına bağlıyoruz. Çalışma; içeriğin hazırlanmasını, aramanın yapılandırılmasını, kaynak referanslarının korunmasını ve erişim kurallarının uygulanmasını içerir. Uygulamanın güncel yönergeleri eski materyallerden ayırt edebilmesi için bilgilerin nasıl güncelleneceğini de belirliyoruz.
Çalışanlara yardımcı olan copilot'lar ve onaylı araçlar üzerinden tanımlı görevleri yerine getiren ajanlar geliştiriyoruz. Kayıtları getirebilir, yanıtlar hazırlayabilir, alanları doldurabilir ve uygulamalar arasındaki adımları koordine edebilirler. Yetkiler, inceleme noktaları ve istisna yönetimi iş akışının bir parçasıdır.
Yapay zekâ ajanı geliştirmeGörevin daha iyi talimatlara, daha güçlü bir erişime, farklı bir modele ya da ince ayara ihtiyaç duyup duymadığını değerlendiriyoruz. İnce ayar gerekçeliyse gerekli veri setini ve değerlendirme sürecini tanımlıyoruz. Seçim, ihtiyaç duyduğunuz davranışa ve bunu test etmek için mevcut kanıtlara bağlıdır.
LLM geliştirmeÜretken yapay zekâyı mevcut ürünlere ve operasyonel sistemlere bağlıyoruz. Bu; kimlik doğrulama, API'ler, arka plan işleme, izleme ve devreye almayı içerir. Lansmandan sonra destek; hataları, veri kaynaklarındaki değişiklikleri, model güncellemelerini ve gerçek kullanıma dayalı iyileştirmeleri kapsayabilir.
Rutin soruları onaylı ürün bilgileri, politikalar ve destek dokümantasyonuyla yanıtlar. Uygun olduğunda kimliği doğrulanmış talepleri müşteri sistemlerine bağlar; mevcut bilgi yetersiz kaldığında veya konu inceleme gerektirdiğinde görüşmeyi çalışanlara devreder.
Çalışanların şirket bilgilerinde arama yapmasına ve temel kaynaklara referans veren yanıtlar hazırlamasına yardımcı olur. Erişim, ekip sorumluluklarına ve kullanıcı yetkilerine göre düzenlenebilir; böylece çalışanlar işleriyle ilgili bilgileri alır.
Gelen dosyalardan bilgi çıkarır, eksik alanları tespit eder ve özetler ya da belge taslakları hazırlar. Çalışanlar sonucu kabul etmeden veya bir sonraki aşamaya göndermeden önce kaynağı sonucun yanında inceleyebilir.
Müşteri yanıtlarının hazırlanması, hesap etkinliğinin özetlenmesi ve raporların taslağının çıkarılması gibi işlerde yardımcı olur. Copilot, ilgili bilgileri çalışanların zaten kullandığı araçlarda bir araya getirir ve önemli işlemlerden önce inceleme sağlar.
Ürününüze arama, üretim, belge analizi veya sohbet özellikleri ekleyin. Özelliğin uygulamanıza ve ticari modelinize uyması için gerekli arayüzü, yetkileri, kullanım kontrollerini ve backend servislerini geliştiriyoruz.
Bir taşıyıcının sevk ve faturalama iş akışı için bir asistan geliştirdik. Navlun onaylarını okur, teslimat belgelerini toplar, araç konumlarını alır ve sevk yetkilisinin onayı için kayıtlar ile mesajlar hazırlar.
Dört haftalık pilot süresince teslimattan faturaya geçen süre üç ila beş günden bir güne indi. Sevk ekibi haftada 22 saat kazandı. Dışa giden işlemler insan onayına tabi olmaya devam etti.
Kamyon taşımacılığı yapay zekâ vaka çalışmasını okuyun
Altı uzmanlaşmış LLM ajanını, sayısal modelleri ve vektör belleği birleştiren bir karar destek POC'si geliştirdik. Sistem piyasa bilgilerini bir araya getirir ve sinyalleri destekleyici analizlerle birlikte bir pano ve Telegram bildirimleri üzerinden sunar.
Kapsam; karar geçmişini, değerlendirme araçlarını ve kâğıt üzerinde işlem gözlemini içeriyordu. Otomatik işlem yürütme başlangıç kapsamının dışında kaldı.
Yapay zekâ alım satım sistemi vaka çalışmasını okuyun
Uygulama, görevi için gereken belgelere, kayıtlara ve dış kaynaklara bağlanır. Hangi bilgilerin aranabilir bir bilgi tabanında yer alacağını ve hangi taleplerin bir iş sisteminden güncel veriye ihtiyaç duyduğunu belirliyoruz.
Dil üretimi, erişim, hesaplamalar ve diğer işlemleri uygun bileşenlere atıyoruz. Bu sayede ekip, temeldeki sonucu kullanıcıya sunulan ifadeden ayrı olarak değerlendirebilir.
API'ler ve arka plan servisleri, uygulamanın bilgi almasını ve kayıt hazırlamasını ya da güncellemesini sağlar. Her entegrasyonun tanımlı yetkilere, doğrulanmış girdilere ve hatalara karşı bir yanıta ihtiyacı vardır.
Hangi çıktıların inceleme gerektirdiğini ve sistemin hangi işlemleri bağımsız olarak yapabileceğini belirliyoruz. İnceleme ekranları, çalışanların sonucu onaylaması, düzeltmesi veya reddetmesi için yeterli bağlamı göstermelidir.
Değerlendirme senaryolarını uygulamanın karşılaşacağı görevlerden oluşturuyoruz. Testler eksik bilgileri, çelişen kaynakları, beklenmedik girdileri ve entegrasyon hatalarını kapsar. Kabul kriterleri kullanım senaryosuna göre belirlenir.
Her kullanıcının ve her yapay zekâ bileşeninin nelere erişebileceğini tanımlıyoruz. Hassas bilgiler, araç yetkileri, kimlik bilgileri ve saklama gereksinimleri mimariyi ve devreye alma tercihlerini etkiler.
Kanıt eksik olduğunda veya bir görev kapsamın dışında kaldığında uygulamanın tanımlı bir yanıtı olmalıdır. İş akışına bağlı olarak açıklama isteyebilir, destekleyici kaynakları gösterebilir veya işi bir çalışana yönlendirebilir.
Yanıt sürelerini, hataları, model kullanımını ve işletme maliyetlerini izliyoruz. Abonelikli bir üründe, tipik bir kullanıcı görevini tamamlamanın maliyeti kullanım limitlerini ve fiyatlandırmayı da belirler.
İşi yapan kişilerle konuşur, temsili girdileri inceler ve uygulamanın destekleyeceği adımları belirleriz. Kapsamı, kısıtları ve başarı kriterlerini birlikte belirleriz.
En önemli teknik ve ürün varsayımlarını test etmek için bir prototip geliştiririz. Bu aşama, mevcut verilerin ve seçilen yaklaşımın faydalı bir sonuç üretip üretemeyeceğini anlamaya yardımcı olur.
Uygulamayı geliştirir, gerekli sistemleri bağlar ve yetkiler ile inceleme iş akışlarını uygularız. Demolar, ekibinize geliştirme sırasında ilerlemeyi değerlendirme ve soruları çözme fırsatı verir.
Üzerinde anlaşılan senaryolarla test eder, sorunları giderir ve devreye alma ile operasyon dokümantasyonunu hazırlarız. Aşamalı yayılım, kullanıcıların sistemi daha geniş kullanıma geçmeden önce kontrollü bir ortamda incelemesini sağlar.
Lansmandan sonra hataları, kullanıcı düzeltmelerini, kaynak değişikliklerini ve performansı inceleriz. Bu bulgular erişim, prompt'lar, entegrasyonlar ve uygulama davranışındaki güncellemelere yön verir.
Tahmin; iş akışına, verilerin hazır olma durumuna, entegrasyonlara ve devreye alma ile inceleme gereksinimlerine bağlıdır. Her aşamanın neleri içerdiğini görebilmeniz için kapsamı çıktılara ayırıyoruz.
| Proje kapsamı | Tipik olarak dahil olan işler | Tahmini etkileyen başlıca faktörler |
|---|---|---|
| Odaklı prototip | Tek bir temel senaryo, örnek veriler, temel arayüz, değerlendirme | Girdi kalitesi, modelin uygunluğu, görevin karmaşıklığı |
| İş uygulaması | Kullanıcı arayüzü, yetkiler, entegrasyonlar, test, devreye alma | İş akışı sayısı, sistem erişimi, inceleme gereksinimleri |
| Daha geniş uygulama | Birden fazla ekip veya süreç, ortak servisler, operasyonel kontroller | Veri sahipliği, entegrasyon bağımlılıkları, yayılım ve destek ihtiyaçları |
Teknoloji yığınını mevcut ortamınıza, veri gereksinimlerinize ve beklenen iş yüküne göre seçiyoruz.
Tanımlı bir projeyi veya sürekli geliştirme desteğini konuşabiliriz. Ekip sorumlulukları, çıktılar ve destek düzenlemeleri teklifte belirlenir.
Projenizi konuşalımÇalışmamız bir yapay zekâ özelliğini kullanılabilir kılan tüm parçaları içerir: arayüzler, iş mantığı, veri erişimi, entegrasyonlar ve devreye alma. Bu, özellikle uygulamanın mevcut bir ürünün içinde çalışması gerektiğinde faydalıdır.
Projeleri tanımlı çıktılara sahip aşamalara ayırıyoruz. Ekibiniz kapsamı genişletmeden önce prototipi değerlendirebilir, entegrasyonları inceleyebilir ve sonuçları üzerinde anlaşılan kriterlerle karşılaştırabilir.
Projelerimiz belgeleri, dış sistemleri, birden fazla kullanıcı rolünü ve insan incelemesini içerir. Uygulamanın neleri güvenilir şekilde yapabileceğini belirlerken bu bağımlılıkları hesaba katarız.
İlk çalışma belirli bir iş akışına odaklanabilir. Daha geniş kullanım, ek entegrasyonlar ve yeni işlevler ilk sürüm değerlendirildikten sonra gelebilir.
“Merehead, yapay zekâ ajanını geliştirmeden önce ekibimizin sigorta taleplerini nasıl ele aldığını anlamak için zaman ayırdı. Ajan; gelen belgeleri incelememize, poliçe ayrıntılarını bulmamıza ve personelimizin kontrol edeceği yanıtları hazırlamamıza yardımcı oluyor. Ekibin pratik soruları erken sormasını ve istisnaları bizimle birlikte ele almasını takdir ettik. Ajan günlük işimize uyum sağlıyor ve kararlar ekibimizin kontrolünde kalıyor.”
Maliyet; kapsama, verilerin durumuna, entegrasyonlara ve devreye alma gereksinimlerine bağlıdır. Tahmini belirli çıktılar üzerinden hazırlar ve düzenli giderleri ayrıca belirtiriz. Önemli varsayımlar henüz test edilmediyse, odaklı bir keşif veya prototip aşaması tam kapsamın belirlenmesine yardımcı olabilir.
Dar kapsamlı bir pilot ile bir iş uygulamasının gereksinimleri farklıdır. Veri temizliği, erişim onayları ve entegrasyonlar takvimi geliştirme kadar etkileyebilir. Bu bağımlılıkları ve kabul kriterlerini inceledikten sonra bir zaman planı öneririz.
Evet. Önce uygulamanın mimarisini, mevcut API'leri, kimlik doğrulamayı ve veri erişimini inceleriz. Ürüne bağlı olarak yapay zekâ işlevselliği ayrı bir servis olarak eklenebilir veya mevcut bileşenlere entegre edilebilir.
Birçok uygulama, talimatlar ve şirket bilgilerinden erişimle mevcut modelleri kullanabilir. İnce ayar ayrı bir karardır. Başlangıçta ihtiyacımız olan; temsili bir görev seti, ilgili kaynak materyaller ve kabul edilebilir sonuç örnekleridir.
RAG, talep anında ilgili kaynak bilgileri sağlar. İnce ayar, eğitim örnekleriyle model davranışını değiştirir. Önce sorunu değerlendiririz: eksik bilgi, tutarsız çıktı ve uzmanlaşmış davranış farklı çözümler gerektirebilir.
Sistemin hangi verileri kullandığını, nerede işlendiğini, kimlerin erişebildiğini ve hangi dış servislerin bunları aldığını belirleriz. Erişim kontrolleri, saklama, kayıt tutma ve devreye alma gereksinimleri daha sonra uygulamaya yansıtılır.
Sahiplik, depo erişimi, dokümantasyon ve devir koşulları sözleşmede tanımlanır. Teklif ayrıca uygulamanın çalışması için gereken üçüncü taraf servisleri ve yazılım bağımlılıklarını belirtir.
Evet. Destek; izleme, olay incelemesi, entegrasyon değişiklikleri, model güncellemeleri ve planlı iyileştirmeleri kapsayabilir. Kapsam ve sorumlulukları destek dönemi başlamadan önce belirleriz.
Ne geliştirmek istediğinizi veya hangi sürecin iyileştirilmesi gerektiğini anlatın. İlgili sistemleri, mevcut verileri ve zamanlama ya da devreye alma ile ilgili gereksinimleri belirtin.
Talebinizi inceleyip kapsamı, teknik seçenekleri ve tahminden önce çözülmesi gereken soruları konuşacağız.
