- Yapılandırılmamış veri manuel olarak düzeltiliyor
- AI denemeleri prototipte kalıyor, üretime taşınamıyor
- Ekip AI araçlarını standartsız ve öngörülemez şekilde kullanıyor
01
AI
AI & Data Engineering
Büyük dil modellerini ürün içinde ve mühendislik sürecinde; ölçülebilir bir fayda ürettiği yerlerde kullanıyoruz.
Kapsam
Neleri üstleniyoruz?
AI’ı gösterilecek bir özellik olarak değil, ölçülebilir bir fayda ürettiği yerde kullanıyoruz. Önce hangi işin ne kadar kısaldığını ya da hangi manuel adımın tamamen kalktığını tanımlıyor, sonra üretime taşıyoruz.
Çalışma kalemleri
- Elle düzeltilen dağınık verinin otomatik olarak düzenlenmesi
- Farklı biçimlerde kaydedilmiş bilgilerin doğru eşleşmesi
- Denemede kalan AI akışlarının üretime alınması
- Ekibin AI araçlarını standart ve ölçülebilir kullanması
Ne zaman gerekir?
Bu belirtiler
tanıdık geliyorsa.
Nerede uyguladık
Obilet envanterinde LLM tabanlı normalizasyon ve vektör arama ile eşleştirme; NEXT AI platformunda LangChain / LangGraph akışları.
Üretimdeki sonuç
Bu disiplini hangi
platformlarda uyguladık?
ServerlessAWS üzerinde LLM + vektör arama
Customer Intelligence (AI)
Dağınık müşteri verisi, serverless AWS mimarisinde aksiyon alınabilir içgörüye dönüştü.
NEXT AI’ın müşteri verisi birden fazla kaynağa dağılmıştı; her analiz manuel yorumlama gerektirdiği için kapasite doğrudan ekip büyüklüğüne bağlıydı. Veri toplama ve normalizasyon akışlarını, LLM tabanlı sınıflandırmayı ve vektör arama ile segment analizini serverless bir AWS mimarisinde kurguladık; solution architect ve DevOps sorumluluğunu üstlendik. Platform ham veriden doğrudan aksiyon alınabilir içgörü üretiyor, altyapı maliyeti ise kullanımla orantılı ölçekleniyor.
Platform →İlgili platformlar
Bu disiplin hangi
platformlarda devreye giriyor?
Birlikte çalışalım
AI ve veri mühendisliği tarafında bir ihtiyacınızı değerlendirelim.
Mevcut durumunuzu ve öncelikli kısıtlarınızı paylaşın; birlikte net bir başlangıç noktası tanımlayalım.