Kurumsal Bilgi ve RAG Çözümleri
Üretken yapay zekâyı güvenilir kurumsal bilgiyle buluşturun ve kurumunuzun kontrolündeki bilgiye dayanan yanıtlar üretin.
RAG (Retrieval-Augmented Generation), yapay zekâ modelinin yanıt üretmeden önce kurumsal dokümanlarınızdan ve sistemlerinizden ilgili bilgiyi getirmesini sağlar. Kogniser; dokümanları, veri tabanlarını, aramayı, vektör tabanlı bilgi getirmeyi (retrieval), doğrulamayı ve yönetişimi bir araya getiren RAG sistemleri tasarlar. Amaç, erişim yetkilerine uyan ve kaynak gösterimiyle doğrulanabilen; daha isabetli, izlenebilir ve kaliteli yanıtlar üretmektir.
Kurumsal Bilgiyi Yapay Zekâ için Kullanılabilir Hâle Getirin
Kurumsal bilgi çoğu zaman dokümanlara, platformlara, ekiplere ve eski sistemlere dağılmış durumdadır.
RAG, üretken yapay zekâ ile bu bilgi arasında kontrollü bir bağlantı kurar. Bunun işe yaraması için içerik hazırlığı, bilgi getirme mantığı, erişim kontrolleri, sıralama, değerlendirme ve kaynak izlenebilirliği birlikte çalışmalıdır.
Doğru Bilgiyi Getirin
Arama, filtreler, meta veri, anlamsal bilgi getirme ve sıralama; kullanıcıların gerçekten yanıt aradığı sorulara göre tasarlanır.
Kurumsal Yetkilere Uyun
Kullanıcılar, dokümanlarda ve bağlı sistemlerde yalnızca erişim yetkileri olan bilgiye ulaşır; yanıtlar da yalnızca bu bilgiden üretilir.
Yanıtın Kaynağını Gösterin
Kaynak gösterimi, kaynak bağlantıları ve izlenebilir bağlam güveni artırır, yanıtların doğrulanmasını kolaylaştırır.
Kurumsal Bilgi ve RAG Yetkinliklerimiz
Bilgi getirme sisteminin tamamını bilginize, kullanıcılarınıza ve kurumsal kontrollerinize göre tasarlayın.
Mevcut bir RAG uygulamasını iyileştirebilir ya da mimariyi baştan tasarlayıp kurabiliriz.
Bilgi ve Veri Kaynağı Analizi
Bilgi getirme yaklaşımını belirlemeden önce dokümanları, yapılandırılmış veriyi, bilgi depolarını, içerik sahipliğini, yetkileri ve içerik kalitesini inceliyoruz.
Doküman İşleme ve Veri Alımı
Ayrıştırma, temizleme, parçalama (chunking), meta veri zenginleştirme, sürümleme ve zamanlanmış güncellemeler için veri alımı pipeline’ları kuruyoruz.
Embedding ve Vektör Mimarisi
Embedding modellerini seçiyor; vektör depolama, indeksleme, meta veri ve kiracı (tenancy) yapısını ölçek ve bilgi getirme ihtiyaçlarına göre tasarlıyoruz.
Hibrit Arama, Bilgi Getirme ve Sıralama
Bilgi getirmenin isabetini artırmak için anlamsal arama, anahtar kelime araması, filtreler, yeniden sıralama (reranking) ve sorgu dönüştürmeyi birlikte kullanıyoruz.
Yanıt Üretimi ve Doğrulama
Prompt’ları, bağlamın derlenmesini, yapılandırılmış çıktıları, kaynak gösterimini ve doğrulama adımlarını iş görevine göre tasarlıyoruz.
Değerlendirme ve Sürekli İyileştirme
Bilgi getirme kalitesini, kaynağa dayanmayı (groundedness), yanıt isabetini, kaynak gösteriminin doğruluğunu ve gerçek kullanıcılarla performansı zaman içinde ölçüyoruz.
RAG Nasıl Çalışır? Kurumsal Bilgiden Yapay Zekâ Yanıtına
Kontrollü bir pipeline, kurumsal kaynakları bilgi getirme, yanıt üretimi ve doğrulama adımlarına bağlar.
Her katman veri ortamınıza, güvenlik modelinize, altyapınıza ve iş kullanım senaryonuza göre uyarlanabilir.
Kurumsal Kaynaklar
Dokümanlar, portallar, veri tabanları, API’ler ve bilgi platformları.
İşleme
Ayrıştırma, temizleme, parçalama, meta veri ve yetkiler.
Bilgi Getirme
Hibrit arama, filtreler, anlamsal eşleştirme ve yeniden sıralama.
Yanıt Üretimi
Model, seçilen bağlamı kullanarak yanıtı üretir.
Doğrulama
Kaynak gösterimi, kontroller, doğrulama adımları ve kullanıcı geri bildirimi güveni artırır.
RAG Projeleri Neden Beklenen Sonucu Vermez?
Zayıf bilgi getirme, tutarsız içerik ve eksik kontroller, güçlü bir büyük dil modelini (LLM) bile güvenilmez gösterebilir.
Mevcut yapınızı değerlendirelimDüşük Kaynak Kalitesi
Güncelliğini yitirmiş, tekrarlanan ya da tutarsız içerik; sahiplik ve kalite kontrolü olmadan bilgi getirme pipeline’ına girer.
Zayıf Parçalama ve Meta Veri
Bilgi; doküman yapısı, anlam, erişim kuralları ve bilgi getirme bağlamı dikkate alınmadan parçalara bölünür.
Soruyu Dikkate Almayan Bilgi Getirme
Filtre, anahtar kelime ya da yeniden sıralama gereken durumlarda bile her sorguda aynı anlamsal arama yaklaşımı kullanılır.
Eksik Erişim Kontrolleri
Sistem, kaynak ve kullanıcı düzeyindeki yetkileri tutarlı biçimde uygulamadan bilgi getirir.
Değerlendirme Çerçevesinin Olmaması
Ekipler bilgi getirme kalitesini, kaynağa dayanmayı ve yanıt doğruluğunu ölçmek yerine birkaç başarılı demoya güvenir.
Kurumsal Bilgi Asistanları ve Kullanım Alanları
Çalışanların, müşterilerin ve sistemlerin güvenilir kurumsal bilgiye erişme biçimini iyileştirin.
Her uygulama; bilgi ortamına, kullanıcı yetkilerine ve desteklemesi gereken karar ya da görevlere göre şekillenir.
Kurumsal Bilgi Asistanları
Çalışanlarınıza ya da müşterilerinize onaylı dokümanlara, politikalara, prosedürlere ve iş sistemlerine doğal dille erişebilecekleri bir arayüz sunun.
Hizmet ve Destek Ekiplerine Bilgi Desteği
Hizmet ve destek ekiplerine ilgili prosedürleri, müşteri bağlamını ve çözüm yönlendirmelerini sunun.
Politika ve Uyum Bilgisine Erişim
Politikaları, kontrolleri ve düzenleyici dokümanları kaynak gösterimi ve yetkiye duyarlı bilgi getirmeyle arayın.
Teknik Bilgi Desteği
Mühendislik, bakım ve operasyon ekiplerini kılavuzlara, olay kayıtlarına ve teknik dokümanlara bağlayın.
Doküman İnceleme ve Analiz
Büyük doküman setlerinde ilgili maddeleri, kanıtları ve geçmiş bağlamı bulun ve karşılaştırın.
Araştırma ve İçgörü Keşfi
Raporlarda, araştırmalarda, geçmiş kayıtlarda ve kurum içi bilgi depolarında ilgili bilgiyi daha verimli biçimde bulun.
Kurumsal Erişim, Güvenlik ve Yönetişim
Bilgiye erişim, kurum genelinde zaten uygulanan kontrollerle uyumlu kalmalıdır.
Kogniser; yetkiye duyarlı bilgi getirmeyi, kaynak yönetişimini, denetlenebilirliği ve kurulum kontrollerini çözüm mimarisinin parçası olarak tasarlar.
Kullanıcı, rol ve kaynak düzeyinde erişim kontrolleri
Veri kökeni (data lineage), kaynak gösterimi ve bilgi getirmede izlenebilirlik
İçerik sahipliği, sürümleme ve güncelleme süreçleri
Bulut, özel bulut ve on-premise (şirket içi) kurulum seçenekleri
Yetkiye duyarlı bilgi getirme
Kontrollü Bilgi Erişimi
Kullanıcı kimliği ve rolü
Kaynak ve doküman yetkileri
İzlenebilir bilgi getirme ve kaynak gösterimi
Modele yalnızca onaylı bağlam iletilir
Nasıl Çalışıyoruz?
Önce bilgiyi ve iş sorusunu netleştirin, ardından bilgi getirme sistemini bunlara göre tasarlayın.
Bilgi getirme kalitesini erken aşamada doğruluyor; mimariyi üretim ortamına, yönetişime ve sürekli iyileştirmeye hazırlıyoruz.
Keşif
Kullanıcıları, soruları, kaynakları, yetkileri ve başarı kriterlerini netleştiriyoruz.
Hazırlık
Pipeline’a giren içeriği temizliyor, yapılandırıyor, zenginleştiriyor ve yönetişim kurallarına bağlıyoruz.
Tasarım
Bilgi getirme, sıralama, yetki, prompt ve doğrulama mimarisini tanımlıyoruz.
Doğrulama
Gerçek sorularla bilgi getirmenin isabetini, kaynağa dayanmayı ve kaynak gösteriminin doğruluğunu test ediyoruz.
Operasyon
Kaliteyi izliyor, kaynakları güncelliyor ve sistemi canlı ortamdan gelen geri bildirimlerle iyileştiriyoruz.
İlgili Kurumsal Yapay Zekâ Hizmetleri
Kurumsal bilgiyi strateji, üretken yapay zekâ, AI agent’larla yürütülen iş akışları, ölçeklenebilir altyapı ve kurum genelinde yönetişimle birlikte ele alın.
Yapay zekâyı güvenilir kurumsal bilgiyle buluşturmaya hazır mısınız?
Kurumsal arama, RAG mimarisi, bilgi getirme kalitesi, yetkiye duyarlı bilgi erişimi ya da üretim ortamında optimizasyon konularında Kogniser ekibiyle görüşün.
RAG projenizi konuşalım