00 / RAG sistemi · Yapay zekâ bilgi asistanı
Ekibiniz tam cümlelerle sorar. RAG sistemi el kitaplarında, sözleşmelerde ve taleplerde arar, yanıtını bunlardan verir ve nerede yazdığını gösterir. Dayanak bulamazsa bunu söyler.
İlk görüşme 0 €Dört soruda maliyet çerçevesiDuisburg’dan, Almanya geneline
01 / Neler yapar
Tek başına bir dil modeli, bir zamanlar öğrendiklerinden yanıt verir. Sizin el kitaplarınızı tanımaz.
Bu yüzden bilgi asistanı önce belgelerinizde arar, ancak ondan sonra yanıt verir. Böylece el kitapları, sözleşmeler ve talepler, şirket bilginizi tarayan bir şirket içi yapay zekâ aramasına dönüşür.
Her yanıtın altında hangi belgeden ve hangi bölümden geldiği yazar. Tek tıkla, güvenmeden önce o yeri kendiniz okursunuz.
Kimin neyi sorabileceğine siz karar verirsiniz. Erişim hakları daha arama sırasında geçerlidir. Birden fazla müşteri için çalışıyorsanız her müşteri yalnızca kendi belgelerini görür.
Bir belge değiştiğinde asistan onu yeniden okur. Bir sonraki yanıt yeni sürümden gelir, kimsenin liste tutması gerekmez.
Veriler nasıl eklenir ↓02 / Referanslar
Zeasy RAG, tüm projelerimizdeki kod ve dokümantasyon için depomuzdur. Bizde bir kodlama ajanı bir yapı taşını sıfırdan yazmadan önce, onun zaten var olup olmadığını orada sorar. Aynı prensibi sizin belgeleriniz için kuruyoruz.
Kendi ürünümüz · Geliştirme aracı
Zeasy RAG · Kod için bilgi deposu
Tüm repolarımızı ve dokümantasyonumuzu kapsayan kendi bilgi depomuz. Kodlama ajanları kod yazmadan önce ona sorar, böylece neyin zaten var olduğunu ve neden öyle kurulduğunu bulur.
Bir kütüphanede bilinen bir güvenlik açığı ortaya çıktığında hangi projelerin etkilendiğini görürüz.
Sonuç Kod ve dokümantasyondan yaklaşık 270.000 bölüm, 07.10.2026 itibarıyla. Her yanıt projeyi ve dosyayı belirtir.
Müşteri projesi · NDA kapsamında
Yapay zekâ ile ticket yönlendirme · Yapay zekâ ile sınıflandırma
Sınıflandırıcıya dönüştürülmüş ve uzun yılların ticket’larıyla ince ayarı yapılmış bir dil modeli. Metin yazmaz, yalnızca kategori, departman ve aciliyet döndürür.
Uzun yıllara ait, temizlenmiş ve anonimleştirilmiş ticket’larla eğitildi. Sistemi müşteri kendisi işletiyor, adı ve modeli NDA kapsamında kalıyor.
Sonuç Karşı yaklaşım: Burada model bakıp bulmak yerine bir davranış öğrendi. Müşterinin kendi bünyesinde çalışıyor.
03 / Dayanak yoksa
Bir dil modeli, yanıtı bilmediğinde de akıcı bir cümle kurar. İhbar süreleri ya da bakım aralıkları hakkındaki bir soruda bu, hiç yanıt olmamasından daha tehlikelidir.
Bu yüzden asistanı, yalnızca bulduğu bir bölümde yazanı söyleyecek şekilde kuruyoruz. Dayandıramadığı bir şeyi iddia etmez.
O zaman tam bu bölümlerden yanıt verir ve onları kaynak olarak ekler.
O zaman belgelerde bununla ilgili bir şey bulamadığını söyler ve tahmin yürütmez. Bu sorular toplanabilir. Hangi belgenin eksik olduğunu gösterirler.
O zaman sizin için yok hükmündedir. Asistan, soruyla ilgili açmanıza izin verilmeyen bir belge olduğunu bile belli etmez.
04 / Verileri bağlamak
Asistan, bulduğu kadar iyidir. Bu yüzden işin çoğu doğru kaynakları bağlamak ve güncel tutmaktır.
El kitapları, sözleşmeler, talepler, kod. İşletmenizde en sık sorulan belgelerle başlıyoruz, ilkler işe yaradıkça yenilerini ekliyoruz.
Her belge bölümlere ayrılır ve arama doğru bölümü bulacak şekilde kaydedilir; sorunuz el kitabından farklı kelimeler kullansa bile.
Bir kaynak değiştiğinde yeniden okunur. Kendi depomuz her değişiklikten kısa süre sonra güncel durumdadır.
Asistanın sizin için işlettiğimiz bir sunucuda mı yoksa sizin bünyenizde mi çalışacağına birlikte karar veriyoruz. Örneğin yapay zekâ ile ticket yönlendirme müşterinin kendisinde çalışıyor.
Hosting’i inceleyin ↗05 / Kapsam
İkisi de bizde yapay zekâ ve otomasyon kapsamında. Neye ihtiyacınız olduğu, bir insanın mı soru sorduğuna yoksa bir sürecin mi ilerlemesi gerektiğine bağlı.
Bir insan soru sorar ve kaynağıyla bir yanıt alır. Bilgi belgelerde kalır, asistan ona bakar. Ayrı bir sayfa olarak ya da zaten kullandığınız bir web uygulamasının içinde çalışabilir.
Web uygulamalarını inceleyin ↗Bir süreç elle iş olmadan ilerlemeli: talepleri sıralamak, e-postaları yerleştirmek, belgelerden bilgi okumak. Orada model karar verir ve insanlar için yanıt yazmaz.
Yapay zekâ otomasyonunu inceleyin ↗06 / Maliyet
Harcanan emeğe göre faturalandırıyoruz. Kaç saat süreceği, kaynakların sayısına ve türüne, erişim haklarının ne kadar ayrıntılı olması gerektiğine bağlı. İlk maliyet çerçevesini iletişim sayfasındaki hesaplayıcı dört soruda verir. Kapsamı sizinle birlikte planlıyoruz.
Buna, asistanın nerede çalıştığına göre işletimin sürekli maliyetleri eklenir. Bizde bakım kapsamında çalışıyorsa, bir saate kadar süren değişiklikler dahildir.
Konu ne, ne kadar büyük, ne kadar kapsamlı, ne kadar acil. Bağlayıcı değil ve iletişim bilgisi gerekmez. Ardından talep gönderirseniz hiçbir şeyi iki kez yazmanız gerekmez.
Maliyet çerçevesini hesaplayınHer ödemeden önce teslimatı siz kabul edersiniz. İki kilometre taşı arasında projeden çekilebilirsiniz.
07 / Süreç
Bir bilgi asistanının ilk gün her şeyi bilmesi gerekmez. İşletmenizde her gün gelen soruları iyi yanıtlaması gerekir.
Hangi sorular tekrar tekrar geliyor ve yanıtları nerede yazılı? Hazır bir şey yeterliyse bunu size burada söyleriz. Ücret: 0 €.
Duisburg’dan işletmenize geliyoruz, Almanya’nın neresinde olursanız olun. Kimin neye baktığını, belgelerin nerede durduğunu ve bugün kimin onları okuyabildiğini izliyoruz. Bundan teknik şartname ve teklif çıkar.
En önemli belgeleri bağlıyoruz. Ekibiniz gerçek sorularla test eder ve her yanıtı kaynağında kontrol eder.
Yeni kaynaklar, erişim hakları, araçlarınıza bağlantı. Haftalık sprintlerle geliştiriyoruz, her biri bir demoyla biter.
Kaynaklar bağlı ve güncel kalır. Kaynak kodu, biz bakmaya devam etsek de sizin deponuzda durur.
08 / Sorular
09 / Devamı
İlk görüşme ücretsiz, sonrasındaki maliyet çerçevesi de. İhtiyacınız olan şey hazır satılıyorsa, size adını söyleriz ve fatura kesmeyiz.
Projenizi konuşalımGenellikle aynı iş günü içinde yanıt