Sanayi ve endüstri için yazılım ve yapay zeka çözümleri
Tech Fabrika, işletmenizin gerçek ihtiyaçlarına göre tasarlanan özel yazılım ve yapay zekâ sistemleri geliştirir.
Yazılım ve AI ile sistem inşa ediyoruz
İyi bir özel yazılım projesi birkaç ekran ve bir backend geliştirmekten çok daha fazlasıdır.
İş süreçlerini, kullanıcıları, veriyi, entegrasyonları, güvenliği, performansı ve gelecekteki büyümeyi birlikte düşünmek gerekir.
Tech Fabrika ekipleri projeleri uçtan uca ele alır:
- Keşif
- Ürün Tasarımı
- Mimari
- UX/UI
- Geliştirme
- AI
- Entegrasyon
- Test
- DevOps
- Yayına Alma
- Ölçeklendirme
İlk prototipten milyonlarca işlemi yönetebilecek production mimarisine kadar aynı mühendislik disipliniyle ilerleriz.
IYapay Zekâ Mimarisi ve Model Mühendisliği
Kurumsal RAG MimarisiVektör Veri Tabanı (Vector DB) EntegrasyonuStandart büyük dil modellerinin (LLM) şirket içi özel verilere erişememesi, zamanla güncelliğini yitirmesi ve soru sorulduğunda gerçeğe dayanmayan mantıksal hatalar (halüsinasyon) üretmesi.Dil Modeli EğitimiGenel amaçlı modellerin, belirli sektörlerin jargonu (hukuk, tıp, finans, üretim vb.) veya şirkete özel iş mantığı karşısında yetersiz kalması; genel modelleri canlıda çalıştırmanın yüksek API ve donanım maliyetleri getirmesi.Metrik Odaklı Değerlendirme(Evaluation) ve Karşılaştırmalı Model Test AltyapılarıModellerin performansının yüzeysel gözlemlerle ölçülmeye çalışılması, canlı ortama alınan sistemlerde doğruluk ve güvenlik oranlarının analitik olarak takip edilememesi.
IIYazılım Adaptasyonu, Legacy Sistemler ve Mikroservis Mimarisi
Akıllı API Ara KatmanlarıLegacy (Eski) Sistem Modernizasyonuİşletmelerin yıllardır kullandığı, iş akışlarının merkezinde yer alan eski nesil ERP, CRM, Mainframe veya özel veri tabanı sistemlerinin yapay zeka entegrasyonlarına teknik olarak uyum sağlayamaması.Yapay Zeka ve İşDepartmanlar Arası Çift Yönlü Yapay Zeka ve İş Yazılımları EntegrasyonuYapay zekanın yalnızca metin üreten statik bir sohbet ekranından ibaret kalması, mevcut iş yazılımlarında (İnsan Kaynakları, Satış, Operasyon, Finans) eyleme dönüşememesi.Yapay Zeka Destekli Mikroservisve Dağıtık Sistem Mimari TasarımıTekil (monolitik) yapay zeka uygulamalarının, yüksek kullanıcı yükü veya anlık trafik sıçramalarında çökmesi, ölçeklenememesi ve sistem genelinde kilitlenmelere yol açması.
IIISüreç Otomasyonu, Otonom Etmenler ve İş Akışları
LLM KurulumuKapalı Devre (On-Premise / Private Cloud) LLM Kurulumu ve Veri Güvenliği KatmanlarıFinans, sağlık, savunma ve hukuk gibi regülasyona tabi sektörlerde, hassas verilerin üçüncü taraf API'lere gönderilmesinin veri güvenliği ve KVKK/GDPR açısından yasal risk oluşturması.Akıllı Belge İşleme(IDP) ve Karmaşık Veri Akış HatlarıLojistik, gümrük, sigorta ve finans gibi sektörlerde her gün gelen binlerce farklı formattaki (PDF, taranmış evrak, el yazısı, karmaşık tablolar) belgenin manuel olarak sisteme girilmesinin yarattığı zaman ve maliyet kaybı.Departman Odaklı KararDestek ve Tahminleme ModülleriKarar vericilerin, büyük veri yığınları arasında stratejik kararlar alırken zaman kaybetmesi ve analizlerin geçmiş veriye takılı kalması.
IVGüvenlik, Veri Gizliliği ve LLMOps / Üretim Yönetimi
On-Premise / Private Cloudİzole Altyapı Topolojisi, Erişim Denetimi ve Uyum KanıtıModeli şirket içine kurmak tek başına güvenlik anlamına gelmiyor. Modelin çalıştığı ağ, diskte duran model ve gömme (embedding) dosyaları, servisler arası anahtarlar ve sorgu kayıtları denetlenmiyorsa veri şirketin içinde de sızabilir. Denetimde "veri dışarı çıkmıyor" demek yetmez; hangi kullanıcının hangi belgeye eriştiğinin kanıtı istenir.Model İzlemeGerçek Zamanlı LLMOps: Model İzleme, Güvenlik Duvarları (Guardrails) ve Rollback AltyapısıCanlı ortamdaki modellerin zamanla performans kaybı yaşaması (model drift), zararlı veya uygunsuz yanıtlar üretmesi (prompt injection) ve bu durumlara anında müdahale edilememesi.Token ve AltyapıCompute, Token ve Altyapı Maliyet OptimizasyonuCanlıdaki yapay zeka sistemlerinde artan kullanıcı ve sorgu sayısı ile birlikte donanım (GPU) ve API token maliyetlerinin kontrolden çıkması.