Kurumsal Dokümanların Dağınıklığını Giderme
Her işletmede yıllar içinde biriken yüzlerce sayfalık teknik kılavuz, ihale şartnamesi, şirket içi prosedür ve sözleşme bulunur.
Yeni bir çalışan işe başladığında veya sahada acil bir teknik soru çıktığında, ilgili dosyadaki doğru maddeyi bulmak saatler alabilir.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi, şirketinizin özel dokümanlarını kapalı ve güvenli bir vektör veritabanına indeksler; personel soru sorduğunda yapay zekâ yalnızca bu dokümanları tarayarak sayfa referansıyla yanıt üretir.
RAG Mimarisi Nasıl Çalışır? (5 Adım)
- Doküman Ayrıştırma (Chunking): PDF ve Word dosyaları anlamsal bütünlük korunarak mantıksal paragraflara bölünür.
- Vektörel Gömme (Embeddings): Metin parçaları anlamsal benzerlik aramak üzere matematiksel vektörlere çevrilir.
- İndeksleme: Veriler izole bir vektör veritabanında saklanır.
- Semantik Arama: Kullanıcı soru sorduğunda sistem en ilgili 3 doküman paragrafını tespit eder.
- Kaynak Referanslı Yanıt: Model yalnızca tespit edilen paragrafları kaynak göstererek yanıt verir; tahminde bulunmaz.
Kurumsal Veri Gizliliği
Kurumsal RAG projelerinde kullanılan kurumsal API’ler gizlilik sözleşmelerine tabidir; şirket içi verileriniz yapay zekâ modellerinin genel eğitim havuzuna kesinlikle dahil edilmez.
Başlangıç Kontrol Listesi
- İndekslenecek güncel ve onaylı şirket doküman havuzunun belirlenmesi
- Hangi departmanın hangi dokümanlara erişebileceğine dair yetkilendirme planı
- Çelişkili veya eski sürümlü belgelerin temizlenmesi
- Kapalı API anahtarları ve vektör veritabanı altyapı seçimi
- Çıktı doğruluğunu test edecek departman sorumlularının belirlenmesi
İlgili örnek uygulama senaryosu için NetBakış Ticaret Demo vaka çalışmasını inceleyebilirsiniz.