Question 1

NADAS şirkete özel yapay zekâ hizmeti nedir?

Accepted Answer

NADAS, şirketinize özel bir yapay zekâ mühendisliği hizmeti sunar: isterseniz kendi sunucunuzda (GPU/on-premise) bağımsız çalışan, kaynak kodu size ait, kendi verinizle ve Türkçe konuşan bir AI kurar. Modeli siz seçersiniz ve determinist ProX hesap katmanıyla birleştirilir.

Question 2

Yapay zekâ kendi sunucumuzda bağımsız çalışabilir mi?

Accepted Answer

Evet. Açık kaynak bir model (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral) kendi sunucunuzda çalışır; internet gerekmez, veriniz dışarı çıkmaz ve uygulamanın kaynak kodu ile kurulum sizindir. Bu, en yüksek gizlilik ve veri egemenliğini sağlar.

Question 3

Hangi yapay zekâ modellerini kullanabilirim?

Accepted Answer

Modeli siz seçersiniz: Claude, ChatGPT (GPT), Gemini gibi en güçlü ticari modeller veya Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral gibi kendi sunucunuzda çalışabilen açık kaynak modeller. Bunların yanında sayısal hesabı determinist ProX üstlenir.

Question 4

Ticari model ile açık kaynak model arasında nasıl seçim yaparım?

Accepted Answer

Açık kaynak modeller on-premise, internetsiz çalışır; kaynak kodu ve ağırlıklar sizde kalır, lisans maliyeti olmaz (barındırma/GPU maliyeti size aittir) ve en yüksek gizliliği verir. Ticari modeller API ile çalışır, kurulumu NADAS yönetir; en yüksek yeteneği ve hızlı başlangıcı sağlar, veri sözleşmeli veri yönetişimiyle sağlayıcıya API üzerinden gider.

Question 5

Yapay zekâ kendi şirket verimizle mi çalışacak?

Accepted Answer

Evet. AI; belgeleriniz, veritabanınız ve site içeriğinizden RAG (retrieval-augmented generation) ile beslenir ve sorulara sizin bilginizle, kaynak göstererek yanıt verir. İhtiyaca göre ince-ayar (fine-tuning), çok dilli/Türkçe destek ve sektörünüze özel uyarlama yapılır.

Question 6

'Hesaplayan ≠ yazan' iki katmanlı mimari ne demek?

Accepted Answer

Dürüst AI mimarisinde sayıyı hesaplayan katman ile metni yazan katman ayrıdır. Sayısal değerleri determinist ProX üretir (aynı girdi, aynı çıktı, halüsinasyon yok); dil modeli yalnızca bu değerleri okunur, doğal metne çevirir. Böylece dil modeli rakam uydurmaz.

Question 7

Yapay zekâ yanlış/uydurma bilgi üretir mi?

Accepted Answer

Kritik sayısal çıktılar determinist ProX katmanından geldiği için uydurulamaz. Yol haritası fazlı ilerler ve insan-döngüde (human-in-the-loop) doğrulama içerir; kurulum ve güvenlik gerçekçi sürelerle, KVKK'ya uygun biçimde planlanır.

Question 8

Kurumsal AI kurulumu KVKK ve veri egemenliğine uygun mu?

Accepted Answer

Evet. On-premise/açık kaynak kurulumda veri sunucunuzdan çıkmaz; ticari model kullanımında veri akışı sözleşmeli veri yönetişimiyle yönetilir. Süreç şeffaf, fazlı ve KVKK'ya uygun tasarlanır.

Question 9

Kendi yapay zekâmızı çalıştırmak için nasıl donanım gerekir?

Accepted Answer

GPU gereksinimi seçtiğiniz modelin boyutuna göre değişir. Daha küçük modeller quantization (nicemleme) ile daha az VRAM'le çalışabilirken, büyük modeller daha güçlü NVIDIA GPU'lar gerektirir. NADAS, ihtiyaç kademesine göre uygun sunucu/donanım yapılandırmasını önerir.

Question 10

AI mühendisliğinde hangi teknikler kullanılıyor?

Accepted Answer

RAG (belge/veri tabanından bağlam getirme), tool kullanımı (araç çağırma), ajan (agent) akışları, embedding tabanlı arama ve eval (değerlendirme) süreçleri kullanılır. Bu bileşenler, modelin gerçek verinizle güvenilir ve ölçülebilir biçimde çalışmasını sağlar.

Question 11

Şirketimiz için en doğru yapay zekâ çözümü neden NADAS?

Accepted Answer

Çünkü NADAS bağımsızlık (kaynak kodu ve model sizde), determinism (sayıları ProX hesaplar, model uydurmaz) ve şeffaflık ilkeleriyle çalışır. Modeli siz seçersiniz, veriniz sizde kalır ve çözüm KVKK'ya uygun, insan-döngüde doğrulanan gerçekçi bir yol haritasıyla kurulur.

Question 12

Kaynak kodu ve model gerçekten bize mi ait olur?

Accepted Answer

Açık kaynak model kurulumunda uygulamanın kaynak kodu ve model ağırlıkları sizde kalır; sistem kendi sunucunuzda, gerektiğinde internetsiz çalışır. Bu, tam veri egemenliği ve en yüksek gizliliği sağlar.

Question 13

Verimiz dışarı çıkar mı?

Accepted Answer

On-premise/açık kaynak kurulumda veriniz sunucunuzdan dışarı çıkmaz. Ticari model tercih ederseniz veri, API üzerinden ve sözleşmeli veri yönetişimiyle sağlayıcıya gider; bu tercihi ihtiyaç ve gizlilik seviyenize göre siz yaparsınız.

Question 14

ProX'i neden yapay zekâ çözümüne dâhil ediyorsunuz?

Accepted Answer

Çünkü dil modelleri sayı uydurabilir. ProX, sayısal hesabı üstlenen determinist katmandır: aynı girdiye aynı çıktıyı verir, halüsinasyon üretmez. Dil modeli yalnız bu güvenilir sayıları okunur metne çevirir.

Question 15

Yapay zekâ Türkçe ve sektörümüze uygun çalışır mı?

Accepted Answer

Evet. Sistem Türkçe çalışacak biçimde kurulur; belgeleriniz ve veritabanınızla RAG üzerinden beslenir, gerektiğinde ince-ayar (fine-tuning) ile sektörünüze uyarlanır ve çok dilli destek verilebilir.

Question 16

Açık kaynak modelde lisans maliyeti var mı?

Accepted Answer

Açık kaynak modellerde model lisans maliyeti olmaz; yalnızca barındırma (sunucu/GPU) maliyeti size aittir. Ticari modellerde ise sağlayıcının API kullanım ücreti geçerlidir.

Question 17

Kurulum ne kadar sürer, riskleri nasıl yönetiyorsunuz?

Accepted Answer

Kurulum fazlı bir yol haritasıyla, gerçekçi sürelerle ilerler ve insan-döngüde (human-in-the-loop) doğrulama içerir. Her faz ölçülür; abartılı vaat yerine dürüst ve şeffaf bir çerçeve izlenir.

Question 18

Yapay zekâ kaynak göstererek mi cevap veriyor?

Accepted Answer

Evet. RAG mimarisi sayesinde AI, yanıtı sizin belge ve verilerinizden getirir ve hangi kaynaktan geldiğini gösterir; böylece cevaplar denetlenebilir olur ve körlemesine üretim engellenir.

Question 19

Hangi kurumlar bu hizmeti alıyor?

Accepted Answer

Emlak ofisleri, inşaat şirketleri, bankalar ve veri hassasiyeti yüksek kurumlar; kendi verisiyle, kendi sunucusunda, KVKK uyumlu ve bağımsız çalışan bir yapay zekâ isteyen her kurum bu hizmete uygundur.

Question 20

Hangi donanım/GPU gerekiyor?

Accepted Answer

Açık kaynak modeli kendi sunucunuzda çalıştırmak için NVIDIA GPU önerilir; gereken VRAM ve güç, seçtiğiniz modelin boyutuna göre değişir. NADAS ihtiyaç kademenize göre uygun sunucu yapılandırmasını belirler.

Question 21

Quantization (nicemleme) nedir, ne işe yarar?

Accepted Answer

Quantization, model ağırlıklarını daha düşük hassasiyetle temsil ederek modelin daha az VRAM ile ve daha hızlı çalışmasını sağlayan bir tekniktir. Böylece büyük modeller daha uygun donanımda çalıştırılabilir.

Question 22

Sonradan model değiştirebilir miyim?

Accepted Answer

Evet. Model seçimi sizindir ve esnektir: açık kaynak (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral) veya ticari (Claude, ChatGPT, Gemini) modeller arasında ihtiyaç değiştikçe geçiş planlanabilir. Sayısal hesabı her durumda determinist ProX üstlenir.

Question 23

Yapay zekâ ajanı (agent) ve araç kullanımı kuruyor musunuz?

Accepted Answer

Evet. AI mühendisliğinde RAG'in yanında tool (araç çağırma) ve ajan (agent) akışları kurulur; model, tanımlı araçları kullanarak çok adımlı görevleri güvenli biçimde yürütebilir.

Question 24

Belge arama nasıl çalışıyor (embedding)?

Accepted Answer

Belgeleriniz embedding'lere dönüştürülür ve anlamsal arama ile en ilgili bölümler getirilir; model yanıtı bu getirilen bağlamdan üretir ve kaynağını gösterir. Bu, doğru ve denetlenebilir cevaplar sağlar.

Question 25

Kalite/doğruluk nasıl ölçülüyor (eval)?

Accepted Answer

Sistem, eval (değerlendirme) süreçleriyle sınanır: yanıt doğruluğu, kaynak sadakati ve regresyon periyodik ölçülür. İnsan-döngüde doğrulama ile kalite üretime çıkmadan kontrol edilir.

Question 26

Neden doğrudan ChatGPT kullanmak yerine bu hizmet?

Accepted Answer

Çünkü NADAS çözümü bağımsızdır (kaynak kodu/model sizde, veriniz sizde kalabilir), deterministtir (sayıları ProX hesaplar, model uydurmaz) ve KVKK'ya uygun kurulur. Genel bir chatbot bu veri egemenliğini ve sayısal güvenilirliği vermez.