GenAI
Ürün ve operasyon ekipleri için üretken yapay zekâ
shyash.ai, kendi ürünümüz: yapay zekâ ajanları taslağı yazar, yayınlanmadan önce bir kişi onaylar.
shyash.ai, kendi ürünümüz: yapay zekâ ajanları taslağı yazar, yayınlanmadan önce bir kişi onaylar.
- Ekibiniz
- Kendi belgelerinizden çıkarılan yanıtlar
- Ürününüz
- Yerleşik taslak hazırlama, özetler ve arama
- Nerede çalışır
- Kendi altyapınızın içinde özel modeller
- Kendi ürünümüz
- shyash.ai: yapay zekâ ajanları, bir kişi onaylar
Ekipler bizi yapay zekâ için ne zaman arar
Her satır, nasıl ele aldığımıza bağlanır.
- Personel günde saatlerce back office belgelerini yeniden yazıyor.Nasıl yaklaşıyoruz
- Yapay zekâ pilotu demodan üretime hiç geçemedi.Nasıl yaklaşıyoruz
- Şirket verisi kendi altyapınızın içinde kalmalı.Nasıl yaklaşıyoruz
- Seçim yapıyorsunuz: Copilot lisansları ya da bir belge pipeline'ı.Nasıl yaklaşıyoruz
- Yayına alındıktan sonra sistemi işletecek bir ML ekibi yok.Nasıl yaklaşıyoruz
- Özel bir dil modeli için GPU sunucularının boyutunu belirliyorsunuz.Nasıl yaklaşıyoruz
Üretken yapay zekânın ekibiniz için yaptığı
Kendi altyapınızın içinde
- 01BelgelerinizPolitikalar, sözleşmeler, kılavuzlar ve ticket'lar; zaten bulundukları yerde.
- 02Arama diziniSoruyu yanıtlayan pasajları bulur: geri getirme destekli üretim (RAG).
- 03Özel dil modeliYanıtı, o pasajlardan, kontrol ettiğiniz sunucularda yazar.
- 04EkibinizYanıtı zaten kullandığı araçlarda ve sistemlerde alır.
- 01
Belgelerden yanıtlar
Ekibiniz düz bir dille soru sorar ve politikalarınızdan, sözleşmelerinizden, kılavuzlarınızdan ve ticket'larınızdan çıkarılan bir yanıt alır. Sistem, kendi belgeleriniz üzerinde geri getirme destekli üretimdir (RAG).
Şirket verisi üzerinde ince ayar ya da RAG
- 02
Belgelerden kayıtlara
Bir müşterinin FinTech perimetresi içinde bir LLM entegrasyonunu üretime aldık: yapılandırılmamış broker ve işlem yeri bildirimlerinin — kurumsal işlemler (corporate actions), enstrüman ve teminat değişiklikleri — çıkarılıp normalize edilerek trading sisteminin tükettiği yapılandırılmış kayıtlara dönüştürülmesi.
Yapay zekâ ile belge işleme
- 03
Ürününüzde özellikler
Halihazırda işlettiğiniz ürüne yerleşik taslak hazırlama, özetler ve arama: ürün kendi verisinden yanıt ve rapor taslakları hazırlar, uzun dosyaları kısaltır ve düz dille yapılan bir istekten kayıtları bulur.
OpenAI API ya da Anthropic API
- 04
Özel dil modelleri
Özel dil modellerini kendi altyapınızın içine kurar ve halihazırda işlettiğiniz sistemlere bağlarız. Belgeleriniz ve müşteri verileriniz çevrenizin içinde kalır.
OpenAI API ya da kendi sunucularda barındırılan bir model
- 05
Takılıp kalan pilotlar
Demoda çalışıp üretime hiç ulaşmayan bir pilot. Başka bir ekiple takılıp kalmış projeleri devralır ve üretime taşırız; veri orada kalmak zorundaysa sizin altyapınızın içinde.
Üretime hiç ulaşmayan yapay zekâ pilotu
Kendi ürünümüz · shyash.ai
shyash.ai: yapay zekâ ajanları araştırır ve yazar, bir kişi onaylar
- Ajanlar
- Araştırır, yazar, kontrol eder ve ölçerler
- Hafıza
- Şirket bilgilerinin ve kararlarının ortak tek bir tabanı
- Kontrol
- Yayınlanan her şeyi bir kişi onaylar
Kendi sunucularınız ya da barındırılan bir API
Özel bir model kendi altyapınızın içinde çalışır ve belgeler orada kalır. OpenAI ya da Anthropic'in barındırılan API'si kendi sunucularınızı gerektirmez; metin sağlayıcıya gider. Bu sayfalar ödünleşimleri ve özel bir modelin ihtiyaç duyduğu GPU belleğini ortaya koyar.
Sonraki adım
Yapay zekâ özelliği ya da belge pipeline'ı mı geliştiriyorsunuz?
Belgeler, modelin bağlanması gereken sistemler ve verinin altyapınızın dışına çıkıp çıkamayacağı hakkında birkaç satır gönderin.
24 saat içinde net bir eylem planıyla size dönüş yapacağız.
Bizimle çalışmanın üç yolu
- 1
Anahtar teslim geliştirme
Tüm projeyi üstleniriz: mimariden geliştirmeye, yayına kadar.
- 2
Özel bir ekip
Yalnızca ürününüz üzerinde, ihtiyaç duyduğunuz süre boyunca çalışan mühendisler.
- 3
Ekibinizdeki mühendisler
Mühendislerimiz ekibinize katılır ve sizin süreçlerinizde, sizin liderlerinizle çalışır.
Yeniden kullanılabilir bileşenlerimiz dışında ürünün ve kodun tam mülkiyeti sizde kalır.
Teslim edilen bir sistem için ya da üzerinde anlaşılan bir süre boyunca bir ekip için ödersiniz. Bir ürüne erişim satmıyoruz.
Nasıl başlıyoruz
- 1
Projenizi tanımlayın
Ne geliştirdiğinizi ve nerede takıldığınızı anlatan birkaç satır.
- 2
Ücretsiz proje tanışma görüşmesi
Projenizi ve mimarisini konuşmak için 30 dakikalık bir görüşme.
- 3
Proje fiyatlandırması
Görüşmeden sonra projeniz için işin fiyatını çıkarırız.
- 4
Bizimle geliştirin
Anahtar teslim geliştirme, özel ekip ya da ekibinizin içinde çalışan mühendisler.
Bize sorulan sorular
Üretken yapay zekâ ile ne kastediliyor?
Bir talimattan yeni metin, görsel ya da kod üreten modeller. ChatGPT, Claude ve Gemini'nin arkasındaki büyük dil modelleri metinle çalışır: soruları yanıtlar, taslak yazar, belgeleri özetler ve içlerinden bilgi çıkarır.
Üretken yapay zekâ operasyon ekipleri için ne yapabilir?
Değerin çoğu metin ağırlıklı işlerde: iç belgelerden personel sorularını yanıtlamak, yanıt ve rapor taslakları hazırlamak, uzun dosyaları özetlemek ve bildirimleri, formları ve e-postaları sistemleriniz için yapılandırılmış kayıtlara dönüştürmek.
Model kendi altyapımızın içinde çalışabilir mi?
Evet. Özel dil modellerini kendi altyapınızın içine kurar ve halihazırda işlettiğiniz sistemlere bağlarız. Ayrıca kendi belgeleriniz üzerinde geri getirme destekli üretim (RAG) geliştiririz.
shyash.ai nedir ve onu kim geliştirdi?
shyash.ai kendi ürünümüzdür: yapay zekâ asistanlarının şirketlerin alıcılarına ne söylediğini gösterir. Araştıran, yazan, kontrol eden ve ölçen yapay zekâ ajanları üzerinde çalışır ve yayınlanan her şeyi bir kişi onaylar.
Hangi GenAI işlerini alıyorsunuz?
Şirketinizin kendi belgelerinden yanıtlar, ürününüzün içinde yapay zekâ özellikleri ve belgelerden yapılandırılmış kayıtlar; hepsi kendi altyapınızın içindeki özel modellerde. Kendi ürünümüz shyash.ai yapay zekâ ajanları üzerinde çalışır ve yayınlanan her şeyi bir kişi onaylar.
Geliştirmeden önce okuyun
Son yazılar
9 dk okuma
Üretken yapay zekâ kendi sunucularınızda: Özel bir dil modelinin ne kadar GPU belleğine ihtiyacı var
Özel bir dil modelinin ihtiyaç duyduğu GPU belleği nasıl tahmin edilir: ağırlıklar, her isteğin eklediği bellek, bunun kaç GPU anlamına geldiği ve bunları saatlik kiralamanın maliyeti.
10 dk okuma
İnce Ayar mı, RAG mi: Yapay Zekâ Modelini Şirket Verilerinizle Eğitmek mi, Belgelerinizde Arama Yaptırmak mı?
Belgelerinize dayanarak soruları yanıtlamak için bir yapay zekâ modelinin genellikle her soru için bilgileri bulan RAG'a ihtiyacı vardır. İnce ayar (fine-tuning) ise format ve ton için daha uygundur.
10 dk okuma
ML Ekibi Olmadan: Kendi Sunucularınızdaki Destek Talepleri ve Belgeler için LLM Sistemini Devreye Alındıktan Sonra Kim İşletir
ML ekibi olmayan bir şirket, LLM sistemini onu geliştiren firmaya bırakabilir. Şirketin kendi BT ekibi de işin bir kısmını ya da tamamını devralabilir.
10 dk okuma
Back-Office Belge İşlerini BPO Sağlayıcısına Vermek mi, Kendi Sunucularınızda Yapay Zekâ ile Otomatikleştirmek mi: Bir COO Nasıl Karar Verir
Hasar ve KYC dosyalarınızı bir BPO sağlayıcısının çalışanları işleyebilir ya da kendi sunucularınızdaki yapay zekâ okuyabilir. İkisini de kendi belgelerinizden oluşan aynı örneklem üzerinde puanlayın.
Ekibiniz için üretken yapay zekâ mı planlıyorsunuz?
24 saat içinde net bir eylem planıyla size dönüş yapacağız.
Ücretsiz proje tanışma görüşmesi · 30 dakika