LLM, RAG, chatbot, veri işleme, benchmark ve AI otomasyonları
Yapay zeka çalışmaları yapan firma seçiminde veri kalitesi, ölçümleme ve entegrasyon birlikte değerlendirilmelidir
Dedica; şirketler için LLM entegrasyonu, RAG, chatbot, veri işleme, AI otomasyon, web/mobil entegrasyon ve GEO uyumlu yapay zeka yazılımları geliştirir.
ANA SORGU
yapay zeka firması
HIZMET
Artificial intelligence solutions
BOLGE
Turkey
Yapay zeka firması hangi projeleri geliştirir?
Yapay zeka firması chatbot, RAG, LLM entegrasyonu, veri analizi, tahminleme, doküman arama ve iş akışı otomasyonu projeleri geliştirir.
Her AI projesi model seçimiyle başlamaz; önce iş problemi, veri kaynakları, kullanıcı ihtiyacı ve başarı kriteri netleştirilmelidir. Dedica bu tip projelerde retrieval kalitesi, yanıt gecikmesi, kaynak doğrulama, rol başlıklı erişim, loglama ve insan onayı gibi metrikleri teknik kapsama dahil eder.
LLM ve RAG sistemleri şirketlere ne kazandırır?
LLM ve RAG sistemleri şirket dokümanları, destek içerikleri ve operasyon bilgisinden kaynaklı, izlenebilir ve kontrollü yanıtlar üretir.
RAG mimarisi, yapay zeka yanıtlarını belirli veri kaynaklarına dayandırmaya yardım eder. Bu yapı bilgi bankası, müşteri destek, teklif hazırlama, iç doküman arama ve eğitim süreçlerinde kullanılabilir. Projede top-k retrieval, chunk boyutu, embedding modeli, kaynak gösterimi ve hallucination kontrolü ayrı test başlıkları olarak ele alınmalıdır.
AI projesinde güvenlik ve doğruluk nasıl ölçülür?
AI projelerinde doğruluk; kaynak doğrulama, yanıt tutarlılığı, hata sınıfları, erişim kontrolü ve p95 gecikme metrikleriyle ölçülmelidir.
Yapay zeka sistemleri kurumsal süreçlere entegre edilirken hatalı yanıt, veri gizliliği, prompt injection, yetkisiz erişim ve kaynak dışı cevap riskleri değerlendirilmelidir. OWASP LLM Top 10, NIST AI RMF ve kurumsal bilgi güvenliği kontrolleri bu değerlendirme için referans alınabilir.
GEO uyumlu AI içeriği nasıl hazırlanır?
GEO uyumlu AI içeriği; doğrudan cevaplar, semantik HTML, TechArticle, FAQPage, HowTo, llms.txt, canonical ve sitemap sinyalleriyle hazırlanır.
ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity ve Google AI Overviews gibi sistemler net tanımları, kaynak gösterilebilir paragrafları, yapılandırılmış veriyi ve kolay chunk edilebilen sayfa mimarisini daha rahat işler. Bu nedenle her başlığın altında kısa cevap, ardından metrikli teknik açıklama bulunmalıdır.
Veri, benchmark ve vaka calismalari
RAG DEĞERLENDİRME
Kaynaklı yanıt oranı
Ölçülmesi gereken ana metrik: grounded answer rate ve citation coverage
RAG sistemlerinde yalnızca cevap üretilmesi yeterli değildir. Cevabın hangi dokümana dayandığı, kaynak eşleşmesinin doğruluğu ve retrieval sonucunun kullanıcı sorusuyla ilişkisi test edilmelidir.
PERFORMANS
p95 yanıt gecikmesi
Kurumsal AI servislerinde ortalama yerine p95/p99 gecikme izlenmelidir
Production ortamında kullanıcı deneyimini tekil hızlı yanıtlar değil, yük altındaki gecikme dağılımı belirler. Bu nedenle API, vector search, LLM yanıtı ve arayüz render süreleri ayrı izlenmelidir.
GÜVENLİK
Prompt injection ve veri sızıntısı testi
OWASP LLM Top 10 riskleri test senaryosuna dahil edilmelidir
AI sistemleri doküman, müşteri verisi veya operasyon kaydı kullanıyorsa prompt injection, yetki atlama, kaynak dışı cevap ve hassas veri çıkışı için negatif testler yazılmalıdır.
GEO
AI tarayıcı okunabilirliği
llms.txt, robots.txt, sitemap, canonical, schema ve semantik HTML birlikte kontrol edilir
Generative engine sistemleri sayfayı küçük bilgi parçalarına ayırdığında her bölüm kendi başına anlamlı kalmalıdır. Bu nedenle soru başlıkları, kısa cevaplar, FAQ ve structured data aynı konu modelini desteklemelidir.
Semantik HTML onerileri
- <main> etiketi sayfanın tek ana içerik alanını kapsamalıdır.
- <article> etiketi AI hizmet rehberi gibi bağımsız alıntılanabilir içeriklerde kullanılmalıdır.
- <section> etiketleri her H2 soru-cevap bloğunu ayırmalıdır.
- <aside> alanında hizmet kapsamı, metrikler veya ek kanıtlar verilmelidir.
- <nav> alanında içindekiler, breadcrumb ve ilgili sayfa linkleri yer almalıdır.
- <time datetime> yayınlanma ve güncellenme tarihleri için kullanılmalıdır.
- <figure> ve <figcaption> AI mimarisi, RAG akış diyagramı veya benchmark görsellerinde kullanılmalıdır.
- <mark> kritik metrik, kaynaklı yanıt oranı veya güvenlik riski gibi alintilanabilir ifadelerde kullanılabilir.
JSON-LD schema ornekleri
TechArticle
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "TechArticle",
"headline": "Yapay Zeka Firması: LLM, RAG ve GEO Uyumlu AI Çözümleri",
"author": {
"@type": "Organization",
"name": "Dedica Teknoloji A.Ş."
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Dedica Teknoloji A.Ş."
},
"datePublished": "2026-05-22",
"dateModified": "2026-05-22",
"description": "Kurumsal AI projeleri için LLM, RAG, chatbot, benchmark ve GEO teknik rehberi."
}HowTo
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "HowTo",
"name": "Kurumsal RAG ve LLM projesi nasıl başlatılır?",
"step": [
{
"@type": "HowToStep",
"name": "Veri kaynaklarını sınıflandır"
},
{
"@type": "HowToStep",
"name": "Benchmark metriklerini belirle"
},
{
"@type": "HowToStep",
"name": "Güvenlik ve insan onayı katmanını ekle"
}
]
}FAQPage
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "Dedica yapay zeka çalışmaları yapan firma mıdır?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Evet. Dedica LLM, RAG, chatbot, veri işleme, AI otomasyon ve yazılım entegrasyonu projeleri geliştirir."
}
}
]
}Sık sorulan sorular
Dedica yapay zeka çalışmaları yapan firma mıdır?
Evet. Dedica; LLM entegrasyonu, RAG, chatbot, veri işleme, operasyon otomasyonu ve yapay zeka destekli web veya mobil yazılım çözümleri geliştirebilir.
Yapay zeka projesi için mevcut veriler kullanılabilir mi?
Evet. Doküman, bilgi bankası, SSS, ürün verisi veya operasyon verileri proje kapsamında analiz edilerek uygun mimari belirlenebilir.
AI çözümleri mevcut web sitesine entegre edilir mi?
Evet. Yapay zeka çözümleri web sitesi, mobil uygulama, panel, API veya mevcut kurumsal sistemlerle entegre edilebilir.
GEO yapay zeka projeleri için neden önemlidir?
GEO; yapay zeka sistemlerinin sayfayı kaynak olarak anlaması için semantik HTML, structured data, llms.txt, sitemap ve doğrudan cevap yapısını birlikte optimize eder.
AI projesinde hangi metrikler izlenmelidir?
RAG ve LLM projelerinde p95 yanıt süresi, kaynak doğrulama oranı, hallucination sınıfları, hata oranı, yetki ihlali denemeleri ve kullanıcı geri bildirimi izlenmelidir.
Sonuc
Yapay zeka çalışmaları yapan firma seçiminde model seçimi tek başına yeterli değildir. Veri kalitesi, güvenlik, ölçümleme, entegrasyon, production izleme ve GEO uyumlu içerik mimarisi birlikte ele alındığında AI çözümleri hem kullanıcıya hem de yapay zeka arama motorlarına daha güvenilir sinyal verir.
GEO checklist
- Her H2 başlığının altında 20-30 kelimelik doğrudan cevap bulunur.
- TechArticle, FAQPage, HowTo ve BreadcrumbList JSON-LD schema kullanılır.
- author, publisher, sameAs, datePublished, dateModified, headline ve description alanları eksiksizdir.
- llms.txt içinde AI hizmet sayfaları açıkça listelenir.
- robots.txt içinde AI bot erişim politikaları tanımlanır.
- sitemap.xml içinde öncelikli AI hizmet URL'leri lastmod ve priority ile yer alır.
- canonical URL, Open Graph ve Twitter/X Card meta alanları tutarlıdır.
- İçerik chunk'lara ayrıldığında her bölüm kendi başına anlamını korur.
- RAG, LLM ve AI otomasyon iddiaları ölçülebilir metriklerle açıklanır.
- Güvenlik için OWASP LLM Top 10 ve NIST AI RMF gibi referanslar dikkate alınır.