Yapay Zeka Verisi ve Annotasyon · Mimariye dair danışmanlık

Yapay Zeka Veri Stratejisi ve Mimarisi

Mevcut durum kanıtı varsayımdan ayrı kalıyor ve her hedef seçenek aynı veri alanları, sorumluluk kuralları, bağımlılıklar, kısıtlar, temsili örnekler ve hata vakalarıyla sınanıyor, aksi halde mimari öneri kabul edilebilir olmuyor.

AI verisinin bugün kimde olduğunu, nasıl erişildiğini, hangi kalite kontrollerinden geçtiğini ve data lineage kaydının nerede tutulduğunu çıkarıyoruz. Hedef mimari seçeneklerini bu tabloya göre karşılaştırıyor, kararı mimari yetkilinize bırakıyoruz.

Mimari yetkiliniz veri alanları haritasını, kanıt ve varsayım tablosunu, hata vakası bulgularını ve kabul edilen hedef durumla uygulamadan önceki kapıları kaydeden koşul notunu devralıyor.

Mimari çalışmasını planlayalımAI Veri Hizmetlerini incele
Yapay Zeka Veri Stratejisi ve Mimarisi illüstrasyonu: yapay zeka kullanımı için bir veri setini hazırlayan ve doğrulayan ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Acıbadem Sağlık Grubu
  • PayTR
  • Red Bull
  • Yemek.com
  • Doğtaş

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Hedef mimari tek oturumda seçilmiyor. Her karar noktasında mevcut durumun neyi gösterdiğini, ekibin neyi varsaydığını ve hangi koşulun hâlâ yanıt beklediğini ayrı tutuyoruz.

  1. Veri kararını çerçevele

    Hedef durum sorusunu, kapsamdaki AI veri alanlarını ve ürünlerini, önemli kısıtları ve öneriyi kabul edecek kişiyi birlikte netleştiriyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Anlattığınız alan ve ürünlerden yola çıkarak ilk hedef durum sorusunun taslağını çıkarır.
    İnsan onayı
    Mimari kararı, incelenebilecek kadar açık biçimde tanımlandı mı? Karar kapsamına ve kabul yetkisine mimari sorumlunuz karar verir.

  2. Mevcut kanıtı topla

    Sorumluları, erişimi, kaliteyi, data lineage ve model lifecycle bilgisini, sahadan örnekleri ve bilinen bağımlılıkları aynı tabloda topluyoruz. Birbiriyle çelişen bilgileri gizlemiyor, ayrıca kaydediyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Toplanan malzemede gözlenen kanıtı, belirtilen varsayımlardan ayırt eder.
    İnsan onayı
    Hangi bilgi gözleme, hangisi hâlâ varsayıma dayanıyor? Mevcut durum bilgisinden hangisinin doğru olduğuna veri sorumlunuz karar verir.

  3. Seçenekleri tasarla ve sorgula

    Hedef mimari seçeneklerini aynı kanıt, bağımlılık, kısıt ve hata ihtimalleriyle karşılaştırıyoruz. Öneriyi bu aşamada gerçek örneklerle test ediyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Mimari seçenekleri, aynı bağımlılık ve hata ihtimalleriyle yan yana karşılaştırır.
    İnsan onayı
    İstisnalar eklendiğinde öneri hâlâ ayakta kalıyor mu? Zeo ekibi hangi seçeneği önereceğini belirler. Öneriyi kabul eden veya koşula bağlayan mimari yetkilinizdir.

  4. Kabul edilen yolu kaydet

    Kabul edilen ya da koşula bağlanan öneriyi, açık istisnaları, sorumluları, teslim adımını ve sıradaki karar noktalarını birlikte kayda geçiriyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Açık istisnaları ve sonraki kapıları karar kaydında bir araya getirir.
    İnsan onayı
    Belirlenen yetkili, kayıtlı koşulları kabul etti mi? Öneriyi ve kayıtlı koşulları, belirlenen yetkili kabul eder.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Teslim edilen mimari, sonradan bakıldığında da anlaşılabilir kalıyor. Başka bir mimar seçimin dayanağını izleyebilir, koşulları sorgulayabilir ve açık bağımlılıkları yeniden değerlendirebilir.

  • Mimari dokümanı

    AI veri alanları ve hedef mimari haritası

    Kapsamdaki AI veri alanları, ürünleri, sorumluluk, erişim, kalite, data lineage, model lifecycle ile hedef mimari arasındaki önerilen ilişkiyi açıklar.

  • Matris

    Mevcut veri durumu ve açık varsayımlar tablosu

    Kaynakları, baseline kanıtını, kısıtları, bağımlılıkları ve yanıt bekleyen soruları, öneriyle aynı kayıtta tutar.

  • Test kanıtı

    Hedef seçeneklerin hata vakası bulguları

    Seçeneklerin ve önerinin sahadan örnekler, bağımlılıklar, hata ihtimalleri ve kayıtlı istisnalar karşısındaki durumunu gösterir.

  • Karar kaydı

    Kabul edilen hedef durum ve koşul notu

    Seçilen hedef durumu, kabul edilen koşulları, açık istisnaları, sorumluları, teslim adımını ve sonraki karar noktalarını birlikte içerir.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

Birden fazla ekip gelecekteki veri mimarisi için makul ama birbiriyle uyuşmayan seçenekler öneriyorsa, kararı aynı kanıt üzerinden verebilmek için bu çalışmayı yürütüyoruz.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • AI veri alanları ve ürünlerinde sorumluluk, erişim, kalite, data lineage ve lifecycle kararları uyuşmuyor, bu yüzden hangi mevcut durumun geçerli olduğu netleşmiyor.
  • Temsili örnekler ve baseline kanıtı var, ama farklı sorumlularda duran bu malzeme anlatılan mimari hikâyeyle çelişiyor.
  • Birden fazla hedef durum mümkün görünüyor, ama bağımlılıklar ve hata ihtimalleri henüz birlikte değerlendirilmedi.
  • Mevcut AI veri alanları ve ürünlerinin sorumluları var, yine de erişim, kalite, data lineage ve lifecycle kuralları ekipten ekibe değişiyor.
  • Baseline kanıtı ve temsili örnekler bulunuyor, fakat varsayımlar ve bağımlılıklar aynı mimari görünümün içinde birbirine karışıyor.
  • Hedef mimari seçenekleri sunumda tamamlanmış görünüyor, ancak temsili hata vakaları farklı kısıtları ve açık koşulları ortaya çıkarıyor.
  • Bir seçenek öne çıkıyor, ama kabul yetkilisi, sorumlu sahipler, teslim adımı ve sonraki karar noktaları hâlâ adlandırılmıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Hedef mimarinin bu çalışma içinde kurulmasını veya migrasyonunu istiyorsunuz. Burada kabul edilen yol kaydediliyor, uygulama ayrı kapsam gerektiriyor.
  • Eksik kanıtın seçenek tamamlanmış görünsün diye kesin bilgi sayılmasını istiyorsunuz. Boşluğu kapatmak yerine açık varsayım olarak kaydediyoruz.
  • Ödünleri kabul edecek mimari yetkilisi olmadan hedef durum seçilmesini istiyorsunuz. Öneriyi hazırlıyoruz, son kararı o yetkili veriyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: AI Veri Hizmetlerini incele

AI'ı production'a taşıyan mühendisler

Zeo'nun kod yazıp teslim eden tarafı burası. Kıdemli mühendislerimiz agent, chatbot ve RAG sistemleri geliştiriyor, çevrelerindeki otomasyon ve veri işlerini üstleniyor, sistemler canlıya çıktıktan sonra da işletmeyi sürdürüyor. 2011'den beri 500'den fazla markayla çalıştık.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıDidem HimmetliVeri Analizinde Yapay Zeka Asistanlarının Gücünü En Üst Düzeye ÇıkarmaYazıYiğit KonurMCP Server Architecture: State Management, Security & Tool Orchestration

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Amazon Web Services

    Hedef mimari seçeneklerinin uygulanabilirliğini gerçek ortamda sınadığımız deployment ortamı

  • DVC

    Verinin bugün gerçekte nasıl yönetilip izlendiğini gösteren version-control katmanı

  • Hugging Face

    Üçüncü taraf veri setleriyle modellerin erişim ve izleme referansı

  • Feast

    Yönetilen alternatife karşı değerlendirdiğimiz self-hosted feature store seçeneği

  • Tecton

    Self-hosted kuruluma karşı değerlendirdiğimiz yönetilen feature platform seçeneği

  • Jupyter

    Mevcut durum kanıtlarını yeniden çalıştırılabilir analiz olarak topladığımız notebook

Sonraki adım

Mimari kararını dayanaklarıyla kayda geçirelim

Mevcut durum belgelerini ve karar yetkisi olan kişileri bir araya getirin. Seçenekleri karşılaştırıp seçilen yolun hangi koşullara bağlı olduğunu kaydedelim.
Mimariyi konuşalım

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

İlk çalışma oturumuna neler getirmeliyiz?

AI veri alanları ve ürünlerine ilişkin mevcut görünümü, sorumluları, gerçek örnekleri, erişim ve kalite kanıtını, data lineage ve model lifecycle bilgisini, bilinen kısıtları ve mimari kararlarda kullanılan başlangıç belgelerini bize getirin. Hedef durum önerisini kabul edebilecek kişinin de çalışmaya katılması gerekir.

Kesinlik uydurmadan mimari seçenekleri nasıl karşılaştırırsınız?

Gözlenen bilgiyi ekip varsayımlarından ayrı kaydediyoruz. Sonra bütün seçenekleri aynı kısıtlar, bağımlılıklar, sahadan örnekler ve hata ihtimalleriyle karşılaştırıyoruz. Eldeki malzeme bir noktayı açıklamıyorsa, mimari yetkiliniz o açık koşulu görerek karar veriyor.

Öneri kabul edilmeden önce neyi test edersiniz?

Önerilen hedef mimariyi kapsamdaki veri alanları, ürünler, sorumluluklar, erişim, kalite, data lineage, model lifecycle ve kısıtlarla birlikte gerçek örnekler üzerinden sorguluyoruz. Bu çalışma, önerinin nerede geçerli olduğunu, nerede koşul gerektiğini ve hangi soruların yetkili kararını beklediğini gösteriyor.

Bu çalışma uygulamayı da içeriyor mu?

Hayır. Teslim kaydı kabul edilen hedef durumu, sorumluları, bağımlılıkları, istisnaları ve sonraki karar noktalarını gösterir. Mimarinin kurulması ya da geçişi danışmanlık çalışmasının parçası değildir, bu kayda dayanarak ayrıca kapsamlandırılır.