Navigation
Agentic AI Workflow, yapay zekanın tıpkı bir insan gibi çok adımlı görevleri otonom şekilde yerine getirebildiği bir iş akışı modelidir. Geleneksel sistemlerde yapay zeka tek seferlik cevaplar üretirken, agentic yaklaşımda yapay zeka bir hedefe ulaşmak için plan yapabilir, gerekli adımları kendi kendine oluşturabilir ve bu adımları sırasıyla uygulayabilir.
Bu yaklaşım, son yıllarda kurumsal dünyada hızla yaygınlaşıyor. Bunun temel sebepleri arasında, çok adımlı görevlerin daha akıllı şekilde yönetilmesi, insan müdahalesine duyulan ihtiyacın azalması, gelişmiş dil modelleri sayesinde daha doğal etkileşimlerin kurulabilmesi ve iş süreçlerinde esneklik ile hızın artırılması yer alıyor.
Kurumlar için agentic AI, sadece bir otomasyon değil, aynı zamanda daha verimli, daha çevik ve kullanıcı dostu bir dijital iş gücü anlamına geliyor. Bu dönüşümün güvenli, ölçeklenebilir ve kurumlara özel biçimde hayata geçmesini sağlayan mimariyi ise Skymod sunuyor.
Skymod ile Agentic AI İş Akışı Nasıl Gerçekleşir?
Skymod, kurumların kendi verileriyle güvenli ve esnek yapay zeka çözümleri geliştirmesini sağlayan bütünleşik bir platformdur. Mimari olarak agentic AI workflow yaklaşımını destekler. Skymod’un mimarisi temel olarak hibrit bir yapı üzerine kuruludur. Bu yapı Yerel katman, bulut (LLM) katmanı ve kullanıcı katmanı olmak üzere üç ana katmandan oluşur.
İlk katman, kurumların kendi veri merkezlerinde veya ülke içindeki sunucularda çalışan yerel bileşenleri içerir. Burada kullanıcı kimlik doğrulama ve erişim kontrolü sağlanır; PDF, Word gibi belgeler işlenerek metin haline getirilir; bu içerikler embedding modeline gönderilerek vektör temsillerine dönüştürülür ve bu embeddingler vektör veritabanına kaydedilir. Ayrıca, hassas verilerin kurum dışına çıkmadan önce anonimleştirilmesini işlemi bu katmanda gerçekleştirilir. Böylece veri lokalizasyonu kuralları eksiksiz şekilde uygulanır ve kuruma ait bilgiler güvenlik süzgecinden geçirilmiş olur.
İkinci katman, bulut üzerinden erişilen büyük dil modeli (LLM) servislerini kapsar. Skymod bu modellerle iletişim kurarken araya güvenlik odaklı bir API geçidi koyar. Bu geçit, sadece anonimleştirilmiş içeriklerin iletilmesini sağlar, gönderilen sorgulara özel prompt şablonları oluşturur, gelen cevaplarda istenmeyen ifadeler veya hassas içerik olup olmadığını denetler. Böylece, güçlü LLM modellerinden faydalanırken kurumsal veri gizliliği korunmuş olur.
Üçüncü katman, kullanıcıların yapay zeka asistanlarıyla doğrudan etkileşime geçtiği arayüzleri kapsar. Skymod kullanıcıları, SharePoint üzerindeki kurumsal belgelerden bilgi alabilir, belirli web sitelerinden içerik kazıtarak güncel verilerle çalışabilir veya kendi ihtiyaçlarına özel yapay zeka asistanları oluşturabilir. Bu asistanlarla doğrudan SkyStudio arayüzü üzerinden sohbet edebilir, oluşturdukları asistanları kendi web sitelerine, mobil uygulamalarına ya da tercihe göre WhatsApp’a entegre edebilirler. Tüm bu deneyim, teknik bilgi gerektirmeyecek şekilde sadeleştirilmiş; kullanıcıların yapay zeka ile kolayca etkileşim kurmasını sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Böylece kurum içindeki herkes, teknik detaylarla uğraşmadan, güçlü yapay zeka çözümlerinden faydalanabilir.
Peki, bu yapı gerçek bir senaryoda nasıl işler?
Örneğin bir satış temsilcisi, yapay zeka destekli asistanına “Geçen çeyrekte en çok satan ürünümüz hangisiydi ve neden o kadar satıldı?” diye bir soru yönelttiğinde, sistemde arka planda çok katmanlı bir iş akışı tetiklenir. İlk olarak, kullanıcının kimliği doğrulanır ve yetkili olup olmadığı kontrol edilir. Ardından, sorgunun içeriği incelenir; eğer içinde hassas bilgi varsa anonimleştirme işlemi uygulanır. Bu ön güvenlik adımları tamamlandıktan sonra, sistem embedding veritabanında sorguyla ilgili içerikleri tarar. Bu içerikler, satış raporları gibi daha önceden vektörel olarak temsil edilmiş belgelerden oluşur.
Bulunan içerikler içinden en alakalı olanlar reranker modeli tarafından analiz edilerek sıralanır. Sistem, en anlamlı bağlamı oluşturduktan sonra bunu büyük dil modeline aktarır ve modelden doğal, kurumsal bir yanıt alır. Örneğin: “Geçen çeyrekte en çok satan ürün A123 modeliydi. Kampanya desteği ve stok avantajı sayesinde yüksek satış elde etti.” Modelin cevabı, son bir güvenlik kontrolünden geçirilir ve ardından kullanıcıya sunulur.
Tüm bu sürecin tamamı birkaç saniye içerisinde gerçekleşir. Kullanıcı ise yalnızca bir soru sormuştur; arka plandaki bu çok adımlı akışı fark etmeden, sade ve güvenilir bir yanıt alır.
Skymod’un bu hibrit mimarisi, sadece teknik olarak güçlü değil; aynı zamanda kurumsal iş süreçlerinin doğasına ve güvenlik gereksinimlerine uyumlu olacak şekilde tasarlanmıştır. Agentic AI’ın çok adımlı karar alma ve yürütme gücünü, kurum içi veri politikaları ve regülasyonlarla uyumlu hale getirerek, yapay zekanın iş hayatında gerçek bir yardımcı olmasını sağlar.
Skymod’un Temel Sistem Bileşenleri
Skymod’un altyapısında, yapay zeka ajanın bir görevi baştan sona kendi başına tamamlayabilmesini sağlayan pek çok sistem bileşeni bir arada çalışır. Bu yapı, kullanıcının sorduğu bir sorunun güvenli bir şekilde işlenip, doğru bilgiye ulaşılarak anlamlı bir yanıt oluşturulmasına kadar geçen tüm süreci kapsar. İşte bu süreci mümkün kılan temel parçalar:
Veri Anonimleştirme Servisi, Skymod’un en önemli güvenlik katmanlarından biridir. Kullanıcının yazdığı sorgularda veya analiz edilecek belgelerde yer alan kişisel bilgiler (isimler, kimlik numaraları, müşteri bilgileri gibi) sistem tarafından otomatik olarak tespit edilir ve geçici sembollerle gizlenir. Bu işlem, Türkçeye ve sektöre özel geliştirilmiş NER (Varlık Tanıma) modeliyle yapılır. Örneğin, “Ahmet Yılmaz” gibi bir isim, LLM’e gitmeden önce “@@KISI_1@@” gibi sembollerle değiştirilir. Böylece, dış modellere gönderilen içerik hem anlamını korur hem de gizliliği garanti altına alınmış olur.
Embedding ve Vektör Veritabanı, Skymod’un bilgiyi hatırlama ve doğru içeriğe hızlıca ulaşma becerisini sağlar. Sistem, yüklenen belgeleri küçük anlamlı parçalara ayırır ve bu parçaları matematiksel olarak temsil edecek vektörlere dönüştürür. Bu vektörler Türkiye’deki güvenli sunucularda saklanır. Kullanıcı bir soru sorduğunda, sistem bu veritabanında anlamca en yakın içerikleri saniyeler içinde bulup çıkarabilir. Bu yapı sayesinde, yapay zeka ajanı yanıt vermeden önce gerçekten konuyla ilgili bilgiye ulaşır.
Reranker (Yeniden Sıralayıcı), bu noktada devreye girer. Embedding sayesinde bulunan belge parçaları arasında en alakalı olanların seçilmesi gerekir. Reranker, bu parçaları daha derin bir dil anlayışıyla tekrar değerlendirir ve kullanıcı sorusuyla en örtüşenleri üst sıralara taşır. Böylece, büyük dil modeline (LLM) yalnızca en anlamlı içerik aktarılır, bu da verilen yanıtın doğruluğunu doğrudan etkiler.
LLM API Geçidi, Skymod’un dış LLM sağlayıcılarıyla olan güvenli bağlantısını yönetir. OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral gibi servislerle entegre şekilde çalışabilen bu yapı sayesinde kurumlar ihtiyaçlarına göre farklı dil modelleri arasında seçim yapabilir. Her istek gönderilmeden önce içerikler tekrar anonimleştirilir ve tüm iletişim TLS 1.3 şifrelemesiyle korunur.
SkyLLM, Skymod’un yerel dil modeli çözümüdür. Şirketler, verilerini dışarı çıkarmak istemediklerinde veya internetsiz ortamlarda çalışmak gerektiğinde SkyLLM devreye girer. Bu model, açık kaynaklı LLM’ler temel alınarak şirketin kendi ihtiyaçlarına göre optimize edilir ve kurumun kendi altyapısında barındırılır. Böylece agentic AI iş akışı tamamen yerel kaynaklarla sürdürülebilir hale gelir. Ayrıca, istenirse şirket verileriyle daha fazla eğitilerek kuruma özel bilgiyle güçlendirilebilir.
Yanıt Kontrol ve Denetim Modülü, LLM’den gelen cevabın son durağıdır. Bu modül, oluşturulan yanıtın şirket politikalarına, güvenlik kriterlerine ve dil kullanım kurallarına uygun olup olmadığını kontrol eder. Yanıt içinde anonimleştirilmiş bir verinin kazara tekrar açığa çıkması ya da istenmeyen bir üslup kullanılması gibi durumlar varsa sistem bunu tespit eder ve düzeltir. Bu sayede her yanıtın hem güvenli hem de kurumsal standartlara uygun olması sağlanır.
Tüm bu bileşenler birlikte çalıştığında yapay zeka ajanı, kullanıcının sorusuna doğrudan cevap üretmek yerine önce kurum içi bilgiye başvurur, gereken bilgiyi çeker, en alakalı kısımları seçer ve bu bilgileri kullanarak doğal bir yanıt üretir.
SkyStudio Platformu: Teknik Olmayan Kullanıcılar için Yapay Zeka Asistanları
Skymod’un güçlü yapay zeka altyapısını herkes için erişilebilir hale getiren arayüzü SkyStudio, teknik bilgiye ihtiyaç duymadan yapay zeka asistanı geliştirmenizi sağlıyor. Bu platform sayesinde kullanıcılar ister hazır asistanlarla anında sohbete başlayabiliyor, isterlerse sıfırdan kendi kurumlarına özel, belgelerle çalışan akıllı asistanlar oluşturabiliyorlar.
Kullanıcılar hazır asistan seçerek, önceden yapılandırılmış senaryolarla sohbete hemen başlayabilir. Özel bir asistan oluşturmak isteyen kullanıcılar ise birkaç temel adımı tamamlayarak kendi dijital yardımcısını şekillendirebilir.
SkyStudio’nun sunduğu arayüzde önce asistanın adı ve logosu belirlenir. Ardından, asistanın bilgiye ulaşacağı kaynaklar eklenir: PDF, Word gibi belgeler, görseller veya belirli web sayfaları kolayca sisteme yüklenebilir.
Asistanın davranış biçimi de kullanıcının kontrolündedir. “Asistan istemi” adı verilen alan yapay zekanın nasıl yanıtlar vermesi gerektiğini tanımlar. Örneğin: “Sen resmi bir müşteri temsilcisisin, kısa ve net cevaplar ver” gibi açıklamalarla asistanın karakteri şekillendirilir.
SkyStudio ayrıca kullanıcılara çalışacakları dil modelini seçme esnekliği de sunar. GPT-4, Gemini, Claude, Mistral gibi güçlü modeller arasından seçim yapılabilir. Bununla birlikte, asistanın yaratıcı cevaplar üretip üretmemesi, yanıtlarının uzunluğu gibi parametreler de seçimli menüler üzerinden kolayca ayarlanabilir.
İleri düzey kullanıcılar için platformda RAG mimarisi desteği ve gelişmiş yapılandırmalar da yer alır. Kullanıcılar asistanlara gerektiğinde harici araçlar (tool’lar) entegre edebilir.
Tüm bu süreç, sade ve kullanıcı dostu bir arayüzle sunulur. Teknik bilgi gerektirmez. SkyStudio sayesinde, yapay zeka geliştirmek sadece yazılımcıların işi olmaktan çıkar, herkesin katkı sağlayabileceği bir sürece dönüşür.
Farklı Departmanlar için Agentic AI Workflow Senaryoları
SkyStudio kullanılarak oluşturulabilecek agentic AI asistanlarına dair, farklı departmanlardan bazı örnek kullanım senaryolarını ele alalım. Bu örnekler, platformun esnekliğini ve çeşitli iş süreçlerine uyarlanabilirliğini göstermektedir:
İnsan Kaynakları (HR): İnsan kaynakları ekipleri, sıklıkla tekrar eden soruları yanıtlamakla zaman harcar. SkyStudio ile oluşturulan bir “İK Asistanı”, şirketin insan kaynakları yönergeleri, izin politikaları veya bordro kuralları gibi belgeleri analiz edebilir ve çalışanlardan gelen soruları bu bilgilere dayanarak yanıtlayabilir. Örneğin, bir çalışan “İstifa sürecinde kaç hafta önceden haber vermem gerekir?” diye sorduğunda, asistan ilgili belgeyi tarayarak doğrudan maddeyi bulur ve anlaşılır bir dille özetleyerek yanıt verir. Aynı şekilde “Prim ödeme kriterleri nelerdir?” gibi sorulara da şirketin yüklediği İK dokümanları üzerinden güvenilir bilgiyle cevap verebilir. Bu, tekrarlayan soruların yükünü azaltmak ve bilgiye erişimi hızlandırmak için oldukça değerli bir kullanım senaryosudur.
Müşteri Hizmetleri: SkyStudio ile oluşturulmuş bir “Destek Asistanı”, şirketin iade politikası, garanti belgeleri ya da sıkça sorulan sorular gibi dokümanlarına dayanarak müşteri sorularını yanıtlayabilir. Örneğin, bir müşteri “İade süresi ne kadar?” diye sorduğunda, asistan daha önce yüklenmiş olan iade prosedürü belgesinden ilgili kısmı bulup açık bir şekilde kullanıcıya aktarır. Eğer ürünle ilgili bir garanti belgesi sisteme eklenmişse, “Bu ürünün garantisi ne kadar sürüyor?” gibi sorulara da kolayca yanıt verir. SkyStudio’ya entegre edilen tool’lar kullanılarak, müşteri “Siparişim nerede?” dediğinde asistan arka plandaki servisle etkileşime geçip güncel durumu paylaşabilir.
Satış ve Pazarlama: Satış ve pazarlama ekipleri, çeşitli belgeler ve raporlar üzerinden kararlar alır. SkyStudio üzerinde kurulacak bir “Satış Asistanı”, sisteme yüklenen kataloglar, ürün dökümanları, satış strateji sunumları gibi içerikleri analiz edebilir. Örneğin bir satış temsilcisi, “Model X ürününün avantajları neler?” diye sorduğunda, asistan daha önce yüklenmiş olan ürün dokümanını tarar ve ilgili avantajları madde madde aktarır. Aynı şekilde, “Kampanya şartlarını özetle” gibi taleplere de mevcut içerikten net ve öz bir cevap verebilir. Tool desteğiyle ürün stok durumu veya fiyat gibi bilgileri çekerek bu verilerle cevaplarını zenginleştirebilir.
Hukuk Departmanı: Bir “Hukuk Asistanı”, şirkete ait sözleşmeler, mevzuat metinleri, yönetmelikler veya iç yönergeler gibi belgeleri kullanarak çalışır. Kullanıcı “Tedarikçi sözleşmesinde cezai şartlar hangi maddeydi?” dediğinde, asistan ilgili sözleşmeyi tarar, doğru maddeyi bulur ve gerekirse sadeleştirilmiş bir özet çıkarır. Ayrıca bir yönetici “Yeni KVKK tebliğinin şirketimizi etkileyen kısımları neler olabilir?” diye sorduğunda, asistan ilgili tebliği analiz ederek potansiyel etkileri maddeler halinde sıralayabilir. Bu kullanım senaryosu, avukatların zaman kazanmalarını sağlar ve rutin belge analizlerini hızlandırır.
Lokal RAG Kullanmanın Veri Egemenliği ve Performans Avantajları
Skymod’un mimarisinde yer alan lokal RAG (Retrieval-Augmented Generation) yaklaşımı, kurumlara sadece hızlı ve verimli bir yapay zeka altyapısı değil, aynı zamanda güvenlik ve kontrol açısından büyük avantajlar sunar. Özellikle hassas verilerle çalışan şirketler için bu yapı, klasik bulut çözümlerine göre çok daha güvenilir ve esnek bir alternatif sağlar.
Veri Egemenliği: Lokal RAG, şirket verilerinin kontrolünün tamamen şirkette kalması demektir. Tüm dokümanlar, veritabanları ve embeddingler şirketin kendi altyapısında tutulduğu için, dış sistemlere bağımlılık minimuma iner. Bu, özellikle gizli veya stratejik önemi olan veriler için kritiktir. Örneğin, bir bankanın müşteri hesap verileri ya da bir AR-GE firmasının patent dokümanları, Skymod ile işlenirken kurum dışına çıkmaz. Harici LLM servislerine sadece anonim ve gerekli kısımlar gönderildiğinden, kurum verisinin bütününe dair bir risk oluşmaz. Bu durum, regülatif uyumluluk gerekliliklerinin ötesinde, şirketlerin gönül rahatlığıyla yapay zeka kullanmasını sağlar.
Düşük Gecikme ve Yüksek Bant Genişliği: Yerel bir vektör veritabanı ve yerel LLM kullanımı, özellikle sık sorgu yapılan senaryolarda daha düşük gecikme süresi ve hızlı yanıt süreleri sunar. Harici bir API çağrısında internet bağlantısı ve servis yoğunluğu gibi değişkenlere bağlı olarak gecikmeler yaşanabilir. Ancak Skymod’un lokal altyapısı, şirket ağı içerisinde yüksek bant genişliğiyle hizmet verdiğinden, arama ve getirme işlemleri hızlı gerçekleşir.
Özelleştirilebilirlik ve İnce Ayar: Lokal olarak çalışan bileşenler, şirket ihtiyaçlarına göre daha kolay özelleştirilebilir. Örneğin, vektör arama sonuçlarının sıralamasında farklı öncelikler uygulamak, ya da yerel LLM modelini şirket jargonuna uyumlu hale getirmek mümkün olur. Harici servisler önceden belirlenmiş sabit yapı ve sınırlı özelleştirme seçenekleri sunarken, yerel çözümde ince ayarlar yaparak performansı iyileştirmek veya istenen hassasiyeti yakalamak daha esnektir. Bu da performans avantajının bir parçasıdır: Skymod ile her kurum kendi RAG sistemini en verimli olacak şekilde optimize edebilir.
Daha Fazlasını Öğrenin
Sizin Gibi Çalışan Yapay Zeka (AI) Çalışanları İçin Şimdi Demo İsteyin
Ücretsiz Demonuza Erişmek İçin İletişime Geçin