Dokümanlarınızı okuyup, kaynak göstererek cevap veren yapay zeka.
Confluence, Notion, PDF arşivi, Drive gibi sistemlerdeki kurumsal bilgiye dayanan, kaynak göstererek doğrulanabilir cevaplar üreten kurumsal RAG mimarisi kuruyoruz.
RAG, AI'ı şirket bilginize bağlar.
Klasik LLM'in en büyük problemi: şirketinizin özel bilgisini, güncel dokümanlarını, müşteri sözleşmelerini bilmiyor. Bunlar internette olmayan, sadece sizin sistemlerinizde bulunan veri. RAG (Retrieval Augmented Generation) bu açığı kapatır. LLM cevap üretirken önce dokümanlarınızdan alâkalı parçayı bulur, ilgili kaynağı referans göstererek temeli sağlam cevap üretir. Sonuç: çalışanınız iş kritik soruyu bilgi kaynağının derinliğine inmeden, hesaplı doğru, güvenilir alanda kararı hızlıca alır ve şirket bilgisine dayalı gerçek yanıt bulur.
Neden ARKHE ile çalışmalısınız
- Ücretsiz keşif görüşmesi ve kapsam netleştirme
- Şeffaf, sabit kapsamlı teklif. Sürpriz ek ücret yok
- Süreç boyunca tek proje sorumlusuyla iletişim
Kurumsal RAG'de altı ayırt edici nokta.
Demo değil production. Kaynak gösterimi, güvenlik ve sürekli güncellik RAG'in temel şartı.
Halüsinasyonsuz, kaynak atıflı cevaplar
Cevaplar her zaman belgeye dayalı üretilir, referans gösterilir. Uydurma cevap sıfır toleranslıdır.
Çoklu kaynağa entegrasyon
Confluence, Notion, Drive, SharePoint, PDF, e-posta, veritabanı ve web RAG kapsamına entegre edilebilir.
Hybrid arama (semantic + keyword)
Sadece vektör benzerliği değil, hem semantik hem geleneksel keyword araması birleştirir; en doğru sonucu bulur.
Otomatik güncelleme & versiyon
Kaynak doküman değiştikçe indeks otomatik güncellenir, güncel olmayan bilgi asla sunulmaz.
KVKK & gizlilik önceliği
Hassas veri erişim yetki bazlı kısıtlanır, PII maskeleme ve audit log ile kurumsal güvenlik sağlanır.
Şeffaf kalite izlemi
Yanlış cevap ve kaynak eşleşmemesi tespit edildiğinde geri bildirim döngüsüyle iyileştirilir.
RAG'in somut pratik kullanımı.
Altı ekipte mühendislik derinliği, hukuksal içerikte, alt sektörde bugün çalışan RAG senaryoları.
Çalışan bilgi asistanı
İş ortakları ve şirket içi ekipler için, Confluence, Notion ve Drive'a dağılmış prosedür, politika ve proje dokümanlarını tek bir sohbet arayüzünden erişilebilir hale getiren bir bilgi asistanı kurarız. Sistem, çalışan bir soru sorduğunda önce ilgili kaynaklardaki en alâkalı doküman parçalarını hybrid arama ile bulur, ardından cevabı doğrudan bu parçalara dayandırarak üretir ve her yanıtın altına kaynak dokümanın bağlantısını ekler. Soru belirsizse ya da birden fazla dokümanda çelişen bilgi varsa, asistan tahmin yürütmek yerine netleştirici bir karşı soru sorar veya ilgili tüm kaynakları listeleyerek çalışana seçim bırakır. İzin yönetimi doküman bazında çalıştığı için bir çalışan, erişim yetkisi olmayan gizli içerikten asla yanıt alamaz. Bu sayede İK, teknik prosedür ve proje geçmişi gibi dağınık bilgiye ulaşmak artık ilgili kişiyi Slack'te aramayı ya da klasörlerde dolaşmayı gerektirmiyor. Devreye alınan şirketlerde yanıt süresi ortalama %70 düşüyor, çünkü çalışan bilgiye saniyeler içinde, kaynağıyla birlikte ulaşıyor. Zaman kazancı sadece bireysel değil; tekrar eden sorularla boğulan kıdemli çalışanların da yükü ciddi ölçüde azalıyor. Sonuçta kurumsal bilgi, kimin elinde olduğuna bakılmaksızın herkese eşit hızda erişilebilir hale geliyor.
Bağlandığımız kaynak ekosistemi.
Kurumsal SaaS'tenden veritabanına, PDF arşivinden web sitesine, hangi kaynak varsa entegre ederiz.
- Confluence — DOKÜMANTASYON
- Notion — DOKÜMANTASYON
- Google Drive — DEPOLAMA
- SharePoint — DEPOLAMA
- Slack — İLETİŞİM
- Zendesk — DESTEK
- pgvector — VEKTÖR DB
- Pinecone — VEKTÖR DB
- Amazon S3 — DEPOLAMA
- MongoDB — VERİTABANI
Veriden devreye 5 adım.
Kaynak haritalamadan production deploy'a, her adım doğrulanan test ile ilerler.
- 01
Veri kaynaklarını haritalandırma
Confluence, Notion, SharePoint, PDF arşivi vb. veri kaynaklarını, güncellik ve erişim izinlerini belirleriz.
- 02
İçerik parçalama & embedding
Dokümanları anlamlı chunklara ayırır, vektör veritabanına embedding oluşturarak yükleriz.
- 03
Retrieval pipeline kurulumu
Hybrid arama (semantic + keyword), rerank ve metadata filtreleme adımlarını kurarız.
- 04
Eval & doğruluk testleri
Kaynak eşleşme oranı, cevap doğruluğu ve halüsinasyon riski kapsamlı test edilir.
- 05
Devreye alma & izleme
Production deploy sonrası kaynak güncelliği ve cevap kalitesi sürekli izlenir.
RAG için en çok sorulanlar.
Diğer sorularınız için bize ulaşın.
RAG (Retrieval Augmented Generation), cevap üretmeden önce dokümanlarınızdan alâkalı bilgiyi bularak kaynak göstererek yanıt üreten mimaridir; klasik chatbot ise sabit senaryo ve menü takip eder, şirketinizin özel bilgisini bilmez. RAG, LLM'in bilmediği güncel sözleşme, doküman ve kurumsal veriye erişerek bu açığı kapatır.