İçeriğe atla
HİZMETLER

LLM platformu

Kurumsal veriye dayanan yanıtlar için model erişimi, RAG ve değerlendirme altyapısı kuruyoruz. Veri sınırlarını ve kullanım maliyetini birlikte ele alıyoruz.

Görüşme planlayın
Bu sayfada4 bölüm
  1. Hizmet kapsamı
  2. Nasıl çalışıyoruz
  3. Çalışma ortamı ve izleme
  4. Kullandığımız araçlar

Kurumsal bilgiyle çalışan bir uygulamada hangi verinin kullanılacağı, yanıtın nasıl değerlendirileceği ve maliyetin nasıl izleneceği birlikte tasarlanmalı. Bunun için model erişimini ve ilgili veriyi yanıta taşıyan RAG altyapısını kuruyor, ekibinizin yanıtları karşılaştırabileceği değerlendirmeleri hazırlıyoruz. Modelin kurum içinde mi bulutta mı çalışacağına da veri gizliliği, kapasite ve maliyet gereksinimlerine bakarak karar veriyoruz.

Hizmet kapsamı

  • Model erişim katmanı: yönlendirme, yedek modele geçiş, ekip başına kota ve maliyet sınırı
  • Kurumsal veriye dayalı yanıt üretimi (RAG): indeksleme, retrieval ve reranking
  • Çok adımlı ajan akışları ve araç entegrasyonları
  • Değerlendirme altyapısı: regresyon, sapma ve halüsinasyon ölçümü
  • Gözlemlenebilirlik: istek izleme, gecikme, token ve maliyet takibi
  • Erişim ve gizlilik: departman bazlı yetkilendirme, loglarda maskeleme, veri sınırları

Nasıl çalışıyoruz

  1. Değerlendirme seti

    Kurumunuzdan gerçek soruları ve beklenen yanıtları toplayarak model ve mimari seçimlerini doğrulayacağımız değerlendirme setini kuruyoruz.

  2. RAG ve arama doğrulaması

    Doküman hazırlığını, indeks güncelliğini, erişim yetkilerini ve retrieval ile reranking kalitesini ayrı ayrı test ediyoruz.

  3. Erişim ve maliyet kontrolü

    API gateway üzerinde ekip bazlı token doğrulama, model erişim yetkisi, rate limit ve önbellek politikalarını devreye alıyoruz.

Çalışma ortamı ve izleme

Bulut sağlayıcı API'leriyle çalışıldığında veri işleme bölgesini ve saklama koşullarını yapılandırıyoruz. Model kurum içinde çalışacaksa Kubernetes üzerinde vLLM veya Ray Serve ile OpenAI uyumlu bir endpoint kuruyor; modelin bellek ihtiyacına ve istek yüküne bağlı olarak desteklenen NVIDIA kartlarını MIG dilimleriyle paylaştırıyoruz. İlk token süresini, token üretim hızını, KV cache doluluğunu ve ekip bazlı maliyeti servis telemetrisiyle aynı panoda izliyoruz.

Kullandığımız araçlar

Model erişimi
LiteLLMPortkeyAzure OpenAIAnthropicAçık kaynak modeller
Arama ve vektör
Postgres pgvectorQdrantOpenSearch
Ajan akışları
LangGraphOpenAI Agents SDKClaude Agent SDK
Değerlendirme ve izleme
LangfuseOpenTelemetry GenAIPrometheusGrafana
Kendi ortamınızda model serving
KubernetesvLLMRay ServeNVIDIA device pluginMIG dilimleri
API gateway
Apache APISIX (token doğrulama, erişim kontrolü ve rate limit)

Konuşalım.

İhtiyacınızı 30 dakikalık görüşmede netleştirelim.

Görüşme planla