Şirket dokümanlarınızı, ürün bilgilerinizi, süreçlerinizi ve destek içeriklerinizi kontrollü yapay zeka asistanına dönüştürüyoruz.
Levent, İstanbul merkezli. Türkiye, Avrupa, Orta Doğu ve global ekipler için.
Konum
Levent, İstanbul
Teslimat
Strateji · Kurulum · Optimizasyon
RAG, yani Retrieval-Augmented Generation, yapay zeka modelinin cevap üretmeden önce şirketin belirlenen bilgi kaynaklarından ilgili bilgiyi bulmasını ve bu bilgiye dayanarak yanıt vermesini sağlayan yaklaşımdır. Böylece AI asistanı genel internet bilgisine değil, şirketin kendi dokümanlarına, ürün bilgilerine, süreçlerine veya destek içeriklerine dayanarak cevap verebilir. AKOD RAG sistemlerinde doküman yapısı, erişim izinleri, kaynak gösterimi, cevap sınırları ve güncelleme akışı birlikte planlanır. Şirketlerde bilgi çoğu zaman PDF’lerde, eğitim dökümanlarında, destek makalelerinde, ürün listelerinde, e-postalarda veya farklı ekiplerin klasörlerinde dağınık halde bulunur. Bu bilgiye ulaşmak zaman kaybettirir ve aynı soruların tekrar tekrar sorulmasına neden olur. RAG tabanlı bilgi asistanı, bu problemi azaltmak için kurulabilir. Satış ekibi ürün bilgisini hızlı bulabilir, destek ekibi standart cevaplara ulaşabilir, operasyon ekibi prosedürleri sorgulayabilir, yönetim ise belirli dokümanlar üzerinden özet ve analiz alabilir.
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı; Manuel tekrarlayan işler ekip kapasitesini tüketiyor; veri farklı araçlarda kopyalanıyor, hata riski artıyor. Bu tablo özellikle pazarlama segmentinde sık görülür: ekipler çok kanallı çalışırken hangi adımın gelire bağlandığı net değildir.
İşletmeler otomasyon ve LLM entegrasyonuyla operasyonel verimlilik arıyor; ancak süreç haritası olmadan yatırım boşa gidiyor. RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı kapsamında doğru ölçümleme ve öncelik sırası olmadan bütçe artırmak çoğu zaman aynı hatayı büyütür.
Klasik ajans modelinde Genel dijital ajanslar workflow, API ve veri modelini derinlemesine kuramıyor; demo seviyesinde kalıyor. Sonuç; sunumda iyi görünen ama sahada uygulanmayan öneriler ve kopuk raporlama döngüsüdur.
AKOD önce süreci sadeleştirir, sonra kural tabanlı veya AI destekli otomasyonu üretim seviyesinde devreye alır. RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı projelerinde AKOD; web, SEO, GEO, reklam, CRM, analytics ve yazılım altyapısını tek büyüme sisteminde birleştirme yaklaşımını izler — her sayfada aynı cümle değil, hizmete özel uygulama planı üretilir.
Dağınık bilgi bankası olan şirketler
Satış ve destek ekiplerinin aynı sorulara zaman harcadığı işletmeler
Ürün ve prosedür dokümantasyonunu merkezileştirmek isteyen firmalar
İç eğitim ve onboarding süreçlerini hızlandırmak isteyen ekipler
Güvenli ve kaynak gösteren AI yanıtı isteyen yöneticiler
Türkiye ve global ekiplerle çalışan İstanbul merkezli şirketler
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı — 1. adım (“Bilgi envanteri ve erişim matrisi”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı — 2. adım (“Doküman hazırlığı ve parçalama stratejisi”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı — 3. adım (“Embedding ve vektör depolama mimarisi”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı — 4. adım (“RAG pipeline ve test senaryoları”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı — 5. adım (“Arayüz: chat veya iç panel”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı — 6. adım (“Kaynak gösterme ve güvenlik”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı — 7. adım (“Güncelleme ve versiyonlama süreci”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı — 8. adım (“İzleme ve iyileştirme”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.
Somut KPI hedefleri proje kapsamında tanımlanır; garanti edilen sıralama veya gelir taahhüdü verilmez.
Bilgiye erişim süresini kısaltır
Tutarlı ve denetlenebilir yanıtlar üretir
Eğitim ve destek maliyetini düşürür
Kaynak gösterimiyle güven artırır
Güncellenen dokümanlarla uyumlu kalır
Kurumsal hafızayı dijitalleştirir
RAG Tabanlı Kurumsal Bilgi Asistanı ve AI arama hazırlığı: Kurumsal bilgi mimarisi ve net hizmet tanımları; AI asistanların markayı doğru temsil etmesine zemin hazırlar.
AKOD bu hizmette hizmet sayfalarında net tanım, SSS, schema JSON-LD ve konu kümeleriyle entity tutarlılığını güçlendirir. Amaç “anahtar kelime doldurmak” değil; ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI deneyimlerinde markanın doğru özetlenebilmesi için yapılandırılmış, güncel ve kaynaklı içerik sunmaktır.
Yapılandırılmış içerik ve veri kalitesi; RAG ve agent sistemlerinin güvenilir çıktı üretmesini destekler. Ölçüm tarafında organik görünürlük, lead kalitesi ve dönüşüm KPI’ları aynı raporlama çerçevesinde izlenir; garanti sıralama veya AI görünürlük vaadi verilmez.
Levent · İstanbul
AKOD, Levent İstanbul merkezli RAG ve kurumsal bilgi asistanı projelerinde uzaktan kurulum ve iş birliği modeliyle çalışır.
FAQ
RAG, AI modelinin cevap üretmeden önce belirlenmiş bilgi kaynaklarından ilgili içeriği bulup yanıtı bu bilgiye dayandırmasıdır.
PDF, metin, web sayfası, ürün dökümanı, destek makalesi, prosedür ve bilgi bankası gibi kaynaklarla çalışabilir.
Hayır. Bu nedenle kaynak kontrolü, cevap sınırları, test ve insan onayı önemlidir.
Erişim rolleri, veri sınırlama, loglama ve yetkilendirme kurallarıyla güvenlik planlanır.
Evet. Web chatbot, iç ekip asistanı veya destek paneli şeklinde kullanılabilir.
Kapsam ve mevcut altyapıya göre değişir. AKOD ön görüşmede erişim, veri ve hedefleri netleştirir; ardından fazlı bir takvim önerir. Kesin süre, audit sonrası belirlenir.
İç Linkler
Yapay Zeka & Teknoloji
AKOD, web siteleri, CRM, müşteri destek ve iç operasyonlar için LLM tabanlı kurumsal chatbot ve yapay zeka asistanları geliştirir.
Hizmeti incele →
Yapay Zeka & Teknoloji
AKOD, veri analizi, tahminleme, sınıflandırma, NLP, görüntü işleme ve karar destek odaklı yapay zeka ve makine öğrenimi çözümleri geliştirir.
Hizmeti incele →
Yapay Zeka & Teknoloji
AKOD, şirketlere özel web uygulamaları, paneller, portallar, CRM sistemleri, API entegrasyonları ve AI destekli yazılım çözümleri geliştirir.
Hizmeti incele →
Yapay Zeka & Teknoloji
AKOD AI Automation hizmeti; satış, pazarlama, müşteri destek, raporlama ve operasyon süreçlerini yapay zeka destekli otomasyonlarla hızlandırır.
Hizmeti incele →
AKOD Strategy Layer
Doküman türlerinizi ve ekip rollerinizi paylaşın; AKOD erişim, kaynak gösterme ve güncelleme akışını tasarlasın.
Başvuru
Hedefinizi, bütçenizi ve mevcut durumu paylaşın; AKOD ekibi uygun strateji görüşmesi veya audit akışı için dönüş yapsın.
