Demo videolarda harika görünen yapay zeka projelerinin çoğu hiç yayına çıkmaz. Biz ürettiklerimizin üretimde yaşamasını sağlıyoruz.
Praxvon, SaaS, e-ticaret ve servis markaları için üretim seviyesinde yapay zeka inşa ediyor — LLM agent'lar, RAG pipeline'lar, OpenAI / Claude / Gemini entegrasyonu, çoğu ekibin atladığı eval harness'leri, observability ve maliyet kontrolüyle. Gerçek kullanıcıyla karşılaştığında ayakta kalan sistemler tasarlıyoruz, demo değil.
Her ekip yapay zeka satın alıyor. Az ekip yapay zeka ürünü kullanıma açıyor. İyi bir prototip ile gerçek kullanıcıların güvendiği bir sistem arasında derin bir uçurum var: halüsinasyonlar, gecikme problemleri, prompt drift, kontrolsüz token maliyetleri.
Praxvon olarak Türkiye'deki ekiplere üretim ortamında çalışan AI sistemleri kuruyoruz. Kendi verinizi temel alan RAG mimarileri, çok adımlı agent'lar, OpenAI / Claude / Gemini entegrasyonları ve maliyetini önceden bilebileceğiniz altyapılar.
Özel LLM agent'ları: Kullanıcılarınızın ürünlerinde gerçekten görev yapan, plan yapıp araç çağırabilen, hatadan dönebilen yapay zeka asistanları kuruyoruz. Modeli (Claude, GPT-4, Gemini, açık kaynak) gizlilik ve maliyet kısıtlarınıza göre seçiyoruz.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Şirket dokümanlarınızı, veritabanlarınızı ve bilgi tabanlarınızı temel alarak doğru cevaplar üreten sistemler. Embedding'leri, reranker'ları ve chunking stratejisini sizin korpusunuza göre tune ediyoruz.
İş akışı otomasyonu: Destek, satış ve operasyondaki manuel işleri yapay zeka ile otomatize ediyoruz. Slack, e-posta, CRM ve dahili araçlarınıza entegre.
Değerlendirme ve gözlemlenebilirlik: Ölçmediğiniz yapay zeka tahmindir. Eval suite'leri, prompt versiyonlama ve trace altyapısı kurarak değişiklikleri güvenle yayına alabilmenizi sağlıyoruz.
Çoğu yapay zeka ajansı sunum yapıyor, biz sevkiyat yapıyoruz. Her projede üç şeyi garantiliyoruz: ölçülebilir bir başarı kriteri, üretim ortamında çalışan bir sistem ve sizin ekibinizin sürdürebileceği bir kod tabanı.
Türkiye merkezli ekibimiz hem yerel pazardaki müşteri davranışını hem de global yapay zeka ekosistemini yakından tanıyor. Biraz Silicon Valley standardı, biraz da gerçekçi bütçe — ikisini birlikte bulmak zor.
E-ticaret, SaaS, fintech, eğitim teknolojileri ve B2B servis şirketleri başta olmak üzere yapay zekanın somut katkı üretebileceği her sektörde projelerimiz var. Önce probleminizi anlıyoruz, sonra yapay zekanın gerçekten doğru cevap olup olmadığını söylüyoruz.
Modele karar vermek için önce kullanım senaryonuzu, gizlilik gereksinimlerinizi ve bütçenizi konuşuyoruz. Hassas veri varsa açık kaynak modelleri kendi sunucunuzda çalıştırmanız gerekebilir; halka açık veriyle çalışıyorsanız Claude veya GPT-4 daha hızlı sonuç verebilir.
Net bir prototip 2-4 hafta arasında çıkar. Üretim ortamına hazır bir sistem genellikle 2-4 ay sürer. Süre, problem karmaşıklığına ve mevcut altyapınıza göre değişir.
İki kalem var: geliştirme ücreti (proje bazlı, sabit) ve üretimdeki AI altyapı maliyeti (model API çağrıları, vector DB, hosting). İkincisini başta tahmin ediyoruz ve trafiğe göre güncelliyoruz.
Evet. Açık kaynak modeller (Llama, Qwen, Mistral) kendi GPU sunucularınızda veya AWS Bedrock / Azure OpenAI Service gibi private inference sağlayıcılarda çalıştırılabilir. Maliyet projeksiyonlarına göre hosted ile self-hosted arasında doğru tercihi birlikte seçiyoruz.
Eval suite'lerle: prompt değişikliklerinde çalıştırılan beklenen veya dereceli çıktı setleri. Subjektif görevler için LLM-as-judge, yapısal çıktı için exact-match. Eval suite ürünle birlikte teslim ediliyor — regresyon hattını ekibiniz kontrol ediyor, biz değil.
Evet — ve değer genellikle orada zaten. Üretim AI projelerinin çoğu standalone ürün değil, entegrasyondur. HubSpot, Slack, Postgres, S3, iç Fastify ve Django API'lerine LLM bağladık. Eylem nerede gerçekleşmesi gerekiyorsa oraya entegre ediyoruz.
Probleminizi anlatın, yapay zekanın gerçekten doğru cevap olup olmadığını söyleyelim.