Kurumsal ölçekte Private AI, RAG ve LLMOps odaklı uygulamalar geliştiriyorum.
Hedefim; kurumların hassas verilerini şirket dışına çıkarmadan, ölçülebilir, denetlenebilir ve sürdürülebilir yapay zeka sistemlerini üretim ortamına (production) taşımak.
Açık kaynaklı modelleri (Llama, Mistral vb.) kendi altyapınızda, internete kapalı ortamlarda çalıştırıyorum. Veriniz asla 3. parti API’lara gönderilmez.
Odak: Veri Gizliliği, GDPR/KVKK Uyumu
Şirket içi dokümanlarınızla (PDF, SQL, Wiki) konuşan, halüsinasyon oranı minimize edilmiş kurumsal hafıza sistemleri kuruyorum.
Odak: Doğruluk, Vektör Veritabanları, Semantik Arama
Geliştirilen modellerin sadece “çalışmasını” değil; izlenmesini, versiyonlanmasını ve ölçeklenmesini sağlayan mühendislik altyapısını kuruyorum.
Odak: Docker, CI/CD, Model Performans Takibi
Yaklaşımım: Sadece demo değil; PoC → Pilot → Production akışıyla çalışan sistemler.
Bu çözümler özellikle şu profiller ve ihtiyaçlar için tasarlanmıştır:
→
CTO & Teknik Yöneticiler
Bulut maliyetlerini düşürmek ve kontrolü elde tutmak isteyen liderler.
→
Veri Gizliliği & Güvenlik Ekipleri
Kurum verisinin OpenAI/Anthropic sunucularına gitmesine onay veremeyen regülasyon hassasiyeti yüksek kurumlar.
→
İnovasyon ve Ürün Ekipleri
Kendi verisiyle eğitilmiş, jenerik olmayan özel asistanlara ihtiyaç duyanlar.
Süreci şeffaf ve öngörülebilir kılan 4 aşamalı metodoloji:
1
Analiz & Risk Değerlendirmesi
İhtiyacın tespiti, donanım yeterliliği ve veri güvenliği analizi.
2
PoC (Kavram Kanıtı) — 2-4 Hafta
Hızlı prototipleme ile “yapılabilirliğin” kanıtlanması.
3
Pilot Uygulama — 6-8 Hafta
Seçili bir departman veya veri seti üzerinde gerçek hayat testi ve optimizasyon.
4
Production & Devir
Sistemin canlıya alınması, kurum içi ekiplere “runbook” (işletme kılavuzu) teslimi ve eğitim.
Akademik derinliği pratik saha tecrübesiyle birleştiriyorum.
🎓 Eğitmen
Türk-Alman Üniversitesi SEM (TAÜ-SEM) — “Private AI & RAG Engineering” Programı
🔬 Araştırmacı
Otonom sistemler ve Reinforcement Learning üzerine akademik yayınlar (Dr.)
💻 Topluluk
Açık kaynak ekosistemi ve GitHub üzerinde aktif içerik üretimi
Hayır. Kurduğumuz mimaride LLM (Büyük Dil Modeli) tamamen sizin sunucularınızda veya size özel ayrılmış izole bulut alanında (Private Cloud) çalışır. Veri dışarı sızmaz.
Hayır. “On-premise” (yerel sunucu) kurulumlar uzmanlık alanımdır. GPU barındıran yerel bir iş istasyonu bile başlangıç için yeterlidir.
Ağırlıklı olarak Python, LangChain/LlamaIndex, Ollama, vLLM, Docker ve açık kaynaklı vektör veritabanları (ChromaDB, Qdrant vb.) kullanıyorum.
Evet. İsterseniz ekibinizi yetiştirmek için Eğitim Programıma katılabilir, isterseniz anahtar teslim proje geliştirmem için Danışmanlık alabilirsiniz.
Private AI veya RAG projeleriniz için ihtiyaç analizi yapmak ister misiniz?