Skip to content
Cozum Bazli Danismanlik

AI Evaluation, Guardrails ve Observability

Yapay zeka sistemlerinin dogruluk, guvenlik ve performansini olcmek, izlemek ve kontrollu hale getirmek icin kapsamli degerlendirme katmani.

AI delivery'de asil guven, modelin ne zaman iyi ne zaman riskli davrandigini gorebildiginiz anda kurulur.

Bu sayfa kimin için?

Production'da AI kullanan teknik ekipler ve risk/kalite sorumlulugu tasiyan liderler.

Problem Çerçevesi

Bir AI sisteminin calisiyor görünmesi yeterli degildir; hangi kosulda nasil sapma verdigini sistematik gormek gerekir.

Kalite kör noktasi

Model davranisinin gercekten iyi olup olmadigi net olculmez.

Hallucination riski

Riskli cevap sapmalari ancak gec fark edilir.

Use-Case Katmanı

Somut uygulama senaryoları

Her landing, karar vericinin kendi bağlamında görebileceği net uygulama noktalarına indirgenmiş durumda.

Eval set tasarimi

Temel kalite esiklerini olcmek icin test setleri tasarlama.

Kalite gorunurlugu artar.

Guardrail ve policy kontrolu

Riskli ciktilari azaltan kural ve filtre yapisi.

Risk azalir.

Yaklaşım

Çalışma modeli ve delivery adımları

01

Discovery ve Önceliklendirme

Mevcut darboğazları, veri gerçekliğini ve en yüksek etkili use-case'leri netleştiririz.

02

Mimari ve Çalışma Modeli

Güvenlik, entegrasyon, erişim ve teslim planını hedef senaryoya göre tasarlarız.

03

Pilot ve Ölçüm

Kontrollü pilot ile değer hipotezini ölçer, kalite ve risk eşiklerini kurarız.

04

Enablement ve Ölçekleme

Ekip enablement, governance ve sahiplik modeli ile sistemi sürdürülebilir hale getiririz.

Teknoloji ve Güvenlik

Güvenli mimari ilkeleri

Private AI ve erişim sınırları

Veri hassasiyetine göre private deployment, role-based access ve restricted workspace seçenekleri.

Evaluation ve observability

Hallucination riski, kalite metriği ve üretim davranışı için ölçüm katmanı.

Entegrasyon disiplini

CRM, DMS, intranet, LMS ve operasyonel araçlarla kontrollü entegrasyon.

Governance ve auditability

Kaynak gösterimi, insan onayı ve denetlenebilir karar kayıtları.

Beklenen İş Çıktıları

Hedeflenen operasyonel kazanımlar

Karar hızında artış

Bilgiye erişim ve iş akışları daha kısa çevrim süresiyle ilerler.

Manuel iş yükünde azalma

Tekrarlayan analiz ve belge işleri ekip üzerinde daha az yük oluşturur.

Daha kontrollü AI kullanımı

Guardrail, gözlemlenebilirlik ve governance ile risk düşer.

Üretime çıkış netliği

PoC seviyesinde kalan girişimler üretim kararına daha hızlı yaklaşır.

Teslimatlar

Çalışmanın sonunda ne çıkar?

Use-case öncelik listesi

İş değeri, risk ve teslim kolaylığına göre sıralanmış fırsat kümesi.

Reference architecture

Hedef çözüm için entegrasyon ve deployment şeması.

Pilot başarı kriterleri

Kalite, güvenlik ve operasyonel etki için net kabul ölçütleri.

Yol haritası ve sahiplik planı

30/60/90 günlük aksiyon planı ve ekip sahiplik dağılımı.

Mini Case Study

Problemden çıktıya giden kısa proof

RAG kalite katmani

Problem: Ekip retrieval kalitesini sezgisel olarak degerlendiriyordu.

Yaklaşım: Eval kriterleri, kaynak kontrolu ve observability metriği tasarlandi.

Çıktı: Kalite tartismasi somut veriye baglandi.

SSS

Sık sorulan sorular

Bu sadece teknik takımlar icin mi?

Teknik temellidir ama risk gorunurlugu ve kabul kriterleri yönetim için de kritik karar destegi saglar.

Connected Graph

Bu sayfayi besleyen bilgi ve sonraki yollar

Landing, yalnızca tekil bir sayfa değil; bağlantılı içerik, proof ve adjacent uzmanlık yollarından oluşan daha büyük bir consulting graph'in parçası.

Bağlı Kaynak

6

Sonraki Yol

4

Algılanan Sinyal

6

ai evaluationguardrailsobservabilityhallucination riskAI Evaluation, Guardrails ve ObservabilityAI Evaluation, Guardrails and Observability

Son CTA

Bu landing, gerçek bir consulting cluster'in parçası olarak yayında.

Hazır demo verilerle başlayıp admin üzerinden role, sektör ve çözüm bazlı yeni sayfalar ekleyebilir; aynı yapıda SEO ve AI discovery gücünü büyütebiliriz.