Muud
Geleneksel öneri algoritmalarının bağlamı anlamakta yetersiz kaldığı geniş bir katalogda, kullanıcı davranışı ile içerik semantiğini birleştiren LLM tabanlı bir katman kurduk. Türkçe için optimize ettik, gerçek zamanlı çalışacak ve milyonlarca kullanıcıya ölçeklenecek şekilde tasarladık.
4M+
Yerli ve Yabancı Şarkı
Yapay zekâyı demodan üretime taşımak
Yapay zekâ projelerinin büyük kısmı etkileyici bir demoyla başlar ve pilotta biter. Çünkü zor olan model değil; onu milyonlarca kullanıcının kullandığı bir sisteme kabul edilebilir gecikmeyle, öngörülebilir maliyetle ve veri güvenliğinden ödün vermeden yerleştirmektir. Bu tam olarak on beş yıldır yaptığımız iş. Yüksek trafikli sistem kurma disiplinimizi yapay zekâya uyguluyoruz — tersini değil.
LLM tabanlı öneri motorları
Geniş bir katalogda kullanıcıya doğru içeriği göstermek artık geçmiş tıklamaları saymakla çözülmüyor; kullanıcının o anki bağlamını anlamak gerekiyor. Kullanıcı davranışı ile içerik semantiğini birleştiren, gerçek zamanlı çalışan öneri katmanları kuruyoruz. Türk Telekom’un müzik platformu Muud’da bunu Türkçe dil ve kültürel bağlam için optimize ettik, mikroservis mimarisiyle milyonlarca kullanıcıya ölçeklendirdik.
Kurumsal bilgi asistanları
Şirketlerin en büyük bilgi kaybı, cevabın bir yerde yazılı olması ama kimsenin nerede olduğunu bilmemesidir. Kendi dokümanlarınız, ürün kataloğunuz ve süreç bilginiz üzerinde çalışan bilgi asistanları geliştiriyoruz. RAG mimarisiyle kurduğumuz bu sistemler uydurmaz, kaynak gösterir ve yetkiye göre cevap verir — çünkü kurumsal bir asistanda yanlış cevap, cevap vermemekten daha maliyetlidir.
Yapay zekâ ile iş akışı otomasyonu
Her kurumda birilerinin her gün tekrarladığı, hiç kimsenin sevmediği bir iş vardır: gelen talebi sınıflandırmak, doğru ekibe yönlendirmek, formu doldurmak, onaya göndermek. Bu akışları yapay zekâ destekli otomasyonla devralıyoruz. Amaç insanı devre dışı bırakmak değil; kararı insana, tekrarı sisteme bırakmak.
Süreç zekâsı
Sistemin ne yaptığını loglar söyler; neden öyle yaptığını analiz söyler. Operasyonel veriyi işleyerek darboğaz tespiti, anomali yakalama ve kapasite tahmini yapan çözümler geliştiriyoruz. Böylece bir aksaklık müşteri şikâyetiyle değil, ölçümle fark edilir. Yüksek trafikli sistemlerde bu fark, birkaç saatlik kesinti ile hiç yaşanmayan kesinti arasındaki farktır.
Veriniz nerede kalıyor?
Kurumsal yapay zekâ projelerinde ilk soru genellikle model değil, veri olmalıdır: hangi veri nereye gidiyor? Bunu sonradan yamanacak bir konu olarak görmüyoruz. Kendi bulutunuzda, yerel bulutta veya on-premise çalışan mimariler kuruyor; hangi verinin kurum dışına çıkacağını en baştan tasarım kararı olarak belirliyoruz. KVKK uyumu bizde bir ek modül değil, varsayılan yaklaşım.
