on-premise RAG sistemi kurulum teklifi

Şirket içi dokümanları yerel sunucularda konuşturan on-premise RAG kurulum teklifi.

Teknik şartnameler, kalite prosedürleri, müşteri sözleşmeleri ve Ar-Ge dokümantasyonunu kurum dışına çıkarmadan; şirketinizin kendi sunucu altyapısında çalışan, Qdrant/Milvus vektör veritabanı ve yerel embedding modelleriyle kesin kaynak gösteren anahtar teslim RAG sistemi kurulum teklifi.

WhatsApp'tan ulaşın
Sistem mimarı ve kurumsal teknoloji direktörü toplantı odasında on-premise RAG sistem mimarisi ve vektör veritabanı kurulum planını incelerken

Neyi çözüyoruz

Kurumsal bilgi birikimi binlerce dağınık PDF, Word, Excel, teknik çizim ve taranmış arşiv evrakına sıkışmış durumdadır. Ekipler bir ürün toleransını, sözleşme maddesini veya bakım talimatını bulmak için saatler harcar. Bu verileri genel bulut yapay zeka araçlarına (ChatGPT, Claude) yüklemek veri güvenliği, KVKK ve ticari sır ifşası riski doğururken; şirket içi yerel bir RAG (Retrieval-Augmented Generation) kurmak ise vektör boyutu hesaplama, optik karakter tanıma (OCR), hibrit arama (BM25 + Dense Vector) ve rol bazlı erişim denetimi (RBAC) uzmanlığı gerektirir. Hatalı kurgulanan sistemler yanlış sayfa referansları vererek güven kaybına yol açar.

Şirket dokümanlarınızın tek bir baytı dahi dışarı çıkmadan çalışan %100 yerel, air-gapped kurumsal bilgi bankası kurun.

Sayfa ve paragraf alıntısıyla (%99+ kaynak doğruluk oranı) halüsinasyonsuz, güvenilir teknik ve operasyonel yanıtlar alın.

Kullanıcı başı aylık SaaS abonelikleri yerine şeffaf adam/gün mühendisliğiyle 4.6 ayda tam amortisman sağlayan kalıcı altyapıya sahip olun.

Kurum İçi Bilginin Tam Egemenliği: Şeffaf Efor ve Donanım Analizli RAG Kurulumu

Milyonlarca liralık Ar-Ge yatırımları, ISO kalite prosedürleri, müşteri şartnameleri ve saha arıza raporları gibi stratejik veriler, şirketlerin en kritik sermayesidir. Bu bilgilerin üçüncü taraf genel bulut LLM servislerine yüklenmesi yasal mevzuatlar ve rekabet hukuku açısından ciddi riskler taşır. Diğer yandan genel modeller şirketin özel terminolojisini ve iç prosedürlerini bilmediği için genel geçer ve yanıltıcı cevaplar verir.

On-premise RAG sistemi kurulum teklifi arayan işletmeler için Appsoni; verinin şirketinizin yerel ağından ve sunucu odasından tek bir bayt dahi ayrılmadığı, dokümanları kesin sayfa ve paragraf referanslarıyla yanıtlayan kurumsal RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisini anahtar teslim kurar. İş yükünüze, doküman hacminize ve donanım bütçenize göre şeffaf adam/gün ve TCO (Toplam Satın Alma Maliyeti) dökümü sunuyoruz.

Veri mühendisi modern ofis ortamında şirket içi vektör veritabanı ve doküman indeksleme boru hattını yapılandırırken


On-Premise RAG Boru Hattı ve Çok Katmanlı İndeksleme Topolojisi

Sistem, internete kapalı kurum yerel ağında 5 aşamalı yüksek performanslı bir boru hattıyla çalışır:

[Kurumsal Evrak Havuzu: NAS / SAN / SharePoint On-Premise / ERP]
                             │
                             ▼ (Zamanlanmış Olay İzleme / File Watcher)
     [Yerel Doküman Ayrıştırma ve OCR Boru Hattı]
     ├─ Format Ayrıştırıcı: PDF, DOCX, XLSX, TIFF, Taranmış Evrak
     ├─ Yerel OCR Motoru: Surya-OCR / Docling Tablo Koruyucu
     ├─ Semantik Parçalama (Chunking: 512 Token, 64 Token Overlap)
     └─ Metaveri Etiketleme (Departman, Dosya Adı, Yetki Seviyesi)
                             │
                             ▼ (Yerel BGE-M3 Embedding Çıkarımı)
     [Hibrit Vektör ve Kelime İndeks Katmanı]
     ├─ Vektör Motoru: Qdrant On-Premise / Milvus (1024-Boyut HNSW)
     ├─ Kelime Motoru: BM25 Ters İndeks (Nadir Teknik Terimler)
     └─ LDAP/Active Directory Rol Bazlı Filtreleme (Pre-Filtering)
                             │
                             ▼ (Sorgu Anı Hibrit Tarama: Alpha = 0.65)
     [Yeniden Sıralama (Reranker) ve Bağlam Süzgeci]
     ├─ BGE-Reranker-Large (İlk 40 Aday Parçayı En İyi 5'e İndirgeme)
     ├─ Benzerlik Güven Eşiği Denetimi (Min Score: 0.72)
     └─ Kaynaksız Bilgi Bloke Motoru (Halüsinasyon Engeli)
                             │
                             ▼ (Yerel LLM Çıkarımı: Llama 3.3 / Qwen 2.5)
[Kullanıcı Ekranı: Kesin Kaynak Belge, Sayfa ve Paragraf Alıntılı Yanıt]

Veri Modeli ve Teknik Konfigürasyon Şeması (51 Benzersiz Veri Noktası)

On-premise RAG kurulum teklifimizin veri parametreleri, vektör topolojisi, OCR kuralları ve SLA kontrol alanları:

Tablo Adı Teknik Alan Adı Veri Tipi Sistem, Donanım ve Operasyonel Kural Açıklaması
rag_teklif_kalemi teklif_id UUID Kurulum teklifinin tekil UUID kimliği
rag_teklif_kalemi kurum_olcek_tipi VARCHAR(40) 'ORTA_KOBI_100K_DOKUMAN', 'BUYUK_ISLETME_500K', 'HOLDING_MILYON'
rag_teklif_kalemi adam_gun_efor_toplam INT Toplam mühendislik iş gücü eforu (Ör: 28 Adam/Gün)
rag_teklif_kalemi proje_teslim_hafta INT Anahtar teslim devreye alma süresi (5 Hafta)
rag_teklif_kalemi tco_amortisman_ay FLOAT Yatırımın net geri dönüş süresi (Ör: 4.6 Ay)
rag_teklif_kalemi aylik_api_tasarrufu_tl DECIMAL(12,2) Bulut API yerine yerel altyapı aylık tasarrufu (145.000,00 TL)
vektor_veritabani_konfig vektor_motor_tipi VARCHAR(40) 'Qdrant On-Premise', 'Milvus Standalone', 'pgvector HA'
vektor_veritabani_konfig vektor_boyutu_dimension INT Embedding vektör boyutu (Ör: 1024 boyut - BGE-M3)
vektor_veritabani_konfig mesafe_metrik_fonksiyonu VARCHAR(30) 'Cosine Similarity', 'Dot Product', 'Euclidean L2'
vektor_veritabani_konfig hnsw_m_baglanti_sayisi INT Graf bağlantı sayısı (m: 16)
vektor_veritabani_konfig hnsw_ef_construction INT İndeks inşa arama derinliği (ef_construct: 128)
vektor_veritabani_konfig hnsw_ef_search INT Sorgu anı arama hassasiyeti (ef_search: 64)
vektor_veritabani_konfig on_bellek_ram_tahsisi_gb INT Vektör indeksi için ayrılan RAM (Ör: 64 GB DDR5 ECC)
vektor_veritabani_konfig disk_kalicilik_motoru VARCHAR(30) 'RocksDB Embedded Storage', 'NVMe WAL SSD'
dokuman_ayristirma desteklenen_format_listesi VARCHAR(100) 'PDF, DOCX, XLSX, DWG, TIFF, EML, SCAN_OCR'
dokuman_ayristirma ocr_ayristirma_motoru VARCHAR(40) 'Surya-OCR Local', 'PaddleOCR-v4', 'Tesseract-TR'
dokuman_ayristirma tablo_cikarma_motoru VARCHAR(40) 'Table-Transformer-Local', 'Docling Layout Parser'
dokuman_ayristirma parcalama_chunk_boyutu_token INT Parçalama token uzunluğu (512 token)
dokuman_ayristirma ortusme_overlap_token INT Parçalar arası bağlam örtüşmesi (64 token)
dokuman_ayristirma metaveri_etiketleri_json JSONB {"departman": "Kalite", "prosedur_no": "PR-042", "seviye": 2}
dokuman_ayristirma dakikada_sayfa_kapasitesi INT İndeksleme hızı kapasitesi (120 sayfa/dakika)
embedding_ve_arama yerel_embedding_modeli VARCHAR(80) 'BAAI/bge-m3-dense-sparse', 'nomic-embed-text-v1.5'
embedding_ve_arama hibrit_arama_orani_alpha FLOAT Vektör/Kelime denge katsayısı (alpha: 0.65)
embedding_ve_arama reranker_model_adi VARCHAR(80) 'BAAI/bge-reranker-large', 'cohere-rerank-local'
embedding_ve_arama top_k_ilk_tarama_parca INT İlk aşama aday parça sayısı (Top-K: 40)
embedding_ve_arama top_n_yeniden_siralama INT Modele iletilecek nihai parça adedi (Top-N: 5)
embedding_ve_arama benzerlik_esik_degeri FLOAT Kabul edilebilir minimum eşik skoru (Threshold: 0.72)
kaynak_gosterme sayfa_paragraf_referansi VARCHAR(100) 'Teknik_Klavuz_v2.pdf, Sayfa: 44, Paragraf: 3'
kaynak_gosterme alinti_dogruluk_orani FLOAT Kaynakla birebir örtüşme skoru (%99.4)
kaynak_gosterme guven_skoru_katsayisi FLOAT Yanıt güvenilirlik katsayısı (0.00 - 1.00)
kaynak_gosterme kaynaksiz_bilgi_bloke BOOLEAN Belgede yoksa halüsinasyonu engelle (True)
guvenlik_erisim_matrisi kullanici_ad_upn VARCHAR(100) 'mehmet.oz@holding.local'
guvenlik_erisim_matrisi ldap_grup_yetkisi VARCHAR(60) 'CN=Muhendislik_L3,OU=ArGe,DC=holding,DC=local'
guvenlik_erisim_matrisi guvenlik_derecesi_seviyesi INT 1: Genel, 2: Dahili, 3: Gizli, 4: Çok Gizli
guvenlik_erisim_matrisi erisim_reddi_sayaci INT Yetkisiz sorgulama deneme adedi (Denetim logu)
sla_ve_performans sorgu_yanit_gecikmesi_ms INT Uçtan uca arama ve cevap süresi (Hedef: < 1.450 ms)
sla_ve_performans vektor_arama_gecikmesi_ms INT HNSW tarama gecikmesi (Hedef: < 35 ms)
sla_ve_performans rerank_gecikmesi_ms INT Reranking süresi (Hedef: < 110 ms)
sla_ve_performans sistem_erisebilirlik_orani FLOAT Yıllık kesintisiz çalışma SLA'sı (%99.9 Uptime)
donanim_maliyeti gpu_kart_adet_ve_model VARCHAR(80) '2x NVIDIA RTX 6000 Ada (48GB)' veya '2x L40S'
donanim_maliyeti sunucu_kabin_tipi VARCHAR(60) '2U Rack Server, 256GB ECC RAM, 4TB NVMe RAID-10'
donanim_maliyeti tahmini_donanim_butcesi_usd DECIMAL(10,2) Tahmini donanım bütçe aralığı ($18.000 - $32.000)
hizmet_kapsami kurulum_ve_yapilandirma_eforu INT Vektör DB ve model altyapı kurulumu (8 Adam/Gün)
hizmet_kapsami dokuman_boru_hatti_gelistirme INT OCR, parser ve metaveri boru hattı (10 Adam/Gün)
hizmet_kapsami guvenlik_ve_rbac_entegrasyonu INT LDAP/AD ve erişim matrisi uyarlaması (4 Adam/Gün)
hizmet_kapsami test_egitim_ve_sla_devir INT Doğrulama testleri ve anahtar teslim devir (6 Adam/Gün)
bakim_ve_destek l3_muhendislik_destek_saati INT Aylık teknik optimizasyon kotası (20 Saat)
bakim_ve_destek yeni_dokuman_turu_adaptasyonu INT Sisteme yeni format ekleme SLA süresi (48 Saat)
istisna_yonetimi hata_durum_kodu VARCHAR(40) 'ERR_PARSER_CORRUPTED_PDF', 'ERR_VECTOR_LOCK', 'ERR_LOW_SIMILARITY'
istisna_yonetimi yedek_arama_stratejisi VARCHAR(40) 'FALLBACK_KEYWORD_BM25_ONLY'
istisna_yonetimi denetim_kaydi_sha256 VARCHAR(64) Değiştirilemez SHA-256 denetim özeti

Kurulum Bütçesi, Adam/Gün Dökümü ve TCO Amortismanı

Proje Fazı Kapsam ve Mühendislik Faaliyetleri Süre / Efor
Faz 1: Veri Envanteri ve Donanım Boyutlandırma Doküman formatlarının incelenmesi, GPU/RAM boyutlandırma, ağ güvenliği mimarisi 1. Hafta
Faz 2: Doküman Boru Hattı ve Yerel OCR Surya-OCR, Docling parser, semantik chunking ve metaveri indeksleme kurgusu 2. Hafta
Faz 3: Vektör DB ve Hibrit Arama Kurulumu Qdrant/Milvus kurulumu, BGE-M3 embedding ve BGE-Reranker optimizasyonu 3. Hafta
Faz 4: Güvenlik, LDAP/AD ve Arayüz Dağıtımı Rol bazlı erişim denetimi (RBAC), departman filtreleri ve kurumsal web arayüzü 4. Hafta
Faz 5: Doğruluk Testleri, SLA & Canlıya Devir %99+ alıntı doğruluk testleri, sistem yöneticisi eğitimi ve anahtar teslim devir 5. Hafta
Toplam Proje Kurum içinde çalışan tam egemen, air-gapped kurumsal RAG sistemi 5 Hafta (28 Adam/Gün)

Aylık bulut API faturalarını sıfırlayan, kurum bilginizi güvenli bir yapay zeka asistanına dönüştüren anahtar teslim bir on-premise RAG kurulum teklifi almak için mühendislik ekibimizle hemen görüşün.

Sık sorulan sorular

On-premise RAG sistemi kurulum teklifi hangi maliyet ve efor kalemlerini içerir?

Teklifimiz; veri envanteri ve format analizi, yerel sunucu ve GPU boyutlandırması, yerel OCR ve doküman ayrıştırma boru hattı, Qdrant/Milvus vektör veritabanı yapılandırması, hibrit arama (BM25 + BGE-M3 Dense Vector) algoritmaları, LDAP/Active Directory rol bazlı güvenlik matrisi ve anahtar teslim devreye alma eforunu kapsayan şeffaf bir adam/gün dökümü içerir.

Taranmış veya optik (OCR) gerektiren eski belgeler başarıyla indekslenebilir mi?

Evet. Boru hattımızda yerel sunucuda çalışan Surya-OCR, PaddleOCR ve Docling yerel yerleşim ayrıştırıcıları kullanılır. Taranmış faturalar, matbu bakım formları ve çok sütunlu teknik tablolar hücre bütünlüğü bozulmadan metne dönüştürülür ve koordinat bazlı sayfa metaverileriyle indekslenir.

RAG sisteminin halüsinasyon görmesi (olmayan bilgi uydurması) nasıl engellenir?

Sistemde katı 'Context-Grounded Generation' (Bağlama Dayalı Üretim) kuralı uygulanır. Çıkarım motoru, vektör veritabanından getirilen kaynak parçalarda bilgi yer almıyorsa veya benzerlik skoru belirlenen eşik değerinin (Örn: 0.72) altındaysa kesinlikle tahmin yürütmez; kullanıcıya 'İlgili bilgi kurum dokümanlarında bulunamadı' yanıtını ve en yakın olası belge referanslarını sunar.

Kurum içi doküman gizlilik dereceleri ve departman yetkileri nasıl korunur?

Vektör veritabanındaki her metin parçası (chunk), kurumun Active Directory / LDAP güvenlik gruplarıyla etiketlenir. Kullanıcı bir soru sorduğunda, arama motoru yalnızca o personelin okuma yetkisine sahip olduğu güvenlik derecesindeki doküman parçaları üzerinde vektör taraması yapar. Finans bilançoları veya Ar-Ge patent taslakları yetkisiz personelin sorgularında asla görünmez.

Bir doküman güncellendiğinde sistem nasıl yeniden indeksleme yapar?

Dosya sunucularınızı (NAS, SMB, SharePoint On-Premise) dinleyen otomatik olay izleme servisleri kuruyoruz. Yeni eklenen, revize edilen veya silinen bir evrak tespit edildiğinde, eski parçalar vektör veritabanından anında silinir ve yeni sürüm dakikalar içinde asenkron kuyrukta taranarak indekslenir.

Bize ulaşın