Kabiliyetler · simurgh.media — 4 katman, tek bir sinir sistemi

01 · Anatomi

Veriden eyleme akan tek bir omurga.

Her katmanın kendi araçları, kendi disiplini var. Ama hepsi tek bir sinir sistemi gibi konuşur — veri toplandıkça karar üretir, karar verildikçe aksiyon, aksiyon alındıkça öğrenir.

01

Veri Katmanı

Modelin bildiği her şey buradan gelir. Tek bir gerçeklik kaynağı.

Postgres / Supabase Vector DB Object storage API connectors ETL / ELT Veri kalitesi

02

Model Katmanı

Akıl. Doğru model, doğru görev, doğru fiyatla orkestrasyon.

Claude / GPT / Gemini Embeddings Reranker Fine-tuning Eval pipeline Cost routing

03

Otomasyon Katmanı

Karardan eyleme. Milisaniyede tetiklenen, hata-toleranslı akışlar.

n8n / Make / Zapier Temporal / Inngest Retry & DLQ Human-in-the-loop Event-driven Custom serverless

04

Arayüz & Kanal Katmanı

Kullanıcının olduğu her yerde. Web, sesli, sohbet, alert.

Next.js / Mobile Chat widget WhatsApp / Telegram Voice (Realtime API) Slack / Teams E-posta / SMS

02 · 4 Katman

Her katman bir disiplin.

Hepsini ayrı ayrı bilmek gerekiyor, ama ayrı ayrı satmıyoruz. Bir AI sistemi çalıştığında dördü birlikte çalışıyor demektir.

01

Veri Katmanı

Modelin bildiği her şey buradan gelir.

Verisini bilmeyen şirket AI yapamaz. Bizim için ilk soru "hangi model?" değil; "veri nerede, kim sahibi, hangi formatta?". Toplama, depolama, kalite, sahiplik — bir AI projesinin %60'ı burada başarılır veya başarısız olur.

Toplama & Ingest

API connectors (REST/GraphQL/SOAP)
CDC (Change Data Capture)
Event-driven streaming
Batch ETL pipelines

Depolama

Postgres + Supabase (transactional)
BigQuery / Snowflake (analytical)
S3 / Cloudflare R2 (object)
Redis (cache + queue)

Vektör & Retrieval

Pinecone / Weaviate / Qdrant
Supabase pgvector
Hybrid search (BM25 + vector)
Reranker entegrasyonu

Yönetişim

Data lineage & audit
PII redaction + masking
Access control (RLS, ABAC)
Veri kalite metrikleri

02

Model Katmanı

Doğru model, doğru görev, doğru fiyatla.

Tek bir modele bağlı kalan şirket teknolojik kilitlenme yaşar. Frontier model her ay değişebilir; orkestrasyon katmanını doğru kurarsanız, alttaki model değişse de sisteminiz değişmez.

LLM Seçim & Orkestrasyon

Claude · GPT · Gemini · Llama
Görev bazlı routing
Fallback chain (kesintisizlik)
Cost / latency tradeoff

Embedding & Retrieval

OpenAI / Voyage / Cohere
Domain-spesifik fine-tune
Multi-modal embeddings
Cohere Rerank entegrasyon

Fine-tuning & Adapt

Instruction tuning
LoRA / QLoRA adapters
DPO & RLAIF
Distillation (büyükten küçüğe)

Eval & Quality

LLM-as-judge skorlama
Regression eval suite
Hallucination kontrolü
A/B test ile model seçim

03

Otomasyon Katmanı

Karardan eyleme. Milisaniyede.

Model bir cevap üretir, ama gerçek değer o cevap somut bir aksiyona dönüştüğünde ortaya çıkar. Ticket aç, randevu oluştur, e-posta gönder, ödeme yap — bu katman olmadan AI sadece sohbet eder.

Workflow Orchestration

n8n (self-hosted)
Make.com / Zapier
Temporal (durable workflows)
Inngest (background jobs)

Event-Driven Mimari

Webhook / pub-sub
Kafka / NATS streaming
Cloudflare Queues
Server-Sent Events

Dayanıklılık

Exponential retry
Dead-letter queue
Idempotency keys
Saga pattern (rollback)

Human-in-the-Loop

Onay / red zincirleri
Eşik bazlı eskalasyon
Audit trail (immutable)
4-göz kontrol

04

Arayüz & Kanal Katmanı

Kullanıcının olduğu her yerde.

En iyi sistem bile yanlış kanalda sunulursa kullanılmaz. Kullanıcılar farklı bağlamlarda farklı arayüzlerde — biz hepsinde aynı kalitede olmasını sağlıyoruz.

Web & Mobile

Next.js + RSC
Native iOS / Android
PWA + push notification
Embedded widgets

Conversational

Web chat (özel UI)
WhatsApp Business API
Voice (OpenAI Realtime)
Instagram / Telegram

Workplace

Slack bot & app
Microsoft Teams
Google Workspace
Email digest / report

Notification & Alert

SMS (Twilio / Vonage)
Push (FCM / APNs)
PagerDuty entegrasyonu
In-app realtime alert

03 · Yatay Yetkinlikler

4 katmanı birleştiren dört disiplin.

Bu yetenekler tek bir katmana ait değil — hepsinin içinden geçer. Yokluğunda sistem çalışır gibi gözükür ama bir noktada çatlar.

Güvenlik & Uyum

Bir AI sistemi sadece akıllı olmaz, aynı zamanda güvenli olur. Veri sızıntısı, prompt injection, jailbreak — hepsi gerçek tehdit.

KVKK / GDPR / AI Act uyum
Encryption at rest + in transit
Secret management (Vault, Doppler)
PII redaction otomatik
Prompt injection defense
Role-based access (RBAC + ABAC)

Gözlemlenebilirlik

Görmediğinizi yönetemezsiniz. AI sistemleri klasik yazılımdan farklı izleme gerektirir: token, cost, hallucination, drift.

LLM tracing (LangSmith, Helicone)
APM (Datadog, Sentry, Grafana)
Cost & latency dashboard
Quality regression alert
Model drift detection
Business KPI tracking

Performans & Güvenilirlik

AI olmak yavaş olmak için bir bahane değil. Doğru caching, doğru fallback, doğru regional deploy ile premium hız.

Edge deployment (3 kıta)
Prompt caching
Streaming response (SSE)
Fallback chain (kesinti yok)
Load testing + chaos engineering
SLA: 99.9% uptime, <500ms p95

Etik & Yönetişim

"Çalışıyor" yetmez — "doğru yapıyor" gerek. Bias, açıklanabilirlik, insan denetimi sistemin bir parçası, sonradan eklenen değil.

AI kullanım politikası
Bias detection & mitigation
Explainable AI (XAI)
Audit trail (immutable log)
Human override mekanizmaları
Etik kurulu raporlaması

04 · Olgunluk

AI olgunluğunun beş seviyesi.

Her şirket bu beş seviyeden birinde. Hangisinde olduğunuzu bilmek, nereye gitmeniz gerektiğini söyler.

L1

Foundational

Henüz başlamadı

Veri yığınları var, ama erişim parçalı. Birkaç manuel rapor, Excel'e bağımlı operasyon. AI henüz konuşulan bir konu değil.

Temel CRM/ERP kullanımı

Veri ambarı yok

AI projesi yok

L2

Connected

Sistemler konuşuyor

Sistemler birbirine bağlı, veri ambarı kuruldu. İlk otomasyonlar var. ChatGPT enterprise hesabı var — bazıları kullanıyor.

Veri ambarı (BigQuery/Snowflake)

Basit otomasyonlar (Zapier)

Production AI henüz yok

Çoğunluk burada

L3

Optimized

Süreçler otomatize

İç süreçler otomatize, ilk AI projeleri canlıda. Çağrı asistanı, içerik üreticisi gibi 1-2 başarılı pilot var. Henüz sistemik değil.

n8n / Temporal akışları

1-3 production AI use case

AI yönetişimi olgunlaşıyor

L4

Intelligent

AI karar veriyor

AI artık birkaç pilot değil — bütün organizasyonun karar verme sürecinde. Pricing, hedefleme, support, hiring her yerde.

10+ production AI use case

AI ops + governance

Multi-agent + RAG mimari

L5

Autonomous

Kendi kendine öğreniyor

Self-improving sistemler: production datasından kendi kendine fine-tune yapıyor, performans drift'i tespit edip yeniden eğitiyor, yeni use case keşfediyor.

Continuous learning pipeline

Self-healing sistemler

AI-driven AI development

Bizim hizmet aralığımız L2 → L4. Yani sistemler konuşmaya başladığı andan, AI'ın organizasyonel karar verme sürecine girdiği seviyeye kadar.

Olgunluk değerlendirmesi al

05 · Tech Atlas

Çalıştığımız teknoloji atlası.

80+ teknoloji, 10 kategoride. Hiçbiri bağımsız çalışmaz — hepsi bir yığının parçası.

AI Models

Claude Opus 4.6Claude Sonnet 4.7 GPT-5GPT-4o Gemini 2.5 ProLlama 4 Mistral LargeQwen 3Phi 4

Vector & Retrieval

PineconeWeaviate QdrantChroma pgvectorVoyage Cohere RerankBM25

Data & Storage

PostgresSupabase BigQuerySnowflake S3Cloudflare R2 RedisDrizzlePrisma

Automation

n8nMake ZapierWorkato TemporalInngest Apache AirflowPipedream

Frontend

Next.js 15React 19 Astro 5SvelteKit Tailwindshadcn/ui Framer MotionThree.js

Hosting & Edge

VercelCloudflare Workers Cloudflare PagesNetlify RailwayFly.io AWS Lambda

Communication

OpenAI RealtimeElevenLabs TwilioWhatsApp Cloud SlackTeams Deepgram

Observability

LangSmithHelicone LangfuseBraintrust DatadogSentry Grafana

Auth & Security

ClerkAuth0 Supabase AuthWorkOS VaultDoppler Cloudflare WAF

Payments & Billing

StripeIyzico PaddleLemon Squeezy RecurlyMollie

06 · Kombinasyonlar

Kabiliyetler birleştiğinde.

Tek bir kabiliyet işi yapmaz; 4 katmanın belirli kombinasyonları gerçek değer üretir.

01+ 02+ 04

RAG-tabanlı Bilgi Asistanı

Veri → Embedding → Sohbet. Şirket içi belgelerden tek bir asistan tüm sorulara cevap üretir.

PostgresPineconeClaudeChat UI

01+ 02+ 03

Akıllı Otomasyon

Tetikleyici geliyor, AI sınıflandırıyor, otomasyon aksiyonu alıyor. Fatura onayı, ticket triajı klasik örnekler.

WebhookClauden8nSAP

02+ 03+ 04

Voice AI Asistanı

Sesli kullanıcı → realtime AI → CRM aksiyonu → cevap. IVR'ı tamamen değiştiren modern asistan.

Realtime APIElevenLabsTwilioSalesforce

01+ 02+ 03+ 04

Multi-Agent Sistem

Tüm katmanları kullanan kompleks senaryo. Birden çok ajan plan yapar, eyleme döker, raporlar.

BigQueryClaude + GPTTemporalSlack + Web

01+ 02

Semantic Search

Sadece veri + model. Kullanıcı arama yapıyor, RAG ile en alakalı sonuçlar geliyor — chat değil arama.

PostgrespgvectorVoyageCohere Rerank

03+ 04

Klasik Otomasyon Akışı

AI'a gerek olmayan durumlar. Olay → kural → aksiyon → bildirim. Bazen en doğru çözüm en basit olanıdır.

Webhookn8nWhatsAppSlack

Veri Katmanı

Model Katmanı

Otomasyon Katmanı

Arayüz & Kanal Katmanı

Veri Katmanı

Toplama & Ingest

Depolama

Vektör & Retrieval

Yönetişim

Model Katmanı

LLM Seçim & Orkestrasyon

Embedding & Retrieval

Fine-tuning & Adapt

Eval & Quality

Otomasyon Katmanı

Workflow Orchestration

Event-Driven Mimari

Dayanıklılık

Human-in-the-Loop

Arayüz & Kanal Katmanı

Web & Mobile

Conversational

Workplace

Notification & Alert

Güvenlik & Uyum

Gözlemlenebilirlik

Performans & Güvenilirlik

Etik & Yönetişim

Foundational

Connected

Optimized

Intelligent

Autonomous

RAG-tabanlı Bilgi Asistanı

Akıllı Otomasyon

Voice AI Asistanı

Multi-Agent Sistem

Semantic Search

Klasik Otomasyon Akışı

Hangi katmandan başlamalı?