Skyloop'un yapay zeka spin-off'u • Yetkili bayi: SkyloopZzeti Zeka PlatformKurumsal Yapay Zeka
Senin Altyapın. Senin Kuralların.
Zzeti Zeka; kurumların yerel LLM'leri, yapay zeka ajanlarını ve RAG uygulamalarını on-premise ya da kapalı devre (air-gapped, izole) bir ağda — hassas veriyi kendi altyapılarının dışına göndermeden — çalıştırmasını sağlayan model-agnostik (LLM-agnostik) kurumsal yapay zeka platformudur. Özel bulut, public cloud, Apple Silicon edge veya standart NVIDIA GPU: yerel ve bulut modellerini tek uç noktada toplayan LLM Gateway (AI Gateway), otonom ajanlar, model gözlemlenebilirliği (observability) ve uyumluluk — tespitten etkiye kadar kapalı döngü. Platform, Skyloop'un yapay zeka spin-off'u Zzeti tarafından geliştirilir; Skyloop Türkiye'deki yetkili bayi ve uygulama ortağıdır.
İhtiyacınız olan her şey.
Fazlası değil.
Yapay Zeka Ajanları
Akıl yürüten, planlayan ve harekete geçen otonom ajanlar. Yerleşik guardrails ile MCP destekli araç erişimi. Anomali tespit et, sebep teşhis et, aksiyon ata, etkiyi ölç — kapalı döngü.
AI Gateway
30+ LLM sağlayıcı genelinde birleşik API. Semantic caching, semantic routing ve token bütçe yönetimi. Doğru iş yüküne doğru model.
Rol Bazlı Yetkilendirme
Hiyerarşik izin modeli: Mağaza → Bölge → Merkez. Her sorgu, her aksiyon, her çıktı — rolle yönetilir.
MCP Entegrasyonları
Halihazırda çalıştırdığınız sistemler için Model Context Protocol konektörleri: Nebim V3, Google Workspace, Logo, SAP ve daha fazlası.
Güvenlik & Uyumluluk
Kurumsal düzey kontroller: PII maskeleme, WAF, IP firewall, coğrafi engelleme, secret tespiti. KVKK, GDPR, ISO 27001, SOC 2, HIPAA, PCI DSS uyumlu.
İş Akışı Tasarımcısı
Görsel iş akışı oluşturucu. Koşullu mantık, paralel yürütme, insan onaylı süreçler. Sürükle, bırak, yayınla.
Yerel Modeller
Açık ağırlıklı modelleri kendi donanımınızda çalıştırın. Ollama, vLLM, Llama.cpp, LoRA ince ayar. Yüksek hacimli ve öngörülebilir iş yüklerinde token ücreti yok.
Kurulum Esnekliği
Özel bulutta, public cloud üzerinde (AWS, Azure, Huawei), Apple Silicon edge veya standart NVIDIA GPU donanımında çalışır. Egemenlik kurallarınıza ve iş yükü şeklinize uygun kurulumu seçin.
NVIDIA DGX Spark Üzerinde Çalışır
NVIDIA Grace Blackwell GB10 üzerinde masaüstü sınıfı AI çıkarımı — 1 PFLOP FP4, 128 GB birleşik bellek. Zzeti'yi 70B parametre açık ağırlıklı modellerle yerel çalıştırın; bulut token maliyeti yok, veri ofisinizden çıkmıyor. 405B sınıfı iş yükleri için iki DGX Spark eşleştirin. Perakende merkez ofisleri, fabrikalar, hastaneler ve kamu için ideal — veri egemenliğinin önemli olduğu ve rack'in fazla geldiği her yerde.
Context Lake & RAG
Ajanlar için yönetişimli veri gölü — kaynaklar, katalog, sertifikalı ve güvenilir bölgeler — artı yönlendirme tetikleyicili doküman koleksiyonları ve bilgi tabanları. Query Bench, SQL & MDX sorgularını MCP üzerinden çalıştırır; doğrudan veritabanı bağlantısı yoktur.
İnsan Denetimli Döngü
Actions Inbox; onay, girdi, inceleme, eskalasyon ve anomali kayıtlarını doğru kişiye yönlendirir. Ajanlar insanlara proaktif mesaj gönderir; insanlar onaylar, düzeltir veya durdurur — her karar kayıt altındadır.
AI Judge & Playground
Ajanları canlıya almadan önce test senaryoları ve geçme eşikleriyle bir LLM jürisinden geçirin. Aynı ajanı farklı LLM'lerle yan yana karşılaştırın — akış, araç çağrıları ve maliyet.
Saat bazlı danışmanlık değil: ürün, kapsamı belirli projeler, canlı referanslar.
Farkımız bir danışman ekibi değil, çalışan bir platform: Zzeti Zeka, yerel LLM'ler, LLM Gateway ve hazır konektörler. Skyloop bunu kapsamı, çıktısı ve ölçütü baştan yazılı projeler olarak kurar; proje bittiğinde platform ve bilgi sizin ekibinizde kalır.
Platform kurulumu
Zzeti Zeka'nın sizin donanımınıza kurulumu: boyutlandırma, on-premise / kapalı devre / özel bulut kurulumu, yerel modeller, rol bazlı erişim, guardrails, ilk RAG koleksiyonu ve devir. Çıktı: işletilmeye hazır, verisi içeride kalan bir platform.
ERP'ye bağlı ilk senaryo canlıya
Nebim V3, Logo veya SAP için MCP konektörü ve ölçütü baştan tanımlı tek bir kullanım senaryosu: tespit, teşhis, onaylı aksiyon, önce/sonra ölçümü. Çıktı: kendi verinizde ölçülmüş etki ve canlıdaki ilk ajan.
Ajan programı
Sektör paketi (perakendede altı, üretimde sekiz senaryo) ya da kuruma özel ajanlar; sprint planıyla, her sprintin çıktısı ve kabul ölçütü belirli. Çıktı: ölçeklenen senaryolar ve kendi ekibinizin işlettiği bir platform.
İşletme sahibinin tek sorusu: bu yapay zeka bize ne kazandıracak?
Perakende, toptan satış ve üretimde para nadiren tek büyük delikten kaçar; gelir tablosunun birkaç kaleminden sessizce sızar: rafta olmayan ürün, fiyata geç yansıyan maliyet artışı, yanlış zamanda yapılan indirim, depoda yatan nakit. Uzman yazılımlar bu kalemlerden genellikle yalnızca birine odaklanır — fiyatlama için bir araç, ikmal için bir başkası, kampanya için bir üçüncüsü. Zzeti bunları tek platformda, kendi verinizin ve kendi altyapınızın üzerinde çalışan ajanlarla yürütür: sapmayı yakalar, nedenini açıklar, aksiyonu atar ve ne kazandırdığını ölçer.
Kaçan satışı yakalayın
Müşteri rafta bulamadığı ürünü almaz; bir mağazada tükenen ürün çoğu zaman başka bir mağazada ya da depoda yatıyordur.
Zzeti tükenmeyi mağaza × ürün bazında günler önce görür; ikmal ya da transfer önerisini onay için ilgili kişinin Actions Inbox'ına düşürür.
Sistemde var, rafta yok
Kayıtta görünen ama fiziksel olarak olmayan stok otomatik siparişi durdurur; ürün sessizce satıştan düşer, kimse fark etmez.
Zzeti stok kaydı dururken satışı sıfıra düşen ürünleri işaretler, mağazaya sayım görevi atar; kayıt düzelince ürün yeniden satışa döner.
Maliyet artışını fiyata zamanında yansıtın
Kur ve maliyet artışını fiyata geç yansıtmak marjı sessizce eritir; fiyata duyarlı üründe gereksiz artış ise satışı kaçırır.
Zzeti maliyeti, talebi ve fiyatı birlikte izler; marjı eriyen ve fiyat artışını kaldırabilecek ürünleri listeler, fiyat önerisini gerekçesi ve arkasındaki sorguyla birlikte sunar.
İndirimi doğru zamanda, doğru oranda yapın
Erken indirim marjı yakar, geç indirim sezon sonunda ölü stok bırakır; getirisi ölçülmeyen kampanyalar tekrar tekrar yapılır.
Zzeti sezon içi satış hızına göre indirim zamanı ve oranı önerir; geçmiş kampanyaların gerçek getirisini ölçer, zarar ettireni tekrarlanmadan önce işaretler.
Kazandırmayan ürüne raf ve para ayırmayın
Rafın ve deponun bir bölümünü dönmeyen, katkısı düşük ürünler işgal eder; aynı alan ve bütçe gerçekten kazandıran ürüne gidebilirdi.
Zzeti ürün ve lokasyon bazında katkı marjını ve devir hızını çıkarır; her ürün için yeniden sipariş, indirim ya da listeden çıkarma önerir.
Alımı nakde göre planlayın
Fazla alım nakdi depoya bağlar, eksik alım satışı kaçırır; alım kararları çoğu zaman geçen yılın rakamına ve tecrübeye dayanır.
Zzeti talep tahminini vade, kur ve tedarik süresiyle birleştirir; ne zaman ve ne kadar alınacağını nakit etkisiyle birlikte önerir.
Doğru müşteriye, satın almadan önce ulaşın
Herkese aynı kampanya bütçeyi eritir; uzaklaşan sadık müşteri ancak gittikten sonra fark edilir.
Zzeti sadakat ve CRM verisinden kimin, ne zaman, ne alacağını tahmin eder; uzaklaşan müşteriyi önceden işaretler ve kişiye özel teklifi WhatsApp ya da e-postayla iletir.
Alış ve satış fiyatını piyasa verisiyle belirleyin
İkinci el araç, ekipman ya da emtia gibi fiyatı her gün değişen ürünlerde yanlış alış fiyatı kârı daha işlemin başında bitirir; stokta geçen her gün değer kaybettirir.
Zzeti piyasa ve rakip fiyatlarını kendi geçmiş işlemlerinizle birlikte okur; alış ve satış için kârlı fiyat aralığı önerir, değer kaybeden stoğu erkenden uyarır.
Her sabah: ne değişti, neden, kim ne yapacak?
Rakamlar raporda var ama “satış neden düştü?” sorusunun cevabı günler sürer; karar geciktiğinde fırsat da kaçar.
Zzeti her sabah satış, marj ve stoktaki sapmaları bulur, nedenini açıklar ve aksiyonu ilgili kişiye atar; yönetim devam sorularını doğal dille sorar, her cevabın arkasındaki sorguyu görür.
Senaryolar örnek niteliğindedir; sonuçlar veri kalitesine ve her kurulumdaki konektör ve entegrasyonların kapsamına göre değişir.
Kurumsal ajan yığınının her katmanı — tek üründe.
Zzeti Zeka, bir modelin etrafına sarılmış bir sohbet penceresi değildir. Beş ürün alanı tüm yaşam döngüsünü kapsar: ajanları kurmak, onları yönetişimli veriyle beslemek, istediğiniz modeli çalıştırmak, işi otomatikleştirmek ve insanları ile politikaları kontrolde tutmak.
Ajanlar & Sohbet
- Uzman & işçi ajanlar — soru ve analiz için uzman ajanlar; hedef odaklı, kendi başına planlayıp yürüten ve raporlayan işçi ajanlar — süpervizör ve eleştirmen ajanlar, ajandan ajana (A2A) iş birliği ile.
- Skill, hedef, prompt & persona — skill'ler ajana bir senaryoda nasıl akıl yürüteceğini öğretir, hedefler 'bitti'yi tanımlar, personalar cevap tarzını değiştirir (yönetici, analist, saha personeli, uyum sorumlusu).
- Debug izli sohbet — her cevap çalıştırdığı SQL/MDX'i, fonksiyon çağrılarını, eşleşen skill'leri, RAG kaynaklarını ve harcanan token'ı gösterir.
- Ses & WhatsApp — ajanlarla sesli konuşun; onları yalnızca konsolda değil WhatsApp üzerinden de sunun.
- Mesajlar & Actions Inbox — ajanlar kişilere ve gruplara proaktif mesaj gönderir; onay, girdi, inceleme, eskalasyon ve anomaliler tek gelen kutusunda toplanır.
Veri & Bilgi
- Context Lake — ajan verisi için yönetişimli göl: kaynaklar, katalog, sertifikalı ve güvenilir bölgeler, sorgu ve analitik.
- Koleksiyonlar & bilgi (RAG) — yönlendirme tetikleyicili doküman koleksiyonları ve bilgi tabanları — doğru ajan doğru bağlamı alır.
- Query Bench — SQL & MDX, MCP üzerinden çalışır — doğrudan veritabanı bağlantısı yok; sorguları AI üretir ve düzeltir.
- Board'lar — ajan çıktılarından kurulan, sabitlenmiş ve kendini yenileyen panolar — KPI kartları, grafikler, risk toplamları.
- Hazır konektörler — Nebim V3 (satış, stok, CRM, sadakat, üretim, veri ambarı), Logo, SAP, Microsoft 365, Google Workspace, Jira, Notion, Power BI, MS SQL, MinIO, Qdrant, Trendyol, TCMB EVDS, TÜİK, TEFAS, e-posta, PDF ve doküman dışa aktarma, AWS ve Kubernetes.
Modeller & Araçlar
- LLM kaydı & AI Gateway — bulut sağlayıcılar ve yerel modeller tek API arkasında — semantic caching ve routing, token bütçeleri, hız limitleri, API anahtarları.
- Model Hub, yerel modeller & GPU sunucuları — açık ağırlıklı modelleri Hugging Face'ten çekin; yerel, uzak veya Kubernetes GPU'larında (NVIDIA DGX Spark edge düğümleri dahil) vLLM ya da Ollama ile çalıştırın; VRAM ve GPU yükünü izleyin.
- Fine-tune Studio — kurulu modellere kendi verinizle ince ayar yapın; yayına almadan önce test edip çalıştırın.
- Yük dengeleyiciler & stratejiler — tek uç noktanın arkasında birden fazla model — round-robin, ağırlıklı veya en düşük gecikmeli dağıtım; maliyet ya da yeteneğe göre modeller arası failover; sağlık kontrolleri.
- MCP sunucuları, Inspector & Functions — MCP sunucularını Kubernetes'e kurun veya URL ile bağlayın; araçlarını, kaynaklarını ve prompt'larını inceleyin; yerleşik Functions IDE'de kendi Python araçlarınızı yazın.
Otomasyon & API
- İş akışları — ajanların düğüm olduğu görsel tasarımcı — başlangıç, webhook ve zamanlama tetikleyicileri, şablonlar, kayıtlı akışlar.
- İş akışı panosu — zamanlamalar, çalışan yürütmeler ve onaylar tek yerde; ayrı insan ve ajan kuyrukları.
- Zamanlanmış çalıştırmalar — günlük ya da periyodik otonom taramalar, kontroller ve raporlar — kimse düğmeye basmadan.
- Her şey için REST API — her ajan, işçi, iş akışı, MCP ve pano bir uç noktadır — Postman tarzı API kaydı, Swagger dokümanı, erişim anahtarları.
- Webhook, e-posta & entegrasyon proxy'si — olayları sistemlerinize iletin ve bildirim gönderin; dışa giden kimlik bilgileri proxy'de kalır, egress kontrol altındadır.
Yönetişim & İzleme
- Security Hub — kullanıcı yönetimi, dört soruyla doğru IAM politikalarını yazan Access Wizard, etkin erişim görünümü, API anahtarları, WAF kuralları, sır yönetimi ve uyumluluk görünümü.
- Guardrails & uygulama — girdi ve çıktılara politikalar, PII maskeleme, coğrafi engelleme, IP firewall, secret tespiti.
- AI Judge, bütünlük & geri bildirim — test senaryoları ve geçme eşikleriyle LLM tabanlı değerlendirme, bütünlük kontrolleri ve yayın öncesi-sonrası kullanıcı geri bildirim döngüsü.
- Monitor — oturumlar, izler, gateway trafiği, fonksiyon çağrıları, ajan filosu, LLM/MCP/ajan bazında gecikme, başarı oranı, uyarılar ve canlı topoloji haritası.
- Maliyet operasyonları — LLM başına bütçe, aylık limitler, hız sınırlama ve istek başına maliyet — iş yerel modellerde koşarken sıfır token maliyeti.
Özellik haritası canlı Zzeti Zeka konsolunu yansıtır. Tekil konektör ve entegrasyonların kapsamı kuruluma göre değişir.
Perakende Zekası — Nebim V3 ile Doğal Entegre
Perakende operasyonları için özel olarak tasarlanmış altı AI kullanım senaryosu. MCP üzerinden Nebim V3 doğal entegrasyonu — Türkiye'nin önde gelen perakende markalarında devrede. Ek MCP konektörleri ile diğer perakende ERP sistemleriyle de uyumlu.
Akıllı Ürün Tahsisatı
Nebim V3 satış ve stok verisiyle beslenen AI, doğru ürünü doğru mağazaya doğru zamanda yönlendirir. Stok fazlasını ve stok boşluğunu azaltır.
Talep Tahmini & Planlama
Sezon, bölge ve kanal bazlı satış tahminleri. Geçmiş satış verisi tahmin modellerine işlenir, tahmin hata oranı düşer.
Dinamik Fiyat & Kampanya
Stok derinliği, rekabet verisi ve müşteri davranışına göre otomatik fiyat ve indirim optimizasyonu. Marj ve satış birlikte artar.
Nakit Akışı Optimizasyonu
Gelir/gider analizi nakit akışı sapmalarını önceden tespit eder. Proaktif uyarılar nakit döngüsünü kısaltır, lojistik maliyetlerini düşürür.
Kişiselleştirilmiş Satış
Nebim CRM ve sadakat verisiyle beslenen AI, müşteriye özel öneri ve kampanyalar üretir. Müşteri yaşam boyu değeri artar.
Operasyonel Verimlilik
Mağaza performans analizi, çalışan verimliliği takibi, iade/kayıp analizi, otomatik raporlama. Toplam operasyonel maliyetler düşer.
Kaynak: McKinsey, Nationwide Group, IHL Group
Excel ve WhatsApp ile yönetilen fabrika için yapay zeka.
Türkiye'nin kalıp, pres, döküm, talaşlı imalat ve plastik enjeksiyon KOBİ'lerinde tablo çoğunlukla aynı: güçlü üretim bilgisi, zayıf dijital temel. Üretim Excel'de takip ediliyor, siparişler mesajlaşma uygulamalarından akıyor, ERP ya yok ya da kısmen kullanılıyor, bakım reaktif, teklif birkaç tecrübeli kişiye bağlı. Bunlar henüz yapay zeka problemi değil — ama bir ajan platformunun kendini ilk kanıtladığı yer tam da burası: var olanı okuyup etrafına yapı örmek.
Günler değil, saatler süren teklif
Teklif hazırlama birkaç tecrübeli kişiye bağlıdır: teknik resmi okumak, malzeme, işleme süresi ve kalıp maliyetini hesaplamak günler alır; geç cevap sipariş kaybettirir.
İşçi ajan · RAG · Actions InboxExcel ve WhatsApp yapılandırılmış veriye dönüşür
Vardiya üretimi, fire ve duruşlar elle toplanır — Excel'de ya da mesajlaşma uygulamalarında — rakamlar geç gelir ve güvenilmesi zordur.
WhatsApp ajanı · Context Lake · Board'larSizi hatırlatan bakım — tersi değil
Pres darbe sayısı, fırın çalışma saati ve kalıp baskı adedi nadiren sistematik izlenir; bakım reaktiftir ve plansız duruş en kötü anda gelir.
Zamanlanmış çalıştırma · Mesajlar · Anomali tespitiHatta görsel kalite kontrol
Son kontrol manuel ve gözle yapılır; hatalar müşteriye kaçar, PPM rakamı, iade ve yeniden işleme olarak geri döner.
Yerel modeller · Edge GPU · İş akışlarıElinizdeki siparişlerden talep tahmini
Talep planlaması tecrübeye ve gayri resmi müşteri sinyallerine dayanır; hammadde geç ya da yanlış fiyattan alınır, kapasite boş ile aşırı yüklü arasında gidip gelir.
Tahminleme · Query Bench · Board'larUstabaşıyla birlikte gitmeyen bilgi
Ayar parametreleri, müşteri şartnameleri, kalite prosedürleri ve tekrar eden sorunların çözümleri birkaç tecrübeli kişide ve kimsenin açmadığı dokümanlardadır.
RAG · Koleksiyonlar · Rol bazlı erişimYönetim kokpiti — gelir tablosunu açmadan
Yönetim, finansal rakamları herkese açmadan fabrika KPI'larını tek bakışta görmek ister — sonuçta panolar ya çok az şey gösterir ya da hiç kurulmaz.
Board'lar · Rol bazlı erişim · Query BenchMüşteri çizimleri fabrikadan çıkmaz
Müşteri çizimleri, reçeteler ve fiyatlar gizlidir — çoğu zaman gizlilik sözleşmesi altında — bu da onları herkese açık bulut yapay zeka servislerine göndermeyi imkânsız kılar.
Şirket içi · İzole ağ · DGX SparkSenaryolar örnek niteliğindedir; konektör ve entegrasyonların kapsamı kuruluma göre değişir.
Veri sızıntısını
göze alamayan
ekipler için.
Her bileşen sizin belirlediğiniz ağ sınırları içinde çalışır. Telemetri yok, dışarı veri akışı yok, siz açıkça yapılandırmadıkça hiçbir harici API çağrısı yapılmaz. Sizin modelleriniz, sizin veriniz, sizin kurallarınız.
Kendi donanımınızda yerel LLM — ve modelin etrafındaki platform.
Qwen, Llama ve Mistral gibi açık ağırlıklı modeller sizin GPU'nuzda vLLM veya Ollama ile çalışır; Zzeti bir kurumun modelin etrafında ihtiyaç duyduğu her şeyi ekler — model-agnostik LLM Gateway, rol bazlı erişim, dokümanlarınız üzerinde RAG, ERP'nize MCP konektörleri, ajanlar, guardrails, model gözlemlenebilirliği ve denetim izi — kapalı devre (air-gapped) kurulumu seçerseniz sıfır dış çağrıyla. Türkiye'de verisi kurum dışına çıkmadan yerel LLM ile çalışmak isteyen ekipler için platform budur.
Türkiye'de on-premise yerel LLM platformu: ayrıntılı rehber →Sık Sorulan Sorular
Zzeti nedir?
Zzeti Zeka, model-agnostik (LLM-agnostik) bir kurumsal yapay zeka platformudur. Otonom ajanları, yerel modeller ve 30+ LLM sağlayıcı arasında LLM Gateway'i (AI Gateway), rol bazlı erişimi, model gözlemlenebilirliğini ve Nebim V3, Logo, SAP, Google Workspace gibi sistemler için MCP entegrasyonlarını — sizin kontrol ettiğiniz altyapıda (on-premise, kapalı devre ağ, özel bulut, public cloud, Apple Silicon edge veya NVIDIA GPU) çalıştırır. Platform, Skyloop'un yapay zeka spin-off'u Zzeti tarafından geliştirilir; Skyloop Cloud Türkiye'deki yetkili bayii ve uygulama ortağıdır.
Zzeti bir işletmeye nasıl para kazandırır?
Zzeti, gelir tablosunda paranın sessizce kaçtığı kalemlerde çalışır: rafta olmayan ürün (kaçan satış), fiyata geç yansıyan maliyet artışı (marj), yanlış zamanda yapılan indirim, dönmeyen ürün ve stokta bağlı nakit, uzaklaşan müşteri. Ajanlar kendi satış, stok, maliyet ve müşteri verinizin üzerinde çalışır: sapmayı yakalar, nedenini açıklar, aksiyonu onay için ilgili kişiye atar ve sonucunu ölçer. Fiyatlama, ikmal ve kampanya için ayrı ayrı yazılım almak yerine hepsi tek platformda, kendi altyapınızda çalışır.
Air-gapped kurulum nasıl çalışır?
Zzeti, tanımladığınız ağ sınırlarının tamamen içinde çalışır — sıfır dış API çağrısı, telemetri yok, phone-home yok. Tüm model çıkarımı, orkestrasyon ve veri işleme sizin sahip olduğunuz donanımda gerçekleşir. Kubernetes-yerel, Terraform IaC desteği ile; bare metal, özel bulut veya NVIDIA DGX Spark gibi donanımlarda kurulabilir. Regüle sektörler, kamu ve verinin ağ dışına çıkamayacağı her ortam için uygundur.
Zzeti KVKK'ya nasıl uyum sağlar?
Zzeti, KVKK gereksinimleri için tasarlanmış kurumsal düzey kontroller içerir: PII maskeleme (kişisel verinin herhangi bir modele ulaşmadan önce otomatik tespiti ve kırpılması), Mağaza → Bölge → Merkez hiyerarşisi ile rol bazlı erişim kontrolü, IP firewall, coğrafi engelleme, secret tespiti ve her sorgu ve aksiyonun tam denetim kaydı. KVKK, GDPR, ISO 27001, SOC 2, HIPAA ve PCI DSS uyumlu. Air-gapped kurulumla birleştiğinde, kişisel veri altyapınızdan asla çıkmaz.
Zzeti hangi LLM'lerle çalışır?
Zzeti'nin AI Gateway'i 30+ LLM sağlayıcı arasında birleşik API sunar — OpenAI, Anthropic, Google, AWS Bedrock, Azure OpenAI ve yerli egemen modeller dahil. Aynı zamanda Ollama, vLLM ve LoRA ince ayar destekli Llama.cpp üzerinden yerel açık ağırlıklı modelleri de çalıştırır. Semantic routing her isteği üstesinden gelebilecek en küçük modele yönlendirir, semantic caching benzer sorgular için yanıtları yeniden kullanır, ekip bazlı token bütçeleri harcamayı öngörülebilir tutar.
Nebim V3 entegrasyonu neleri kapsar?
Zzeti'nin doğal Nebim V3 MCP konektörü, satış, stok, CRM ve sadakat verisini AI ajanlarına gerçek zamanlı olarak açar. Türkiye'nin önde gelen perakende markalarında canlı kurulumlar altı kullanım senaryosunu hazır sunar: akıllı ürün tahsisatı, talep tahmini, dinamik fiyat ve kampanya, nakit akışı optimizasyonu, kişiselleştirilmiş satış ve operasyonel verimlilik. Ek MCP konektörleri ile diğer perakende ERP sistemleriyle de uyumludur.
Ajanlar verimize nasıl erişir?
MCP konektörleri üzerinden — doğrudan veritabanı bağlantısı olmaz. Ajanlar ve Query Bench SQL/MDX'i MCP üzerinden çalıştırır, Context Lake yönetişimli kopyaları sertifikalı ve güvenilir bölgelerde tutar, doküman koleksiyonları RAG'ı besler. Her sorgu iziyle birlikte kayıt altına alınır.
Kendi modellerimizi çalıştırıp ince ayar yapabilir miyiz?
Evet. Model Hub açık ağırlıklı modelleri Hugging Face'ten indirir; GPU Sunucuları bunları yerel, uzak veya Kubernetes GPU'larında — NVIDIA DGX Spark edge düğümleri dahil — vLLM veya Ollama ile çalıştırır; Fine-tune Studio kurulu modeli verinizle uyarlar ve yayına almadan test ettirir. Bulut LLM'leri ve yerel modeller aynı gateway arkasında, yük dengeleme ve failover ile çalışır.
Otonom ajanlar üzerinde insan kontrolü nasıl sağlanır?
İşçi ajanlar açık hedeflerle, süpervizör ve eleştirmen ajanlar eşliğinde çalışır. İnsan gerektiren her şey — onay, girdi, inceleme, eskalasyon, anomali — Actions Inbox'a ve İş Akışı Panosu'ndaki insan kuyruğuna düşer. Guardrails girdi ve çıktıları filtreler, AI Judge ajanları yayından önce test senaryolarıyla değerlendirir, Monitor her oturumu, izi ve maliyeti görünür tutar.
ERP'si olmayan, Excel ile çalışan bir üretici için Zzeti uygun mu?
Evet — üretim KOBİ'lerinde en yaygın başlangıç noktası bu. Ajanlar Excel tablolarını, e-postaları, PDF'leri ve WhatsApp mesajlarını olduğu gibi okur, yapılandırılmış veriyi Context Lake'e çıkarır ve doğrular. ERP varsa (Logo, SAP, Nebim veya özel yazılım) MCP konektörleri onaylı şekilde okur ve yazar; yoksa Context Lake ilk tekil doğruluk kaynağı olur. Yapay zekaya başlamak için bir ERP projesini bitirmek zorunda değilsiniz.
Üretimde hangi kullanım senaryoları önce geri döner?
Deneyimimize göre en hızlı geri dönüş dört yerden gelir: yapay zeka destekli teklif (günler yerine saatler, birkaç uzmana daha az bağımlılık), pres, fırın ve kalıplar için bakım hatırlatmaları (daha az plansız duruş), mesajlaşma uygulamaları ve Excel'den toplanan yapılandırılmış vardiya ve fire verisi (güvenilen rakamlarla karar) ve hatta görsel kalite kontrol (hata müşteriye gitmeden yakalanır). Talep tahmini ve yönetim kokpiti, veri akmaya başladıktan sonra gelir.
Veri fabrikanın içinde kalabilir mi?
Evet. Zzeti kendi sunucunuzda, bir NVIDIA DGX Spark üzerinde ya da özel bulutta çalışır; gerekirse tamamen izole ağda — açık ağırlıklı modeller, sıfır dış çağrı, telemetri yok. Müşteri çizimleri, reçeteler ve fiyatlar fabrika ağından çıkmaz. Hassas olmayan işler için ileride bulut LLM'leri isterseniz AI Gateway yalnızca izin verdiğinizi yönlendirir; her modelin önünde PII maskeleme vardır.
Türkiye'de yerel LLM ile çalışabileceğim, verimin kurum dışına çıkmayacağı bir platform arıyorum — Zzeti uygun mu?
Evet — temel kullanım senaryosu tam olarak bu. Zzeti yerel açık ağırlıklı modelleri, ajanları ve RAG'ı kendi sunucunuzda, Türkiye içindeki özel bulutta ya da izole ağda çalıştırır; veri, kayıtlar ve dokümanlar içeride kalır. Skyloop kurar ve işletir. Veri akışı, donanım seçenekleri ve kurulum modeli karşılaştırması için on-premise yerel LLM rehberine bakın.
Zzeti lisans veya telemetri için internet bağlantısına ihtiyaç duyar mı?
Hayır. Telemetri, dışarıya veri akışı ve — siz yapılandırmadıkça — harici API çağrısı yoktur; izole kurulum internet kesildiğinde de çalışmaya devam eder. Güncellemeler ve yeni model dosyaları sizin onayladığınız bakım süreciyle içeri alınır.
Zzeti ile Skyloop arasındaki ilişki nedir?
Zzeti Zeka Platformu, Skyloop'un yapay zeka spin-off'u Zzeti (Zzeti FZCO, Dubai) tarafından geliştirilen bağımsız bir platformdur; global pazarda 'Zzeti', Türkiye'de 'Zzeti Zeka' adıyla anılır. Skyloop Cloud Türkiye'deki yetkili bayi ve uygulama ortağıdır: donanımı boyutlandırır, platformu müşterinin altyapısına kurar, ERP ve veri entegrasyonlarını yapar ve işletir — saat bazlı danışmanlık olarak değil, kapsamı belirli projeler olarak. Platform GITEX AI Türkiye 2026 Supernova finalisti ve Expand North Star Dubai Award sahibidir.
LLM Gateway ve model gözlemlenebilirliği (observability) Zzeti'de ne anlama gelir?
LLM Gateway (Zzeti'de AI Gateway), ajanların ve uygulamaların tek bir uç nokta üzerinden model çağırmasını sağlayan katmandır: vLLM veya Ollama ile sunulan yerel açık ağırlıklı modeller ve — izin verirseniz — 30+ bulut sağlayıcı aynı gateway'in arkasında durur; yük dengeleme, semantik yönlendirme, semantik önbellek, model başına bütçe ve hız limitleri burada uygulanır. Model gözlemlenebilirliği ise her oturumun, ajan adımının ve model çağrısının izini (trace), token ve gecikme sayımını, ekip/ajan/model bazında maliyeti ve AI Judge kalite puanlarını kurumun kendi kurulumunda tutmasıdır. İkisi birlikte LLMOps'un temelini oluşturur: model değiştirmek ajanları yeniden yazmayı gerektirmez, her çağrı ölçülür. Katman haritasının tamamı için mimari sayfasına bakın.
IT ekibimiz açık kaynak modellerle bunu kendisi kuramaz mı?
Kurabilir — bir çıkarım motoru ve bir model birkaç günde ayağa kalkar. Zaman alan ve riski belirleyen kısım modelin etrafıdır: erişim kontrolü, guardrails, RAG, ERP konektörleri, ajan orkestrasyonu, gözlemlenebilirlik ve bunların bakımı. Zzeti bu katmanları hazır getirir; Skyloop'un işi saat bazlı danışmanlık değil, kapsamı belirli bir kurulum projesidir ve proje bittiğinde platformu sizin ekibiniz işletir. Seçenekleri yan yana görmek için on-premise rehberindeki karşılaştırma tablosuna bakın.
Yapay zeka altyapınıza
sahip olmaya hazır mısınız?
Dakikalar içinde kurun. Sınırsız ölçeklendirin. Her baytı kendi donanımınızda tutun.