← anasayfa / projects / atlas
02 · Çevrimdışı Türkçe LLM

ATLAS — Çevrimdışı Türkçe LLM Asistanı

Veri gizliliğine duyarlı kurumlar için, kurum ağı dışına hiçbir veri çıkmadan yerel donanımda çalışan, Türkçe odaklı kapalı alan soru-cevap asistanı.

Rol
Backend Geliştirici
Tip
Lisans Bitirme Projesi (4 kişilik ekip)
Süre
Şubat 2026 – devam ediyor
Durum
Mimari ve gereksinim analizi fazı
Danışman
Prof. Dr. Gökçe Nur Yılmaz
Repo
🔒 Bitirme süreci boyunca özel

// Rolüm

Projede backend mimarisinin tasarımı ve geliştirilmesinden sorumluyum. Kapsamım üç ana bileşeni içeriyor:

  • Kimlik doğrulama ve yetkilendirme: Kurum içi kullanıcıların ve yöneticilerin ayrıştırılması, rol bazlı erişim katmanı.
  • Servis yönetimi: Yerel ağda çalışan REST servislerinin yapılandırılması; doğal dil sorgu arayüzü ile model çıkarım katmanı arasındaki iletişim.
  • Bilgi tabanı API'si: Yetkili yöneticilerin veri setlerini manuel olarak eklemesine, güncellemesine ve denetlemesine olanak veren yönetim arayüzü.

Sistem henüz kâğıt üstünde — şu an mimari kararları, framework seçimi ve gereksinim analizi üzerinde çalışıyoruz.

// Proje Hakkında

ATLAS, internet bağlantısı olmayan, hassas verinin kurum ağı dışına çıkmaması gereken kapalı ortamlar için tasarlanmış bir Türkçe AI asistanıdır. Hedef kullanıcılar arasında savunma sanayii kuruluşları, hukuk büroları ve sağlık kuruluşları gibi veri egemenliği kritik olan kurumlar yer alır.

Kamuya açık modellerin aksine, ATLAS yalnızca yetkili personel tarafından sağlanan veri setleri üzerinde çalışır; bilgi tabanı manuel olarak güncellenir, dolayısıyla denetlenebilir kalır. Sistem hiçbir aşamada dış bir kaynağa bağlanmaz.

// Tasarım İlkeleri

  • Air-gapped çalışma: Sistem internet bağlantısı olmadan, kurum ağına izole şekilde çalışır.
  • Denetlenebilir bilgi tabanı: Modelin bildiği her şey, yetkili yöneticilerin onayladığı veri setleriyle sınırlıdır.
  • Türkçe öncelikli: Hem arayüz hem de çıkarım katmanı Türkçe odaklı senaryolara göre tasarlanır.
  • Yerel donanım: Kurumun mevcut altyapısına kurulabilir, dış servis bağımlılığı yoktur.

// yol haritası

Şub – May 2026
Mimari tasarım, gereksinim analizi, framework seçimi
Sonraki
Backend prototipi, model entegrasyonu, dağıtım paketi

// kullanılan teknolojiler

PythonREST APILLM InferenceAir-gapped DeploymentTürkçe NLP