Intelivus IDP, sadece veri çıkarmakla kalmaz — belgeleri anlamlandırır, kontekst analizine dayalı olarak güvenilir içgörüler üretir ve insan müdahalesini minimuma indirerek kurumsal süreçleri dijitalleştirir.
1. Katmanlı Teknik Mimari
a. Preprocessing Layer (Ön İşleme Katmanı)
- Sayfa Ayrıştırma: Çok sayfalı belgeler otomatik olarak ayrıştırılır.
- Görsel Dönüşüm: Her sayfa, yüksek çözünürlüklü .png formatına dönüştürülür.
- Görüntü İşleme: Deskew, denoising, kontrast ayarı gibi image enhancement işlemleri uygulanır.
b. Object Detection Layer (Nesne Tespit Katmanı)
- Belge üzerinde başlık, özel alanlar, imza kutuları, büyük ölçekli tablolar gibi yapılar özel eğitilmiş YOLO ve Detection Transformer temelli modellerle tespit edilir.
- Tespit edilen bölgelerde segmentasyon sonrası, alan bazlı derin öğrenme modelleri ile bilgi çıkarımı yapılır.
c. Information Extraction Layer (NER Tabanlı)
- BERT, ModernBert, NuNER gibi encoder mimarileriyle, Named Entity Recognition (NER) yapılarak bilgi çıkarımı gerçekleştirilir.
- Hem supervised hem de zero-shot / few-shot yöntemlerle çalışan bu katman, esnekliğiyle dikkat çeker.
- Regex ve rule-based validasyon ile doğrulama sağlanır.
d. Multimodal Data Extraction Layer (VLM Tabanlı)
- Görsel + metin temelli Vision Language Modeller (Qwen-VL, LLaVA, SmolVLM vb.) kullanılarak kullanıcı tanımlı alanlardan bilgi çıkarımı yapılır.
- Bilgi konumlandırması (spatial grounding) ve güvenilirlik skorlama algoritmaları ile çıktılar doğrulanır.
e. Post-Processing & Validation Layer
- Alanlara özgü normalize edici post-processing algoritmaları çalıştırılır.
- Tarih, IBAN, IP adresi gibi özel formatlar için ileri düzey doğrulama kontrolleri gerçekleştirilir.
2. AI Model Training Pipeline (Yapay Zeka Modeli Eğitim Süreci)
a. Veri Kümesi & Eğitim Materyali
- Fatura, banka dekontu, teklif formu gibi binlerce anonimleştirilmiş gerçek belge kullanılarak oluşturulan geniş veri seti.
- Özellikle Türkçe belge yapıları için optimize edilmiştir; bu sayede global modellere göre yerel verilerde üstün başarı sunar.
b. Model Portföyü
- Object Detection: YOLOv5/8, DETR (Detection Transformer)
- Vision Language Models: Qwen-VL, LLaVA, SmolVLM (Multimodal Transformer mimarileri)
- NER Models: BERT tabanlı encoder’lar (ModernBert, NuNER, vb.)
c. Öğrenme Yaklaşımları
- Supervised Learning: Etiketli veri setleri ile model eğitimi.
- Reinforcement Learning: Geri bildirim döngüleriyle sürekli iyileştirme.
- Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT): LoRA (Low-Rank Adaptation) mimarisi ile hafif ve verimli model güncellemeleri.
3. Inference & Model Serving Katmanı
Intelivus, ölçeklenebilir ve hızlı yanıt veren AI servis altyapısı ile gerçek zamanlı kullanım senaryolarına uygundur:
- vLLM: LLM tabanlı yüksek performanslı sunucu altyapısı.
- TGI (Text Generation Inference): Çoklu model barındırabilen inference sunucusu.
- Ollama: Lokal LLM servisleri için hafif ve hızlı runtime.
