FDeepAI, KOBİ'ler ve bireysel girişimciler için ajanslara olan bağımlılığı azaltmayı hedefleyen, **doğal dil işleme ve çok modelli yapay zeka tabanlı bir asistandır.
Sistem:
- Dijital pazarlama ve reklamcılık alanında bilgi sunar.
- Yüklenen PDF belgeleri üzerinden RAG (Retrieval-Augmented Generation) ile analiz yapar ve Türkçe yanıtlar üretir.
- Görsel yorumlama (resimden açıklama üretme) ve OCR (görselden yazı okuma) özelliklerine sahiptir.
- Görsellerden elde edilen bilgilerle metin sınıflandırması yapar ve pazarlama odaklı açıklamalar üretir.
- Teknik bilgisi sınırlı kullanıcıların bile profesyonel kampanya içerikleri hazırlamasına yardımcı olur.
Tüm sistem yerel ortamda çalışır ve bu sayede veri gizliliği %100 güvence altına alınır.
Bu özellik, veri güvenliğine öncelik veren büyük ölçekli şirketler için de önemli bir tercih sebebidir.
Takım Üyeleri Feyza Kıranlıoğlu GitHub: https://github.com/feyzakir
Derin Çıvgın GitHub: https://github.com/Derincvgn
Ayşe Nur Özer GitHub: https://github.com/ozeraysenur
Ləman Osmanlı GitHub: https://github.com/Leman2006
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarisi
- LangChain: Belge bölme, sorgulama zinciri, RAG yapılandırması
- FAISS + SentenceTransformers: Vektör tabanlı belge arama
- Ollama + LLaMA.cpp: Yerel LLM çalıştırma (Mistral, LLaMA, Qwen, Gemma, DeepSeek destekli)
- LLaVA 1.5 / Onevision: Görselden içerik önerisi
- BLIP-2: Görselden açıklama üretme
- OCR (Tesseract): Görsellerdeki yazılı metni tanıma ve çıkartma
- Metin Sınıflandırma (Text Classification): Görseldeki nesneyi tanıma
- Streamlit: Web tabanlı kullanıcı arayüzü
- Python 3.10+, torch (CUDA destekli), langchain, sentence-transformers, transformers, deep-translator
Ortam Kurulumu
bash git clone https://github.com/Leman2006/FDeep.AIChatbot.git cd FDeep.AIChatbot python -m venv .venv .venv\Scripts\activate # MacOS/Linux: source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt
Takım Adı: FDeep.AI Teknofest 2025 Türkçe Doğal Dil İşleme Yarışması Serbest Kategori için oluşturulmuştur.
Uygulamayı Başlatma bash streamlit run main.py