Koza AI – LLM vs Database-Driven Mimari Karşılaştırması
Klasik LLM’ler bilgiyi parametrelerine gömerken, Koza AI harici veritabanı + NLP motoru ile bilgiyi dinamik yönetir.
Aşağıdaki tablo, teknik ve stratejik farkları özetler.
| Başlık | Klasik LLM (Parametre Tabanlı) | Koza AI (Database-Driven Mimari) |
|---|---|---|
| 🧠 Bilgi Saklama Yöntemi | Bilgi modelin parametrelerine gömülür (statik). | Bilgi harici veritabanında tutulur (dinamik). |
| 🔁 Bilgi Güncelleme | Yeni veri için yeniden eğitim (fine-tuning) gerekir. | Sadece database veya vektör tabanı güncellenir. |
| ⚙️ Hesaplama Gücü İhtiyacı | Yüksek (GPU / VRAM yoğun). | Orta (CPU + RAM + veritabanı optimizasyonu). |
| 🔐 Veri Gizliliği | Veriler modele karışabilir (risk). | Veriler yerelde, şifreli database içinde kalır (KVKK/GDPR uyumlu). |
| 🧩 Öğrenme Esnekliği | Eğitimden sonra bilgi sabit kalır. | Anında bilgi ekleme/silme/düzeltme yapılabilir. |
| 🕑 Yanıt Süresi | Model içinden tek adımda hızlı çıkarım. | Database sorgusu + model entegrasyonu (birkaç ms ek gecikme). |
| 🧭 Açıklanabilirlik | Cevabın kaynağı izlenemez (black box). | Kullanılan kaynaklar izlenebilir (transparent AI). |
| 🧰 Kurulum ve Ölçeklenme | Devasa tekil altyapı gerekir. | Modüler: Database + NLP motoru + hafif model kombinasyonu. |
| 💬 Konuşma Hafızası (Memory) | Sınırlı context (örn. 128K token). | Sınırsız arşiv: geçmiş diyaloglar veritabanında tutulur. |
| 🧑💻 Kurumsal Uyumluluk | Zor; veri parametreye karışırsa yönetimi güç. | Kolay; veriler tablolar halinde yönetilir ve denetlenir. |
| 💡 Gerçek Dünya Kullanımı | Genel zekâ: her konuda üretim. | Alan zekâsı: sektöre/kuruma özel üretim. |
| 🚀 Örnek | ChatGPT, Claude, Gemini gibi genel modeller. | Koza AI; Kurumsal Zekâ, MES AI, vb. özel çözümler. |
Sonuç – Stratejik Değerlendirme
LLM → Zekâ odaklı
Koza AI → Bilgi + Zekâ odaklı
LLM → Zekâ odaklı
Koza AI → Bilgi + Zekâ odaklı
Database-driven yaklaşım, yeniden eğitime gerek duymadan bilgiyi güncel tutar; güvenlik, açıklanabilirlik ve özelleştirme avantajları sunar.
Gecikme ve tutarlılık gibi teknik konular ise cache, re-embedding ve iyi bir context yönetimiyle çözülebilir.
Koza Ai ve LLM’ler Genel Karşılaştırma
|
Özellik |
Koza Ai |
LLM’ler (GPT, Claude, Gemini vb.) |
|
Maliyet |
✅ Çok düşük, lokal çalışır |
Yüksek, dolar bazlı API |
|
Veri Güvenliği |
✅ Veri dışarı çıkmaz (KVKK/GDPR uyumlu) |
Veri buluta gider |
|
Çalışma Ortamı |
✅ Offline, kendi sunucunda |
Sürekli internet gereklidir |
|
Alan Uzmanlığı |
✅ Sektörel optimize edilebilir |
Genel amaçlıdır |
|
Kontrol Edilebilirlik |
✅ Hibrit mimari, kural tabanlı |
Hallucination riski yüksektir |
|
Performans |
✅ Küçük veri setlerinde hızlı |
GPU ihtiyacı, gecikme fazla |
|
Özelleştirme |
✅ Firma/ürün özelinde paketlenebilir |
API sınırlı |
|
Bağımsızlık |
✅ Sağlayıcıya bağımlı değil |
OpenAI/Google bağımlılığı |
Koza AI ve LLM’ler Arasında Maliyet Karşılaştırması
| Senaryo (100.000 sorgu / ay) | Koza AI (Lokal Kurulum) | LLM (GPT-4 / API Servisleri) |
|---|---|---|
| Aylık Maliyet | Sabit sunucu maliyeti (≈ 300–500 $) | 20.000 – 30.000 $ |
| Yıllık Maliyet | 4.000 – 6.000 $ | 240.000 – 360.000 $ |
| Veri Transfer Ücreti | Yok | Ek veri kullanımı maliyeti oluşur |
| Ölçeklenebilirlik | Artan kullanıcıda ek maliyet yok | Kullanıcı artışıyla maliyet katlanır |
| Lisans Modeli | Tek seferlik kurulum / On-Prem | Sürekli API erişimi, abonelik bazlı |
| Bağımlılık | Kendi sisteminde çalışır | OpenAI veya benzeri sağlayıcıya bağlı |
| Maliyet Riskleri | Sabit ve öngörülebilir | Kur, API fiyat artışı, dolar bazlı riskler |
“Koza AI, dışa bağımlı API maliyetlerini ortadan kaldırarak
işletmelere %90’a varan maliyet avantajı sağlar.”
Koza AI projeleri; sunucu, kurulum ve bakım maliyeti dışında hiçbir dış API ödemesi gerektirmez.
Bu, özellikle uzun vadeli kurumsal projelerde maliyet kontrolünü sağlar.