Projelere dön
Açık KaynakAI/ML2026Öne Çıkan

FinGuard AI

LangGraph tabanlı çoklu ajan orkestrasyonu, FastAPI arka ucu ve Next.js arayüzü ile kurulan uyumluluk sistemi. Resmi dokümanlar üzerinde bağlamsal arama yaparak bankacılık ve iş hukuku senaryolarına referanslı yanıtlar üretir.

Çoklu Ajan
Çekirdek
RAG
Getirim
Bankacılık + İK
Alanlar
FastAPI + Next.js
Yığın
FinGuard AI

Bu proje hakkında

FinGuard AI, bankacılık sektörü ve İnsan Kaynakları departmanlarının karşılaştığı karmaşık uyumluluk süreçlerini otomatize etmek için geliştirdiğim çoklu ajanlı bir yapay zeka asistanı. Amaç yalnızca belge aramak değildi; sürekli güncellenen kanunlar, şirket politikaları ve regülasyonlar arasından bağlama uygun, güvenilir ve denetlenebilir bir cevap üreten dijital bir uzman oluşturmak istedim.

Problem

Bankacılık regülasyonları ve iş hukuku süreçleri çok sayıda belge, iç yönerge ve yoruma açık kural içeriyor. Geleneksel arama sistemleri bu dokümanları yüzeysel biçimde tarıyor; standart sohbet botları ise spesifik yasal senaryolarda halüsinasyon riski taşıyor. Kurumların ihtiyacı, yalnızca metin eşleştiren değil, belgenin anlamını okuyup kuralları filtreleyebilen güvenilir bir karar destek katmanı.

Sistem mimarisi

Bu problemi çözmek için Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve LangGraph tabanlı çoklu ajan mimariyi birlikte kullandım. Burada tek bir büyük modelin her şeyi yapmaya çalışması yerine, görevleri uzmanlaşmış ajanlara ayırdım.

  • LangGraph katmanı, sorgunun hangi ajana gideceğini ve ajanlar arası iş akışını yönetiyor.
  • FastAPI, çıkarım ve veri erişimi tarafında düşük gecikmeli, güvenilir bir arka uç sağlıyor.
  • Next.js, son kullanıcının karmaşık süreçleri daha anlaşılır şekilde yönetebilmesi için modern bir web arayüzü oluşturuyor.

FinGuard AI sistem görünümü

Ajan dinamikleri

FinGuard AI içindeki ajanlar, tek model yerine birlikte çalışan bir ekip gibi tasarlandı.

  • Yönlendirici Ajan, gelen sorunun bankacılık regülasyonları mı yoksa iş hukuku / İK süreçleriyle mi ilgili olduğunu ayırıyor.
  • Getirim Ajanı, bilgi tabanı içinde yalnızca en alakalı belge, madde ve kurum içi yönerge parçalarını getiriyor.
  • Uyumluluk Ajanları, getirilen veriyi analiz ederek bankacılık ve İK perspektifinden yorumluyor, ardından kullanıcıya raporlanabilir bir çıktı üretiyor.

Bu yaklaşım sayesinde sistem, genel amaçlı sohbet yerine uzmanlaşmış iş akışı mantığıyla çalışıyor.

Neden önemli

FinGuard AI'nın asıl değeri, kurum içinde uyumluluk inceleme süresini kısaltırken yanlış yorum riskini azaltması. Yanıtların resmi dokümanlara dayanması, çıktının daha denetlenebilir ve savunulabilir olmasını sağlıyor. Aynı zamanda modüler mimari, gelecekte yeni regülasyon alanlarının sisteme ajan bazlı eklenmesine izin veriyor.

Sonuç

Sonuçta FinGuard AI, belge arama ve soru-cevap katmanını aşarak bankacılık ve İK ekipleri için dijital bir uyumluluk mesai arkadaşına dönüştü. Yasal metin inceleme yükünü azaltan, bağlama duyarlı yorum yapabilen ve kurum içi bilgi tabanını güvenilir biçimde kullanabilen bir karar destek sistemi olarak konumlanıyor.

Öne Çıkanlar
Yasal metinler, şirket politikaları ve regülasyonlar arasında bağlamsal arama yaparak yanıtları resmi dokümanlara dayandırır.
LangGraph tabanlı ajan orkestrasyonu, sorguyu doğru uzmana yönlendirip iş akışını tek bir LLM'e bırakmaz.
RAG yaklaşımı sayesinde klasik sohbet botlarında görülen halüsinasyon riskini azaltır ve denetlenebilir çıktı üretir.
Modüler yapı, gelecekte KVKK veya GDPR gibi yeni uyumluluk ajanlarının sisteme eklenmesini kolaylaştırır.
Teknik Yapı
Orkestrasyon
LangGraphYönlendirici AjanGetirim AjanıUzman Ajanlar
Arka Uç
PythonFastAPIAsenkron çıkarımAPI servisleri
Zeka Katmanı
RAGBilgi tabanıLLMBağlamsal arama
Ürün
Next.jsUyumluluk raporlarıRisk değerlendirmesiOperasyon arayüzü
Benzer Projeler

Benzer işler