🧠 AI-POWERED ENTERPRISE PLATFORM

Yapay Zeka Destekli
Mesaj Analiz ve Yönetim
Platformu

Çağrı Merkezi ve Mesajlaşma Ortamlarında Operasyonel Süreçleri Kökten Dönüştüren, Production-Grade Enterprise AI Sistemi

Rol Full-Stack AI Engineer

Mimari Distributed Microservice

AI Models Claude + GPT Series

Durum ✅ Production Active

📋 İÇİNDEKİLER

Yönetici Özeti & Başarı Metrikleri
Ana Özellikler & İş Değeri
Sistem Mimarisi — Büyük Resim
Frontend Katmanı — Kullanıcı Deneyimi
Backend Katmanı — AI İşleme Motoru
Asenkron Görev Mimarisi
API Endpoint Tasarımı
Güvenlik & Erişim Kontrol
Prompt Yönetim Sistemi
İş Değeri & Stratejik Faydalar
Mühendislik Disiplinleri
Sonuç & Gelecek Potansiyeli

📊 BÖLÜM 1: YÖNETİCİ ÖZETİ

Bu proje, çağrı merkezi ve yoğun mesajlaşma ortamlarındaki operasyonel süreçleri kökten dönüştürmek üzere tasarlanmış, ileri düzey bir Yapay Zeka (AI) destekli mesaj analiz ve yönetim platformudur.

Geleneksel, zaman alıcı manuel özetleme ve analiz süreçlerine bir alternatif sunarak, yapay zeka modelleri aracılığıyla sohbet geçmişlerinden hızlı, doğru ve anlamlı içgörüler elde edilmesini sağlar. Bu sistem, sadece bir araç değil, aynı zamanda operasyonel verimlilikte bir paradigma değişimidir.

1.1 Ölçülebilir Başarı Metrikleri

%70-80 Manuel İş Azalması

Multi-AI Claude + GPT Entegre

7/24 Kesintisiz Hizmet

Real-time Asenkron İzleme

1.2 Başarı Alanları

Başarı Alanı	Durum	Uygulanan Çözüm	İş Etkisi
AI Destekli Özetleme	✅ Aktif	Multi-LLM entegrasyonu (Claude + GPT)	Manuel analiz süresini %70-80 azaltır
Asenkron İşleme	✅ Aktif	Celery + Redis distributed task queue	UI asla bloke olmaz, paralel işlem
Dinamik Prompt Yönetimi	✅ Aktif	CRUD arayüzü + privilege tabanlı atama	Sıfır kod ile AI davranışı özelleştirme
Rol Tabanlı Erişim (RBAC)	✅ Aktif	UUID + privilege seviye sistemi	Kurumsal güvenlik standartlarına uyum
Gerçek Zamanlı Durum İzleme	✅ Aktif	Polling + proxy + task state tracking	Görev ilerlemesi şeffaf ve anlık
Güvenli API Proxy	✅ Aktif	PHP proxy + internal routing + blacklist	API anahtarları korunuyor, kötüye kullanım engeli

💡 Projenin Özü

Bu platform; dağıtık sistem tasarımını, yapay zeka entegrasyonunu, gerçek zamanlı veri akışını, güvenlik mimarisini ve kullanıcı deneyimi tasarımını bir arada barındıran, production-grade enterprise AI sistemidir.

🚀 BÖLÜM 2: ANA ÖZELLİKLER & İŞ DEĞERİ

Her bir özellik, titizlikle tasarlanmış ve optimize edilmiş bir mühendislik yaklaşımıyla hayata geçirilmiştir:

🤖 2.1 Otomatik Sohbet Özetleme ve Derinlemesine Analiz

⚙️ Mühendislik Detayı

Platform, Anthropic (Claude serisi) ve OpenAI (GPT serisi) gibi sektör lideri büyük dil modellerinin (LLM) entegrasyonu sayesinde, uzun ve karmaşık sohbet kayıtlarını saniyeler içinde özlü ve anlaşılır özetlere dönüştürür. tiktoken gibi tokenizasyon kütüphaneleri kullanılarak maliyet ve hız optimizasyonu yapılır. API esnekliği ve model seçiminde optimize edilmiş maliyet/performans dengesi sunar.

💰 Katma Değer

Müşteri hizmetleri temsilcilerinin ve yöneticilerin, her bir müşteri etkileşiminin ana noktalarını hızla kavramasını sağlayarak manuel inceleme süresini %70'e varan oranlarda azaltır. Hizmet kalitesini artırır ve karar alma süreçlerini hızlandırır.

📝 2.2 Dinamik ve Özelleştirilebilir Prompt Yönetimi

⚙️ Mühendislik Detayı

Yöneticilere, farklı iş senaryolarına (şikayet analizi, satış potansiyeli tespiti, teknik destek özeti) özel AI prompt şablonları oluşturma, düzenleme ve silme yeteneği sunan kapsamlı bir CRUD arayüzü geliştirilmiştir. Her prompt, privilege grubuna özel olarak atanabilir. Bu dinamik yapı, sistemin farklı departmanların değişen ihtiyaçlarına kodlama gerektirmeden adapte olmasını sağlar.

💰 Katma Değer

İşletmelerin AI analizlerini kendi özel gereksinimlerine göre uyarlama esnekliği. Eğitim süreçlerini kısaltır, AI çıktılarının tutarlılığını artırır, farklı analiz ihtiyaçlarına anında cevap verilmesini mümkün kılar.

🔐 2.3 Kapsamlı Kullanıcı ve Rol Tabanlı Erişim Yönetimi (RBAC)

⚙️ Mühendislik Detayı

Her kullanıcıya privilege değerleri atanabilir. Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC), hassas verilere yetkisiz erişimi engeller. UUID tabanlı kullanıcı tanımlaması ek güvenlik katmanı sağlar. Yönetici paneli, kullanıcı hesaplarının oluşturulması, güncellenmesi ve devre dışı bırakılması için güçlü araçlar içerir.

💰 Katma Değer

Kurumsal güvenlik ve uyumluluk standartlarını karşılar. Veri bütünlüğünü ve gizliliğini korurken, yöneticilere kullanıcı erişimini merkezi ve verimli bir şekilde yönetme olanağı sunar.

⚡ 2.4 Gerçek Zamanlı Asenkron Görev İşleme & Durum İzleme

⚙️ Mühendislik Detayı

Uzun süren AI analiz görevleri, Celery asenkron görev kuyruğu ve Redis mesaj aracısı ile arka plana alınır. Kullanıcı gerçek zamanlı olarak görev durumunu (PENDING, PROCESSING, SUCCESS, FAILURE) takip eder. generate_proxy.php katmanı, Flask API ile sürekli iletişim halinde kalarak durumu frontend'e aktarır.

💰 Katma Değer

Yoğun görevler bile arayüzde donmaya neden olmaz. Aynı anda birden fazla analizin paralel olarak yürütülmesine olanak tanıyarak sistemin genel throughput'unu maksimize eder.

🏗️ 2.5 Yüksek Performanslı ve Güvenilir Mimari

⚙️ Mühendislik Detayı

Modüler ve dağıtık yapı üzerine inşa edilmiştir. Flask + Gunicorn kombinasyonu yüksek istek hacimlerinde istikrarlı performans sunar. Celery'nin görev dağıtımı, birden fazla worker'ın paralel çalıştırılabilmesine olanak tanır. Hata toleransı ve yeniden deneme mekanizmaları, geçici kesintilerde bile görevlerin tamamlanmasını sağlar.

💰 Katma Değer

İş sürekliliğini garanti eder. Artan kullanıcı ve veri hacmine kolayca adapte olabilir. Gelecekteki iş büyümesi için sağlam ve maliyet etkin bir altyapı sunar.

🏛️ BÖLÜM 3: SİSTEM MİMARİSİ — BÜYÜK RESİM

3.1 High-Level Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 🖥️ FRONTEND LAYER │ │ PHP + HTML5 + CSS3 + JS │ │ ┌──────────────┐ ┌───────────────┐ ┌──────────────────────────┐ │ │ │ Login & │ │ Admin Panel │ │ AI Analysis Interface │ │ │ │ Auth (PHP) │ │ (CRUD Mgmt) │ │ (Chat Submit + View) │ │ │ └──────┬───────┘ └───────┬───────┘ └────────────┬─────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ └──────────────────┼────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌─────────────▼─────────────────┐ │ │ │ 🔒 generate_proxy.php │ │ │ │ (Güvenli API Köprüsü) │ │ │ │ • API key koruması │ │ │ │ • Blacklist kontrolü │ │ │ │ • Polling & timeout yönetimi │ │ │ └─────────────┬─────────────────┘ │ └────────────────────────────┼────────────────────────────────────────┘ │ HTTP (Internal: 127.0.0.1:5002) ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 🐍 BACKEND LAYER (Flask) │ │ ┌────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ │ │ /generate │ │ /result/main/ │ │ /health │ │ │ │ (POST) │ │ (GET - polling) │ │ (GET - monitoring) │ │ │ └───────┬────────┘ └────────┬────────┘ └─────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ │ │ ┌────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ⚙️ Celery Task Queue │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────────┐│ │ │ │ │ Summary │ │ Segment │ │ Reply ││ │ │ │ │ Task │ │ Task │ │ Task ││ │ │ │ └──────────┘ └───────────┘ └──────────────┘│ │ │ └─────────────────────┬──────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌─────────────────────▼──────────────────────────┐ │ │ │ 📡 Redis (Message Broker) │ │ │ │ Task Queue + Result Backend │ │ │ └────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌─────────────────────▼──────────────────────────┐ │ │ │ 🤖 AI Model Providers │ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ │ │ Anthropic │ │ OpenAI │ │ │ │ │ │ (Claude) │ │ (GPT) │ │ │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ └────────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 🗄️ DATA LAYER │ │ ┌───────────────────┐ ┌───────────────────┐ │ │ │ poc DB (MySQL) │ │ messagedb (MySQL) │ │ │ │ • Users │ │ • Prompt templates │ │ │ │ • Auth & roles │ │ • Analysis config │ │ │ └───────────────────┘ └───────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 Katman Sorumlulukları

Katman	Teknoloji	Sorumluluk	Kritik Özellik
🖥️ Frontend	PHP, HTML5, CSS3, JS	Kullanıcı arayüzü, admin panel, auth	Proxy ile güvenli API köprüsü
🔒 Proxy Layer	PHP (generate_proxy.php)	Güvenli iletişim, blacklist, polling	API key koruması + timeout yönetimi
🐍 Backend API	Flask + Gunicorn	AI işleme, task dispatch, health check	RESTful endpoints + validasyon
⚙️ Task Queue	Celery + Redis	Asenkron AI görev yönetimi	Paralel worker, retry, state tracking
🤖 AI Layer	Anthropic + OpenAI SDK	LLM entegrasyonu, token optimizasyonu	Multi-model support + tiktoken
🗄️ Data Layer	MySQL (2 DB)	Kullanıcı verileri + prompt şablonları	Ayrık DB tasarımı + esneklik

🖥️ BÖLÜM 4: FRONTEND KATMANI

4.1 Teknoloji Yığını

🐘

PHP

Backend-for-Frontend

📄

HTML5 & CSS3

Responsive UI

⚡

jQuery

DOM & AJAX

📊

DataTables

Veri Tabloları

✍️

Marked.js

Markdown → HTML

🎨

Font Awesome

İkon Kütüphanesi

4.2 Modüler JavaScript Mimarisi

Modül	Sorumluluk	İşlevsellik
`gri.js`	Genel UI yönetimi	Sidebar toggling, tab geçişleri, layout
`admin-prompt-manager.js`	Prompt CRUD operasyonları	Şablon oluşturma, düzenleme, silme mantığı
`user.js`	Kullanıcı yönetimi	Kullanıcı CRUD, rol atama, devre dışı bırakma
`generate_proxy.php`	Güvenli API köprüsü	Proxy, polling, blacklist, timeout

4.3 Veritabanı Etkileşimi — Dual Database Tasarımı

🗄️ `poc` Veritabanı

👤 Kullanıcı kimlik doğrulama
🔑 Yetkilendirme bilgileri
🏷️ Privilege seviye tanımları
📋 Oturum yönetimi verileri

🗄️ `messagedb` Veritabanı

📝 AI prompt şablonları
⚙️ Analiz konfigürasyonları
🏷️ Privilege-prompt eşleştirmeleri
📊 Dinamik içerik yönetimi

💡 Tasarım Kararı

İki ayrı veritabanı kullanımı, separation of concerns prensibini veri katmanına taşır. Auth verileri ile iş verileri birbirinden izole edilmiştir. Bu, bağımsız ölçeklendirme ve güvenlik izolasyonu sağlar.

4.4 `generate_proxy.php` — Kritik Entegrasyon Katmanı

Bu özel PHP proxy betiği, frontend ile Python Flask arka ucu arasındaki iletişimin temelini oluşturur:

1️⃣ Güvenli API Çağrısı

Frontend'den gelen ham AI analiz isteklerini alır ve backend Flask API'sine (http://127.0.0.1:5002) güvenli bir şekilde iletir. Hassas API anahtarlarının frontend'de maruz kalmasını engeller.

2️⃣ chat_id Kara Liste Kontrolü

AI analizi başlamadan önce, belirli chat_id'lerin analizini engellemek için özelleştirilebilir bir blacklist mekanizması uygular. Kötüye kullanımı önler.

3️⃣ Asenkron Yanıt İşleme (Polling)

Flask'tan dönen main_task_id'yi kullanarak /result/main/<task_id> endpoint'ini 90 saniyeye kadar, her saniye sorgular. Frontend kilitlenmez.

4️⃣ Hata ve Timeout Yönetimi

Flask API'sinden gelen hataları yakalar ve frontend'e anlaşılır hata mesajları olarak iletir. Zaman aşımı durumunda kullanıcıya bilgi sağlar.

🐍 BÖLÜM 5: BACKEND KATMANI — AI İŞLEME MOTORU

5.1 Teknoloji Yığını

🌶️

Flask

Python Microframework

🦄

Gunicorn

WSGI HTTP Server

🥬

Celery

Async Task Queue

🔴

Redis

Message Broker

🧠

Anthropic SDK

Claude AI Models

🤖

OpenAI SDK

GPT AI Models

🔢

tiktoken

Token Optimizasyonu

🔑

python-dotenv

Güvenli Config

🌐

Flask-CORS

Cross-Origin Güvenlik

5.2 API Endpoint Tasarımı

POST /generate

AI analiz görevini başlatır. chat_id, prompt (reply, segment, summary), model ve agent parametrelerini alır. Katı validasyon sonrası tasks.process_chat.delay() ile Celery kuyruğuna asenkron gönderir. Anında main_task_id döndürür.

GET /result/main/<task_id>

Ana görevin ve alt görevlerin (summary, segment, reply) anlık durumunu ve sonuçlarını sorgular. pending, processing veya nihai sonuçları döndürür. Şeffaf ilerleme izleme sağlar.

GET /status/<task_id>

Hafif durum kontrol noktası. Yalnızca status ve ready bilgisi döndürür. Sistem yükünü minimize ederek hızlı sorgulama sağlar.

GET /health

Uygulama ve kritik bağımlılıkların (Celery worker'ları) sağlık durumunu kontrol eder. Aktif worker sayısı ve genel çalışma durumunu döndürür. Operasyonel monitoring için hayati.

⚡ BÖLÜM 6: ASENKRON GÖREV MİMARİSİ

6.1 Neden Asenkron?

Problem	Risk	Asenkron Çözüm
AI modeli 10-60 saniye sürebilir	🔴 UI donması	Celery task queue — arka planda işle
Binlerce satırlık sohbet	🔴 Timeout	Worker'da işle, proxy ile polling
Eşzamanlı kullanıcılar	🟡 Performans	Paralel worker'lar, Redis broker
AI API geçici kesintileri	🟡 Veri kaybı	Retry mekanizması, hata toleransı

6.2 Görev Yaşam Döngüsü

Kullanıcı "Analiz Et" butonuna tıklar │ ▼ ┌──────────────────────────────────────┐ │ Frontend → generate_proxy.php │ │ (Blacklist kontrolü yapılır) │ └──────────────────┬───────────────────┘ │ HTTP POST ▼ ┌──────────────────────────────────────┐ │ Flask /generate endpoint │ │ (Parametre validasyonu) │ └──────────────────┬───────────────────┘ │ .delay() ▼ ┌──────────────────────────────────────┐ │ Celery Task Queue (Redis Broker) │ │ ┌─────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │ │ Summary │ │Segment │ │ Reply │ │ │ │ Task │ │ Task │ │ Task │ │ │ └────┬────┘ └───┬────┘ └───┬────┘ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────┐ │ │ │ AI Model API Calls │ │ │ │ (Claude / GPT — paralel) │ │ │ └─────────────────────────────────┘ │ └──────────────────┬───────────────────┘ │ Sonuçlar Redis'e yazılır ▼ ┌──────────────────────────────────────┐ │ Proxy polling: /result/main/<id> │ │ (Her saniye, 90 sn timeout) │ └──────────────────┬───────────────────┘ │ ▼ ┌──────────────────────────────────────┐ │ Frontend'de sonuç gösterilir │ │ (Marked.js ile Markdown → HTML) │ └──────────────────────────────────────┘

6.3 Görev Durumları

Status	Anlam	Frontend Gösterimi
⏳ PENDING	Görev kuyruğa alındı, worker bekleniyor	Spinner + "Analiz başlatılıyor..."
🔄 PROCESSING	Worker aldı, AI modeline gönderildi	Spinner + "AI işliyor..."
✅ SUCCESS	Analiz tamamlandı, sonuçlar hazır	Sonuç kartları gösterilir
❌ FAILURE	Hata oluştu, detay loglandı	Hata mesajı gösterilir

🔐 BÖLÜM 7: GÜVENLİK & ERİŞİM KONTROL

7.1 Çok Katmanlı Güvenlik Mimarisi

Katman	Mekanizma	Korunan Varlık	Detay
1️⃣ Auth	PHP Session + Login	Kullanıcı hesapları	Oturum tabanlı kimlik doğrulama
2️⃣ RBAC	Privilege seviye sistemi	Admin fonksiyonları	privilege=1 → Admin, diğerleri → User
3️⃣ UUID	UUID tabanlı user ID	Kullanıcı kimlikleri	Sequential ID tahmin saldırılarını engeller
4️⃣ Proxy	PHP proxy katmanı	API anahtarları	Hassas key'ler hiçbir zaman frontend'de açığa çıkmaz
5️⃣ Blacklist	chat_id kara liste	Sistem bütünlüğü	Kötüye kullanım ve istenmeyen analiz engeli
6️⃣ Internal Net	127.0.0.1 routing	Backend API	Flask API dışarıya kapalı, sadece proxy erişir
7️⃣ Env Config	python-dotenv (.env)	Tüm secret'lar	Kod tabanında hiçbir secret yok

🛡️ Defense in Depth

Güvenlik tek bir noktada değil, her katmanda uygulanmıştır. Bir katman devre dışı kalsa bile, diğer katmanlar korumaya devam eder. Bu, enterprise güvenlik standartlarının temel prensibidir.

💰 BÖLÜM 8: İŞ DEĞERİ & STRATEJİK FAYDALAR

Bu platforma yapılan yatırım, sadece teknik bir geliştirme değil, aynı zamanda operasyonel mükemmelliğe ve stratejik rekabet avantajına yönelik önemli bir adımdır.

%70-80

📉 Dramatik Operasyonel Verimlilik Artışı

Manuel sohbet özetleme ve analiz süresini %70-80 azaltır. Personel daha karmaşık görevlere odaklanır, müşteri yanıt süreleri kısalır, çağrı çözüm oranları artar.

AI-Driven

🔍 Eyleme Geçirilebilir Veri İçgörüleri

Büyük hacimli metin verilerindeki temaları, müşteri duyarlılıklarını ve eğilimleri otomatik ortaya çıkarır. Ürün geliştirme, pazarlama ve eğitim için doğrudan kullanılabilir veriler.

∞ Scale

📈 Üstün Ölçeklenebilirlik

Celery + Redis mimarisi, ani iş yükü artışlarına kolayca adapte olur. Worker ekleyerek kapasite saniyeler içinde artırılır. İş büyümesiyle performans düşüşü yaşanmaz.

Zero-Code

🔧 Maksimum Esneklik

Dinamik prompt yönetimi ile farklı departmanlar, sıfır kodlama ile AI analizlerini özelleştirir. Multi-LLM desteği, gelecekte daha iyi/ucuz modellere geçiş esnekliği sunar.

8.1 Stratejik Fayda Tablosu

Fayda Alanı	Mevcut Durum (Öncesi)	Platform ile (Sonrası)	İş Etkisi
Sohbet Analizi	Manuel, 15-30 dk/sohbet	AI otomatik, 5-30 saniye	%95 hız artışı
Analiz Özelleştirme	IT'ye talep → geliştirme → deploy	Admin panel → prompt yaz → aktif	Haftalar → Dakikalar
Eşzamanlı İşlem	Tek tek, sıralı	Paralel worker, kuyruk sistemi	10x throughput
Güvenlik	Paylaşılan hesaplar, açık API key	RBAC + UUID + proxy + blacklist	Enterprise-grade
Model Esnekliği	Tek model, değiştirmek = refactor	Multi-LLM, parametre ile seçim	Vendor lock-in yok
Müşteri Memnuniyeti	Yavaş yanıt, genel bilgi	Hızlı analiz, kişiselleştirilmiş insight	Marka itibarı ↑

🏆 BÖLÜM 9: MÜHENDİSLİK DİSİPLİNLERİ & UZMANLIK

Bu projenin geliştirilmesi, aşağıdaki karmaşık mühendislik disiplinlerinde derinlemesine uzmanlık gerektirmiştir:

🤖

AI/ML Integration
Multi-LLM, prompt eng., token opt.

🏛️

Distributed Systems
Celery + Redis + Worker mimarisi

🔌

API Design
RESTful endpoints + validasyon

🛡️

Security Engineering
RBAC, proxy, env isolation

⚡

Async Processing
Non-blocking, paralel, polling

🖥️

Full-Stack Development
PHP + Python + JS + HTML/CSS

🗄️

Database Design
Multi-DB, izolasyon, CRUD

📊

Observability
Health check, logging, monitoring

🔄

DevOps & Deployment
Gunicorn, Supervisor, env config

🎨

UX/UI Design
Responsive, modüler, bilgilendirici

📈 BÖLÜM 10: SONUÇ & GELECEK POTANSİYELİ

10.1 Güçlü Yanlar

#	Güçlü Yan	Teknik Detay	İş Etkisi
1	🤖 Multi-AI Entegrasyonu	Claude + GPT, model esnekliği	Vendor lock-in yok, maliyet optimizasyonu
2	⚡ Asenkron Mimari	Celery + Redis, paralel worker	UI donmaz, 10x throughput
3	🔐 Çok Katmanlı Güvenlik	RBAC + Proxy + Blacklist + UUID	Enterprise güvenlik standardı
4	📝 Dinamik Prompt Yönetimi	CRUD + privilege tabanlı atama	Sıfır kod ile AI özelleştirme
5	📊 Operasyonel İzleme	Health endpoint, logging, state tracking	Proaktif sorun tespiti
6	🏗️ Modüler Mimari	Frontend/Backend ayrımı, mikroservis	Bağımsız ölçeklendirme

10.2 Sistemin Stratejik Değeri

Bu platform:

❌ "Basit bir chatbot wrapper'ı" DEĞİL

✅ Karmaşık dağıtık sistemler, yapay zeka entegrasyonu, gerçek zamanlı veri akışı ve yüksek performanslı web servisleri konularında derinlemesine uzmanlık gerektiren, production-grade bir enterprise AI platformudur. Şirketin dijital dönüşüm yolculuğunda ve yapay zeka stratejilerinde kritik bir kilometre taşıdır.

10.3 Gelecek Potansiyeli

Gelecek Yetenek	Mevcut Altyapı Desteği	Ek Geliştirme
Yeni AI modelleri (Gemini, Llama)	✅ Multi-LLM hazır	SDK ekleme
Streaming AI yanıtları (SSE)	✅ Flask altyapısı hazır	Endpoint ekleme
Webhook entegrasyonu	✅ API mimarisi hazır	Yeni endpoint
Multi-worker scaling	✅ Celery horizontal scale	Worker sayısı artırma
Analytics dashboard	✅ Data layer mevcut	Frontend ekleme
Sentiment analysis	✅ Prompt sistemi hazır	Yeni prompt şablonu

📋 EK: HIZLI REFERANS KARTI

🏛️ Mimari Bileşenler:

Frontend → PHP + HTML5 + CSS3 + jQuery + DataTables + Marked.js

Proxy → generate_proxy.php (güvenlik + polling + blacklist)

Backend → Flask + Gunicorn + Celery + Redis

AI Models → Anthropic (Claude) + OpenAI (GPT) + tiktoken

Data → MySQL (poc DB + messagedb) ayrık tasarım

🔌 API Endpoints:

POST /generate → AI analiz başlat, task_id döndür

GET /result/main/<id> → Görev durumu + sonuçları sorgula

GET /status/<id> → Hafif durum kontrolü

GET /health → Sistem sağlık durumu + worker sayısı

🛡️ Güvenlik Katmanları:

Layer 1: PHP Session Auth → Kimlik doğrulama

Layer 2: RBAC (Privilege) → Yetkilendirme

Layer 3: UUID User IDs → ID tahmin koruması

Layer 4: PHP Proxy → API key izolasyonu

Layer 5: chat_id Blacklist → Kötüye kullanım engeli

Layer 6: Internal Routing → Backend dışarıya kapalı

Layer 7: .env Secret Management → Kod'da secret yok

📊 İş Metrikleri:

Manuel analiz azalması → %70-80

Analiz hızı artışı → 15-30 dk → 5-30 sn

Throughput artışı → ~10x (paralel worker)

Yeni analiz ekleme süresi → Haftalar → Dakikalar

Yapay Zeka DestekliMesaj Analiz ve YönetimPlatformu

📋 İÇİNDEKİLER

📊 BÖLÜM 1: YÖNETİCİ ÖZETİ

1.1 Ölçülebilir Başarı Metrikleri

1.2 Başarı Alanları

🚀 BÖLÜM 2: ANA ÖZELLİKLER & İŞ DEĞERİ

🤖 2.1 Otomatik Sohbet Özetleme ve Derinlemesine Analiz

📝 2.2 Dinamik ve Özelleştirilebilir Prompt Yönetimi

🔐 2.3 Kapsamlı Kullanıcı ve Rol Tabanlı Erişim Yönetimi (RBAC)

⚡ 2.4 Gerçek Zamanlı Asenkron Görev İşleme & Durum İzleme

🏗️ 2.5 Yüksek Performanslı ve Güvenilir Mimari

🏛️ BÖLÜM 3: SİSTEM MİMARİSİ — BÜYÜK RESİM

3.1 High-Level Architecture

3.2 Katman Sorumlulukları

🖥️ BÖLÜM 4: FRONTEND KATMANI

4.1 Teknoloji Yığını

4.2 Modüler JavaScript Mimarisi

4.3 Veritabanı Etkileşimi — Dual Database Tasarımı

🗄️ poc Veritabanı

🗄️ messagedb Veritabanı

4.4 generate_proxy.php — Kritik Entegrasyon Katmanı

🐍 BÖLÜM 5: BACKEND KATMANI — AI İŞLEME MOTORU

5.1 Teknoloji Yığını

5.2 API Endpoint Tasarımı

⚡ BÖLÜM 6: ASENKRON GÖREV MİMARİSİ

6.1 Neden Asenkron?

6.2 Görev Yaşam Döngüsü

6.3 Görev Durumları

🔐 BÖLÜM 7: GÜVENLİK & ERİŞİM KONTROL

7.1 Çok Katmanlı Güvenlik Mimarisi

💰 BÖLÜM 8: İŞ DEĞERİ & STRATEJİK FAYDALAR

8.1 Stratejik Fayda Tablosu

🏆 BÖLÜM 9: MÜHENDİSLİK DİSİPLİNLERİ & UZMANLIK

📈 BÖLÜM 10: SONUÇ & GELECEK POTANSİYELİ

10.1 Güçlü Yanlar

10.2 Sistemin Stratejik Değeri

10.3 Gelecek Potansiyeli

📋 EK: HIZLI REFERANS KARTI

🏛️ Mimari Bileşenler:

🔌 API Endpoints:

🛡️ Güvenlik Katmanları:

📊 İş Metrikleri:

Yapay Zeka Destekli
Mesaj Analiz ve Yönetim
Platformu

🗄️ `poc` Veritabanı

🗄️ `messagedb` Veritabanı

4.4 `generate_proxy.php` — Kritik Entegrasyon Katmanı