--- title: "Fatura ve irsaliyeyi yapay zekâyla okutmak ne kadar güvenilir?" description: "Güvenilirliği kendi belgelerinizde alan bazında çıkan hata sayısıyla ölçersiniz; ölçüm tamamlanmadan sistem canlıya alınmaz." canonical_url: https://lovefengis.com/blog/fatura-irsaliye-yapay-zeka-okuma last_updated: 2026-10-05T06:02:33.091Z lang: tr llms_txt: https://lovefengis.com/llms.txt --- 1. [Ana sayfa](https://lovefengis.com/) 2. [Blog](https://lovefengis.com/blog) 3. Fatura ve irsaliyeyi yapay zekâyla okutmak ne kadar güvenilir? # Fatura ve irsaliyeyi yapay zekâyla okutmak ne kadar güvenilir? [Ulaş Saraç](https://lovefengis.com/yazar/ulas-sarac) · Yayın 5 Ekim 2026 Belge okumada güvenilirliğin ölçüsü, işletmenizin kendi fatura, irsaliye ve sipariş formlarında alan bazında çıkan hata sayısıdır. Genel model ile yapılandırılmış çıktı, Azure Document Intelligence ve Google Document AI arasında seçim yapmadan önce aynı belge örneklerinde çıkan hataları alan bazında ölçmeli; bu çalışma tamamlanmadan sistemi canlıya almamalısınız. Bir aracın hazır şeması, verdiği güven değeri ya da geçerli JSON üretmesi, kendi belgelerinizdeki sonucu tek başına belirlemez. ## Structured Outputs neyi garanti eder? Structured Outputs JSON biçimini ve şemaya uyumu güvence altına alır, ancak okunan değerlerin doğruluğunu güvence altına almaz. OpenAI’nin [Structured Outputs belgesi](https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs), model yanıtlarının verilen JSON şemasına her zaman uyduğunu, zorunlu anahtarların atlanmadığını ve geçersiz enum değerlerinin üretilmediğini açıklar; JSON modu da geçerli JSON üretirken şemaya uyumu yalnız Structured Outputs sağlar. Şemaya uyan bir çıktı yine hata içerebilir. OpenAI, [hata giderme önerileri](https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs) içinde talimatların ayarlanmasını, örnek verilmesini ya da görevin daha basit alt görevlere bölünmesini sıralar ve güvenlik kaynaklı model retlerinin programatik olarak tespit edilebildiğini belirtir. OpenAI’nin belgesinde şemadaki bütün alanların required tanımlanması gerektiği, isteğe bağlı alanların null ile birleşik tip kullanılarak taklit edildiği ve şemanın toplam en çok 5000 nesne özelliği ile en çok 10 iç içe seviye taşıyabildiği belirtilir. ## Azure Document Intelligence hangi belgeleri nasıl işler? Azure Document Intelligence hazır modellerde Microsoft’un sürdürdüğü alan şemalarını, özel çıkarım modellerinde ise işletmenin etiketlediği belge kümelerini kullanır. Microsoft’un [hizmet genel bakışı](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview), prebuilt-invoice ve prebuilt-receipt gibi hazır modellerde InvoiceDate alanının tarih, SubTotal alanının para birimi tipinde döndüğünü; özel modellerde metin, sayı, tam sayı ve tarih tiplerini kullanıcının tanımladığını açıklar. Özel sınıflandırıcılar çıkarım modeli çalışmadan önce belge türünü belirler. Özel nöral model ise anket gibi yapılandırılmış, fatura ve satın alma siparişi gibi yarı yapılandırılmış, sözleşme ve mektup gibi yapılandırılmamış belgelerden etiketlenmiş verileri çıkarır. Microsoft, [güven değeri açıklamasında](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/concept/accuracy-confidence), alan güven değerini tahminin doğru olma olasılığına ilişkin 0 ile 1 arasında bir tahmin olarak tanımlar; doğruluğun kritik olduğu işlemlerde bu değer otomatik kabul ya da insan incelemesi kararında kullanılabilir. Şu an her belge alanı güven değeri döndürmez. ## Google Document AI ne sunar? Google Document AI, belgelerdeki yapılandırılmamış veriyi veri tabanına uygun belirli alanlardan oluşan yapılandırılmış veriye dönüştürür. Google’ın [Document AI genel bakışı](https://docs.cloud.google.com/document-ai/docs/overview), platformun OCR, form ayrıştırıcı, özel çıkarıcı ve hazır ayrıştırıcılar sunduğunu; otomatik etiketleme, şema yönetimi ve tahmin incelemesiyle ince ayar ve model değerlendirmesi için veri kümesi hazırlamayı desteklediğini belirtir. ## Belge ve dosya sınırları nasıl karşılaştırılır? Belge ve dosya sınırları Azure’da kullanılan katmana, Google’da ise istek biçimine bağlı değişir; bu ayrımı, elinizdeki dosyayı işleme göndermeden önce sayfa sayısı ve dosya boyutuyla birlikte değerlendirmeniz gerekir. - Azure Document Intelligence: Microsoft’un [fatura modeli sınırları](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/prebuilt/invoice) uyarınca PDF ve TIFF dosyalarında en çok 2.000 sayfa işlenir, ücretsiz katmanda yalnız ilk iki sayfa ele alınır; dosya boyutu sınırı ücretli (S0) katmanda 500 MB, ücretsiz (F0) katmanda 4 MB’tır. - Google Document AI: Google’ın Custom Extractor sınırları uyarınca tek seferlik (online) istekte en çok 15 sayfa, toplu (batch) istekte en çok 200 sayfa işlenir; dosya boyutu sınırı online istekte 40 MB, toplu istekte 1 GB’tır. Google’ın [dosya türleri rehberi](https://docs.cloud.google.com/document-ai/docs/file-types), Document AI ile en doğru OCR sonucu için taramaların en az 200 dpi olmasını, 300 dpi ve üzerinin ise genellikle en iyi sonucu vermesini önerir. ## Kendi belgelerinizde doğruluğu nasıl ölçersiniz? Aynı fatura, irsaliye ve sipariş formu örneklerini üç yolda da işleyip her belge için beklenen alan değerlerini, araçların çıkardığı alan değerleriyle her araç için ayrı ayrı karşılaştırırsınız. Konuyu daha ayrıntılı okumak için [Belge okuma](https://lovefengis.com/hizmetler/belge-okuma) sayfasına bakabilirsiniz. Ölçüm kaydı, her aracın hangi alanı hangi belge örneğinde hatalı çıkardığını ayrı ayrı göstermelidir. Yapay zekâ desteğiyle hazırlanan bu yazıdaki rakamlar, tarihler ve kurallar altta listelenen belgelerden alındı. ## Kaynaklar 1. OpenAI, [Structured model outputs](https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs). Erişim: 27 Eylül 2026 2. Microsoft Learn, [What Is Azure Document Intelligence in Foundry Tools?](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview). Erişim: 27 Eylül 2026 3. Microsoft Learn, [Interpret and improve accuracy and confidence scores](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/concept/accuracy-confidence). Erişim: 27 Eylül 2026 4. Google Cloud, [Document AI overview](https://docs.cloud.google.com/document-ai/docs/overview). Erişim: 27 Eylül 2026 5. Microsoft Learn, [Document Intelligence invoice model](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/prebuilt/invoice). Erişim: 27 Eylül 2026 6. Google Cloud, [Supported files (Document AI)](https://docs.cloud.google.com/document-ai/docs/file-types). Erişim: 27 Eylül 2026 7. Google Cloud, [Document AI quotas and limits](https://docs.cloud.google.com/document-ai/limits). Erişim: 27 Eylül 2026 ## Diğer yazılar 1. [4 Ekim 2026 Kendi sunucumdaki n8n’i nasıl yedekleyip güvenli tutarım?Kendi sunucunuzdaki n8n yedeğinde veri tabanı yetmez; kimlik bilgilerini çözmek için şifreleme anahtarını da saklamalısınız.](https://lovefengis.com/blog/n8n-yedekleme-sifreleme-anahtari) 2. [15 Ekim 2026 İki yazılımı birbirine bağlarken en çok nerede sorun çıkar?Entegrasyonun temel meselesi veri eşleştirmesidir; aynı ürünün iki sistemde farklı ad veya kod taşımasını API kendiliğinden çözmez.](https://lovefengis.com/blog/yazilim-entegrasyonu-veri-eslestirme-sorunlari) 3. [13 Ekim 2026 Yapay zekâ projesinin gerçekten işe yaradığını nasıl ölçersiniz?Yapay zekâ projesinin başarısını gerçek örneklerinizden kurulan test seti ve önceden belirlediğiniz ölçütler gösterir.](https://lovefengis.com/blog/yapay-zeka-projesi-nasil-olculur) Yazar [Ulaş Saraç](https://lovefengis.com/yazar/ulas-sarac) Computer Science lisansı · IT Project Management yüksek lisansı (AB bursu) · Kurucu, lovefengis [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/ulassarac/) [← Bloga dön](https://lovefengis.com/blog) Sorunuz kaldıysa kısa bir görüşme yeter. 15 dakikalık görüşme ücretsizdir ve sizi bağlamaz. İsterseniz kapsamla birlikte yazılı teklif iletiriz. [Ücretsiz tanışma](https://lovefengis.com/gorusme) [hello@lovefengis.com](mailto:hello@lovefengis.com) ## Sitemap See the full [sitemap](https://lovefengis.com/sitemap.md) for all pages on lovefengis.com.