___ ____ ____ ____ ____ ___ _ _
/ __)( ___)( ___)( ___)( _ \/ _ \/ )( \
\__ \ )__) )__) )__) ) ( (_) ) \/ (
(___/(____)(____)(____)(_)\_)\___/ \____/
Yapay zeka destekli, %100 yerel fatura işleme sistemi.
Bulut yok. API maliyeti yok. Veri gizliliği tam.
Fatrocu; PDF ve görüntü faturalarınızı iki aşamalı bir AI pipeline ile otomatik olarak okuyan, alanları çıkaran ve Excel/CSV olarak dışa aktaran bir Windows masaüstü uygulamasıdır.
Hiçbir fatura verisi internet bağlantısı gerektirmez. Tüm işleme bilgisayarınızda, çevrimdışı gerçekleşir.
Google, OpenAI veya başka herhangi bir bulut servisine bağımlılık yoktur. Bir kez kur, sonsuza kadar kullan.
Electron değil — Rust çekirdeği sayesinde ultra düşük RAM kullanımı ve anında başlatma süresi.
Farklı tedarikçiler için farklı fatura şablonları oluşturun. Her şablon kendi alan setini tanımlar.
NVIDIA gerektirmez. CPU üzerinde çalışır; GPU varsa hız artışı için katman sayısını artırabilirsiniz.
llama.cpp motorunu ve GGUF modellerini sürükle-bırak ile yükleyin. Karmaşık yapılandırma yok.
Üç adımda çalışır hale getirin.
Releases sayfasından en son sürümü indirin:
Uygulamayı açın → Ayarlar sekmesi → "Motoru Tek Tıkla Kur" butonuna basın.
llama-cli.exe otomatik olarak GitHub üzerinden indirilir ve yapılandırılır.
Manuel kurulum için: llama.cpp releases → llama-bXXXX-bin-win-cpu-x64.zip
Yöntem A (Kolay): GGUF dosyalarını Ayarlar ekranındaki sürükle-bırak alanına bırakın.
Program modeli otomatik tanır ve yapılandırır.
Yöntem B: GGUF dosyalarını uygulamanın gguf/ klasörüne yerleştirin.
Uygulama başlangıçta bu klasörü otomatik tarar.
| Model | Amaç | Boyut | RAM | İndirme |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-OCR Q6_K | OCR — Görüntü → Metin | ~2.4 GB | ~4 GB | HuggingFace → |
| Gemma 4 E4B IQ4_XS ⭐ | Alan Çıkarma (Önerilen) | ~4.5 GB | ~6 GB | HuggingFace → |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Hafif — Düşük RAM | ~1.4 GB | ~3 GB | HuggingFace → |
| Gemma 4 12B Q4_K_M | Yüksek Doğruluk | ~7.5 GB | ~10 GB | HuggingFace → |
Kurulum tamamlandıktan sonra fatura işleme süreci dört basit adımdan oluşur.
Ana ekranda PDF, PNG veya JPG dosyalarını sürükleyip bırakın ya da "Dosya Seç" butonunu kullanın. Çoklu dosya seçimi desteklenir.
DeepSeek-OCR metni okur, Gemma 4 alanları çıkarır. İşlem süresi model büyüklüğüne ve CPU/GPU hızına göre değişir (genellikle 15–120 saniye).
İnceleme ekranında çıkarılan alanları doğrulayın. Hatalı veya eksik alanları manuel olarak düzenleyebilirsiniz.
"Onayla" ile faturayı arşive ekleyin. Onaylanan tüm faturaları toplu olarak Excel (.xlsx) veya CSV olarak dışa aktarın.
Her tedarikçi farklı fatura formatı kullanır. Şablonlar, AI'ın hangi alanları çıkaracağını tanımlar.
Üst menüden Ayarlar sekmesine gidin, "Fatura Şablonları" alt bölümünü açın.
Şablon adını girin (örn: "Tedarikçi A Faturaları").
Her alan için bir anahtar kelime ve etiket tanımlayın. AI bu alanları faturadan çıkarmaya çalışacaktır.
Fatura yüklerken açılır menüden şablonunuzu seçin.
Geliştirmek veya katkıda bulunmak için kaynak kodu derleyebilirsiniz.
Rust 1.75+
Node.js 18+
Python 3.10+ (PDF dönüştürme için)
Git
Windows 10/11 x64 (birincil)
macOS / Linux (deneysel)
# 1. Repoyu klonla git clone https://github.com/Nec0ti/Fatrocu.git cd Fatrocu # 2. Node bağımlılıklarını yükle npm install # 3. Geliştirme sunucusu (hot-reload) npm run tauri dev # 4. Dağıtım build — exe + MSI + NSIS oluşturur npm run tauri build # Çıktılar: # src-tauri/target/release/fatrocu.exe # src-tauri/target/release/bundle/msi/Fatrocu_3.0.0_x64_en-US.msi # src-tauri/target/release/bundle/nsis/Fatrocu_3.0.0_x64-setup.exe
Çözülemeyen sorunlar için GitHub Issues bölümünü kullanın.
gguf/ klasörüne kopyalayın veya Ayarlar'daki sürükle-bırak alanını kullanın.python --version komutunu çalıştırın.