• Buradasın

    Rasa ile chatbot nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Rasa ile chatbot yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir:
    1. Çevreyi Kurma: Python 3.6 veya üzeri ve pip paket yöneticisinin kurulu olması gerekmektedir 12. Terminalde 
      pip install rasa
      komutunu çalıştırarak Rasa'yı kurun 12.
    2. Yeni Rasa Projesi Oluşturma: Terminalde 
      rasa init
      komutunu kullanarak yeni bir Rasa projesi oluşturun 12. Proje için bir dizin ve isim seçmeniz istenecektir 2.
    3. Niyet ve Örnekler Tanımlama: 
      data/nlu.md
      dosyasında, kullanıcının gerçekleştirmek istediği eylemleri (niyetleri) ve örnek cümleleri tanımlayın 1. Örneğin, "hava durumunu kontrol et" niyeti için:
      • "Bugün hava nasıl?" 1.
      • "Bana hava durumunu söyleyebilir misin?" 1.
    4. Yanıtları Tanımlama: 
      domain.yml
      dosyasında, her niyet için yanıtları ekleyin 12. Örneğin, "selamlaşma" niyeti için:
      • "Merhaba! Nasıl yardımcı olabilirim?" 1.
    5. Hikayeler Oluşturma: 
      data/stories.md
      dosyasında, kullanıcı ile chatbot arasındaki örnek konuşmaları (hikayeleri) yazın 1. Örneğin:
      • "selamlaşma" ve "hava durumunu kontrol et" için:
        • selamlaşma: "Merhaba! Nasıl yardımcı olabilirim?" 1.
        • hava durumunu kontrol et: "Hava şu anda güneşli ve 75°F" 1.
    6. Chatbot'u Eğitim: 
      rasa train
      komutunu kullanarak chatbot'u eğitin 12. Eğitim tamamlandıktan sonra, 
      rasa shell
      komutunu çalıştırarak chatbot'u test edin 12.
    Bu adımlar, Rasa'nın temel işleyişini kapsamaktadır. Daha gelişmiş özellikler ve entegrasyon için Rasa'nın resmi dokümantasyonu incelenmelidir 34.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. reintech.io
        1
      2. toxigon.com
        2
      3. restack.io
        3
      4. droxy.ai
        4
      5. codezup.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    ChatBot yapmak zor mu?

    Chatbot yapmak zor değildir, ancak bazı adımlar ve planlama gerektirir. İşte chatbot geliştirme sürecinin temel aşamaları: 1. Amaç Belirleme: Chatbot'un ne tür bir işlevi yerine getireceğini ve hangi sorunları çözeceğini tanımlamak önemlidir. 2. Veri Toplama: Chatbot'u eğitmek için gerekli verileri toplamak ve analiz etmek gerekir. 3. Platform Seçimi: Dialogflow, Rasa, Botpress gibi chatbot oluşturma araçlarından birini seçmek gereklidir. 4. Tasarım ve Eğitim: Chatbot'un kullanıcı dostu bir arayüzle tasarlanması ve doğal dil işleme (NLP) yeteneklerinin eğitilmesi gerekir. 5. Entegrasyon ve Test: Chatbot'u farklı platformlarda test etmek ve olası hataları erken fark etmek önemlidir. 6. Sürdürme ve Güncelleme: Chatbot'un bakımını yapmak ve düzenli olarak güncellemek, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için gereklidir. Bu süreçte uzman olmasanız bile, işlevsel bir chatbot oluşturabilirsiniz.
    5 kaynak

    Ai chatbot hangi yazılımla yapılır?

    Yapay zeka tabanlı chatbotlar çeşitli yazılım platformları ve programlama dilleri kullanılarak geliştirilebilir. İşte bazı yaygın seçenekler: 1. Microsoft Bot Framework: Microsoft tarafından sunulan bu platform, chatbot oluşturmak için popüler bir seçenektir. 2. Wit.ai: Doğal dil işleme (NLP) tabanlı bu platform, geliştiricilerin etkileşimli uygulamalar ve yazılımlar oluşturmasına olanak tanır. 3. Dialogflow: Google tarafından geliştirilen bu platform, konuşmayı metne dönüştürme ve yapay zeka destekli gelişmiş sistem kullanır. 4. Snatchbot: Makine öğrenimi ve NLP kullanarak etkileşimli sohbet robotları oluşturmak için ücretsiz bir platformdur. 5. Rasa: Açık kaynaklı bir NLP çerçevesi olup, chatbotların tamamen özelleştirilmesini sağlar. Ayrıca, Python ve JavaScript gibi programlama dilleri de chatbot geliştirmede sıkça kullanılır.
    5 kaynak

    Chat Bot için kodlama gerekli mi?

    Chatbot oluşturmak için kodlama bilgisi gerekip gerekmediği, chatbotun karmaşıklığına ve amacına bağlıdır. Basit ve standart chatbotlar için, kodlama bilmeden de sohbet botu oluşturmak mümkündür. Daha karmaşık ve özel chatbotlar için ise kodlama bilgisi ve programlama dilleri (Python, JavaScript, Java vb.) gereklidir.
    5 kaynak

    ChatBot'a nasıl veri yüklenir?

    Chatbot'a veri yüklemek için genellikle API (Application Programming Interface) kullanılır. İşte bu sürecin temel adımları: 1. API Talebi Oluşturma: Chatbot'un ihtiyaç duyduğu verilerin belirlenmesi ve API talebine uygun bir yapı oluşturulması gereklidir. 2. API Talebini Gönderme: Oluşturulan talebin, chatbotun koduna entegre edilmiş bir HTTP istemcisi kullanılarak sunucuya gönderilmesi gerekir. 3. Yanıtın İşlenmesi: Sunucudan gelen yanıtın değerlendirilmesi ve verilerin chatbot tarafından kullanılabilecek bir formata dönüştürülmesi gereklidir. 4. Hata Yönetimi: API çağrısında oluşabilecek hataların ele alınması ve kullanıcıya uygun hata mesajlarının gösterilmesi önemlidir. 5. Verilerin Sunulması: Son olarak, chatbotun kullanıcıya anlaşılır ve net bir şekilde bilgi sunması sağlanmalıdır.
    5 kaynak

    Chatbot geliştirmek için hangi dil?

    Chatbot geliştirmek için en uygun dillerden biri Python'dur. Python'un tercih edilme nedenleri arasında: - Anlaşılması kolay ve yüksek performanslı olması; - Çeşitli kütüphanelere sahip olması, özellikle doğal dil işleme (NLP) için; - Açık kaynaklı bir programlama dili olması ve geliştiricilerin kolayca özelleştirilebilen kütüphaneler oluşturmasına olanak tanıması. Diğer chatbot geliştirme dilleri arasında JavaScript, Java ve Ruby de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Chatbot eticarette nasıl kullanılır?

    Chatbotlar, e-ticarette çeşitli şekillerde kullanılır: 1. Müşteri Soruları ve Kişiselleştirilmiş Yardım: Chatbotlar, müşterilerin sorularını yanıtlayarak ve kişiselleştirilmiş öneriler sunarak alışveriş deneyimini iyileştirir. 2. İşlemlerin Gerçekleştirilmesi: Sipariş yönetim sistemi ve ödeme ağ geçitleri ile entegre olarak, satın alma sürecini düzenler, sipariş oluşturur ve işlemleri işler. 3. Sepet Terkini Önleme: Alışveriş sepetini terk eden müşterilere hatırlatmalar gönderir ve ödeme yapmayı teşvik etmek için özel indirimler sunar. 4. Sipariş Takibi ve İade: Sipariş takibi ve iade süreçlerinde müşterilere yardımcı olur, gerçek zamanlı takip güncellemeleri sağlar ve iade sürecini başlatır. 5. Çok Kanallı Deneyim: Web siteleri, mobil uygulamalar, sosyal medya ve mesajlaşma hizmetleri gibi çeşitli platformlarda entegre olarak çalışır.
    5 kaynak

    Eski müşteri sohbetlerinden öğrenebilen AI chatbot nedir?

    Eski müşteri sohbetlerinden öğrenebilen AI chatbot türleri, makine öğrenimi ve doğal dil işleme teknolojilerini kullanan chatbotlardır. Bu tür chatbotlar arasında öne çıkanlar şunlardır: 1. ChatGPT: OpenAI tarafından geliştirilen bu chatbot, GPT-3.5 ve GPT-4 dil modellerini kullanarak kullanıcı etkileşimlerinden öğrenir ve daha iyi yanıtlar sunar. 2. Replika: Kullanıcılarla konuşarak etkileşime giren ve makine öğrenimi ile derin öğrenme kullanarak soru ve yanıtlardan oluşan bir bilgi tabanı oluşturan bir yapay zeka asistanıdır. 3. Voc AI Chatbot: Müşteri sorularının %80'ine kadar cevap verebilen, geçmiş mesajlardan analiz yapan ve öğrenen bir chatbot çözümüdür. 4. Microsoft Copilot (eski adıyla Bing Chat): Kullanıcı verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş etkileşimler sunan ve satın alma davranışlarını tahmin eden bir AI sohbet robotudur.
    5 kaynak