• 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

    Chat botlar nasıl çalışır?

    Chatbotlar, insanlarla etkileşimde bulunan ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerini kullanarak yazılı veya sözlü komutları anlayıp yanıtlayan yazılım programlarıdır. Çalışma prensipleri şu adımlardan oluşur: 1. Kullanıcı Girişi: Chatbot, kullanıcının yazdığı veya söylediği ifadeyi algılar. 2. Veri İşleme: Chatbot, NLP teknolojisi sayesinde kullanıcının girdisini analiz eder, kelime anlamlarını, dilbilgisel yapıları ve bağlamı çözümler. 3. Yanıt Seçimi: Chatbot, iki farklı yöntemden birini kullanarak yanıt oluşturur: - Önceden Belirlenmiş Yanıtlar: Uygun bir cevabı, önceden tanımlanmış bir havuzdan seçer. - Yapay Zeka Modeli: Yeni bir yanıt oluşturur ve zamanla kendini geliştirir. 4. Yanıt Sunumu: En uygun cevap, metin, ses veya görsel olarak kullanıcıya sunulur. Chatbotlar, ayrıca makine öğrenimi ve kullanıcı geri bildirimleriyle kendilerini sürekli olarak iyileştirirler.
    5 kaynak

    Chatbot sistemleri nelerdir?

    Chatbot sistemleri, kullanıcılarla doğal dilde etkileşim kuran otomatik konuşma sistemleridir. İşte bazı chatbot türleri: 1. Basit Komut Tabanlı Botlar: Belirli komutlar veya anahtar kelimelerle etkileşime geçer ve sınırlı konularda görev yapar. 2. Gelişmiş Yapay Zeka Destekli Botlar: Doğal dil işleme ve makine öğrenimi kullanarak daha karmaşık ve esnek etkileşimlerle başa çıkabilir. 3. Hibrit Chatbot Sistemleri: Basit komut tabanlı ve gelişmiş yapay zeka destekli özellikleri birleştirir. 4. Sesli Chatbot'lar: Ses tanıma teknolojisi ve doğal dil işleme kullanarak, kullanıcıların sesli komutlarla etkileşim kurmasını sağlar. Kullanım alanları: müşteri hizmetleri, e-ticaret, eğitim, sağlık ve kişisel asistanlık gibi çeşitli sektörlerde kullanılır.
    5 kaynak

    Ai chatbot hangi yazılımla yapılır?

    AI chatbot oluşturmak için kullanılabilecek bazı yazılımlar: ChatBot.com. HubSpot. Tidio. Chatfuel. Intercom. ChatGPT. ManyChat. Landbot. Flow XO. Chatwoot. Customers.ai.
    5 kaynak

    Chatbot web sitesi nasıl kurulur?

    Chatbot web sitesi kurmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Chatbotun amacını belirlemek: Chatbotun ne için kullanılacağını ve hangi işlevleri yerine getireceğini tanımlamak önemlidir. 2. Platform seçimi: Chatbot oluşturmak için kodsuz sohbet botu oluşturucuları, çerçeveler veya mevcut içerik yönetim sistemi (CMS) eklentileri kullanılabilir. 3. Sohbet akışını tasarlamak: Chatbotun karşılama mesajı ve konuşma akışı belirlenmelidir. 4. Botun eğitilmesi: Yapay zeka tabanlı chatbotlar için, botun daha iyi anlaması ve kişiselleştirilmiş yanıtlar vermesi amacıyla veri kümeleri ve müşteri sorguları ile eğitilmesi gerekmektedir. 5. Test ve geri bildirim: Chatbotun farklı senaryolarla test edilmesi ve kullanıcı geri bildirimlerinin dikkate alınarak sürekli geliştirilmesi önemlidir. Popüler chatbot oluşturma araçları: - ManyChat, Chatfuel, Tars: Kullanıcı dostu arayüzler sunan üçüncü taraf platformlar. - Dialogflow, IBM Watson, Microsoft Bot: Yazılım geliştiricileri için AI çerçeveleri.
    5 kaynak

    ChatBot yapmak zor mu?

    ChatBot yapmak zor değildir, özellikle kodsuz platformlar ve araçlar sayesinde. ChatBot oluşturmanın zorlukları: Hedef belirleme: ChatBot'un amacı ve hangi yeteneklere ihtiyaç duyacağı belirlenmelidir. Platform seçimi: ChatBot'un özelliklerine ve entegrasyon gereksinimlerine uygun bir platform seçilmelidir. Eğitim: ChatBot'un doğru yanıtlar vermesi için yeterli ve güncel bilgilerle eğitilmesi gereklidir. Sürekli gelişim: ChatBot'un performansı analiz edilmeli ve eksiklikler giderilmelidir. Kodsuz platformlar, sürükle-bırak düzenleyicileri ile basit ve hızlı bir şekilde ChatBot oluşturmayı sağlar.
    5 kaynak

    Chatbot geliştirmek için hangi dil?

    Chatbot geliştirmek için kullanılabilecek bazı diller ve araçlar: Python. ChatBot ve Chatfuel. Microsoft Bot Framework ve IBM Watson. Chatbot geliştirme için dil ve araç seçimi, projenin gereksinimlerine ve geliştiricinin tercihlerine bağlıdır.
    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