Chatbot

Conversational terimi, insan benzeri doğal dilde etkileşim kuran yazılım ve teknolojileri ifade eder. Bu teknolojiler, çeşitli alanlarda kullanılır: 1. Müşteri Hizmetleri: 7/24 destek sağlayarak müşteri sorularına anında yanıt verir ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunar. 2. Operasyonel Verimlilik: Sık sorulan soruları yanıtlayarak insan çalışanlarını daha karmaşık görevlere yönlendirir. 3. Erişilebilirlik: Engelliler ve teknik bilgisi sınırlı olan kullanıcılar için web sitesi navigasyonu ve uygulama kullanımında yardımcı olur. 4. Pazarlama: Canlı sohbet, chatbotlar ve sosyal medya etkileşimleri ile kişiselleştirilmiş iletişim ve hedeflenmiş kampanyalar sağlar. 5. Eğitim ve Sağlık: Öğrencilere öğrenme ve tutoring, hastalara sağlık yönetimi konularında destek sunar.

Supsis, işletmelerin tüm iletişim kanallarını tek bir panelden yönetmelerini sağlayan bir canlı destek ve chatbot sistemi sunar. Başlıca işlevleri: - Müşteri memnuniyetini artırma: Canlı destek ve chatbot sistemleriyle müşteri sorularına hızlı ve etkili yanıtlar verir. - Çok kanallı yönetim: Web sitesi, e-posta, sosyal medya ve telefon gibi tüm iletişim kanallarını tek bir platformda birleştirir. - Yapay zeka desteği: İşletmelere yapay zeka destekli chatbot'lar oluşturma imkanı sunar. - Raporlama ve analiz: Müşteri etkileşimlerini analiz ederek daha iyi stratejiler geliştirmeye yardımcı olur.

Rasa NLU, doğal dil anlama (NLU) görevlerini gerçekleştiren açık kaynaklı bir kütüphanedir ve Rasa framework'ünün bir bileşenidir. Rasa NLU'nun bazı özellikleri: - Intent ve entity sınıflandırması: Kullanıcı mesajlarından niyetleri ve varlıkları çıkarır. - Çoklu dil desteği: Farklı dillerde çalışan modeller oluşturma imkanı sunar. - Özelleştirilebilirlik: Farklı bileşenler ekleyerek ve mevcut modelleri değiştirerek özelleştirilebilir. - Entegrasyon: Rasa'nın yanı sıra Dialogflow, Lex, Luis gibi diğer chatbot framework'leriyle de entegre edilebilir. Rasa NLU, etkileşimli sohbetlerin gerçekleştirilmesini ve makine öğrenimi ile yapay zeka kullanılarak diyalog tabanlı chatbot'lar oluşturulmasını sağlar.

"Konuşab" ifadesi, iki farklı bağlamda değerlendirilebilir: 1. Chatbot: Kullanıcılarla metin veya ses tabanlı iletişim kuran, yapay zeka destekli dijital asistanlardır. İşe yararları: - Müşteri hizmetleri: Sıkça sorulan sorulara anında yanıt verir, bilet rezervasyonu ve sipariş takibi gibi işlemleri hızlıca tamamlar. - Satış ve pazarlama: Ürün veya hizmet önerileri sunar, promosyon kampanyalarını tanıtır. - Bilgi sağlama: Kurumsal bilgiler, çalışma saatleri veya ürün detayları gibi konularda bilgi paylaşır. 2. Speaker (Hoparlör): Sesin mekanik bir kaynaktan elektriksel sinyallere dönüştürülerek ortama aktarılmasını sağlayan cihazlardır. İşe yararları: - Ev eğlence sistemleri: Televizyon ve müzik sistemleri için yüksek kaliteli ses sağlar. - Profesyonel ses sistemleri: Konser, tiyatro ve etkinliklerde geniş alanlara ses yayılması için kullanılır.

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

Yapay zekanın en kolay kullanımı, sohbet robotları (chatbotlar) ve sesli asistanlar gibi araçlarla sağlanabilir. Bazı popüler ve kullanımı kolay yapay zeka araçları: ChatGPT: Metin tabanlı içerik oluşturma, sorulara cevap verme ve gerçek zamanlı sesli konuşma gibi özellikler sunar. Timely: Gün boyunca yapılan işleri takip etmek ve görevleri otomatik olarak etiketlemek için kullanılır. SOUNDRAW: Telifsiz müzik oluşturmak için yapay zeka kullanır, uzunluk, tempo, ruh hali, tür ve tema gibi ayarları seçmeyi sağlar. Microsoft Copilot: Microsoft 365 uygulamalarına entegre edilmiş, metin yazma ve belge düzenleme konusunda yardımcı olan bir yapay zeka asistanıdır. DALL·E 3: Basit metin açıklamalarından yola çıkarak görsel oluşturan, ChatGPT üzerinden erişilebilen bir yapay zeka uygulamasıdır.

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.

Frontman iki farklı bağlamda kullanılabilir: enterprise chatbot platformu ve açık kaynaklı iş akışı otomasyon platformu. 1. Enterprise Chatbot Platformu: Frontman, işletmelerin müşteri deneyimlerini iyileştirmek, satışları artırmak ve destek maliyetlerini azaltmak için chatbotlar oluşturmasına olanak tanır. Frontman'in kullanımı için önerilen adımlar şunlardır: Dashboard: Botun tüm faaliyetlerini merkezi bir yerden yönetmek ve izlemek için kullanılır. Story Builder: İnteraktif sohbet deneyimleri oluşturmak için sürükle-bırak arayüzü ile chatbot akışları tasarlanır. Instinct AI: Chatbot'un kişiliğini özelleştirmek ve kendi verileriyle eğitmek için kullanılır. Yayınlama: Chatbot'u web sitesine entegre etmek için gerekli kod parçacığını almak. Analitik ve Kitle Yönetimi: Kullanıcı etkileşimlerini takip etmek, segmentler oluşturmak ve pazarlama kampanyaları için verileri kullanmak. 2. Açık Kaynaklı İş Akışı Otomasyon Platformu: Frontman, API gateway olarak çalışarak mikroservisleri yönetir ve arka uç hizmetlerini tek bir API uç noktasında birleştirir. Kullanımı için: Yapılandırma Dosyası: Arka uç hizmet yapılandırmalarını içeren bir yapılandırma dosyası oluşturmak gereklidir. Başlangıç Komutu: Frontman'i çalıştırmak için yapılandırma dosyası ile birlikte komut satırından bir başlangıç komutu verilir. API Kullanımı: Arka uç hizmetlerini yönetmek ve dinamik olarak eklemek/güncellemek için Frontman'in HTTP API'sini kullanmak mümkündür.

Derimod iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Derimod Bot: Derimod markasının dijital platformlarında kullanıcı etkileşimini iyileştirmek için geliştirdiği bir chatbot teknolojisidir. 2. Derimod Club: Derimod'un müşterilerine ayrıcalıklar tanıyan, puan kazandıran, kişiye özel kampanya ve indirimler sunan bir üyelik programıdır.

Ferdinand adında iki farklı iş yapan kişi bulunmaktadır: 1. A Data Coffee'nin Ferdinand'ı: Bu Ferdinand, veri ve analitik konularında ekipler için interaktif mini kurslar sunan bir chatbot aracıdır. 2. Franz Ferdinand: Bu Ferdinand, Avusturya Arşidükü olup, 1863-1914 yılları arasında yaşamış ve I. Dünya Savaşı'nın başlamasına neden olan suikastın kurbanı olmuştur.

Mochii, web tarama ve içerik etkileşiminde verimliliği artıran akıllı bir AI asistanıdır. Özellikleri: - AI ile çalışan web tarama yardımı: Sayfaları özetleme, analiz etme ve bilgi çıkarma. - AI Chatbot oluşturma: Kendi dijital asistanınızı oluşturma imkanı. - Akıllı form doldurma: Çevrimiçi formları otomatik olarak doldurma. - Çoklu platform entegrasyonu: Chrome ve diğer platformlarda sorunsuz çalışma. Kullanım alanları: Karmaşık web sitelerinde rehberlik, belge incelemesi ve araştırma gibi görevler için idealdir.

Canlı destek ve chatbot aynı şeyler değildir, ancak birbirleriyle ilişkilidirler. Canlı destek, müşterilerin anlık olarak iletişim kurabileceği bir platform sunarak, onlara daha kişisel ve etkileşimli bir deneyim sağlar. Chatbot ise, yapay zeka teknolojisi kullanılarak geliştirilen otomatik sohbet programlarıdır.

Chatbot eğitimi için kullanılabilecek bazı veri setleri şunlardır: 1. WikiQA Corpus: Soru-cevap çiftleri içeren, açık alan soru cevap araştırmaları için kullanılan bir veri seti. 2. Ubuntu Dialogue Corpus: Ubuntu chat loglarından alınan, 930.000 diyalog ve 100 milyon kelime içeren bir veri seti. 3. TREC QA Collection: Wikipedia makalelerinden alınan sorular ve cevaplardan oluşan, geniş bir konu yelpazesini kapsayan bir veri seti. 4. Customer Support on Twitter: Twitter'da büyük markalara ait 3 milyon tweet içeren, müşteri desteği odaklı bir veri seti. 5. Cornell Movie-Dialogs Corpus: Film senaryolarından alınan, 300.000'den fazla diyalog içeren, informal dil, mizah ve alaycılığı anlamak için ideal bir veri seti. Bu veri setleri, chatbot'un doğal dil anlama ve diyalog oluşturma yeteneklerini geliştirmek için çeşitli ve gerçekçi örnekler sunar.

Website üzerinde WhatsApp chatbot oluşturmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. WhatsApp Business Hesabı Oluşturma: WhatsApp Business API'ye erişmek ve chatbot'u entegre etmek için bir WhatsApp Business hesabı açmak gerekmektedir. 2. WhatsApp Business API Seçimi: Twilio, MessageBird, Vonage gibi üçüncü taraf WhatsApp Business Solution Provider'lardan birini seçip hesap kurulumu yapmak gerekmektedir. 3. Chatbot Platformu Seçimi: Chatbase gibi kullanıcı dostu bir AI chatbot platformu seçmek ve hesap oluşturmak gerekmektedir. 4. Chatbot'un Konuşma Akışının Tasarlanması: Chatbot'un ana amaçları, yaygın sorular ve istenen ton ve kişilik gibi unsurlar belirlenip bir akış şeması oluşturulmalıdır. 5. Chatbot'un Oluşturulması: Chatbase'de chatbot oluşturulup yanıtlar ve konuşma akışları eklenmelidir. 6. WhatsApp ile Entegrasyon: Chatbot, WhatsApp Business hesabına bağlanıp webhook ayarları yapılandırılmalıdır. 7. Test Aşaması: İç test yapılıp chatbot'un doğruluğu ve kullanışlılığı kontrol edilmelidir. 8. Lansman: Gerekli hazırlıklar yapılıp chatbot hizmete sunulmalıdır. 9. İzleme ve Optimizasyon: Performans analizi yapılıp sürekli iyileştirmeler yapılmalıdır.

Hukukta chatbot, yapay zeka destekli bir yazılım uygulaması olup, hukuki konularda kullanıcılara yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Bu sohbet botları, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve hukuki veri tabanlarına erişim gibi ileri teknolojiler kullanarak: - Kullanıcı sorgularını anlar ve yanıtlar; - Sözleşme özetleri hazırlar veya hukuki araştırmalar yapar; - Randevuları planlar ve hukuki süreçleri takip eder; - Müşterilere dava güncellemeleri ve sıkça sorulan soruların yanıtlarını sunar. Hukuki chatbotlar, hem web sitelerinde hem de çeşitli mesajlaşma uygulamalarında entegre edilebilir.

Yapay zekalı müşteri temsilcisi oluşturmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Kaynakları Ekleme: Chatbot'un eğitilmesi için web sitesinin URL'si, metinler, sıkça sorulan sorular gibi veri kaynaklarını eklemek gerekmektedir. 2. Chatbot'u Özelleştirme: Chatbot'un kullanıcı arayüzünü markanın tasarımına uygun hale getirmek, logoyu eklemek, renkleri ve metinleri özelleştirmek mümkündür. 3. Entegrasyon: Chatbot, kodlama bilgisi gerektirmeden web sitesine entegre edilebilir. 4. Performans Analizi: Müşteri etkileşimlerini izleyerek, chatbot'un verdiği yanıtları değerlendirmek ve gerektiğinde ince ayar yapmak mümkündür. Yapay zekalı müşteri temsilcileri ayrıca aşağıdaki yöntemlerle de geliştirilebilir: - Çoklu Dil Desteği: Modern sohbet robotları, çoklu dil yetenekleriyle küresel bir kitleye hizmet edebilir. - Kişiselleştirilmiş Öneriler: Yapay zeka, müşteri verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün ve hizmet önerileri sunabilir. - Duygu Analizi: Sosyal medya yorumları ve müşteri geri bildirimlerini analiz ederek duygu durumunu belirleyebilir ve müşteri memnuniyetini ölçebilir.