Üretken Yapay Zeka ile Bir Yapay Zeka Sohbet Robotu Oluşturma: 5 Kolay Adım

giriiş

Yapay zeka sohbet robotları, akıllı ve bağlamsallaştırılmış yanıtlar sunmak için Üretken Yapay Zeka'yı kullanır 🧠. Herhangi bir niyetle eşleşme bulunamadığı durumlarda AI modeli kullanılarak, sık sorulan sorulara dayalı önceden belirlenmiş niyetler ve yanıtlar önceliklendirilerek hibrit bir yaklaşım kullanılmaktadır. Bu, verimliliği garanti altına alır ve chatbot'un karmaşık sorguları dinamik olarak ele almasına olanak tanır ⚡.

Uygulama Süreci

1. 1. Veri Toplama

Chatbot'un bilgi tabanını oluşturmak için aşağıdakiler de dahil olmak üzere ilgili veri kaynakları toplanır:

1. 1. • PDF'ler, web sayfaları ve CSV, JSON gibi yapılandırılmış belgeler.
      • Chatbot'un alanına ilişkin müşteriye özel bilgiler.
      • Şirket politikaları, tıbbi yönergeler veya mali bilgiler gibi orijinal belgeler.
   2. Veri Ön İşleme

Kimlik Gizleme ve Görüntü Kaldırma: Gizlilik düzenlemelerine uymak için, hassas bilgiler belirli veri kümelerinden kaldırılır.

Otomatik Ön İşleme: Dosyaların işlenmesinde Python betikleri kullanılır ve bunların yalnızca kimliği belirsizleştirilmiş metin içermesi sağlanır.

Standart Biçimlendirme: Metin, tutarlılık sağlanarak indeksleme için çıkarılır, temizlenir ve yapılandırılır.

1. 1. Veri Depolama

İşlenen tüm belgeler Azure Blob Storage, AWS S3 veya Google Cloud Storage ☁️ gibi bulut çözümlerinde saklanır.

Dizinleme için desteklenen formatlar arasında CSV, HTML, JSON, PDF, TXT ve Microsoft Office formatları (Word, PPT, Excel) bulunur.

Her chatbot uygulamasının, bilgi tabanı belgelerini düzenli tutmak için özel bir depolama kabı vardır.

1. 1. Endeksler Oluşturma

Alma verimliliğini optimize etmek için Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB veya diğer AI arama araçları kullanılarak bir dizin oluşturulur.

Dizin, metnin çıkarılması, yönetilebilir bölümlere ayrılması ve bu parçaların hızlı arama için kaydedilmesiyle oluşturulur.

Bu, AI modelinin çalışma zamanında tüm belgeleri işlemek yerine, ilgili bilgileri verimli bir şekilde aramasına ve almasına olanak tanır.

1. 1. Üretken Yapay Zeka Modelinin Dağıtımı

GPT-3.5, GPT-4 veya diğer LLM'ler gibi yapay zeka modelleri bulut hizmetleri aracılığıyla dağıtılır.

Modellere erişim için entegrasyon gerekiyor ve kota limitleri kullanım ihtiyaçlarına göre ayarlanabiliyor 🔧.

Özellikle büyük veri kümelerinin işlenmesi sırasında, anlamsal arama yetenekleri için bir vektör arama dizini uygulanırken gömme modelleri kullanılabilir.

1. 1. API Yapılandırması

Arama dizini yapılandırıldıktan ve AI modeli dağıtıldıktan sonra, Sohbet Tamamlama API'si yapılandırılır:

1. • Chatbot, arama endeksi ve yapay zeka modeliyle entegre olarak ilgili verileri elde ediyor.
   • API çağrıları, verileri almak, sohbet geçmişini korumak ve özet yanıtlar oluşturmak üzere yapılandırılmıştır.

AI Chatbot İş Akışı

Kullanıcı Sorgulama İşlemleri: Bir kullanıcı chatbot'a bir soru gönderir.

Arama Dizini Kurtarma: Sorgu arama dizinine gönderilir ve benzerliğe göre en alakalı K metin parçası bulunur.

AI Model Yanıtlarının Oluşturulması: Alınan metin parçacıkları, kullanıcının sorgu ve sohbet geçmişiyle birlikte yapay zeka modeline aktarılıyor.

Özet Cevap ve Alıntılar: Yapay zeka modeli, çoğunlukla orijinal kaynaklara referanslar içeren bağlamsal bir yanıt üretir.

Yanıt Teslimi: Chatbot, üretilen yanıtı, varsa atıfta bulunulan belgelere bağlantılar ile birlikte sağlar 🔗.

Farklı hizmetleri kullanarak bir sohbet robotunun nasıl verimli bir şekilde oluşturulacağına dair ek açıklamalar

Belge Depolama ve Erişim

Belgeler bulut depolama çözümlerinde saklanıyor ve yapay zeka arama servisleri tarafından indeksleniyor.

Yapay zeka modeli, dizinlenmiş referansları alır ve kullanıcıların erişebileceği belge URL'lerini sağlar.

Kimlik gizleme işlemi uygulansa bile kullanıcılar depolama alanındaki orijinal dosyalara yönlendirilecektir.

Farklı Dosya Türlerini Yönetme

HTML dosyaları için: Chatbot, bir belgeye bağlantı sağlamak yerine, kullanıcıları bir ara yazılım ayarı aracılığıyla canlı bir web sayfası sürümüne yönlendirebilir.

PDF'ler ve diğer statik dosyalar için: Dizinlenmiş belgeye doğrudan erişim bulut depolama URL'leri aracılığıyla sağlanır.

Arama Dizini Güncellemesi

Yeni dosyalar bulut depolama alanına yüklenir ve manuel olarak indekslenmesi gerekir.

Her güncelleme, ekleme veya silme işlemi yapıldığında indeksin yeniden oluşturulması gerekir.

Bu süreç tam otomatik değildir ve güncel verilerin mevcut olduğundan emin olmak için manuel olarak gerçekleştirilmesi gerekir.

Arama Performansını Özelleştirme

Yanıt doğruluğunu artırmak için Azure AI Search veya diğer dizinleme hizmetlerindeki parametreler değiştirilebilir.

Ayarlar, performansı optimize etmek için parça boyutu, sıralama yöntemleri ve dizinleme sıklığını içerir.

Hızlı Cevaplar ve Hiyerarşik Gezinme

Sohbet robotları, kullanıcıları hiyerarşik kategoriler arasında yönlendirmek için genellikle hızlı yanıt düğmeleri (seçiciler) kullanır.

Bu seçicilerin, sohbet akışına uyum sağlayacak şekilde chatbot çerçevesi içerisinde manuel olarak yapılandırılması gerekir.

Belge Depolama ve Dizin Eşleme

Aşağıda chatbot depolama, arama hizmetleri ve dizinlenmiş bilgi tabanlarının yapılandırılmış bir örneği yer almaktadır:

Çözüm

Üretken Yapay Zeka'dan yararlanan bir Yapay Zeka sohbet robotu oluşturmak, veri toplama, ön işleme, dizinleme ve Yapay Zeka modellerinin dağıtılmasını içerir. Sağlam bir API tabanlı arama alma ve yanıt oluşturma mekanizmasını entegre ederek, sohbet robotları kullanıcı sorgularına bağlamsallaştırılmış, doğru ve etkili yanıtlar sağlayabilir.

Bilgi tabanının ve arama dizininin düzenli bakımı, chatbot'un yanıtlarının güncel kalmasını sağlar. Gelecekteki geliştirmeler arasında gömme tabanlı anlamsal arama, çok modlu yapay zeka yetenekleri ve dinamik bilgi güncellemeleri yer alabilir ve bunlar daha akıllı ve daha ölçeklenebilir sohbet robotu çözümlerine olanak tanıyabilir 🌐.