Chatbot

Temel Kavramlar ve Teknolojiler

Sohbet robotları, kullanıcı girdilerini yorumlayarak ve bunları belirli amaçlar veya eylemlerle eşleştirerek çalışır. İlgili temel teknolojiler şunları içerir:

• Doğal Dil İşleme (NLP): Sohbet botunun insan dilinin yapısını ve anlamını anlamasını sağlar. Bu, tokenizasyon (metni kelimelere veya parçalara ayırma), Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) (isimler veya tarihler gibi temel varlıkları tanımlama) ve duygu analizi (kullanıcının duygusal tonunu belirleme) gibi alt görevleri içerir.
• Makine Öğrenimi (ML): Sohbet botunu büyük miktarda konuşma verisi(eğitim verisi) üzerinde eğitmek için kullanılır, bu da kalıpları öğrenmesine, anlamayı geliştirmesine ve zaman içinde daha alakalı yanıtlar oluşturmasına olanak tanır. Derin Öğrenme (DL) gibi teknikler yaygındır.
• Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): Modern, son derece yetenekli sohbet robotları genellikle GPT (Generative Pre-trained Transformer) veya BERT gibi LLM'leri kullanır. Bu modeller bağlamı anlama, insan benzeri metin üretme(metin oluşturma) ve karmaşık konuşmaları ele alma konusunda mükemmeldir. Gibi platformlar aracılığıyla birçok son teknoloji model mevcuttur Hugging Face.
• Diyalog Yönetimi: Konuşmanın akışını yönetmekten, bağlamı takip etmekten ve kullanıcının girdisine ve konuşma geçmişine dayanarak bir sonraki eyleme veya yanıta karar vermekten sorumlu bileşen.

Sohbet robotları, önceden tanımlanmış konuşma akışlarını takip eden basit kural tabanlı sistemlerden, öğrenen ve adapte olan karmaşık yapay zeka odaklı botlara kadar çeşitlilik gösterebilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Chatbotlar, verimliliği ve kullanıcı deneyimini artırmak için çok sayıda sektörde kullanılmaktadır. Yaygın uygulamalar şunları içerir:

• Müşteri Desteği: Birçok işletme, sık sorulan sorulara anında yanıt vermek, sorun giderme adımlarında kullanıcılara rehberlik etmek veya karmaşık sorunları insan temsilcilere yönlendirmek için web sitelerinde veya mesajlaşma uygulamalarında ( Facebook Messenger Bot Platformu gibi) sohbet robotları kullanır. Bu, bakiye sorgulama veya işlem geçmişi talepleri gibi görevler için finans alanında yapay zekada yaygındır.
• E-ticaret ve Perakende: Sohbet robotları, ürün önerileri sunarak, ürünlerle ilgili soruları yanıtlayarak, siparişleri takip ederek ve ödeme sürecini kolaylaştırarak çevrimiçi alışveriş yapanlara yardımcı olur ve perakende çözümlerinde gelişmiş yapay zekaya katkıda bulunur.
• Sağlık hizmetleri: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında, sohbet robotları randevuların planlanmasına yardımcı olabilir, tıbbi durumlar hakkında bilgi sağlayabilir (katı yönergeleri izleyerek), hastalara ilaç almalarını hatırlatabilir veya bir doktora bağlanmadan önce ilk semptom kontrollerini gerçekleştirebilir. Babylon Health buna bir örnektir.
• Bilgi Hizmetleri: Sohbet robotları, veritabanlarına veya bilgi tabanlarına etkileşimli arayüzler olarak hareket ederek kullanıcıların soru sormasına ve hava durumu güncellemeleri, haber özetleri veya şirket bilgileri gibi belirli bilgileri almasına olanak tanır.

Chatbotlar ve İlgili Terimler

Sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da, sohbet robotları ilgili kavramlardan farklıdır:

• Sanal Asistan: Amazon Alexa, Apple'ın Siri'si veya Google Asistan gibi sanal asistanlar genellikle sohbet robotlarından daha geniş yeteneklere sahiptir. Birden fazla uygulama ve cihazda (örneğin, zamanlayıcıları ayarlama, müzik çalma, akıllı ev cihazlarını kontrol etme) görevleri yerine getirebilir ve genellikle ses etkileşimini sorunsuz bir şekilde entegre edebilirler. Sohbet için sohbet robotu işlevlerini bir araya getirseler de, kapsamları diyaloğun ötesine geçerek bazen bilgisayar görüşü veya Google Duplex gibi karmaşık entegrasyonları içeren görev yürütmeye kadar uzanır.
• Büyük Dil Modeli (LLM): LLM, aşağıdakiler gibi birçok gelişmiş sohbet robotunun dil anlama ve oluşturma yeteneklerine güç veren temel motordur ChatGPT. Sohbet robotu, kullanıcı arayüzünü sağlayan ve etkileşimi yöneten uygulama katmanıdır; LLM ise dili işleyen temel modeldir.

Geliştirme ve Platformlar

Sohbet robotları oluşturmak, karmaşıklık gereksinimlerine göre uygun araçların ve çerçevelerin seçilmesini içerir. Popüler platformlar arasında Google Dialogflow, Microsoft Azure Bot Service ve Rasa gibi açık kaynak seçenekleri bulunmaktadır. Sofistike sohbet robotları geliştirmek ve sürdürmek genellikle verileri, model eğitimini, dağıtımı(model dağıtımı) ve izlemeyi (model izleme) yönetmek için güçlü Makine Öğrenimi Operasyonları( MLOps) uygulamaları gerektirir. Ultralytics HUB gibi platformlar, nesne algılama gibi diğer yapay zeka işlevlerinin yanı sıra sohbet robotu bileşenlerini içeren karmaşık yapay zeka sistemleri için uygun olabilecek makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsünü yönetmek için araçlar sunar.