Yanıt sınırı yazılı hale geliyor

Bilgi Temelli Chatbot Geliştirme

Bilgi temelli bir chatbot ancak her yanıt onaylı kaynak desteği, hedef kitle erişimi ve netleştirme ya da sessizlik yolu taşıdığında güvenilir oluyor.

Kaynak onaysızken veya soran kişiye kapalıyken bile bir yanıt inandırıcı gelebilir. Chatbotu onaylı bir kaynak kaydı, görünür alıntılar, erişime duyarlı retrieval ve netleştirme sorusu sorma veya yanıt vermeme kuralları etrafında geliştiriyoruz.

Çalışma bittiğinde çağıran kimliğe göre filtrelenen, alıntı gösteren ve kayıtlı destek bulunmadığında netleştirme isteyen ya da yanıt vermeyen bir chatbot akışınız oluyor.

Yanıt sınırını konuşalımDaha geniş chatbot hizmetini inceleyin
Bilgi Temelli Chatbot Geliştirme illüstrasyonu: bir konuşma tabanlı yapay zeka deneyimini ve sınırlarını şekillendiren ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Domino’s
  • Capital Dergisi
  • Halk Yatırım
  • Wall Street English
  • DLive
  • Tatilsepeti

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Bir soruyu çağıran kimlikten alıntılı yanıta kadar izliyoruz. Aynı inceleme kaynak onayını, erişimi, netleştirmeyi, reddi, güncelliği ve konuşma toparlamayı kapsıyor.

  1. Neyin bir yanıtı destekleyebileceğine karar veriyoruz

    Kaynak sorumlularıyla chatbotun kullanabileceği malzemeyi, sorumlusunu, izinli hedef kitleleri ve kanalları, erişim kurallarını, inceleme ihtiyaçlarını ve netleştirme veya sessizlik gerektiren boşlukları listeliyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Model, kaynak setinden aday hedef kitle kurallarını sorumlu incelemesi için grupluyor.
    İnsan onayı
    İlk yanıt sınırına hangi kaynaklar giriyor ve hangi hedef kitleler kullanabiliyor? Her kaynak sorumlusu girdiyi, hedef kitleyi ve güncellik kuralını onaylıyor.

  2. Erişimi içeriğe bağlı tutuyoruz

    Kaynak ve izin bilgisini veri alımı ve indeksleme boyunca taşıyoruz. Retrieval çağıran kimliğe göre filtreliyor, yanıt desteğini gösteriyor ve belirsiz veya desteksiz bir soru onaylı netleştirme veya yanıt vermeme yolunu izliyor.

    Yapay zeka desteği
    Bir model geçişi, kaynağı veya hedef kitle kuralı olmayan pasajları işaretliyor.
    İnsan onayı
    Getirilen her pasaj onaylı bir kaynağa ve izinli bir hedef kitleye kadar izlenebiliyor mu? Kimlik filtreleri ve retrieval kuralları erişim sorumlusunun onayını gerektiriyor.

  3. Yanıtları ve sessizliği test ediyoruz

    Olağan ve belirsiz soruları, desteksiz veya eski malzemeli vakaları ve hedef kitleler arası denemeleri çalıştırıyoruz. İnceleyenler iddia desteğini, alıntıları, yetki sızıntısını, yanıt vermeme seçimlerini, netleştirmeyi ve konuşma toparlamayı görüyor.

    Yapay zeka desteği
    Modelin hazırladığı olumsuz konuşmalar desteksiz yanıtları ve erişim sızıntılarını sınıyor.
    İnsan onayı
    Hangi hatalar yayını durduruyor, hangileri kabul edilmiş sınırlar olarak görünür kalıyor? İşaretlenen her ölçüm hatası kabul veya ret için kaynak ve erişim sorumlularına gidiyor.

  4. Kaynak rutinini devrediyoruz

    Kaynak güncellemelerini, inceleme kontrollerini, yanıt vermeme yönetimini, saklamayı, onayları ve geri almayı adı belli kişilere bağlıyoruz. Rutin, sonraki incelemeyi ve destek, erişim veya güncellik bozulduğunda ne olacağını belirliyor.

    Yapay zeka desteği
    Model, açık bulgulardan ve kaynak güncelleme kontrollerinden ilk rutin taslağını hazırlıyor.
    İnsan onayı
    Güncelliği, sonraki incelemeyi, yayını ve geri almayı kim sahipleniyor? Kaynak ve hizmet sorumluları görevleri, inceleme sıklığını ve yayın sınırlarını kabul ediyor.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Dört kayıt, inceleyenlerin kaynak otoritesini, hedef kitle erişimini, yanıt davranışını ve bir kaynak değişikliğini izleyen işi takip etmesini sağlıyor.

  • Matris

    Kaynak, hedef kitle ve güncellik kaydı

    Her kaynak için sorumluyu, onaylı hedef kitleleri, erişim kuralını, amaçlanan kullanımı ve güncellik gereksinimini kaydeder.

  • Mimari dokümanı

    Kimlik filtreli retrieval ve alıntı haritası

    Veri alımı ve indekslemeden kimlik filtrelemeye, retrieval'a, alıntılara, konuşma bağlamına, netleştirmeye ve cevap vermemeye kadar çalışan bir harita.

  • Dataset

    Destek, erişim ve yanıt vermeme test raporu

    Beklenen destek, alıntılar, erişim davranışı, güncellik, netleştirme, yanıt vermeme seçimleri ve toparlama içeren temsili sorular.

  • Playbook

    Güncellik kontrolleri ve geri alınabilir yayın notları

    Üzerinde anlaşılan güncelleme kontrolleri, güncellik sorumlusu, yanıt vermeme karşılığı, insan doğrulaması, onay kapıları, saklama ve geri alınabilir yayın.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

Kaynak ve erişim sorumluları yanıt sınırını çizebiliyor, hedef kitlesini adlandırabiliyor ve chatbotun ne zaman sessiz kalması gerektiğinde anlaşabiliyorsa bu geliştirme işler.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Kaynak sorumluları hangi malzemenin güncel olduğunu doğruluyor, ama chatbot her kaynağa hangi hedef kitlenin güvenebileceğini gösteren bir kayıt taşımıyor.
  • Her kanal için hedef kitle kuralları bulunuyor, ama getirilen pasajlar erişime izin veren karara kadar geri izlenemiyor.
  • Gerçek sorular desteksiz yanıtları ortaya çıkarıyor, ama yanıt vermeme ve netleştirme seçimleri yayından önce tutarlı değerlendirilmiyor.
  • Onaylı kaynakların sorumluları belli, ama güncellik ve hedef kitle kuralları içeriği veri alımından retrieval'a kadar izlemiyor.
  • Chatbot alıntı gösteriyor, ama soru belirsiz veya desteksiz olduğunda kimlik filtresi ile yanıt vermeme yolu bozulabiliyor.
  • Konuşma testleri olağan soruları kapsıyor, ama eski kaynak desteği ve hedef kitleler arası sızıntı biri izi okuyana kadar görünmüyor.
  • Kaynak sorumlusu yayını onaylayabiliyor, ama doğrulama kapıları ve geri alınabilir yayın tek bir işletim planında kaydedilmiyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Chatbotun kayıtsız malzemeden yanıt vermesini istiyorsunuz. Her yanıtın, çağıran kişinin erişebildiği bir kaynakla desteklenmesi gerekiyor.
  • Otomatik bir skorun kaynak sorumlusu yerine karar vermesini bekliyorsunuz. Erişim ve yayın onayı kişilerde kalıyor.
  • Kaynak içeriğini bulup sürdürmemizi veya yayından sonra chatbotu işletmemizi istiyorsunuz. Bu sürekli iş ayrı bir hizmet kapsamı gerektiriyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Daha geniş chatbot hizmetini inceleyin

AI'ı production'a taşıyan mühendisler

Zeo'nun kod yazıp teslim eden tarafı burası. Kıdemli mühendislerimiz agent, chatbot ve RAG sistemleri geliştiriyor, çevrelerindeki otomasyon ve veri işlerini üstleniyor, sistemler canlıya çıktıktan sonra da işletmeyi sürdürüyor. 2011'den beri 500'den fazla markayla çalıştık.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıBurak PehlivanWebMCP Nedir? Agentic Web ve AI Ajanlarıyla Etkileşen Web SiteleriYazıCan MutioğluOpenAI Modelleri ve OpenAI API KullanımıYazıYiğit KonurMCP Server Architecture: State Management, Security & Tool Orchestration

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • LlamaIndex

    Her retrieved pasajı onaylı kaynak belgesine bağlı tutuyoruz

  • Weaviate

    Semantic retrieval'ı erişim ve kaynak filtreleriyle birlikte çalıştırıyoruz

  • Sentence Transformers

    Hassas bilgi kaynakları için self-hosted embedding modelleri kullanıyoruz

  • Ragas

    Grounded yanıtları, ilgili retrieval'ı ve doğru susmayı test ediyoruz

  • Langfuse

    Sorgudan değerlendirmeye kadar tüm kaynak yolunu birlikte gösteriyoruz

  • Guardrails AI

    Citation, yanıtlanabilirlik ve çıktı biçimi kurallarını teslimden önce uyguluyoruz

Sonraki adım

Yanıtların arkasındaki kaynakları getirin

Kaynakları, erişim kurallarını ve konuşma örneklerini sağlayın. Test etmeye değer en küçük kaynak destekli dilimi tanımlayalım.
Kaynak sınırını tanımlayın

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Chatbot geliştirmesi başlamadan önce neleri netleştirmeliyiz?

Önce otoriter kaynakların adı belli sorumluları ve hedef kitle kuralları olmalı. Temsili sorulara, güncellik beklentilerine, yanıtsız vakalara, kanal bağlamına ve sonucu değerlendirme ölçütlerine de ihtiyacımız var. Kaynak otoritesinden, erişimden ve yayından sorumlu kişiler bu kararlar için hazır bulunmalı.

Erişim kuralları bir yanıta nasıl bağlı kalıyor?

Kaynak kaydı indekse neyin gireceğini ve kimin getirebileceğini kontrol ediyor. Bu kuralları kimliğe duyarlı filtrelemeye, retrieval'a ve alıntıya taşıyoruz. Destek yoksa chatbot üzerinde anlaşılan yanıt vermeme yolunu izliyor. Soru belirsizse netleştirme istiyor. Onay kapılarında davranışı bir insan doğruluyor.

Kaynak sorumlusu yayından önce hangi kanıtı görüyor?

İnceleme, iddia düzeyinde kaynak desteği oranını yetki sızıntısı oranından ayırıyor. Yanıt vermeme ve netleştirme kalitesini ve kaynak güncelliği kapsamını da içeriyor. İnceleyenler desteksiz ama akıcı yanıtları, indeksleme veya retrieval sırasında kaybolan izinleri ve kullanıcılar arasında bilgi açığa çıkaran bağlamı inceliyor. Kaynak desteği doğruluğu garanti etmediği için kaynak sorumlusu kanıttan ve açık sınırlardan yola çıkarak yayının uygun olup olmadığına karar veriyor.

Chatbot bir yanıtı destekleyemediğinde nasıl davranmalı?

Boşluğu desteksiz akıcı metinle doldurmak yerine üzerinde anlaşılan netleştirme veya yanıt vermeme yolunu izliyor. Rehber, kaynak, erişim, güncellik veya bağlam sorununu kimin inceleyeceğini ve sonraki adımı kimin onaylayacağını adlandırıyor.