AI Destekli Chatbot Geliştirme için Teknoloji Rehberi 1. Temel Bileşenler: Doğal Dil İşleme (NLP): Kullanıcı mesajlarını anlama Dialog Yönetimi: Konu akışını kontrol etme Backend Entegrasyonu: Veritabanı/API bağlantıları 2. Popüler Framework'ler: a) Rasa (Açık Kaynak - Python) python # Örnek Rasa eğitim verisi - intent: merhaba examples: | - Merhaba - Selam - Günaydın - intent: randevu_al examples: | - Randevu almak istiyorum - Doktor randevusu b) Microsoft Bot Framework (C#/JS) csharp // C# ile basit bot public async Task OnTurnAsync(ITurnContext turnContext) { if (turnContext.Activity.Text == "Merhaba") { await turnContext.SendActivityAsync("Size nasıl yardımcı olabilirim?"); } } 3. LLM Entegrasyonları: a) OpenAI GPT python from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Türkiye'de gezilecek yerler"}] ) b) Yerel Modeller (Llama 3, Mistral) bash # Ollama kullanımı ollama run llama3 "Python'da fonksiyon nasıl yazılır?" 4. Dialog Yönetimi Araçları: Dialogflow (Google) Lex (AWS) Watson Assistant (IBM) 5. Örnek Mimariler: Basit Akış: text Kullanıcı → [NLP Motoru] → [Dialog Yönetici] → [API Entegrasyon] → Yanıt Gelişmiş Mimari: text Kullanıcı → [Intent Algılama] → [Varlık Tanıma] → [Context Yönetimi] → [External API] → [Yanıt Oluşturma] → Kullanıcı 6. Deployment Seçenekleri: Web: Flask/Django + WebSocket Mobil: Firebase + Cloud Functions Sosyal Medya: Facebook Messenger, WhatsApp Business API 7. Türkçe Özel Çözümler: TRBERT: Türkçe için özel fine-tuning edilmiş modeller Zemberek: Türkçe doğal dil işleme kütüphanesi java // Zemberek örneği TurkishMorphology morphology = TurkishMorphology.create(); List<WordAnalysis> results = morphology.analyze("kitabımız"); 8. Önemli Kütüphaneler: DilKütüphaneKullanım AmacıPythonTransformersLLM EntegrasyonuJavaScriptBotkitSlack/Facebook botlarıJavaOpenNLPTemel NLP işlemleri 9. Performans Optimizasyonu: Caching: Sık sorulan sorular için önbellek Edge Computing: Yanıt süresini azaltma A/B Testing: Farklı model versiyonlarını karşılaştırma 10. Geliştirme Süreci: Prototip: Dialogflow gibi no-code araçlarla başlangıç Özelleştirme: Rasa/LLM entegrasyonu Test: Unit test + Kullanıcı testleri Canlıya Alma: Aşamalı rollout Örnek Proje Yapısı: text chatbot-projesi/ ├── data/ # Eğitim verileri ├── actions/ # Özel aksiyonlar ├── models/ # Eğitilmiş modeller ├── tests/ # Test senaryoları └── config.yml # Pipeline ayarları Son Tavsiyeler: Basit başlayın, yavaş yavaş karmaşıklaştırın Türkçe karakter desteğini baştan test edin Kullanıcı feedback loop'u oluşturun Not: Seçim yaparken: Türkçe desteği Entegrasyon kolaylığı Bakım maliyeti faktörlerini dikkate alın
