AI ile chatbot oluşturmak için hangi teknolojiler kullanılır?

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:

9. Performans Optimizasyonu:

• Caching: Sık sorulan sorular için önbellek
• Edge Computing: Yanıt süresini azaltma
• A/B Testing: Farklı model versiyonlarını karşılaştırma

10. Geliştirme Süreci:

1. Prototip: Dialogflow gibi no-code araçlarla başlangıç
2. Özelleştirme: Rasa/LLM entegrasyonu
3. Test: Unit test + Kullanıcı testleri
4. 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