Kurumsal chatbot kanıtları
Chatbot kapsamı
Kurumsal chatbot bileşenleri
Doğal dil anlama, bilgi tabanı entegrasyonu ve çok kanallı dağıtım.
Konuşma tasarımı
Intent, entity ve diyalog akışı modelleme.
Bilgi tabanı
SSS, dokümantasyon ve CRM verisi entegrasyonu.
LLM entegrasyonu
GPT/Claude tabanlı yanıt üretimi ve guardrail.
Çok kanallı dağıtım
Web widget, WhatsApp, Teams ve API.
İnsan devri
Canlı destek eskalasyonu ve oturum aktarımı.
Analytics
Çözüm oranı, memnuniyet ve intent dağılımı.
Destek ve bakım modeli
Güncelleme süreçleri, model yeniden eğitme tetikleyicileri ve operasyonel roller.
Sistem entegrasyonları
CRM, belge depoları, veri gölleri ve API katmanlarına bağlantı.
Geliştirme süreci
Chatbot: keşiften canlıya
Use case tanımından eğitim ve sürekli iyileştirmeye.
- 01
Use case keşfi
Hedef senaryolar, bilgi kaynakları ve KPI tanımı.
- 02
Konuşma tasarımı
Intent haritası, fallback ve eskalasyon kuralları.
- 03
Entegrasyon
Bilgi tabanı, CRM ve kanal bağlantıları.
- 04
Pilot ve eğitim
Gerçek kullanıcı testi ve model ince ayarı.
- 05
Canlıya alma
Monitoring, feedback döngüsü ve genişletme.
Konuşma akışı
Chatbot hattı: mesaj → anlama → yanıt → geri bildirim
NLP, bilgi retrieval ve yanıt üretim adımları.
- 01
Mesaj alımı
Kanal normalizasyonu ve oturum yönetimi.
- 02
Intent sınıflandırma
NLP/LLM ile niyet ve entity çıkarımı.
- 03
Bilgi retrieval
RAG veya kural tabanlı bilgi eşleştirme.
- 04
Yanıt üretimi
LLM veya şablon tabanlı cevap.
- 05
Geri bildirim
Kullanıcı rating ve otomatik log analizi.
Chatbot panosu
Konuşma analitik merkezi
Oturum metrikleri, intent dağılımı ve çözüm oranı.
Yaklaşımımız
İş hedeflerine uygun chatbot tasarımı
Her kurumun bilgi tabanı ve destek süreçleri farklıdır; önce use case netleştirilir.
Use case keşfi
Hedef senaryolar, KPI ve entegrasyon ihtiyaçları.
Konuşma mimarisi
Intent, RAG ve guardrail tasarımı.
Pilot ve iterasyon
Gerçek kullanıcı testi ile sürekli iyileştirme.
Chatbot yaklaşımı karşılaştırması
Kural tabanlı, RAG destekli ve tam LLM chatbot seçeneklerinin karşılaştırması.
| Kural tabanlıIntent + şablon | RAG destekliBilgi tabanı + LLM | Tam LLMGenerative yanıt | |
|---|---|---|---|
| Doğruluk | Yüksek — tanımlı senaryolarda | Yüksek — kaynak tabanlı | Değişken — guardrail gerekir |
| Kurulum süresi | 2–4 hafta | 4–8 hafta | 6–10 hafta |
| Bilgi güncelliği | Manuel intent güncelleme | Bilgi tabanı senkronizasyonu | Prompt ve fine-tune |
| Maliyet | Düşük — sabit altyapı | Orta — retrieval + LLM token | Yüksek — token tüketimi |
| İnsan devri ihtiyacı | Sık — sınırlı kapsam | Orta — fallback tanımlı | Düşük — geniş kapsam |
RAG destekli
Bilgi tabanı + LLM
- Doğruluk
- Yüksek — kaynak tabanlı
- Kurulum süresi
- 4–8 hafta
- Bilgi güncelliği
- Bilgi tabanı senkronizasyonu
- Maliyet
- Orta — retrieval + LLM token
- İnsan devri ihtiyacı
- Orta — fallback tanımlı
Kural tabanlı
Intent + şablon
- Doğruluk
- Yüksek — tanımlı senaryolarda
- Kurulum süresi
- 2–4 hafta
- Bilgi güncelliği
- Manuel intent güncelleme
- Maliyet
- Düşük — sabit altyapı
- İnsan devri ihtiyacı
- Sık — sınırlı kapsam
Tam LLM
Generative yanıt
- Doğruluk
- Değişken — guardrail gerekir
- Kurulum süresi
- 6–10 hafta
- Bilgi güncelliği
- Prompt ve fine-tune
- Maliyet
- Yüksek — token tüketimi
- İnsan devri ihtiyacı
- Düşük — geniş kapsam
İlgili Hizmetler
Sıkça sorulan sorular
Kurumsal chatbot geliştirme, entegrasyon ve güvenlik hakkında cevaplar.
Bir sonraki adım
Kurumsal chatbot projeniz için keşif talep edin
Use case senaryolarınız, bilgi kaynaklarınız ve kanal tercihleriniz temelinde bir chatbot planı hazırlayalım.