Chatbot Mimarisi Nedir? Chatbot Türleri ve Çalışma Prensibi

Chatbot Mimarisi Nedir? Chatbot Türleri ve Çalışma Prensibi. Chatbot ‘lar (Sohbet robotları) mimarilerine ve işlevlerine göre genel olarak 2 türe ayrılır: Kural tabanlı sohbet robotları ve yapay zeka destekli sohbet robotları. Yapay Zeka ChatBot sohbet robotları kullanıcı girdilerini anlamak ve yanıtlamak için NLP ve ML gibi gelişmiş teknolojileri kullanır.

Chatbot Nedir?

Chatbot, insanlarla sohbet edebilen gelişmiş bir program olarak tanımlanabilir. Kullanıcılar, botla etkileşime girerek ona soru sorabilir veya belirli komutlar verebilir. Chatbot, bu girdilere uygun şekilde yanıt verir ya da ilgili bir işlem gerçekleştirir. Temel olarak, bir chatbot anlık mesajlaşma sistemlerine benzer şekilde çalışır.

Chatbotlar, insanlarla diyalog kurabilen yazılımlardır. Bir insan ile bir makine arasındaki etkileşimi mümkün kılar ve bu iletişim metin tabanlı mesajlar veya sesli komutlar aracılığıyla gerçekleşebilir. Bir chatbot, insan operatörüne ihtiyaç duymadan çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Yapay zeka destekli sohbet robotları, kendisine yöneltilen sorulara doğal dilde yanıt vererek, gerçek bir insan gibi konuşuyormuş hissi uyandırır. Bu yanıtlar, önceden programlanmış komutlar ve makine öğrenmesi algoritmalarının birleşimiyle oluşturulur.

Bir kullanıcı Chatbot‘a bir soru sorduğunda, bot mevcut bilgi veritabanını kullanarak yanıt verir. Eğer konuşma, sistemin henüz tanımlamadığı bir kavram içeriyorsa, chatbot bu bilgiyi insan operatöre yönlendirebilir. Bu süreç sayesinde chatbot, yalnızca o anki konuşmadan değil, gelecekte gerçekleşecek etkileşimlerden de öğrenme yeteneğine sahip olur. Böylece, chatbotların kapsamı ve işlevselliği zaman içinde giderek genişler ve daha da gelişmiş hale gelir.

SEE: Müşteri Hizmetleri İçin Yapay Zeka Sohbet Robotları – ChatBot

Chatbot Mimarisi Nedir?

Chatbot mimarisi, bir chatbot’un temel yapısını oluşturan omurgadır. Seçilecek mimari türü; kullanım amacı, sektör, chatbot’un türü gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Ancak temel konuşma akışı genel olarak aynı kalır. Şimdi, chatbot mimarisinin kritik bileşenlerini inceleyelim:

1. Soru-Cevap Sistemi

Adından da anlaşılacağı üzere, Soru-Cevap (Q&A) Sistemi, kullanıcılardan gelen sık sorulan sorulara yanıt vermekten sorumludur. Chatbot, kullanıcı tarafından girilen soruyu analiz eder ve bilgi tabanındaki en uygun yanıtı belirleyerek cevap verir. Bu sistem aşağıdaki bileşenlerden oluşur:

✅ Manuel Eğitim: Bir alan uzmanının sık sorulan soruları derleyip, bunlara uygun yanıtları belirlemesiyle chatbot’un eğitilmesini sağlar. Bu yöntem, chatbot’un en alakalı bilgiyi hızla sunmasına yardımcı olur.

✅ Otomatik Eğitim: Chatbot, iş belgeleri, politika yönergeleri ve sıkça sorulan sorular gibi kaynaklardan otomatik olarak öğrenim sağlayabilir. Sistem, bu belgelerden soru-cevap eşleşmeleri çıkarır ve chatbot’un güvenilir yanıtlar verebilmesini sağlar.

2. Çevre (NLP Motoru)

Chatbot’un çevresi, doğal dil işleme (NLP) motoru kullanarak kullanıcının mesajlarını bağlama oturtan ve anlamlandıran bileşendir.

🔹 NLP Motoru, chatbot mimarisinin en kritik bileşenidir. Kullanıcıların yazdığı veya söylediği ifadeleri analiz ederek, bunları sistemin anlayabileceği organize girdilere dönüştürür. NLP motoru, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak kullanıcının niyetini belirler ve bunu chatbot’un desteklediği yanıtlar ile eşleştirir.

NLP motoru 2 ana bileşenden oluşur:

✔ Niyet Sınıflandırıcı (Intent Classifier): Kullanıcının isteğini belirleyerek, bu isteğe uygun bir eylem veya yanıt ile eşleştirir.

✔ Varlık Çıkarıcı (Entity Extractor): Kullanıcının sorgusundaki anahtar kelimeleri belirler ve bu verileri chatbot’un anlamlandırmasını sağlar.

Ayrıca, chatbot’un öğrenme sürecini geliştirmek için 2 ek mekanizma entegre edilebilir:

🔹 Geri Bildirim Mekanizması: Kullanıcılardan gelen geri bildirimleri chatbot’a entegre ederek, sürekli olarak gelişmesini sağlar. Kullanıcılar, sohbetin sonunda chatbot’un performansını puanlayarak, botun hatalarından ders çıkarmasına yardımcı olur.

🔹 Politika Öğrenimi (Policy Learning): Chatbot’un, kullanıcı memnuniyetini artırmak için en iyi diyalog akışlarını öğrenmesini sağlayan geniş çaplı bir çerçevedir.

3. Ön Uç Sistemleri (Frontend Systems)

Ön uç sistemleri, kullanıcıların chatbot ile etkileşime geçtiği platformlardır. Bunlar:

💬 Facebook Messenger
📲 WhatsApp Business
💻 Slack, Google Hangouts
🌐 Web siteleri ve mobil uygulamalar

Kullanıcılar, chatbot’a bu platformlar üzerinden mesaj göndererek etkileşim kurar.

4. Düğüm Sunucusu / Trafik Sunucusu

Düğüm veya trafik sunucusu, kullanıcı isteklerini uygun bileşenlere yönlendirir. Ayrıca, iç sistemlerden gelen yanıtları ön uç platformlara ileterek chatbot’un doğru şekilde çalışmasını sağlar.

5. Özel Entegrasyonlar

Chatbot’un yetkinliğini artırmak için mevcut iş sistemlerine entegrasyonlar eklenebilir. Bunlar:

📊 CRM Sistemleri
🗄 Veritabanları
💰 Ödeme sistemleri
📆 Takvim ve planlama araçları

Bu entegrasyonlar sayesinde chatbot, işletmelerin müşteri hizmetleri, satış ve operasyonel süreçlerini daha verimli hale getirir.

ChatBotlar’ın Çalışma Prensibi

Chatbotlar, yapay zeka (AI) ve doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojileri kullanarak insan dilini anlayabilir. Bu sistemler, belirli anahtar kelimeler ve cümle kalıpları ile eğitilir. Bir kullanıcı girdi sağladığında, chatbot bu girdiyi önceden tanımlanmış ifadelerle karşılaştırarak niyetini anlamaya çalışır ve uygun bir yanıt oluşturur.

Chatbotların çalışmasını sağlayan 3 temel model bulunmaktadır:

Kalıp Eşleştirme (Pattern Matching)

Chatbotlar, metni belirli kalıplarla eşleştirerek sınıflandırır ve uygun yanıtlar üretir. Bu süreçte, Yapay Zeka İşaretleme Dili (AIML) gibi standart yapılar kullanılır.

Örnek bir chatbot diyaloğu:

İnsan: Abraham Lincoln’ü tanıyor musun?
Chatbot: Abraham Lincoln, Amerikan İç Savaşı sırasında ABD Başkanıydı.

Chatbot, bu cevabı yalnızca Abraham Lincoln isminin ilgili kalıp içinde yer almasından dolayı verebilir. Benzer şekilde, önceden tanımlanmış kalıplarla ilişkili yanıtlar üretebilir ancak bunların dışına çıkamaz. Daha gelişmiş yanıtlar oluşturmak için algoritmalar devreye girer.

Chatbot Mimarisi Algoritmalar

Chatbotlar, her bir soruya uygun yanıtları belirlemek için veri tabanında belirli bir kalıp hiyerarşisi oluşturur. Ancak çok fazla sınıflandırıcı kullanmak sistemi karmaşık hale getirebilir. Bunu önlemek için algoritmalar, sınıflandırıcı sayısını azaltarak daha yönetilebilir bir yapı oluşturur.

Bu yaklaşıma, bilgisayar biliminde “İndirgemeci” (Reductionist) yöntem denir. Yani sorunu basitleştirerek çözmek için algoritmalar kullanılır.

Doğal dil işleme ve metin sınıflandırmada kullanılan en iyi algoritmalardan biri Multinominal Naive Bayes’tir.

Örneğin, belirli bir sınıfa ait cümleleri içeren bir veri kümesi düşünelim. Yeni bir giriş yapıldığında, her kelimenin geçiş sıklığı hesaplanır ve ortaklığı değerlendirilir. Daha sonra her sınıfa bir puan atanır ve en yüksek puanı alan sınıf, giriş cümlesiyle en alakalı sınıf olarak kabul edilir.

Örnek Eğitim Seti:

Sınıf: Selamlaşmalar

• Nasılsın?
• Günaydın!
• Merhaba!

Örnek Giriş Sınıflandırması:

• Giriş: “Merhaba, günaydın!”
• Kelime: “Merhaba” (eşleşme yok)
• Kelime: “Günaydın” (Sınıf: Selamlaşmalar)

Sonuç: Selamlaşmalar (puan=1)

Belirli formüller kullanılarak giriş cümlesindeki kelimeler, eğitim setiyle eşleştirilir ve en yüksek puanı alan sınıf belirlenir. Ancak bu yöntemin de bazı sınırlamaları vardır. En yüksek puanı alan sınıf, cümlenin niyeti hakkında en güçlü tahmini yapar ama her zaman yüzde yüz doğru olmayabilir. Bu yüzden bağlamsal analiz ve daha ileri düzey yapay zeka modelleri ile chatbotların doğruluk oranı artırılabilir.