2025'te Bir RAG Sohbet Robotu Nasıl Oluşturulur?

Chatbot 'lar işletmelerin kullanıcılarla etkileşim biçimini yeniden şekillendiriyor, ancak çoğu bağlam ve doğruluk söz konusu olduğunda hala hedefi ıskalıyor. İşte bu noktada Retrieval-Augmented Generation (RAG) devreye giriyor.

RAG, bilgi alma ve dil oluşturmanın güçlü yönlerini birleştirerek sohbet robotlarının harici verilere erişmesini ve kesin, bağlama duyarlı yanıtlar vermesini sağlar. Sonuç mu? Daha az yanlışlık, daha az kaynak israfı ve daha güvenilir yanıtlar.

Son birkaç yılda 750.000'den fazla sohbet robotu kulland ık - ve hatta bunlar için kendi ısmarlama, gelişmiş RAG sürecimiz bile var.

Bu kılavuzda, davranışını tanımlamaktan sorunsuz bir şekilde dağıtmaya kadar kendi RAG destekli sohbet botunuzu oluşturmanın adımlarını anlatacağım. ‍

RAG Chatbot Uygulamaları

RAG destekli sohbet robotlarını ürününüze, projenize veya hobinize entegre etmek için ilk adımlarınızı mı atıyorsunuz? İhtiyaçlarınıza göre uyarlanmış bilgili bir sohbet robotu ile geliştirilebilecek bazı daha geniş uygulamaları inceleyelim.

‍

‍

Botpress ile bir RAG sohbet robotu oluşturmak basit bir süreçtir. İşte başlamanız için adım adım bir kılavuz.

Bu eğitimde, bir Book Trivia sohbet robotu oluşturacağız. Sohbet robotu oluşturulduktan sonra, ilgili entegrasyonlar kullanılarak birden fazla kanalda dağıtılabilir.

Adım 1: Projenizi ayarlayın

Botpress adresinde yeni bir proje oluşturarak başlayın. Giriş yaptıktan sonra, tam özelleştirme ve esneklik için "Sıfırdan Başla" şablonunu seçin.

Adım 2: Net Bir Komut Seti Yazın

Talimatlar, RAG sohbet botunuzun davranışı için çok önemlidir ve Studio'daki 'Talimatlar' bölümü düzenlenerek eklenebilir. Sohbet botunun bilgileri nasıl alması ve sunması gerektiğini belirtin.

Bir komut seti yazarken aşağıdaki noktaları göz önünde bulundurun:

• Botun dahili model verileri yerine harici bilgi kaynaklarına öncelik vermesi gerektiğini tanımlayın.
• Yanıtın tonunu ve tarzını ana hatlarıyla belirleyin, bunu en iyi örnek konuşmalar ve yanıtlar aracılığıyla yapabilirsiniz.

İşte bir 'Giyim Sitesi SSS' chatbotunun davranışını özetleyen örnek bir talimat seti:

Misyonumuz:
Kullanıcıların sürdürülebilir modayı keşfetmelerine, çevre dostu malzemeleri anlamalarına ve etik kaynaklı giysiler hakkında bilinçli seçimler yapmalarınayardımcı olur.

Kişilik Özellikleri:
- Bilgili: Bilgi tabanından doğru yanıtlar verir.
- Arkadaş canlısı: Sıcak ve cana yakın.
- İlham verici: Sürdürülebilir seçimleri teşvik eder.
- Şeffaf: Yalnızca onaylanmış bilgileri paylaşır.

Yetenekler:
- Eğitmek: Bilgi tabanını kullanarak sürdürülebilir moda ilkelerini, çevre dostu malzemeleri ve sertifikaları açıklayın.
- Yardımcı olun: Ürünleri tavsiye edin ve kesinlikle onaylanmış verilerden bilgi sağlayın.
- İlham verin: Kişisel görüşler olmadan etik modanın faydalarını vurgulayın.
- Etkileşim kurun: Sorgulara açık ve kibar bir şekilde yanıt verin, yanıtlara ulaşılamıyorsa kullanıcıları desteğe yönlendirin.

Ses tonu:
- Pozitif, profesyonel ve jargonsuz.
- Destekleyici bir deneyim sağlamak için saygılı ve empatik.

Davranış Kuralları:
- Yalnızca sağlanan bilgi tabanını kullanın (örneğin, Wikipedia, Green Threads belgeleri).
- Bir yanıt mevcut değilse, kullanıcıyı bilgilendirin ve Green Threads'in müşteri desteğine başvurmasını önerin.

Örnek Yanıt Politikası:
Sorgu: "Organik pamuk nedir?"
Cevap:"Organik pamuk nedir? "Organik pamuk, zararlı böcek ilaçları veya sentetik gübreler kullanılmadan yetiştirilir ve çevresel etkiyi azaltır."

Sorgu: "Bana geri ödeme politikanızı söyleyebilir misiniz?"
Cevap: "Bu bilgiye sahip değilim. Yardım için lütfen web sitemizi ziyaret edin veya destek ekibiyle iletişime geçin."

Adım 3: Bilgi Kaynakları Ekleyin

RAG sohbet robotunuzu etkili hale getirmek için onu PDF belgeleri, web sitesi URL'leri veya API'ler gibi ilgili harici bilgilere bağlayın. İşte bunu nasıl yapabileceğiniz:

1. Botpress adresindeki "Bilgi Bankası" bölümüne gidin.
2. Belgeleri yükleyin veya web sitelerinin URL'lerini kaynak olarak ekleyin.
3. Botpress İçeriği otomatik olarak indeksler, daha küçük, geri alınabilir bilgi parçalarına böler.

Adım 4: Chatbot'un Kimliğini Özelleştirin

Chatbot'unuzun adını ve kişiliğini kullanım durumunuza uyacak şekilde kişiselleştirin. Bu önemli adım, chatbotunuzun kendisini ChatGPT veya Claude olarak yanlış tanımlamamasını sağlar.

1. "Bot Detayları "na gidin
2. Talimatlarına ve verilerine göre sohbet robotunuz için bir kimlik oluşturmak için 'Oluştur'a tıklayın veya manuel olarak bir kimlik yazın.

Adım 5: Sohbet Robotunuzu Dağıtın

Sohbet robotu artık önizleme ve paylaşım için hazır. İşte ona nasıl erişebileceğiniz ve test edebileceğiniz:

1. Botpress Studio'da, RAG Chatbot'unuzu dağıtmak için "Yayınla "ya tıklayın.
2. Bağlantıyı kopyalayın ve sohbete başlayın!

Adım 6: Chatbot'unuzun Görünümünü Özelleştirin

Webchat adresinizi markanız ve sesinizle uyumlu hale getirmek için daha fazla özelleştirmek mi istiyorsunuz? "Paylaş" bölümünden " Webchat'u Özelleştir" seçeneğine tıklamanız yeterlidir.

Bugün bir RAG Chatbotu Oluşturun

RAG destekli sohbet robotları, işletmelerin doğru, gerçek zamanlı yanıtlar verme, iş akışlarını optimize etme ve kullanıcı deneyimlerini yükseltme yöntemlerini dönüştürüyor. Botpress tarafından sağlanan araçlarla kolaylıkla akıllı sohbet botları oluşturabilirsiniz.

Tek tıklamayla bilgi tabanı yüklemeleri ve Slack, WhatsApp, Notion ve daha fazlası gibi platformlarla sorunsuz entegrasyonlarla, Botpress kullanarak güçlü RAG sohbet robotlarını dakikalar içinde dağıtabilirsiniz.

Daha akıllı, bağlama duyarlı sohbet robotları oluşturmaya bugün ücretsiz olarak başlayın.

SSS

1. RAG sohbet robotu ile geleneksel bir sohbet robotu arasındaki fark nedir?

Bir RAG sohbet botu ile geleneksel bir sohbet botu arasındaki fark, geleneksel bir sohbet botunun statik yanıtlara veya önceden eğitilmiş modellere dayanması, bir RAG (geri alma-artırılmış nesil) sohbet botunun ise harici bir bilgi tabanından ilgili verileri çekmesi ve bunları gerçek zamanlı olarak daha doğru yanıtlar oluşturmak için kullanmasıdır.

2. Bir RAG sistemi hangi bilginin alınacağına ve neyin üretileceğine nasıl karar verir?

Bir RAG sistemi, kullanıcının sorusuna göre en alakalı belgeleri veya veri parçalarını belirlemek için bir retriever kullanır, ardından bu bilgileri, yalnızca önceki eğitime dayanmak yerine, alınan içeriğe dayanan bir yanıt üreten bir dil modeline aktarır.

3. RAG'yi harici bilgi kaynaklarını yüklemeden kullanabilir miyim?

Teknik olarak RAG'yi harici bilgi kaynaklarını yüklemeden de kullanabilirsiniz, ancak bunu yapmak RAG'nin temel avantajını ortadan kaldırır. RAG, dil modelini alana özgü veya gerçek zamanlı verilerle desteklemek için tasarlanmıştır, bu nedenle harici bilgiyi ihmal etmek amacını ortadan kaldırır.

4. RAG çok dilli uygulamalar için uygun mu?

Evet, hem dil modeli hem de alınan belgeler hedef dilleri desteklediği sürece RAG çok dilli uygulamalar için uygundur; birçok modern LLMs ve vektör veritabanı çok dilli sorguları ve içeriği işleme kapasitesine sahiptir.

5. Alınan bilginin doğruluğunu ve alaka düzeyini nasıl ölçebilirim?

Hangi belgelerin alındığını kaydederek, oluşturulan yanıtı temel gerçekle veya uzman geri bildirimiyle karşılaştırarak ve yanıt doğruluğu, kullanıcı memnuniyeti ve tıklama veya takip oranları gibi metrikleri izleyerek alınan bilginin doğruluğunu ve alaka düzeyini ölçebilirsiniz.