.webp)
- Dikey yapay zeka aracıları, belirli iş alanları için tasarlanmış, tanımlanmış görevleri güvenilir bir şekilde yerine getirmek için doğrudan kurumsal araçlar, kurallar ve verilerle entegre olan amaca yönelik sistemlerdir.
- Genel olarak metin üreten genelci LLMs 'lerin aksine, dikey aracılar gerçek iş akışlarını yürütmek için doğal dil yeteneklerini API'ler, yapılandırılmış veri işleme ve hassas iş mantığı ile birleştirir.
- Dikey yapay zeka temsilcileri, süreçlerin rezervasyon, müşteri adayı niteleme veya dahili işlemler gibi katı kurallara uyduğu iş ortamlarında mükemmeldir, hataları azaltır ve genel sohbet robotlarına göre benimsenmeyi artırır.
- Dikey bir aracı oluşturmak, odaklanmış bir kullanım durumunun kapsamını belirlemeyi, alana özgü bilgilerle temellendirmeyi, mantık akışlarını tanımlamayı ve gerçek zamanlı eylemler için API'lere bağlanmayı içerir.
Büyük dil modellerinin yükselişi, kod yazmaktan takvimleri yönetmeye kadar her şeyin üstesinden gelebilen botlar olan genelci YZ aracıları etrafında bir heyecan dalgası yarattı. Ancak gerçek kurumsal ortamlarda, bu aracılar genellikle bir duvara çarpıyor.
Etkileyici bir demo malzemesi ama üretime hazır değiller.
İşletmelerin ihtiyaç duyduğu şey, amaca yönelik olarak oluşturulmuş yapay zeka aracılarıdır - sistemleriyle derinlemesine entegre edilmiş ve belirli iş sorunlarını çözmek için kapsamı belirlenmiş kurumsal sohbet robotları. İşte bu noktada dikey YZ aracıları devreye giriyor ve kritik iş akışlarında genelci yardımcı pilotlardan daha iyi performans gösteriyor.
Peki dikey YZ aracıları tam olarak nedir ve neden işletmeler için daha uygundur? Bunları yakalamaya çalışalım.
Dikey yapay zeka ajanları nedir?
Dikey yapay zeka aracıları, belirli bir iş fonksiyonu dahilinde açıkça tanımlanmış görevleri yerine getirmek için oluşturulmuş alana özgü sistemlerdir. Her şeyi tek bir modelle yapmayı amaçlayan genelci ajanların aksine, dikey ajanlar geniş değil derinlemesine çalışırlar - görev için önemli olan yapılandırılmış verilere, kurallara ve sistemlere erişimle bilinen bir bağlamda çalışmak üzere tasarlanmıştır.
Uygulamada, bu aracılar sadece iyi "konuşmakla" kalmaz, aynı zamanda bir amaç doğrultusunda hareket ederler. Lojistik alanındaki dikey bir aracı, filo mevcudiyetine ve gerçek zamanlı trafiğe göre teslimat rotalarını optimize edebilir. Sağlık hizmetlerinde ise sigortayı doğrulayabilir, takipleri planlayabilir ve kabul işlemlerini gerçekleştirebilir - bunların hepsi katı bir mantığa dayanır.
Dikey aracılar kullanan ekipler daha hızlı benimseme, daha iyi görev başarı oranları ve daha az hata görüyor. Anahtar nedir? Bu aracılar genel istemlere dayanmıyor. API'lere, kurallara ve yapılandırılmış verilere dayanıyorlar - bir işi gerçekten iyi yapmak için tasarlandılar.
Dikey yapay zeka aracıları nasıl çalışır?
Genelci yapay zeka ajanları devasa genel veri kümeleri üzerinde eğitilir, bu da onları metin üretmede harika kılar - ancak yapılandırılmış iş ortamlarında güvenilmezdir. Halüsinasyon görürler, API çağrılarıyla mücadele ederler ve katı iş akışlarını takip edemezler. Dikey ajanlar bu sınırlamaları yapı, mantık ve entegrasyon yoluyla çözmek için tasarlanmıştır.
İşte dikey aracıların pratikte nasıl tasarlandığı ve her katmanın genel amaçlı LLMs'lerin temel bir sınırlamasını nasıl çözdüğü:
Doğrudan API erişimi
Genelci modeller, karmaşık araçlara sarılmadıkça dahili sistemlerle etkileşime giremez. Dikey aracılar doğrudan CRM'lere, ERP'lere veya zamanlama platformlarına bağlanarak gerçek zamanlı verileri almalarına, kayıt oluşturmalarına ve iş akışlarını güvenilir bir şekilde tetiklemelerine olanak tanır.
Yerleşik iş mantığı
Hızlı numaralara güvenmek yerine, dikey temsilciler iyi tanımlanmış kurallar ve akışlar dahilinde çalışır. Neyin geçerli olduğunu, hangi adımları izleyeceklerini ve şirket politikasına uygun olarak nasıl davranacaklarını bilirler - tıpkı diğer arka uç sistemleri gibi.
Yapılandırılmış veri işleme
Doğal dilde eğitilen LLMs 'ler JSON, SQL veya katı şemalarda iyi performans göstermez. Dikey aracılar, serbest biçimli kullanıcı girdisi ile yapılandırılmış arka uç formatları arasında çeviri yaparak bu boşluğu doldurur ve çıktının çalışmasını sağlar.
Bağlam önemli olanla sınırlandırıldı
Genelci bir model, iade politikanızın Wikipediadan daha önemli olduğunu bilmez. Dikey aracılar, SOP'ler, politika dokümanları veya bilgi tabanları gibi alana özgü bilgilere dayanır - bu nedenle yalnızca ilgili olanlar dahilinde çalışırlar.
LLM sadece bir bileşendir
Dikey bir aracıda, LLM destekleyici bir rol oynar - özetleme, yorumlama veya doğal olarak yanıt verme için kullanılır. Ancak mantık, bellek ve erişim kontrolü tarafından yönetilen bir sistemin içine sarılmıştır, bu da onu üretim için güvenli hale getirir.
Bu katmanlar birlikte dikey aracılara genelci modellerin sahip olmadığı bir yapı kazandırır. Akıllıca yönlendirmelere veya umutlara bel bağlamazlar - erişim, hesap verebilirlik ve gerçek iş ihtiyaçlarına uyum ile çalışırlar.
Dikey yapay zeka aracıları iş akışları için neden daha iyidir?
Çoğu kurumsal iş akışı açık uçlu değildir; kuralları takip eder, doğrulamalar gerektirir ve dahili sistemlerden gelen gerçek zamanlı verilere bağlıdır. Genelci temsilciler burada zorlanır. Yanıtlar üretirler, ancak ağır bir özelleştirme olmadan bir süreci güvenilir bir şekilde takip edemezler veya kısıtlamalara uyamazlar.
Dikey yapay zeka ajanları en başından itibaren bir yapı ile inşa edilir. Tek bir kullanım senaryosuna odaklanırlar, bu senaryoyu destekleyen sistemlerle entegre olurlar ve bu senaryoyu yöneten mantığın farkındadırlar. Bu da onların daha hızlı dağıtılmasını, daha kolay test edilmesini ve üretimde çok daha güvenilir olmasını sağlar.
Ayrıca daha az kaos yaratırlar. Genel bir modele aşırı talepte bulunmak ve bağlamı anlamasını ummak yerine, dikey aracılar API'ler, iş kuralları ve önceden tanımlanmış akışlarla desteklenerek temellendirilir. Bu da onlara güvenmeyi, ölçeklendirmeyi ve bakımlarını yapmayı kolaylaştırır.
Dikey yapay zeka aracıları için başlıca kullanım örnekleri
Dikey aracılar, fütüristik asistanlar olarak değil, gerçek operasyonel sorunları çözen odaklanmış sistemler olarak üretimde boy göstermeye başladı bile. Bunlar her şeyi yapmaya çalışan "yapay zeka yardımcı pilotları" değil. Tek bir işi iyi yapan, alana özgü ajanlardır.
Hemen benimsenebilecek bazı kullanım durumlarına bakalım.
İş akışı sahipliğine sahip müşteriye dönük temsilciler
Sohbet robotu tasarımındaki en büyük yanılgılardan biri, konuşmanın eşittir değer olduğunu düşünmektir. Müşteriye yönelik akışların çoğu - işe alım, rezervasyon, uygulamalar - "konuşma" değildir. Bunlar mantık, doğrulama ve arka uç bağımlılıkları olan yapılandırılmış görevlerdir.
Yine de şirketler genellikle genel sohbet robotlarını burada kullanıyor ve en iyisini umuyor. Sonuç mu? Kafası karışmış kullanıcılar, bozuk akışlar ve düşmüş potansiyel müşteriler.
Öte yandan, müşteri hizmetleri için özel olarak tasarlanmış dikey temsilciler, yolculuğun tamamını tamamlamak üzere tasarlanmıştır. Adımları bilirler, kuralları takip ederler ve doğrudan dahili sistemlerle entegre olurlar. Temsilci "daha akıllı" olduğu için değil, bu iş için tasarlandığı için deneyim daha sorunsuz hissedilir.
Görev otomasyonu için dahili operasyon ajanları
Tekrarlanabilir ancak yine de acı veren çok sayıda dahili iş var: kayıtları güncellemek, destek talepleri atamak, araçlar arasında veri senkronizasyonu yapmak. Bunu RPA ile otomatikleştirebilirsiniz, ancak RPA genellikle bir şey değiştiği anda bozulur.
Dikey temsilciler, iş akışı otomasyonunda mantık katmanı olarak hünerleri ve nüansları anlama becerileriyle bu boşluğu güzel bir şekilde doldurur. Dinamik girdileri idare edebilecek kadar akıllıdırlar ancak korkuluklar içinde kalabilecek kadar da yapılandırılmışlardır. Daha da önemlisi, dahili iş akışlarınızı tanımlayan API'lere ve mantığa bağlıdırlar.
Satış ve CRM ile entegre acenteler
Satış hızlı hareket eder ve detaylara duyarlıdır. Genel bir GPT temsilcisi kibarca yanıt verebilir, ancak yeterlilik kriterlerinizi, hangi temsilcinin hangi bölgeye sahip olduğunu veya bir müşteri adayının CRM'de zaten var olup olmadığını bilemez.
HubSpot gibi platformlar temsilcinize tüm bu değerli bilgileri sağlarken, bunlardan en iyi şekilde yararlanacak bir temsilciye ihtiyacınız var.
Doğru dikeylikle oluşturulmuş satış sohbet robotları farklıdır. Boru hattı mantığınızın içinde yaşarlar. Potansiyel müşterileri gerçek zamanlı olarak niteleyebilir, notları kaydedebilir, takipleri tetikleyebilir ve hatta devirleri planlayabilirler - biri onları manuel olarak dürtmeden.
Sistemler arası koordinasyon aracıları
Bazı görevler tek bir sistemde yapılamaz. Üç aylık bir rapor oluşturmayı, bir takip kampanyası göndermeyi veya konumlar arasında envanter mutabakatı yapmayı düşünün. Bunlar "konuşmaya dayalı" görevler değildir - sistemleri ve mantığı kapsayan mini iş akışlarıdır.
Genelci bir temsilcinin bunu istemlerle yapmasını sağlamaya çalışmak tam bir kabus. Model bağlamı unutur, API çağrıları başarısız olur, mantık çözülür.
Dikey aracılar bu alanda başarılı olur. Araçları düzenler, süreç mantığına saygı gösterir ve görevi uçtan uca tamamlarlar - insan bakıcılığı gerekmez. Bunu yapay zeka olarak düşünmeyi bırakıp altyapı olarak düşünmeye başlıyorsunuz.
Bunlar varsayımsal senaryolar değil. Ekipler halihazırda dikey aracıları üretimde kullanıyor - kırılgan otomasyonları ve abartılı yardımcı pilotları, işi gerçekten yapan sistemlerle sessizce değiştiriyorlar. Önemli olan sadece zeka değil; yapı, odaklanma ve entegrasyon.
Peki konseptten çalışan bir dikey acenteye nasıl geçersiniz? Biraz açalım.
İlk dikey yapay zeka aracınızı nasıl oluşturursunuz?
Günümüzde bir yapay zeka ajanı oluşturmanın pek çok yolu var - açık kaynaklı yığınlar, orkestrasyon çerçeveleri, tam kodlu platformlar ve kodsuz oluşturucular. Bazıları birden fazla aracıyı bir araya getirmenize izin veriyor. Diğerleri ise davranışları sıfırdan ince ayarlamanıza izin veriyor.
.webp)
Bu örnekte ayakları yere basan ve pratik bir yaklaşım izleyeceğiz. Kullanacağız Botpress ve GPT, Claude veya Gemini gibi ham bir dil modeline bağlayın - ardından bu genel LLM 'yi kapsamı belirlenmiş, entegre edilmiş ve gerçek görevlere hazır dikey bir aracıya nasıl dönüştüreceğinizi gösterin.
CrewAI, LangGraph veya AutoGen gibi araçlarla zaten çalıştıysanız, yaklaşım tanıdık gelecektir - ancak burada odak noktası boş bir LLM 'den iş için hazır bir sisteme geçmektir.
1. Temsilciyi ayarlamakla başlayın
Spesifik, tekrarlanabilir ve açıkça tanımlanmış bir görev seçin. Randevu rezervasyonu, alım akışları veya potansiyel müşteri kalifikasyonu gibi şeyler mükemmel başlangıç noktalarıdır.
.webp)
Botpress kontrol panelinize gidin, yeni bir bot oluşturun ve amacını hemen tanımlayın. "Çok konumlu rezervasyon temsilcisi" veya "Potansiyel müşteri yeterlilik asistanı" gibi kısa bir açıklama yapın. Temsilci Rolü bölümüne, bu temsilcinin ne yapması gerektiği hakkında tek bir satır yazın - daha fazlasını değil. Bu kapsam önemlidir.
2. Temsilciyi temellendiren bilgi ekleyin
LLMs güçlüdür, ancak iş bağlamı olmadan tahmin ederler. Bilgi Bankası sekmesine gidin ve temsilcinin bilmesi gereken her şeyi yükleyin - PDF'ler, yardım dokümanları, fiyatlandırma sayfaları, dahili SSS'ler, hatta operasyonlarınızın bir parçasıysa resimler ve ekran görüntüleri.
.webp)
Bir CRM asistanı oluşturuyorsanız (örneğin HubSpot için), işe alım belgelerini, ürün bilgilerini ve hizmet politikalarını yükleyin. Her girişi açıkça etiketleyin ve daha sonra daha fazla temsilci oluşturmayı planlıyorsanız ayrı bilgi koleksiyonları oluşturun.
KB'nin yalnızca temsilcinin etki alanıyla ilgili olanları içerdiğinden emin olun. Kapsam kaymasını ve halüsinasyonları bu şekilde önlersiniz.
3. Akış Düzenleyicide iş mantığını eşleştirin
Bu, konuşmanın ötesine geçip uygulamaya geçtiğiniz yerdir.
Akış Düzenleyiciye gidin ve yapıyı oluşturmaya başlayın: Temsilcinin hangi bilgileri toplaması gerekiyor? Devam etmeden önce hangi koşulları kontrol etmeli? Ne zaman yükselir veya durur?
.webp)
Örneğin, bir rezervasyon botu oluşturuyorsanız:
- Kullanıcının tercih ettiği zaman, konum ve hizmeti toplayın
- Bir API çağrısı kullanarak kullanılabilirliği kontrol edin (buna geleceğiz)
- Slotu onaylayın veya alternatifler sunun
Mantığı dinamik ama her zaman kapsamlıymış gibi hissettirmek için koşul düğümleri, ifadeler ve değişkenler kullanabilirsiniz - bunların tümü, kablo bağlantısı olmadan tetiklemek ve harekete geçmek için LLM mantığı tarafından desteklenebilir.
4. API erişimi ekleyin
Entegrasyonlar paneline gidin ve temsilcinizin ihtiyaç duyacağı API çağrılarını ayarlayın. Bu bir rezervasyon sistemi ( Calendly veya dahili zamanlama API'niz gibi), bir CRM uç noktası veya hatta bir destek biletleme sistemi olabilir.
- Temel URL ve auth üstbilgileri
- Parametreler (dinamik veya statik)
- Yanıtın saklanacağı yer (örn. workflow.slotOptions)
- Bu yanıtın akışta nasıl kullanılacağı (uygun zamanların görüntülenmesi veya bir formun gönderilmesi gibi)
Çalışmaya başladığında, kullanıcılarınızı iş akışınıza bağlayın. Temsilciniz artık "akıllı" olmaktan çıkar ve faydalı olmaya başlar.
5. Temsilci davranışını doğrulayın
Tam konuşmaları çalıştırmak ve gerçek zamanlı olarak hata ayıklamak için Bot Emülatörünü kullanın. Bir şeyleri bilerek bozun: girişleri yanlış yazın, adımları atlayın, garip girdiler verin. Temsilcinin nasıl iyileştiğini görün.
Ardından, geri dönüşler ekleyin. Doğrulamalar ekleyin. Uç durumları yakalamak için koşullu düğümler kullanın. Kullanıcı gerekli bir alanı atlarsa, konuşma akışını bozmayan dostça bir açıklama ile geri dönün. Bir API çağrısı başarısız olursa, hataları onaylayın ve sonraki adımları tam olarak kullanıcıya bildirin.
Testler tamamlandıktan sonra, müşteri temsilcisi kontrol panelinin Ana Sayfasına gidin ve müşteri temsilcisini dağıtmak istediğiniz kanalı seçin.
Bir kez dikey bir temsilci oluşturduğunuzda, bu model tekrarlanabilir hale gelir. Otomatikleştirilebilecek, kapsamı belirlenebilecek ve sistemlere dönüştürülebilecek daha fazla iş akışı tespit etmeye başlarsınız - sadece konuşmalar değil. İşte asıl güç burada: sadece botlar inşa etmek değil, işi ileriye taşıyan bir altyapı oluşturmak.
Kendinizinkini oluşturmak ister misiniz? Botpress , birden fazla API, platform ve hizmetle LLM etkileşimlerini destekleyen özelliklerle birlikte gelir. LLMs leri gönderim yapan aracılara dönüştürmeyi denemek için harika bir yoldur.
Bugün inşa etmeye başlayın - ücretsizdir.
SSS
Dikey yapay zeka aracılarının geleneksel kural tabanlı sohbet robotlarından farkı nedir?
Kural tabanlı sohbet robotları katı senaryoları takip eder, fazla uyum sağlayamazlar. Öte yandan, dikey yapay zeka ajanlarıLLMs ve mantık katmanlarının bağlamı gerçekten anlamasını, kararlar almasını ve gerçek iş sistemlerine bağlanmasını sağlar.
Dikey aracılar sadece büyük işletmelerde mi faydalı yoksa KOBİ'ler de faydalanabilir mi?
KOBİ'ler faydalanabilir. Aslında dikey aracılar, bütün bir operasyon ekibini işe almadan belirli görevleri otomatikleştirmesi gereken küçük ekipler için mükemmeldir.
Dikey bir aracı zaman içinde çok işlevli bir aracıya dönüşebilir mi?
Kesinlikle, kapsamı iyi yönettiğiniz ve kafası karışık bir genelciye dönüştürmekten kaçındığınız sürece dar başlayabilir ve kademeli olarak daha fazla işlev ekleyebilirsiniz.
Dikey aracıları uygularken karşılaşılan bazı tuzaklar veya yaygın hatalar nelerdir?
Bunlardan en büyüğü, her şeyi bir kerede yapmaya çalışarak çok hızlı bir şekilde çok geniş bir alana yayılmaktır. Bir diğeri ise entegrasyon çalışmalarını atlamak ve gerçek mantık veya veri bağlantıları olmadan LLMs lere çok fazla güvenmektir.
Bir "dikey" nasıl tanımlanır-sektör, görev, departman veya yukarıdakilerin tümü?
Yukarıdakilerin hepsi. Dikey, odaklanmış bir kullanım durumunu tanımlayan herhangi bir şey olabilir. Perakende gibi bir sektör, destek gibi bir işlev veya hatta müşteri adayı puanlama gibi tek bir görev olabilir.
.png)
