Geleneksel bilgi tabanları, statik belgeleri ve katı anahtar kelime tabanlı arama özellikleriyle, kullanıcıları genellikle hayal kırıklığına uğratır ve ihtiyaç duydukları bilgiyi bulmalarını engeller.

Sonuç olarak, müşteri destek ekipleri tekrar eden sorgularla boğulmakta, kaynaklar tükenmekte ve yanıt süreleri yavaşlamaktadır.

Çözüm nedir? Yapay zeka (AI) tabanlı bilgi tabanları.

Bu akıllı sistemler, kullanıcı niyetini basit anahtar kelimelerin ötesinde anlar ve gerçek zamanlı olarak bağlama uygun yanıtlar sağlar.

Birden fazla kaynaktan bilgi sentezleyebilir, kullanıcı etkileşimlerinden öğrenebilir ve yanıtlarını sürekli olarak iyileştirebilir - böylece kendi kendine hizmeti teşvik eder.

Destek yükünü dramatik şekilde azaltmak ve daha hızlı, daha doğru yanıtlar sağlamak için bir AI bilgi tabanı nasıl uygulayabileceğinizi keşfedeceğiz—gerçek dünya örnekleriyle.

Bir AI Bilgi Tabanının Temel Bileşenleri

AI bilgi tabanlarının türlerine ve örneklerine dalmadan önce, mimarilerini anlamak önemlidir:

1. Doğal Dil İşleme (NLP) Motoru

Geleneksel aramadan farklı olarak, NLP doğal dildeki sorguları bir insanın anlayacağı şekilde anlar. Bağlamı, amacı ve dil desenlerindeki varyasyonları kavrayarak, ifade ne olursa olsun doğru yanıtlar verir.

2. Makine Öğrenimi Çekirdeği

Sistem, her etkileşimden öğrenir, sorgu desenlerini analiz eder ve yanıtları otomatik olarak geliştirir. Yeni bilgi ve kullanıcı geri bildirimlerine uyum sağlar, yanıt doğruluğunu ve alaka düzeyini sürekli olarak iyileştirir.

3. Dinamik İçerik Üretimi

Sistem, birden fazla kaynaktan gelen bilgileri birleştirerek gerçek zamanlı yanıtlar üretir. Yanıtları, kullanıcının bağlamına ve ihtiyaçlarına göre kişiselleştirir ve statik önceden yazılmış içeriklerin ötesine geçer.

4. Analitik ve İçgörüler

Bir analitik motoru, kullanıcı etkileşimlerini izler, bilgi boşluklarını tespit eder ve yanıtların etkinliğini ölçer. Bu içgörüler, bilgi tabanının sürekli optimizasyonunu yönlendirir ve net bir ROI gösterir.

AI Bilgi Tabanlarının Türleri ve Örnekler

1. AI Bilgi Tabanı Chatbot'ları

AI bilgi tabanı chatbot'ları, doğal dil anlayışını bir organizasyonun bilgi tabanı ile birleştirerek anlık, konuşma tabanlı destek sağlar.

Bu chatbot'lar, şirketlerin müşteri desteklerini ölçeklendirmesi gerektiği ve aynı zamanda karmaşık teknik belgelerde yüksek kaliteli, tutarlı yanıtlar sağlaması gerektiği senaryolarda mükemmeldir.

Örnek: Unit21’in AI Destekli Desteği

Unit21’in müşterileri, dolandırıcılık tespiti platformlarının karmaşık API belgeleri ve çok adımlı kurulum süreçlerinde zorluklar yaşadığında, AI destekli sanal bir asistan uyguladılar.

Chatbot, teknik belgeler, özellik açıklamaları ve sorun giderme iş akışları konusunda 7/24 rehberlik sağladı.

Etkisi hemen görüldü: destek talepleri azaldı çünkü müşteriler kendi kendilerine destek aldılar, entegrasyon süresi kısaldı ve destek ekibi stratejik görevlere odaklandı.

En etkileyici olanı, sistemin konuşma verilerini kullanarak belgelerdeki ve kurulum süreçlerindeki sıkıntılı noktaları tespit etmesi ve chatbot'un yanıtlarını ve Unit21’in ürün deneyimini otomatik olarak iyileştirmesiydi.

2. Sesli Bilgi Tabanları

Sesli AI, statik belgeleri etkileşimli, sesle yönlendirilen deneyimlere dönüştürerek, kullanıcıların sayfalar arasında tıklamak yerine doğal bir konuşma ile bilgiye erişmelerini sağlar.

Bu yaklaşım, özellikle karmaşık gezinmeye sahip web siteleri için veya kullanıcıların eller serbest bilgi erişimine ihtiyaç duyduğu durumlarda etkilidir.

Örnek: ChatSimple’ın Ses Entegrasyonu

ChatSimple, geleneksel chatbot'ları aşan sesli AI ajanları uygular. Sistemleri, bir web sitesine gelen ziyaretçiler için simüle edilmiş bir çağrı başlatarak yenilikçi bir ilk izlenim yaratır. Kullanıcılar, hemen AI sesli ajanla etkileşime geçebilir ya da AI gezinme çubuğuna erişebilir.

Sistemin öne çıkan özellikleri:

• Bağlamsal anlayış, gerçek zamanlı olarak ilgili içeriği sunar
• 200'den fazla dilde çok dilli destek sağlar
• Şirket kimliğini koruyan özelleştirilebilir marka sesleri
• Ziyaretçi ilgilerine dayalı akıllı site gezinmesi

3. AI Arama

AI arama, geleneksel bilgi tabanı arama yeteneklerini, semantik anlamı ve bağlamı anlayarak geliştirir ve yalnızca anahtar kelime eşleşmelerinin ötesinde doğru yanıtlar sunar.

Örnek: Anthropic'in Claude Destekli Bilgi Tabanı

Anthropic'in belgeleri, AI aramanın gücünü Claude entegrasyonu aracılığıyla sergiler. Kullanıcılar, API uygulamaları, model yetenekleri veya en iyi uygulamalar hakkında doğal dilde sorular sorarak, doğrudan Anthropic’in belgelerinden bağlamsal olarak uygun yanıtlar alabilirler.

Sistem, yalnızca bilgi bulmakla kalmaz, aynı zamanda sorguların arkasındaki amacı anlar ve resmi belgelerin doğruluğunu koruyarak doğru yanıtlar sunar.

AI arama yeteneklerini uygulamaya yardımcı olabilecek araçlar arasında Coveo, Elastic, Document360 vb. yer alır.

4. AI Copilot

AI copilotu, bilgi tabanı içeriğini kullanıcıların gerçek zamanlı eylemleriyle birleştirerek bağlamsal, adım adım rehberlik sağlar. Bu akıllı yardımcılar sadece soruları yanıtlamakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcılara karmaşık iş akışlarında proaktif rehberlik eder, bu da onları öğrenmesi zor yazılım ürünleri için ideal hale getirir.

Örnek: GitHub Docs için Copilot

GitHub'un Docs için Copilot'u, geliştiricilerin teknik içerikle nasıl etkileşime girdiklerini yeniden tasarladı. Kod yazarken, geliştiriciler API'ler, framework'ler veya en iyi uygulamalar hakkında sorular sorabilir ve IDE'lerinden ayrılmadan yanıtlar alabilirler.

Copilot sadece ilgili belgeleri sağlamakla kalmaz, aynı zamanda geliştiricinin mevcut projesine dayalı olarak bağlamsal kod parçaları ve uygulama adımları önerir.

Sonuçlar, entegre desteğin gücünü gösteriyor:

• Belge ve geliştirme arasında bağlam değiştirmeyi azaltır
• Kodlama desenlerine ve proje bağlamına dayalı kişiselleştirilmiş rehberlik
• Kod optimizasyonu ve en iyi uygulamalar için proaktif öneriler
• Bağlamsal sorun giderme ile daha hızlı sorun çözümü

Özel bilgi ile copilotu inşa etmek için LangChain, MindsDB, OpenAI Assistants API vb. gibi araçlar kullanılabilir.