1. Mimari Planlama ve Teknoloji Seçimi

İlk adım chatbot kapsamı belirleme. Basit kural tabanlı sistemler yetersiz. RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi modern dijital strateji için standarttır.

Model: OpenAI GPT-4o-mini, Anthropic Claude 3.5 Haiku veya self-hosted Llama-3-8B.
Vektör Veritabanı: Pinecone, Qdrant veya yerel SQLite (sqlite-vec).
Entegrasyon Katmanı: Webhook ve REST API üzerinden CRM/Destek yazılımı (Zendesk, Freshdesk).

2. Veri Hazırlama ve Bilgi Bankası (Knowledge Base)

Yapay zeka doğruluğu veri kalitesine bağlıdır. Halüsinasyonu engellemek için kurumsal veriler parçalanmalı (chunking) ve vektörleştirilmelidir.

Sıkça sorulan sorular (SSS), ürün kılavuzları ve iade politikalarını Markdown formatına dönüştürün.
Metinleri 500-1000 tokenlık parçalara bölün (chunking). Overlap payı: %10.
Embedding modeli (text-embedding-3-small) ile verileri vektör dizinine aktarın.

3. Sistem Promptu ve Davranış Kuralları Tanımlama

Chatbot sınırları net olmalı. Model sadece sağlanan bağlam (context) dahilinde yanıt vermelidir.

Sistem Kuralı: 'Yalnızca sana verilen bağlamdaki bilgileri kullan. Bilmediğin konularda tahmin yürütme, kullanıcıyı doğrudan canlı destek temsilcisine yönlendir.'

4. Fallback ve İnsan Temsilciye Devir (Handoff) Mekanizması

Bot çözemediğinde sohbet kesilmemeli. Kesintisiz 7/24 deneyim için devir protokolü şarttır.

Duygu analizi (sentiment analysis) ile öfkeli müşterileri tespit edin.
3 başarısız denemede otomatik bilet (ticket) açın veya nöbetçi temsilciye yönlendirin.
Sohbet geçmişini JSON formatında temsilci paneline aktarın.

5. Test, Dağıtım ve İzleme (Analytics)

Sistemi canlıya almadan önce simülasyon testleri yapın. Trendler sürekli model optimizasyonu gerektirir.

KPI Takibi: İlk Yanıt Süresi (FRT), Çözüm Oranı (Resolution Rate), Token Maliyeti.
Güvenlik: Prompt injection ve PII (Kişisel Veri) sızıntı filtreleri uygulayın.
Web widget veya WhatsApp Business API üzerinden yayına alın.