AI Chatbot İçin Bilgi Tabanı Hazırlama

AI destek planı chatbotun cevap vereceği konuları tanımlar. Ürün açıklaması, teslimat, üyelik, iç prosedür ve kişisel hesap sorgusu aynı kaynak türüne dayanmaz. Kullanıcıların gerçek sorularını toplayın; her sorunun cevabını hangi onaylı kaynaktan alacağını eşleştirin. Kapsam dışındaki konular için açıklama ve aktarım yolu da tasarlanmalıdır.

RAG yaklaşımında sistem, soruyla ilgili içerik parçalarını bulup cevap üretimine bağlam olarak sunabilir. Bu, her belge yüklemenin model ağırlıklarını yeniden eğittiği anlamına gelmez. Kaynak bulma, cevap üretme ve model eğitimi ayrı kavramlardır. Bilgi tabanı eklemek doğru cevap veya kaynak sadakati garantisi değildir; ilgili içerik gerçekten bulunmalı ve doğru kullanılmalıdır.

AI agent iş akışında bilgi kaynağı, kararın dayanağıdır. Her belgeye başlık, sahibi, dil, ürün veya süreç kapsamı, sürüm ve gözden geçirme durumu ekleyin. Belgenin oluşturulma tarihi güncel olduğunu tek başına kanıtlamaz. Farklı ekiplerin aynı konuda ayrı koşullar yazdığı durumlar indekslenmeden önce çözümlenmelidir.

Örnek çelişkide eski PDF “30 gün”, güncel web açıklaması “7 gün” teslimat söylüyor. İş sahibi hangi ürün ve koşul için hangi metnin geçerli olduğunu onaylar; eski kaynak arşivlenir. Modelin iki sayının ortalamasını alması veya daha yeni yüklenen dosyayı seçmesi politika kararı yerine geçmez.

Herkese açık kaynak, iç prosedür ve müşteriye özel kayıtları ayrı tutun. Değişken stok veya sipariş durumunu statik belgeye gömüp güncel gerçek gibi sunmayın; yetkili canlı sorgu ayrı tasarlanır. Aşağıdaki örnek kayıtlar içerik sahibinin tamamlaması gereken alanları gösterir.

İçerik düzenleme sürecinde başlık, tanım, koşul ve istisnaları koruyun. Microsoft’un RAG hazırlık rehberi belge yapısını, çok sütunlu içeriği ve tabloları ayrı incelemeyi önerir. “Yukarıdaki tablo” gibi ifadeleri bağlamıyla taşıyın; ürün adı, birim ve dipnot ilgili cevap parçasından kopmasın.

PDF veya görselden metin çıkarıldığında gerçek çıktı incelensin. Sütunlar karışabilir, tabloda fiyat yanlış ürüne bağlanabilir veya taranmış belge eksik okunabilir. Dosyanın sisteme kabul edilmesi içeriğin doğru çıkarıldığını göstermez. Teknik ekibin indekslenen metni gösterebilmesi ve editörün örnek parçaları kontrol etmesi gerekir.

Her belgeye uyan tek parça boyutu yoktur. Kısa koşul metni ile uzun prosedürü temsil eden örneklerle farklı parçalama seçeneklerini sınayın. Türkçe ve İngilizce sorularda ürün adı, kısaltma ve yerel koşulları kontrol edin. Otomatik çeviri, bir dildeki eski politikanın diğer dilde güncel görünmesine yol açmamalıdır.

Müşteri iletişim chatbotu yalnızca kişinin erişebileceği bilgiyi kullanmalıdır. İç belgeyi sisteme yükleyip prompt’a “gizli bilgiyi paylaşma” yazmak yeterli erişim kontrolü değildir. Kaynak seçimi ve sorgu katmanında uygun kimlik ve belge izinleri uygulanmalıdır. Kişisel sipariş bilgisi ile genel teslimat açıklaması aynı erişim kuralına sahip değildir.

Microsoft’un erişim kontrolü belgesi sorgu sırasında belge filtrelemeyi açıklar; bunun gerçek sistemde ayrıca uygulanması gerekir. Kaynak içindeki talimatlar rol veya araç izni veremez. Örneğin bir müşterinin sorusu diğer müşterinin sözleşmesini getirmemelidir. İzin değişikliği, silinen belge ve önceki konuşma önbelleği birlikte sınansın; gizli anahtarlar kaynak koleksiyonuna alınmasın.

Eksik, çelişen veya izin dışı kaynakta bot açıklayıcı soru sorabilir ya da sorumluya aktarabilir. Gösterilen kaynak bağlantısının cevaptaki koşulu gerçekten desteklediğini kontrol edin. Bağlantı bulunması tek başına doğru cevap kanıtı değildir.

Otomasyon kabul planında kaynak bulma ile cevap üretmeyi ayrı inceleyin. Microsoft’un değerlendirme rehberi kaynak bağlılığı, eksiksizlik, ilgililik ve doğruluğu farklı ölçütler olarak ele alır. Test kaydına soru, beklenen belge, gerekli istisna ve kabul edilmeyen iddia ekleyin. İstisna kaybolmuşsa belgeyi, parçalamayı ve son cevabı ayrı kontrol edin.

Örnek testte “Bu ürün yarın gelir mi?” sorusunun kaynağı bölge ve iş günü istisnası içeriyorsa kesin teslim vaadi hata sayılır. Yazım hatası, cevapsız soru, başka müşteri kaydı ve eskimiş kaynak vakaları da yer alsın. Otomatik puanlamayı insan incelemesiyle karşılaştırın; akıcı cevap veya tek yüksek puan bütün riskleri ölçmez.

AI destek planı kaynak envanteri, temizlenmiş içerik, izin haritası, test soruları ve güncelleme sorumlusunu içermelidir. Geçerlilik süresini kaynak türüne göre belirleyin. Politika değiştiğinde yeni belgeyi eklemekle yetinmeyin; eski metnin indeks, arama sonucu ve cevap önbelleğinden çıkarılmasını kontrol edin.

Değişen belge kimliğine bağlı soruları tekrar çalıştırın. Yetki veya eski kaynak hatası varsa etkilenen cevap akışını geçici olarak durdurun. İnsan kuyruğuna soru, eksik kaynak ve kontrol edilen sürüm aktarılsın. Destek ekibi boşluğu kapattığında yeni içerik yeniden değerlendirilir; her açık soru arşivi büyüterek çözülmez.