CanlıAgent API Entegrasyonu ile AI Müşteri Destek Temsilcisi

Bu iş akışı, müşteri destek ve ürün önerisi süreçlerini otomatikleştirmek, kolaylaştırmak ve ölçeklendirmek için API entegrasyonları, belge alma, dil modelleri ve dinamik veri işleme olanaklarından yararlanacak şekilde tasarlanmıştır. Aşağıda, yapısının, bileşenlerinin ve sağladığı otomasyonun ayrıntılı bir dökümü yer almaktadır.

Genel Bakış ve Amacı

Akışın temel amacı, ileri düzey yapay zekâ (OpenAI LLM’ler), dinamik prompt oluşturma, API çağrıları ve belge alma kullanarak bir şirket için akıllı, otomatik bir müşteri destek ve alışveriş asistanı gibi hareket etmektir. Müşteri sorularını yanıtlamak, ilgili bilgileri almak, ürün önermek ve gerektiğinde insan temsilcisine yönlendirmek için tasarlanmıştır—tüm bunları samimi, profesyonel bir ton ve yapılandırılmış çıktı ile sağlar.

Böyle bir iş akışı, ölçeklenebilir ve tutarlı müşteri etkileşimi sağlar, manuel çabayı azaltır ve talep arttıkça bile yüksek kaliteli destek yanıtları sunar.

İş Akışı Yapısı ve Temel Adımlar

1. Girdi ve Sohbet Geçmişi

• Chat Input düğümü, kullanıcı mesajlarını ve dosya eklerini başlangıç noktası olarak toplar.
• Chat History düğümü, son N mesajı alır ve kişiselleştirilmiş, bağlam farkında yanıtlar için konuşma bağlamı sağlar.

2. Prompt Oluşturma

• Prompt Templates, kullanıcı girdisi ve sohbet geçmişiyle API URL’lerini dinamik şekilde oluşturur. Örneğin:
  • Bir şablon, LiveAgent’tan konuşma verisi almak için bir URL inşa eder (YOURLINK kısmını gerçek alan adınızla değiştirin).
  • Diğer bir şablon, LiveAgent’a yeni mesaj göndermek için kullanılır.
• Notlar, API anahtarlarının eklenmesi veya şablonlarda LiveAgent bağlantısının güncellenmesi gerektiğini hatırlatır.

3. API İstekleri

• İş akışı iki API Request düğümü kullanır:
  • Birisi konuşma bilgisini almak için (GET istekleri).
  • Diğeri ise mesaj göndermek veya konuşmayla etkileşime geçmek için (POST istekleri).
• Create Data düğümleri, bu API çağrıları için gereken sorgu parametreleri veya gövde verilerini dinamik olarak oluşturur (ör. API anahtarı veya mesaj içeriği dahil).

4. Veri Ayrıştırma ve İşleme

• Parse Data düğümleri, API yanıtlarını yapılandırılmış veriden düz metne çevirir; istenirse biçimlendirme için şablon kullanılabilir.
• Bu sayede API çağrılarının çıktısı, daha fazla AI işleme veya kullanıcıya gösterim için uygun hale getirilir.

5. Bilgi Alma

• Document Retriever, kullanıcının sorgusuna göre bir bilgi tabanı veya dokümantasyon havuzunda arama yapabilen entegre bir araçtır; en alakalı belgeleri, parçacıkları veya bağlantıları döndürür.
• AI temsilcisinin referans alacağı bilgi olarak sunar—yanıtların şirket bilgisinde temellenmesini garanti eder.

6. AI Üretimi ve Son İşleme

• LLM OpenAI düğümleri (iki farklı konfigürasyonda kullanılır), büyük dil modellerine (örn. GPT-4.1) erişim sağlar; yanıt üretimi ve yapılandırılmış bilgi çıkarımı için kullanılır.
• Generator düğümü ise işlenmiş API yanıtlarından belirli bölümleri (örn. “Preview”) çıkarmak için LLM’yi kullanır.

7. Temsilci Odaklı Akıl Yürütme

• Tool Calling Agent merkezi akıl yürütme motorudur:
  • İşlenmiş girdi, sohbet geçmişi ve araçlara (ör. Document Retriever) erişim alır.
  • Yanıtların şirket politikalarına, tonuna ve yapısına uygun olmasını sağlayan kapsamlı bir sistem prompt’u kullanır.
  • Yanıtı bilgi tabanından vermek, açıklayıcı sorular sormak veya insan temsilciye yönlendirmek konusunda dinamik kararlar alır.
  • Çıktının özlü (100–200 token), iyi biçimlendirilmiş ve müşterinin tercih ettiği dilde olmasını sağlar.

8. Çıktı Gösterimi

• Chat Output düğümleri, nihai AI tarafından oluşturulan veya işlenmiş mesajı kullanıcıya gösterir.
• İş akışı, farklı aşamalar için çoklu çıktı noktalarını destekler (örn. AI üretiminden sonra, temsilci akıl yürütmesinden sonra vb.).

Bileşen İlişkileri (Basitleştirilmiş Tablo)

Bu Akışın Otomasyon ve Ölçeklenme İçin Neden Faydalı Olduğu

• Tutarlılık: Her müşteriye, hacimden bağımsız olarak, doğru, politika uyumlu ve markayla uyumlu yanıtlar sunar.
• Ölçeklenebilirlik: Sadece insan temsilcilere bağlı kalmadan, AI ve otomatik araçlar sayesinde sınırsız eşzamanlı konuşma yönetir.
• Verimlilik: Bilgi arama, yanıt oluşturma ve yönlendirme mantığı gibi süreçleri otomatikleştirerek temsilciler için manuel işleri azaltır.
• Kişiselleştirme: Sohbet geçmişi ve bağlamı entegre ederek kişiye özel yanıtlar sunar.
• Genişletilebilirlik: Prompt şablonlarını değiştirerek, yeni API entegrasyonları ekleyerek veya bilgi kaynaklarını güncelleyerek kolayca uyarlanabilir veya genişletilebilir.
• Çok Dilli Destek: AI temsilcisi, müşterinin tercih ettiği dilde yanıt verebilir ve kullanıcı deneyimini geliştirir.

Otomasyon Mantığına Dair Öne Çıkanlar

• Dinamik Girdi İşleme: Akış, canlı kullanıcı girdisi ve konuşma bağlamına göre API çağrılarını ve bilgi sorgularını uyarlar.
• Koşullu Akıl Yürütme: Temsilci, her yanıt için en iyi kaynağı (bilgi tabanı, API veya insan yönlendirmesi) seçer.
• Yapılandırılmış Çıktı: Kısa, iyi biçimlendirilmiş ve ilgi çekici yanıtlar sunar; madde işaretleri, kalın metin ve emojiler içerir.
• Güvenlik: Kullanıcılara API anahtarlarını güvenli şekilde eklemeleri ve şirket bağlantılarını güncellemeleri hatırlatılır.
• Geri Bildirim Döngüleri: Temsilci, açıklama isteyen sorular sorabilir veya otomasyon sorunu çözemediğinde insan desteğine yönlendirebilir.

Özet

Bu iş akışı, AI destekli müşteri destek ve ürün önerisi için güçlü, modüler bir otomasyondur. Sohbet girişi, dinamik API entegrasyonu, belge alma ve gelişmiş dil modellerini tek bir orkestralı temsilci altında birleştirir. Tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek ve akıl yürütme için AI’dan yararlanarak, destek operasyonunuzun verimli bir şekilde ölçeklenmesini sağlarken yüksek hizmet ve kişiselleştirme standardını korur.