Wikipedia Tabanlı Soru-Cevap AI Asistanı

Cevaplarını Wikipedia kaynaklarına dayandırarak ve tam olarak hangi bölümlerin kullanıldığını belirterek, kullanıcı sorularına gerçeklere dayalı ve iyi araştırılmış bilgilerle yanıt veren, RIG yaklaşımını kullanan bir AI asistanı. Dış veriye dayalı güvenilir ve izlenebilir yanıtlar için idealdir.

AI Akışı nasıl çalışır - Wikipedia Tabanlı Soru-Cevap AI Asistanı

Akışlar

AI Akışı nasıl çalışır

Kullanıcı Girdisi Toplama.
Kullanıcı sorularını sohbet arayüzü üzerinden toplar.
İlk Taslak Oluşturma.
Bir taslak cevap üretir ve hangi bölümlerin harici veriye veya doğrulamaya ihtiyaç duyduğunu belirler.
Wikipedia Verisi Getirme.
Her cevap bölümü için ilgili ve gerçekçi bilgileri Wikipedia Aracı ile getirir.
AI Agent Gerçek Kontrolü ve İyileştirme.
AI Agent, getirilen Wikipedia verilerini kullanarak her cevap bölümünü iyileştirir ve doğrudan kaynak bağlantıları ekler.
Yanıt Teslimi.
Temellendirilmiş, kaynakları belirtilmiş cevabı sohbet arayüzü aracılığıyla kullanıcıya sunar.

Bu akışta kullanılan promptlar

Aşağıda bu akışın işlevselliğini gerçekleştirmek için kullanılan tüm promptların eksiksiz bir listesi bulunmaktadır. Promptlar, yanıtlar üretmek veya eylemler gerçekleştirmek için AI modeline verilen talimatlardır. AI'yı kullanıcı niyetini anlamada ve ilgili çıktılar üretmede yönlendirir.

Prompt

İlk LLM promptunu oluşturur; örnek bir cevap üretmek ve doğru veriler ve kaynak göstergeleriyle daha fazla iyileştirme yapmak için sahte veriyle cevap oluşturur...

                Gived is user's query. Based on the User's query generate best possible answer with fake data or percentage. After each of different sections of your answer, include data which source to use in order to fetch the correct data and refine that section with correct data. you can either specify to choose Internal knowledge source to fetch data from in case there is custom data to user's product or service or use wikipedia to use as general knowledge source.

---
Example Input: Which countries are top in terms of renewable energy and what is the best metric for measuring this and what is that measure for top country?
Example output: The top countries in renewable energy are Norway, Sweden, Portugal, USA [Search in Wikipedia with query "Top Countries in renewable Energy"], the usual metric for renewable energy is Capacity factor [Search in Wikipedia with query "metric for renewable energy"] and number one country has 20% capacity factor [search in Wikipedia "biggest capacity factor"]
---

Let's begin now!

User Input:   {input} 
            

AI Agent

LLM agent promptu; modeli Wikipedia aracı ile ilk cevabı iyileştirmeye, bilgi doğruluğuna odaklanmaya, her bölümde kaynak göstermeye ve jenerik ifadeler ya da d...

                You are given a sample answer to user's question. The sample answer might include wrong data.&

use wikipedia tool in the given sections with the specified query to use wikipedia's information to refine the answer. 

include the link of wikipedia in each of the sections specified. 

FETCH DATA FROM YOUR TOOLS AND REFINE THE ANSWER IN THAT SECTION. ADD THE LINK TO THE SOURCE IN THAT PARTICULAR SECTION AND NOT IN THE END.


Focus on detailed information. Don't use phrases like "In todays fast changing world...", "In today's complex...", "is a crucial step", "plays significant role", "fast-paced...", "pivotal role", "In the ever-evolving landscape of" or "In the realm of ...", always cut to the point without useless conclusions or intros.
            

Bu akışta kullanılan bileşenler

Aşağıda bu akışın işlevselliğini gerçekleştirmek için kullanılan tüm bileşenlerin eksiksiz bir listesi bulunmaktadır. Bileşenler her AI Akışının yapı taşlarıdır. Çeşitli işlevleri bağlayarak karmaşık etkileşimler oluşturmanıza ve görevleri otomatikleştirmenize olanak tanır. Her bileşen kullanıcı girişini işleme, veri işleme veya harici hizmetlerle entegrasyon gibi belirli bir amaca hizmet eder.

Sohbet Girişi

FlowHunt'taki Sohbet Girişi bileşeni, Playground'dan gelen mesajları yakalayarak kullanıcı etkileşimlerini başlatır. Bu, akışların başlangıç noktasıdır ve iş akışının hem metin hem de dosya tabanlı girdileri işlemesini sağlar.

FlowHunt'ta Prompt Bileşeni

FlowHunt'un Prompt bileşeniyle AI botunuzun rolünü ve davranışını tanımlayarak alakalı, kişiselleştirilmiş yanıtlar alın. Etkili, bağlama duyarlı sohbet botu akışları için istemleri ve şablonları özelleştirin.

Oluşturucu

FlowHunt'taki Oluşturucu bileşenini keşfedin—seçtiğiniz LLM modeliyle güçlü, yapay zekâ destekli metin üretimi. İstemleri, isteğe bağlı sistem talimatlarını ve hatta görselleri girdi olarak birleştirerek dinamik sohbet botu yanıtları oluşturun; bu da onu akıllı, konuşmaya dayalı iş akışları oluşturmak için temel bir araç haline getirir.

Wikipedia Aracı

FlowHunt'ın Yapay Zeka Ajanları ile herhangi bir Wikipedia sayfasıyla zahmetsizce sohbet edin. Kısa özetler, kaynak bağlantıları alın ve saatlerce süren araştırmayı etkileşimli içgörülere dönüştürün.

Yapay Zeka Aracısı

FlowHunt'taki Yapay Zeka Aracısı bileşeni, iş akışlarınıza özerk karar verme ve araç kullanma yetenekleri kazandırır. Büyük dil modellerinden güç alır ve çeşitli araçlara bağlanarak görevleri çözer, hedefleri takip eder ve akıllı yanıtlar sunar. Gelişmiş otomasyonlar ve etkileşimli yapay zeka çözümleri oluşturmak için idealdir.

Mesaj Aracı

Mesaj Aracı bileşeni, iş akışınızda özel mesajlar görüntüler. Kullanıcıları karşılamak, talimat vermek veya önemli bilgileri göstermek için idealdir; Markdown biçimlendirmesini destekler ve oturum başına yalnızca bir kez görünecek şekilde ayarlanabilir.

Sohbet Çıktısı

FlowHunt'taki Sohbet Çıktısı bileşenini keşfedin—sohbet botu yanıtlarını esnek, çok parçalı çıktılarla tamamlayın. Akışın sorunsuz tamamlanması ve gelişmiş, etkileşimli AI sohbet botları oluşturmak için gereklidir.

Sohbet Açıldı Tetikleyicisi

Sohbet Açıldı Tetikleyicisi bileşeni, bir sohbet oturumu başladığında bunu algılar ve iş akışlarının, bir kullanıcı sohbeti açar açmaz anında yanıt vermesini sağlar. İlk sohbet mesajı ile akışı başlatır ve bu da duyarlı, etkileşimli sohbet botları oluşturmak için vazgeçilmezdir.

Akış açıklaması

Amaç ve faydalar

Genel Bakış

RIG (Retrieval Interleaved Generator) Wikipedia Asistanı, kullanıcı sorgularını yanıtlamak için ilk cevapları oluşturan, gerekli gerçek verileri belirleyen, Wikipedia’dan bilgi getiren ve her bölüm için kesin kaynak gösterimleriyle cevaplarını iyileştiren otomatik bir iş akışıdır. Ana amacı, yanıtların doğrulanabilir kaynaklara dayandırılmasını sağlamak ve tam olarak hangi bölümde hangi kaynağın kullanıldığını belirtmektir. Bu özelliğiyle araştırma, gerçek kontrolü ve eğitim amaçları için özellikle faydalıdır.

İş Akışının Çalışma Şekli

  1. Sohbet Başlatma & Karşılama

    • Bir sohbet oturumu açıldığında, kullanıcının karşısına iş akışının amacını açıklayan, güvenilir ve kaynaklı yanıtlar sunulacağını belirten bir karşılama mesajı çıkar. Böylece yanıtların niteliği ve şeffaflığı konusunda beklenti oluşur.
  2. Kullanıcı Sorgusunun Alınması

    • Kullanıcı, sohbet girişi üzerinden bir soru gönderir. Bu giriş yakalanır ve işlenmek üzere aktarılır.
  3. Prompt Oluşturma

    • İş akışı, kullanıcının sorusunu alıp ayrıntılı bir prompt oluşturan bir Prompt Şablonu içerir. Bu prompt, sisteme şunları yaptırır:
      • Yer tutucu veri kullanılsa bile bir taslak cevap üretmesini.
      • Cevabın her bölümü için, o bölümün hangi dış kaynaktan (ör. Wikipedia) veya iç bilgi tabanından doğrulanıp iyileştirileceğini belirtmesini.
      • Her bölüm için doğru bilginin getirilmesi amacıyla Wikipedia’da kullanılacak arama sorgularını eklemesini.

    Örnek:

    Kullanıcı Girdisi: Yenilenebilir enerjide hangi ülkeler önde?
    Taslak Çıkış: Önde gelen ülkeler Norveç, İsveç, Portekiz [Wikipedia'da ara: "Yenilenebilir enerjide önde olan ülkeler"]...
    
  4. İlk Cevap Taslağının Oluşturulması

    • Dil modeli üreticisi kullanılarak, prompta dayanarak bir cevap taslağı oluşturulur; nerede gerçek veri eklenmesi gerektiği ve hangi kaynakların kullanılacağı vurgulanır.
  5. Veri Getirme & Cevap İyileştirme

    • AI Agent, taslak yanıtı alır ve belirlenen sorgularla Wikipedia Aracını kullanarak Wikipedia’da arama yapar.
    • Yanıtın her bölümü için, ilgili gerçek veriler Wikipedia’dan getirilir ve taslak/yer tutucu içerik ile değiştirilir.
    • Her bölüm, kullanılan Wikipedia makalesine veya bölümüne doğrudan bağlantı eklenerek iyileştirilir. Böylece şeffaflık ve kolay doğrulama sağlanır.

    Agent, jenerik veya dolgu ifadelerden kaçınması, yalnızca kısa ve gerçeklere dayalı içerik sunması için yönlendirilir.

  6. Son Çıktı

    • Her bölümü belirli bir Wikipedia kaynağına dayanan (bağlantılar satır içinde verilen) tamamen iyileştirilmiş cevap, sohbet arayüzünde kullanıcıya gösterilir.

İş Akışı Yapısı

AdımBileşenAmaç
1Sohbet Açıldı TetikleyiciYeni sohbet oturumunu algılar ve karşılama mesajını başlatır
2Mesaj Widget’ıİlk karşılama ve talimatları gösterir
3Sohbet GirişiKullanıcının sorusunu alır
4Prompt ŞablonuTaslak cevap ve kaynak işaretçileri için talimatlarla promptu biçimler
5Üreteçİlk cevap taslağını (yer tutucularla) üretir
6Wikipedia AracıWikipedia’dan veri getirilmesini sağlar
7AI AgentTaslağı iyileştirir, gerçekleri getirir, kaynak/bağlantı ekler
8Sohbet ÇıkışıSon, temellendirilmiş cevabı kullanıcıya sunar

Temel Özellikler ve Faydalar

  • Kaynak Şeffaflığı: Cevabın her bölümünde hangi Wikipedia sayfa veya bölümünün kullanıldığı, kullanıcı doğrulaması için doğrudan bağlantısıyla açıkça belirtilir.
  • Otomasyon & Ölçeklenebilirlik: Taslak oluşturma, gerçek kontrolü ve cevap iyileştirmeyi otomatikleştirerek çok sayıda sorunun verimli biçimde işlenmesini sağlar.
  • Araştırma Düzeyinde Çıktı: Her iddiayı doğrulanabilir bir dış kaynağa dayandırarak, akademik, iş ve profesyonel kullanım için uygun yanıtlar üretir.
  • Özelleştirilebilirlik: Gerekirse Wikipedia’nın yanı sıra iç bilgi kaynakları da sisteme entegre edilerek şirket verisiyle uyarlanabilirlik sağlanır.

Kullanım Alanları

  • Eğitim Asistanları: Öğrencilere daima kaynak gösteren yanıtlar sunar.
  • Gerçek Kontrol Botları: Bilgileri anında doğrular ve kaynakları manuel araştırma gerektirmeden sunar.
  • Müşteri Desteği: Şirket veya ürün bilgilerini, açık veri kaynağıyla birlikte sunar.
  • İçerik Üretimi: Yazarlar ve gazeteciler, daha fazla geliştirme için gömülü referanslarla taslak içerikler elde edebilir.

Özet

Bu iş akışı, üretim ve getirme adımlarını birleştirerek kullanıcılara güvenilir ve iyi referanslandırılmış yanıtlar sunar. Özellikle, gerçek doğruluğu, şeffaflık ve kaynak gösteriminin önemli olduğu durumlar için faydalıdır. Modüler ve otomatik yapısı sayesinde, kuruluşların araştırma ve soru-cevap süreçlerini ölçekli biçimde otomatikleştirmesi için son derece uygundur.

Kendi AI Ekibinizi oluşturalım

Sizinki gibi şirketlere akıllı chatbotlar, MCP Sunucuları, AI araçları veya organizasyonunuzdaki tekrarlanan görevlerde insanları değiştirmek için diğer AI otomasyon türlerini geliştirmede yardım ediyoruz.

Daha fazla bilgi

RIG Wikipedia Asistanı Chatbotu (Retrieval Interleaved Generator)
RIG Wikipedia Asistanı Chatbotu (Retrieval Interleaved Generator)

RIG Wikipedia Asistanı Chatbotu (Retrieval Interleaved Generator)

RIG Wikipedia Asistanı'nı keşfedin; Wikipedia'dan doğru bilgi almak için tasarlanmış bir araçtır. Araştırma ve içerik üretimi için idealdir, hızlıca güvenilir v...

1 dakika okuma
AI Wikipedia +5
Gerçek Zamanlı Web & Bilgi Arama ile AI Sohbet Botu
Gerçek Zamanlı Web & Bilgi Arama ile AI Sohbet Botu

Gerçek Zamanlı Web & Bilgi Arama ile AI Sohbet Botu

Google, Reddit, Wikipedia, Arxiv, Stack Exchange, YouTube, PubMed ve web sitesi URL'lerinden bilgi alıp sentezleyerek kullanıcı sorularını gerçek zamanlı yanıtl...

3 dakika okuma
Wikipedia Aracı
Wikipedia Aracı

Wikipedia Aracı

FlowHunt'ın Yapay Zeka Ajanları ile herhangi bir Wikipedia sayfasıyla zahmetsizce sohbet edin. Kısa özetler, kaynak bağlantıları alın ve saatlerce süren araştır...

3 dakika okuma
AI Wikipedia +3