Futbol Tahmin Sohbet Botu

Akıllı Bir Tahmin Asistanı

Amacımız netti: bir kullanıcı sorgusunu (ör. takım isimleri) alan, Sportradar’dan çeşitli veri noktalarını çeken, bunları yapay zekayla analiz eden ve yapılandırılmış bir tahmin sunan bir sohbet botu oluşturmak:

Karmaşıklığı Yönetmek

Aşağıdaki akış şemasından da görebileceğiniz gibi, birden fazla veri noktasını (yaklaşan maç detayları, geçmiş karşılaşmalar, takım istatistikleri) entegre etmek ve bunları yapay zeka analizine hazırlamak, monolitik olarak inşa edildiğinde çok büyük ve yönetilmesi zor bir iş akışına yol açabilir.

Bu kadar büyük bir tek akışı oluşturmak ve sürdürmek zorlu olabilir. Bunu nasıl yönettik? Parçalara ayırarak.

‘Run Flow’ ile Özel Araçlar ve Modüler Tasarım

Devasa bir akış yerine, güçlü bir FlowHunt özelliği olan Run Flow bileşeni ile modüler bir yaklaşım benimsedik. Bu bileşen, bir akışın (“ebeveyn”) başka bir akışı (“çocuk” veya “alt-akış”) çalıştırmasını ve sonuçlarını almasını sağlar.

Her biri tek bir görevden sorumlu özel bir araç olarak çalışan birkaç küçük, adanmış akış oluşturduk:

1. “Yaklaşan Maç Detaylarını Getir” Aracı (Alt Akış):

   • Girdi: Takım kimlikleri veya maç kimliği gibi parametreleri alır.
   • Eylem: Gelecek maç programları ve detaylarını almak için özel Sportradar API uç noktasını çağıracak şekilde yapılandırılmış bir HTTP İstek düğümü içerir.
   • Çıktı: Belirli yaklaşan maça ait yapılandırılmış verileri (tarih, saat, stadyum, yarışma vb.) döndürür.
   • [Görsel: Girdi -> HTTP İstek (Sportradar Takvim) -> Çıktı şeklinde küçük bir akışın kavramsal ekran görüntüsü veya basitleştirilmiş şeması]

2. “Geçmiş Karşılaşmaları Getir” Aracı (Alt Akış):

   • Girdi: Karşılaşan iki takımın kimlikleri gibi parametreleri alır.
   • Eylem: Belirli takımlar arasındaki geçmiş maç sonuçlarını almak için Sportradar API uç noktasını çağıracak şekilde yapılandırılmış bir HTTP İstek düğümü içerir.
   • Çıktı: Tarihler, skorlar ve kazananları içeren geçmiş maçların yapılandırılmış bir listesini döndürür.
   • [Görsel: Girdi -> HTTP İstek (Sportradar Geçmiş) -> Çıktı şeklinde küçük bir akışın kavramsal ekran görüntüsü veya basitleştirilmiş şeması]

3. (Opsiyonel) Diğer Araçlar: Mevcut takım formu, lig sıralamaları, oyuncu istatistikleri gibi diğer verilere ulaşmak için, her biri ilgili Sportradar uç noktalarını çağıran benzer alt akışlar oluşturulabilir.

1. Adım: Özel Araç Alt Akışlarını Oluşturmak

Her alt akış, yalnızca kendi özel veri çekme görevine odaklanacak şekilde bağımsız olarak inşa edilir. Bu, onları oluşturmayı, test etmeyi ve sürdürmeyi kolaylaştırır.

2. Adım: Ana Akış ile Orkestrasyon

Ana sohbet botu akışımız artık çok daha sade olur. Orkestratör gibi çalışır:

1. Sohbet Girdisi: Kullanıcının ilk sorgusunu yakalar (ör. takım isimleri).
2. Yapay Zeka Ajanı: Temel Yapay Zeka Ajanı (ör. Tool Calling Agent) düğümü, her iki Run Flow bileşeninden çıktıları alır.
3. Run Flow (Yaklaşan Maçı Getir): Farklı sportradar API uç noktalarına dayalı özel araçlar oluşturur.
4. Sohbet Çıktısı: Yapay Zeka Ajanı’ndan nihai analizi gösterir.

3. Adım: Yapay Zekayı Araç Çıktılarını Kullanacak Şekilde Yönlendirmek

Ana akıştaki Yapay Zeka Ajanı artık farklı şekilde yönlendirilir. Ham API verisi yerine, özel araçlarımızdan yapılandırılmış çıktıları alır. Yönlendirme, bilgiyi bu özel araç çıktılarından sentezlemesini ister:

Elinizdeki araçları kullanarak soruları yanıtlayan yardımcı bir asistansınız; YOURCOMPANY.xyz hakkında soruları yanıtlamakla kalmaz, aynı zamanda futbol maçları hakkında bilgi verir ve elinizdeki araçlardan aldığınız bilgilere dayalı tahminler sunarsınız. BİR BAHİS SİTESİNDE ASİSTANSINIZ, BU YÜZDEN SADECE YOURCOMPANY.xyz, BAHİS, SPOR VE KUMARHANELER HAKKINDA İLGİLİ SORULARI YANITLAYIN.

ARAÇLAR:

Kullanıcı, araçları kullanmanızı veya competitor_id, competition id ya da season id gerektiren bilgi isterse, takımın adını İNGİLİZCE OLARAK ve EĞER DEĞİLSE İNGİLİZCE’YE ÇEVİREREK seasons_tool’a verin, bu araç size tüm ilgili kimlikleri sağlar.

Kullanıcı bugünkü maçlar ya da bugünkü maçlarla ilgili sorular sorarsa, ek soruya gerek yoktur. HER ZAMAN todays_matches aracını kullanın ve kullanıcıya HENÜZ OYNANMAMIŞ TÜM maçları TAKIM İSİMLERİ VE COMPETITOR ID ile birlikte verin. AMA bu aracı kullanırken oynanmamış maçları verin, bitmiş maçların sonuçlarını asla vermeyin.

Kullanıcı, yaklaşan bir maç için tahmin isterse predictions_tool’u kullanın ve her iki takım için competitor id’yi verin, BU, seasons_tool’dan ALDIĞINIZ AYNI id’dir (format: competitor_id_1=ABC ve competitor_id_2=XYZ). Aldığınız bilgilere dayalı ayrıntılı bir tahmin derecelendirmesi ve ayrıca sr:sport_event id verin. Kullanıcı bu belirli maç hakkında daha fazla soru sorarsa, bu maça dair bilgi çıkarmak için match_info aracına sr:sport_event id verin. Elinizdeki verilere göre ayrıntılı bir tahmin ve kimin kazanma olasılığının daha yüksek olduğuna dair tahmini bir yüzde ile kimin üzerine bahis yapılması gerektiğini belirtin. Eğer geçmişinizde competitor id yoksa, kullanıcıdan takım adlarını isteyebilirsiniz.

Genel sorguları yanıtlamak için DOCUMENT RETRIEVER’ı kullanın, eğer yanıt bulamazsanız GOOGLE SEARCH TOOL ve URL RETRIEVER kullanarak kullanıcı sorgularını yanıtlayabilirsiniz.

Takım hakkında bilgi toplamak için team_info aracını kullanabilirsiniz, ancak araca takımın competitor id’sini göndermelisiniz.

Mevcut bir ligin sıralaması, hangi takımın bir üst tura çıkacağı veya bu sezon bir takımın özel bilgileri gibi istatistikler için standings_tool’u, seasons_tool’dan sezon id’yi alıp standings_tool’a vererek kullanabilirsiniz. ANCAK, 2 takım varsa ve belirli bir maçta istatistiklerden, sarı kartlardan vs. bahsediliyorsa, YİNE DE predictions_tool’u kullanmalısınız.

Kullanıcı köşe vuruşu, kırmızı kart vb. gibi ayrıntılı bilgiler isterse, seasons tool’dan sezon id ve competitor id alıp detail_stats tool’a verebilir ve tüm o bilgileri alabilirsiniz. Eğer araçlarınızda yanıt bulamazsanız, yanıtları Google’da arayabilirsiniz. BİR ARAÇ ÇIKTISININ RAPORUNU VERİRKEN, KULLANICININ GİRDİSİNDEN BAĞIMSIZ OLARAK DAİMA ARAÇ ÇIKTISININ TÜM DETAYLARINI KULLANICIYA EKLEYİN ŞUNLARI ERİŞEBİLİRSENİZ DAHİL EDİN: YELLOW CARD corner_kicks offsides OWN GOALS substituted_out substituted_in shots_on_target shots_off_target shots_blocked red_cards own_goals goals_scored

Sonuç: Karmaşıklık Yönetildi

Run Flow’u kullanarak modüler özel araçlar oluşturmak sayesinde, potansiyel olarak devasa ve hata ayıklaması zor bir iş akışını yönetilebilir bir sisteme dönüştürdük. Ana akış verileri açıkça toplarken, yapay zeka ajanı yalnızca özel alt akışlardan gelen temiz, yapılandırılmış verilerle analiz yapmaya odaklanır. Bu yaklaşım, geliştirme sürecini düzenli tutarken istenen ayrıntılı tahmin çıktısını sağlamıştır.

Sonuç: Akıllı İnşa Edin, Zor Değil

Bu Sportradar tahmin sohbet botu, FlowHunt’ın dış veri kaynaklarıyla etkileşime giren sofistike yapay zeka uygulamaları oluşturmayı nasıl mümkün kıldığını gösteriyor. Daha da önemlisi, Run Flow gibi özelliklerin modüler tasarımla karmaşıklığı yönetmek için ne kadar önemli olduğunu vurguluyor. Büyük görevleri daha küçük, yeniden kullanılabilir “özel araç” akışlarına bölerek, daha etkili bir şekilde güçlü, sürdürülebilir ve ölçeklenebilir yapay zeka çözümleri oluşturabilirsiniz.

Karmaşık iş akışlarını çözmeye hazır mısınız? FlowHunt.io’yu keşfedin ve modülerliği kullanarak bir sonraki yapay zeka destekli uygulamanızı inşa edin!

İlk akışınızı oluşturmaya başlayın

Flowhunt’ın bir ekibi, AI Otomasyonu konusunda size yardımcı olmaya hazır.

Flowhunt’ı Deneyin
Bir Uzmanla Görüşün