1. Giriş/Genel Bakış: Yapay Zeka ve Anlam Arayışı
Bu kılavuz, Alotech CX Insights özelliğinde yapay zeka destekli çağrı analizi için kullanıcı tanımlı kategori ve alt kategori oluştururken, sistemin girdilerinizi en iyi şekilde anlamasını ve analizlerinizin doğruluğunu en üst düzeye çıkarmanızı sağlayacak etkili "prompt" (girdi/tanım) oluşturma yöntemlerini açıklamaktadır. Başarılı prompt'lar, %80 ve üzeri doğrulama puanları alarak kategorilerinizin analizlerde doğru şekilde kullanılmasını sağlar.
Yapay Zeka Neden Detaylı Girdilere İhtiyaç Duyar?
Günümüzdeki gelişmiş yapay zeka modelleri, özellikle de Alotech CX Insights gibi sistemlerde kullanılan Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), insan dilini "anlamak" yerine, devasa veri kümelerinden öğrendikleri kalıpları ve ilişkileri tanıyarak çalışırlar. İnsan beyninin sezgisel ve bağlamsal anlayışının aksine, yapay zeka için anlam, büyük ölçüde sağladığınız verinin netliğine ve özgüllüğüne bağlıdır.
İşte bu noktada "prompt"larınız devreye girer:
Odaklandırma ve Yönlendirme: Yapay zeka, genel eğitimi sırasında öğrendiği çok geniş bir bilgi evrenine sahiptir. Ancak sizin operasyonunuza özel iş akışları, terminoloji ve öncelikler bu genel bilgiden farklılaşabilir. Detaylı prompt'lar, yapay zekanın dikkatini sizin için önemli olan spesifik konulara, ifadelere ve niyetlere odaklamasını sağlar. Adeta bir spot ışığı gibi, analiz edilmesi gereken alanı aydınlatır.
Sınırların Belirlenmesi: Çağrı merkezi konuşmaları genellikle karmaşık ve çok katmanlıdır. Bir konuşma birden fazla konuyu içerebilir. "Doğru Örnekler" ve özellikle "Yanlış Örnekler" ile kategori tanımlarınızın sınırlarını net bir şekilde çizmek, yapay zekanın benzer görünen ancak farklı anlamlar taşıyan ifadeleri ayırt etmesine yardımcı olur. Bu, "neredeyse doğru" ama aslında yanlış olan yorumlamaların önüne geçer.
Özel Bağlamın Öğretilmesi: İşletmenize özgü ürün isimleri, kampanya kodları, süreç adımları veya müşteri segmentleri olabilir. Yapay zeka, bu özel bağlamı ancak siz ona öğrettiğinizde doğru bir şekilde analizlerine dahil edebilir. Prompt'larınız, bu "kurumsal dilin" ve iş mantığının yapay zekaya aktarılmasını sağlar.
İnsan Uzmanlığının Modellenmesi: Nihai hedef, yapay zekanın çağrılarınızı deneyimli bir insan analist gibi kategorize etmesidir. Girdiğiniz prompt'lar, bu insan uzmanlığının ve birikiminin yapay zekaya aktarıldığı bir "eğitim materyali" işlevi görür. Yapay zeka, bu girdileri işleyerek sizin tanımladığınız "doğru" ve "yanlış" algısını öğrenir ve sonraki analizlerinde bu öğrenmeyi kullanır.
Kısacası, yapay zeka sizin verdiğiniz kurallara ve örneklere göre dünyayı "görür" ve yorumlar. Ne kadar net, tutarlı ve kapsamlı prompt'lar sağlarsanız, yapay zekanın analizleri de o kadar doğru, anlamlı ve işinize değer katan sonuçlar üretecektir. Bu, yapay zekanın "düşünmesi" değil, sağladığınız çerçeve içinde karmaşık istatistiksel desenleri eşleştirmesi ve sınıflandırmasıdır.
2. Kategori ve Alt Kategori Tanımlama Alanları ve Önemi
Kategori ve alt kategorilerinizi tanımlarken dolduracağınız her alan, yapay zekanın o kategorinin amacını, kapsamını ve sınırlarını anlamasına yardımcı olur. Bu alanlara gireceğiniz bilgilerin netliği ve doğruluğu, analiz sonuçlarınızın kalitesini doğrudan etkiler.
2.1. Ana Kategori Tanımlama Alanları
Manuel olarak yeni bir ana kategori oluştururken aşağıdaki alanlara dikkat etmelisiniz:
Kategori Adı:
Amaç: Kategorinin sistemde ve raporlarda görünecek kısa ve net başlığıdır.
İpuçları:
Anlaşılır ve akılda kalıcı bir isim seçin.
Kategorinin içeriğini yansıtsın.
Maksimum 30 karakter sınırı vardır.
Örnek: "Ürün Beğenisi", "Hizmet Memnuniyeti", "Pozitif Geri Bildirim"
Prompt Girişi (Kategori Açıklaması):
Amaç: Yapay zekaya bu kategorinin ne olduğunu, hangi tür konuşmaları veya konuları içermesi gerektiğini detaylı bir şekilde anlatır.
İpuçları:
Kategorinin amacını ve kapsamını net bir şekilde tanımlayın.
Hangi durumların bu kategoriye dahil edileceğini, hangilerinin edilmeyeceğini belirtin.
Mümkün olduğunca spesifik olun.
Maksimum 1000 karakter sınırı vardır.
Örnek (Ürün Beğenisi için): "Müşterinin kullandığı bir ürünle ilgili olumlu düşüncelerini, ürünün özelliklerinden, kalitesinden veya performansından duyduğu memnuniyeti ifade ettiği durumları kapsar. Özellikle ürünün kendisine yönelik övgü ve takdirleri içerir. Genel hizmet memnuniyeti veya personel hakkındaki olumlu yorumlar bu kategoriye girmez."
Doğru Örnekler:
Amaç: Yapay zekaya, "Prompt Girişi"nde tanımladığınız kategoriye tam olarak uyan gerçek konuşma cümleleri veya ifadeleri sunar. Modelin ne tür metinleri bu kategoriye ataması gerektiğini somutlaştırır.
İpuçları:
Gerçekçi ve kategoriyi iyi temsil eden örnekler seçin.
En fazla 2 adet örnek ekleyebilirsiniz.
Her örnek maksimum 125 karakter olabilir.
"Doğru Örnekler" ve "Yanlış Örnekler" alanlarından en az birer örnek girilmesi zorunludur.
Örnek (Ürün Beğenisi için):
"Yeni aldığım telefonun kamerası gerçekten muhteşem, çok beğendim."
"Bu yazılım sayesinde işlerimiz o kadar kolaylaştı ki, harika bir ürün."
Yanlış Örnekler:
Amaç: Yapay zekaya, kategori tanımına benzeyebilecek ancak aslında o kategoriye ait olmayan konuşma cümleleri veya ifadeleri sunar. Modelin ne tür metinleri bu kategoriye atamaması gerektiğini öğretir, sınırları belirginleştirir.
İpuçları:
Kategoriyle karıştırılabilecek, "neredeyse doğru" ama aslında yanlış olan örnekler seçin.
En fazla 2 adet örnek ekleyebilirsiniz.
Her örnek maksimum 125 karakter olabilir.
"Doğru Örnekler" ve "Yanlış Örnekler" alanlarından en az birer örnek girilmesi zorunludur.
Örnek (Ürün Beğenisi için):
"Müşteri temsilciniz çok yardımcı oldu." (Bu personel memnuniyetidir, ürün beğenisi değil)
"Kargo beklediğimden de hızlı geldi, teşekkürler." (Bu hizmet memnuniyetidir, spesifik ürün beğenisi değil)
2.2. Alt Kategori Tanımlama Alanları
Bir ana kategoriye bağlı alt kategori oluştururken aşağıdaki alanlara dikkat etmelisiniz:
Alt Kategori Adı:
Amaç: Alt kategorinin ana kategori altında görünecek kısa ve net başlığıdır.
İpuçları:
Ana kategoriyle ilişkisini ve kendi özel odağını yansıtan bir isim seçin.
Maksimum 30 karakter sınırı vardır.
Örnek (Ana Kategori: "Hizmet Memnuniyeti", Alt Kategori: "Hızlı Çözüm İçin Teşekkür")
Prompt Girişi (Alt Kategori Açıklaması):
Amaç: Yapay zekaya bu alt kategorinin ne olduğunu, ana kategori içindeki hangi spesifik konuyu ele aldığını detaylı bir şekilde anlatır.
İpuçları:
Alt kategorinin ana kategoriden nasıl ayrıştığını ve kendi özel kapsamını net bir şekilde tanımlayın.
Maksimum 500 karakter sınırı vardır.
Örnek (Alt Kategori: "Hızlı Çözüm İçin Teşekkür", Ana Kategori: "Hizmet Memnuniyeti"): "Müşterinin yaşadığı bir sorunun veya talebinin beklenenden hızlı bir şekilde çözülmesinden dolayı duyduğu memnuniyeti ve teşekkürü ifade ettiği durumları kapsar. Özellikle çözümün hızına vurgu yapılır. Genel hizmet kalitesi beğenisi bu alt kategoriye girmez."
Doğru Örnekler:
Amaç: Yapay zekaya, alt kategori tanımına tam olarak uyan örnekler sunar.
İpuçları:
Alt kategorinin özel odağını yansıtan, spesifik örnekler seçin.
En fazla 2 adet örnek ekleyebilirsiniz.
Her örnek maksimum 125 karakter olabilir.
"Doğru Örnekler" ve "Yanlış Örnekler" alanlarından en az birer örnek girilmesi zorunludur.
Örnek (Alt Kategori: "Hızlı Çözüm İçin Teşekkür"):
"Sorunumu bu kadar çabuk çözdüğünüz için gerçekten çok teşekkür ederim."
"Valla helal olsun, talebime anında dönüş yapıldı ve halledildi."
Yanlış Örnekler:
Amaç: Yapay zekaya, alt kategoriyle karıştırılabilecek ancak aslında o alt kategoriye ait olmayan örnekler sunar.
İpuçları:
Ana kategorinin diğer alt kategorilerine veya genel ana kategoriye ait olabilecek örnekler seçin.
En fazla 2 adet örnek ekleyebilirsiniz.
Her örnek maksimum 125 karakter olabilir.
"Doğru Örnekler" ve "Yanlış Örnekler" alanlarından en az birer örnek girilmesi zorunludur.
Örnek (Alt Kategori: "Hızlı Çözüm İçin Teşekkür"):
"Müşteri temsilciniz çok kibardı." (Bu personel davranışına yönelik bir memnuniyettir, çözüm hızına değil)
"Firmanızın genel olarak hizmet kalitesinden çok memnunum." (Bu genel bir ifadedir, spesifik olarak hızlı çözüme odaklanmaz)
3. Doğrulama Süreci ve Puan Artırma
Girdiğiniz tanımlar ve örnekler sisteme kaydedildikten sonra yapay zeka tarafından bir doğrulama (validasyon) işlemine tabi tutulur ve 1-100 arasında bir puan alır.
Kategori veya alt kategorinizin analizlerde kullanılabilmesi ve yayınlanabilmesi için %80 ve üzeri bir doğrulama puanına ulaşması hedeflenir.
Düşük Doğrulama Puanı Durumunda:
Eğer puanınız %80'in altındaysa, arayüzde "Doğrulama puanı düşük. Bu kategori/alt kategori için çağrılar analiz edilmeyecektir... doğrulama puanını 80'e yükseltin. Doğrulama puanını artırmak için aşağıdaki önerileri kullanabilirsiniz." şeklinde bir uyarı alırsınız.
Sistem, puanınızı artırmanıza yardımcı olmak için yapay zekanın ürettiği bağlamsal öneriler sunacaktır. Bu önerileri dikkatlice inceleyerek "Prompt Girişi", "Doğru Örnekler" ve "Yanlış Örnekler" alanlarında revizyonlar yapın.
Tanımlarınızı daha net hale getirmek, örneklerinizi daha spesifik ve ayırt edici seçmek puanınızı artırmaya yardımcı olabilir.
4. Genel İpuçları ve En İyi Uygulamalar
Net ve Anlaşılır Olun: Yapay zekanın bir insan gibi değil, verdiğiniz tanımlara ve örneklere göre çalıştığını unutmayın. Mümkün olduğunca açık, net ve belirsizlikten uzak ifadeler kullanın.
Spesifik Olun: Genel ifadeler yerine, kategorinin veya alt kategorinin tam olarak neyi içerip neyi içermediğini belirten spesifik tanımlar yapın.
Anahtar Kelimeler Kullanın: Kategori veya alt kategoriyle ilgili önemli anahtar kelimeleri "Prompt Girişi"nde ve örneklerde kullanmaya özen gösterin.
Tutarlı Olun: Bir kategori veya alt kategori için verdiğiniz tanım ve örnekler kendi içinde tutarlı olmalıdır.
Sınırları Belirleyin: Özellikle "Yanlış Örnekler"i kullanarak kategorinin sınırlarını net bir şekilde çizin. Bu, yapay zekanın benzer ama farklı konuları doğru şekilde ayırt etmesine yardımcı olur.
Iteratif Yaklaşım: İlk denemede mükemmel sonucu elde edemeyebilirsiniz. Girdilerinizi oluşturun, doğrulama puanını kontrol edin, sistemin önerilerini dikkate alın ve gerekirse tanımlarınızı ve örneklerinizi güncelleyerek puanınızı artırmaya çalışın. Bu bir deneme-yanılma ve iyileştirme sürecidir.
Karakter Limitlerine Dikkat Edin: Her alan için belirtilen karakter sınırlarını aşmamaya özen gösterin.
Bu kılavuzdaki önerilere uyarak, Alotech CX Insights'ta daha doğru ve etkili kullanıcı tanımlı kategoriler oluşturabilir, çağrı analizlerinizden en yüksek verimi alabilirsiniz. Kurulum detayları için CX Insights Kullanıcı Tanımlı Kategoriler kılavuzumuzu inceleyebilirsiniz.