AI Chatbot Rehberi
AI Chatbot: Akıllı Müşteri Hizmetleri ve Destek Botu Geliştirme
NLP (Natural Language Processing) ile akıllı chatbot geliştirin. Intent classification, entity extraction, Türkçe dil desteği ve 7/24 müşteri hizmetleri için kapsamlı teknik rehber.
📅 16 Şubat 2026⏱️ 12 dakika👁️ 14,567 görüntülenme
🤖Chatbot Türleri: Rule-Based vs AI
| Özellik | Rule-Based Chatbot | AI Chatbot (NLP) |
|---|---|---|
| Çalışma Prensibi | Sabit kelime eşleştirme, if-else mantığı | Machine learning, doğal dil anlama |
| Esneklik | Düşük (tam eşleşme gerekir) | Yüksek (benzer anlamları anlayabilir) |
| Örnek Sorgu | "kargo durumu" ✓, "kargom nerede" ✗ | "kargo durumu" ✓, "kargom nerede" ✓ |
| Geliştirme Süresi | 1-2 hafta (basit) | 1-3 ay (training gerekir) |
| Maliyet | 15K-40K TL | 40K-150K TL |
| Doğruluk | %60-75 (tanımlı sorularda %100) | %80-95 |
| Kullanım Senaryosu | FAQ, basit bilgi verme | Karmaşık sorular, context-aware yanıtlar |
💡 Hangi Chatbot Tipi Seçilmeli?
- • Rule-Based: 20 FAQ sorusu, sabit yanıtlar, düşük bütçe (<50K TL)
- • Hybrid (Rule + AI): Bilinen sorular rule-based, bilinmeyenler AI (önerilen)
- • Pure AI: Karmaşık domain, çok çeşitli sorular, bütçe yeterli (>80K TL)
🧠NLP (Natural Language Processing) Temelleri
NLP (Doğal Dil İşleme), bilgisayarların insan dilini anlaması ve işlemesi için kullanılan AI teknolojisidir. Chatbot'lar için temel yapı taşıdır.
NLP Pipeline: 4 Temel Adım
1️⃣Text Preprocessing (Metin Ön İşleme)
Ham metni temizleme ve standardize etme işlemi.
# Örnek preprocessing
input: "KaRgOm neReDe?? Çok acele!!!"
# 1. Lowercase
"kargom nerede?? çok acele!!!"
# 2. Normalization (Türkçe karakterler)
"kargom nerede?? cok acele!!!"
# 3. Punctuation removal
"kargom nerede cok acele"
# 4. Stopwords removal (opsiyonel)
"kargom nerede acele"
# 5. Lemmatization (kök bulma)
"kargo nerede acele"Türkçe Zorluklar: Eklemeli dil (inflectional), "geliyorum" → "gel" lemmatization zor
2️⃣Intent Classification (Niyet Sınıflandırma)
Kullanıcının amacını (intent) belirleme. Örn: sipariş_takip, iade, fiyat_sorgu.
Örnek Intent'ler:
- •
sipariş_takip - •
iade_iste - •
ürün_sorgu - •
fiyat_sorgu - •
kargo_maliyet - •
hesap_sorunu
Örnek Eşleştirme:
"siparişim nerede?"
→ sipariş_takip (98% confidence)
"ürünü iade edebilir miyim?"
→ iade_iste (95% confidence)
3️⃣Entity Extraction (Varlık Çıkarma)
Metindeki önemli bilgileri (entities) tespit etme. Örn: sipariş no, tarih, ürün adı.
Kullanıcı: "12345 nolu siparişim 3 gündür gelmiyor"
Intent: sipariş_takip
Entities:
- sipariş_no: "12345" (ORDER_ID)
- süre: "3 gün" (DURATION)
Kullanıcı: "iPhone 15 Pro fiyatı ne kadar?"
Intent: fiyat_sorgu
Entities:
- ürün: "iPhone 15 Pro" (PRODUCT_NAME)
Kullanıcı: "İstanbul'a kargo ücreti ne kadar?"
Intent: kargo_maliyet
Entities:
- şehir: "İstanbul" (LOCATION)4️⃣Response Generation (Yanıt Üretimi)
Intent ve entity'lere göre uygun yanıt üretme veya seçme.
Template-Based (Rule):
Intent: sipariş_takip → Template:
"{sipariş_no} nolu siparişiniz {kargo_firma} ile yoldadır. Tahmini teslimat: {tarih}"AI-Generated (GPT):
GPT-4'e intent + entities gönder, doğal yanıt al:
"12345 numaralı siparişiniz kontrol ettim. Aras Kargo ile 14 Şubat'ta gönderilmiş ve şu anda İstanbul aktarma merkezinde. Yarın adresinize teslim edilecek."🇹🇷Türkçe Chatbot: Zorluklar ve Çözümler
Türkçe, eklemeli (agglutinative) bir dil olduğu için NLP'de İngilizce'ye göre daha zorlayıcıdır.
Türkçe NLP Zorlukları
⚠️Problem: Eklemeli Dil
Bir kelimeye birden fazla ek eklenir, binlerce varyasyon oluşur.
Örnek: "gitmek" fiili:
- • gidiyorum, gidiyorsun, gidiyor...
- • gidebilir, gidemez, gidecek...
- • gitmişim, gitmişsin, gitmiş...
- • gitmeyecekmişim, gitmeyecekmiş...
→ Toplamda 50+ varyasyon!
✓Çözüm: Morphological Analysis
Türkçe morphology analyzer kullan (Zemberek NLP, TRMorph).
Zemberek Örneği:
"gidiyorum" → kök: "git", ekler: [VERB, PROG, A1SG]→ Intent matching için kökler kullanılır, ekler göz ardı edilir.
⚠️Problem: Veri Eksikliği
Türkçe için hazır NLP modelleri/veri setleri az.
- • İngilizce: 100M+ etiketli veri
- • Türkçe: 1-5M etiketli veri
- • SpaCy Türkçe model: Orta kalite
✓Çözüm: Transfer Learning + GPT
Multilingual BERT veya GPT-4 Turbo (mükemmel Türkçe).
- • mBERT: 104 dil desteği, Türkçe iyi
- • GPT-4 Turbo: %95+ Türkçe doğruluk
- • BERTurk: Türkçe'ye özel BERT
🎯 Önerilen Türkçe Chatbot Stack (2026)
- • Intent Classification: GPT-4 Turbo (API) veya BERTurk (fine-tuned)
- • Entity Extraction: GPT-4 function calling veya SpaCy-tr
- • Morphology: Zemberek NLP (preprocessing için)
- • Response Generation: GPT-4 Turbo (doğal Türkçe)
- • Fallback: Rule-based templates (AI başarısız olursa)
💰AI Chatbot Maliyet Analizi ve ROI
Geliştirme Maliyetleri
| Chatbot Tipi | Özellikler | Süre | Maliyet |
|---|---|---|---|
| Basic FAQ Bot | 20 intent, template responses, tek kanal | 2-3 hafta | 40K-70K TL |
| Orta Seviye AI | 50+ intent, entity extraction, multi-channel | 1.5-2.5 ay | 70K-120K TL |
| Enterprise AI Bot | GPT-4, CRM/DB entegrasyon, multi-language | 3-4 ay | 120K-250K TL |
ROI Örneği: E-Ticaret Destek Botu
5,000
Günlük Müşteri Sorgusu
%75
AI Çözüm Oranı
3,750
Bot Çözdü (günlük)
1,250
İnsana Escalate
Bot öncesi (10 ajan, 7K TL/ay):70,000 TL/ay
Bot sonrası (3 ajan + bot):21,000 + 5,000 = 26,000 TL/ay
Aylık Tasarruf:44,000 TL
12 Aylık ROI Hesaplama
Chatbot geliştirme (one-time):-90,000 TL
Aylık işletme maliyeti (API, hosting):-5,000 TL/ay
12 aylık işletme maliyeti:-60,000 TL
Toplam yatırım (12 ay):-150,000 TL
Aylık tasarruf × 12:+528,000 TL
Net Kazanç (12 ay):378,000 TL
ROI: %252
Break-even: ~3.5 ay
Akıllı AI Chatbot'unuzu Hemen Kuralım
NLP, intent classification, Türkçe dil desteği ile 7/24 müşteri hizmetleri chatbot'u. %75+ otomasyon oranı ile maliyetlerinizi yarıya indirin. Ücretsiz POC için iletişime geçin.