Botpress Eğitimi: Yapay Zekâ Sohbet Botları Oluşturma ve Dağıtma

İşletmeler, müşteri desteğini, potansiyel müşteri nitelendirmeyi ve dahili iş akışlarını yapay zekâ ajanlarıyla otomatikleştirmek için hızla hareket ediyor. Teknoloji artık yeterince olgun ve faydalı; ancak sohbet botlarını sıfırdan kurmak, LangChain gibi çerçeveleri birleştirmeyi ve API entegrasyonlarını hata ayıklamayı gerektiriyor. Bu yöntem işe yarıyor ve artıları var, fakat geliştirme döngüsü yavaş ilerliyor. 

Botpress gibi platformlar farklı bir iş akışı sunar. Konuşma akışlarını tasarlamak için görsel araçlar elde edersiniz. Alttaki yapay zekâ modelleri aynı olabilir, ancak oluşturma, test etme ve dağıtma için gereken altyapı zaten hazırdır.

Bu yazıda, Botpress ile yapay zekâ ajanları oluşturma sürecini adım adım göstereceğim. Platform mimarisini öğrenecek, ilk botunuzu inşa edecek, gerçek hizmetlere bağlayacak ve prodüksiyona dağıtacaksınız. Ayrıca platformla çalışırken edindiğim bazı teknikleri ve en iyi uygulamaları paylaşacağım; böylece zamandan tasarruf edebilirsiniz.

Botpress Nedir?

Botpress; kullanıcılarla konuşmaları sürdüren, söylenene göre eylemler tetikleyen ve Shopify, Google Sheets veya kendi REST API’leriniz gibi araçlara bağlanan yapay zekâ ajanları oluşturmak için bir platformdur. Rakipleri arasında Dialogflow, Rasa, Microsoft Bot Framework ve Amazon Lex bulunur.

Platform genel bakış

Botpress hem görsel bir geliştirme ortamı (Botpress Studio) hem de API’ler aracılığıyla programatik kontrol sunar. Görsel arayüz, teknik olmayan ekip üyelerinin konuşma akışları tasarlamasına olanak tanırken geliştiriciler kod yazabilir. Rasa gibi bazı platformlar kod-önceliklidir; YAML ve Python yazmaya rahat olan tekil geliştiriciler için daha düz bir yol olabilir.

Botpress’te botunuzun ne yapması gerektiğini (talimatlar ve iş akışları), ne bildiğini (bilgi tabanları ve tablolar) ve hangi eylemleri yapabildiğini (entegrasyonlar ve özel kod) tanımlarsınız. Platform altyapıyı üstlenir: barındırma, ölçekleme ve orkestrasyon.

Botpress mimarisi ve katmanları. Görsel: Yazar

LangChain gibi çerçevelerle sıfırdan inşa etmeye kıyasla Botpress size üretime hazır bileşenler sunar. Saf no-code platformlara kıyasla ise, görsel araçlar ihtiyacınızı karşılamadığında gerçek kod yazma seçeneği verir

Botpress’i kimler kullanır?

Platform, ilk sohbet botunu oluşturan tekil geliştiricilerden birden çok kanalda ajanlar dağıtan kurumsal yapılara kadar herkese hizmet verir. Yaygın kullanım alanları arasında müşteri desteği otomasyonu, potansiyel müşteri nitelendirme, randevu planlama ve dahili yardım masası sistemleri bulunur.

Bir Botpress müşteri hikayesine göre, Ruby Labs %98 çözüm oranı bildirmiş. Bu rakamlar tedarikçi vaka çalışmalarından alınmıştır ve bağlam içinde değerlendirilmelidir.

Botpress’i Kurma

Şimdi Botpress’i nasıl kuracağınızı göstereyim; burada kastettiğim, "kod olarak bot" iş akışı için Botpress CLI ve SDK’nın yapılandırılmasıdır.

Yükleme

Başlamak için ihtiyacınız olanlar:

• Node.js sürüm 18 veya üzeri (LTS önerilir)

• Paket yöneticisi: npm, pnpm veya yarn

• Bir kod düzenleyici. TypeScript desteği için VS Code veya Cursor şiddetle önerilir

Kurulum için şu adımları izleyin:

1. Terminalinizi veya komut isteminizi açın

2. Botpress CLI’ı küresel (global) olarak npm kullanarak yükleyin:

npm install -g @botpress/cliAltyapı:

3. Sürümü kontrol ederek yüklemeyi doğrulayın:

bp --versionAltyapı:

Ortak Windows yol ve izin sorunlarından kaçınmak için Node.js ve Botpress CLI’ı WSL2 (Windows Subsystem for Linux) içinde çalıştırmanızı öneririm.

PowerShell’de bp çalıştırırken hata alırsanız yürütme ilkenizi ayarlamanız gerekebilir. PowerShell’i Yönetici olarak çalıştırın ve şu komutu yürütün: Set-ExecutionPolicy RemoteSigned.

Yerel geliştirme

Yerel geliştirme; sürüm kontrolü için GitHub, tür güvenliği için TypeScript ve GitHub Copilot gibi araçları kullanarak kodu otomatik üretmenizi sağlar. Bu yaklaşım, sohbet botunuzu diğer yazılım projeleri gibi ele alır.

İlk yapılandırma

CLI kurulduktan sonra yerel ortamınızı Botpress Cloud hesabınıza bağlamanız gerekir.

1. Kimlik doğrulama

CLI anahtarınızı bağlamak için hesabınıza giriş yapın.

bp loginAltyapı:

Bu işlem, CLI’ı yetkilendirmek için bir tarayıcı penceresi açacaktır.

2. Proje başlatma 

Botunuz için yeni bir dizin oluşturun ve yapıyı başlatın.

mkdir my-first-bot
cd my-first-bot
bp initAltyapı:

İstemleri izleyerek bir TypeScript şablonu seçin.

3. Ortam değişkenlerini ayarlama 

Proje kökünüzde hassas anahtarları (veritabanı kimlik bilgileri veya üçüncü taraf API anahtarları gibi) saklamak için bir .env dosyası oluşturun. Bu dosyayı asla Git’e göndermeyin.

4. Test için dağıtma 

Yerel botunuzu Studio’da test etmek için buluta gönderin.

bp deployAltyapı:

Botpress Studio ile Başlarken

Botpress Studio, botlarınızı gerçekten inşa ettiğiniz yerdir. 

Görsel geliştirme ortamı

Studio, botunuzun konuşma akışını gösteren bir tuval ile açılır. Düğümler, konuşmadaki adımları temsil eder; düğümler arasındaki bağlantılar kullanıcıların bot içinde nasıl ilerlediğini gösterir. Tuvalin herhangi bir yerine sağ tıklayarak yeni bir düğüm oluşturun.

Sol kenar çubuğu; iş akışlarını, sistem akışlarını, değişkenleri ve şemaları gösterir. Sağ kenar çubuğu, seçili düğüm için talimatları ve ekli eylemleri yapılandırabildiğiniz denetleyiciyi görüntüler. Alttaki emülatörü kullanarak botu gerçek zamanlı test edin.

Botpress şablonları

Botpress Hub; müşteri desteği, randevu planlama, potansiyel müşteri nitelendirme ve daha fazlası için üretime hazır şablonlar içerir. Kitchen Sink şablonu; kullanıcı verisi yükleme, iş akışı yönlendirme ve canlı temsilci devri gibi gelişmiş kavramları gösterir. Talimatları özelleştirin, bilgi tabanınızı ekleyin ve dağıtın.

İlk botunuzu oluşturma

Basit bir müşteri destek botu oluşturalım. Yeni bir bot oluşturup adını "support-bot" koyun. Sihirbazı atlayın ve doğrudan Studio’ya geçin.

Home sekmesinde (görünmüyorsa, başlangıç düğümünüzü yeni bir otonom düğüme bağlayın) talimatlar ekleyin:

You are a helpful customer support agent. Answer questions about our products and services using the knowledge base. Be friendly, concise, and professional. If you can't answer a question, offer to connect the user with a human agent.Altyapı:

Şimdi bir bilgi tabanı ekleyin. Sol kenar çubuğunda Knowledge Bases’e tıklayın, ardından Create Knowledge Base’e tıklayın. Kaynak tipi olarak Website seçin ve şirket web sitenizin URL’sini girin. Botpress siteyi tarayıp bilgileri çıkaracaktır.

Tekrar Home sekmesine dönün, Knowledge Bases bölümüne kaydırın ve az önce oluşturduğunuz bilgi tabanını etkinleştirin. Bu, otonom düğümünüze bu bilgilere erişim sağlar.

Bunu emülatörde test edin. "Çalışma saatleriniz nedir?" veya "Bir ürünü nasıl iade ederim?" diye sorun. Bot bilgi tabanınızı arar ve ilgili bilgilerle yanıt verir.

Gerçek zamanlı yanıtlarla Botpress emülatöründe bir müşteri destek botunu test etme

Bu temel bot, şaşırtıcı derecede çok müşteri desteğini halleder. Web sitenizdeki soruları yanıtlar, konuşma bağlamını korur ve doğal yanıtlar üretir. Bunu yaklaşık beş dakikada inşa ettiniz.

Doğal Dil Anlama

2023’ten önce sohbet botları geliştirdiyseniz, az önce yaptığınız şeyde farklı bir nokta fark etmiş olabilirsiniz: Bir NLU sistemiyle (LLM öncesi) olduğu gibi hiçbir niyet sınıflandırıcısı eğitmediniz veya varlık çıkarım kuralları yazmadınız. (Bunların hepsine yeniyseniz, şunu bilin: eski platformlar, Botpress’in tamamen atlattığı epeyce bir ön eğitim çalışması gerektirir.)

Burada olan şu: Botpress, doğal dil anlama için büyük dil modellerini kullanır. Botunuzun ne yapması gerektiğini açıklayan talimatları yazarsınız; LLM çalışma zamanında niyet tanıma, varlık çıkarımı ve bağlamsal anlamayı üstlenir. 

Bu durum, aslında neyi yapılandırdığınızı değiştirir. Tarihler, saatler ve iletişim bilgileri gibi yaygın varlıklar, LLM bu kalıpları zaten anladığı için anında çalışır. Alanınıza özgü varlıklar farklı ele alınır: İhtiyacınızı talimatlarınızda tarif edersiniz ve isteğe bağlı olarak şemalar tanımlarsınız. LLM bu gereksinimleri diğer her şeyi yorumladığı gibi yorumlar.

Gelişmiş Konuşma Mantığı Oluşturma

Basit botlar soruları yanıtlar. Gelişmiş botlar karar verir ve harici sistemlerle entegre olur. Botpress her ikisini de inşa etmeniz için araçlar sunar; ancak çoğu ekibin başta işleri gereğinden fazla karmaşıklaştırdığını söyleyebilirim. Temel SSS’nin gerçekten çalıştığını kanıtlayana kadar genellikle iş akışı mantığına ihtiyacınız olmaz.

İş akışı mimarisi

İş akışları, botunuzun mantığını yönetilebilir parçalara ayırır. Ana iş akışı, birincil konuşma akışını yönetir. Alt iş akışları belirli görevleri üstlenir. Bu; randevu planlama veya iade işlemleri gibi şeyler olabilir.

İş akışları içindeki düğümler ayrı adımları temsil eder. Standart bir düğüm, tepeden tırnağa bir eylem dizisini yürütür. Otonom bir düğüm, hangi eylemleri hangi sırayla alacağına karar vermek için LLM kullanır. Giriş ve çıkış düğümleri, kullanıcıların alt iş akışlarına nereden girip çıktığını işaretler.

Botpress modüler iş akışı mimarisi. Görsel: Yazar

Modüler konuşma mantığı, karmaşık görevleri daha küçük, yeniden kullanılabilir parçalara ayırmak demektir. Ödeme bilgileri toplamak için bir iş akışı bir kez oluşturun; ardından bunu ödeme, abonelik ve bağış akışlarında yeniden kullanın. Bu, tekrarları azaltır ve bakımı kolaylaştırır.

Yönlendirici (router) deseni, kullanıcıları ihtiyaçlarına göre uygun iş akışlarına yönlendirir. İlk selamlamadan sonra, kullanıcının niyetini sınıflandırın ve doğru alt iş akışına yönlendirin. Bu, her iş akışının tek bir göreve odaklanmasını sağlar.

Konuşma tasarımında en iyi uygulamalar

Dil anlama alanındaki atılım gerçek; ancak kötü yapılandırılmış bir botu düzeltmez. Hâlâ net konuşma akışlarına ve kasıtlı tasarıma ihtiyacınız var. Asıl fark, belirli ifadeleri tanıması için eğitmek yerine botun ne yapması gerektiğini tanımlayarak daha üst düzeyde tasarım yapmanızdır.

Beklentileri belirleyen açık bir karşılama ile başlayın. Önce mutlu yol (happy path) için tasarlayın, sonra hata yönetimini ekleyin. Otonom düğümleri tek bir kavramsal göreve odaklı tutun. Ödemeler gibi önemli eylemler için onay adımları kullanın. Karar noktalarını ve gereken bilgileri belirlemek için iş akışlarını oluşturmadan önce kullanıcı yolculuğunu haritalayın.

Ayrıca çok fazla "emin misiniz?" türü istemin, kullanıcıları okuduklarını işlemden geçirmeden tıklamaya koşullandırdığını da okumuştum. "Her eylem onay gerektiriyorsa, hiçbir onay etkili değildir" muhtemelen iyi bir sezgisel kuraldır. Onay gereksinimlerinizi gerçekten geri alınamaz işlemler için saklayın: ödemeler, hesap silmeleri, veri kaybı.

İş akışı otomasyonu

Burada anlatılanların ötesinde, Botpress yaşam döngüsü otomasyonu için kancalar (konuşmalar başladığında, mesajlar gönderildiğinde vb. kod çalıştırma) ve randevu hatırlatıcıları gibi yinelenen görevler için zamanlanmış iş akışlarını destekler. Bunlar güçlü araçlardır; ancak karmaşıklığın da hızla arttığı yerdir.

Entegrasyonlar ve Eklenti Ekosistemi

Botpress botları, harici hizmetlere bağlandığında güçlenir. Botpress Hub, yaygın araçlar için önceden oluşturulmuş entegrasyonlar sunar; mülki (proprietary) sistemler için özel entegrasyonlar geliştirebilirsiniz.

Hazır entegrasyonlar

Hub; mesajlaşma platformları (WhatsApp, Slack, Microsoft Teams, Telegram), CRM’ler (HubSpot, Salesforce), üretkenlik araçları (Google Calendar, Google Drive, SharePoint) ve ödeme işlemcileri (Stripe) için entegrasyonlar içerir. Popüler bir hizmete bağlanmanız gerekiyorsa, muhtemelen zaten bir entegrasyon vardır.

Bir entegrasyon yüklemek, kart tepsinize yeni kartlar ekler. Örneğin bir CRM entegrasyonu; kişi oluşturma, anlaşmaları güncelleme ve kayıt arama için kartlar sağlar. Bu kartları iş akışlarınıza sürükleyerek botunuzu bağlayın.

Yapılandırma, entegrasyon ayarlarında yapılır. API kimlik bilgilerini sağlarsınız, hangi verilere erişileceğini seçersiniz ve bot değişkenlerini harici alanlara eşlersiniz. Entegrasyon; kimlik doğrulamayı, hız sınırlamayı ve hata kurtarmayı yönetir.

Özel entegrasyonlar

Mülki sistemler veya benzersiz gereksinimler için entegrasyon SDK’sını kullanarak özel entegrasyonlar geliştirin. Entegrasyon arayüzünü tanımlayın, bağlantı mantığını uygulayın ve kimlik doğrulamayı yönetin. SDK, OAuth akışları ve webhook yönetimi için yardımcılar sağlar. Dağıtmadan önce dahil edilen yardımcılarla yerelde test edin. Kimlik bilgilerini yapılandırma değişkenlerinde saklayın, tüm girdileri doğrulayın ve uygun hata yönetimini uygulayın.

Fiyatlandırma Modelleri ve Dağıtım Seçenekleri

Botpress fiyatlandırması, mesaj veya konuşma başına değil; yapay zekâ kullanımına göre yapılandırılmıştır. Pahalı olup olmadığı, hacminize ve kullanım durumunuza bağlıdır. Daha önce oluşturduğumuz basit müşteri destek botu—bilgi tabanından soruları yanıtlayan—kullanıcı mesajı başına bir veya iki LLM çağrısı yapar ve maliyeti çok düşüktür; bunu hızlıca inşa ettiğimiz ve sadece örnek olduğu için bu şaşırtıcı değil. 

CRM’inizi arayan, stok kontrol eden ve gönderim maliyetlerini hesaplayan daha karmaşık bir bot ise bu verileri işlemek için ek LLM çağrıları yapar; bu da yapay zekâ maliyetlerini orantılı olarak artırır. Platform, sağlayıcı fiyatlarına herhangi bir ekleme yapmadan yapay zekâ maliyetlerini yansıtır; dolayısıyla gerçek harcamanız, her konuşmanın kaç LLM çağrısı gerektirdiğine ve hangi modeli seçtiğinize bağlıdır.

Fiyatlandırma yapısı

Botpress, farklı özellikler ve kullanım senaryolarına sahip birden çok abonelik planı sunar.

Daha önce oluşturduğum restoran botu ücretsiz katmanı kullanıyordu. Kullandıkça öde modeli, aylık taahhüt olmadan denemeler yapmanıza olanak tanır ve botunuz gerçekten konuşmaları yönetmeye başladığında ödeme yaparsınız.

Dağıtım ve ölçekleme

Botpress, trafik arttıkça otomatik olarak ölçeklenir ve 10 veya 10.000 konuşmayı tutarlı şekilde yönetir. Eklentiler; ek depolama, artırılmış limitler ve premium entegrasyonlarla işlevselliği genişletir. Kurumsal özellikler arasında SSO, denetim günlükleri, role dayalı erişim kontrolü ve adanmış destek yer alır.

Topluluk ve Destek

Resmi dokümantasyon kod örnekleri, video eğitimler ve başvuru materyali içerir. 

Botpress Discord sunucusunda 30.000’den fazla üye soru sorar, botlarını paylaşır ve diğer geliştiricilerden öğrenir. Botpress ekibi aktif olarak katılır. GitHub tartışmaları, özellik istekleri ve hata raporları için alan sağlar. Ayrıca yaygın kullanım durumlarını kapsayan, topluluk tarafından oluşturulmuş şablonlar da bulursunuz; böylece her zaman sıfırdan başlamanız gerekmez.

Sonuç

Oluşturduğumuz restoran botu basit olabilir; ancak aynı yaklaşım daha karmaşık projelerde de işe yarar. Görsel iş akışı düzenleyicisi ve entegrasyon sistemi, temel bir SSS botu da kursanız daha sofistike bir şey de inşa etseniz iyi ölçeklenir.

Anahtar nokta küçük başlamaktır. Tek bir işi iyi yapan bir bot oluşturun, dağıtın, gerçek kullanımdan öğrenin ve oradan genişletin. Her şeyi bir anda otomatikleştirmeye çalışmayın. En az karmaşıklıkla en fazla değeri sağlayacak göreve odaklanın.

Yapay zekâ ve sohbet botu yetkinliklerinizi geliştirmek için Building Chatbots in Python kursumuza ve ChatGPT Fundamentals yolculuğumuza göz atın. Botunuzun yanıtlarını iyileştiren prompt mühendisliği teknikleri için Understanding Prompt Engineering içeriğine bakın. Sohbet botlarının ötesinde iş akışı otomasyonu ve yapay zekâ ajanları için ise n8n: A Guide With Practical Examples eğitimimizi ve Building Your First AI Agent with n8n eşli kodlama oturumunu inceleyin.