Stefan Preusler, LeapLytics CEO'su
Geçen yıl bir ara, "bu doğru olamaz" diye düşündüğüm anlardan birini yaşadım. Ekibimiz aynı soruyu bir hafta içinde üçüncü kez yanıtlamıştı: Bir şirketin hem yaratıcıları hem de salt izleyicileri olduğunda Power BI görsellerimizi nasıl lisanslayabiliriz? Aynı soru. Üçüncü kez. Kimsenin artık masasında olmak istemediği bir Cuma öğleden sonrasında.
Sorun Soru Değildi - Zamanlamaydı
Müşterilerimiz farklı zaman dilimlerinden geliyor. Kullanıcılarımızın büyük bir kısmı Güney Amerika'da, özellikle de Arjantin ve Brezilya'da yerleşik. Bize bizim saatimizle gece yarısı yazıyorlar. Ve biz yanıt verene kadar onlar çoktan uyumuş oluyor. Bu zaman dilimi farklılıkları ve tekrarlanan sorular döngüsü bize itiraf etmek istediğimden daha fazla saate mal oluyor.
İlk fikir basitti: bir SSS sayfası oluşturmak. Yaptık da. Kimse okumadı. Ya da en azından doğru zamanda doğru insanlar okumadı. Onları gerçekten suçlayamam - ben de belgeler arasında gezinmek yerine arama çubuğuna bir soru yazmayı tercih ediyorum.
İkinci deneme hazır bir sohbet robotu aracıydı - yerleştirin, birkaç şablon yanıt yazın, tamamdır. Bu da işe yaramadı. Yanıtlar çok statik, çok geneldi. Birisi sorusunu şablonun beklediğinden biraz farklı ifade ettiği anda - hiçbir şey. Sessizlik. Ya da daha kötüsü: konuyu tamamen kaçıran bir yanıt.
Dönüm Noktası: RAG
İşte o zaman RAG - Retrieval-Augmented Generation - hakkında ciddi düşünmeye başladık. Kulağa teknik geliyor, ancak ana fikir basit: yanıtları bota kodlamak yerine, ona kendi belgelerinize, ürün açıklamalarınıza, destek biletlerinize, SSS'lerinize erişim izni veriyorsunuz - ve yanıt vermeden önce ilgili bilgileri kendisi alıyor.
O an bizim için her şeyin tıklandığı andı.
En sık karşılaştığımız destek konularını sistematik olarak toplamaya başladık. İçgüdülerimize dayanarak değil, müşterilerimize gerçekten sorarak: Ürünümüzü kullanmaya başladığınızda ilk sorunuz neydi? Hangi sorun size en çok zaman kaybettirdi? Cevaplardan bazıları bizi şaşırttı - kendi kendini açıkladığını düşündüğümüz şeyler açıkça açıklayıcı değildi.
Bu içeriği chatbot'un bilgi tabanına aktardık. Ve en önemli kısım: bunu dinamik olarak genişletebiliyoruz. Yeni ürün lansmanları, yeni yinelenen sorular - bunları tabana ekliyoruz ve bot o noktadan itibaren bunları biliyor. Sıfırdan yeniden oluşturmak yok, BT biletleri yok, beklemek yok.
Dil Sorunu - Ve Nasıl Çözdüğümüz
İşte hafife aldığım bir ayrıntı: ürün verilerimizin, belgelerimizin ve dahili açıklamalarımızın çoğu İngilizce. Ancak Güney Amerika'daki müşterilerimiz İspanyolca yazıyor. Ve haklı olarak İspanyolca yanıt bekliyorlar.
Küçük bir sorun gibi görünüyor. Değildi. İspanyolca bir şey sorulduğunda İngilizce yanıt veren bir bot destek değil, hayal kırıklığıdır.
Çözüm, botu kullanıcının dilini algılayacak ve bu dilde yanıt verecek şekilde yapılandırmaktı - temel bilgiler İngilizce olsa bile. Bu artık güvenilir bir şekilde çalışıyor. Buenos Aires'teki müşterimiz, ekibimiz uyurken bile cevabını İspanyolca olarak alıyor.
Bot Bugün Aslında Ne Yapıyor?
Yayına girdikten üç ay sonra, kabaca şunu görüyoruz Gelen destek taleplerinin 60-70%'si herhangi bir insan müdahalesi olmaksızın tamamen bot tarafından çözülür. Kalan sorular hala gelen kutumuza düşüyor, ancak çok önemli bir farkla: bot zaten bağlamı yakaladı, talebi kategorize etti ve ne hakkında olduğunu hemen görüyoruz.
Ancak tahmin etmediğim bir başka etki daha var: sohbet robotu müşterilerin kendi sorularını netleştirmelerine yardımcı oluyor. Bazen sorununuzun ne olduğunu tam olarak bilemezsiniz - bir şey yazarsınız, bot bir takip sorar ve aniden fark edersiniz: ah, aslında demek istediğim buydu. Bu planlanmış bir özellik değildi. Bir anda oluverdi.
Almanızı İstediğim Şeyler
Aynı destek sorularını tekrar tekrar yanıtlayan küçük bir ekibiniz varsa, işe teknolojiyle başlamayın. Bu soruları toplayarak ve anlayarak başlayın. Ardından RAG tabanlı bir yaklaşımın sizin için mantıklı olup olmadığına bakın.
Robot, insan desteğinin yerini tutmuyor. Ancak bize gerçekten karmaşık sorunlarla başa çıkmak ve gece boyunca gerçekten uyumak için ihtiyaç duyduğumuz zamanı geri veriyor.
Stefan Preusler, Power BI görselleri ve veri görselleştirme konusunda uzmanlaşmış bir yazılım şirketi olan LeapLytics'in kurucusu ve CEO'sudur. Veri süreçlerini işletmeler için daha basit ve daha erişilebilir hale getiren ürünler geliştirmektedir.
