Chatbot Geliştirmeye Giriş Eğitimi | Digital Vizyon Akademi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, kurumsal chatbot projelerine başlayacak geliştirici ve teknik ekiplerin konuşma tasarımı, düşük kodlu platformlar ve büyük dil modeli API'leriyle ilk sohbet asistanlarını geliştirmesi için hazırlanmış iki günlük uygulamalı bir programdır. Katılımcılar kurum dokümanlarından yanıt veren, güvenlik kuralları olan ve web arayüzünde çalışan bir chatbot prototipi oluşturur.

Neden Bu Eğitim?

Konuşma Tasarımı. Kod yazmadan önce kullanıcı niyetlerini, akışları ve hata senaryolarını tasarlayarak kullanışlı bir deneyim kurun.

İki Yaklaşım Birden. Düşük kodlu platformlar ile Python ve LLM API tabanlı geliştirmeyi karşılaştırıp ihtiyaca uygun yolu seçin.

Bilgiye Dayalı Yanıt. Chatbotunuzu kurum dokümanlarıyla besleyerek uydurma yerine kaynağa dayalı yanıtlar üretmesini sağlayın.

“İyi bir chatbot her soruyu yanıtlayan değil, doğru yanıtı kaynağıyla veren ve bilmediğinde bunu açıkça söyleyen asistandır.”

Ön Koşullar

Temel Python — Değişken, fonksiyon, liste ve sözlük kullanarak basit Python betikleri yazabilmek.
Web ve API Kavramları — HTTP isteği, JSON veri formatı ve API anahtarı kavramlarına genel düzeyde aşinalık.
Çalışma Ortamı — Python 3 ve Visual Studio Code kurulu, internete bağlı ve paket yükleyebilen bilgisayar.
Yapay Zeka Bilgisi — Yapay zeka veya makine öğrenmesi ön bilgisi gerekmez; gerekli kavramlar eğitimde anlatılır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiChatbot türlerini ve senaryolarını tanımak, kullanıcı odaklı konuşma akışı tasarlamak ve düşük kodlu platform ile Python ve LLM API kullanarak ilk botları geliştirmek.

Modül 1

Chatbot Türleri ve Kullanım Senaryoları

Kural tabanlı, niyet tabanlı ve LLM tabanlı chatbotlar
Chatbot, sanal asistan ve yapay zeka ajanı farkları
Kurumsal senaryolar: müşteri hizmetleri, İK, BT destek
Doğru kapsam: botun yapmaması gerekenleri tanımlama
Başarı metrikleri: çözüm oranı, devir oranı, memnuniyet
Vaka: BT yardım masası chatbotunun ilk sürümü

Modül 2

Kullanıcı Odaklı Konuşma Tasarımı

Kullanıcı niyetleri, örnek ifadeler ve varlıklar
Karşılama, yönlendirme ve netleştirme soruları
Anlaşılmayan istek ve hata senaryolarını ele alma
Botun kişiliği, tonu ve kurumsal dil rehberi
Canlı temsilciye devir (handoff) kurgusu
Atölye: İzin talebi chatbotu için akış tasarımı

Modül 3

Düşük Kodlu Platformla Chatbot Geliştirme

Microsoft Copilot Studio arayüzü ve temel kavramlar
Konular (topics), tetikleyici ifadeler ve değişkenler
Bilgi kaynağı ekleme: web sitesi ve dokümanlar
Power Automate ile basit işlem akışına bağlanma
Düşük kodlu yaklaşımın güçlü yönleri ve sınırları
Laboratuvar: SSS yanıtlayan düşük kodlu chatbot

Modül 4

Python ve LLM API ile İlk Chatbot

LLM API temelleri: model, mesaj rolleri, token, maliyet
OpenAI ve Anthropic Python SDK ile istek gönderme
Sistem istemi (system prompt) ile rol ve kurallar
Sohbet geçmişi ve kısa süreli bellek yönetimi
Laboratuvar: Terminalde çalışan çok turlu sohbet botu
Günün değerlendirmesi ve bilgi tabanlı bot gününe köprü

Günün hedefiChatbotu kurum dokümanlarıyla besleyen basit bir RAG akışı kurmak, web arayüzü eklemek, güvenlik ve kalite testlerini yapmak ve prototipi kullanıma hazır hale getirmek.

Modül 1

Dokümanlardan Yanıt Veren Chatbot

Bilgi erişimi destekli üretim (RAG) mantığına giriş
Dokümanları parçalara ayırma ve gömme (embedding)
Chroma ile basit vektör araması kurma
Bulunan içerikle yanıt üretme ve kaynak gösterme
Bilgi yoksa bilmediğini söyleyen bot tasarımı
Laboratuvar: İK politika dokümanlarından yanıt veren bot

Modül 2

Arayüz, Araç Çağırma ve Kanallar

Streamlit ile sohbet arayüzü geliştirme
Gradio ile hızlı prototip ve paylaşım
Fonksiyon çağırma ile sipariş veya talep sorgulama
Yayın kanalları: web sitesi, Microsoft Teams, WhatsApp
Yanıt akışı (streaming) ve kullanıcı deneyimi
Laboratuvar: Web arayüzlü bilgi tabanlı chatbot

Modül 3

Güvenlik, Gizlilik ve Kalite Testi

İstem enjeksiyonu (prompt injection) ve kötüye kullanım
Konu dışı ve uygunsuz isteklere koruma kuralları
KVKK: sohbet kayıtları, kişisel veri ve aydınlatma
Test seti hazırlama: beklenen yanıtlar ve uç durumlar
Yanıt doğruluğu ve kaynağa bağlılık değerlendirmesi
Laboratuvar: Chatbotun test senaryolarıyla sınanması

Modül 4

Prototip Projesi ve Kapanış

Proje: Seçilen kurumsal senaryo için chatbot prototipi
Prototip sunumları ve kullanıcı deneyimi geri bildirimi
Canlıya geçiş öncesi kontrol listesi ve maliyet tahmini
Sonraki adımlar: LangChain, ajanlar ve ileri RAG
Eğitim değerlendirmesi, Soru-Cevap ve sertifika takdimi
Örnek kodların teslimi ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

Doğru Kapsam — Chatbot türlerini ayırt ederek kurumsal ihtiyaca uygun kapsamı, mimariyi ve başarı metriklerini belirleyebileceksiniz.
Konuşma Tasarımı — Niyetler, netleştirme soruları, hata senaryoları ve temsilciye devir içeren konuşma akışları tasarlayabileceksiniz.
Düşük Kodlu Bot — Microsoft Copilot Studio ile bilgi kaynağına bağlı ve basit işlem yapabilen bir chatbot oluşturabileceksiniz.
LLM API Kullanımı — Python SDK'larıyla sistem istemi ve sohbet geçmişi yöneten çok turlu bir sohbet botu geliştirebileceksiniz.
Bilgi Tabanlı Yanıt — Kurum dokümanlarını vektör aramasıyla bağlayarak kaynak gösteren RAG tabanlı yanıtlar üretebileceksiniz.
Arayüz ve Kanal — Streamlit veya Gradio ile web arayüzü ekleyip chatbotu uygun yayın kanallarına hazırlayabileceksiniz.
Güvenlik ve Test — İstem enjeksiyonuna karşı korumalar ekleyip chatbotu test senaryolarıyla sistematik biçimde sınayabileceksiniz.
Çalışan Prototip — Kurumsal bir senaryo için dokümanlardan yanıt veren, web arayüzlü bir chatbot prototipi tamamlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Chatbot geliştirmeye başlayacak yazılım geliştiriciler
BT uygulama uzmanları
müşteri hizmetleri ve İK dijitalleşme ekiplerindeki teknik profesyoneller ile ürün sahipleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Chatbot Geliştirmeye Giriş Eğitimi kimler için uygundur?

Program; chatbot geliştirmeye yeni başlayacak yazılım geliştiriciler, BT uygulama uzmanları, müşteri hizmetleri ve İK dijitalleşme ekiplerindeki teknik profesyoneller ile chatbot projesi yürütecek ürün sahipleri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve sonunda ne ortaya çıkıyor?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. Katılımcılar eğitim sonunda kurum dokümanlarından kaynak göstererek yanıt veren, web arayüzlü ve test senaryolarıyla sınanmış bir chatbot prototipi geliştirmiş olur.

Katılım için hangi ön bilgiler gerekiyor?

Temel Python bilgisi ile HTTP, JSON ve API kavramlarına genel aşinalık yeterlidir. Yapay zeka veya makine öğrenmesi ön bilgisi gerekmez; gerekli kavramlar eğitim içinde anlatılır.

Eğitimde hangi platform ve araçlar kullanılıyor?

Düşük kodlu geliştirme için Microsoft Copilot Studio, kod tabanlı geliştirme için Python, OpenAI ve Anthropic SDK'ları, Chroma vektör veritabanı ile Streamlit ve Gradio arayüz kütüphaneleri kullanılır.

Bu eğitimden sonra hangi programla devam edilebilir?

Çok adımlı ajanlar ve ileri RAG mimarileri için LangChain ve LlamaIndex ile Uygulama Geliştirme Eğitimi önerilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

CHATBOT GELİŞTİRMEYE GİRİŞ EĞİTİMİ