AI ile Veri Hazırlama

Chatbot ya da özel bir AI asistanı kurmak isteyen çoğu işletmenin elinde aslında veri var — geçmiş destek yazışmaları, SSS listeleri, ürün açıklamaları — ama bu veri dağınık, tekrarlı ve düzensiz halde. AI aracı buna doğrudan “beslenemiyor”.

Ben bu veriyi elle tek tek işlemiyorum — AI araçlarını yönetip, yazışmaları kategorilere ayırıp, tekrarlanan soru-cevapları çıkarıp düzenli bir tabloya dönüştürüyorum. Bu hem daha hızlı hem daha tutarlı.

Bu hizmet ne işe yarıyor

Elinizdeki dağınık metni (destek yazışması, SSS, ürün açıklaması) alıp; kategori, soru, doğru cevap gibi düzenli kolonlara ayırıyorum. Çıkan tablo doğrudan bir chatbot’un ya da özel GPT’nin “bilgi kaynağı” olarak kullanılabiliyor.

Bu, zaten sunduğum özel chatbot/GPT kurulumu hizmetlerinin bir ön adımı olarak da düşünülebilir — düzenli veriniz yoksa önce onu hazırlıyoruz, sonra chatbot’u kuruyoruz.

Nasıl çalışıyoruz

Verinizi (Excel, metin dosyası, mesaj dökümü) bana iletiyorsunuz. AI araçlarını yönetip toplu işliyorum, çıkan sonucu gözden geçirip düzeltiyorum, size düzenli bir dosya olarak teslim ediyorum.

Süre ve fiyat verinin hacmine göre değişiyor — birkaç yüz satır birkaç saatte biter, daha büyük veri setleri gün sürebilir. Bu yüzden sabit bir fiyat yazmıyorum, önce veriyi görüp net bir teklif çıkarıyorum.

Hangi veriler uygun

Metin ağırlıklı her şey uygun: destek yazışmaları, e-postalar, SSS’ler, ürün katalogları, iç prosedür dokümanları. Görsel/ses verisi (fotoğraf etiketleme, ses transkripti) bu hizmetin kapsamında değil, ayrı değerlendirilir.

Nasıl başlıyoruz? Önce 20-30 dakikalık ücretsiz bir ön görüşme yapıyoruz. Ne istediğinizi ve neyin gerçekçi olduğunu konuşuyoruz. Uygun bulursanız kapsamı ve fiyatı yazılı gönderiyorum, sonra başlıyoruz. İletişim sayfasından ulaşabilirsiniz.

Teslim ettiğim tablo neye benziyor

Soyut kalmasın: çıkan dosya genelde şu kolonlardan oluşuyor — kategori (kargo, iade, fiyat, teknik…), soru (müşterinin gerçekte sorduğu haliyle, sizin iç diliniz değil), cevap (tek ve net), kaynak (bu cevap hangi yazışmadan/dokümandan çıktı), son güncelleme ve durum (onaylı / kontrol bekliyor).

Kaynak ve durum kolonları çoğu yerde atlanıyor ama en kritik ikisi bunlar. Kaynak olmadan altı ay sonra bir cevabın doğru olup olmadığını kimse doğrulayamıyor; durum olmadan da kontrol edilmemiş bir cevap sisteme onaylı gibi giriyor.

En çok karşılaştığım dört sorun

1. Aynı sorunun on farklı hali. “Kargo ne zaman gelir”, “siparişim nerede”, “ne zaman elime ulaşır” — üçü tek bir kayıt olmalı, farklı ifadeler o kaydın altında toplanmalı.

2. Birbiriyle çelişen cevaplar. Aynı soruya iki farklı temsilcinin iki farklı cevap verdiği çok oluyor. Bunları ayıklayıp size getiriyorum: “hangisi doğru?” Bu kararı ben veremem, vermemeliyim de.

3. Eskimiş bilgi. İki yıl önceki kampanya koşulları, değişmiş fiyatlar, kaldırılmış ürünler. Bir chatbot’un en zarar verici hatası budur — kendinden emin bir tonla eski bilgiyi söyler.

4. Kişisel veri. Yazışmaların içinde isim, telefon, adres, sipariş numarası var. Bunlar temizlenmeden hiçbir yere gitmemeli.

Chatbot kalitesini asıl belirleyen şey model değil

Bu işi yaparken en çok karşılaştığım yanılgı: “daha iyi bir yapay zeka modeli kullansak daha iyi cevap verir.” Genelde vermiyor. Chatbot’un cevabı, beslendiği verinin kalitesini geçemiyor.

Bunun en somut göstergesi “bilmiyorum” diyebilme yeteneği. Düzgün hazırlanmış bir veri setinde, kapsam dışı bir soru geldiğinde sistem “bu konuda bilgim yok, sizi yetkiliye aktarayım” diyebiliyor. Dağınık veriyle beslenmiş bir sistem ise boşluğu uydurarak dolduruyor — ve bunu çok ikna edici bir dille yapıyor.

Yani veri hazırlığı, chatbot kurulumunun “öncesi” gibi görünse de aslında kalitesini belirleyen asıl adım.

Kişisel veri temizliği nasıl yapılıyor

Yazışmalardan kişisel veriyi ayıklamak elle yapılacak bir iş değil — binlerce satırda gözden kaçar. Yaptığım şey, önce otomatik olarak isim/telefon/e-posta/adres/sipariş numarası kalıplarını yakalayıp maskelemek, sonra örneklem üzerinden gözle kontrol etmek.

Önemli nokta: maskeleme, veriyi işe yaramaz hale getirmiyor. Chatbot’un öğrenmesi gereken şey “Ahmet Bey’in siparişi” değil, o sorunun nasıl cevaplandığı. Kişisel kısım çıkınca geriye tam olarak ihtiyacınız olan şey kalıyor.

Sıkça Sorulan Sorular

Verimi elle mi okuyorsunuz, yoksa hepsi otomatik mi?

İkisi birlikte: AI aracı toplu işliyor, ben çıkan sonucu kontrol edip düzeltiyorum. Tamamen elle yapılan bir iş değil, tamamen gözetimsiz de değil.

Fiyat neden sabit değil?

100 satırlık bir SSS listesiyle 5.000 satırlık bir destek arşivi çok farklı iş yükü. Önce verinizi görüp hacmine göre net bir fiyat ve süre veriyorum — böylece ne siz fazla ödüyorsunuz ne ben zarar ediyorum.

Verilerimin gizliliği ne olacak?

Paylaştığınız veri sadece bu işi yapmak için kullanılır, başka amaçla saklanmaz ya da paylaşılmaz. Hassas/kişisel veri varsa bunu baştan konuşup nasıl ele alınacağına birlikte karar veririz.

Bu hizmeti chatbot kurmadan tek başına alabilir miyim?

Evet. Verinizi sadece düzenli hale getirmemi isteyebilirsiniz, chatbot kurulumu şart değil. Ama genelde ikisi birlikte daha mantıklı oluyor.

Verimi düzenledikten sonra güncellemesi zor mu?

Hayır, teslim ettiğim yapı bunun için tasarlanıyor. Yeni bir soru-cevap eklemek tabloya bir satır yazmaktan ibaret. Zor olan ilk düzeni kurmak; sonrasını kendi ekibiniz sürdürebiliyor.

Kaç soru-cevap yeterli?

Sayıdan çok kapsam önemli. Gelen soruların büyük çoğunluğu genelde birkaç düzine başlıkta toplanıyor; onları doğru yakalamak, yüzlerce nadir soruyu eklemekten daha değerli. Veriyi gördüğümde hangi başlıkların gerçekten sorulduğunu da çıkarıyorum.

Çok dilli veri olur mu?

Olur. Türkçe ve İngilizce karışık arşivlerle sık çalışıyorum. Dilleri ayrı kolonda tutmak genelde daha sağlıklı oluyor, çünkü aynı sorunun iki dildeki cevabı bazen birebir çeviri değil.