Vektor bazaları və embeddinqlər proqram təminatına məlumatı dəqiq sözlərlə deyil, mənasına görə tapmağa imkan verir. Yerli və ya kiçik biznes üçün bu, “bel ağrısı üçün bir şey” kimi ifadələri başa düşən veb-sayt axtarışı və ya öz qiymət siyahınız və qaydalarınız əsasında cavab verən çatbot kimi funksiyaları gücləndirir. Başlamaq üçün infrastruktur qurmağa ehtiyac yoxdur; bir çox alət artıq embeddinqləri arxa planda özündə birləşdirir və kiçik bir layihə pulsuz və ya aşağı qiymətli tariflərlə işləyə bilər.
Sadə dillə desək, embeddinqlər nədir?
Embeddinq, mətnin, şəklin və ya digər elementin mənasını təmsil edən rəqəmlər siyahısıdır. OpenAI-ın mətn embeddinq modelləri, Google-un Gemini embeddinq modelləri və ya Hugging Face-dəki kimi açıq mənbəli variantlar kimi bir model mətni oxuyur və həmin siyahını çıxarır. Oxşar mənalı mətnlər oxşar rəqəmlər alır.
Beləliklə, “çatdırılma nə qədər vaxt aparır” və “sifarişim nə vaxt gələcək” sualları demək olar ki, heç bir ortaq sözü olmasa belə, bir-birinə yaxın nəticələr verir. Bu yaxınlıq proqram təminatına sualları cavablarla, məhsulları ehtiyaclarla və ya sənədləri mövzularla uyğunlaşdırmağa imkan verir.
Vektor bazası nə edir?
Vektor bazası embeddinqləri saxlayır və yeni sorğuya ən yaxın olanları çox sürətlə tapır. Məşhur seçimlərə Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus və Chroma, həmçinin PostgreSQL üçün pgvector kimi genişləndirmələr daxildir. Supabase, MongoDB Atlas və digər ümumi bazalar da artıq vektor axtarışı təklif edir.
Kiçik biznes üçün verilənlər bazası adətən görünməzdir. Çatbot qurucusu, sayt axtarış plaginləri və ya yardım masası aləti embeddinqləri və saxlamağı daxili olaraq idarə edə bilər. Siz yalnız onun mövcudluğunu bilməlisiniz ki, təchizatçıları qiymətləndirə və cavab keyfiyyətinin daxil etdiyiniz məzmundan niyə asılı olduğunu başa düşə biləsiniz.
Hansı istifadə sahələri kiçik biznes üçün məntiqlidir?
Texnologiyadan deyil, artıq sahib olduğunuz problemlərdən başlayın. Aşağıdakılar bir neçə işçisi və məhdud büdcəsi olan biznes üçün realdır.
- Bir neçə onlarla məhsulu olan mağazalar üçün təbii sualları başa düşən veb-sayt axtarışı
- Öz FAQ-larınız, iş saatlarınız, xidmət siyahınız və qaydalarınız əsasında cavab verən çatbot
- Google Drive və ya Notion-da saxlanılan müqavilələr, təchizatçı qeydləri və prosedurlar üzrə daxili axtarış
- İnsanların ən çox nəyi qeyd etdiyini görmək üçün müştəri rəylərini və ya sorğularını mövzuya görə qruplaşdırmaq
- Təsvir oxşarlığına əsaslanan məhsul tövsiyələri, məsələn, “bu məhsula bənzər”
Məsələn, bir klinika öz müalicə səhifələrini və ziyarət öncəsi təlimatlarını bir köməkçiyə daxil edə bilər ki, xəstələr hazırlıq haqqında ardıcıl cavablar alsınlar, tibbi məsələlər isə işçilərə yönləndirilsin. Bir təsərrüfat mağazası öz kataloqunu hissə nömrəsinə görə deyil, problemə görə axtarıla bilən edə bilər.
Özünüz nəsə qurmalısınız?
Çox vaxt yox. Bir çox hazır alətlər artıq embeddinqlərdən daxili olaraq istifadə edir. Ağıllı axtarış üçün Shopify tətbiqləri, WordPress axtarış plaginləri və Tidio, Intercom və ya xüsusi GPT qurucuları kimi çatbot platformaları sənədləri yükləməyə və kod yazmadan məna əsaslı cavablar almağa imkan verir.
Öz həllinizi qurmaq qeyri-adi məlumatlarınız olduqda, məxfilik üzərində nəzarətə ehtiyac duyduqda və ya bir neçə mənbəni birləşdirmək istədikdə məntiqlidir. Sadə bir quruluş embeddinq API-dən, pulsuz tarifdə yerləşdirilən vektor bazasından və hər gecə səhifələrinizi indeksləşdirən qısa bir skriptdən istifadə edə bilər. Müstəqil bir tərtibatçı adətən ilk versiyanı aylarla deyil, günlərlə qura bilər.
Çatbot ilə necə uyğunlaşır?
Böyük dil modelləri üzərində qurulmuş əksər biznes çatbotları axtarışla gücləndirilmiş generasiya (retrieval-augmented generation) adlı bir nümunədən istifadə edir. Müştəri bir şey soruşduqda, sistem sualı embeddinqə çevirir, vektor bazasında məzmununuzun ən oxşar hissələrini tapır və həmin hissələri cavabı yazmaq üçün dil modelinə verir.
Bu vacibdir, çünki model o zaman ümumi internet bilikləri əvəzinə sizin məlumatlarınızdan cavab verir. Bu həm də o deməkdir ki, çatbot yalnız indeksləşdirdiyiniz məzmun qədər yaxşıdır. Əgər geri qaytarma səhifəniz köhnəlibsə, cavab da elə olacaq.
Kiçik bizneslər nələrə diqqət etməlidir?
Xərclər kiçik miqyasda adətən mülayimdir, lakin öhdəlik götürməzdən əvvəl qiymət modellərini yoxlayın. Bəziləri hər sorğuya görə, digərləri isə saxlanılan elementə və ya aylıq ödənişə görə haqq alır. Xərcləri demo versiyaya deyil, real trafikinizə əsasən hesablayın.
- Məzmun keyfiyyəti: təmiz, cari, tək mövzulu səhifələr qarışıq uzun sənədlərdən daha yaxşı nəticələr verir.
- Məxfilik: məlumat şərtlərinizi və yerli məlumatların mühafizəsi qaydalarını, məsələn, GDPR və ya Türkiyədəki KVKK-nı yoxlamadan müştəri şəxsi məlumatlarını və ya gizli sənədləri bir alətə indeksləşdirməyin.
- Yeniləmələr: qiymətlər və ya qaydalar dəyişdikdə indeksin nə qədər tez-tez yenilənəcəyinə qərar verin.
- Ehtiyat variant: müştərilərə hər zaman bir şəxslə əlaqə saxlamaq üçün aydın bir yol təqdim edin.
- Dil: müştərilərə bir neçə dildə xidmət göstərirsinizsə, onların hamısını dəstəkləyən bir embeddinq modeli seçin.
İşlədiyini necə bilirsiniz?
Problemlə bağlı iki və ya üç ölçü seçin. Sayt axtarışı üçün kliklənməyən axtarışları, axtarışdan alışa nisbəti və zəif nəticələr verən ən çox yayılmış sorğuları izləyin. Çatbot üçün həftəlik söhbət nümunələrini oxuyun və müştərilərin nə qədər tez-tez bir şəxslə danışmaq istədiyini izləyin.
İşə salınmazdan əvvəlki dövrlə müqayisə edin. Diqqətlə oxunan kiçik bir nümunə sizə orta göstəricilərlə dolu bir paneldən daha çox məlumat verir.
Alien Road vektor bazalarını və embeddinqləri necə tətbiq edir
Kiçik bir müştəri ilə tipik bir əməkdaşlıqda Alien Road məzmun inventarından başlayır: hansı səhifələr, sənədlər və FAQ-lar mövcuddur, onlar nə qədər aktualdır və müştərilər harada çətinlik çəkirlər. Çox vaxt ilk iş bir neçə səhifəni yenidən yazmaqdır ki, hər biri bir suala cavab versin.
Sonra problemi həll edən ən sadə quruluşu seçirik, adətən daxili embeddinqləri olan mövcud bir plagin və ya çatbot platforması, yalnız məlumat tələb etdikdə isə xüsusi bir quruluş seçirik. İndeksləşdirməni konfiqurasiya edirik, real müştəri sualları ilə sınaqdan keçiririk və işçilər üçün təhvil qaydalarını müəyyən edirik.
Ölçmə və hesabat axtarışdan çıxışlara, çatbot təhvilinə və axtarış və ya çatdan konversiyaya yönəlir. Biz hər ay müştəri ilə uğursuz sorğuları nəzərdən keçiririk və onların arxasındakı məzmunu düzəldirik.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Müştərilərin telefon, e-poçt və ya şəxsən sizə ən çox verdiyi iyirmi sualı yazın. Veb-saytınızın hər birinə tək bir səhifədə aydın cavab verib-vermədiyini yoxlayın. Əvvəlcə boşluqları doldurun. Sonra pulsuz sınaq versiyasında bir çatbot və ya ağıllı axtarış alətini sınayın, həmin səhifələri yükləyin və eyni iyirmi sualı verərək nə qədər yaxşı cavab verdiyini görün. Hər bir yanlış və ya qeyri-müəyyən cavabı qeyd edin, arxasındakı səhifəni düzəldin və aləti müştərilərə təqdim etməzdən əvvəl yenidən yoxlayın.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması