Fallback, bir sistemin ya da modelin, chatbotun belirli bir soruyu veya isteği anlayamadığı durumlarda devreye giren bir yanıt veya davranış şeklidir. Özetle, eğer kullanıcının sorduğu soruya konuyla ilgili veya ilgisiz herhangi bir yanıt verilemiyorsa, bu bir Fallback durumu olarak kabul edilir.

Click here for the English version of this help document.

Örnek olarak, eğer kullanıcı "Personeller hakkında" diye yazıyorsa ve bu konuda bilgi almak istiyorsa, ancak chatbot bu soruyu anlamıyorsa, bu bir Fallback (Anlamama) durumudur.


Bu durumun yaşanması halinde ortaya çıkabilecek sorunlar şunlardır:

  • Kullanıcının ihtiyaçlarını karşılamaması sebebiyle kötü bir deneyime yol açar.

  • Kullanıcı, botun doğru bir şekilde çalışmadığını ve işlevini yerine getirmediğini düşünebilir.

Eşleşmeme durumları için panelimizde fallback niyeti aktif hale getirilerek yanıtı tanımlanır ve bu sayede chatbotun sahip olduğu güven seviyeleri altında kalan kullanıcı ifadeleri fallback ile eşleşir. Fallback yanıtı aktive edilmediyse veya tanımlanmadıysa JetBot yanıt vermeyecektir.




Yukarıda yer alan "Personeller hakkında" kullanıcı ifadesine Fallback yanıtı veren chatbotun Genel Yapay Zeka Ayarları 0.75-0.70 ve Olasılıksal Yapay Zeka 0.65-0.65'tir. Bu bilgiye göre, 0.65 oranının altında eşleşme yaşayan kullanıcı ifadesi Fallback niyeti ile eşleşecektir.

Aşağıda yer alan görselde "Personeller hakkında" kullanıcı ifadesinin en yakın 0.26 oranıyla bir niyetle eşleşebileceğini görmekteyiz. 0.26 oranı, belirlenen güven seviyelerinin altında kaldığı için chatbot tarafından Fallback yanıtı verilmektedir.


Siz de hangi ifadenin hangi niyetle eşleştiğini görmek isterseniz, JetBot ekranı üzerinden üç çizginin bulunduğu butona tıklayabilir, ardından test etmek istediğiniz kullanıcı ifadesini yazabilirsiniz.
Konuşmalarda yaşanan Fallback durumunu Jetlink panelinde 2 ayrı ekran üzerinden kontrol edebilirsiniz.

1-Jetbot Eğitimi: Panele giriş yaptıktan sonra Jetbot ekranından Jetbot Eğitimi ekranına giriş yaparak eşleşme durumunu ‘’Eşleşmeyen’’  seçerek filtreleyebilirsiniz.


Aşağıda yer alan konuşmaların sağ tarafında bulunan "Eğit" butonuna tıklayarak eşleşmeyen konuşmayı açabilir, eşleşmesini istediğiniz niyeti "Niyet ataması yapın" yazısı üzerinden seçerek eğitim yapabilirsiniz.


2-Panele giriş yaptıktan sonra Raporlar Menüsünden Niyet-Mesaj Kayıtları Raporu ekranına giriş yapabilirsiniz.


Açılan rapor ekranından raporu almak istediğiniz tarih aralıklarını seçerek Rapor Oluştur butonu ile raporu bilgisayarınıza indirebilirsiniz.
İndirdiğiniz raporda kullanıcı ifadeleri ile eşleşen niyetleri görüntüleyebilirsiniz.

Raporda yer alan Konuşma Numarası (Conversation Number) ile Konuşmalar ekranından arama yaparak ilgili konuşmaya ulaşabilirsiniz. Konuşma içeriğindeki Fallback ifadenin altında yer alan "Kullanıcı ifadesi eğit" linki ile Jetbot Eğitimi ekranını açarak bir önceki maddedeki gibi ifadenin eğitimini yapabilirsiniz.


Eğer chatbotunuzda LLM seçeneği kapalı ise yani yalnızca NLP çalışıyorsa yukarıda bahsedilen ‘’Anlayamadım Durum Mesajı’’ geçerlidir. Chatbotun içerisinde LLM açık ise Fallback yanıtı LLM üzerinden verilir. Model önce klasik yapıda eşleşme arar. Ardından chatbota özel tasarlanmış LLM Bilgi Bankası üzerinde de eşleşme sağlayamazsa LLM Fallback mesajı devreye girer. 

LLM Fallback mesajlarına LLM Tarafından Üretilmiş Yanıtlar Raporu üzerinden ulaşabilirsiniz. 


Chatbotlarda fallback durumlarını engellemek için birkaç strateji kullanabilirsiniz:

  1. Kapsamlı Eğitim Verisi: Chatbotunuzun geniş ve çeşitli bir veri kümesi ile eğitilmesi önemlidir. Kullanıcıların
    farklı şekillerde ifade ettiği sorulara yanıt verebilmesi için verilerinizi güncel ve kapsamlı tutmalısınız.

  2. Kullanıcı Yönlendirmeleri: Kullanıcıların chatbotla etkileşimde bulunurken belirli kalıplara sadık kalmalarını
    sağlamak için yönlendirmeler ve öneriler sunabilirsiniz. Örneğin, “Sana nasıl yardımcı olabilirim?” gibi açık uçlu
    sorular kullanabilirsiniz.

  3. Soru-Cevap (QA) Sistemleri Entegrasyonu: Sıkça sorulan sorular ve yanıtları içeren bir QA sistemi entegre
    etmek, chatbotun bu tür sorulara hızlı ve doğru yanıtlar vermesine yardımcı olabilir.

  4. Kullanıcı Geri Bildirimi: Kullanıcı geri bildirimlerini toplamak ve analiz etmek, chatbotunuzun eksikliklerini ve
    kullanıcıların sıkça karşılaştığı sorunları belirlemenize yardımcı olabilir. Bu geri bildirimleri kullanarak chatbotunuzu
    sürekli olarak iyileştirebilirsiniz.

  5. Sürekli Güncelleme ve İyileştirme: Chatbotunuzun performansını düzenli olarak gözden geçirip iyileştirmeler
    yapmak, yeni kullanıcı ihtiyaçlarına ve dil değişikliklerine uyum sağlamasına yardımcı olur.