Yapay zekâ asistanı için Google E-Tablolar
Bu makalede, bir botun Google E-Tablolar’dan veri okuyup bunu bir yapay zekâ asistanı içinde nasıl kullanabileceğini inceleyeceğiz
Mavibot ekibi tarafından geliştirilen bir özellik sayesinde, yapay zekâ sohbet botu sayfaya girilen değerleri doğru şekilde yorumlar ve ardından bunları proje ayarlarında bir sistem değişkenine kaydeder.
Örneğin, bunu çevrimiçi mağazanızdaki mevcut ürün yelpazesi hakkında müşterilerinize tavsiyede bulunacak bir yapay zekâ asistanı için kullanmanız gerekebilir; ayrıca akıllı bir bot ile yeteneklerinizi tanıtmak için de kullanılabilir.
Bir botu Google sayfasını okumak için tam olarak nasıl kullanacağınız size bağlıdır; biz ise size bir sayfa oluşturmayı ve botu onunla çalışacak şekilde yapılandırmayı göstereceğiz.
Google sayfasını hazırlama
Oluşturma ve doldurma
Sayfa düzenleyicisini açın:
Satırları sütun kategorileriyle doldurmanız gerekir:
Yapay zekâ verileri okuyabildiği için, sayfadaki değerleri proje ayarlarında bir değişkene yazma işlevini kullanacaktır; bu nedenle, botun mantığını kolayca anlamanız ve sizin için daha rahat olması adına kısa ve anlaşılır sütun kategori adları eklemenizi öneririz.
Sonraki adımda, sütunlardaki gerekli adları belirtin:
"Ölçü birimi" sütun kategorisine bakalım:
Ölçü birimi şunları içerebilir:
Parça/birim biçiminde nicel bir gösterge (bir ürün birimi, iki ürün birimi, bir parça vb.):
Birim ölçüleri: litre, kilogram, gram, metre:
Bot ne demek istediğinizi mükemmel şekilde anlayacak ve slotlara gömülü değerleri kullanacaktır.
Google Sayfasını doldurmanın son adımı, ölçü birimi başına fiyatı girmektir.
Bu aşamada Google sayfası tamamlanmış olur.
Erişim Ayarları
Yapay zekâ botunun sayfadaki değerleri alabilmesi için erişim ayarlarını açmanız gerekir:
Ayarlar'a tıklayın; aşağıdaki pencere açılacaktır:
Burada ayarı "Erişim kısıtlı"dan "Bağlantıya sahip herkes"e değiştirmeniz gerekir:
Sayfa kimliği
get_info_from_table(!sheet_id, number_sheet, sheet_json_keys) işleviyle çalışmak için sayfa kimliğine ihtiyacımız olacak; çünkü işlev, zorunlu bir parametre olarak sheet_id alır.
Kimliği almak için adres çubuğuna tıklamanız yeterlidir:
Sayfa adresini içeren bir satır göreceksiniz:
Buradan, sayfanın kimliği olan semboller ve harflerden oluşan bir kümeye ihtiyacımız olacak:
Böylece sayfa ve yapılandırmasıyla ilgili çalışma tamamlanmış olur.
Funnel oluşturucuda çalışma
get_info_from_table() işlevini kullanma
get_info_from_table() işlevini kullanmak için funnel oluşturucuda bir blok gerekecektir.
Mavibot'ta ilgili sekmeye gidin ve birincil koşul doğrulama bloğu oluşturun:
#{none} yerine, bu bloğu başlattıktan sonra test modu için mesaja bir bildirim ve #{} yapısı aracılığıyla gömülü bir değişken yazacağız:
Dikkat!
Mesaja gömülü değişken, botun işlevi okuduğunu doğrulamak için gereklidir.
Bloğu test modunda çalıştırdığınızda, bot değişkenin içinde yer alacak değerleri gösterecektir.
Dikkat!
Test modunda blok çağrısını yapılandırdıktan ve değişkeni proje ayarlarında kaydettikten sonra bu bloğu silmeyin.
Buna ihtiyacınız olabilir: örneğin tabloya başka değerler eklediyseniz, bloğu yalnızca test modunda çalıştırın. Ardından proje değişkenindeki veriler güncellenecektir.
Değişken adı size uygun herhangi bir ad olabilir.
Sonraki adımda, verileri bir tablodan okumak için tasarlanmış get_info_from_table(sheet_id, number_sheet, sheet_json_keys) işlevine ihtiyacımız var.
! sheet_id
Google tablosu kimliği
number_sheet
Tablodaki sayfa numarası; varsayılan = 1
sheet_json_keys
İsteğe bağlı parametre, tablo verilerine erişim anahtarı
Hesaplayıcıyı açın ve tablo kimliğini girin, onu bir değişken içine alın (örneğin, sheet):
Sonraki adımda, blok mesajında belirtilen değişkeni atayın ve ona get_info_from_table() işlevi biçiminde, gerekli sheet_id parametresiyle bir değer verin (bunun yerine tablo kimliğinin bulunduğu sheet değişkenini ekleyin):
Dikkat! Hesaplayıcıda product_pay_info değişkeninden önce project yazın. Bu, tabloda bulunan DEĞİŞKEN ve DEĞERLERİN proje ayarlarına (önbelleğe) girilmesi için gereklidir:
Şimdi blok koşuluna herhangi bir kelime/rakam yazın:
Veri aktarım bloğu
Sonraki adımda ikinci bir Durum bloğu oluşturun:
Bu Durum bloğu, değişkenleri müşterinin kartına aktarmak için gerekli olacaktır.
Bu blokta bottan son bir mesaj da gönderebilirsiniz; örneğin, "Sipariş verdiğiniz için teşekkürler! Verileri iletişim yöneticisine gönderiyorum!":
Sonraki adımda blok kimliğini kopyalayın - AI asistanını "start_block_from_ai 31241050" komutunda yapılandırmak için buna ihtiyacınız olacak; örnekteki kimlik yerine kendi blok kimliğinizi eklemeniz gerekir.
Sayfa okuma
Şimdi bloğu test sürümünde başlatın, böylece sohbet botu sayfadaki değerleri okur ve bunları proje ayarlarındaki değişkeninize yerleştirir:
Böylece blok doğru şekilde çalıştı: okuduğunuz ve proje ayarlarındaki değişkende yer alan değerleri görüyorsunuz.
Bunu ilgili bölüme giderek doğrulayabilirsiniz:
Sonraki adımda, tabloda yer alan ve içine gömülü değerleri olan değişkeninizi göreceksiniz:
Böylece artık projenizin içinde ürünler, maliyet ve sayfada belirttiğiniz her şeyin bulunduğu bir değişken var.
AI asistanı olarak çalışma
"AI asistanı" bölümüne gidin ve yapay zekâ yapılandırmasını başlatın.
Asistan rolü: satış temsilcisi
Ayrıca "Düğmeler" ve "Adım adım veri girişi" seçeneklerini de ayarlayacağız:
Botun görsel olarak düzenlenmiş yanıtları ve müşterinin rahatlığı için düğmelere ihtiyacımız olacak (böylece kullanıcı diyalogda kelimeleri manuel olarak girmek zorunda kalmaz); adım adım veri girişi ise botun oluşturulan siparişi sorgulaması içindir.
AI Asistan Ayarları
Botun ayarlarına aşağıdaki verileri yazıyoruz:
Botun konumu ve talimatları.
Örnek:
<Sen bir mağaza satıcısısın. "Tüm küçük ayrıntılar. Görevin, müşteriye hangi ürünü seçmek istediğini, ürünün kaç birimini istediğini sormak ve ardından ürünün bir biriminin maliyeti ile çarpımına eşit olan toplam ürün maliyetini hesaplamaktır.
Müşteriye satın alımı hakkında sorular sorduktan sonra, siparişi onun için kopyala ve "Sipariş doğru mu?" diye sor.>
Dikkat "Ürünün toplam maliyetini, ürünün birim maliyeti ile çarpımına eşit olarak hesapla" satırına dikkat edin - bu satır, müşterinin seçtiği tüm kategorilerin maliyetinin nihai sonucunu gösterecektir:
Örnek:
Müşteri bir üründen üç kg seçti. Bot ise toplam maliyeti hesaplar:
Bloğu çağırmak ve değişkenleri sisteme aktarmak için komut şu şekilde yazılır:
<Müşteri "Sipariş doğru" veya "Doğru" yazarsa, o zaman "start_block_from_ai N" yazın>, burada N yerine final mesajı olan blok kimliği yazılır: Durum bloğu verileri müşterinin kartına aktarır:
AI asistanı ayarlarındaki komutlar şu şekilde görünür:
Bot bilgisi
"Bot Bilgisi" alanına, koşulun Birincil Doğrulama bloğu tarafından daha önce önbelleğe alınmış değişkeni aktarın:
Bot Bilgisi:
Böylece bot, proje ayarlarındaki bir değişkenden bilgi alacak ve müşterilerinize mevcut ürün yelpazesi hakkında tavsiyede bulunacaktır.
Veri formatı
Aktarılan veri biçiminde, kendiniz topladığınız verileri (örneğin bir ürün) belirtirsiniz, ardından "anahtar" ifadesini girer ve anahtara bir değer atarsınız:
Açıklama
1. satır: "Aktarılan verilerin biçimi: ürün anahtarıyla ürün, şey anahtarıyla ölçü birimi, sayı anahtarıyla fiyat, sonuç anahtarıyla seçilen tüm ürünlerin toplam maliyeti" - botun, sisteme hangi verinin ve hangi değerle aktarılması gerektiğini anlamasını sağlar.
Bu değişkenler müşterinin kartında görüntülenecektir:
Müşteri tarafından seçilen her ürünün ayrı ayrı görüntülenmesi gerekiyorsa, ikinci bir satır ekleyin:
"Müşteri birden fazla ürün seçtiyse, birinci ürünü product1 anahtarıyla, ikinci ürünü product2 anahtarıyla, üçüncü ürünü product3 anahtarıyla ve böyle devam ederek ekleyin".
Böylece AI asistanının kurulumu tamamlanmış olur.
Kalan parametreler kendi takdirinize göre ayarlanabilir:
Botu test etme
Test penceresindeki botun çalışmasını eklemek için koşul oluşturucuyu kullanın:
1. Adım. Koşul oluşturucuya tıklayın
2. Adım. Metin kutusu olan sekmeyi seçin ve "Ekle"ye tıklayın:
Şimdi, başlangıç koşulunda aşağıdaki değeri görüyorsunuz:
Böylece bot yalnızca test penceresinde ve başka hiçbir yerde başlatılacaktır.
Botun hata ayıklaması tamamlandıktan sonra bu koşulu kaldırın.
Şimdi botu test edelim:
Bot'a ürün yelpazesi hakkında bir güvenlik sorusu soralım:
Bot, google sayfasına girilen ve proje ayarlarında bulunan bir değişkendeki değerleri yakalayarak çeşitli ürünleri gösterdi.
Sonraki adımda ürünü seçip akıllı botla konuşacağız:
Başka bir ürün seçelim:
Bot da doğru şekilde görüntüleniyor ve müşteriye daha sonraki seçim için ürün kategorilerini gösteriyor.
Müşteri birkaç ürün seçti ve miktarlarını belirtti:
Bot, seçilen öğelerin maliyetini hesapladı ve toplam maliyeti hesapladı.
Verileri sisteme gönderme:
Sonuç: bot siparişi kopyaladıktan ve müşteri siparişin doğru olduğunu söyledikten sonra, sohbet botu ayarlara dayanarak "Diyalog durumu" bloğunu çağırdı:
Bundan sonra, botun müşteriyle yaptığı diyalogda ürettiği veriler müşterinin kartına gönderildi:
Bot her şeyi doğru şekilde çalıştırdı.
Bu şekilde her türden bir çevrimiçi mağaza oluşturabilir ve tablonun içindeki gerekli tüm değerleri kullanabilirsiniz.
Ana sınırlama - yalnızca hayal gücünüzdür!
Video Kılavuzu
Last updated