AI & data aksiyonları

Bir akışı akıllı kılan grup işte budur. Bu aksiyonlar yapay zekâyı sohbete getirir — yanıtlamak, sınıflandırmak, bilginizde arama yapmak ve dağınık insan mesajlarından yapılandırılmış veri çekip çıkarmak için. Çoğu ajan ağırlıkla bu gruba dayanır.

Agentic AI

Agentic AI, sohbeti; akıl yürütebilen, araç kullanabilen, bilginizde arama yapabilen, ayrıntıları hatırlayabilen ve bir sonraki adıma kendi başına karar verebilen otonom bir ajana tamamen bırakır. Vivollo'daki en yetenekli bloktur ve çoğu zaman bir akışın ihtiyaç duyduğu tek yapay zekâ aksiyonudur.

Buna şunun için başvurun: ajanın bir isteği sabit bir senaryoyu izlemek yerine baştan sona ele almasını istediğinizde.

Onu bir asistana (kişiliği, modeli ve bilgiyi sağlayan) yöneltirsiniz; gerisini o devralır. Kendi sayfasında derinlemesine ele alındığı için, tam hikâye ve araç seti için Agentic AI sayfasına gidin.

Ask AI

Ask AI, Agentic AI'ın tam otonom döngüsü olmadan, tek ve odaklı bir yanıt için sırayı bir asistana devreder.

Buna şunun için başvurun: yapılandırılmış bir akışın belirli bir noktasında tam olarak bir yapay zekâ yanıtı istediğinizde.

Hangi asistanın yanıtlayacağını siz seçersiniz. O asistan araç çağırabiliyorsa, akışı hangi aracı seçtiğine göre yönlendirebilirsiniz — böylece tek bir Ask AI adımı, yapay zekânın yapmaya karar verdiği şeye göre sohbeti dallandırabilir.

User Intent

User Intent, müşterinin mesajını sizin tanımladığınız kategorilere ayırmak için yapay zekâyı kullanır, ardından akışı eşleşen yola yönlendirir.

Buna şunun için başvurun: zaten elinizde olan bir gerçeğe değil, müşterinin kastettiği şeye göre dallanmak istediğinizde.

Ayarlar

• Intentions — ayırdığınız kategoriler (en fazla 25). Her biri için şunları verirsiniz:
  • Kısa bir label (ör. track_order, refund, product_question).
  • Yapay zekânın bu kategoriye neyin girdiğini anlamasına yardımcı olan, isteğe bağlı bir description — ne kadar özgül olursa, o kadar isabetli.
  • Bu niyet algılandığında akışın izleyeceği bir sonraki adım.
• Hiçbir niyetin uymadığı durumlar için bir yedek yol.

İsabetin sırrı iyi açıklamalardır: "Müşteri mevcut bir siparişin durumunu ya da yerini öğrenmek istiyor", yalnızca track_order demekten çok daha iyi sınıflandırır.

Reply From Documents

Reply From Documents, bilginizde arama yapar ve bulduğundan doğal bir yanıt oluşturmak için yapay zekâyı kullanır — kaynaklarını da göstererek. Bu, tek bir blokta klasik "yardım merkezimizden yanıtla" örüntüsüdür.

Buna şunun için başvurun: olgusal sorulara dayanaklı, kaynaklı yanıtlar istediğinizde.

Ayarlar

• Hangi koleksiyonda arama yapılacağı.
• Response style — yanıtın nasıl okunacağı: tonu (özel ses talimatları verebilirsiniz), uzunluğu (kısa, normal ya da uzun) ve biçimi (düz metin ya da markdown).
• Query helpers — farklı ifade biçimlerini aynı fikre eşleyen isteğe bağlı eş anlamlılar (ör. iade, para iadesi, geri ödeme); aramanın bulduğunu iyileştirir.
• Filters — bilgi filtrelerinin çalıştığı şekilde, aramayı belge özniteliklerine göre daraltın.
• Her sonuç için yönlendirme — neyin olduğuna göre akışı farklı yönlere gönderin: iyi bir yanıt bulundu, belgeler vardı ama hiçbiri uymadı, koleksiyon boştu ya da arama başarısız oldu. Bu, zarifçe bir yedeğe geçmenizi sağlar — örneğin iyi bir yanıt yokken bir insana devretmek gibi.

Search Documents

Search Documents, bir koleksiyonda eşleşen öğeleri bulup döndürür — yazılı bir yanıt oluşturmadan. Reply From Documents yanıtlarken, bu aksiyon getirir.

Buna şunun için başvurun: üzerinde çalışmak için ham sonuçları istediğinizde — bir vitrin olarak göstermek, sonraki bir adıma beslemek ya da hiç eşleşen bir şey olup olmadığını yoklamak için.

Ayarlar

• Hangi koleksiyonda arama yapılacağı.
• Sorgu — ne aranacağı.
• Filters — özniteliklere göre isteğe bağlı daraltma (fiyat, stok, kategori vb.).

Sonuçlar akışın sonraki adımlarına sunulur.

Extract Data

Extract Data, serbest biçimli bir mesajdan, sizin tanımladığınız bir şekle göre yapılandırılmış alanları çekip çıkarmak için yapay zekâyı kullanır.

Buna şunun için başvurun: bir müşteri dağınık bir şey söylediğinde ve bundan derli toplu veriye ihtiyaç duyduğunuzda — "10432 numaralı siparişim kırık dökük geldi, bugün halledilmesi lazım" ifadesini order_id: 10432, issue: damaged, urgency: high'a çevirmek gibi.

Ayarlar

• Çıkarılacak alanlar — her alanı, türünü ve zorunlu olup olmadığını siz tanımlarsınız (yapay zekânın dolduracağı şekil budur).
• Yönlendirme — çıkarma başarılı olduğunda bir yol, mesaj zorunlu alanlar için geçerli veri içermediğinde başka bir yol.

Çıkardığı her şey, sonraki adımlarınızın kullanabileceği değişkenlere dönüşür.

Get Filter Vocabulary

Get Filter Vocabulary, bir koleksiyondan filtrelenebilir alanları ve olası değerlerini getirir — örneğin mevcut markaların, bedenlerin ya da fiyat aralıklarının listesi.

Buna şunun için başvurun: gelişmiş bir akışın, isabetli bir arama kurmadan önce neyin filtrelenebildiğini bilmesi gerektiğinde. Çoğu akışta buna doğrudan ihtiyaç duymazsınız — Agentic AI, doğru katalog filtrelerini kendi başına kurmak için bu tür bilgileri perde arkasında zaten kullanır.

Hepsi nasıl birbirine oturur

Bu aksiyonların birkaçı çoğu zaman art arda gelir. Zarif bir çıkışa sahip, dayanaklı bir yanıt şöyle görünür:

Reply From Documents
   iyi bir yanıt buldu         → (devam et / çöz)
   ilgili bir şey yok          → Send Message → Assign User (insan)

Ve klasik bir "anla, sonra harekete geç":

User Intent → yönlendir → (Reply From Documents / Search Documents → vitrin / Extract Data → API Call)

İyi kullanıldığında, bir Vivollo ajanını gerçekten anlıyor ve yardım ediyormuş gibi hissettiren — yalnızca anahtar kelime eşleştirmeyen — şey işte bu gruptur.