AI ile oluştur

​

AI ile oluşturma

​

Yapılandırma

​

Model yetenekleri

​

Nasıl yapılandırılır?

1. İş akışınıza bir AI ile Oluştur eylemi ekleyin.
2. İsteminizi yazın. AI bu talimatı izleyecektir. Destek talebinin metni, form gönderiminin içeriği veya ürün açıklaması gibi dinamik değerler eklemek için + simgesine tıklayın.
3. (İsteğe bağlı) Varsayılan model yerine belirli bir modeli kullanmak istiyorsanız bir Model seçin.
4. (İsteğe bağlı) Sıcaklık değerini ayarlayın. Düşük değerler (0–0,3) daha tutarlı ve öngörülebilir çıktılar, yüksek değerler (0,7–1,0) ise daha çeşitli ve yaratıcı çıktılar verir.
5. (İsteğe bağlı) Yapılandırılmış veriye ihtiyacınız varsa Çıktı Türünü JSON olarak değiştirin. AI’ın hangi biçimi döndüreceğini bilmesi için JSON şemasını tanımlayın.
6. (İsteğe bağlı) AI’ın belge veya görüntüleri okumasını istiyorsanız Ekler ekleyin (görüntü modeli gerekir).
7. Eylemi kaydedin. AI’ın yanıtı, sonraki adımlarda + değişken seçici üzerinden kullanılabilir.

​

İstem yazma ipuçları

• Net olun. “Bunu sınıflandır” yerine “Bu destek talebini şu kategorilerden birine ayır: Faturalandırma, Teknik, Hesap, Diğer.” yazın.
• İstemde örnekler verin. AI’a ne beklediğinizi gösterin:
  Aşağıdaki destek talebini sınıflandırın. Yalnızca kategori adını döndürün.
  
  Kategoriler: Faturalandırma, Teknik, Hesap, Diğer
  
  Örnekler:
  - "Hesabıma giriş yapamıyorum" → Hesap
  - "Fatura tutarım yanlış" → Faturalandırma
  - "API 500 hatası döndürüyor" → Teknik
  
  Talep: {{Ticket Description}}
  
• Çıktı biçimini tanımlayın. Belirli bir biçim istiyorsanız bunu açıkça belirtin: “Başka hiçbir şey eklemeden yalnızca kategori adını döndürün” veya “Şu anahtarları içeren bir JSON nesnesi döndürün: category, confidence, reason.”
• Tek konuya odaklanın. Her istemde tek görev vermek, AI’dan aynı anda birden fazla iş yapmasını istemekten daha iyi sonuç verir.

​

JSON çıktısı

Bu fatura e-postasından aşağıdaki bilgileri ayıklayın. Şu anahtarları içeren JSON döndürün:
- vendor_name (dize)
- invoice_number (dize)
- amount (sayı)
- due_date (YYYY-MM-DD biçiminde dize)

E-posta gövdesi: {{Email Body}}

{
  "vendor_name": "Acme AŞ",
  "invoice_number": "INV-2024-001",
  "amount": 1250.00,
  "due_date": "2024-03-15"
}

​

Görüntü modelleri ve ekler

• Görüntüler: ekran görüntüleri, fotoğraflar, diyagramlar, grafikler.
• PDF’ler: faturalar, sözleşmeler, raporlar.
• Word / Excel dosyaları: belgeler ve elektronik tablolar.

​

Kredi sistemi

• Kullanılan model (daha güçlü modeller belirteç başına daha fazla kredi tüketir).
• İşlenen belirteç sayısı (hem girdi hem çıktı).

​

Somut istem örnekleri

​

Sınıflandırma

Bu müşteri geri bildirimini Olumlu, Olumsuz veya Tarafsız olarak sınıflandırın.
Yalnızca sınıflandırmayı döndürün.

Geri bildirim: {{Feedback Text}}

​

Veri ayıklama

Aşağıdaki metinde geçen tüm e-posta adreslerini ayıklayın.
Bunları dizelerden oluşan bir JSON dizisi olarak döndürün.

Metin: {{Message Body}}

​

Özetleme

Aşağıdaki toplantı notlarını 3 maddeyle özetleyin.
Eylem maddelerine ve alınan kararlara odaklanın.

Notlar: {{Meeting Notes}}

​

İçerik oluşturma

{{Customer Name}} adlı müşteriye {{Product Name}} hakkındaki sorusuyla ilgili profesyonel bir takip e-postası yazın.
Metin 150 kelimeden kısa olsun. 24 saat içinde yanıt vereceğimizi belirtin.

​

Çeviri

Aşağıdaki metni {{Source Language}} dilinden {{Target Language}} diline çevirin.
Özgün biçimlendirmeyi koruyun.

Metin: {{Content}}

​

Ne zaman kullanılır?

• Destek taleplerini konularına göre sınıflandırın. Gelen talepleri otomatik olarak kategorilere ayırarak doğru ekibe yönlendirin.
• Faturalardan veya e-postalardan yapılandırılmış veri ayıklayın. Tutarları, tarihleri, adları ve referans numaralarını ayrı alanlara aktarın.
• Uzun metin alanlarını özetleyin. Toplantı notlarını, açıklamaları veya yorumları kısa özetlere dönüştürün.
• Kişiselleştirilmiş e-posta içeriği oluşturun. Kayıt verilerine göre özel e-posta gövdesi metni oluşturun.
• Görüntüleri ve belgeleri analiz edin. Yüklenen faturaları, makbuzları veya ekran görüntülerini okumak için görüntü modellerini kullanın.

​

İpuçları

• Otomasyonu etkinleştirmeden önce isteminizi iyileştirmek için test panelini kullanın. Çıktı biçimini ve kalitesini doğrulamak üzere gerçek verilerle test yapın.
• Tutarlı sonuçlar için (özellikle sınıflandırmada) Sıcaklık değerini 0 veya 0’a yakın ayarlayın.
• İstemde açık bir şema sunduğunuzda JSON çıktı modu daha güvenilir olur. Beklenen anahtarları ve türlerini her zaman listeleyin.
• Çok sayıda kaydı bir Döngü içinde işliyorsanız belirteç kullanımını ve kredi maliyetini azaltmak için istemlerinizi kısa tutun.
• Varsayılan modeller ihtiyaçlarınızı karşılamıyorsa Alan → Ayarlar → AI ayarları üzerinden ek AI sağlayıcıları bağlayın. Ayrıntılar için Özel AI Modelleri sayfasına bakın.

​

İlgili konular

• Döngü (toplu) — tek bir otomasyon çalıştırmasında birden fazla kaydı AI ile işleyin
• Komut dosyası çalıştır — istem tabanlı oluşturmanın ötesine geçen özel mantık için
• E-posta gönder
• Kaydı güncelle