Yapay Zeka & LLM
Yapay Zeka Randevu Asistanı
Hastane randevu yönlendirmesi ve hizmet rehberliği için çok ajanlı iş akışları ve LLM tabanlı niyet anlama kullanan, konuşma tabanlı bir yapay zeka asistanı prototipi geliştirdik.
- Python
- LangGraph
- LangChain
- OpenAI API
Problem
Hastaların doğru bölüme ve uygun randevuya yönlendirilmesi, çağrı merkezinde yoğun ve tekrarlı bir iş yükü oluşturuyordu. Basit bir chatbot ise bağlamı anlamıyor ve gerçek bir işlem yapamıyordu.
Çözüm
Niyet anlama, bölüm yönlendirme ve randevu akışını yürüten; gerektiğinde insana devreden çok ajanlı bir LLM iş akışı tasarladık.
Başlangıç durumu
Hastane, randevu ve hizmet yönlendirmesinin önemli bir kısmını insan operatörlerle yürütüyordu. Gelen taleplerin çoğu benzer ve tekrarlıydı; ancak her biri doğru bölümü ve uygun zamanı bulmayı gerektiriyordu.
Klasik kural tabanlı botlar bu tür taleplerde yetersiz kalıyordu: hastanın gerçek niyetini anlayamıyor, konuşma bağlamını taşıyamıyor ve gerçek bir randevu işlemi yapamıyorlardı.
Nasıl ilerledik?
Sorunu tek bir modele değil, işbirliği yapan birden fazla ajana böldük: niyeti anlayan bir katman, doğru bölüme yönlendiren bir triyaj ajanı, randevu akışını yürüten bir ajan ve sık sorulan sorulara yanıt veren bir bilgi ajanı.
Bu ajanlar bir iş akışı grafiği üzerinde birbirine bağlandı; belirsizlik veya sınır durumlarında akış, kontrolü bir insana devredecek şekilde tasarlandı.
Teknik çözüm
Prototip Python ile geliştirildi; ajan orkestrasyonu LangGraph ve LangChain ile, dil yeteneği OpenAI API ile sağlandı.
Her adımın izlenebilir olması — hangi ajanın hangi kararı verdiği, hangi aracı çağırdığı ve ne kadar sürdüğü — mimarinin merkezine kondu; böylece sistem denetlenebilir ve geliştirilebilir kaldı.
Sıradaki proje sizinki olsun
Benzer bir ihtiyacınız varsa kısa bir görüşmeyle nasıl ilerleyebileceğimizi konuşalım.