Doğal dil işleme tabanlı akıllı üniversite asistanı geliştirme: Bilgetekin chatbot

Bu tez çalışması, Çankırı Karatekin Üniversitesi öğrencilerinin ve çalışanlarının bilgiye erişimini kolaylaştırmak ve hızlandırmak amacıyla bir chatbot (akıllı üniversite asistanı) sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir. Çalışma kapsamında, öncelikli olarak kural tabanlı bir soru-cevap botu yaklaşımı olan RASA NLU çerçevesi kullanılarak bir dil prototipi oluşturulmuştur. Ancak, bu yaklaşımda karşılaşılan sınırlılıklar sonrası büyük dil modelleri (LLM) ve Retrieval Augmented Generation (RAG) tekniği kullanılarak karma ve çoklu model tabanlı bir yaklaşıma geçilmiştir. Bu süreçte, her iki sistemin mimarisi, veri toplama ve işleme süreçleri, eğitim detayları, performans metrikleri ve kullanıcı deneyimi testleri kapsamlı bir şekilde sunulmuştur. Geliştirilen "BilgeTekin Chatbot", Türkçe dilinde ve Çankırı Karatekin Üniversitesi özelinde etkili ve kullanışlı bir diyalog sistemi oluşturmayı amaçlamakta, farklı chatbot geliştirme yaklaşımlarının avantajlarını ve dezavantajlarını ortaya koymaktadır. Türkçe dilinin sondan eklemeli yapısı, zengin morfolojik özellikleri ve bağlamsal anlamda karmaşık olması nedeniyle genel amaçlı NLP modellerinin doğrudan uygulanmasını zorlaştırmaktadır. Bu zorluklar karşısında, Türkçe dili için özelleştirilmiş doğal dil işleme modelleri ve yaklaşımlarının gerekliliği vurgunlanmıştır. Bu tez çalışmasında, Türkçe dili için uyarlanmış RASA tabanlı bir model ile LLM-RAG tabanlı bir model geliştirilmiş ve karşılaştırmalı olarak değerlendirme yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, LLM-RAG yaklaşımının cevap doğruluğu ve kullanıcı memnuniyeti açısından kural tabanlı yaklaşıma göre belirgin iyileşme sağladığını göstermektedir. Son bölümde, çalışmanın özgün değerleri tartışılmış ve gelecekteki çalışmalar için öneriler sunulmuştur.