ÜRÜNÜMÜZ

Aisle

NEREDE OLDUĞUNUZU BİLEN ASİSTAN

Address · Inventory · Slot · Logistics Engine

Destek chatbotlarının çoğu belge okur. Adrese teslimat yapan bir işte bu yetmez: her sorunun cevabı müşterinin nerede olduğuna göre değişir.

“Bana teslimat yapıyor musunuz?” sorusu, adresin hangi bayinin hizmet alanına düştüğüne bağlı. “Kaça?” sorusu, o kanalda dört fiyat kademesinden hangisinin geçerli olduğuna. “Ne zaman?” sorusu ise bayinin çalışma saatine, slot tablosuna ve kurye yüküne. Bunların hiçbiri bir yerde yazılı değil — her biri anlık hesaplanıyor.

YAKLAŞIM · KESİN BİLGİ SİSTEMDEN, DİL MODELDEN

Aisle bilinçli olarak hibrit. Kesin bilgi gerektiren ne varsa — bayi uygunluğu, stok, fiyat kademesi, teslimat slotu, sipariş durumu — Claude platformun canlı API'lerini çağırıp oradan alır. RAG yalnız serbest metin bilgisi için devrede. Model fiyatı tahmin edemez, çünkü fiyatı hiç görmez.

Cevaplar serbest çıktı değil; kayıtlı şablon kataloğundan üretilir. Her cevabın düz metin karşılığı ve denetim izi var. Soru kataloğun dışına düşerse asistan doğaçlamaz, insana aktarır.

TEMEL · ALTINDAKİ SİSTEMİ DE BİZ GELİŞTİRİYORUZ

Asistanı tanımadığımız bir yazılıma eklemedik. İstanbul'da su ve içecek dağıtımı yapan Su İste'nin sistemini bir yıldır biz geliştiriyoruz: backend, yönetim paneli, iOS ve Android uygulamaları ve Getir, Trendyol GO, Yemeksepeti, Hepsiburada entegrasyonları. Kodu da, veri modelini de içeriden biliyoruz.

Bu, kulağa geldiğinden daha önemli. Bir asistan, cevabı hesaplayan sisteme ne kadar erişiyorsa o kadar iyidir. Bizimki tam bu iş için tasarladığımız 14 uç noktayı çağırıyor: adres bayinin hizmet alanına düşüyor mu, o bayide stok var mı, o kanalda hangi fiyat geçerli, ilk açık teslimat slotu ne zaman, sipariş nerede. Platformu içeriden bilmeyen bir tedarikçi ya web sitesini tarar ya da yaklaşık değerle yetinir.

Su İste bu sistem üzerinde yedi satış kanalında çalışıyor, ayda binlerce sipariş işliyor.

ÇALIŞTIĞI ALTYAPI · BAŞTAN SONA CLOUDFLARE

Workers · AI Gateway · Vectorize · D1 · Durable Objects

Multi-tenant olarak tasarlandı: her müşteri için ayrı yayınlanabilir ve gizli anahtar, origin kısıtlı widget, iki yönde imzalı webhook, veritabanı ve vektör ad alanı düzeyinde müşteri bazında izolasyon. Gömülebilir widget Shadow DOM içinde Preact; gzip'li 60KB'ın altında, 5KB'lık yükleyiciyle.

NEREDEN ÇIKTI · 1.463 GERÇEK KONUŞMA

Asistanı tahminle değil, kayıtla kurduk. Su İste müşterilerinin gerçekten yazdığı 1.463 mesajı okuduk ve bunlardan 22 başlıklı bir intent taksonomisi çıkardık: asistanın neyi cevaplayabileceği, neyi cevaplayamayacağı tek tek yazılı.

İki bulgu ürünü değiştirdi. Soruların yaklaşık üçte biri tek bir siparişe özeldi; bu yüzden anonim widget'ın içine kimlik doğrulama akışı koymak zorunda kaldık. %18'i ise suyla ilgili bile değildi — insanlar mobil uygulamada takılmıştı. Aisle bu yüzden iki uygulamayı da ekran ekran biliyor; düğmeyi tarif etmek yerine kullanıcıyı deeplink'le oraya götürüyor.

DURUM · LANSMAN ÖNCESİ

Entegrasyon katmanı üretim ortamında çalışıyor ve kimlik doğruluyor: 14 uç nokta, HMAC imzalı webhook'lar, imzalı bağlam token'ları, 17 feature testi yeşil. Lansmana iki iş kaldı: konuşma motoru ve değerlendirme hattı — o 1.463 mesajdan çıkarılmış referans set, CI'da zorunlu kontrol olarak.

Aisle, bayi bölgesi ve teslimat saati olan her iş için çalışır: su, market, eczane. Haritada bir sınır çiziyorsanız, Aisle o sınırı biliyor.