Destek talep sistemlerinde ChatGPT'nin interaktifçözüm üretimi için incelenmesi ve hassas ayar uygulaması
An examination and fine-tuning of ChatGPT for interactive problem solving in support request systems
- Tez No: 934499
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bu tez çalışması, IT birimleri tarafından sıklıkla kullanılan Destek Talep Sistemlerinin, ChatGPT gibi büyük dil modelleri ile nasıl daha interaktif ve etkili hale getirilebileceğini incelemektedir. Çalışma kapsamında, bir Destek Talep Sistemini simüle etmek amacıyla ChatGPT modeli hassas ayar uygulanarak test edilmiş ve modelin performansı analiz edilmiştir. Hassas ayar uygulanmış modelin, destek taleplerini anlamada, sınıflandırmada ve doğru çözümler sunmada başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgular, büyük dil modellerinin dil anlama ve kullanıcı taleplerine uygun yanıt üretme konularında yüksek bir potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca, modelin doğal dil işleme yetenekleri sayesinde operasyonel süreçleri hızlandırabileceği ve kullanıcı deneyimini iyileştirebileceği görülmüştür. Çalışma, ChatGPT'nin yalnızca IT birimlerinde değil, müşteri destek sistemleri ve diğer iş süreçlerinde de etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir. Bu bağlamda, dil modellerinin esnekliği ve çeşitli alanlara uygulanabilirliği, gelecekteki uygulamalar için umut verici bir yaklaşım sunmaktadır. Sonuç olarak, bu tez, büyük dil modellerinin destek sistemleri üzerindeki etkisini değerlendirerek, ChatGPT'nin interaktif çözüm üretme becerileri ile geleneksel yöntemlere kıyasla önemli avantajlar sağladığını kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis examines how Support Request Systems, frequently used by IT departments, can be made more interactive and efficient through the use of large language models like ChatGPT. Within the scope of this study, the ChatGPT model was fine-tuned and tested to simulate a Support Request System, and its performance was analyzed. The fine-tuned model demonstrated success in understanding support requests, classifying them, and providing accurate solutions. The findings reveal that large language models possess significant potential in understanding language and generating responses aligned with user requests. Moreover, it was observed that the model's natural language processing capabilities can accelerate operational processes and enhance user experience. The study also shows that ChatGPT can be effectively utilized not only in IT departments but also in customer support systems and other business processes. In this context, the flexibility of language models and their applicability to various domains offer a promising approach for future implementations. In conclusion, this thesis evaluates the impact of large language models on support systems, proving that ChatGPT's interactive problem-solving capabilities provide significant advantages compared to traditional methods.
Benzer Tezler
- Thermal request optimization of a smart district heating system
Akıllı merkezi ısıtma sistemlerinde termal talep optimizasyonu
MEHMET BERK KARASU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN YANIKOĞLU
- Sensör ve karar entegrasyonu ile frezeleme işlemleri için çevrimiçi bir takım durum gözlem sisteminin geliştirilmesi
An online tool condition monitoring system development for milling processes using sensor and decision integration
BÜLENT KAYA
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT OYSU
- Yüksek gerilim enerji iletim hattındaki arızaların dalgacık paket dönüşümü ve ortak vektör yaklaşımıyla sınıflandırılması
The classification of faults in high voltage energy transmission line by using wavelet packet transform and common vector approach
MEHMET YUMURTACI
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN GÖKMEN
PROF. DR. OSMAN KILIÇ
- Altyapı bilgi sistemlerinde artırılmış gerçeklik ve coğrafi bilgi teknolojileri entegrasyonu
Integration of augmented reality and geospatial technology in natural gas infrastructure management
FULYA AKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve TeknolojiEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN UYGUÇGİL
- Sağlık sistemlerinde gerçek zamanlı ekipman takibinin katkı analizi ve ekipman seçim algoritması
Value analysis of healthcare real-time asset tracking systems and asset selection algorithm
ECE ARZU DEMİRCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN FESCİOĞLU ÜNVER