Compare Google Dialogflow ve Rakiplerini Karşılaştırın

Teknoloji devleri Google, IBM, Microsoft, Amazon ve Facebook gibi şirketler, geliştiricilerin kolayca chatbot oluşturmasını sağlamak için konuşma yapay zekasına yatırım yapıyor. Bu yapay zeka destekli chatbot'lar e-posta gönderme, arama motorlarında bilgi arama gibi çeşitli rutin görevleri otomatikleştirebilir.

Google Dialogflow hakkında temel bilgileri topladık ve ana rakipleriyle karşılaştırdık. Aşağıdaki grafikte arama pazar payı dağılımını görebilirsiniz:

Google Dialogflow Nedir?

Google Dialogflow, işletmelerin konuşma yapay zekası uygulamaları oluşturmasını sağlayan chatbot geliştirme için tasarlanmış bir platformdur. 2016'da Google tarafından satın alındığından beri platform, makine öğrenimi ve doğal dil işleme yeteneklerini kullanan bir araç paketine dönüştü.

Dialogflow, her biri belirli bir kullanım senaryosu için tasarlanmış iki ayrı ürün olarak işlev görür. Dialogflow CX (Müşteri Deneyimi) büyük ölçekli, kurumsal düzeydeki uygulamaları yönetirken, Dialogflow ES (Temel) basit ila orta karmaşıklıktaki uygulamalara hitap eder.

Görsel akış oluşturucu, durum tabanlı yönlendirme ve karmaşık konuşma senaryoları için tasarlanmış geliştirilmiş niyet tabanlı çerçeveler gibi gelişmiş özellikler, 2019'da Dialogflow CX ile tanıtıldı.

Dialogflow XC'te Gelişmiş Yapay Zeka Entegrasyonu

Dialogflow CX artık Gemini-2.5 temel modellerini içeriyor. Bu entegrasyon, dinamik olarak yanıt üretebilen, harici API'lere erişebilen ve konuşma bağlamına göre ayarlama yapabilen kodsuz dizilerin yanı sıra önceden oluşturulmuş bir üretken oyun kitabı sağlar.

Google'ın yapay zeka altyapısını dahil ederek, platformun doğal dil işleme yetenekleri önemli ölçüde arttı. Bu, gelişmiş varlık tanıma, iyileştirilmiş niyet eşleştirme ve kapsamlı çok dilli destek sunarak konuşma ajanlarının küresel olarak dağıtılmasına olanak tanır.

Ayrıca ekipler, platformun Google Cloud Üretken Yapay Zeka Stüdyosu ile doğrudan etkileşimi sayesinde özel büyük dil modellerini iyileştirebilir veya gelişmiş niyet tanıma ve alana özgü yanıt üretimi için özel modeller uygulayabilir. Bu yetenek, sıkı veri yönetimi gerektiren sağlık hizmetleri ve finans gibi düzenlemeye tabi sektörlerdeki işletmeler için özellikle yararlıdır.

Çoklu Platform Dağıtımı

Dialogflow, yapay zeka ajanlarınızın aşağıdakiler gibi büyük konuşma platformlarında dağıtımını destekleyerek geniş çapta erişilebilir olmasını sağlar:

• Google Asistanı
• Amazon Alexa
• WhatsApp
• Facebook Messenger
• Slack
• Microsoft Teams
• Telegram
• Skype
• Twitter
• Twilio

Her şeyi kapsayan platform stratejisi sayesinde Dialogflow, her büyüklükteki şirket tarafından kullanılabilir.

Kurumlar için Entegrasyonlar

Dialogflow'u Google'ın bulut ekosistemiyle entegre etmek, çağdaş çözümler için önemli faydalar sağlar. Ana entegrasyonlar arasında sunucusuz arka uç işlemleri için Google Cloud Functions, kapsamlı konuşma analizi ve özelleştirilmiş raporlama için BigQuery Analytics ve makine öğrenimi iş akışları için Vertex AI bulunur. Bu entegrasyonlar uçtan uca model eğitimi, değerlendirme, dağıtım ve performans izlemeyi mümkün kılar.

Kuruluşların müşteri ihtiyaçları geliştikçe konuşma ajanlarını değiştirmelerine yardımcı olmak için, platformun gelişmiş varlık ve niyet yönetimi artık önceki konuşma verilerine dayanarak yeni niyetleri veya varlıkları otomatik olarak önermek için üretken yapay zekayı kullanıyor.

Google Dialogflow Nasıl Çalışır?

Şekil 1. Google Dialogflow'un çalışma prensibi şeması.¹

Google Dialogflow'un Genel Mimarisi

Genel olarak, Dialogflow sistemi aşağıda açıklandığı gibi çalışır:

1. Kullanıcılar, desteklenen herhangi bir cihaz veya platform üzerinden metin veya sesli mesaj gönderir ve bunlar hemen Dialogflow'a yönlendirilir.
2. Gelen mesaj Dialogflow tarafından kategorize edilir ve chatbot geliştiricisi tarafından tanımlanan niyetlerle eşleştirilir. Bir chatbot geliştiricisi, niyet tanımlama konusunda sistemi eğitmek için eğitim ifadeleri kullanabilir.
3. Bu giriş için gelişmiş taramayı başlatmak ve uygun eylemi belirlemek amacıyla web kancası hizmetine bir istek gönderilir. Botun yanıtları doğrudan geliştirici tarafından yazılabilir veya Dialogflow tarafından seçilebilir. Diyalog sistemi, bir web kancası ve harici API'ler aracılığıyla dışarıdan beslenebilir ve geliştirilebilir.
   • Web kancaları, tanımlanan eylemlere göre otomatik olarak tetiklenen ve bir HTTP yanıtı döndüren yapılardır.
   • Uygulama Programlama Arayüzü (API) ile web kancası arasındaki fark: Bir API'nin tetiklenmesi gerekir. Bir web kancası, belirli bir eylem gerçekleştiğinde otomatik olarak tetiklenir.
4. Harici API ve veritabanındaki tarama sonucunda en uygun eylem Dialogflow'a tekrar bildirilir.
5. Dialogflow bilgiyi işler ve entegre platform için uygun bir yanıt üretir.
6. Uygulama veya cihazda doğru eylemi vermek için biçimlendirme yapılır.
7. Son kullanıcı mesajı alır.

Dialogflow CX Üretken Oyun Kitapları

Dialogflow CX, görseller ve kodsuz diziler kullanarak karmaşık konuşma akışlarını yöneten üretken oyun kitapları sunar. Bu oyun kitapları, temel niyet eşleştirme ile gelişmiş yapay zeka odaklı çözümler arasında bir bağlantı görevi görür.

Üretken oyun kitaplarında, tek bir konuşma dönüşünde birden fazla etkinlik birbirine zincirlenir. Yanıt üretmek, oturum parametrelerini ayarlamak, hesaplamalar yapmak ve harici API'lere erişmek için Google’ın Gemini modellerini kullanabilirler. Bu, üretken yapay zeka yeteneklerinin geleneksel kural tabanlı mantıkla harmanlandığı bir akış oluşturur.

Bazı gerçek hayat uygulamaları arasında dinamik tavsiye sistemleri, akıllı yuva doldurma ve bağlama duyarlı yanıtlar bulunur.

Dialogflow Diğer Chatbot Platformlarıyla Nasıl Karşılaştırılır?

Birçok chatbot geliştirme platformu, kullanım kolaylığı, entegrasyon seçenekleri, dil desteği ve maliyetlere göre değerlendirilebilir.

1. Yapay Zeka Yetenekleri ve Doğal Dil İşleme

• Google Dialogflow, Gemini-2.5 entegrasyonu ile birlikte Google’ın NLU'sunu kullanır. Dialogflow CX, dinamik yanıtlar ve otomatik niyet önerileri sağlayan üretken oyun kitapları sunarak karmaşık konuşmalar için etkinliğini artırır.
• Amazon Lex, basit görevler için güvenilir niyet doğruluğu sağlar ancak gelişmiş üretken yetenekleri etkinleştirmek için Amazon Bedrock veya SageMaker ile ek yapılandırma gerektirir. Özel yuva doğrulaması için Lambda fonksiyonları gereklidir. Ayrıca Amazon Lex, sesli bot doğruluğunu artıran İngilizce için sinirsel otomatik konuşma tanıma (ASR) modeli sunar.
• IBM watsonx Orchestrate, entegre erişim artırılmış üretim (RAG) özelliğine sahiptir ve çeşitli büyük dil modeli (LLM) sağlayıcılarını destekler. Bilgi tabanı odaklı uygulamalar için güçlüdür, ancak yapılandırması daha karmaşık olabilir.
• Microsoft Azure Bot Service, Copilot Studio aracılığıyla GPT-4o ile entegre olarak Azure ekosistemi içinde gelişmiş üretken özellikler sunar.
• Wit.ai, geliştiriciler için NLP'ye odaklanır ve Llama 2'den gelen son iyileştirmeleri içerir; ancak, özel geliştirme olmadan doğal üretken yetenekler sunmaz.
• OpenAI Frontier, büyük ölçekli araştırma ve mühendislik çalışmaları yoluyla yapay zeka sistemlerini ilerletmeye odaklanır. Girişim, gelişmiş muhakeme, bilimsel keşif potansiyeli ve daha geniş problem çözme yeteneklerine sahip yüksek yetenekli yapay zeka modelleri geliştirmeyi amaçlar. Frontier araştırması ayrıca, bu güçlü modellerin güvenilir ve faydalı kalmasını sağlamak için uyum ve güvenlik yöntemlerine vurgu yapar.
• Decagon AI, kurumsal müşteri desteği için tasarlanmış yapay zeka ajanlarına odaklanır. Sistem, konuşma bağlamını korur ve yanıt üretmek yerine arka uç sistemlerle entegre olarak gerçek eylemler gerçekleştirebilir.

2. Kullanım Kolaylığı

• Dialogflow, görsel akış oluşturucuları ve basit kurulumuyla kullanıcı dostu bir deneyim sunar. Üretken oyun kitapları, karmaşık mantık için bile kapsamlı kodlama ihtiyacını azaltır.
• Amazon Lex, daha derin AWS bilgisi ve teknik uzmanlık gerektirir, bu da teknik olmayan kullanıcılar için zorluk yaratır.
• IBM watsonx Orchestrate, sürükle-bırak arayüzleri sunar, ancak IBM ekosistemine aşina olmayanlar için bunaltıcı görünebilir.
• Azure Bot Service, Copilot Studio aracılığıyla düşük kodlu arayüzler sunar; ancak, Azure'un sayısız yapılandırma seçeneği nedeniyle doğası gereği karmaşıktır.
• Wit.ai, öncelikle geliştiricileri hedefler ve sınırlı GUI desteği sunar, bu da onu teknik ekipler için ideal kılar.
• OpenAI Frontier, bir son kullanıcı ürününden ziyade bir araştırma girişimidir. Gelişmiş yapay zeka yetenekleri ve güvenlik araştırması geliştirmeye odaklanır, yani doğrudan kullanılabilirlik araçları veya görsel geliştirme arayüzleri birincil hedefi değildir.
• Decagon AI, ekiplere, ajanın nasıl davranması gerektiğini tanımlayan doğal dil talimatları olan Ajan İşletim Prosedürleri (AOP'lar) kullanarak yapay zeka ajanları tasarlama imkanı verir. Bu, iş ekiplerinin iş akışlarını tanımlamasına olanak tanırken, geliştiriciler entegrasyonlar ve koruma korkulukları üzerinde kontrol sahibi olur, böylece kapsamlı kodlama ihtiyacını azaltır.

3. Entegrasyon Yetenekleri

• Dialogflow, Google ekosistemi (Asistan, Cloud, Vertex AI) ile entegrasyon ve üçüncü taraf platformlar için kapsamlı destek sunar; WhatsApp Business API'sine doğrudan bağlantı özelliği ile.
• Amazon Lex, AWS hizmetleriyle yakından entegre olur, ancak AWS dışındaki platformlar için özel geliştirme gerektirir.
• IBM watsonx Orchestrate, tatmin edici kurumsal bağlayıcılar sunar ancak Google'ın yapay zeka hizmetlerine doğrudan karşılık gelmede yetersiz kalır.
• Azure Bot Service, Microsoft ürünleriyle (Teams ve Office 365 gibi) zahmetsizce entegre olur ve kurumsal entegrasyon yeteneklerine sahiptir.
• Wit.ai, tüm platformlarda manuel entegrasyon geliştirme gerektirir.
• OpenAI Frontier, ChatGPT Enterprise, ChatGPT Atlas, üçüncü taraf ajanlar ve OpenAI ajanları ile entegre olur.
• Decagon AI, CRM platformları, biletleme sistemleri ve ödeme sistemleriyle entegre olur. Bu entegrasyonlarla yapay zeka ajanları müşteri verilerine erişebilir ve para iadesi yapma, kayıtları güncelleme ve abonelikleri yönetme gibi görevleri gerçekleştirebilir.

4. Dil Desteği

• Dialogflow, ES'te 95'ten fazla dili ve CX'te 25 veya daha fazlasını destekler; Gemini-2 ise 50'den fazla ek dil için gerçek zamanlı çeviri sağlar.
• Amazon Lex, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Japonca, Korece ve diğerleri dahil olmak üzere 20'den fazla dili ve yerel ayarı destekler.
• IBM watsonx Orchestrate, 10'dan fazla ana dil için destek sağlar ve RAG tabanlı çok dilli yeteneklere sahiptir.
• Azure Bot Service, 30'dan fazla dil için destek sunar ve GPT-4o, 100'den fazla dilde üretken yanıtlar sağlar.
• Wit.ai, 50'den fazla dil için kapsama sağlar, ancak doğruluk dereceleri değişkendir.
• OpenAI Frontier, 50'den fazla dil için dil desteği sunar.
• Decagon AI desteklediği dil sayısını açıkça belirtmez.

5. Maliyet

• Dialogflow, küçük ve orta ölçekli işletmeler için uygun bir ücretsiz katman sunar. Dialogflow ES fiyatlandırması metin isteği başına $0.002 iken, CX fiyatlandırması metin isteği başına $0.007'dir. Kurumsal destek aylık $10,000'dan başlar.
• Amazon Lex, 6 aylık ücretsiz katman sunar. Bunun ardından fiyatlandırma konuşma isteği başına $0.004 ve metin isteği başına $0.00075'ten başlar. Bedrock aracılığıyla üretken özellikler için ek ücretler alınır.
• IBM watsonx Orchestrate, bir ücretsiz deneme sunar; Essentials planı aylık $500'den başlar ve Standart ve Kurumsal katmanlar için özel fiyatlandırma uygulanır.
• Microsoft Azure Bot Service, ayda 10,000 mesaja kadar izin veren ücretsiz bir katman sunar; ücretli seçenekler mesaj başına $0.0005'ten başlar. Azure OpenAI entegrasyonu için ek ücretler uygulanır.
• Wit.ai, platformuna kişisel ve ticari kullanım için tamamen ücretsiz erişim sağlar, bu da onu sınırlı bütçeli girişimler ve küçük işletmeler için mükemmel kılar.
• OpenAI Frontier'ın fiyatlandırma planları kamuya açık değildir.
• Decagon AI bir kullanım tabanlı fiyatlandırma modeli kullanır; ancak, kamuya açık değildir.

6. Kullanım Senaryoları ve Hedef Kitle

Her platform farklı işletme türlerine ve kullanım senaryolarına hizmet eder.

• Seçin Dialogflow için: hızlı kurulum, düşük kodlama talepleri, gelişmiş yapay zeka yetenekleri veya Google ürünleriyle sorunsuz entegrasyon.
• Seçin Amazon Lex eğer kapsamlı AWS entegrasyonuna, Alexa aracılığıyla sesli ticarete veya Lambda tabanlı yürütmeye ihtiyacınız varsa.
• Seçin IBM watsonx Orchestrate ne zaman büyük işletmeler kapsamlı bilgi tabanı entegrasyonu ve katı uyumluluk standartlarına bağlılık gerektirdiğinde.
• Seçin Azure Bot Service için: Microsoft ürünleriyle entegrasyon, Teams'de dağıtım veya Azure için geliştirme.
• Seçin Wit.ai için: geliştirme üzerinde tam kontrol, ücretsiz prototipleme fırsatları veya kişiselleştirilmiş NLP çözümleri.
• Seçin OpenAI Frontier için: en son yapay zeka araştırmalarını ilerletmek, yüksek yetenekli yeni nesil modeller geliştirmek veya büyük ölçekli hesaplama, bilimsel keşif ve yapay zeka güvenliği araştırmalarını birleştiren çalışmalara katkıda bulunmak.
• Seçin Decagon AI için: konuşmaları yönetebilen ve iade işlemleri, abonelik yönetimi gibi gerçek görevleri yerine getirebilen yapay zeka ajanlarını kullanarak müşteri destek iş akışlarını otomatikleştirmek, sohbet, e-posta ve ses kanalları aracılığıyla müşteri sorularını çözmek.

SSS'ler

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Daha Fazla Okuma

• Konuşma yapay zekasını dağıtmak için chatbot şirketleri
• Büyük Dil Modeli Örnekleri ve Kullanım Senaryoları

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Compare Google Dialogflow ve Rakiplerini Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/dialogflow}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 1 Temmuz 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Dialogflow ES basics  |  Google Cloud Documentation

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 2

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Rohit Gupta

Jan 03, 2022 at 20:11

I did not see CoRover human-centric conversational AI platform which apparently is being sold by Microsoft, IBM, Accenture, KPMG, they claim to have been accessed by 500 million users, more than the population of the US. Please check, they have VideoBot, VoiceBot and ChatBot VAs.

Yanıtla

Yi Zhang

Mar 10, 2021 at 04:36

I'm surprised you leave out Microsoft Power Virtual Agents. :-)

Yanıtla

Cem Dilmegani

Mar 10, 2021 at 20:54

Good catch! We haven't done a comprehensive update on this article in a while, we will be updating it.

Yanıtla