SupportIQ

SupportIQ, müşteri taleplerini alan, bunları yapay zeka ile analiz eden ve destek ekiplerinin operasyonel olarak yönetmesini sağlayan tam yığın bir destek operasyon platformudur.

Amaç basit:

• müşteri talebi al
• kuyruğa gönder
• yapay zeka ile sınıflandır
• önceliklendir
• doğru ekibe yönlendir
• temsilciye karar desteği ver

Ürün Özeti

SupportIQ iki farklı kullanıcı deneyimi sunar:

• Müşteri Talep oluşturur, yalnızca kendi taleplerini görür, durum takibi yapar ve yapay zeka tarafından üretilen özet ile önerilen yanıtı izler.
• Temsilci Tüm talepleri görür, filtreler, SLA riskini takip eder, iç not ekler, çözüm durumunu günceller ve yapay zeka içgörüleriyle çalışır.

Öne Çıkan Özellikler

• Mock login ve rol bazlı erişim
• FastAPI tabanlı REST API
• React tabanlı modern dashboard
• PostgreSQL kalıcı veri katmanı
• RabbitMQ üzerinden arka plan işleme
• Worker tabanlı asenkron yapay zeka analizi
• Yapay zeka özet, kategori, öncelik, duygu, ekip ataması ve önerilen yanıt üretimi
• AI Insights bölümü ile görünür yapay zeka deneyimi
• İç notlar, zaman akışı ve SLA görünürlüğü
• Analytics sayfasında kategori, öncelik ve duygu dağılımı
• WebSocket ile canlı yenilenme
• Demo hesapları ve demo veri akışı

Yapay Zeka Ne Yapıyor?

Her yeni talep için sistem şu çıktıları üretir:

• kategori
• öncelik
• duygu analizi
• kısa özet
• atanması önerilen ekip
• profesyonel önerilen yanıt
• güven skoru
• karar açıklaması

OpenAI ana entegrasyon olarak desteklenir. API anahtarı verilmezse sistem rule-based fallback ile çalışmaya devam eder.

Mimari

Servisler

• apps/backend FastAPI API. Kimlik doğrulama, ticket endpoint'leri, dashboard verisi, analytics ve not işlemleri burada.
• apps/worker RabbitMQ kuyruğunu dinler. Yeni ticket geldiğinde yapay zeka analizini yapar ve sonucu veritabanına yazar.
• apps/web React frontend. Login, müşteri paneli, temsilci paneli, ticket detay ekranı, yapay zeka içgörüleri ve analytics burada.
• packages/common Ortak analiz mantığı, sınıflandırma yardımcıları ve embedding/similarity işlevleri burada.
• infra/postgres Başlangıç SQL ve veritabanı bootstrap dosyaları burada.

Uçtan Uca Akış

1. Müşteri bir destek talebi oluşturur.
2. Backend ticket kaydını PostgreSQL'e yazar.
3. Backend ticket_created olayını RabbitMQ'ya yollar.
4. Worker mesajı tüketir ve analizi başlatır.
5. Yapay zeka kategori, öncelik, duygu, özet ve önerilen yanıt üretir.
6. Analiz sonucu veritabanına kaydedilir.
7. Frontend ticket detayında AI Insights alanını günceller.
8. Temsilci SLA, notlar ve zaman akışı ile aksiyon alır.

Arayüz Yapısı

Giriş Ekranı

• E-posta + şifre ile giriş
• Demo giriş butonları:
  • Müşteri olarak devam et
  • Temsilci olarak devam et

Müşteri Paneli

• Küçük özet satırı
• Kendi taleplerinin listesi
• Seçilen talep için detay paneli
• AI tarafından üretilmiş özet ve önerilen yanıt

Temsilci Paneli

• 4 KPI kartı:
  • Toplam Ticket
  • Açık Ticket
  • SLA İhlali
  • Çözüm Oranı
• Sol tarafta ana ticket listesi
• Sağ tarafta seçilen ticket detayı
• AI Insights
• SLA durumu
• Zaman akışı
• İç notlar
• AI yardımcı paneli

Analytics

• Kategori dağılımı
• Öncelik dağılımı
• Duygu dağılımı

Ekran Görüntüleri

Giriş Ekranı

Kullanıcılar müşteri veya temsilci rolüyle hızlıca giriş yapabilir.

Analitik Ekranı

Temsilci tarafı için kategori, öncelik ve duygu dağılımını sade bir görünümle sunar.

AI Insights Paneli

Ticket detayında yapay zeka özeti, öncelik, kategori, güven skoru, önerilen yanıt ve karar gerekçesi görünür şekilde sunulur.

Teknoloji Yığını

• FastAPI
• React
• Tailwind tabanlı UI düzeni
• PostgreSQL
• RabbitMQ
• Docker Compose
• OpenAI API entegrasyonu

Proje Yapısı

supportiq/
  apps/
    backend/
    web/
    worker/
  infra/
    postgres/
  packages/
    common/
  docker-compose.yml
  README.md

Kurulum

Gereksinimler

• Docker
• Docker Compose v1 veya v2

Ortam Değişkenleri

Repoda geliştirme için örnek .env.example dosyası bulunur.

İstersen bunu kopyalayıp kullan:

cp .env.example .env

İsteğe bağlı alanlar:

• OPENAI_API_KEY
• OPENAI_MODEL

Bu alanlar boş kalırsa sistem fallback analiz ile çalışır.

Erişim Adresleri

• Frontend: http://localhost:5173
• API Docs: http://localhost:8000/docs
• RabbitMQ Yönetim Paneli: http://localhost:15672

Demo Hesapları

• customer@supportiq.dev / demo123
• agent@supportiq.dev / demo123

Temel API Uçları

• POST /api/auth/login
• GET /api/auth/me
• POST /api/tickets
• GET /api/tickets
• GET /api/tickets/{id}
• PATCH /api/tickets/{id}/status
• POST /api/tickets/{id}/notes
• POST /api/tickets/{id}/reanalyze
• GET /api/dashboard/summary
• POST /api/dashboard/seed

Demo Senaryosu

1. Uygulamayı aç.
2. Temsilci olarak devam et ile giriş yap.
3. Ticket listesinde mevcut kayıtları incele.
4. Sağ panelde AI Insights alanını aç.
5. Gerekirse Yeniden analiz et ile AI çıktısını yenile.
6. İç not ekle veya talebi çözüldü olarak işaretle.
7. Analytics sayfasına geçip dağılımları incele.

Geliştirme Notları

• Frontend hash tabanlı routing kullanır.
• Kimlik doğrulama mock kullanıcılar ile çalışır.
• Sistem canlı güncelleme için WebSocket kullanır.
• Worker servisi kapalıysa ticket oluşur ama AI analizi gecikir.