- Hjem
- /
- Artikel
Tak for din feedback.
I denne artikel
Har du feedback?Denne artikel beskriver en oversigt over intentioner, enheder og svar til konfiguration af din AI-agent.
Hensigter
Intent er en kernekomponent i Webex AI Agent Studio-platformen, der gør det muligt for AI-agenten at forstå og reagere effektivt på dit input. Det repræsenterer en specifik opgave eller handling, som du ønsker at udføre under en samtale. Du kan definere alle intentioner, der svarer til de opgaver, du vil udføre. Nøjagtigheden af intentionsklassificeringen påvirker direkte AI-agentens evne til at give relevante og nyttige svar. Intentionsklassificering er processen med at identificere intention baseret på dit input, hvilket giver AI-agenten mulighed for at reagere på en meningsfuld og kontekstuelt relevant måde. For detaljer om, hvordan du opretter intentioner, se Opret en intention.
Systemintentioner
- Standard fallback-intention— En AI-agents muligheder er i sagens natur begrænset af de intentioner, der er designet til at genkende og reagere på. Selvom en virksomhed ikke kan forudse alle mulige spørgsmål, du måtte stille, kan standard fallback-intentionen hjælpe med at holde samtaler på rette spor.
Ved at implementere en standard fallback-intention kan AI-agentudviklere sikre, at AI-agenten håndterer uventede forespørgsler eller forespørgsler uden for omfanget effektivt og omdirigerer samtalen tilbage til kendte intentioner.
Udviklere af AI-agenter behøver ikke at tilføje specifikke ytringer til fallback-intentionen. Agenten kan trænes til automatisk at udløse fallback-intentionen, når den støder på kendte spørgsmål uden for omfanget, som ellers forkert ville være kategoriseret i andre intentioner.
For eksempel kan kunder i en banks AI-agent forsøge at forespørge om lån. Hvis AI-agenten ikke er konfigureret til at håndtere lånerelaterede forespørgsler, kan disse forespørgsler indarbejdes som træningsfraser i standard fallback-intentionen. Når en kunde forespørger om lån på et hvilket som helst tidspunkt i samtalen, genkender AI-agenten, at forespørgslen falder uden for dens definerede intentioner og udløser et alternativt svar. Dette sikrer et mere passende svar.
Hensigten med reservedelen:
- bør ikke have nogen slots tilknyttet.
- skal bruge standardnøglen til fallback-skabelonen til sit svar.
- Hjælp– Denne hensigt er designet til at besvare kundernes forespørgsler om AI-agentens muligheder. Når kunder er usikre på, hvad de kan opnå, eller støder på vanskeligheder under en samtale, søger de ofte hjælp ved at bede om
help.Som standard er svaret for hjælpehensigten knyttet til skabelonnøglen
Help message. Udviklere af AI-agenter kan dog tilpasse svaret eller ændre den tilhørende skabelonnøgle for at give mere skræddersyet og informativ vejledning.Det anbefales at formidle AI-agentens evner på et højt niveau, så kunderne får en klar forståelse af, hvad de kan gøre nu.
- Tal med en agent– Denne hensigt gør det muligt for kunder at anmode om hjælp fra en menneskelig agent på ethvert tidspunkt i deres interaktion med AI-agenten. Når denne intention aktiveres, initierer systemet automatisk en overførsel til en menneskelig agent. Standardskabelonen for svaret for denne intention er
agent handover. Selvom der ikke er nogen brugergrænsefladebegrænsninger for ændring af svarskabelonnøglen, vil ændring af den ikke påvirke resultatet af den menneskelige overdragelse.
Intentioner om small talk
Alle nyoprettede AI-agenter inkluderer fire foruddefinerede small talk-intentioner til at håndtere almindelige kundehilsner, taknemmelighedsudtryk, negativ feedback og afsked:
- Hilsener
- Tak
- AI-agenten var ikke hjælpsom
- Farvel
Kontekster
Kontekst gør interaktionen mellem agent og kunde enklere og mere præcis. AI-agenter forstår nemt sætninger som "Jeg vil gerne købe det", når der er nok kontekst til at identificere, hvad "det" refererer til. Kontekster hjælper med at opnå klarhed i interaktioner med kunder. Sådanne udtryk kan afstemmes med en hensigt, hvis den relevante kontekst angives.
For at muliggøre opfølgningsintentioner og organisere måder at strukturere flowet i en samtale på, kan hver intention konfigureres med en startkontekst og en slutkontekst. Denne kontekstvariabel gemmes for hver session, og variabelens tilstand ændres baseret på intentioner, der aktiveres i løbet af en session.
Indtastningskontekst
Indtastningskontekster styrer, om en intention kan matches med slutbrugerforespørgslen baseret på sessionens aktive kontekst. Når kontekst er til stede i en session, anvendes følgende regler for intentionmatchning:
-
En intention med indgangskontekster vil kun blive matchet, hvis den aktive kontekst i sessionen allerede indeholder alle de nødvendige indgangskontekstværdier. Med andre ord skal indgangskonteksten for en intention være en delmængde af den aktive kontekst for at den kan matches.
-
For alle intentioner, der opfylder ovenstående regel, gives der foretræk til intentioner, hvis inputkontekst matcher den aktive bedre, hvis konfidensscorerne for flere intentioner er de samme. Med andre ord vil inputkonteksten blive brugt til delvise kampe, der bryder uafgjort.
Afslut kontekst
Afslutningskontekster styrer de aktive kontekster for en session. En exit-kontekst indeholder kontekstværdistrengen og varigheden af den pågældende kontekst. Når en intention er fuldført (alle pladserne er udfyldt, og det endelige svar kaldes), bliver de konfigurerede exit-kontekster for den pågældende intention til exit i deres respektive varigheder. Udviklere kan konfigurere maksimalt 15 exit-kontekster for en bestemt intention. En exit-kontekst kan tilføjes ved at trykke på enter/return tasten efter at have skrevet konteksten.
Enheder
Enheder er byggestenene i samtaler. De er essentielle elementer, som AI-agenten udtrækker fra brugerudtalelser. Enheder repræsenterer specifikke oplysninger, såsom produktnavne, datoer, mængder eller andre vigtige ordgrupper. Ved effektivt at identificere og udtrække enheder kan AI-agenten bedre forstå brugerens intention og give mere præcise og relevante svar. For detaljer om, hvordan du opretter en enhed, se Opret en enhed.
Enhedstyper
Webex AI Agent Studio tilbyder 11 præbyggede enhedstyper til at indsamle forskellige typer brugerdata. Du kan også oprette en af følgende brugerdefinerede enheder.
Brugerdefinerede enheder
Disse enheder er konfigurerbare og giver udviklere mulighed for at indsamle oplysninger om specifikke anvendelsesscenarier.
-
Brugerdefineret liste – Definer lister over forventede strenge for at registrere specifikke datapunkter, der ikke er dækket af præbyggede enheder. Du kan tilføje flere synonymer ud for hver streng. For eksempel en brugerdefineret pizzastørrelsesenhed.
-
Regex – Brug regulære udtryk til at identificere specifikke mønstre og udtrække tilsvarende data. For eksempel et telefonnummers regex, som i
123-123-8789 -
Cifre – Indfang numeriske input med fast længde med høj nøjagtighed, især i taleinteraktioner. Vi bruger dette som et alternativ til brugerdefinerede og regex-entitetstyper i ikke-stemmebaserede interaktioner. Definer for eksempel en længde på fem for at registrere et femcifret kontonummer.
-
Alfanumerisk – Indfanger kombinationer af bogstaver og tal, hvilket giver præcis genkendelse af både stemme- og ikke-stemmeinput.
-
Fri form – Indfang fleksible datapunkter, der er vanskelige at definere eller validere.
-
Kortplacering (WhatsApp) – Udtræk placeringsdata, som du har delt på WhatsApp-kanalen.
Systemenheder
| Enhedsnavn | Beskrivelse | Eksempel på input | Eksempel på output |
|---|---|---|---|
| Dato | Analyserer datoer i naturligt sprog til et standard datoformat | "juli næste år" | 01/07/2020 |
| Tidspunkt | Analyserer tid i naturligt sprog til et standard tidsformat | 5 om aftenen | 17:00 |
| E-mailadresse | Registrerer e-mailadresser | skriv til mig på info@cisco.com | info@cisco.com |
| Telefonnummer | Registrerer almindelige telefonnumre | Ring til mig på 9876543210 | 9876543210 |
| Monetære enheder | Analyserer valuta og beløb | Jeg vil have 20 dollars | 20$ |
| Ordinal | Registrerer ordinaltal | En fjerdedel af ti personer | 4th |
| Kardinal | Registrerer kardinaltal | En fjerdedel af ti personer | 10 |
| Geoplacering | Registrerer geografiske placeringer (byer, lande osv.) | Jeg svømmede i Themsen i London, Storbritannien | London, Storbritannien |
| Personnavne | Registrerer almindelige navne | Bill Gates fra Microsoft | Bill Gates |
| Mængde | Identificerer målinger, f.eks. vægt eller afstand | Vi er 5 km fra Paris | 5km |
| Varighed | Identificerer tidsperioder | 1 uges ferie | 1 uge |
Du kan redigere oprettede enheder fra fanen Enheder. Når du linker enheder til en hensigt, annoteres dine ytringer med registrerede enheder, når du tilføjer dem.
Reaktioner
Svar er de beskeder, som din AI-agent sender til kunder som svar på deres spørgsmål eller intentioner. Du kan oprette svar, der inkluderer:
- Tekst— Almindelige tekstbeskeder til direkte kommunikation.
- Multimedie— Billeder, lyd- eller videoelementer, der forbedrer brugeroplevelsen.
For detaljer om, hvordan du opretter svar, se Opret et svar.
Systemresponser
Følgende forudkonfigurerede systemsvar er tilgængelige for den scriptede AI-agent. Du kan tilpasse meddelelserne til standardsystemsvarene. Du kan dog ikke slette disse svar.
-
Velkomstmeddelelse
-
Forslag til svar
-
Delvis besked
-
Reservebesked
-
Enhedsforslag
-
Agentoverdragelse
Small-talk svar
Du kan tilpasse og slette følgende smalltalk-svar:
-
Farvel
-
Hilsener
-
Hjælpebesked
-
Ikke nyttigt
-
Tak
De understøttede kanaler, som du kan konfigurere svarene for, er Web (standard), Apple Messages for Business, Messenger, RCS, SMS, Voice og WhatsApp.
Svardesigner
Svardesigneren tilbyder en brugervenlig grænseflade til at oprette svar uden at kræve omfattende kodningskendskab. Muligheden for betingede svar gør det nemt at konstruere svar for ikke-udviklere, som AI-agenten leverer til kunder.
Responsdesigneren er designet til at sikre, at brugeroplevelsen er tilpasset den specifikke kanal, som AI-agenten interagerer med.
Understøttede svartyper for kanaler
I Response Designer kan du konfigurere kanalspecifikke svar for intentionerne. For mere information om konfiguration af forskellige svartyper, se afsnittet Konfigurer svartyper.
| Svartype | Beskrivelse | Understøttede kanaler |
|---|---|---|
| SMS | Enkle tekstsvar tillader flere tekstbokse i ét svar. Denne opsætning opdeler lange beskeder i håndterbare dele. Du kan tilføje flere svarmuligheder til dine svar, og systemet vil tilfældigt vælge én at vise, hvilket sikrer dynamiske interaktioner. | Alle |
| Karrusel | Rich responses består af et enkelt kort eller flere kort, der vises i et karruselformat. | Web (standard), Messenger |
| Hurtigt svar | Et foruddefineret svar, som AI-agenterne bruger til hurtigt at besvare kundehenvendelser. | Web (standard), SMS, Messenger, Apple Beskeder til virksomheder, RCS |
| Billede | En multimedieresponstype, hvor du kan konfigurere billeder ved at angive URL'er. | Web (standard), Messenger, WhatsApp |
| Video | Gengiver videoer i forhåndsvisningen baseret på den konfigurerede video-URL. | Web (standard), WhatsApp |
| Lyd | Gengiver lydfilen ved at angive lyd-URL'en. Den viser også varigheden af lydbeskeden i outputtet. | Web (standard), WhatsApp, webchat |
| Fil | Shows/plays filtypen baseret på den konfigurerede fil-URL. | |
| Svarknap | Tilbyder hurtige svar fra et begrænset sæt af muligheder, såsom at vælge et produkt, der skal returneres. Hver besked består af:
| |
| Listebesked | Præsenterer flere muligheder for nemt brugervalg, velegnet til forskellige anvendelser som takeaway-menuer eller produktkataloger. For at oprette en listebesked skal du udfylde fanerne 'konfiguration' og 'listesektioner'. Skærmen 'konfiguration' viser det beskedindhold, som brugerne vil se på deres enheder. Hver besked består af:
Listeafsnittet består af:
Konfiguration af en listebesked på platformen kræver et ekstra felt: Række-ID - unik identifikator for hver række, der hjælper dig med at identificere brugernes valg. | |
| Opstilling | Hurtigt svar i WhatsApp er defineret som en nummereret liste. Når brugere vælger et nummer fra listen over elementer, modtages den nyttelast, der er konfigureret for elementet. | |
| Listevælger | Med listevælgeren deler AI-agenten en liste over elementer med en kunde baseret på forespørgslen. Dette giver kunden mulighed for at vælge varerne fra de givne muligheder og svare med valget. Hvis kundeforespørgslen delvist matcher, svarer AI-agenten med de intentioner, der er tæt på kundeforespørgslen, som muligheder. De delvise match-svar gengives kun for listevælgerindstillingen i Apple Messages for Business-kanalen. | Apple Beskeder til virksomheder |
| Tidsvælger | Med svartypen for tidsvælgeren kan du oprette tidsintervaller til booking af aftaler eller møder. Hver sektion skal have en titel, en tidszone og flere tidsrum. Når en intent er konfigureret, sender AI-agenten disse tidsintervaller til brugerne, som de kan vælge imellem. | Apple Beskeder til virksomheder |
| Medie | Denne skabelon understøtter vedhæftede filer i forskellige formater såsom jpeg, mp3, mp4, png, pdf og aac. | Apple Beskeder til virksomheder |
| Rich Link | Rich-link-URL'en er integreret i billedet eller en video, der er i en chatboble. Når du klikker på denne boble, bliver kunden omdirigeret til den hjemmeside, der er angivet i billedet eller videoen. | Apple Beskeder til virksomheder |
| Formular | Med Business Forms Messages kan du oprette komplekse, interaktive oplevelser på flere sider til iOS og iPadOS ved hjælp af en enkelt JSON-fil. Denne funktion hjælper virksomheder med at indsamle detaljerede kundedata via en brugervenlig grænseflade i Apple Messaging. Det giver mulighed for forskellige interaktioner uden at brugerne behøver at forlade chatten. | Apple Beskeder til virksomheder |
| Tilpasset begivenhed | Giver kontrol over en samtale, mens man interagerer med den scriptede AI-agent. | Stemme |
Liste over almindelige responsvariabler
Brug svarvariablerne i afsnittet Regler i designeren for betingede svar til at definere betingelser. Du kan også bruge svarvariablerne i AI-agentsvarene til at personliggøre og berige agentsvarene. For mere information om konfiguration af regler, se Opret et svar.
| Variabelt navn |
Variabel nøgle | Beskrivelse |
|---|---|---|
|
Enhedsværdi |
|
Brug denne variabel til at bruge værdien af enheder indsamlet fra brugerne. For eksempel i et tilfælde af aftalebooking, hvor vi beder brugeren om deres foretrukne dato ved hjælp af en enhed med navnet 'Date', returnerer entity.Date den værdi, som brugeren har angivet. |
|
Hensigt |
|
Brug denne variabel til at returnere den intention, der er indtastet af kunden. |
|
Eventbutik |
|
Brug dette til at få adgang til ordbogen, der indeholder alle de parametre, der sendes i begivenhedsnyttelasten for brugerdefinerede begivenheder via Webex Contact Center Flow Designer. |
|
Værdier i eventbutikken |
|
Brug dette til at få adgang til værdierne for specifikke nøgler, der sendes i begivenhedsnyttelaster for brugerdefinerede begivenheder via Webex Contact Center Flow Designer. |
|
Ekstra parameter/Message parameterværdi |
|
Brug dette til at få adgang til oplysninger, der er videregivet under 'Meddelelsesparametre' i AI Agent-noden for scriptede agenter. Hvis for eksempel en nøgle 'user_plan' sendes i AI-agentnoden, er den tilgængelig som extra_params.user_plan. Disse værdier gemmes kun i én beskedtur, dvs. værdien for nøglen kan kun bruges i svaret på den besked, der fulgte med disse beskedparametre. |
|
Ekstra parametre |
|
Brug dette til at få adgang til ordbogen, der indeholder alle værdier, der er sendt under 'Meddelelsesparametre' i AI Agent-noden for scriptede agenter. |
|
Forbrugerdata store/Customer parametre |
|
Brug dette til at få adgang til ordbogen, der indeholder alle parametre, der er angivet under 'Kundeparametre' i AI Agent-noden for scriptede agenter. |
|
Forbrugerdata store/Customer parameterværdier |
|
Brug dette til at få adgang til oplysninger, der er videregivet under 'Kundeparametre' i AI Agent-noden for scriptede agenter. Hvis for eksempel en nøgle 'user_name' sendes i AI-agentnoden, er den tilgængelig som consumerDataStore.extra_params.user_name |
|
Tidligere intent/Last aktiv hensigt |
|
Brug denne variabel til at få adgang til navnet på den intention, der var aktiv i samtalen før den aktuelle intention. |
|
Kontekstmatrix |
|
Brug dette til at få adgang til navnene på alle de kontekster, der er til stede i samtalen, i form af et array. |
|
Kontekstvarighed |
|
Henter værdien af varigheden af en specifik kontekst. |
|
Kundens UID |
|
Brug denne variabel til at få adgang til kundens unikke ID i AI-agentens svarbetingelser eller indhold. For digitale kanaler konfigureres UID'et i flowet og varierer pr. kanal. |
|
Datalagervariabel |
|
Brug denne variabel til at få adgang til brugerdefinerede variabler, der er gemt på sessionsniveau. |
|
Agentoverdragelse efter regelflag |
|
Brug denne variabel til at kontrollere, om samtalen blev overdraget til et menneske baseret på en af agentens overdragelsesregler. |
|
Matchende skabelonnøgle |
|
Brug denne variabel til at få adgang til det aktuelle svarnavn. |
|
NLP-tekst |
|
Brug denne variabel til at få adgang til den ubehandlede kundeforespørgsel. |
|
Behandlet forespørgsel |
|
Brug denne variabel til at få adgang til den behandlede kundeforespørgsel. |
| Transaktions-id |
| Brug denne variabel til at få adgang til transaktions-id'et. |
Ud over ovenstående er der visse andre dataobjekter, der er tilgængelige som responsvariabler. Disse omfatter messageStore, newdfState og lastdfState, der indeholder metadata om agentens svar. Udviklere kan udskrive dette i deres svar for at få adgang til detaljerne og bruge parametre fra disse ordbøger i deres svar. I de fleste tilfælde er variablerne i ovenstående tabel dog tilstrækkelige til at bygge din agent.
