In diesem Artikel

Erste Schritte mit Webex KI Agent Studio

Arten und Beispiele von KI-Agenten

Bespiele

Voraussetzungen

Auf das Webex-KI-Agentenstudio zugreifen

Von Control Hub anmelden

Über Webex Connect anmelden

Layout der Startseite

Ihr Dashboard kennen

Aufgaben auf der Karte des KI-Agenten

Neuen KI-Agenten erstellen

Vorkonfigurierten KI-Agenten importieren

Schlüsselwortsuche

Nach Agententyp filtern

Wissensdatenbank verwalten

Wissensdatenbank für KI-Agenten erstellen

Autonome KI-Agenten einrichten

Autonomer KI-Agent für die Ausführung von Aufgaben

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Durchführen von Aktionen

Profil des autonomen KI-Agenten aktualisieren

Aktionen zum autonomen KI-Agenten hinzufügen

Slot-Befüllung konfigurieren

Erfüllung definieren

Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Beantworten von Fragen

Profil des autonomen KI-Agenten aktualisieren

Wissensdatenbank konfigurieren

Autonome Sitzung und Verlauf von KI-Agenten anzeigen

Sitzungen

Protokoll

Audit-Protokolle

Modellgeschichte

Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten anzeigen

Widget für Plattformvorschau

Teilbares Vorschau-Widget

Sprachbasierte Vorschau

Leistung autonomer KI-Agenten mithilfe von Analysen anzeigen

Skriptbasierten KI-Agenten einrichten

KI-Agent mit Skripts für die Ausführung von Aufgaben

Erstellen eines KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen

Skripts für KI-Agenten aktualisieren

Entitäten verwalten

Absichten verwalten

Antworten verwalten

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Sprache zum KI-Agenten mit Skript hinzufügen

Übergabeeinstellungen konfigurieren

KI-Agent mit Skripts zum Beantworten von Fragen

Erstellen Sie einen KI-Agenten mit Skripten zum Beantworten von Fragen

Skripts für KI-Agenten aktualisieren

Artikel verwalten

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Sprache zum KI-Agenten mit Skript hinzufügen

Übergabeeinstellungen konfigurieren

Vorschau Ihres Skripts KI-Agenten anzeigen

Widget für Plattformvorschau

Teilbares Vorschau-Widget

Allgemeine Verwaltungsabschnitte für skriptierten KI-Agenten

Schulung

Sitzungen

Protokoll

Kuratierung

Ihre Skriptbasierte KI-Leistung mithilfe von Analysen anzeigen

Übersicht

Schulung

Antworten

Kuratierung

KI-Agenten integrieren

KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle integrieren

Verwalten von Berichten für KI-Agenten

Berichte von KI-Agenten verstehen

Bericht eines KI-Agenten erstellen

Berichtstypen für KI-Agenten

Berichtstyp des KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen

KI-Agent für die Ausführung von Aufgaben Berichtstyp

Bereitstellungsmodi des Berichts für KI-Agenten

KI-Compliance verstehen

KI-Entwicklung, Datenschutz, Sicherheit und Sicherheit

Administrationshandbuch für Webex KI Agent Studio

In diesem Artikel

Feedback?

In diesem Artikel wird eine Übersicht über Webex KI Agent Studio und seine Funktionen, Konfiguration der KI-Agenten, Integration von KI-Agenten in Sprache beschrieben. und digitale Kanäle sowie Berichte von KI-Agenten.

Erste Schritte mit Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio ist eine ausgeklügelte Plattform, die für die Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung automatisierter KI-Agenten entwickelt wurde, um Kundenservice- und Supportanforderungen zu erfüllen. Mithilfe künstlicher Intelligenz bieten KI-Agenten Kunden automatisierte Unterstützung, bevor sie mit menschlichen Agenten interagieren. Diese Agenten unterstützen Sprachinteraktionen mit Intonation, Sprachverständnis und Kontextbewusstsein innerhalb von Gesprächen. Außerdem wickeln KI-Agenten nahtlos und informativ Interaktionen über digitale Kanäle über Text und Online-Chat ab. Kunden profitieren von einem Concierge-ähnlichen Erlebnis, das Unterstützung bei Fragen erhält, Informationen abruft und Wartezeiten minimiert.

Funktionen von Webex AI Agent Studio

Präzise und zeitnahe Antworten: Bietet präzise Antworten auf Kundenanfragen in Echtzeit.
Intelligente Aufgabenausführung – Führt Aufgaben basierend auf Kundenanforderungen oder -eingaben aus.

Die wichtigsten Vorteile für Unternehmen

Verbessertes Kundenerlebnis: Bietet Kunden ein Konversationserlebnis in Echtzeit.
Personalisierte Interaktionen: Passt die Antworten an die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden an.
Skalierbarkeit und Effizienz: Bewältigt ein hohes Volumen an Kundeninteraktionen, ohne dass zusätzliche menschliche Mitarbeiter erforderlich sind, was zu einer höheren Zufriedenheit und geringeren Betriebskosten führt.

Grundlegendes zu KI-Agententypen und -Beispielen

Die folgende Tabelle bietet einen Einblick in die KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten:

Tabelle 1. KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten
Typ des KI-Agenten	Zweck	Funktion	Beschreibung	Wie richte ich ein?
Autonom	Autonome KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie unabhängig agieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne direktes menschliches Eingreifen ausführen.	Aktionen ausführen	Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln. Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.	Autonome KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Autonom		Fragen beantworten	Autonome Agenten können auf ein Wissens-Repository zugreifen und es nutzen, um informative und genaue Antworten auf Benutzerfragen zu geben.	Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Skript	Geskriptete KI-Agenten sind so programmiert, dass sie einem vordefinierten Satz von Regeln und Anweisungen folgen.	Aktionen ausführen	Agenten mit Skripten können bestimmte Aufgaben ausführen, die klar definiert und strukturiert sind.	Geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Skript		Fragen beantworten	Agenten mit Skripts können Fragen auf der Grundlage eines vom Benutzer erstellten Schulungskorpus beantworten, der eine Sammlung von Beispielen und Antworten darstellt.	Geskriptete KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Beispiele

Sowohl autonome als auch skriptgesteuerte KI-Agenten können je nach den spezifischen Anforderungen und gewünschten Fähigkeiten auf verschiedene Anwendungsfälle angewendet werden. Hier einige Beispiele:

Kundenservice – Für den Kundensupport können sowohl autonome als auch Skript-Agenten eingesetzt werden, wobei autonome Agenten mehr Flexibilität und ein natürliches Sprachverständnis bieten.
Virtuelle Assistenten – Autonome Agenten eignen sich gut für virtuelle Assistentenrollen, da sie verschiedene Aufgaben erledigen und personalisiertere Interaktionen ermöglichen können.
Datenanalyse – Autonome Agenten können verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Prozessautomatisierung – Sowohl autonome als auch skriptbasierte Agenten können verwendet werden, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu verbessern und Fehler zu reduzieren.
Wissensmanagement – Autonome Agenten können verwendet werden, um Wissensspeicher zu erstellen und zu verwalten, sodass Informationen für Benutzer leicht zugänglich sind.

Die Wahl zwischen autonomen und skriptbasierten KI-Agenten hängt von der Komplexität der Aufgaben, dem erforderlichen Grad an Autonomie und der Verfügbarkeit von Trainingsdaten ab.

Voraussetzungen

Wenn Sie bereits Kunde von Webex Contact Center sind, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Webex Contact Center 2.0-Mandanten.
- Webex Connect wird für Ihren Mandanten bereitgestellt.
- Die Voice-Media-Plattform ist eine Medienplattform der nächsten Generation.
Wenn Sie keinen Webex Contact Center-Mandanten haben, wenden Sie sich an Ihren Partner, um eine Webex Contact Center-Testversion mit der Next-Generation Media Platform zu starten.
Administratoren können eine Webex Contact Center-Entwickler-Sandbox anfordern, um KI-Agenten auszuprobieren.

Aktivierung von Funktionen

Diese Funktion befindet sich derzeit in der Beta-Phase. Kunden können sich für diese Funktion im Beta-Portal anmelden Webex indem sie die Teilnahmeumfrage für KI-Agenten ausfüllen.

Derzeit ist in der Beta-Phase nur die Funktion des geskripteten KI-Agenten verfügbar.
Autonome Agenten sind nur für ausgewählte Kunden verfügbar. Anfragen können über Ihren CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) oder per E-Mail an ask-ccai@cisco.com gestellt werden. Nach der Genehmigung werden autonome Agenten zusätzlich zu den Skript-Agenten für Ihren Mandanten zur Verfügung gestellt.

Zugriff auf Webex AI Agent Studio

Um Ihre AI-Agenten zu erstellen, müssen Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Anwendung anmelden. Dies kann auf folgende Weise erfolgen:

Anmelden über Control Hub

Wenn das Webex AI Agent Studio nicht angezeigt wird, wenden Sie sich an den Cisco-Support, um das entsprechende Feature-Flag zu aktivieren.

Melden Sie sich mit der URL  https://admin.webex.com bei Control Hub an.
Wählen Sie im Navigationsbereich im Abschnitt Services die Option Contact Center (Kontaktzentrum ) aus.
Navigieren Sie unter Quicklinks im rechten Bereich zum Abschnitt Contact Center-Suite .
Klicken Sie auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.

Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Über Webex Connect anmelden

Um auf die Webex AI Agent Studio-Anwendung zugreifen zu können, sollten Sie Zugriff auf Webex Connect haben.

Melden Sie sich mit der Mandanten-URL und Ihren Anmeldeinformationen bei Webex Connect-Anwendung an.
Standardmäßig wird die Seite "Services " als Startseite angezeigt.
 Klicken Sie im Menü App Tray des linken Navigationsbereichs auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.
Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Layout der Startseite

Willkommen bei der Anwendung Webex AI Agent Studio. Wenn Sie sich anmelden, wird auf der Startseite folgendes Layout angezeigt:

Navigationsleiste

Die Navigationsleiste auf der linken Seite bietet Zugriff auf die folgenden Menüs:
- Dashboard – Zeigt eine Liste der KI-Agenten an, auf die der Benutzer Zugriff hat, wie vom Unternehmensadministrator zugewiesen.
- Wissen: Zeigt das zentrale Wissens-Repository oder die zentrale Wissensdatenbank an, die als Gehirn für autonome KI-Agenten dient, um auf Kundenanfragen zu antworten.
- Berichte: Listet vordefinierte KI-Agentenberichte verschiedener Typen auf. Sie können Berichte entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen generieren oder planen.
- Hilfe: Ermöglicht den Zugriff auf das Webex AI Agent Studio-Benutzerhandbuch im Webex Help Center.
Benutzerprofil
Über das Benutzerprofilmenü können Sie Ihre Profilinformationen anzeigen und sich von der Anwendung abmelden.

Die Seite "Unternehmensprofil " enthält Informationen zum KI-Agentenmandanten, auf die nur Administratoren mit Volladministratorzugriff zugreifen können.
- Die Registerkarte "Übersicht " enthält die folgenden Informationen:
  - Unternehmenskennungen – Einschließlich Webex Organisations-ID, CPaaS-Organisations-ID und Abonnement-ID für das Unternehmen. Diese Option ist für Unternehmen mit Webex Contact Center-Integration für den entsprechenden Webex Connect-Mandanten verfügbar.
  - Profileinstellungen: Enthält den Namen des Unternehmens, den eindeutigen Namen des Unternehmens und die URL mit dem Logo.
  - Allgemeine Agenteneinstellungen: Ermöglicht die Auswahl des Standardagenten für den Sprachkanal für Fallback-Szenarien.
  - Zusammenfassung der Datenaufbewahrung: Enthält eine Zusammenfassung der Datenaufbewahrungszeiträume für dieses Unternehmen.
- Auf der Registerkarte Teammitglieder können Sie die Liste der Teammitglieder anzeigen und verwalten, die Zugriff auf die Anwendung haben. Jedem Benutzer wird eine Rolle zugewiesen, die die Aktionen bestimmt, die er auf der Grundlage der erteilten Berechtigungen ausführen kann.

Kennen Sie Ihr Dashboard

Auf dem Dashboard werden die KI-Agenten durch Karten dargestellt, die grundlegende Informationen anzeigen, darunter den Namen des KI-Agenten, "Zuletzt aktualisiert von", "Zuletzt aktualisiert am" und die Engine, die für das Training des Agenten verwendet wird.

Aufgaben auf der AI-Agentenkarte

Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte, um die folgenden Optionen anzuzeigen:

Vorschau – Klicken Sie auf Vorschau, um das Widget "KI-Agentenvorschau " zu öffnen.
Ellipsensymbol : Klicken Sie auf dieses Symbol, um die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Link "Vorschau kopieren": Kopieren Sie den Link für die Vorschau, um ihn in eine neue Registerkarte einzufügen und eine Vorschau des KI-Agenten im Chat-Widget anzuzeigen.
- Zugriffstoken kopieren: Kopieren Sie das Zugriffstoken des KI-Agenten, um den Agenten über APIs aufzurufen.
- Exportieren: Exportieren Sie die AI-Agent-Details (im JSON-Format) in Ihren lokalen Ordner.
- Löschen: Der KI-Agent wird dauerhaft aus dem System gelöscht.
- Anheften: Heften Sie den KI-Agenten an die erste Position im Dashboard an, oder lösen Sie die Fixierung, um ihn wieder an seine vorherige Position zu verschieben.

Erstellen eines neuen KI-Agenten

Sie können einen neuen KI-Agenten erstellen, indem Sie die Option + Agent erstellen in der oberen rechten Ecke des Dashboards verwenden. Sie können eine vordefinierte Vorlage verwenden oder einen Agenten von Grund auf neu erstellen.

Informationen zum Erstellen von skriptbasierten und autonomen KI-Agenten finden Sie in den folgenden Abschnitten:

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aktionen
Autonomer KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Autonomer KI-Agent zum Ausführen von Aktionen

Vorgefertigten KI-Agenten importieren

Sie können einen vorgefertigten KI-Agenten im JSON-Format aus einer Liste der verfügbaren KI-Agenten importieren. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie den AI-Agenten im JSON-Format in Ihren lokalen Ordner exportiert haben. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um sie zu importieren:

Klicken Sie auf Agent importieren.
Klicken Sie auf Hochladen , um die von der Plattform exportierte AI-Agentendatei (im JSON-Format) hochzuladen.
Geben Sie im Feld Agentenname den Namen des AI-Agenten ein.
(Optional) Bearbeiten Sie in der System-ID die vom System generierte eindeutige ID.
Klicken Sie auf Importieren.

Ihr KI-Agent wurde jetzt erfolgreich in die Webex AI Agent Studio-Plattform importiert und ist auf dem Dashboard verfügbar.

Stichwortsuche

Die Plattform bietet robuste Suchfunktionen, mit denen Sie KI-Agenten einfach finden und verwalten können. Sie können eine Schlüsselwortsuche über den Agentennamen durchführen. Geben Sie den Namen des Agenten oder einen Teil des Namens in die Suchleiste ein. Das System zeigt eine Liste von KI-Agenten an, die Ihren Suchkriterien entsprechen.

Nach Agententyp filtern

Zusätzlich zur Stichwortsuche können Sie Ihre Suchergebnisse verfeinern, indem Sie nach dem Typ des KI-Agenten filtern. Wählen Sie in der Dropdown-Liste einen der Agententypfilter aus: "Skript", "Autonom" und "Alle".

Wissensdatenbank verwalten

Eine Wissensdatenbank ist ein zentrales Repository für Informationen für die auf dem Large Language Model (LLM) basierenden autonomen KI-Agenten. Die autonomen KI-Agenten nutzen fortschrittliche KI- und maschinelle Lerntechnologien, um menschenähnlichen Text zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Diese KI-Agenten trainieren riesige Datenmengen und sind in der Lage, detaillierte und kontextbezogene Antworten zu geben. Wissensdatenbanken speichern die Daten, die für das Funktionieren der autonomen KI-Agenten erforderlich sind.

So greifen Sie auf die Wissensdatenbank zu:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen . Die Seite mit den Wissensdatenbanken wird angezeigt.
Sie können eine Wissensdatenbank basierend auf den folgenden Kriterien finden:
- Name der Wissensdatenbank
- Typ der Wissensdatenbank
- Aktualisierung der Wissensdatenbanken zwischen bestimmten Daten
- Wissensdatenbanken, die zwischen einem bestimmten Datum erstellt wurden
  Klicken Sie auf Alle zurücksetzen, um die Suchkriterien zurückzusetzen.
Sie können auch eine neue Wissensdatenbank erstellen. Informationen zum Erstellen einer neuen Wissensdatenbank finden Sie unter Erstellen einer Wissensdatenbank für AI Agent.

Wissensdatenbank für KI-Agenten erstellen

1	Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen .
2	Klicken Sie auf der Seite Wissensdatenbanken in der oberen rechten Ecke auf + Wissensdatenbank erstellen.
3	Geben Sie auf der Seite Wissensdatenbank erstellen die folgenden Details ein: Name der Wissensdatenbank: Geben Sie einen Namen für die Wissensdatenbank ein. Beschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Wissensdatenbank an.
4	Klicken Sie auf Erstellen. Das System erstellt eine Wissensdatenbank mit dem angegebenen Namen.
5	Gehen Sie auf der Registerkarte "Dateien " wie folgt vor: Ziehen Sie die Dateien per Drag & Drop in die Wissensdatenbank. Klicken Sie alternativ auf Datei hinzufügen, um eine Datei hinzuzufügen. Das System unterstützt die folgenden Dateiformate: PDF, .doc, .docx, Daten über Kabel, .txt, .xlsx, .xls und CSV. Die Größe jeder Datei darf 2 MB nicht überschreiten. Nachdem Sie die Dateien hinzugefügt haben, klicken Sie auf Dateien verarbeiten, um die Dateien zu verarbeiten. Wenn Sie fertig sind, listet das System die Dateien auf der Registerkarte Dateien auf.
6	Auf der Registerkarte Dokumente : Klicken Sie auf + Dokument erstellen, um Ihre eigenen Wissensdatenbankdokumente zu erstellen. Geben Sie auf der Seite Dokument erstellen den Dokumentnamen ein. Verwenden Sie den Texteditor, um die erforderlichen Informationen hinzuzufügen, und formatieren Sie den Text nach Bedarf. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Zu vorhandener Kategorie hinzufügen, um das Dokument zur vorhandenen Kategorie hinzuzufügen. Sie können auch Zu neuer Kategorie hinzufügen und eine neue Kategorie erstellen. Klicken Sie auf Speichern. Sie können auch auf + Kategorie hinzufügen klicken , um Kategorien zu definieren und die Dokumente unter der entsprechenden Kategorie hinzuzufügen. Wählen Sie im linken Bereich das gewünschte Dokument aus und klicken Sie auf Webvorschau , um eine Vorschau des Dokuments anzuzeigen.
7	Navigieren Sie zur Registerkarte Informationen , um die Details der hochgeladenen Dateien und der von Ihnen erstellten Dokumente anzuzeigen und nachzuverfolgen. Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die Wissensdatenbankdateien zu bearbeiten. Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen der Datei. Sie können auch die vorhandenen Dateien löschen und neue Dateien hinzufügen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Wissensdatenbank vollständig zu löschen.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den autonomen KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen.

Autonome KI-Agenten einrichten

Autonome KI-Agenten arbeiten selbstständig und ohne direktes menschliches Eingreifen. Diese Agenten verwenden fortschrittliche Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um Daten zu analysieren, aus ihrer Umgebung zu lernen und ihre Aktionen anzupassen, um bestimmte Ziele zu erreichen. In diesem Abschnitt werden die beiden Hauptfunktionen des autonomen KI-Agenten beschrieben.

Autonomer KI-Agent zur Ausführung von Aufgaben

Die autonomen KI-Agenten können verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

Natural Language Processing (NLP) – Verstehen und Reagieren auf menschliche Sprache auf natürliche und umgangssprachliche Weise.
Entscheidungsfindung: Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln.
Automatisierung: Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent
Slot-Füllung konfigurieren
Fulfillment definieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Filtern Sie den KI-Agententyp als Autonom. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten, auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent finden Sie Best Practices und Beispiele.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Sie haben jetzt erfolgreich den autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen erstellt, der jetzt auf dem Dashboard verfügbar ist. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren eines vordefinierten KI-Agents

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Bearbeiten Sie bei Bedarf das Ziel des KI-Agenten. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
Anweisungen: Geben Sie die Anweisungen für den KI-Agenten ein. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Die Standard-URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Ändern Sie dies bei Bedarf.
KI-Engine: Aktualisieren Sie die KI-Engine, falls erforderlich.
Begrüßungsnachricht: Die standardmäßige Begrüßungsnachricht, die der KI-Agent verwendet, um die Interaktion zu starten. Aktualisieren Sie diese Kennzahlen, falls erforderlich.

Klicken Sie auf Veröffentlichen , um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten die erforderlichen Aktionen hinzu.

Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent

Die autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen sind so konzipiert, dass sie die Absichten der Benutzer verstehen und entsprechend handeln. In einem Restaurant muss beispielsweise die Online-Annahme von Essensbestellungen automatisiert werden. Um die Aufgabe zu erfüllen, können Sie einen autonomen KI-Agenten erstellen, der die folgenden Aktionen ausführt:

Holen Sie die erforderlichen Informationen vom Kunden ein.
Übergeben Sie die Informationen an den gewünschten Ablauf.

Der autonome KI-Agent zum Ausführen von Aktionen arbeitet mit den folgenden Bausteinen:

Aktion: Eine Funktion, mit der der KI-Agent eine Verbindung mit externen Systemen herstellen kann, um komplexe Aufgaben auszuführen.
Entität oder Slot: Stellt einen Schritt zur Erfüllung der Absicht des Benutzers dar. Beim Slot-Filling werden dem Kunden bestimmte Fragen gestellt, um die Absicht des Kunden auf der Grundlage von Äußerungen zu erfüllen. Es ist der Auslöser für einen KI-Agenten, um mit der Ausführung einer Aktion zu beginnen. Definieren Sie die Eingabeelemente als Teil der Slot-Füllung.
Fulfillment – Legt fest, wie der KI-Agent die Aktion abschließt. Definieren Sie im Rahmen der Erfüllung die Ausgabeentitäten für den autonomen KI-Agenten, um die Antwort in einem bestimmten Format zu generieren. Das System sendet die Ausgabeentitäten an den Fluss, um mit der Aktion fortzufahren und die Aufgabe erfolgreich abzuschließen.

Klicken Sie auf der Registerkarte Aktion auf +Neue Aktion.

Geben Sie auf der Seite Neue Aktion hinzufügen die folgenden Details an:

Aktionsname – Geben Sie den Namen der Aktion ein. Beispiel: Tickets buchen.
Aktionsbeschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der erwarteten Aktion an. Stellen Sie sicher, dass die Aktionsbeschreibung klar und genau ist.
Aktionsumfang: Wählen Sie den Aktionsbereich aus der Dropdown-Liste aus. Folgende Optionen sind verfügbar:
- Klicken Sie auf Slot-Füllung , um die erforderlichen Eingabe-Entities für die Slot-Füllung zu konfigurieren. Wenn Sie sich für die Slot-Füllung entscheiden, können Sie die Fulfillment-Details nicht konfigurieren.
- Klicken Sie auf Slot-Füllung mit Fulfillment , um die erforderlichen Eingabeelemente für die Slot-Füllung zu konfigurieren und die Details für die Ausführung der Aktion zu definieren.
Die Agentenübergabe ist die Standardaktion, die standardmäßig aktiviert ist. Verwenden Sie die Umschaltoption, um die Agentenübergabe zu deaktivieren.

Nächste Schritte

Sie können entweder Slots konfigurieren oder Sie können Slots konfigurieren und das Fulfillment definieren, abhängig vom gewählten Aktionsumfang.

Slot-Füllung konfigurieren

Das Füllen von Slots beinhaltet das Hinzufügen der erforderlichen Eingabeeinheiten für die KI-Engine. Fügen Sie im Abschnitt Slot-Füllung auf der Seite Aktionen die Eingabe-Entities hinzu:

Sie können die Entitäten einzeln im Tabellenformat hinzufügen.
Sie können auch die JSON-Datei verwenden und die Entitäten definieren. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema .

Hinzufügen von Eingabeentitäten im Tabellenformat

1	Um eine Eingabe-Entity hinzuzufügen, klicken Sie auf +Neue Eingabe-Entity.
2	Geben Sie auf der Seite Neue Eingabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Eingabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung der Entität klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Entität obligatorisch zu machen.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Eingabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Eingabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
4	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die hinzugefügten Eingabeelemente zu bearbeiten. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Entität zu löschen.

Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor

Sie können die Eingabe- und Ausgabeentitäten mit dem JSON-Editor hinzufügen. In der JSON-Editor-Ansicht müssen die Entitäten in einem strukturierten JSON-Format definiert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Struktur der Eingabeparameter

Die Eingabeparameter müssen der folgenden Struktur entsprechen:

type: Datentyp des Parameters-Objekts. Dies ist immer 'object', um anzuzeigen, dass die Parameter als Objekt strukturiert sind.

properties: Ein Objekt, bei dem jeder Schlüssel für einen Parameter und die zugehörigen Metadaten steht.

required: Ein Array von Zeichenfolgen, in denen die Namen der Parameter aufgelistet sind, die obligatorisch sind.

Properties Objekt

Jeder Schlüssel im properties-Objekt stellt eine Eingabeentität/einen Eingabeparameter dar und enthält ein weiteres Objekt mit Metadaten zu diesem Parameter. Die Metadaten sollten immer die folgenden Schlüsselwörter enthalten:

type: Datentyp des Parameters. Folgende Typen sind zulässig:
- string – Textdaten.
- integer: Numerische Daten ohne Dezimalstellen.
- number: Numerische Daten, die Dezimalstellen enthalten können.
- boolean: Wahr/Falsch-Werte.
- Array: Eine Liste von Elementen, die in der Regel alle vom gleichen Typ sind.
- object: Eine komplexe Datenstruktur mit verschachtelten Eigenschaften.
description: Eine kurze Erläuterung dessen, was die Entität darstellt. Dies hilft der KI-Engine, den Zweck und die Verwendung des Parameters zu verstehen. Aus Gründen der Genauigkeit wird eine kurze Beschreibung empfohlen, die mit den Anweisungen und der Aktionsbeschreibung des Agenten übereinstimmt.
Die Validierung wird von der Plattform nur für 'type' erzwungen. "Description" wird nicht für alle Entitäten erzwungen, es wird jedoch dringend empfohlen, dass sie hinzugefügt wird. Weitere nützliche Schlüsselwörter für Entitätsmetadaten sind:
- enum: Das Feld "Enumeration" listet die möglichen Werte für einen Parameter auf. Dies ist nützlich für Parameter, die nur einen begrenzten Satz von Werten akzeptieren sollen. Entwickler können benutzerdefinierte Listen von Werten definieren, die ein Parameter akzeptieren soll, um dies zu verwenden.
- pattern: Das Musterfeld wird bei Zeichenfolgentypen verwendet, um einen regulären Ausdruck anzugeben, dem die Zeichenfolge entsprechen muss. Dies ist besonders nützlich, um bestimmte Formate wie Telefonnummern, Postleitzahlen oder benutzerdefinierte IDs zu überprüfen.
- examples: Das Feld examples enthält ein oder mehrere Beispiele für gültige Werte für den Parameter. Dies hilft der KI-Engine zu verstehen, welche Art von Daten erwartet werden, und kann besonders für Interpretations- und Validierungszwecke nützlich sein.

Es gibt andere Schlüsselwörter, mit denen die Entitätsdefinition genauer und robuster werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Beispiel

Das folgende Beispiel enthält verschiedene Typen von Entitäten und Schlüsselwörtern:

{ "type": "Objekt", "Eigenschaften": { "username": { "type": "string", "description": "Der eindeutige Benutzername für das Konto.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Das Passwort für das Konto.", "minLength": 8, "Format": "Passwort" }, "email": { "type": "string", "description": "Die E-Mail-Adresse für das Konto.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Das Geburtsdatum des Benutzers.", "examples": ["mm/tt/JJJJ"] }, "preferences": { "type": "Objekt", "description": "Einstellungen der Benutzereinstellungen.", "properties": { "Newsletter": { "type": "boolean", "description": "Ob der Benutzer Newsletter erhalten möchte.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Bevorzugte Benachrichtigungsmethode.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "Array", "description": "Liste der Rollen, die dem Benutzer zugewiesen sind.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["Benutzername", "Passwort", "E-Mail"] }

Dieses Beispiel enthält die folgenden Entitäten:

username: Ein Zeichenfolgentyp mit Längenbeschränkungen für die minimale und maximale Länge.
password: Ein Zeichenfolgentyp mit einer Mindestlänge und einem bestimmten Format (das Kennwort gibt an, dass er sicher verarbeitet werden muss).
email: Ein Zeichenfolgentyp mit einem Regex-Muster, um sicherzustellen, dass es sich um eine gültige E-Mail-Adresse handelt.
birthdate: Ein Zeichenfolgentyp mit Beispielen zum Festlegen des Datumsformats.
preferences: Ein Objekttyp mit verschachtelten Eigenschaften (Newsletter und Benachrichtigungen), einschließlich eines booleschen Werts mit einem Standardwert und einer Zeichenfolge mit bestimmten zulässigen Werten (enum).
roles: Ein Array-Typ, bei dem jedes Element eine Zeichenfolge ist, die auf bestimmte Werte (Enumeration) beschränkt ist.

Der Benutzername, das Passwort und die E-Mail-Adresse sind obligatorisch, wie im "required"-Array definiert.

In diesem Beispiel haben die Entitäten beschreibende Namen, klare Beschreibungen und folgen einer konsistenten Struktur und Namenskonvention. Befolgen Sie diese Best Practices, um klar definierte Entitäten zu erstellen, die für die KI-Engine leicht zu interpretieren und durchzusetzen sind.

Fulfillment definieren

1	Definieren Sie die Fulfillment-Details für die Implementierung des KI-Agenten in einem Contact Center. Geben Sie die folgenden Details an: Wählen Sie einen Fulfillment-Ansatz aus: Wählen Sie den Flow aus. Flow-Builder auswählen – Wählen Sie den erforderlichen Flow-Builder aus. Flow Webhook URL: Geben Sie die Webhook-URL ein. Weitere Informationen finden Sie unter Eingehende Webhooks. Dienstschlüssel: Geben Sie die Details des Dienstschlüssels ein.
2	Konfigurieren Sie die Ausgabeentitäten so, dass der KI-Agent das Ergebnis in einem Format generiert, das für den Fluss verständlich ist.
3	Um eine Ausgabeentität hinzuzufügen, klicken Sie auf + Neue Ausgabeentität. Geben Sie auf dem Bildschirm Neue Ausgabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Ausgabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Komponente als obligatorisch festzulegen. Sie können auch eine JSON-Datei verwenden, um die Ausgabeentitäten hinzuzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor .
4	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Ausgabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Ausgabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
5	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um Änderungen an der Entität vorzunehmen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen, um die Entität zu löschen.
6	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Konfiguration abzuschließen.

Nächste Schritte

Klicken Sie auf Vorschau , um eine Vorschau des AI-Agenten anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten. Klicken Sie auf Veröffentlichen , um den KI-Agenten live zu schalten.

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Autonome Agenten können auf ein Wissens-Repository zugreifen und es nutzen, um informative und genaue Antworten auf Benutzerfragen zu geben. Diese Funktion ist in Szenarien nützlich, in denen der Agent folgende Aufgaben erfüllen muss:

Bieten Sie Kundensupport – Beantworten Sie häufig gestellte Fragen, beheben Sie Probleme und führen Sie Kunden durch Prozesse.
Bieten Sie technische Unterstützung an: Bieten Sie fachkundige Beratung zu bestimmten Themen oder Bereichen an.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Wissensdatenbank konfigurieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Bevor Sie beginnen:

Stellen Sie sicher, dass Sie die Wissensdatenbank erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Wissensdatenbanken.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als autonom filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Für die sprachbasierte Vorschau wählen Sie Vega aus. Weitere Informationen finden Sie unter Sprachbasierte Vorschau . Wissensdatenbank: Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbankdatei aus der Liste der verfügbaren Wissensdatenbanken aus. Sie können die ausgewählte Wissensdatenbank nicht anderen KI-Agenten zuordnen. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft.
KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
Begrüßungsnachricht: Geben Sie die Begrüßungsnachricht ein, die der KI-Agent verwenden soll, um die Interaktion zu starten.
Übergabe an Agenten zulassen: Aktivieren Sie die Umschaltoption, um die Konversation an einen menschlichen Agenten weiterzuleiten, wenn ein Kunde mit einem Agenten sprechen möchte.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den KI-Agenten.

Wissensdatenbank konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Wählen Sie auf der Seite Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
2	Navigieren Sie zur Registerkarte Wissensdatenbank .
3	Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbank aus der Dropdown-Liste aus.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Klicken Sie auf Vorschau , um eine Vorschau des AI-Agenten anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten.

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonomous AI Agent-Sitzung und -Verlauf anzeigen

Sie können die Sitzungs- und Verlaufsdetails jedes von Ihnen erstellten autonomen KI-Agenten anzeigen. Auf der Seite "Sitzungen" werden die Details der Sitzungen angezeigt, die mit den Konstomeren eingerichtet wurden. Auf der Seite "Verlauf " können Sie die Details der Konfigurationsänderungen anzeigen, die am AI Agent vorgenommen wurden.

Sitzungen

Die Seite "Sitzungen " bietet eine umfassende Aufzeichnung aller Interaktionen zwischen KI-Agenten und Benutzern. So navigieren Sie zur Seite "Sitzungen ":

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie die Sitzungsdetails anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Sitzungen.

Die Seite "Sitzungen " wird angezeigt. Jede Sitzung wird als Datensatz angezeigt, der alle Nachrichten der Sitzung enthält. Diese Informationen sind nützlich, um den KI-Agent zu prüfen, zu analysieren und zu verbessern.

In der Sitzungstabelle wird eine Liste aller Sitzungen/Räume angezeigt, die für diesen KI-Agenten erstellt wurden. Die Tabelle wird paginiert, wenn mehr Zeilen vorhanden sind, als in einem Bildschirm untergebracht werden können. Jedes der Felder in der Tabelle kann mithilfe des Abschnitts "Ergebnisse verfeinern" auf der linken Seite sortiert oder gefiltert werden. Die vorhandenen Felder stellen die folgenden Informationen zu einer bestimmten Sitzung dar:

Sitzungs-ID: Die eindeutige Raum-ID oder Sitzungs-ID für eine Konversation.
Verbraucher-ID: Die ID des Verbrauchers, der mit dem KI-Agenten interagiert hat.
Kanäle: Kanal, in dem die Interaktion stattgefunden hat.
Aktualisiert um: Uhrzeit der Raumschließung.
Raum-Metadaten – Enthält zusätzliche Informationen über den Raum.
Aktivieren Sie die erforderlichen Kontrollkästchen:
- Testsitzungen ausblenden: Blendet die Testsitzungen aus und zeigt nur die Liste der aktiven Sitzungen an.
- Agentenübergabe erfolgt: Zum Filtern der Sitzungen, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten: Zum Filtern der Sitzungen, in denen der Fehler aufgetreten ist.
- Downvoted: Zum Filtern der abgelehnten Sitzungen.
Klicken Sie auf eine Zeile in der Sitzungstabelle, um eine detaillierte Ansicht dieser Sitzung anzuzeigen. Das Schloss-Symbol zeigt an, dass die Sitzung gesperrt ist und entschlüsselt werden muss. Sie benötigen die entsprechende Berechtigung, um die Sitzung zu entschlüsseln. Wenn der Schalter "Zugriff entschlüsseln" aktiviert ist, können Sie über die Schaltfläche "Inhalt entschlüsseln" auf jede Sitzung zugreifen. Diese Funktion ist jedoch nur anwendbar, wenn der erweiterte Datenschutz auf true festgelegt oder für den Mandanten aktiviert ist.

Verlauf

Auf der Seite "Verlauf " können Sie die Details der Konfigurationsänderungen anzeigen, die am AI Agent vorgenommen wurden. So zeigen Sie den Verlauf eines bestimmten Agenten an:

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie den Verlauf anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Verlauf.

Die Seite "Verlauf " wird mit den folgenden Registerkarten angezeigt:

Überwachungsprotokolle – Klicken Sie auf dieRegisterkarte Überwachungsprotokolle , um die an den KI-Agenten vorgenommenen Änderungen anzuzeigen.
Modellverlauf – Klicken Sie auf die Registerkarte Modellverlauf , um die verschiedenen Versionen des autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen anzuzeigen.

Audit-Protokolle

Auf der Registerkarte "Überwachungsprotokolle " werden die Änderungen nachverfolgt, die am autonomen KI-Agenten vorgenommen wurden. Sie können die Details zu den Änderungen der letzten 35 Tage anzeigen. Auf der Registerkarte "Überwachungsprotokolle " werden die folgenden Details angezeigt:

Benutzer mit den Entwicklerrollen "Admin" oder "AI Agent" können nur auf die Registerkarte "Überwachungsprotokolle " zugreifen. Benutzer mit benutzerdefinierten Rollen, die über die Berechtigung "Überwachungsprotokoll abrufen" verfügen, können die Überwachungsprotokolle ebenfalls anzeigen.

Aktualisiert um: Die Daten und der Zeitpunkt der Änderung.
Aktualisiert von: Der Name des Benutzers, der die Änderung vorgenommen hat.
Feld: Der spezifische Bereich des KI-Agenten, in dem die Änderung vorgenommen wurde.
Beschreibung – Zusätzliche Informationen zur Änderung.

Sie können mit den Suchoptionen "Aktualisiert von", "Feld" und "Beschreibung " nach einem bestimmten Überwachungsprotokoll suchen. Sie können die Protokolle nach den Feldern "Aktualisiert am " und "Aktualisiert von " sortieren.

Modellhistorie

Die Registerkarte Modellverlauf ist nur für den Autonomous AI Agent zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Jedes Mal, wenn Sie den Autonomous AI-Agenten zum Ausführen von Aktionen veröffentlichen, wird eine Version des Autonomous AI-Agenten gespeichert und ist auf der Registerkarte Modellverlauf verfügbar. Sie können die verschiedenen Versionen des KI-Agenten auf der Registerkarte Modellverlauf anzeigen.

Modellbeschreibung: Eine kurze Beschreibung der Version des KI-Agenten.
KI-Engine: Die KI-Engine, die für diese Version des AI-Agenten verwendet wird.
Aktualisiert am: Datum und Uhrzeit der Erstellung.
Aktionen: Ermöglicht es Ihnen, die folgenden Aktionen für den KI-Agenten auszuführen
- Laden: Alle Änderungen am KI-Agenten gehen verloren. Sie müssen die Konfiguration erneut durchführen.
- Exportieren – Verwenden Sie diese Option, um den AI-Agenten zu exportieren.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten an

Sie können eine Vorschau der autonomen KI-Agenten zum Zeitpunkt der Erstellung des KI-Agenten, während der Bearbeitung und nach der Bereitstellung des Agenten anzeigen. Sie können die Vorschau öffnen unter:

KI-Agenten-Dashboard – Wenn Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte bewegen, wird die Vorschauoption für diesen KI-Agenten angezeigt. Klicken Sie auf diese Schaltfläche, um die Vorschau des KI-Agenten zu öffnen.
KI-Agent-Kopfzeile – Klicken Sie auf die KI-Agentenkarte, um den KI-Agenten zu öffnen. Die Option Vorschau ist immer im Kopfzeilenbereich sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget angezeigt. Mit dieser Option können Sie den Vorschaumodus einfach wieder öffnen.

Webex AI Agent Studio bietet auch eine teilbare Vorschauoption. Klicken Sie auf das Menü in der oberen rechten Ecke und wählen Sie die Option Vorschaulink kopieren. Sie können den Vorschaulink für andere Benutzer freigeben, z. B. für Tester oder Verbraucher des KI-Agenten.

Plattform-Vorschau-Widget

Das Vorschau-Widget wird unten rechts auf dem Bildschirm angezeigt. Sie können Äußerungen (oder eine Abfolge von Äußerungen) bereitstellen, um die Antworten des KI-Agenten zu überprüfen und sicherzustellen, dass er ordnungsgemäß funktioniert.

Außerdem können Sie das Vorschau-Widget minimieren, Verbraucherinformationen bereitstellen und mehrere Räume initiieren, um den KI-Agenten zu testen.

Teilbares Vorschau-Widget

Das gemeinsam nutzbare Vorschau-Widget ermöglicht es Ihnen, den KI-Agent auf vorzeigbare Weise für Stakeholder und Verbraucher freizugeben, ohne eine benutzerdefinierte Benutzeroberfläche entwickeln zu müssen, um den KI-Agenten anzuzeigen. Standardmäßig rendert der kopierte Vorschaulink den AI-Agenten mit einem Telefongehäuse. Sie können eine schnelle Anpassung vornehmen, indem Sie bestimmte Parameter im Vorschaulink ändern. Sie können das Widget wie folgt anpassen:

Widget-Farbe: Durch Anhängen des Parameters brandColor an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder den Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts des phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird.

Beispiel für einen Vorschaulink mit diesen Parametern: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<geben Sie den Hexadezimalwert einer Farbe im Format '_XXXX'> ein.

Sprachbasierte Vorschau

Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen unterstützt die sprachbasierte Vorschau. So aktivieren Sie diese Option:

Navigieren Sie zu Dashboard und wählen Sie den AI-Agenten aus.
Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste AI Engine die Option Vega aus.
Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Die Vorschauoption wird mit einem Mikrofonsymbol für die sprachbasierte Vorschau aktualisiert. Klicken Sie auf Vorschau. Das Sprachvorschau-Widget wird angezeigt.

Sie müssen den Mikrofonzugriff aktivieren, um diese Funktion nutzen zu können.

Im Sprachvorschau-Widget werden die folgenden Optionen angezeigt:

Start-Taste , um die Vorschau zu starten.
Das Live-Transkript der Konversation wird im Widget angezeigt, wenn die Sprachvorschau aktiv ist.
Anruf beenden, um die Konversation zu beenden.
Stummschalten , um stumm zu schalten.

Zeigen Sie die Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analytics an

Der Abschnitt "AI Agent Analytics" bietet eine grafische Darstellung der wichtigsten Metriken zur Bewertung der Leistung und Effektivität des AI Agents. So generieren Sie die Analysen des autonomen KI-Agenten:

Wählen Sie den KI-Agenten aus dem Dashboard aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Im ersten Abschnitt werden die folgenden Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten angezeigt.

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen durchgeführt wurden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, d. h. die Anzahl der Sitzungen, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Der zweite Abschnitt zeigt die Statistiken über die Benutzer an. Es enthält die Anzahl der Gesamtbenutzer sowie Informationen über die durchschnittlichen Sitzungen pro Benutzer und die durchschnittlichen Benutzer pro Tag.

Im dritten Abschnitt werden die Antworten und Übergaben von KI-Agenten angezeigt

Scripted AI Agent einrichten

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie geskriptete KI-Agenten auf Webex AI Agent Studio-Plattform einrichten und verwalten, damit sie genaue Antworten auf Benutzeranfragen geben und automatisierte Aufgaben effektiv ausführen können.

Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben

Der geskriptete KI-Agent erweitert die No-Code-Agentenerstellungsfunktionen Webex AI Agent Studio-Plattform. Der geskriptete KI-Agent ermöglicht Multi-Turn-Konversationen, bei denen er relevante Daten von Kunden erhalten kann, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Dazu gehören:

Einfache Befehle ausführen: Befolgen Sie die Anweisungen, um vordefinierte Aktionen auszuführen.
Daten werden verarbeitet: Bearbeiten und transformieren Sie Daten gemäß den angegebenen Regeln.
Interaktion mit anderen Systemen – Kommunizieren Sie mit anderen Lösungen und steuern Sie diese.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Entitäten verwalten
Absichten verwalten
Antworten verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf + Agent erstellen.
3	Erstellen Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) einen neuen AI-Agenten von Grund auf neu. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf "Von Grund auf neu starten" und dann auf "Weiter ".
5	Wählen Sie im Feld Welchen Agententyp erstellen Sie? auf Scripted (Skript) aus.
6	Wählen Sie im Feld Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung. Sie können dieses Feld auch bearbeiten. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Erstellen Sie Entitäten , fügen SieAbsichten hinzuund definieren Sie Antworten.

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Entitäten verwalten

Entitäten sind die Bausteine von Konversationen. Sie sind die wesentlichen Elemente, die der KI-Agent aus Benutzeräußerungen extrahiert. Sie stellen bestimmte Informationen dar, wie z. B. Produktnamen, Datumsangaben, Mengen oder eine andere wichtige Gruppe von Wörtern. Durch die effektive Identifizierung und Extraktion von Entitäten kann ein KI-Agent die Benutzerabsicht besser verstehen und genauere und relevantere Antworten geben.

Entitätstypen

Webex AI Agent Studio bietet 11 vorgefertigte Entitätstypen, um verschiedene Arten von Benutzerdaten zu erfassen. Sie können auch eine der folgenden benutzerdefinierten Entitäten erstellen.

Benutzerdefinierte Entitäten

Diese Entitäten sind konfigurierbar und ermöglichen es Entwicklern, anwendungsfallspezifische Informationen zu erfassen.

Benutzerdefinierte Liste: Definieren Sie Listen erwarteter Zeichenfolgen, um bestimmte Datenpunkte zu erfassen, die nicht von vordefinierten Entitäten abgedeckt werden. Sie können jeder Zeichenfolge mehrere Synonyme hinzufügen. Beispiel: eine benutzerdefinierte Pizzagrößeneinheit.
Regulärer Ausdruck – Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um bestimmte Muster zu identifizieren und entsprechende Daten zu extrahieren. Beispiel: ein regulärer Ausdruck für eine Telefonnummer (z. B. 123-123-8789).
Ziffern: Erfassen numerische Eingaben mit fester Länge mit hoher Genauigkeit, insbesondere bei Sprachinteraktionen. In Non-Voice-Interaktionen wird es als Alternative zu den Entitätstypen "Benutzerdefiniert" und "Regex" verwendet. Um z.B. eine fünfstellige Kontonummer zu erkennen, muss eine Länge von fünf definiert werden.
Alphanumerisch: Erfasst Buchstaben- und Zahlenkombinationen und sorgt so für eine genaue Erkennung von Sprach- und Nicht-Spracheingaben.
Freiform: Erfassen Sie flexible Datenpunkte, die schwer zu definieren oder zu validieren sind.
Kartenstandort (WhatsApp) – Extrahieren Sie Standortdaten, die Sie auf dem WhatsApp-Kanal geteilt haben.

Systementitäten

Name der Entität	Beschreibung	Beispieleingabe	Beispielausgabe
Datum	Analysiert Datumsangaben in natürlicher Sprache in ein Standarddatumsformat	"Juli nächsten Jahres"	01/07/2020
Zeit	Analysiert die Zeit in natürlicher Sprache in ein Standardzeitformat	5 Uhr abends	17:00
E-Mail	Erkennt E-Mail-Adressen	Schreiben Sie mir an Info@cisco.com	Info@cisco.com
Telefonnummer	Erkennt allgemeine Telefonnummer	Rufen Sie mich an unter 9876543210	9876543210
Währungseinheiten	Analysiert Währung und Betrag	Ich will 20$	20$
Ordinale	Erkennt Ordnungszahl	Vierter von zehn Personen	Platz 4
Kardinal	Erkennt Kardinalzahl	Vierter von zehn Personen	10
Geolocation	Erkennt geografische Standorte (Städte, Länder usw.)	Ich war schwimmen in der Themse in London, Großbritannien	London, Großbritannien
Personennamen	Erkennt gebräuchliche Namen	Bill Gates von Microsoft	Bill Gates
Anzahl	Identifiziert Maße in Bezug auf Gewicht oder Entfernung	Wir sind 5 km von Paris entfernt	5km
Dauer	Identifiziert Zeiträume	1 Woche Urlaub	1 Woche

Erstellte Entitäten können auf der Registerkarte "Entitäten" bearbeitet werden. Durch das Verknüpfen von Entitäten mit einem Intent werden Ihre Äußerungen mit erkannten Entitäten versehen, wenn Sie sie hinzufügen.

Entitätsrollen

Wenn eine Entität innerhalb eines einzelnen Intents mehrmals erfasst werden muss, werden Entitätsrollen unerlässlich. Indem Sie derselben Entität unterschiedliche Rollen zuweisen, können Sie den KI-Agenten dabei unterstützen, Benutzereingaben genauer zu verstehen und zu verarbeiten.

Wenn Sie z. B. einen Flug mit Zwischenstopp buchen möchten, können Sie eine Flughafen-Entität mit drei Rollen erstellen: Startpunkt, Ziel und Zwischenstopp. Durch das Kommentieren von Trainingsäußerungen mit diesen Rollen kann der KI-Agent die erwarteten Muster erlernen und komplexe Buchungsanfragen nahtlos bearbeiten.

Entitätsrollen werden nur für Mindmeld (benutzerdefinierte und Systementitäten) und Rasa (nur benutzerdefinierte Entitäten) unterstützt, Administratoren müssen das Kontrollkästchen Entitätsrollen in den erweiterten Einstellungen des NLU-Engine-Auswahldialogfelds aktivieren.

Administratoren können nicht von RASA oder Mindmeld zu Swiftmatch wechseln, während Entitätsrollen verwendet werden. Rollen müssen aus Intents entfernt werden, um die Entitätsrollen in den erweiterten NLU-Engine-Einstellungen zu deaktivieren. Sie können eine Entität mit Entitätsrollen erstellen.

Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite Trainingsdaten auf die Registerkarte Entitäten .
5	Klicken Sie auf Entität erstellen.
6	Geben Sie im Fenster Entität erstellen die folgenden Felder an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie in der Dropdown-Liste die Option "benutzerdefinierte Liste " aus. Werte – Geben Sie einen Wert für die Entität ein.
7	Aktivieren Sie den Schalter für automatisch vorgeschlagene Slot-Werte auf automatische Vervollständigung und geben Sie während der Konversation alternative Vorschläge für diese Entität an. Das Feld "Rollen " wird beim Erstellen einer benutzerdefinierten Entität nur angezeigt, wenn die Entitätsrollen im Abschnitt "Erweiterte Einstellungen " des Fensters "Ändern der Trainings-Engine " für RASA- und Mindmeld-NLU-Engines aktiviert sind.
8	Klicken Sie auf Speichern. Sie können die Optionen "Bearbeiten" und "Löschen " in der Spalte "Aktionen " verwenden , um verwandte Aktionen auszuführen.

Nächste Schritte

Nachdem Sie eine Entität erstellt haben, können Sie Rollen mit einer Entität verknüpfen.

Verknüpfen von Rollen mit einer Entität

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Sie können einer Entität Rollen zuweisen, um dieselbe Entität zweimal für ein Intent zu erfassen.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Scripted AI-Agenten verwenden Natural Language Understanding (NLU) mit maschinellem Lernen, um Kundenabsichten zu erkennen. Die folgenden NLU-Engines interpretieren Kundeneingaben und liefern genaue Antworten:

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

RASA benötigt mehr Trainingsdaten als Swiftmatch, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Entwickler können NLU-Engines auf den Registerkarten "Artikel" und "Schulung" der Scripted AI-Agenten wechseln, um die Leistung zu bewerten. Durch das Ändern der Engine wird der Algorithmus des KI-Agenten aktualisiert, sodass ein erneutes Training erforderlich ist, um genaue Rückschlüsse auf der Grundlage des neuen Modells zu ziehen. Sie können die Leistungsunterschiede mithilfe von Ähnlichkeitsbewertungen in Sitzungen und Ein-Klick-Tests analysieren.

Entwickler können die Schwellenwerte auch im Abschnitt "Übergabe und Inferenz" testen und anpassen, nachdem sie die Engine gewechselt haben. Bei RASA sind die Schwellenwertwerte in der Regel umgekehrt proportional zur Anzahl der Intents, was bedeutet, dass Agenten mit vielen Intents (100+) in der Regel niedrigere Fallback-Werte in den Inferenzeinstellungen aufweisen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Sobald Sie alle Artikel erstellt haben, können Sie den KI-Agenten trainieren und live schalten, um ihn zu testen und bereitzustellen. Um den KI-Agenten mit seinem aktuellen Korpus zu trainieren, klicken Sie oben rechts auf Trainieren . Dadurch sollte sich der Status in "Schulung "ändern.

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

An dieser Stelle können Sie auf Live schalten klicken , um das trainierte Korpus live zu schalten und es in der teilbaren Vorschau oder auf externen Kanälen zu testen, auf denen der KI-Agent bereitgestellt wird.

Vektor-Modell

Sie können jetzt ihre bevorzugten Vektormodelle als Teil der erweiterten Engine-Einstellungen in der Swiftmatch NLU-Engine auswählen. Die Auswahl ist zwischen zwei Optionen möglich – Äußerungsebene versus Vektoren auf Artikelebene. Im Rahmen unserer laufenden Bemühungen, die Genauigkeit unserer NLU-Engines zu verbessern, haben wir mit der Verwendung von Vektoren auf Artikelebene anstelle des älteren Modells experimentiert, das Vektoren auf Äußerungsebene verwendete. Wir haben festgestellt, dass Vektoren auf Artikelebene in den meisten Fällen die Genauigkeit verbessern. Beachten Sie, dass die Vektoren auf Artikelebene der neue Standardwert für die Vektorisierung für neue einsprachige KI-Agenten sind. Für mehrsprachige KI-Agenten werden Übereinstimmungen auf Artikelebene nur unterstützt, wenn das mehrsprachige Modell Polymatch ist.

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Absichten verwalten

Intent ist eine Kernkomponente der Webex AI Agent Studio-Plattform, die es dem KI-Agenten ermöglicht, Ihre Eingaben zu verstehen und effektiv darauf zu reagieren. Es stellt eine bestimmte Aufgabe oder Aktion dar, die Sie während einer Konversation ausführen möchten. Sie können alle Intents definieren, die den Aufgaben entsprechen, die Sie ausführen möchten. Die Genauigkeit der Absichtsklassifizierung wirkt sich direkt auf die Fähigkeit des KI-Agenten aus, relevante und hilfreiche Antworten zu geben. Die Intent-Klassifizierung ist der Prozess der Identifizierung der Absicht auf der Grundlage Ihrer Eingaben, sodass der KI-Agent auf sinnvolle und kontextbezogene Weise reagieren kann.

Systemabsichten

Standard-Fallback-Absicht: Die Funktionen eines KI-Agenten sind von Natur aus durch die Absichten eingeschränkt, die für die Erkennung und Reaktion darauf entwickelt wurden. Ein Unternehmen kann zwar nicht jede mögliche Frage vorhersehen, die Sie möglicherweise stellen, aber die Standard-Fallback-Absicht kann dazu beitragen, dass Konversationen auf Kurs sind.
Durch die Implementierung einer standardmäßigen Fallback-Absicht können KI-Agent-Entwickler sicherstellen, dass der KI-Agent unerwartete oder außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegende Abfragen ordnungsgemäß verarbeitet und die Konversation zurück zu bekannten Absichten umleitet.
Entwickler von KI-Agenten müssen der Fallback-Absicht keine bestimmten Äußerungen hinzufügen. Der Agent kann so trainiert werden, dass er automatisch den Fallback Intent auslöst, wenn er auf bekannte Fragen stößt, die außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegen und andernfalls fälschlicherweise in andere Intents kategorisiert werden könnten.
In einem KI-Agenten eines Bankwesens könnten Kunden beispielsweise versuchen, sich nach Krediten zu erkundigen. Wenn der KI-Agent nicht für die Bearbeitung kreditbezogener Anfragen konfiguriert ist, können diese Abfragen als Trainingsphrasen in die Standard-Fallback-Absicht integriert werden. Wenn ein Kunde zu irgendeinem Zeitpunkt des Gesprächs nach Krediten fragt, erkennt der KI-Agent, dass die Anfrage außerhalb seiner definierten Absichten liegt, und löst die Fallback-Antwort aus. Dies gewährleistet eine angemessenere Reaktion.

Dem Fallback-Intent sollten keine Slots zugeordnet sein.

Die Fallback-Absicht muss den Standard-Fallback-Vorlagenschlüssel für ihre Antwort verwenden.
Hilfe: Mit diesem Intent werden Kundenanfragen zu den Funktionen des KI-Agenten beantwortet. Wenn Kunden sich nicht sicher sind, was sie erreichen können, oder während eines Gesprächs auf Schwierigkeiten stoßen, suchen sie oft Hilfe, indem sie um Hilfe bitten.
Standardmäßig ist die Antwort für die Hilfeabsicht dem Schlüssel der Hilfenachlagenvorlage zugeordnet. KI-Agentenentwickler können jedoch die Antwort anpassen oder den zugehörigen Vorlagenschlüssel ändern, um maßgeschneidertere und informativere Anleitungen bereitzustellen.
Es wird empfohlen, die Fähigkeiten des KI-Agenten auf einem hohen Niveau zu vermitteln, um den Kunden ein klares Verständnis dafür zu vermitteln, was sie als Nächstes tun können.
Mit einem Agenten sprechen – Mit dieser Absicht können Kunden in jeder Phase ihrer Interaktion mit dem KI-Agenten Unterstützung von einem menschlichen Agenten anfordern. Wenn dieses Intent aufgerufen wird, initiiert das System automatisch eine Übergabe an einen menschlichen Agenten. Die Standardantwortvorlage für dieses Intent ist "Agentenübergabe". Es gibt zwar keine Einschränkungen der Benutzeroberfläche für das Ändern des Antwortvorlagenschlüssels, aber eine Änderung wirkt sich nicht auf das Ergebnis der menschlichen Übergabe aus.

Small-Talk-Absichten

Alle neu erstellten KI-Agenten enthalten vier vordefinierte Small-Talk-Intents für häufige Kundengrüße, Dankesbekundungen, negatives Feedback und Verabschiedungen:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Diese Intents und die entsprechenden Antworten sind standardmäßig in jedem KI-Agenten verfügbar. Sie können sie jedoch anpassen oder löschen, um sie an Ihren spezifischen Anwendungsfall und den gewünschten Konversationsablauf anzupassen.

Erstellen eines Intents

Bevor Sie beginnen:

Stellen Sie vor dem Erstellen eines Intents sicher, dass Sie Entitäten erstellen, die mit dem Intent verknüpft werden sollen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard einen KI-Agenten aus.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite "Trainingsdaten " auf "Absicht erstellen".
5	Geben Sie im Fenster Absicht erstellen die folgenden Details an: Intent Name: Geben Sie den Intent-Namen ein. Äußerung hinzufügen – Fügen Sie einen Ausdruck hinzu, um die Absicht aufzurufen, und klicken Sie auf Hinzufügen. Wenn Entitäten in den hinzugefügten Äußerungen vorhanden sind, werden sie automatisch in den Äußerungen mit Anmerkungen versehen und im Abschnitt Slots angezeigt. Sie können einem Intent weitere Entitäten als Slots hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen. Jeder Steckplatz zeigt Folgendes an: Der Name der Entität. Ob es für den Abschluss der Absicht erforderlich ist. Die Anzahl der Wiederholungen, die der KI-Agent versucht, um diesen Slot-Wert vom Benutzer abzurufen. Der Vorlagenschlüssel.
6	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , wenn die Entität erforderlich ist.
7	Geben Sie die Anzahl der Wiederholungen ein, die für diesen Slot zulässig sind. Standardmäßig ist die Zahl auf drei festgelegt.
8	Wählen Sie den Vorlagenschlüssel aus der Dropdown-Liste aus. Klicken Sie auf Neu erstellen, um einen neuen Antwortvorlagenschlüssel für die Entität zu erstellen. Der Antwortinhalt für diese Vorlagenschlüssel wird im Abschnitt "Antworten" konfiguriert. Jeder Vorlagenschlüssel verfügt über eine entsprechende Antwort, die an den Benutzer gesendet wird, wenn diese Absicht ausgelöst wird.
9	Geben Sie im Abschnitt Antwort den endgültigen Antwortvorlagenschlüssel ein, der nach Abschluss des Intents an die Benutzer zurückgegeben werden soll.
10	Aktivieren Sie den Schalter Slots nach Abschluss zurücksetzen, um die in der Konversation erfassten Slot-Werte zurückzusetzen, sobald das Intent abgeschlossen ist. Wenn sich dieser Umschalter im deaktivierten Status befindet, behält der Slot die alten Werte bei und zeigt die gleiche Antwort an.
11	Aktivieren Sie den Schalter Slot-Werte aktualisieren, um den Slot-Wert während des Gesprächs mit dem Consumer zu aktualisieren. Der KI-Agent berücksichtigt den letzten Wert, der in den Slot eingegeben wurde, um die Daten zu verarbeiten. Wenn diese Option aktiviert ist, werden die Werte für gefüllte Slots immer dann aktualisiert, wenn Kunden neue Informationen für denselben Slot-Typ bereitstellen.
12	Aktivieren Sie den Schalter Vorschläge für Slots bereitstellen, um Vorschläge für die Slot-Befüllung und alternative Slot-Werte in der endgültigen Antwort basierend auf Benutzereingaben bereitzustellen.
13	Aktivieren Sie den Schalter Konversation beenden, um die Sitzung nach diesem Intent zu schließen. Webex Connect- und Voiceflows können dies verwenden, um eine Konversation mit Verbrauchern zu beenden.
14	Klicken Sie auf Speichern. Klicken Sie oben rechts auf der Registerkarte "Training " auf Trainieren , um alle Änderungen zu übernehmen, die an Absichten und Entitäten vorgenommen wurden. Zum Trainieren von Rasa- oder Mindmeld-NLU-Engines sind mindestens zwei Trainingsvarianten (Äußerungen) pro Intent erforderlich. Außerdem muss jeder Steckplatz mindestens zwei Anmerkungen haben. Wenn diese Anforderungen nicht erfüllt sind, ist die Schaltfläche "Trainieren " deaktiviert. Ein Warnsymbol wird neben der betroffenen Absicht angezeigt, um auf das Problem hinzuweisen. Die standardmäßige Fallback-Absicht ist jedoch von diesen Anforderungen ausgenommen.

Nächste Schritte

Nachdem ein Intent erstellt wurde, sind einige Informationen erforderlich, um das Intent zu erfüllen. Verknüpfte Entitäten bestimmen, wie diese Informationen aus Benutzeräußerungen abgerufen werden. Weitere Informationen finden Sie unter Verknüpfen von Entitäten mit Absicht.

Verknüpfen von Entitäten mit Absicht

Bevor Sie beginnen:

Stellen Sie sicher, dass Sie Entitäten erstellen und verknüpfen, bevor Sie Äußerungen hinzufügen. Dadurch werden die Entitäten automatisch mit Anmerkungen versehen, während Äußerungen hinzugefügt werden.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen. Die verknüpften Entitäten werden im Abschnitt "Slots" angezeigt.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Wenn eine Entität als erforderlich markiert ist, stehen zusätzliche Konfigurationsoptionen zur Verfügung. Sie können angeben, wie oft der KI-Agent die fehlende Entität anfordern kann, bevor er eskaliert oder eine Fallback-Antwort bereitstellt. Sie können den Vorlagenschlüssel definieren, der aufgerufen werden soll, wenn die erforderliche Entität nicht innerhalb der angegebenen Anzahl von Wiederholungen bereitgestellt wird. Sobald ein KI-Agent eine Absicht identifiziert und alle erforderlichen Daten (Slots) gesammelt hat, antwortet er mit der Nachricht, die dem endgültigen Vorlagenschlüssel zugeordnet ist, der für diese Absicht konfiguriert wurde. Um eine neue Konversation zu starten oder nachfolgende Intents zu verarbeiten, ohne vorherige Daten zu übernehmen, müssen Sie den Schalter "Slots nach Abschluss zurücksetzen" aktivieren. Diese Einstellung löscht alle erkannten Entitäten aus dem Konversationsverlauf und sorgt für einen Neuanfang für jede neue Interaktion.

Generieren von Trainingsdaten

Sie müssen ihren Absichten manuell Trainingsdaten hinzufügen, damit der KI-Agent mit angemessener Genauigkeit arbeitet. Die Trainingsdaten bestehen aus verschiedenen Möglichkeiten, wie Sie dieselbe Absicht aufrufen können. Sie können mindestens 15-20 Varianten für jede Absicht hinzufügen, um die Genauigkeit zu verbessern. Das manuelle Erstellen dieses Trainingskorpus kann mühsam und zeitaufwändig sein. Sie können nur wenige Varianten hinzufügen oder nur Schlüsselwörter als Varianten anstelle von sinnvollen Sätzen hinzufügen. Dies kann vermieden werden, indem Sie Trainingsdaten generieren, um Ihre vorhandenen zu ergänzen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Trainingsdaten zu generieren:

Geben Sie den Absichtsnamen und eine Beispieläußerung ein.
Klicken Sie auf Generieren.
Geben Sie eine kurze Beschreibung der Absicht an, die KI zu leiten.
Geben Sie die gewünschte Anzahl an Varianten und den Grad der Kreativität für die KI-generierten Vorschläge an.

Das Generieren vieler Varianten auf einmal kann sich auf die Qualität auswirken. Wir empfehlen maximal 20 Varianten pro Generation.
Eine geringere Kreativitätseinstellung kann zu weniger vielfältigen Varianten führen.
Der Generierungsvorgang kann je nach Anzahl der angeforderten Varianten einige Sekunden dauern.
Das Blitzsymbol unterscheidet KI-generierte Varianten von benutzerdefinierten Trainingsdaten.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Generierte Varianten kennzeichnen

Um eine verantwortungsvolle KI-Nutzung zu gewährleisten, können Entwickler KI-generierte Ausgaben zur Überprüfung kennzeichnen. Dies ermöglicht die Identifizierung und Verhinderung schädlicher oder voreingenommener Inhalte. So kennzeichnen Sie KI-generierte Ausgaben:

Suchen Sie die Kennzeichnungsoption: Für jede generierte Äußerung ist eine Kennzeichnungsoption verfügbar.
Feedback geben: Beim Markieren einer Ausgabe können Entwickler Kommentare hinzufügen und den Grund für die Kennzeichnung angeben.

Dieses Feature ist zunächst mit einem monatlichen Nutzungslimit von 500 Generierungsvorgängen verfügbar. Um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, können Entwickler ihre Kontoinhaber kontaktieren, um eine Erhöhung dieses Limits zu beantragen.

Mehrsprachige Absicht und Entität erstellen

Sie können Trainingsdaten in mehreren Sprachen erstellen. Für jede Sprache, die für Ihren KI-Agent konfiguriert ist, müssen Sie Äußerungen definieren, die die gewünschten Interaktionen widerspiegeln. Während die Slots in allen Sprachen konsistent bleiben, identifizieren die Vorlagenschlüssel die Antworten in jeder Sprache eindeutig.

Nicht alle Sprachen unterstützen alle Entitätstypen. Weitere Informationen zur Liste der Entitätstypen, die jede Sprache unterstützt, finden Sie in der Tabelle Sprachen vs. unterstützte Entitäten unter Unterstützte Sprachen für Scripted AI-Agenten.

Antworten verwalten

Antworten sind die Nachrichten, die Ihr KI-Agent als Antwort auf ihre Anfragen oder Absichten an Kunden sendet. Sie können Antworten erstellen, die Folgendes enthalten:

Text: Nur-Text-Nachrichten für die direkte Kommunikation.
Code: Eingebetteter Code für dynamische Inhalte oder Aktionen.
Multimedia: Bild-, Audio- oder Videoelemente, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Die Antworten bestehen aus zwei Hauptkomponenten:

Vorlagen: Vordefinierte Antwortstrukturen, die bestimmten Intents zugeordnet sind.
Workflows: Die Logik, die basierend auf der identifizierten Absicht bestimmt, welche Vorlage verwendet werden soll.

Vorlagen für Agentenübergabe, Hilfe, Fallback und Begrüßung sind vorkonfiguriert, und die Antwortnachricht kann über die entsprechenden Vorlagen geändert werden.

Antworttypen

Der Abschnitt "Antwort-Designer" behandelt verschiedene Arten von Antworten und wie sie konfiguriert werden können.

Die Registerkarte Workflows wird verwendet, um asynchrone Antworten zu verarbeiten, während ein externer API aufgerufen wird, der asynchron antwortet. Die Workflows müssen in Python codiert werden.

Variablensubstitution

Die Variablenersetzung ermöglicht es Ihnen, dynamische Variablen als Teil von Antwortvorlagen zu verwenden. Alle Standardvariablen (oder Entitäten) in einer Sitzung sowie diejenigen, die ein AI Agent-Entwickler in einem Freiformobjekt wie dem Datenspeicherfeld festlegen kann, können über diese Funktion in Antwortvorlagen verwendet werden. Die Variablen werden mit der folgenden Syntax dargestellt: ${variable_name}. Wenn Sie z. B. den Wert einer Entität mit dem Namen "apptdate" verwenden, wird $ {entities.apptdate} oder ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value} verwendet.

Antworten können mithilfe von Variablen personalisiert werden, die vom Kanal empfangen oder im Laufe eines Gesprächs von Verbrauchern gesammelt werden. Die automatische Vervollständigungsfunktion zeigt die Syntax von Variablen im Textbereich an, wenn Sie mit der Eingabe von ${ beginnen. Wenn Sie den gewünschten Vorschlag auswählen, wird der Bereich automatisch mit der Variablen gefüllt und hervorgehoben.

Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer

Der Response-Designer bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Erstellen von Antworten, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind. Es stehen zwei Antworttypen zur Verfügung:

Bedingte Antworten: Für Nicht-Entwickler ermöglicht diese Option die einfache Erstellung von Antworten, die der KI-Agent an Kunden liefert.
Code-Snippets: Für Entwickler, die Python verwenden, bietet diese Option Flexibilität beim Konfigurieren von Antworten mithilfe von Code.

Der Antwortdesigner wurde entwickelt, um sicherzustellen, dass die Benutzererfahrung auf den spezifischen Kanal zugeschnitten ist, mit dem der KI-Agent interagiert.

Antwortvorlagen

Text: Hierbei handelt es sich um einfache Textantworten. Um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, ermöglicht der Antwortdesigner mehrere Textfelder innerhalb einer einzigen Antwort, sodass Sie lange Nachrichten in überschaubarere Abschnitte unterteilen können. Jedes Textfeld kann verschiedene Antwortoptionen enthalten. Während eines Gesprächs wird eine dieser Optionen zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt, um eine dynamische und ansprechende Interaktion zu gewährleisten.
Um eine dynamische und ansprechende Benutzererfahrung zu gewährleisten, können Sie Ihren Vorlagen mehrere Antwortoptionen hinzufügen. Wenn eine Vorlage mit mehreren Optionen aktiviert wird, wird eine davon zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt. Sie können diese Funktion aktivieren, indem Sie auf die Schaltfläche +Variante hinzufügen klicken, die sich am unteren Rand Ihrer Antwort befindet.

Beim Speichern von Antworten wird möglicherweise eine Warnung angezeigt, die die Anzahl der Fehler angibt, die korrigiert werden müssen. Die fehlerhaften Felder werden rot hervorgehoben. Mithilfe der Navigationspfeile können Entwickler diese Fehler in jedem Kanal oder Antwortformat leicht lokalisieren und beheben. Wenn die Listenauswahl oder das Karussell mehrere Karten enthält, können Sie mithilfe der Punktnavigation durch die Karten mit Fehlern navigieren. Bei einer einzelnen Karte färbt sich der entsprechende Punkt rot, um den Fehler anzuzeigen.
Schnellantwort: Textantworten können mit Schaltflächen verknüpft werden, bei denen es sich entweder um textbasierte oder URL-Links handeln kann. Textschaltflächen erfordern einen Titel und eine Nutzlast, die beim Klicken an den Bot gesendet wird. URL-Schaltflächen leiten Benutzer zu einer bestimmten Webseite weiter.
Wenn die Abfrage eines Kunden mehrdeutig ist, kann der Bot relevante Artikel oder Absichten als Optionen vorschlagen. Diese Funktion ist für Web- und Facebook-Interaktionen verfügbar.
Hinzufügen von URL-Schnellantworten
URL-Schnellantwort-Schaltflächen in festen und bedingten Antworten ermöglichen es Ihnen, Schaltflächen zu erstellen, die Benutzer für weitere Informationen oder Aktionen wie das Ausfüllen von Formularen auf Ihre Website weiterleiten. Wenn auf diese Schaltflächen geklickt wird, wird die angegebene URL in einem neuen Tab innerhalb desselben Browserfensters geöffnet, ohne dass Daten an den Bot zurückgesendet werden.
So fügen Sie eine URL-Schnellantwort in einer bedingten oder festen Antwort hinzu:
1. Wählen Sie den Artikel- oder Vorlagenschlüssel aus, für den Sie die URL-Schnellantwort konfigurieren möchten.
2. Klicken Sie auf + Fügen Sie eine Schnellantwort hinzu. Das Popup-Fenster vom Typ "Schaltfläche" wird angezeigt.
3. Wählen Sie den Button-Typ als URL im Webkanal aus.
4. Geben Sie den Titel für die Schaltfläche und die URL an, zu der der Consumer nach dem Klicken auf die Schaltfläche umgeleitet werden muss.
5. Klicken Sie auf Fertig , um eine URL-Schnellantwort hinzuzufügen.
URL-Schaltflächen können auch über den dynamischen Antworttyp konfiguriert werden, wobei diese Schaltflächen mithilfe von Python-Codeausschnitten konfiguriert werden sollen. Diese Schaltflächen werden in den Bereichen "Vorschau" und "Vorschau" unterstützt. Sie werden derzeit nicht vom Live-Chat-Widget von IMIchat oder anderen Kanälen von Drittanbietern unterstützt.
Karussell: Rich-Antworten können eine einzelne Karte oder mehrere Karten enthalten, die in einem Karussellformat angeordnet sind. Jede Karte benötigt einen Titel und kann ein Bild, eine Beschreibung und bis zu drei Schaltflächen enthalten.
Schnellantwort-Schaltflächen innerhalb der Karussell-Vorlage können mit Text- oder URL-Links konfiguriert werden. Wenn Sie auf eine URL-Schaltfläche klicken, wird der Benutzer auf die angegebene Website weitergeleitet. Wenn Sie auf eine textbasierte Schnellantwortschaltfläche klicken, wird eine konfigurierte Nutzlast an den Bot gesendet, die die entsprechende Antwort auslöst.
Bild: Eine Multimediavorlage, in der Benutzer Bilder durch Angabe von URLs konfigurieren können.
Video: Rendert Videos in der Vorschau basierend auf der konfigurierten Video-URL.
Code: Kann verwendet werden, um Python-Code zum Aufrufen von APIs oder zum Ausführen anderer Logik zu schreiben.

Code-Snippets

Bedingte Antworten mit ihren umfangreichen Funktionen und vielfältigen Vorlagen können die meisten Anforderungen von KI-Agenten effektiv erfüllen. Für komplexe Anwendungsfälle, die nicht vollständig durch bedingte Antworten realisiert werden können, oder für Entwickler, die die Codierung bevorzugen, steht jedoch der Antworttyp Code Snippet zur Verfügung.

Codeausschnitte ermöglichen es Ihnen, Antworten mithilfe von Python-Code zu konfigurieren. Mit diesem Ansatz können Sie alle Arten von Antworten erstellen, einschließlich Schnellantworten, Text, Karussells, Bilder, Audio, Video und Dateien, innerhalb einer Antwortvorlage oder eines Beitrags.

Der in der Code-Snippet-Vorlage definierte Funktionscode kann verwendet werden, um Variablen zu setzen, die dann in anderen Vorlagen verwendet werden. Es ist wichtig zu beachten, dass Funktionscode Antworten nicht direkt zurückgeben kann, wenn er in bedingten Antworten verwendet wird.

Code-Snippet-Validierung: Die Plattform prüft nur auf Syntaxfehler innerhalb des Code-Snippets, das Sie konfigurieren. Fehler im Antwortinhalt selbst können jedoch Probleme für Benutzer verursachen, die mit dem Bot auf dem konfigurierten Kanal interagieren. Beispielsweise hindert der Editor Sie nicht daran, eine "Zeitauswahl"-Antwort für den Webkanal hinzuzufügen, aber dies führt zu Fehlern, wenn die Abfrage eines Benutzers diese bestimmte Antwort auslöst.

Wenn Sie keine eindeutige Antwort für verschiedene Kanäle konfigurieren, wird die Webantwort als Standardantwort verwendet und an den Kunden gesendet. Die Liste der Vorlagen, die auf dem Webkanal unterstützt werden, sind:

Text: Eine einfache Textnachricht, die mehrere Varianten aufweisen kann. Diese konfigurierte Meldung wird basierend auf der Abfrage angezeigt.
Schnellantwort: Eine Vorlage mit Text und Schaltflächen, auf die geklickt werden kann.
Karussell: Eine Sammlung von Kacheln, wobei jede Kachel über einen Titel, eine Bild-URL und eine Beschreibung verfügt.
Bild: Eine Vorlage zum Konfigurieren von Bildern durch Bereitstellen von URLs.
Video: Eine Vorlage zum Konfigurieren der Videoübertragung durch Angabe der Video-URL. Sie können das Video abspielen, indem Sie auf das Bild klicken oder tippen.
Datei: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer PDF-Datei durch Bereitstellen der URL für den Zugriff auf die Datei.
Audio: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer Audiodatei durch Bereitstellen der Audio-URL. Außerdem wird die Dauer der Audionachricht in der Ausgabe angezeigt.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen

Scripted AI-Agenten sind wissensgesteuerte Agenten, deren Wissensdatenbank aus einem Korpus von Fragen und Antworten besteht. Ein geskripteter KI-Agent kann Antworten auf der Grundlage eines vom Benutzer erstellten Trainingskorpus geben, bei dem es sich um eine Sammlung von Beispielen und Antworten handelt. Diese Funktion ist nützlich in Szenarien, in denen:

Spezifische Kenntnisse sind erforderlich: Der Agent muss Fragen innerhalb einer vordefinierten Domäne beantworten.
Konsistenz ist wichtig: Der Agent muss konsistente Antworten auf ähnliche Abfragen geben.
Begrenzte Flexibilität ist erforderlich: Die Antworten des Agenten werden durch die Informationen im Trainingskorpus eingeschränkt.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Artikel verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Skripted.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten Artikel hinzu .

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Artikel verwalten

Artikel sind ein wichtiger Bestandteil von geskripteten KI-Agenten. Ein Artikel ist die Kombination aus einer Frage, ihren Variationen und der Antwort auf diese Frage. Jeder Beitrag verfügt über eine Standardfrage , die ihn identifiziert. Alle Artikel zusammen bilden die Wissensdatenbank oder das Korpus des KI-Agenten. Wenn Ihr Kunde etwas fragt, überprüft das System seine Wissensdatenbank und gibt Ihnen die beste Antwort, die es findet.

Rasa - und Mindmeld-NLU-Engines erfordern mindestens zwei Trainingsvarianten (Äußerungen), damit ein Artikel Teil des trainierten Modells eines Korporas ist. Die Schaltflächen "Trainieren" und "Speichern " und "Trainieren " sind in einem geskripteten KI-Agenten weiterhin nicht verfügbar, um Fragen zu beantworten, wenn Sie eine Rasa- oder Mindmeld-NLU-Engine auswählen und wenn ein Artikel weniger als zwei Varianten aufweist. Wenn Sie den Mauszeiger auf diese nicht verfügbaren Tasten bewegen, zeigt das System eine Meldung an, in der Sie aufgefordert werden, die Probleme vor dem Training zu beheben. Außerdem zeigt das System ein Warnsymbol an, das dem Artikel mit den Problemen entspricht. Sie können die Probleme beheben, indem Sie mehr als zwei Varianten für einen Artikel hinzufügen. Die Schaltflächen "Trainieren", "Speichern " und "Trainieren" sind verfügbar, sobald Probleme behoben wurden. Zwei Varianten sind für die Standardartikel nicht anwendbar – teilweise Übereinstimmungsnachricht, Fallback-Nachricht und Begrüßungsnachricht.

Sie können Artikel in Kategorien ihrer Wahl klassifizieren und alle nicht kategorisierten Artikel bleiben als nicht zugewiesen klassifiziert. Ab dem Zeitpunkt, an dem Artikel erstellt werden, gibt es vier Standardartikel, die für jeden KI-Agenten verfügbar sind. Dies sind die folgenden:

Begrüßungsnachricht: Enthält die erste Nachricht, wenn ein Gespräch zwischen dem Kunden und dem KI-Agenten beginnt.
Fallback-Nachricht: AI Agent zeigt diese Meldung an, wenn der Agent die Frage des Benutzers nicht verstehen kann.
Teilweise Übereinstimmung – Wenn der KI-Agent mehrere Artikel mit einem geringen Unterschied in den Punktzahlen erkennt (wie in den Einstellungen für Übergabe und Rückschlüsse festgelegt), zeigt der Agent diese Übereinstimmungsnachricht zusammen mit den übereinstimmenden Artikeln als Optionen an. Sie können auch die Textantwort konfigurieren, die zusammen mit diesen Optionen angezeigt wird.
Was können Sie tun?— Sie können die Funktionen des KI-Agenten konfigurieren. AI Agent zeigt dies immer dann an, wenn die Endbenutzer AI Agent-Funktionen in Frage stellen.

Zusätzlich zu diesen wird der Standardartikel "Mit einem Agenten sprechen" hinzugefügt, wenn die Einstellungen "Übergabe " und "Inferenz " aktiviert sind.

Alle neuen KI-Agenten verfügen außerdem über vier Smalltalk-Artikel , in denen Benutzeräußerungen für Folgendes behandelt werden:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Diese Artikel und Antworten sind standardmäßig in der KI-Agenten-Wissensdatenbank verfügbar, wenn ein neuer KI-Agent erstellt wird. Sie können diese auch ändern oder entfernen.

Standardartikel zur Begrüßungsnachricht, Fallbacknachricht, zu Agentengesprächen und Teilnachrichten können nicht gelöscht werden.

Hinzufügen von Artikeln über die Benutzeroberfläche und die Standardantwort

Ein Artikel ist die Kombination aus einer Frage, ihren Variationen und der Antwort auf diese Frage. Die Abfrage jedes Verbrauchers wird mit diesen Artikeln (Wissensdatenbank) verglichen und die Antwort, die das höchste Vertrauensniveau zurückgibt, wird dem Benutzer als Antwort des KI-Agenten angezeigt. So fügen Sie Artikel hinzu:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf Neuen Beitrag erstellen.
4	Fügen Sie die Standardvarianten hinzu.
5	Wählen Sie eine dieser Standardantworten für den Artikel aus. Mögliche Werte: Bedingte Antwort: Die Antwort wird durch Regeln konfiguriert. Die Antwort kann in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. Text, Karussell, Schnellantwort, Bild, Audio, Video, Code und Datei. Sie können einem Beitrag mehrere Antworten hinzufügen. Code-Snippet: Die Antwort wird mithilfe von if-else-Bedingungen erstellt. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer .
6	Klicken Sie auf Speichern und trainieren.

Import aus Katalogen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus Katalogen importieren.
5	Wählen Sie die Kategorien der Artikel aus, die dem Agenten hinzugefügt werden sollen.
6	Klicken Sie auf Fertig.

Extrahieren Sie häufig gestellte Fragen aus dem Link

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Häufig gestellte Fragen aus dem Link extrahieren.
5	Geben Sie die URL an, unter der häufig gestellte Fragen gehostet werden, und klicken Sie auf Extrahieren.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Aus Datei importieren

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus einer Datei importieren und wählen Sie CSV aus, um die Artikel aus der CSV Datei zu importieren. Wenn Sie Artikel aus einer Datei im JSON-Format importieren, wählen Sie JSON aus.
5	Klicken Sie auf Durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, die alle Artikel enthält. Klicken Sie auf Beispiel herunterladen, um das Format anzuzeigen, in dem die Artikel angegeben werden müssen.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Benutzerdefinierte Synonyme hinzufügen

Viele Anwendungsfälle für KI-Agenten beinhalten in der Regel Wörter und Phrasen, die möglicherweise nicht Teil des englischen Standardvokabulars sind oder spezifisch für einen Geschäftskontext sind. Sie möchten beispielsweise, dass der KI-Agent eine Android-App, eine iOS-App usw. erkennt. Der KI-Agent muss diese Begriffe und ihre Variationen in die Trainingsäußerungen für alle verwandten Artikel aufnehmen, was zu einer redundanten Dateneingabe führt.

Um dieses Redundanzproblem zu überwinden, können Sie benutzerdefinierte Synonyme innerhalb eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen verwenden. Die Synonyme der einzelnen Root-Wörter, die zur Laufzeit von der Plattform automatisch durch das Root-Wort ersetzt werden.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Benutzerdefinierte Synonyme.
5	Klicken Sie auf Neuer Wortstamm.
6	Konfigurieren Sie den Wert des Stammworts und seine Synonyme, und klicken Sie auf Speichern.
7	Trainieren Sie den KI-Agenten erneut, nachdem Sie die Synonyme hinzugefügt haben. Sie können die Synonyme (im Dateiformat .CSV) auch in den lokalen Ordner exportieren und die Datei zurück auf die Plattform importieren.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI-Agenten an

Webex AI Agent Studio können Sie während der Entwicklung und auch nach Abschluss der Entwicklung eine Vorschau Ihrer KI-Agenten anzeigen. Auf diese Weise können Sie die Funktionsweise der KI-Agenten testen und feststellen, ob die gewünschten Antworten entsprechend den jeweiligen Eingabeanfragen generiert werden. Sie können eine Vorschau Ihres geskripteten KI-Agenten auf folgende Weise anzeigen.

KI-Agenten-Dashboard: Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agenten-Kachel, um die Vorschauoption für diesen KI-Agenten anzuzeigen. Klicken Sie auf Vorschau , um das AI Agent-Vorschau-Widget zu öffnen.
KI-Agenten-Kopfzeile – Nachdem Sie in den Bearbeitungsmodus für einen beliebigen KI-Agenten gewechselt sind, indem Sie auf die KI-Agenten-Karte oder die Schaltfläche "Bearbeiten" auf der KI-Agenten-Karte klicken, ist die Vorschauoption immer im Kopfzeilenabschnitt sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und anschließend minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget erstellt, mit dem Sie den Vorschaumodus einfach erneut öffnen können.

Darüber hinaus können Sie den teilbaren Vorschaulink aus einem KI-Agenten heraus kopieren. Klicken Sie auf der Karte AI Agent oben rechts auf das Symbol mit den Auslassungspunkten und dann auf Vorschaulink kopieren. Sie können diesen Link mit den anderen Benutzern des KI-Agenten teilen.

Plattform-Vorschau-Widget

Das Vorschau-Widget wird unten rechts auf dem Bildschirm angezeigt. Sie können Äußerungen (oder eine Abfolge von Äußerungen) bereitstellen, um zu sehen, wie der KI-Agent reagiert, und sicherstellen, dass er wie erwartet funktioniert. Die KI-Agentenvorschau unterstützt mehrere Sprachen und kann die Sprache von Äußerungen automatisch erkennen, um entsprechend zu reagieren. Sie können die Sprache in der Vorschau auch manuell auswählen, indem Sie auf die Sprachauswahl klicken und aus der Liste der verfügbaren Optionen auswählen.

Sie können das Vorschau-Widget maximieren, um eine bessere Ansicht zu erhalten. Außerdem können Sie Verbraucherinformationen bereitstellen und mehrere Räume initiieren, um den KI-Agenten gründlich zu testen.

Teilbares Vorschau-Widget

Widget-Farbe: Durch Anhängen eines brandColor-Parameters an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder einen Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts eines phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird

Beispiel-Vorschaulink mit diesen Parametern: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Allgemeine Verwaltungsabschnitte für Scripted AI Agent

Die folgenden Abschnitte werden im linken Bereich der AI Agent-Konfigurationsseite angezeigt:

Schulung

Da sich KI-Agenten weiterentwickeln und komplexer werden, können Änderungen an ihrer Logik oder ihrem Natural Language Understanding (NLU) manchmal unbeabsichtigte Folgen haben. Um eine optimale Leistung zu gewährleisten und potenzielle Probleme zu identifizieren, bietet die KI-Agentenplattform ein praktisches Ein-Klick-Bot-Test-Framework. Sie haben folgende Möglichkeiten:

Erstellen und führen Sie ganz einfach einen umfassenden Satz von Testfällen aus.
Definieren Sie Testnachrichten und erwartete Antworten für verschiedene Szenarien.
Simulieren Sie komplexe Interaktionen, indem Sie Testfälle mit mehreren Nachrichten erstellen.

Definieren von Tests

Sie kÃ¶nnen Tests mit den folgenden Schritten definieren:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
Klicken Sie im linken Bereich auf Testen . Standardmäßig wird die Registerkarte Testfälle angezeigt.
Wählen Sie einen Testfall aus, und klicken Sie auf Ausgewählte Tests ausführen.

Jede Zeile in der Tabelle stellt einen Testfall mit den folgenden Parametern dar:

Tabelle 1. Schulbeispiele
Parameter	Beschreibung
Nachricht	Eine Beispielnachricht, die die Arten von Abfragen und Anweisungen darstellt, die Benutzer voraussichtlich an Ihren KI-Agenten senden werden.
Erwartete Sprache	Die Sprache, in der die Benutzer mit dem KI-Agenten interagieren sollen.
Erwarteter Artikel	Geben Sie den Artikel an, der als Antwort auf eine bestimmte Benutzernachricht angezeigt werden soll. Um Ihnen bei der Suche nach dem relevantesten Artikel zu helfen, verfügt diese Spalte über eine intelligente automatische Vervollständigungsfunktion. Bei der Eingabe schlägt das System passende Artikel auf Basis des bisher eingegebenen Textes vor.
Vorherigen Kontext zurücksetzen	Klicken Sie auf das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um Testfälle zu isolieren und sicherzustellen, dass sie unabhängig von einem vorhandenen KI-Agentenkontext ausgeführt werden. Wenn diese Option aktiviert ist, wird jeder Testfall in einer neuen Sitzung simuliert, wodurch Interferenzen durch vorherige Interaktionen oder gespeicherte Daten vermieden werden.
Teilübereinstimmungen einschließen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um Testfälle als erfolgreich zu betrachten, auch wenn die erwarteten Artikel nur teilweise mit der tatsächlichen Antwort übereinstimmen.
Aus CSV importieren	Importieren Sie Testfälle aus einer durch Kommas getrennten Dateidatei (CSV). In diesem Fall werden alle vorhandenen Testfälle überschrieben.
Export zu CSV	Exportieren Sie Testfälle in eine durch Kommas getrennte Datei (CSV).
Rückrufe testen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um eingehende Rückrufe zu simulieren und das Verhalten des Flows zu testen, ohne dass tatsächlich eingehende Anrufe erforderlich sind. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf im Fluss	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um anzugeben, dass ein Intent einen Rückruf auslösen muss. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Erwartete Rückrufvorlage	Geben Sie den Vorlagenschlüssel an, der aktiviert werden soll, wenn der Rückruf ausgeführt wird. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf-Zeitüberschreitung (s)	Die maximale Zeitspanne (in Sekunden), die der KI-Agent auf eine Rückrufantwort wartet, bevor er den Rückruf als Zeitüberschreitung betrachtet. Ein Timeout von maximal 20 Sekunden ist zulässig. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Ausführen von Tests

Klicken Sie auf der Registerkarte Ausführung auf Ausgewählte Tests ausführen, um eine sequenzielle Ausführung aller ausgewählten Testfälle zu initiieren.

Sie können Testfälle auch über die Registerkarte Testfälle ausführen.

Wenn die einzelnen Testfälle abgeschlossen sind, zeigt das System das Ergebnis neben dem entsprechenden Eintrag an. Um einen ausgeführten Testfall zu beenden, klicken Sie in der oberen rechten Ecke des Bildschirms auf Ausführung abbrechen .

Um Testfälle mit bestimmten Ergebnissen anzuzeigen, klicken Sie im Menüband "Zusammenfassung" auf das gewünschte Ergebnis (z. B. "Bestanden", "Bestanden mit teilweiser Übereinstimmung ", "Fehlgeschlagen ", "Ausstehend "). Dadurch wird die Testfallliste so gefiltert, dass nur diejenigen angezeigt werden, die mit dem ausgewählten Ergebnis übereinstimmen.

Die Sitzungs-ID , die jedem Testfall zugeordnet ist, wird in den Ergebnissen angezeigt. Auf diese Weise können Sie schnell auf Testfälle verweisen und Transaktionsdetails anzeigen. Wählen Sie dazu die Option Transaktionsdetails in der Spalte Aktionen .

Ausführungshistorie

Greifen Sie auf der Registerkarte Verlauf auf alle ausgeführten Testfälle zu.

Klicken Sie in der Spalte "Aktionen " auf das Symbol Herunterladen , um die ausgeführten Testdaten als CSV Datei für die Offline-Analyse oder Berichterstellung zu exportieren.
Überprüfen Sie die spezifischen Modul- und Algorithmuseinstellungen, die für jede Testfallausführung verwendet werden. Diese Informationen helfen Entwicklern, die Leistung des KI-Agenten zu optimieren.
Um die erweiterten Algorithmuskonfigurationseinstellungen anzuzeigen, die für eine bestimmte Trainings-Engine verwendet werden, klicken Sie auf das Info-Symbol neben dem Namen der Trainings-Engine. Dies gibt Aufschluss über die Parameter und Einstellungen, die das Verhalten des KI-Agenten während des Tests beeinflusst haben.

Sitzungen

Der Abschnitt "Sitzungen " bietet eine umfassende Aufzeichnung aller Interaktionen zwischen KI-Agenten und Kunden. Jede Sitzung enthält einen detaillierten Verlauf der ausgetauschten Nachrichten. Sie können Sitzungsdaten zur Offline-Analyse und -Prüfung als CSV Datei exportieren. Sie können diese Daten verwenden, um die Nachrichten und den Kontext bestimmter Sitzungen zu untersuchen, um Einblicke in Benutzerinteraktionen zu erhalten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren, die Antworten der KI-Agenten zu verfeinern und die allgemeine Benutzererfahrung zu verbessern.

Es kann große Datensätze verarbeiten, indem es die Ergebnisse auf Seiten anzeigt. Im Abschnitt "Ergebnisse verfeinern" können Sie Sitzungen nach verschiedenen Kriterien filtern und sortieren. Jede Zeile in der Tabelle enthält wichtige Sitzungsdetails, darunter:

Kanäle: Der Kanal, über den die Interaktion stattgefunden hat (z. B. Chat, Voice).
Sitzungs-ID: Eine eindeutige Kennung für die Sitzung.
Consumer-ID: Die eindeutige Kennung des Benutzers.
Nachrichten: Die Anzahl der während der Sitzung ausgetauschten Nachrichten.
Aktualisiert um: Die Uhrzeit, zu der die Sitzung geschlossen wurde.
Metadaten – Zusätzliche Informationen zur Sitzung.
- Testsitzungen ausblenden – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Testsitzungen auszublenden und nur die Liste der aktiven Sitzungen anzuzeigen.
- Agentenübergabe erfolgt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
- Abgelehnt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die abgelehnten Sitzungen zu filtern.

Klicken Sie auf eine Zeile, um die Detailansicht einer bestimmten Sitzung aufzurufen. Verwenden Sie Kontrollkästchen, um Sitzungen basierend auf Agentenübergabe, Fehlern und Ablehnungen zu filtern. Das Entschlüsseln von Sitzungen erfordert die Erlaubnis auf Benutzerebene und erweiterte Datenschutzeinstellungen. Klicken Sie auf Inhalt entschlüsseln, um die Sitzungsdetails anzuzeigen.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zur Beantwortung von Fragen

Die Ansicht "Sitzungsdetails " in einem geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen bietet eine umfassende Aufschlüsselung einer bestimmten Interaktion zwischen einem Benutzer und dem KI-Agenten.

Der Abschnitt "Nachrichten ":

Zeigt alle Nachrichten an, die der Benutzer während der Sitzung gesendet hat.
Zeigt die entsprechenden Antworten an, die vom KI-Agenten generiert wurden.
Stellt die chronologische Reihenfolge der Nachrichten dar und stellt Kontext für die Interaktion bereit.

Auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen ":

Listet die Artikel auf, die als relevant für die Kundenabfrage identifiziert wurden, einschließlich exakter Übereinstimmungen und teilweiser Übereinstimmungen.
Zeigt die Ähnlichkeitswerte an, die jedem identifizierten Artikel zugeordnet sind, und gibt den Grad der Relevanz an.
Präsentiert die Ergebnisse der zugrunde liegenden Algorithmen, die zur Verarbeitung der Kundenanfrage und zur Identifizierung relevanter Artikel verwendet werden.
Zeigt die Anzahl der Algorithmusergebnisse abhängig von den Einstellungen an, die auf der Registerkarte "Übergabe und Inferenz" konfiguriert sind .

Der Abschnitt "Weitere Informationen " in der Ansicht "Sitzungsdetails " bietet zusätzlichen Kontext und Details zu einer bestimmten Interaktion. Hier ist eine Aufschlüsselung der angezeigten Informationen:

Verarbeitete Abfrage: Zeigt die vorverarbeitete Version der Kundeneingabe an, nachdem sie von der NLU-Pipeline (Natural Language Understanding) des KI-Agenten verarbeitet wurde.
Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Antworttyp – Gibt den Typ der Antwort an, die vom KI-Agenten generiert wird, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zum Ausführen von Aktionen

Die Registerkarte "Transaktionsinformationen " im Scripted AI Agent zum Ausführen von Aktionen bietet eine detaillierte Aufschlüsselung einer bestimmten Interaktion und kategorisiert Informationen in vier Abschnitte:

Abschnitt "Identifizierte Absichten ":

Zeigt die Absichten an, die für die Abfrage des Kunden identifiziert wurden.
Gibt die Konfidenzstufe an, die mit jeder identifizierten Absicht verbunden ist.
Listet die Slots auf, die dem identifizierten Intent zugeordnet sind. Klicken Sie auf den Slot, um zusätzliche Informationen über seinen Wert und die Art und Weise, wie er aus der Abfrage des Benutzers extrahiert wurde, anzuzeigen.

Im Abschnitt "Identifizierte Entitäten" werden die Entitäten aufgeführt, die aus der Nachricht des Kunden extrahiert wurden und der aktiven Consumerabsicht zugeordnet sind. Diese Entitäten stellen die wichtigsten Informationen dar, die der Bot in der Abfrage des Benutzers identifiziert hat.

Der Abschnitt "Algorithmusergebnisse " bietet Einblicke in die zugrunde liegenden Prozesse, die zur Antwort des KI-Agenten geführt haben. Hier ist eine Aufschlüsselung der angezeigten Informationen:

List of Intents: Zeigt die identifizierten Intents und die entsprechenden Ähnlichkeitswerte an.
Entitätsliste – Zeigt die Entitäten an, die aus der Nachricht des Benutzers extrahiert wurden.

Die anderen Informationen werden angezeigt:

Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Vorlagenschlüssel – Gibt den Vorlagenschlüssel an, der mit der Absicht verknüpft ist, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
Antworttyp – Gibt den Typ der vom KI-Agenten generierten Antwort an, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sie können die Transaktionsinformationen auch im JSON-Format herunterladen und anzeigen, indem Sie die Download-Option verwenden.

Auf der Registerkarte "Metadaten " wird Folgendes angezeigt:

NLP-Metadaten – Überprüfen Sie die Vorverarbeitungsschritte, die auf die Eingabe des Kunden auf der Registerkarte NLP angewendet wurden.
Datastore und FinalDF – Greifen Sie auf Daten zu, die sich auf die Sitzung beziehen, und zwar auf den Registerkarten Datastore und FinalDF für Smartbots.
Suchfunktion: Verwenden Sie die integrierte Suchleiste, um schnell nach bestimmten Äußerungen in einer Konversation zu suchen.

Verlauf

Wann immer Sie Artikel, Absichten oder Entitäten hinzufügen oder ändern, ist es wichtig, Ihren geskripteten KI-Agenten neu zu trainieren, um sicherzustellen, dass er auf dem neuesten Stand ist. Testen Sie Ihren KI-Agenten nach jeder Trainingseinheit gründlich, um seine Genauigkeit und Effektivität zu überprüfen.

Auf der Seite "Verlauf" können Sie:

Anzeigen des Trainingsverlaufs: Verfolgen Sie, wann ein Korpus trainiert und welche Änderungen vorgenommen wurden.
Vergleichen Sie Training Engines: Überprüfen Sie die Trainings-Engines, die für verschiedene Iterationen verwendet wurden, und die entsprechenden Trainingsdauer.
Verfolgen Sie Änderungen: Überwachen Sie Änderungen an Einstellungen, Artikeln, Antworten, NLP und Kuration.
Zurücksetzen auf vorherige Versionen: Stellt bei Bedarf ganz einfach einen älteren Trainingssatz wieder her.

Der Abschnitt "Verlauf" bietet praktische Tools zum Verwalten von Artikeln in der Wissensdatenbank:

Artikel aktivieren: Schalten Sie zuvor inaktive Artikel live , um sie in die Antworten des KI-Agenten einzubeziehen.
Artikel bearbeiten: Erstellen Sie eine neue Version eines vorhandenen Artikels unter Beibehaltung des Originals als Referenz.
Leistungsvorschau: Bewerten Sie die Leistung des KI-Agenten mithilfe der Vorschaufunktion mit einer bestimmten Wissensdatenbank.
Artikel herunterladen: Exportieren Sie Ihre Artikel in der Wissensdatenbank als CSV Datei, um sie offline zu analysieren oder zu referenzieren.
Diese Option ist für Scripted AI Agent nur für die Beantwortung von Fragen verfügbar.

Audit-Protokolle

Der Abschnitt "Audit-Protokolle " enthält eine detaillierte Aufzeichnung der Änderungen, die in den letzten 35 Tagen an Ihrem Scripted AI-Agenten vorgenommen wurden. So greifen Sie auf Audit-Protokolle zu:

Navigieren Sie zum Dashboard und klicken Sie auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
Klicken Sie auf die Registerkarte Verlauf , um den Verlauf des KI-Agenten anzuzeigen.
Klicken Sie auf die Registerkarte Überwachungsprotokolle , um ein detailliertes Protokoll der Änderungen anzuzeigen:
- Aktualisiert um: Das Datum und die Uhrzeit der Änderung.
- Aktualisiert von: Der Benutzer, der die Änderung vorgenommen hat.
- Feld: Der Abschnitt des Bots, in dem die Änderung vorgenommen wurde (z. B. Einstellungen, Beiträge, Antworten).
- Beschreibung – Weitere Details zur Änderung.

Verwenden Sie die Suchoptionen "Aktualisiert von " und "Feld ", um bestimmte Überwachungsprotokolleinträge schnell zu finden.
Auf der Registerkarte "Modellverlauf " werden maximal 10 Korpora für jeden AI-Agent angezeigt.

Kuratierung

Nachrichten werden der Curation-Konsole basierend auf den folgenden Kriterien hinzugefügt:

Fallback-Meldungen: Wenn der KI-Agent die Nachricht eines Benutzers nicht versteht und die Fallback-Absicht auslöst.
Standard-Fallback-Intent – Wenn dieser Schalter aktiviert ist, werden Nachrichten, die den Standard-Fallback-Intent aktivieren, an die Curation-Konsole gesendet.

Dieses Kriterium gilt nur für Scripted AI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.
Abgelehnte Nachrichten – Nachrichten, die Benutzer während der AI Agent-Vorschau abgelehnt haben.
Agentenübergabe – Meldungen, die aufgrund konfigurierter Regeln zu einer Übergabe eines menschlichen Agenten führen.
Von Sitzung – Nachrichten, die von Benutzern als nicht die gewünschte Antwort aus Sitzungs- oder Raumdaten gekennzeichnet wurden.
Niedriges Vertrauen: Nachrichten mit einem Vertrauenswert, der innerhalb des angegebenen Schwellenwerts für niedrige Vertrauenswürdigkeit liegt.
Teilweise Übereinstimmung – Nachrichten, bei denen der KI-Agent die richtige Absicht oder Antwort nicht eindeutig identifizieren konnte.

Probleme lösen

Die Registerkarte "Probleme " bietet einen zentralen Ort zum Überprüfen und Bearbeiten von Nachrichten, die zur Kuratierung markiert wurden. Sie können Folgendes tun:

Sie können Probleme basierend auf ihrem Schweregrad und ihrer Relevanz lösen oder ignorieren.
Untersuchen Sie die ursprüngliche Benutzeräußerung, die Antwort des KI-Agenten und alle angehängten Medien.

Sie können den vollständigen Inhalt verschlüsselter Sitzungen mit der Option "Inhalt entschlüsseln" anzeigen, wenn Sie die Entschlüsselungsberechtigung aktiviert haben.

Der Entschlüsselungszugriff wird auf Benutzerebene gewährt und erfordert , dass Advanced Data Protection im Backend aktiviert ist.

Um ein Problem zu beheben, haben Sie folgende Möglichkeiten:

Link zu einem vorhandenen Beitrag: Um ein Problem mit einem vorhandenen Beitrag zu verbinden, wählen Sie die Option Verknüpfen aus und suchen Sie nach dem gewünschten Beitrag.
Neuen Artikel erstellen: Verwenden Sie die Option Zu einem neuen Artikel hinzufügen, um einen neuen Artikel direkt in der Curation Console zu erstellen.
Probleme ignorieren: Beheben oder ignorieren Sie Probleme, um sie aus der Curation Console zu entfernen.

Das Verlinken auf Standardartikel (Begrüßungsnachricht, Fallback-Nachricht, teilweise Übereinstimmung) ist nicht zulässig.
Wählen Sie für einen geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen die entsprechende Absicht aus der Dropdown-Liste aus, und markieren Sie alle relevanten Entitäten.
Nachdem Sie Änderungen vorgenommen haben, trainieren Sie Ihren KI-Agenten erneut, um sicherzustellen, dass sich das neue Wissen in seinen Antworten widerspiegelt.
Lösen oder ignorieren Sie mehrere Probleme gleichzeitig, um ein effizientes Management zu gewährleisten.

Die Registerkarte "Gelöst " bietet einen umfassenden Überblick über alle Probleme, die behoben wurden. Sie können eine Zusammenfassung jedes gelösten Problems anzeigen, einschließlich der Frage, ob das Problem mit einem vorhandenen Beitrag verknüpft, zum Erstellen eines neuen Artikels/Vorhabens verwendet oder ignoriert wurde. Wenn Sie auf unerwünschte Antworten stoßen, die nicht automatisch von den vorhandenen Regeln erfasst wurden, können Sie der Curation Console manuell bestimmte Äußerungen hinzufügen.

So fügen Sie Vorgänge aus Sitzungen hinzu:

Identifizieren Sie die Äußerung: Suchen Sie die Äußerung, die die falsche Antwort ausgelöst hat.
Kurationsstatus prüfen – Wenn sich das Problem nicht bereits in der Kurationskonsole befindet, wird der Schalter Kurationsstatus angezeigt.
Umschalten des Flags: Aktivieren Sie den Umschalter Kurationsstatus , um die Äußerung zur Kurationskonsole zur Überprüfung und Lösung hinzuzufügen.

Wenn das Problem bereits in der Curation Console vorhanden ist, ändert sich das Erscheinungsbild des Umschalters entsprechend, um seinen Status anzuzeigen.

Zeigen Sie Ihre Leistung von Scripted AI mit Analytics an

Der Abschnitt "Analysen" bietet eine grafische Darstellung der wichtigsten Metriken zur Bewertung der Leistung und Effektivität des KI-Agenten. Die wichtigsten Kennzahlen sind in vier Abschnitte unterteilt, die als Registerkarten dargestellt werden. Diese sind: Übersicht, Antworten, Schulung und Kuration.

Beim Besuch des Analysebildschirms können Entwickler den KI-Agenten auswählen, für den sie die Analysen anzeigen möchten. Sie können die Analyseansicht auch anpassen, indem sie den Kanal auswählen, für den sie die Daten anzeigen möchten, zusammen mit dem Datumsbereich und der Granularität der Daten. Standardmäßig werden die Analysedaten des letzten Monats für alle Kanäle mit einer täglichen Granularität angezeigt (jeder Tag ist ein Punkt auf der x-Achse in den Diagrammen).

Übersicht

Die Übersicht enthält wichtige Metriken und Diagramme, die den Entwicklern eine Momentaufnahme der gesamten Nutzung und Leistung von KI-Agenten bieten.

Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Sitzungen und Nachrichten

Der erste Abschnitt in der Übersicht zeigt folgende Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten an:

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen bearbeitet werden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, bei der es sich um die Anzahl der Sitzungen handelt, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Es folgt eine grafische Darstellung der Sitzungen (gestapelte Spalte, die die vom KI-Agenten erledigten Sitzungen und die übergebenen Sitzungen darstellt) und die Gesamtzahl der vom KI-Agenten gesendeten Antworten.

Benutzer

Der zweite Abschnitt in der Übersicht enthält Statistiken zu Benutzern für den KI-Agenten. Es enthält die Anzahl der Gesamtbenutzer sowie Informationen über die durchschnittlichen Sitzungen pro Benutzer und die durchschnittlichen Benutzer pro Tag. Darauf folgt ein Diagramm, das je nach ausgewählter Granularität neue und wiederkehrende Benutzer für jede Einheit anzeigt.

Leistung

Der dritte Abschnitt enthält Statistiken über die Antworten des KI-Agenten auf Benutzer. Hier sieht man die Gesamtzahl der vom KI-Agenten gesendeten Antworten und die Aufteilung zwischen den Antworten, bei denen der KI-Agent:

Die Absicht des Benutzers wurde identifiziert.
Mit einer Fallback-Nachricht geantwortet.
Die Antwort wurde mit einer teilweisen Übereinstimmungsmeldung beantwortet.
Der Benutzer wurde über eine Agentenübergabe informiert.

Dasselbe wird in einem Kreisdiagramm aggregiert und ein Flächendiagramm liefert Informationen basierend auf der ausgewählten Granularität.

Schulung

Der Trainingsabschnitt stellt die "Gesundheit" eines KI-Agenten-Korpus dar. Es wird empfohlen, dass Entwickler 20+ Trainingsäußerungen für jede Absicht/jeden Artikel in ihren KI-Agenten konfigurieren. In diesem Abschnitt werden alle Artikel/Absichten in einem Korpus als einzelne Rechtecke angezeigt, wobei die Farbe und die relative Größe jedes Rechtecks auf die Trainingsdaten hinweisen, die der Artikel/Intent enthält. Je näher ein Intent an Weiß ist, desto mehr Trainingsdaten benötigt es, damit sich die Genauigkeit Ihres KI-Agenten verbessert.

Antworten

Dieser Abschnitt gibt den Entwicklern einen detaillierten Überblick darüber, wonach die Benutzer fragen und wie oft sie es fragen. Es bietet eine grafische Darstellung der beliebtesten Artikel für KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen und Antwortvorlagen für KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.

Kuratierung

Dieser Abschnitt bietet eine visuelle Zusammenfassung darüber, wie viele Kurationsprobleme jeden Tag aufgetreten sind und wie viele davon von den KI-Agenten gelöst wurden.

KI-Agenten integrieren

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie KI-Agenten sowohl in Sprach- als auch in digitale Kanäle integrieren können, um Kundengespräche zu verwalten.

Integration von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle

Nachdem Sie Ihre KI-Agenten in der Webex AI Agent Studio-Plattform erstellt und konfiguriert haben, besteht der nächste Schritt darin, sie in die Sprach- und digitalen Kanäle zu integrieren. Diese Integration ermöglicht es den KI-Agenten, sowohl sprachbasierte als auch digitale Gespräche mit Ihren Kunden zu führen und so eine nahtlose und interaktive Benutzererfahrung zu bieten.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel Integrieren von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle.

Verwalten von KI-Agentenberichten

In diesem Abschnitt erhalten Sie einen Überblick über KI-Agentenberichte, Berichtstypen, die Erstellung von KI-Agentenberichten und Berichtsübermittlungsmodi.

Grundlegendes zu KI-Agentenberichten

Mit der Berichtsfunktion können Sie bestimmte Berichte aus den verfügbaren Berichtstypen generieren oder planen (regelmäßig generieren) und sie über die verfügbaren Versandarten empfangen. Diese Berichte können wertvolle Informationen über Benutzerverhalten, Nutzung, Engagement, Produktleistung usw. liefern. Sie können sich die gewünschten Informationen per E-Mail, SFTP Pfad oder S3-Bucket liefern lassen. Sie können den Berichtstyp aus einer Liste vordefinierter Berichte auswählen und auswählen, ob Sie einen einmaligen Bericht sofort oder in regelmäßigen Intervallen generieren möchten.

Wenn Sie über den linken Navigationsbereich auf das Menü "Berichte" zugreifen, werden die folgenden Registerkarten angezeigt:

Konfigurieren: Auf dieser Registerkarte werden alle Berichte aufgeführt, die derzeit aktiv sind und regelmäßig generiert werden. Für die Berichtsliste sind folgende Details verfügbar:
- Aktiv: Gibt an, ob ein Benutzer den Bericht noch abonniert hat.
- KI-Agent – Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist.
- Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonniert haben.
- Häufigkeit – Das Intervall, in dem Sie den Bericht erhalten.
- Zuletzt generierter Bericht – Der zuletzt gesendete Bericht.
- Nächstes geplantes Datum – Das nächste Datum, an dem der Bericht gesendet wird.
Verlauf – Auf dieser Registerkarte werden alle Verlaufsinformationen der Berichte aufgeführt, die bis dahin versandt wurden. Klicken Sie auf dieser Seite auf einen beliebigen Bericht, um die Konfiguration der Berichte zu bearbeiten.

Sie können in der Spalte "Aktionen" auf das Symbol " Herunterladen " klicken, um diese Verlaufsberichte herunterzuladen.

On-Demand-Berichte, die auf der Registerkarte "Verlauf " angezeigt werden, können erst nach Abschluss der Berichterstellung heruntergeladen werden.

Erstellen eines KI-Agentenberichts

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf Berichte .
3	Klicken Sie auf + Neuer Bericht.
4	Geben Sie zum Erstellen und Konfigurieren des Berichts die folgenden Informationen an: KI-Agent – Der Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist. Sie können alle KI-Agenten anzeigen, um Fragen zu beantworten und Aufgaben in dieser Anwendung auszuführen. Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonnieren möchten. Wenn Sie den KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen auswählen, zeigt das Feld KI-Agent drei verschiedene Arten von Berichten an: Zusammenfassung der Nutzung und des Verhaltens Nachrichtentranskript Probleme bei der Kuratierung Ausgabeformat – Das Format, in dem der Bericht generiert und an den konfigurierten Übermittlungsmodus gesendet werden soll. Die unterstützten Formate sind CSV und .xlsx. Wählen Sie eine der folgenden Optionen und relevanten Einstellungen für den Berichtstyp, den Sie generieren möchten: Jetzt generieren: Geben Sie das Start- und Enddatum für einen Bericht auf Abruf an. Geplanter Bericht: Legen Sie die Häufigkeit, Uhrzeit, Zeitzone und das Startdatum für einen Bericht fest. Nachdem Sie diesen Bericht erstellt haben, können Sie im Bericht mit dem Schalter "Bericht aktivieren" arbeiten. Sie können diesen Umschalter zu einem späteren Zeitpunkt aktivieren oder deaktivieren, um den Bericht in der geplanten Häufigkeit abzurufen oder zu beenden. Übermittlungsmodus – Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Übermittlungsmodi .

Berichtstypen für KI-Agenten

Sie können aus einer Liste vordefinierter Berichte basierend auf dem ausgewählten KI-Agententyp auswählen. In diesem Abschnitt werden diese Berichtstypen, die in jedem Bericht enthaltenen Blätter und die in jedem Blatt verfügbaren Spalten behandelt.

KI-Agent für die Beantwortung von Fragen, Berichtstyp

Für einen KI-Agenten stehen drei verschiedene Berichtstypen zur Verfügung, um Fragen in der Anwendung zu beantworten. Mithilfe verschiedener Berichtstypen können Sie die Nutzungszusammenfassung des KI-Agenten, das Verhalten, die Fragen der Benutzer und die Reaktion des KI-Agenten auf die Abfragen nachvollziehen. Sie können auch die Nachrichten anzeigen, die als Probleme in der Kuration gelandet sind.

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

In diesem Abschnitt wird die AI Agent-Zusammenfassung mit der Häufigkeit angezeigt, mit der Artikel und Kategorien aufgerufen werden. Sie können die Zusammenfassungs-, Kategorien- und Artikelinformationen in einer separaten Registerkarte in den Berichten anzeigen:

Tabelle 1. Details der Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Gesamtzahl der Konversationen/Sitzungen, die vom KI-Agenten durchgeführt wurden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtzahl der Nachrichten, die der KI-Agent an Endbenutzer gesendet hat.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der Gespräche, die an einen menschlichen Agenten übergeben wurden.
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden abgelehnt wurden.

Tabelle 2. Details auf der Registerkarte "Kategorie"
Feld	Beschreibung
Kategoriename	Der Name der Kategorie, wie er im AI-Agenten konfiguriert ist.
Konversationen für die Kategorie	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen ein Artikel aus dieser Kategorie gefunden wurde.
Antworten gesamt	Wie oft ein Artikel aus dieser Kategorie erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie abgelehnt wurde.

Tabelle 3. Details zur Registerkarte "Artikel"
Feld	Beschreibung
Artikelname	Der Name des Artikels (Standardvariante), der im KI-Agenten konfiguriert ist.
Artikelkategorie	Die Kategorie, zu der diese Absicht gehört.
Konversationen für den Artikel	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen dieser Artikel erkannt wurde.
Antworten gesamt	Die Häufigkeit, in der dieser Artikel erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der die Antwort auf diesen Artikel positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Gibt an, wie oft die Antwort für diesen Artikel abgelehnt wird.

Transkripte verwalten

Zeigt die Konversation zwischen dem KI-Agenten und dem Kunden zusammen mit der Ähnlichkeitsbewertung an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Der Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Die eindeutige ID für die Sitzung.
Verbraucher-ID	Die eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Nachrichtentyp	Die AI Agent-Nachricht oder die menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Der Inhalt der Nachricht.
Artikel	Die Kennung für die Antwort, die vom KI-Agenten zurückgesendet wird.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Der Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Der von der ausgewählten NLU-Engine erkannte Intent.
Punktzahl nach Artikel 1	Das Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Das Benutzerfeedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Die Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Zeigt die Nachrichten an, die aus verschiedenen Gründen als Probleme in der Kuratierung gelandet sind. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Artikel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Punktzahl nach Artikel 1	Ergebnis für die erkannte Absicht.

KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben Berichtstyp

Es gibt drei verschiedene Berichtstypen für einen KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben in der AI Agent Builder-Anwendung. Als AI Agent-Entwickler können Sie verschiedene Berichtstypen erstellen. Diese können verwendet werden, um die Nutzungszusammenfassung des KI-Agenten, das Verhalten des KI-Agenten, die Fragen der Benutzer und die Reaktion eines KI-Agenten auf die Abfragen zu verstehen. Sie können auch die Nachrichten anzeigen, die als Probleme in der Kuration gelandet sind.

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Zeigt die Zusammenfassung der Konversationen zusammen mit ausgelösten Absichten und Vorlagenschlüsseln an. Auf der Registerkarte "Zusammenfassung" werden die folgenden Details angezeigt:

Tabelle 4. Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Die Gesamtzahl der Konversationen oder Sitzungen, die vom KI-Agenten bearbeitet werden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtanzahl der Nachrichten, die vom KI-Agenten an Endbenutzer gesendet werden.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der an einen menschlichen Agenten übergebenen Konversationen
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern abgelehnt wurden.

Sie können die Absichtsdetails auch auf der Registerkarte "Absichten" der Tabelle anzeigen:

Tabelle 5. Registerkarte "Absichten"
Feld	Beschreibung
Absichtsname	Der Name des Intents, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Konversationen für die Absicht	Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamtzahl der Aufrufe	Häufigkeit, mit der diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamte Fertigstellungen	Häufigkeit, mit der alle Slots gesammelt und dieses Intent abgeschlossen wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Gesamtantworten dafür wurden für jede Absicht positiv bewertet.
Gesamte Downvotes	Die Gesamtzahl der diesbezüglichen Antworten wurde für jede Absicht abgelehnt.

Der Bericht enthält auch allgemeine Vorlagendetails wie:

Tabelle 6. Vorlagendetails
Feld	Beschreibung
Vorlagenschlüsselname	Name der Vorlage, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Vorlagenschlüssel-Intent	Absichten, bei denen dieser Vorlagenschlüssel verwendet wird.
Konversationen für den Vorlagenschlüssel	Häufigkeit, in der dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Antworten gesamt	Gibt an, wie oft dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage abgelehnt wurde.

Nachrichten-Transkripte

Zeigt die Konversation eines Kunden mit dem KI-Agenten zusammen mit den Ähnlichkeitswerten an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Nachrichtentyp	KI-Agentennachricht oder menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Inhalt der Nachricht.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Benutzer-Feedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Zeigt die Nachrichten an, die aus verschiedenen Gründen als Probleme in der Kuratierung gelandet sind. Dieser Bericht ist nur für Scripted AI Agents relevant. Sie können folgende Details in diesem Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Kunden.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.

Übermittlungsmodi des AI Agent-Berichts

In der heutigen datengesteuerten Welt ist die effiziente und sichere Bereitstellung von KI-Agentenberichten entscheidend für eine fundierte Entscheidungsfindung und operative Exzellenz. Um den unterschiedlichen Anforderungen von Unternehmen gerecht zu werden, bieten wir mehrere Bereitstellungsmodi für AI Agent-Berichte an, um Flexibilität, Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Zu den Bereitstellungsoptionen gehören Secure File Transfer Protocol (SFTP), E-Mail und Amazon S3 Bucket. Jeder Modus ist so konzipiert, dass er unterschiedlichen Anforderungen gerecht wird, unabhängig davon, ob es sich um hohe Sicherheit, einfachen Zugang oder skalierbare Speicherlösungen handelt. In diesem Dokument werden die Funktionen und Vorteile der einzelnen Bereitstellungsarten beschrieben, sodass Sie die beste Option für Ihre spezifischen Anforderungen auswählen können.

SFTP

Feld	Beschreibung
Berichte wie geplant per Push an einen sicheren Ort übertragen	Aktivieren Sie diese Option, um die Berichte zum geplanten Zeitpunkt an einen sicheren Ort zu senden. Sie können die folgenden Details nur angeben, wenn Sie diesen Schalter aktivieren.
IP Address (IP-Adresse)	Die IP Adresse des Systems.
Benutzername	Der Benutzername für den Zugriff auf die Berichte.
Kennwort	Das Kennwort für den Zugriff auf die Berichte.
Privater Schlüssel	Der private Schlüssel für den Zugriff auf die Dateien.
Upload-Pfad	Der Pfad, an den die Dateien im System weitergeleitet werden.

E-Mail

Feld	Beschreibung
Planen Sie E-Mails für mehrere Empfänger, trennen Sie sie mit einem Semikolon (;)	Aktivieren Sie diese Option, um Empfänger hinzuzufügen.
Empfänger	Die E-Mail-Adressen aller Empfänger, die die Berichte zur angegebenen Zeit und in der angegebenen Häufigkeit erhalten müssen.

S3-Eimer

Feld	Beschreibung
Hochladen von Berichten in einen S3-Bucket gemäß Zeitplan	Aktivieren Sie diese Option, um die S3-Felder verfügbar zu machen und die Berichte an den konfigurierten S3-Bucket weiterzuleiten.
AWS-Zugriffsschlüssel-ID	Die Zugriffsschlüssel-ID für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Geheimer AWS-Zugriffsschlüssel	Der geheime Zugriffsschlüssel für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Bucket-Name	Der Name des Buckets, an den der Bericht weitergeleitet wird.
Ordnername	Der Name des Ordners, der im S3-Bucket erstellt wird.

KI-Compliance verstehen

Diese Abschnitte helfen Ihnen, die KI-Entwicklung, den Datenschutz, die Sicherheit und die Sicherheit zu verstehen

KI-Entwicklung, Datenschutz, Sicherheit und Schutz

KI-Produktentwicklung

Jede KI-gestützte Funktion bei Cisco durchläuft eine KI-Folgenabschätzung im Hinblick auf unsere Grundsätze für verantwortungsvolle KI und hält sich an das Responsible AI Framework sowie an bestehendeProzesse in den Bereichen Sicherheit, Datenschutz und Menschenrechte.

Datenschutz und Sicherheit

Cisco bewahrt die Kundeneingabedaten nach dem Inferenzprozess nicht auf, und der Drittanbieter des Modells, Microsoft, greift nicht auf Cisco-Kundendaten zu, überwacht sie nicht und speichert sie nicht. Weitere Informationen zu funktionsspezifischen Richtlinien zur Datenaufbewahrung finden Sie im Cisco Trust Portal.

Im Folgenden finden Sie die Liste der KI-Transparenzhinweise für alle KI-Funktionen:

Datenquellen für Training und Evaluierung

Microsoft, der Anbieter von 3rd-Party-Modellen von Cisco, erklärt, dass er keine Kundeninhalte zur Verbesserung von Azure OpenAI-Modellen verwenden wird und dass er keine Cisco-Kundendaten in der Azure-Infrastruktur speichert oder aufbewahrt.

Sicherheit und ethische Überlegungen

Alle generativen KI-Features sind fehleranfällig, daher priorisiert Cisco die Inhaltssicherheit für KI-Features, indem es sich für die Inhaltsfilterung von Azure OpenAI entscheidet.

Modellevaluierung und -leistung

Cisco priorisiert die Leistung und Genauigkeit von AI Assistant, indem Menschen in die Überprüfung, das Testen und die Qualitätssicherung des zugrunde liegenden Modells einbezogen werden.

Erste Schritte mit Webex AI Agent Studio

Funktionen von Webex AI Agent Studio

Präzise und zeitnahe Antworten: Bietet präzise Antworten auf Kundenanfragen in Echtzeit.
Intelligente Aufgabenausführung – Führt Aufgaben basierend auf Kundenanforderungen oder -eingaben aus.

Die wichtigsten Vorteile für Unternehmen

Verbessertes Kundenerlebnis: Bietet Kunden ein Konversationserlebnis in Echtzeit.
Personalisierte Interaktionen: Passt die Antworten an die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden an.
Skalierbarkeit und Effizienz: Bewältigt ein hohes Volumen an Kundeninteraktionen, ohne dass zusätzliche menschliche Mitarbeiter erforderlich sind, was zu einer höheren Zufriedenheit und geringeren Betriebskosten führt.

Grundlegendes zu KI-Agententypen und -Beispielen

Die folgende Tabelle bietet einen Einblick in die KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten:

Tabelle 1. KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten
Typ des KI-Agenten	Zweck	Funktion	Beschreibung	Wie richte ich ein?
Autonom	Autonome KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie unabhängig agieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne direktes menschliches Eingreifen ausführen.	Aktionen ausführen	Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln. Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.	Autonome KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Autonom		Fragen beantworten	Autonome Agenten können auf ein Wissens-Repository zugreifen und es nutzen, um informative und genaue Antworten auf Benutzerfragen zu geben.	Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Skript	Geskriptete KI-Agenten sind so programmiert, dass sie einem vordefinierten Satz von Regeln und Anweisungen folgen.	Aktionen ausführen	Agenten mit Skripten können bestimmte Aufgaben ausführen, die klar definiert und strukturiert sind.	Geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Skript		Fragen beantworten	Agenten mit Skripts können Fragen auf der Grundlage eines vom Benutzer erstellten Schulungskorpus beantworten, der eine Sammlung von Beispielen und Antworten darstellt.	Geskriptete KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Beispiele

Kundenservice – Für den Kundensupport können sowohl autonome als auch Skript-Agenten eingesetzt werden, wobei autonome Agenten mehr Flexibilität und ein natürliches Sprachverständnis bieten.
Virtuelle Assistenten – Autonome Agenten eignen sich gut für virtuelle Assistentenrollen, da sie verschiedene Aufgaben erledigen und personalisiertere Interaktionen ermöglichen können.
Datenanalyse – Autonome Agenten können verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Prozessautomatisierung – Sowohl autonome als auch skriptbasierte Agenten können verwendet werden, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu verbessern und Fehler zu reduzieren.
Wissensmanagement – Autonome Agenten können verwendet werden, um Wissensspeicher zu erstellen und zu verwalten, sodass Informationen für Benutzer leicht zugänglich sind.

Die Wahl zwischen autonomen und skriptbasierten KI-Agenten hängt von der Komplexität der Aufgaben, dem erforderlichen Grad an Autonomie und der Verfügbarkeit von Trainingsdaten ab.

Voraussetzungen

Wenn Sie bereits Kunde von Webex Contact Center sind, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Webex Contact Center 2.0-Mandanten.
- Webex Connect wird für Ihren Mandanten bereitgestellt.
- Die Voice-Media-Plattform ist eine Medienplattform der nächsten Generation.
Wenn Sie keinen Webex Contact Center-Mandanten haben, wenden Sie sich an Ihren Partner, um eine Webex Contact Center-Testversion mit der Next-Generation Media Platform zu starten.
Administratoren können eine Webex Contact Center-Entwickler-Sandbox anfordern, um KI-Agenten auszuprobieren.

Aktivierung von Funktionen

Diese Funktion befindet sich derzeit in der Beta-Phase. Kunden können sich für diese Funktion im Beta-Portal anmelden Webex indem sie die Teilnahmeumfrage für KI-Agenten ausfüllen.

Derzeit ist in der Beta-Phase nur die Funktion des geskripteten KI-Agenten verfügbar.
Autonome Agenten sind nur für ausgewählte Kunden verfügbar. Anfragen können über Ihren CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) oder per E-Mail an ask-ccai@cisco.com gestellt werden. Nach der Genehmigung werden autonome Agenten zusätzlich zu den Skript-Agenten für Ihren Mandanten zur Verfügung gestellt.

Zugriff auf Webex AI Agent Studio

Um Ihre AI-Agenten zu erstellen, müssen Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Anwendung anmelden. Dies kann auf folgende Weise erfolgen:

Anmelden über Control Hub

Wenn das Webex AI Agent Studio nicht angezeigt wird, wenden Sie sich an den Cisco-Support, um das entsprechende Feature-Flag zu aktivieren.

Melden Sie sich mit der URL  https://admin.webex.com bei Control Hub an.
Wählen Sie im Navigationsbereich im Abschnitt Services die Option Contact Center (Kontaktzentrum ) aus.
Navigieren Sie unter Quicklinks im rechten Bereich zum Abschnitt Contact Center-Suite .
Klicken Sie auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.

Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Über Webex Connect anmelden

Um auf die Webex AI Agent Studio-Anwendung zugreifen zu können, sollten Sie Zugriff auf Webex Connect haben.

Melden Sie sich mit der Mandanten-URL und Ihren Anmeldeinformationen bei Webex Connect-Anwendung an.
Standardmäßig wird die Seite "Services " als Startseite angezeigt.
 Klicken Sie im Menü App Tray des linken Navigationsbereichs auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.
Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Layout der Startseite

Willkommen bei der Anwendung Webex AI Agent Studio. Wenn Sie sich anmelden, wird auf der Startseite folgendes Layout angezeigt:

Navigationsleiste

Die Navigationsleiste auf der linken Seite bietet Zugriff auf die folgenden Menüs:
- Dashboard – Zeigt eine Liste der KI-Agenten an, auf die der Benutzer Zugriff hat, wie vom Unternehmensadministrator zugewiesen.
- Wissen: Zeigt das zentrale Wissens-Repository oder die zentrale Wissensdatenbank an, die als Gehirn für autonome KI-Agenten dient, um auf Kundenanfragen zu antworten.
- Berichte: Listet vordefinierte KI-Agentenberichte verschiedener Typen auf. Sie können Berichte entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen generieren oder planen.
- Hilfe: Ermöglicht den Zugriff auf das Webex AI Agent Studio-Benutzerhandbuch im Webex Help Center.
Benutzerprofil
Über das Benutzerprofilmenü können Sie Ihre Profilinformationen anzeigen und sich von der Anwendung abmelden.

Die Seite "Unternehmensprofil " enthält Informationen zum KI-Agentenmandanten, auf die nur Administratoren mit Volladministratorzugriff zugreifen können.
- Die Registerkarte "Übersicht " enthält die folgenden Informationen:
  - Unternehmenskennungen – Einschließlich Webex Organisations-ID, CPaaS-Organisations-ID und Abonnement-ID für das Unternehmen. Diese Option ist für Unternehmen mit Webex Contact Center-Integration für den entsprechenden Webex Connect-Mandanten verfügbar.
  - Profileinstellungen: Enthält den Namen des Unternehmens, den eindeutigen Namen des Unternehmens und die URL mit dem Logo.
  - Allgemeine Agenteneinstellungen: Ermöglicht die Auswahl des Standardagenten für den Sprachkanal für Fallback-Szenarien.
  - Zusammenfassung der Datenaufbewahrung: Enthält eine Zusammenfassung der Datenaufbewahrungszeiträume für dieses Unternehmen.
- Auf der Registerkarte Teammitglieder können Sie die Liste der Teammitglieder anzeigen und verwalten, die Zugriff auf die Anwendung haben. Jedem Benutzer wird eine Rolle zugewiesen, die die Aktionen bestimmt, die er auf der Grundlage der erteilten Berechtigungen ausführen kann.

Kennen Sie Ihr Dashboard

Aufgaben auf der AI-Agentenkarte

Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte, um die folgenden Optionen anzuzeigen:

Vorschau – Klicken Sie auf Vorschau, um das Widget "KI-Agentenvorschau " zu öffnen.
Ellipsensymbol : Klicken Sie auf dieses Symbol, um die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Link "Vorschau kopieren": Kopieren Sie den Link für die Vorschau, um ihn in eine neue Registerkarte einzufügen und eine Vorschau des KI-Agenten im Chat-Widget anzuzeigen.
- Zugriffstoken kopieren: Kopieren Sie das Zugriffstoken des KI-Agenten, um den Agenten über APIs aufzurufen.
- Exportieren: Exportieren Sie die AI-Agent-Details (im JSON-Format) in Ihren lokalen Ordner.
- Löschen: Der KI-Agent wird dauerhaft aus dem System gelöscht.
- Anheften: Heften Sie den KI-Agenten an die erste Position im Dashboard an, oder lösen Sie die Fixierung, um ihn wieder an seine vorherige Position zu verschieben.

Erstellen eines neuen KI-Agenten

Informationen zum Erstellen von skriptbasierten und autonomen KI-Agenten finden Sie in den folgenden Abschnitten:

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aktionen
Autonomer KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Autonomer KI-Agent zum Ausführen von Aktionen

Vorgefertigten KI-Agenten importieren

Klicken Sie auf Agent importieren.
Klicken Sie auf Hochladen , um die von der Plattform exportierte AI-Agentendatei (im JSON-Format) hochzuladen.
Geben Sie im Feld Agentenname den Namen des AI-Agenten ein.
(Optional) Bearbeiten Sie in der System-ID die vom System generierte eindeutige ID.
Klicken Sie auf Importieren.

Ihr KI-Agent wurde jetzt erfolgreich in die Webex AI Agent Studio-Plattform importiert und ist auf dem Dashboard verfügbar.

Stichwortsuche

Nach Agententyp filtern

Wissensdatenbank verwalten

So greifen Sie auf die Wissensdatenbank zu:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen . Die Seite mit den Wissensdatenbanken wird angezeigt.
Sie können eine Wissensdatenbank basierend auf den folgenden Kriterien finden:
- Name der Wissensdatenbank
- Typ der Wissensdatenbank
- Aktualisierung der Wissensdatenbanken zwischen bestimmten Daten
- Wissensdatenbanken, die zwischen einem bestimmten Datum erstellt wurden
  Klicken Sie auf Alle zurücksetzen, um die Suchkriterien zurückzusetzen.
Sie können auch eine neue Wissensdatenbank erstellen. Informationen zum Erstellen einer neuen Wissensdatenbank finden Sie unter Erstellen einer Wissensdatenbank für AI Agent.

Wissensdatenbank für KI-Agenten erstellen

1	Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen .
2	Klicken Sie auf der Seite Wissensdatenbanken in der oberen rechten Ecke auf + Wissensdatenbank erstellen.
3	Geben Sie auf der Seite Wissensdatenbank erstellen die folgenden Details ein: Name der Wissensdatenbank: Geben Sie einen Namen für die Wissensdatenbank ein. Beschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Wissensdatenbank an.
4	Klicken Sie auf Erstellen. Das System erstellt eine Wissensdatenbank mit dem angegebenen Namen.
5	Gehen Sie auf der Registerkarte "Dateien " wie folgt vor: Ziehen Sie die Dateien per Drag & Drop in die Wissensdatenbank. Klicken Sie alternativ auf Datei hinzufügen, um eine Datei hinzuzufügen. Das System unterstützt die folgenden Dateiformate: PDF, .doc, .docx, Daten über Kabel, .txt, .xlsx, .xls und CSV. Die Größe jeder Datei darf 2 MB nicht überschreiten. Nachdem Sie die Dateien hinzugefügt haben, klicken Sie auf Dateien verarbeiten, um die Dateien zu verarbeiten. Wenn Sie fertig sind, listet das System die Dateien auf der Registerkarte Dateien auf.
6	Auf der Registerkarte Dokumente : Klicken Sie auf + Dokument erstellen, um Ihre eigenen Wissensdatenbankdokumente zu erstellen. Geben Sie auf der Seite Dokument erstellen den Dokumentnamen ein. Verwenden Sie den Texteditor, um die erforderlichen Informationen hinzuzufügen, und formatieren Sie den Text nach Bedarf. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Zu vorhandener Kategorie hinzufügen, um das Dokument zur vorhandenen Kategorie hinzuzufügen. Sie können auch Zu neuer Kategorie hinzufügen und eine neue Kategorie erstellen. Klicken Sie auf Speichern. Sie können auch auf + Kategorie hinzufügen klicken , um Kategorien zu definieren und die Dokumente unter der entsprechenden Kategorie hinzuzufügen. Wählen Sie im linken Bereich das gewünschte Dokument aus und klicken Sie auf Webvorschau , um eine Vorschau des Dokuments anzuzeigen.
7	Navigieren Sie zur Registerkarte Informationen , um die Details der hochgeladenen Dateien und der von Ihnen erstellten Dokumente anzuzeigen und nachzuverfolgen. Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die Wissensdatenbankdateien zu bearbeiten. Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen der Datei. Sie können auch die vorhandenen Dateien löschen und neue Dateien hinzufügen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Wissensdatenbank vollständig zu löschen.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den autonomen KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen.

Autonome KI-Agenten einrichten

Autonomer KI-Agent zur Ausführung von Aufgaben

Die autonomen KI-Agenten können verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

Natural Language Processing (NLP) – Verstehen und Reagieren auf menschliche Sprache auf natürliche und umgangssprachliche Weise.
Entscheidungsfindung: Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln.
Automatisierung: Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent
Slot-Füllung konfigurieren
Fulfillment definieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Filtern Sie den KI-Agententyp als Autonom. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten, auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent finden Sie Best Practices und Beispiele.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Sie haben jetzt erfolgreich den autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen erstellt, der jetzt auf dem Dashboard verfügbar ist. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren eines vordefinierten KI-Agents

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Bearbeiten Sie bei Bedarf das Ziel des KI-Agenten. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
Anweisungen: Geben Sie die Anweisungen für den KI-Agenten ein. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Die Standard-URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Ändern Sie dies bei Bedarf.
KI-Engine: Aktualisieren Sie die KI-Engine, falls erforderlich.
Begrüßungsnachricht: Die standardmäßige Begrüßungsnachricht, die der KI-Agent verwendet, um die Interaktion zu starten. Aktualisieren Sie diese Kennzahlen, falls erforderlich.

Klicken Sie auf Veröffentlichen , um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten die erforderlichen Aktionen hinzu.

Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent

Holen Sie die erforderlichen Informationen vom Kunden ein.
Übergeben Sie die Informationen an den gewünschten Ablauf.

Der autonome KI-Agent zum Ausführen von Aktionen arbeitet mit den folgenden Bausteinen:

Aktion: Eine Funktion, mit der der KI-Agent eine Verbindung mit externen Systemen herstellen kann, um komplexe Aufgaben auszuführen.
Entität oder Slot: Stellt einen Schritt zur Erfüllung der Absicht des Benutzers dar. Beim Slot-Filling werden dem Kunden bestimmte Fragen gestellt, um die Absicht des Kunden auf der Grundlage von Äußerungen zu erfüllen. Es ist der Auslöser für einen KI-Agenten, um mit der Ausführung einer Aktion zu beginnen. Definieren Sie die Eingabeelemente als Teil der Slot-Füllung.
Fulfillment – Legt fest, wie der KI-Agent die Aktion abschließt. Definieren Sie im Rahmen der Erfüllung die Ausgabeentitäten für den autonomen KI-Agenten, um die Antwort in einem bestimmten Format zu generieren. Das System sendet die Ausgabeentitäten an den Fluss, um mit der Aktion fortzufahren und die Aufgabe erfolgreich abzuschließen.

Klicken Sie auf der Registerkarte Aktion auf +Neue Aktion.

Geben Sie auf der Seite Neue Aktion hinzufügen die folgenden Details an:

Aktionsname – Geben Sie den Namen der Aktion ein. Beispiel: Tickets buchen.
Aktionsbeschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der erwarteten Aktion an. Stellen Sie sicher, dass die Aktionsbeschreibung klar und genau ist.
Aktionsumfang: Wählen Sie den Aktionsbereich aus der Dropdown-Liste aus. Folgende Optionen sind verfügbar:
- Klicken Sie auf Slot-Füllung , um die erforderlichen Eingabe-Entities für die Slot-Füllung zu konfigurieren. Wenn Sie sich für die Slot-Füllung entscheiden, können Sie die Fulfillment-Details nicht konfigurieren.
- Klicken Sie auf Slot-Füllung mit Fulfillment , um die erforderlichen Eingabeelemente für die Slot-Füllung zu konfigurieren und die Details für die Ausführung der Aktion zu definieren.
Die Agentenübergabe ist die Standardaktion, die standardmäßig aktiviert ist. Verwenden Sie die Umschaltoption, um die Agentenübergabe zu deaktivieren.

Nächste Schritte

Sie können entweder Slots konfigurieren oder Sie können Slots konfigurieren und das Fulfillment definieren, abhängig vom gewählten Aktionsumfang.

Slot-Füllung konfigurieren

Das Füllen von Slots beinhaltet das Hinzufügen der erforderlichen Eingabeeinheiten für die KI-Engine. Fügen Sie im Abschnitt Slot-Füllung auf der Seite Aktionen die Eingabe-Entities hinzu:

Sie können die Entitäten einzeln im Tabellenformat hinzufügen.
Sie können auch die JSON-Datei verwenden und die Entitäten definieren. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema .

Hinzufügen von Eingabeentitäten im Tabellenformat

1	Um eine Eingabe-Entity hinzuzufügen, klicken Sie auf +Neue Eingabe-Entity.
2	Geben Sie auf der Seite Neue Eingabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Eingabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung der Entität klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Entität obligatorisch zu machen.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Eingabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Eingabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
4	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die hinzugefügten Eingabeelemente zu bearbeiten. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Entität zu löschen.

Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor

Sie können die Eingabe- und Ausgabeentitäten mit dem JSON-Editor hinzufügen. In der JSON-Editor-Ansicht müssen die Entitäten in einem strukturierten JSON-Format definiert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Struktur der Eingabeparameter

Die Eingabeparameter müssen der folgenden Struktur entsprechen:

type: Datentyp des Parameters-Objekts. Dies ist immer 'object', um anzuzeigen, dass die Parameter als Objekt strukturiert sind.

properties: Ein Objekt, bei dem jeder Schlüssel für einen Parameter und die zugehörigen Metadaten steht.

required: Ein Array von Zeichenfolgen, in denen die Namen der Parameter aufgelistet sind, die obligatorisch sind.

Properties Objekt

type: Datentyp des Parameters. Folgende Typen sind zulässig:
- string – Textdaten.
- integer: Numerische Daten ohne Dezimalstellen.
- number: Numerische Daten, die Dezimalstellen enthalten können.
- boolean: Wahr/Falsch-Werte.
- Array: Eine Liste von Elementen, die in der Regel alle vom gleichen Typ sind.
- object: Eine komplexe Datenstruktur mit verschachtelten Eigenschaften.
description: Eine kurze Erläuterung dessen, was die Entität darstellt. Dies hilft der KI-Engine, den Zweck und die Verwendung des Parameters zu verstehen. Aus Gründen der Genauigkeit wird eine kurze Beschreibung empfohlen, die mit den Anweisungen und der Aktionsbeschreibung des Agenten übereinstimmt.
Die Validierung wird von der Plattform nur für 'type' erzwungen. "Description" wird nicht für alle Entitäten erzwungen, es wird jedoch dringend empfohlen, dass sie hinzugefügt wird. Weitere nützliche Schlüsselwörter für Entitätsmetadaten sind:
- enum: Das Feld "Enumeration" listet die möglichen Werte für einen Parameter auf. Dies ist nützlich für Parameter, die nur einen begrenzten Satz von Werten akzeptieren sollen. Entwickler können benutzerdefinierte Listen von Werten definieren, die ein Parameter akzeptieren soll, um dies zu verwenden.
- pattern: Das Musterfeld wird bei Zeichenfolgentypen verwendet, um einen regulären Ausdruck anzugeben, dem die Zeichenfolge entsprechen muss. Dies ist besonders nützlich, um bestimmte Formate wie Telefonnummern, Postleitzahlen oder benutzerdefinierte IDs zu überprüfen.
- examples: Das Feld examples enthält ein oder mehrere Beispiele für gültige Werte für den Parameter. Dies hilft der KI-Engine zu verstehen, welche Art von Daten erwartet werden, und kann besonders für Interpretations- und Validierungszwecke nützlich sein.

Es gibt andere Schlüsselwörter, mit denen die Entitätsdefinition genauer und robuster werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Beispiel

Das folgende Beispiel enthält verschiedene Typen von Entitäten und Schlüsselwörtern:

{ "type": "Objekt", "Eigenschaften": { "username": { "type": "string", "description": "Der eindeutige Benutzername für das Konto.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Das Passwort für das Konto.", "minLength": 8, "Format": "Passwort" }, "email": { "type": "string", "description": "Die E-Mail-Adresse für das Konto.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Das Geburtsdatum des Benutzers.", "examples": ["mm/tt/JJJJ"] }, "preferences": { "type": "Objekt", "description": "Einstellungen der Benutzereinstellungen.", "properties": { "Newsletter": { "type": "boolean", "description": "Ob der Benutzer Newsletter erhalten möchte.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Bevorzugte Benachrichtigungsmethode.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "Array", "description": "Liste der Rollen, die dem Benutzer zugewiesen sind.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["Benutzername", "Passwort", "E-Mail"] }

Dieses Beispiel enthält die folgenden Entitäten:

username: Ein Zeichenfolgentyp mit Längenbeschränkungen für die minimale und maximale Länge.
password: Ein Zeichenfolgentyp mit einer Mindestlänge und einem bestimmten Format (das Kennwort gibt an, dass er sicher verarbeitet werden muss).
email: Ein Zeichenfolgentyp mit einem Regex-Muster, um sicherzustellen, dass es sich um eine gültige E-Mail-Adresse handelt.
birthdate: Ein Zeichenfolgentyp mit Beispielen zum Festlegen des Datumsformats.
preferences: Ein Objekttyp mit verschachtelten Eigenschaften (Newsletter und Benachrichtigungen), einschließlich eines booleschen Werts mit einem Standardwert und einer Zeichenfolge mit bestimmten zulässigen Werten (enum).
roles: Ein Array-Typ, bei dem jedes Element eine Zeichenfolge ist, die auf bestimmte Werte (Enumeration) beschränkt ist.

Der Benutzername, das Passwort und die E-Mail-Adresse sind obligatorisch, wie im "required"-Array definiert.

Fulfillment definieren

1	Definieren Sie die Fulfillment-Details für die Implementierung des KI-Agenten in einem Contact Center. Geben Sie die folgenden Details an: Wählen Sie einen Fulfillment-Ansatz aus: Wählen Sie den Flow aus. Flow-Builder auswählen – Wählen Sie den erforderlichen Flow-Builder aus. Flow Webhook URL: Geben Sie die Webhook-URL ein. Weitere Informationen finden Sie unter Eingehende Webhooks. Dienstschlüssel: Geben Sie die Details des Dienstschlüssels ein.
2	Konfigurieren Sie die Ausgabeentitäten so, dass der KI-Agent das Ergebnis in einem Format generiert, das für den Fluss verständlich ist.
3	Um eine Ausgabeentität hinzuzufügen, klicken Sie auf + Neue Ausgabeentität. Geben Sie auf dem Bildschirm Neue Ausgabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Ausgabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Komponente als obligatorisch festzulegen. Sie können auch eine JSON-Datei verwenden, um die Ausgabeentitäten hinzuzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor .
4	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Ausgabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Ausgabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
5	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um Änderungen an der Entität vorzunehmen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen, um die Entität zu löschen.
6	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Konfiguration abzuschließen.

Nächste Schritte

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Bieten Sie Kundensupport – Beantworten Sie häufig gestellte Fragen, beheben Sie Probleme und führen Sie Kunden durch Prozesse.
Bieten Sie technische Unterstützung an: Bieten Sie fachkundige Beratung zu bestimmten Themen oder Bereichen an.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Wissensdatenbank konfigurieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Bevor Sie beginnen:

Stellen Sie sicher, dass Sie die Wissensdatenbank erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Wissensdatenbanken.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als autonom filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Für die sprachbasierte Vorschau wählen Sie Vega aus. Weitere Informationen finden Sie unter Sprachbasierte Vorschau . Wissensdatenbank: Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbankdatei aus der Liste der verfügbaren Wissensdatenbanken aus. Sie können die ausgewählte Wissensdatenbank nicht anderen KI-Agenten zuordnen. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft.
KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
Begrüßungsnachricht: Geben Sie die Begrüßungsnachricht ein, die der KI-Agent verwenden soll, um die Interaktion zu starten.
Übergabe an Agenten zulassen: Aktivieren Sie die Umschaltoption, um die Konversation an einen menschlichen Agenten weiterzuleiten, wenn ein Kunde mit einem Agenten sprechen möchte.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den KI-Agenten.

Wissensdatenbank konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Wählen Sie auf der Seite Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
2	Navigieren Sie zur Registerkarte Wissensdatenbank .
3	Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbank aus der Dropdown-Liste aus.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Klicken Sie auf Vorschau , um eine Vorschau des AI-Agenten anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten.

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonomous AI Agent-Sitzung und -Verlauf anzeigen

Sitzungen

Die Seite "Sitzungen " bietet eine umfassende Aufzeichnung aller Interaktionen zwischen KI-Agenten und Benutzern. So navigieren Sie zur Seite "Sitzungen ":

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie die Sitzungsdetails anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Sitzungen.

Sitzungs-ID: Die eindeutige Raum-ID oder Sitzungs-ID für eine Konversation.
Verbraucher-ID: Die ID des Verbrauchers, der mit dem KI-Agenten interagiert hat.
Kanäle: Kanal, in dem die Interaktion stattgefunden hat.
Aktualisiert um: Uhrzeit der Raumschließung.
Raum-Metadaten – Enthält zusätzliche Informationen über den Raum.
Aktivieren Sie die erforderlichen Kontrollkästchen:
- Testsitzungen ausblenden: Blendet die Testsitzungen aus und zeigt nur die Liste der aktiven Sitzungen an.
- Agentenübergabe erfolgt: Zum Filtern der Sitzungen, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten: Zum Filtern der Sitzungen, in denen der Fehler aufgetreten ist.
- Downvoted: Zum Filtern der abgelehnten Sitzungen.
Klicken Sie auf eine Zeile in der Sitzungstabelle, um eine detaillierte Ansicht dieser Sitzung anzuzeigen. Das Schloss-Symbol zeigt an, dass die Sitzung gesperrt ist und entschlüsselt werden muss. Sie benötigen die entsprechende Berechtigung, um die Sitzung zu entschlüsseln. Wenn der Schalter "Zugriff entschlüsseln" aktiviert ist, können Sie über die Schaltfläche "Inhalt entschlüsseln" auf jede Sitzung zugreifen. Diese Funktion ist jedoch nur anwendbar, wenn der erweiterte Datenschutz auf true festgelegt oder für den Mandanten aktiviert ist.

Verlauf

Auf der Seite "Verlauf " können Sie die Details der Konfigurationsänderungen anzeigen, die am AI Agent vorgenommen wurden. So zeigen Sie den Verlauf eines bestimmten Agenten an:

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie den Verlauf anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Verlauf.

Die Seite "Verlauf " wird mit den folgenden Registerkarten angezeigt:

Überwachungsprotokolle – Klicken Sie auf dieRegisterkarte Überwachungsprotokolle , um die an den KI-Agenten vorgenommenen Änderungen anzuzeigen.
Modellverlauf – Klicken Sie auf die Registerkarte Modellverlauf , um die verschiedenen Versionen des autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen anzuzeigen.

Audit-Protokolle

Aktualisiert um: Die Daten und der Zeitpunkt der Änderung.
Aktualisiert von: Der Name des Benutzers, der die Änderung vorgenommen hat.
Feld: Der spezifische Bereich des KI-Agenten, in dem die Änderung vorgenommen wurde.
Beschreibung – Zusätzliche Informationen zur Änderung.

Modellhistorie

Die Registerkarte Modellverlauf ist nur für den Autonomous AI Agent zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Modellbeschreibung: Eine kurze Beschreibung der Version des KI-Agenten.
KI-Engine: Die KI-Engine, die für diese Version des AI-Agenten verwendet wird.
Aktualisiert am: Datum und Uhrzeit der Erstellung.
Aktionen: Ermöglicht es Ihnen, die folgenden Aktionen für den KI-Agenten auszuführen
- Laden: Alle Änderungen am KI-Agenten gehen verloren. Sie müssen die Konfiguration erneut durchführen.
- Exportieren – Verwenden Sie diese Option, um den AI-Agenten zu exportieren.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten an

KI-Agenten-Dashboard – Wenn Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte bewegen, wird die Vorschauoption für diesen KI-Agenten angezeigt. Klicken Sie auf diese Schaltfläche, um die Vorschau des KI-Agenten zu öffnen.
KI-Agent-Kopfzeile – Klicken Sie auf die KI-Agentenkarte, um den KI-Agenten zu öffnen. Die Option Vorschau ist immer im Kopfzeilenbereich sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget angezeigt. Mit dieser Option können Sie den Vorschaumodus einfach wieder öffnen.

Plattform-Vorschau-Widget

Außerdem können Sie das Vorschau-Widget minimieren, Verbraucherinformationen bereitstellen und mehrere Räume initiieren, um den KI-Agenten zu testen.

Teilbares Vorschau-Widget

Widget-Farbe: Durch Anhängen des Parameters brandColor an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder den Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts des phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird.

Beispiel für einen Vorschaulink mit diesen Parametern: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<geben Sie den Hexadezimalwert einer Farbe im Format '_XXXX'> ein.

Sprachbasierte Vorschau

Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen unterstützt die sprachbasierte Vorschau. So aktivieren Sie diese Option:

Navigieren Sie zu Dashboard und wählen Sie den AI-Agenten aus.
Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste AI Engine die Option Vega aus.
Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Die Vorschauoption wird mit einem Mikrofonsymbol für die sprachbasierte Vorschau aktualisiert. Klicken Sie auf Vorschau. Das Sprachvorschau-Widget wird angezeigt.

Sie müssen den Mikrofonzugriff aktivieren, um diese Funktion nutzen zu können.

Im Sprachvorschau-Widget werden die folgenden Optionen angezeigt:

Start-Taste , um die Vorschau zu starten.
Das Live-Transkript der Konversation wird im Widget angezeigt, wenn die Sprachvorschau aktiv ist.
Anruf beenden, um die Konversation zu beenden.
Stummschalten , um stumm zu schalten.

Zeigen Sie die Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analytics an

Wählen Sie den KI-Agenten aus dem Dashboard aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Im ersten Abschnitt werden die folgenden Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten angezeigt.

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen durchgeführt wurden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, d. h. die Anzahl der Sitzungen, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Im dritten Abschnitt werden die Antworten und Übergaben von KI-Agenten angezeigt

Scripted AI Agent einrichten

Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben

Einfache Befehle ausführen: Befolgen Sie die Anweisungen, um vordefinierte Aktionen auszuführen.
Daten werden verarbeitet: Bearbeiten und transformieren Sie Daten gemäß den angegebenen Regeln.
Interaktion mit anderen Systemen – Kommunizieren Sie mit anderen Lösungen und steuern Sie diese.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Entitäten verwalten
Absichten verwalten
Antworten verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf + Agent erstellen.
3	Erstellen Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) einen neuen AI-Agenten von Grund auf neu. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf "Von Grund auf neu starten" und dann auf "Weiter ".
5	Wählen Sie im Feld Welchen Agententyp erstellen Sie? auf Scripted (Skript) aus.
6	Wählen Sie im Feld Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung. Sie können dieses Feld auch bearbeiten. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Erstellen Sie Entitäten , fügen SieAbsichten hinzuund definieren Sie Antworten.

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Entitäten verwalten

Entitätstypen

Webex AI Agent Studio bietet 11 vorgefertigte Entitätstypen, um verschiedene Arten von Benutzerdaten zu erfassen. Sie können auch eine der folgenden benutzerdefinierten Entitäten erstellen.

Benutzerdefinierte Entitäten

Diese Entitäten sind konfigurierbar und ermöglichen es Entwicklern, anwendungsfallspezifische Informationen zu erfassen.

Benutzerdefinierte Liste: Definieren Sie Listen erwarteter Zeichenfolgen, um bestimmte Datenpunkte zu erfassen, die nicht von vordefinierten Entitäten abgedeckt werden. Sie können jeder Zeichenfolge mehrere Synonyme hinzufügen. Beispiel: eine benutzerdefinierte Pizzagrößeneinheit.
Regulärer Ausdruck – Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um bestimmte Muster zu identifizieren und entsprechende Daten zu extrahieren. Beispiel: ein regulärer Ausdruck für eine Telefonnummer (z. B. 123-123-8789).
Ziffern: Erfassen numerische Eingaben mit fester Länge mit hoher Genauigkeit, insbesondere bei Sprachinteraktionen. In Non-Voice-Interaktionen wird es als Alternative zu den Entitätstypen "Benutzerdefiniert" und "Regex" verwendet. Um z.B. eine fünfstellige Kontonummer zu erkennen, muss eine Länge von fünf definiert werden.
Alphanumerisch: Erfasst Buchstaben- und Zahlenkombinationen und sorgt so für eine genaue Erkennung von Sprach- und Nicht-Spracheingaben.
Freiform: Erfassen Sie flexible Datenpunkte, die schwer zu definieren oder zu validieren sind.
Kartenstandort (WhatsApp) – Extrahieren Sie Standortdaten, die Sie auf dem WhatsApp-Kanal geteilt haben.

Systementitäten

Name der Entität	Beschreibung	Beispieleingabe	Beispielausgabe
Datum	Analysiert Datumsangaben in natürlicher Sprache in ein Standarddatumsformat	"Juli nächsten Jahres"	01/07/2020
Zeit	Analysiert die Zeit in natürlicher Sprache in ein Standardzeitformat	5 Uhr abends	17:00
E-Mail	Erkennt E-Mail-Adressen	Schreiben Sie mir an Info@cisco.com	Info@cisco.com
Telefonnummer	Erkennt allgemeine Telefonnummer	Rufen Sie mich an unter 9876543210	9876543210
Währungseinheiten	Analysiert Währung und Betrag	Ich will 20$	20$
Ordinale	Erkennt Ordnungszahl	Vierter von zehn Personen	Platz 4
Kardinal	Erkennt Kardinalzahl	Vierter von zehn Personen	10
Geolocation	Erkennt geografische Standorte (Städte, Länder usw.)	Ich war schwimmen in der Themse in London, Großbritannien	London, Großbritannien
Personennamen	Erkennt gebräuchliche Namen	Bill Gates von Microsoft	Bill Gates
Anzahl	Identifiziert Maße in Bezug auf Gewicht oder Entfernung	Wir sind 5 km von Paris entfernt	5km
Dauer	Identifiziert Zeiträume	1 Woche Urlaub	1 Woche

Entitätsrollen

Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite Trainingsdaten auf die Registerkarte Entitäten .
5	Klicken Sie auf Entität erstellen.
6	Geben Sie im Fenster Entität erstellen die folgenden Felder an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie in der Dropdown-Liste die Option "benutzerdefinierte Liste " aus. Werte – Geben Sie einen Wert für die Entität ein.
7	Aktivieren Sie den Schalter für automatisch vorgeschlagene Slot-Werte auf automatische Vervollständigung und geben Sie während der Konversation alternative Vorschläge für diese Entität an. Das Feld "Rollen " wird beim Erstellen einer benutzerdefinierten Entität nur angezeigt, wenn die Entitätsrollen im Abschnitt "Erweiterte Einstellungen " des Fensters "Ändern der Trainings-Engine " für RASA- und Mindmeld-NLU-Engines aktiviert sind.
8	Klicken Sie auf Speichern. Sie können die Optionen "Bearbeiten" und "Löschen " in der Spalte "Aktionen " verwenden , um verwandte Aktionen auszuführen.

Nächste Schritte

Nachdem Sie eine Entität erstellt haben, können Sie Rollen mit einer Entität verknüpfen.

Verknüpfen von Rollen mit einer Entität

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Sie können einer Entität Rollen zuweisen, um dieselbe Entität zweimal für ein Intent zu erfassen.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Absichten verwalten

Systemabsichten

Standard-Fallback-Absicht: Die Funktionen eines KI-Agenten sind von Natur aus durch die Absichten eingeschränkt, die für die Erkennung und Reaktion darauf entwickelt wurden. Ein Unternehmen kann zwar nicht jede mögliche Frage vorhersehen, die Sie möglicherweise stellen, aber die Standard-Fallback-Absicht kann dazu beitragen, dass Konversationen auf Kurs sind.
Durch die Implementierung einer standardmäßigen Fallback-Absicht können KI-Agent-Entwickler sicherstellen, dass der KI-Agent unerwartete oder außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegende Abfragen ordnungsgemäß verarbeitet und die Konversation zurück zu bekannten Absichten umleitet.
Entwickler von KI-Agenten müssen der Fallback-Absicht keine bestimmten Äußerungen hinzufügen. Der Agent kann so trainiert werden, dass er automatisch den Fallback Intent auslöst, wenn er auf bekannte Fragen stößt, die außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegen und andernfalls fälschlicherweise in andere Intents kategorisiert werden könnten.
In einem KI-Agenten eines Bankwesens könnten Kunden beispielsweise versuchen, sich nach Krediten zu erkundigen. Wenn der KI-Agent nicht für die Bearbeitung kreditbezogener Anfragen konfiguriert ist, können diese Abfragen als Trainingsphrasen in die Standard-Fallback-Absicht integriert werden. Wenn ein Kunde zu irgendeinem Zeitpunkt des Gesprächs nach Krediten fragt, erkennt der KI-Agent, dass die Anfrage außerhalb seiner definierten Absichten liegt, und löst die Fallback-Antwort aus. Dies gewährleistet eine angemessenere Reaktion.

Dem Fallback-Intent sollten keine Slots zugeordnet sein.

Die Fallback-Absicht muss den Standard-Fallback-Vorlagenschlüssel für ihre Antwort verwenden.
Hilfe: Mit diesem Intent werden Kundenanfragen zu den Funktionen des KI-Agenten beantwortet. Wenn Kunden sich nicht sicher sind, was sie erreichen können, oder während eines Gesprächs auf Schwierigkeiten stoßen, suchen sie oft Hilfe, indem sie um Hilfe bitten.
Standardmäßig ist die Antwort für die Hilfeabsicht dem Schlüssel der Hilfenachlagenvorlage zugeordnet. KI-Agentenentwickler können jedoch die Antwort anpassen oder den zugehörigen Vorlagenschlüssel ändern, um maßgeschneidertere und informativere Anleitungen bereitzustellen.
Es wird empfohlen, die Fähigkeiten des KI-Agenten auf einem hohen Niveau zu vermitteln, um den Kunden ein klares Verständnis dafür zu vermitteln, was sie als Nächstes tun können.
Mit einem Agenten sprechen – Mit dieser Absicht können Kunden in jeder Phase ihrer Interaktion mit dem KI-Agenten Unterstützung von einem menschlichen Agenten anfordern. Wenn dieses Intent aufgerufen wird, initiiert das System automatisch eine Übergabe an einen menschlichen Agenten. Die Standardantwortvorlage für dieses Intent ist "Agentenübergabe". Es gibt zwar keine Einschränkungen der Benutzeroberfläche für das Ändern des Antwortvorlagenschlüssels, aber eine Änderung wirkt sich nicht auf das Ergebnis der menschlichen Übergabe aus.

Small-Talk-Absichten

Alle neu erstellten KI-Agenten enthalten vier vordefinierte Small-Talk-Intents für häufige Kundengrüße, Dankesbekundungen, negatives Feedback und Verabschiedungen:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Erstellen eines Intents

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard einen KI-Agenten aus.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite "Trainingsdaten " auf "Absicht erstellen".
5	Geben Sie im Fenster Absicht erstellen die folgenden Details an: Intent Name: Geben Sie den Intent-Namen ein. Äußerung hinzufügen – Fügen Sie einen Ausdruck hinzu, um die Absicht aufzurufen, und klicken Sie auf Hinzufügen. Wenn Entitäten in den hinzugefügten Äußerungen vorhanden sind, werden sie automatisch in den Äußerungen mit Anmerkungen versehen und im Abschnitt Slots angezeigt. Sie können einem Intent weitere Entitäten als Slots hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen. Jeder Steckplatz zeigt Folgendes an: Der Name der Entität. Ob es für den Abschluss der Absicht erforderlich ist. Die Anzahl der Wiederholungen, die der KI-Agent versucht, um diesen Slot-Wert vom Benutzer abzurufen. Der Vorlagenschlüssel.
6	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , wenn die Entität erforderlich ist.
7	Geben Sie die Anzahl der Wiederholungen ein, die für diesen Slot zulässig sind. Standardmäßig ist die Zahl auf drei festgelegt.
8	Wählen Sie den Vorlagenschlüssel aus der Dropdown-Liste aus. Klicken Sie auf Neu erstellen, um einen neuen Antwortvorlagenschlüssel für die Entität zu erstellen. Der Antwortinhalt für diese Vorlagenschlüssel wird im Abschnitt "Antworten" konfiguriert. Jeder Vorlagenschlüssel verfügt über eine entsprechende Antwort, die an den Benutzer gesendet wird, wenn diese Absicht ausgelöst wird.
9	Geben Sie im Abschnitt Antwort den endgültigen Antwortvorlagenschlüssel ein, der nach Abschluss des Intents an die Benutzer zurückgegeben werden soll.
10	Aktivieren Sie den Schalter Slots nach Abschluss zurücksetzen, um die in der Konversation erfassten Slot-Werte zurückzusetzen, sobald das Intent abgeschlossen ist. Wenn sich dieser Umschalter im deaktivierten Status befindet, behält der Slot die alten Werte bei und zeigt die gleiche Antwort an.
11	Aktivieren Sie den Schalter Slot-Werte aktualisieren, um den Slot-Wert während des Gesprächs mit dem Consumer zu aktualisieren. Der KI-Agent berücksichtigt den letzten Wert, der in den Slot eingegeben wurde, um die Daten zu verarbeiten. Wenn diese Option aktiviert ist, werden die Werte für gefüllte Slots immer dann aktualisiert, wenn Kunden neue Informationen für denselben Slot-Typ bereitstellen.
12	Aktivieren Sie den Schalter Vorschläge für Slots bereitstellen, um Vorschläge für die Slot-Befüllung und alternative Slot-Werte in der endgültigen Antwort basierend auf Benutzereingaben bereitzustellen.
13	Aktivieren Sie den Schalter Konversation beenden, um die Sitzung nach diesem Intent zu schließen. Webex Connect- und Voiceflows können dies verwenden, um eine Konversation mit Verbrauchern zu beenden.
14	Klicken Sie auf Speichern. Klicken Sie oben rechts auf der Registerkarte "Training " auf Trainieren , um alle Änderungen zu übernehmen, die an Absichten und Entitäten vorgenommen wurden. Zum Trainieren von Rasa- oder Mindmeld-NLU-Engines sind mindestens zwei Trainingsvarianten (Äußerungen) pro Intent erforderlich. Außerdem muss jeder Steckplatz mindestens zwei Anmerkungen haben. Wenn diese Anforderungen nicht erfüllt sind, ist die Schaltfläche "Trainieren " deaktiviert. Ein Warnsymbol wird neben der betroffenen Absicht angezeigt, um auf das Problem hinzuweisen. Die standardmäßige Fallback-Absicht ist jedoch von diesen Anforderungen ausgenommen.

Nächste Schritte

Verknüpfen von Entitäten mit Absicht

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen. Die verknüpften Entitäten werden im Abschnitt "Slots" angezeigt.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Wenn eine Entität als erforderlich markiert ist, stehen zusätzliche Konfigurationsoptionen zur Verfügung. Sie können angeben, wie oft der KI-Agent die fehlende Entität anfordern kann, bevor er eskaliert oder eine Fallback-Antwort bereitstellt. Sie können den Vorlagenschlüssel definieren, der aufgerufen werden soll, wenn die erforderliche Entität nicht innerhalb der angegebenen Anzahl von Wiederholungen bereitgestellt wird. Sobald ein KI-Agent eine Absicht identifiziert und alle erforderlichen Daten (Slots) gesammelt hat, antwortet er mit der Nachricht, die dem endgültigen Vorlagenschlüssel zugeordnet ist, der für diese Absicht konfiguriert wurde. Um eine neue Konversation zu starten oder nachfolgende Intents zu verarbeiten, ohne vorherige Daten zu übernehmen, müssen Sie den Schalter "Slots nach Abschluss zurücksetzen" aktivieren. Diese Einstellung löscht alle erkannten Entitäten aus dem Konversationsverlauf und sorgt für einen Neuanfang für jede neue Interaktion.

Generieren von Trainingsdaten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Trainingsdaten zu generieren:

Geben Sie den Absichtsnamen und eine Beispieläußerung ein.
Klicken Sie auf Generieren.
Geben Sie eine kurze Beschreibung der Absicht an, die KI zu leiten.
Geben Sie die gewünschte Anzahl an Varianten und den Grad der Kreativität für die KI-generierten Vorschläge an.

Das Generieren vieler Varianten auf einmal kann sich auf die Qualität auswirken. Wir empfehlen maximal 20 Varianten pro Generation.
Eine geringere Kreativitätseinstellung kann zu weniger vielfältigen Varianten führen.
Der Generierungsvorgang kann je nach Anzahl der angeforderten Varianten einige Sekunden dauern.
Das Blitzsymbol unterscheidet KI-generierte Varianten von benutzerdefinierten Trainingsdaten.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Generierte Varianten kennzeichnen

Suchen Sie die Kennzeichnungsoption: Für jede generierte Äußerung ist eine Kennzeichnungsoption verfügbar.
Feedback geben: Beim Markieren einer Ausgabe können Entwickler Kommentare hinzufügen und den Grund für die Kennzeichnung angeben.

Mehrsprachige Absicht und Entität erstellen

Antworten verwalten

Antworten sind die Nachrichten, die Ihr KI-Agent als Antwort auf ihre Anfragen oder Absichten an Kunden sendet. Sie können Antworten erstellen, die Folgendes enthalten:

Text: Nur-Text-Nachrichten für die direkte Kommunikation.
Code: Eingebetteter Code für dynamische Inhalte oder Aktionen.
Multimedia: Bild-, Audio- oder Videoelemente, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Die Antworten bestehen aus zwei Hauptkomponenten:

Vorlagen: Vordefinierte Antwortstrukturen, die bestimmten Intents zugeordnet sind.
Workflows: Die Logik, die basierend auf der identifizierten Absicht bestimmt, welche Vorlage verwendet werden soll.

Vorlagen für Agentenübergabe, Hilfe, Fallback und Begrüßung sind vorkonfiguriert, und die Antwortnachricht kann über die entsprechenden Vorlagen geändert werden.

Antworttypen

Der Abschnitt "Antwort-Designer" behandelt verschiedene Arten von Antworten und wie sie konfiguriert werden können.

Variablensubstitution

Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer

Bedingte Antworten: Für Nicht-Entwickler ermöglicht diese Option die einfache Erstellung von Antworten, die der KI-Agent an Kunden liefert.
Code-Snippets: Für Entwickler, die Python verwenden, bietet diese Option Flexibilität beim Konfigurieren von Antworten mithilfe von Code.

Der Antwortdesigner wurde entwickelt, um sicherzustellen, dass die Benutzererfahrung auf den spezifischen Kanal zugeschnitten ist, mit dem der KI-Agent interagiert.

Antwortvorlagen

Text: Hierbei handelt es sich um einfache Textantworten. Um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, ermöglicht der Antwortdesigner mehrere Textfelder innerhalb einer einzigen Antwort, sodass Sie lange Nachrichten in überschaubarere Abschnitte unterteilen können. Jedes Textfeld kann verschiedene Antwortoptionen enthalten. Während eines Gesprächs wird eine dieser Optionen zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt, um eine dynamische und ansprechende Interaktion zu gewährleisten.
Um eine dynamische und ansprechende Benutzererfahrung zu gewährleisten, können Sie Ihren Vorlagen mehrere Antwortoptionen hinzufügen. Wenn eine Vorlage mit mehreren Optionen aktiviert wird, wird eine davon zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt. Sie können diese Funktion aktivieren, indem Sie auf die Schaltfläche +Variante hinzufügen klicken, die sich am unteren Rand Ihrer Antwort befindet.

Beim Speichern von Antworten wird möglicherweise eine Warnung angezeigt, die die Anzahl der Fehler angibt, die korrigiert werden müssen. Die fehlerhaften Felder werden rot hervorgehoben. Mithilfe der Navigationspfeile können Entwickler diese Fehler in jedem Kanal oder Antwortformat leicht lokalisieren und beheben. Wenn die Listenauswahl oder das Karussell mehrere Karten enthält, können Sie mithilfe der Punktnavigation durch die Karten mit Fehlern navigieren. Bei einer einzelnen Karte färbt sich der entsprechende Punkt rot, um den Fehler anzuzeigen.
Schnellantwort: Textantworten können mit Schaltflächen verknüpft werden, bei denen es sich entweder um textbasierte oder URL-Links handeln kann. Textschaltflächen erfordern einen Titel und eine Nutzlast, die beim Klicken an den Bot gesendet wird. URL-Schaltflächen leiten Benutzer zu einer bestimmten Webseite weiter.
Wenn die Abfrage eines Kunden mehrdeutig ist, kann der Bot relevante Artikel oder Absichten als Optionen vorschlagen. Diese Funktion ist für Web- und Facebook-Interaktionen verfügbar.
Hinzufügen von URL-Schnellantworten
URL-Schnellantwort-Schaltflächen in festen und bedingten Antworten ermöglichen es Ihnen, Schaltflächen zu erstellen, die Benutzer für weitere Informationen oder Aktionen wie das Ausfüllen von Formularen auf Ihre Website weiterleiten. Wenn auf diese Schaltflächen geklickt wird, wird die angegebene URL in einem neuen Tab innerhalb desselben Browserfensters geöffnet, ohne dass Daten an den Bot zurückgesendet werden.
So fügen Sie eine URL-Schnellantwort in einer bedingten oder festen Antwort hinzu:
1. Wählen Sie den Artikel- oder Vorlagenschlüssel aus, für den Sie die URL-Schnellantwort konfigurieren möchten.
2. Klicken Sie auf + Fügen Sie eine Schnellantwort hinzu. Das Popup-Fenster vom Typ "Schaltfläche" wird angezeigt.
3. Wählen Sie den Button-Typ als URL im Webkanal aus.
4. Geben Sie den Titel für die Schaltfläche und die URL an, zu der der Consumer nach dem Klicken auf die Schaltfläche umgeleitet werden muss.
5. Klicken Sie auf Fertig , um eine URL-Schnellantwort hinzuzufügen.
URL-Schaltflächen können auch über den dynamischen Antworttyp konfiguriert werden, wobei diese Schaltflächen mithilfe von Python-Codeausschnitten konfiguriert werden sollen. Diese Schaltflächen werden in den Bereichen "Vorschau" und "Vorschau" unterstützt. Sie werden derzeit nicht vom Live-Chat-Widget von IMIchat oder anderen Kanälen von Drittanbietern unterstützt.
Karussell: Rich-Antworten können eine einzelne Karte oder mehrere Karten enthalten, die in einem Karussellformat angeordnet sind. Jede Karte benötigt einen Titel und kann ein Bild, eine Beschreibung und bis zu drei Schaltflächen enthalten.
Schnellantwort-Schaltflächen innerhalb der Karussell-Vorlage können mit Text- oder URL-Links konfiguriert werden. Wenn Sie auf eine URL-Schaltfläche klicken, wird der Benutzer auf die angegebene Website weitergeleitet. Wenn Sie auf eine textbasierte Schnellantwortschaltfläche klicken, wird eine konfigurierte Nutzlast an den Bot gesendet, die die entsprechende Antwort auslöst.
Bild: Eine Multimediavorlage, in der Benutzer Bilder durch Angabe von URLs konfigurieren können.
Video: Rendert Videos in der Vorschau basierend auf der konfigurierten Video-URL.
Code: Kann verwendet werden, um Python-Code zum Aufrufen von APIs oder zum Ausführen anderer Logik zu schreiben.

Code-Snippets

Text: Eine einfache Textnachricht, die mehrere Varianten aufweisen kann. Diese konfigurierte Meldung wird basierend auf der Abfrage angezeigt.
Schnellantwort: Eine Vorlage mit Text und Schaltflächen, auf die geklickt werden kann.
Karussell: Eine Sammlung von Kacheln, wobei jede Kachel über einen Titel, eine Bild-URL und eine Beschreibung verfügt.
Bild: Eine Vorlage zum Konfigurieren von Bildern durch Bereitstellen von URLs.
Video: Eine Vorlage zum Konfigurieren der Videoübertragung durch Angabe der Video-URL. Sie können das Video abspielen, indem Sie auf das Bild klicken oder tippen.
Datei: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer PDF-Datei durch Bereitstellen der URL für den Zugriff auf die Datei.
Audio: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer Audiodatei durch Bereitstellen der Audio-URL. Außerdem wird die Dauer der Audionachricht in der Ausgabe angezeigt.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen

Spezifische Kenntnisse sind erforderlich: Der Agent muss Fragen innerhalb einer vordefinierten Domäne beantworten.
Konsistenz ist wichtig: Der Agent muss konsistente Antworten auf ähnliche Abfragen geben.
Begrenzte Flexibilität ist erforderlich: Die Antworten des Agenten werden durch die Informationen im Trainingskorpus eingeschränkt.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Artikel verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Skripted.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten Artikel hinzu .

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Artikel verwalten

Begrüßungsnachricht: Enthält die erste Nachricht, wenn ein Gespräch zwischen dem Kunden und dem KI-Agenten beginnt.
Fallback-Nachricht: AI Agent zeigt diese Meldung an, wenn der Agent die Frage des Benutzers nicht verstehen kann.
Teilweise Übereinstimmung – Wenn der KI-Agent mehrere Artikel mit einem geringen Unterschied in den Punktzahlen erkennt (wie in den Einstellungen für Übergabe und Rückschlüsse festgelegt), zeigt der Agent diese Übereinstimmungsnachricht zusammen mit den übereinstimmenden Artikeln als Optionen an. Sie können auch die Textantwort konfigurieren, die zusammen mit diesen Optionen angezeigt wird.
Was können Sie tun?— Sie können die Funktionen des KI-Agenten konfigurieren. AI Agent zeigt dies immer dann an, wenn die Endbenutzer AI Agent-Funktionen in Frage stellen.

Zusätzlich zu diesen wird der Standardartikel "Mit einem Agenten sprechen" hinzugefügt, wenn die Einstellungen "Übergabe " und "Inferenz " aktiviert sind.

Alle neuen KI-Agenten verfügen außerdem über vier Smalltalk-Artikel , in denen Benutzeräußerungen für Folgendes behandelt werden:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Diese Artikel und Antworten sind standardmäßig in der KI-Agenten-Wissensdatenbank verfügbar, wenn ein neuer KI-Agent erstellt wird. Sie können diese auch ändern oder entfernen.

Standardartikel zur Begrüßungsnachricht, Fallbacknachricht, zu Agentengesprächen und Teilnachrichten können nicht gelöscht werden.

Hinzufügen von Artikeln über die Benutzeroberfläche und die Standardantwort

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf Neuen Beitrag erstellen.
4	Fügen Sie die Standardvarianten hinzu.
5	Wählen Sie eine dieser Standardantworten für den Artikel aus. Mögliche Werte: Bedingte Antwort: Die Antwort wird durch Regeln konfiguriert. Die Antwort kann in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. Text, Karussell, Schnellantwort, Bild, Audio, Video, Code und Datei. Sie können einem Beitrag mehrere Antworten hinzufügen. Code-Snippet: Die Antwort wird mithilfe von if-else-Bedingungen erstellt. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer .
6	Klicken Sie auf Speichern und trainieren.

Import aus Katalogen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus Katalogen importieren.
5	Wählen Sie die Kategorien der Artikel aus, die dem Agenten hinzugefügt werden sollen.
6	Klicken Sie auf Fertig.

Extrahieren Sie häufig gestellte Fragen aus dem Link

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Häufig gestellte Fragen aus dem Link extrahieren.
5	Geben Sie die URL an, unter der häufig gestellte Fragen gehostet werden, und klicken Sie auf Extrahieren.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Aus Datei importieren

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus einer Datei importieren und wählen Sie CSV aus, um die Artikel aus der CSV Datei zu importieren. Wenn Sie Artikel aus einer Datei im JSON-Format importieren, wählen Sie JSON aus.
5	Klicken Sie auf Durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, die alle Artikel enthält. Klicken Sie auf Beispiel herunterladen, um das Format anzuzeigen, in dem die Artikel angegeben werden müssen.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Benutzerdefinierte Synonyme hinzufügen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Benutzerdefinierte Synonyme.
5	Klicken Sie auf Neuer Wortstamm.
6	Konfigurieren Sie den Wert des Stammworts und seine Synonyme, und klicken Sie auf Speichern.
7	Trainieren Sie den KI-Agenten erneut, nachdem Sie die Synonyme hinzugefügt haben. Sie können die Synonyme (im Dateiformat .CSV) auch in den lokalen Ordner exportieren und die Datei zurück auf die Plattform importieren.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI-Agenten an

KI-Agenten-Dashboard: Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agenten-Kachel, um die Vorschauoption für diesen KI-Agenten anzuzeigen. Klicken Sie auf Vorschau , um das AI Agent-Vorschau-Widget zu öffnen.
KI-Agenten-Kopfzeile – Nachdem Sie in den Bearbeitungsmodus für einen beliebigen KI-Agenten gewechselt sind, indem Sie auf die KI-Agenten-Karte oder die Schaltfläche "Bearbeiten" auf der KI-Agenten-Karte klicken, ist die Vorschauoption immer im Kopfzeilenabschnitt sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und anschließend minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget erstellt, mit dem Sie den Vorschaumodus einfach erneut öffnen können.

Plattform-Vorschau-Widget

Teilbares Vorschau-Widget

Widget-Farbe: Durch Anhängen eines brandColor-Parameters an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder einen Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts eines phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird

Beispiel-Vorschaulink mit diesen Parametern: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Allgemeine Verwaltungsabschnitte für Scripted AI Agent

Die folgenden Abschnitte werden im linken Bereich der AI Agent-Konfigurationsseite angezeigt:

Schulung

Erstellen und führen Sie ganz einfach einen umfassenden Satz von Testfällen aus.
Definieren Sie Testnachrichten und erwartete Antworten für verschiedene Szenarien.
Simulieren Sie komplexe Interaktionen, indem Sie Testfälle mit mehreren Nachrichten erstellen.

Definieren von Tests

Sie kÃ¶nnen Tests mit den folgenden Schritten definieren:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
Klicken Sie im linken Bereich auf Testen . Standardmäßig wird die Registerkarte Testfälle angezeigt.
Wählen Sie einen Testfall aus, und klicken Sie auf Ausgewählte Tests ausführen.

Jede Zeile in der Tabelle stellt einen Testfall mit den folgenden Parametern dar:

Tabelle 1. Schulbeispiele
Parameter	Beschreibung
Nachricht	Eine Beispielnachricht, die die Arten von Abfragen und Anweisungen darstellt, die Benutzer voraussichtlich an Ihren KI-Agenten senden werden.
Erwartete Sprache	Die Sprache, in der die Benutzer mit dem KI-Agenten interagieren sollen.
Erwarteter Artikel	Geben Sie den Artikel an, der als Antwort auf eine bestimmte Benutzernachricht angezeigt werden soll. Um Ihnen bei der Suche nach dem relevantesten Artikel zu helfen, verfügt diese Spalte über eine intelligente automatische Vervollständigungsfunktion. Bei der Eingabe schlägt das System passende Artikel auf Basis des bisher eingegebenen Textes vor.
Vorherigen Kontext zurücksetzen	Klicken Sie auf das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um Testfälle zu isolieren und sicherzustellen, dass sie unabhängig von einem vorhandenen KI-Agentenkontext ausgeführt werden. Wenn diese Option aktiviert ist, wird jeder Testfall in einer neuen Sitzung simuliert, wodurch Interferenzen durch vorherige Interaktionen oder gespeicherte Daten vermieden werden.
Teilübereinstimmungen einschließen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um Testfälle als erfolgreich zu betrachten, auch wenn die erwarteten Artikel nur teilweise mit der tatsächlichen Antwort übereinstimmen.
Aus CSV importieren	Importieren Sie Testfälle aus einer durch Kommas getrennten Dateidatei (CSV). In diesem Fall werden alle vorhandenen Testfälle überschrieben.
Export zu CSV	Exportieren Sie Testfälle in eine durch Kommas getrennte Datei (CSV).
Rückrufe testen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um eingehende Rückrufe zu simulieren und das Verhalten des Flows zu testen, ohne dass tatsächlich eingehende Anrufe erforderlich sind. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf im Fluss	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um anzugeben, dass ein Intent einen Rückruf auslösen muss. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Erwartete Rückrufvorlage	Geben Sie den Vorlagenschlüssel an, der aktiviert werden soll, wenn der Rückruf ausgeführt wird. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf-Zeitüberschreitung (s)	Die maximale Zeitspanne (in Sekunden), die der KI-Agent auf eine Rückrufantwort wartet, bevor er den Rückruf als Zeitüberschreitung betrachtet. Ein Timeout von maximal 20 Sekunden ist zulässig. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Ausführen von Tests

Klicken Sie auf der Registerkarte Ausführung auf Ausgewählte Tests ausführen, um eine sequenzielle Ausführung aller ausgewählten Testfälle zu initiieren.

Sie können Testfälle auch über die Registerkarte Testfälle ausführen.

Ausführungshistorie

Greifen Sie auf der Registerkarte Verlauf auf alle ausgeführten Testfälle zu.

Klicken Sie in der Spalte "Aktionen " auf das Symbol Herunterladen , um die ausgeführten Testdaten als CSV Datei für die Offline-Analyse oder Berichterstellung zu exportieren.
Überprüfen Sie die spezifischen Modul- und Algorithmuseinstellungen, die für jede Testfallausführung verwendet werden. Diese Informationen helfen Entwicklern, die Leistung des KI-Agenten zu optimieren.
Um die erweiterten Algorithmuskonfigurationseinstellungen anzuzeigen, die für eine bestimmte Trainings-Engine verwendet werden, klicken Sie auf das Info-Symbol neben dem Namen der Trainings-Engine. Dies gibt Aufschluss über die Parameter und Einstellungen, die das Verhalten des KI-Agenten während des Tests beeinflusst haben.

Sitzungen

Kanäle: Der Kanal, über den die Interaktion stattgefunden hat (z. B. Chat, Voice).
Sitzungs-ID: Eine eindeutige Kennung für die Sitzung.
Consumer-ID: Die eindeutige Kennung des Benutzers.
Nachrichten: Die Anzahl der während der Sitzung ausgetauschten Nachrichten.
Aktualisiert um: Die Uhrzeit, zu der die Sitzung geschlossen wurde.
Metadaten – Zusätzliche Informationen zur Sitzung.
- Testsitzungen ausblenden – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Testsitzungen auszublenden und nur die Liste der aktiven Sitzungen anzuzeigen.
- Agentenübergabe erfolgt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
- Abgelehnt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die abgelehnten Sitzungen zu filtern.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zur Beantwortung von Fragen

Der Abschnitt "Nachrichten ":

Zeigt alle Nachrichten an, die der Benutzer während der Sitzung gesendet hat.
Zeigt die entsprechenden Antworten an, die vom KI-Agenten generiert wurden.
Stellt die chronologische Reihenfolge der Nachrichten dar und stellt Kontext für die Interaktion bereit.

Auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen ":

Listet die Artikel auf, die als relevant für die Kundenabfrage identifiziert wurden, einschließlich exakter Übereinstimmungen und teilweiser Übereinstimmungen.
Zeigt die Ähnlichkeitswerte an, die jedem identifizierten Artikel zugeordnet sind, und gibt den Grad der Relevanz an.
Präsentiert die Ergebnisse der zugrunde liegenden Algorithmen, die zur Verarbeitung der Kundenanfrage und zur Identifizierung relevanter Artikel verwendet werden.
Zeigt die Anzahl der Algorithmusergebnisse abhängig von den Einstellungen an, die auf der Registerkarte "Übergabe und Inferenz" konfiguriert sind .

Verarbeitete Abfrage: Zeigt die vorverarbeitete Version der Kundeneingabe an, nachdem sie von der NLU-Pipeline (Natural Language Understanding) des KI-Agenten verarbeitet wurde.
Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Antworttyp – Gibt den Typ der Antwort an, die vom KI-Agenten generiert wird, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zum Ausführen von Aktionen

Abschnitt "Identifizierte Absichten ":

Zeigt die Absichten an, die für die Abfrage des Kunden identifiziert wurden.
Gibt die Konfidenzstufe an, die mit jeder identifizierten Absicht verbunden ist.
Listet die Slots auf, die dem identifizierten Intent zugeordnet sind. Klicken Sie auf den Slot, um zusätzliche Informationen über seinen Wert und die Art und Weise, wie er aus der Abfrage des Benutzers extrahiert wurde, anzuzeigen.

List of Intents: Zeigt die identifizierten Intents und die entsprechenden Ähnlichkeitswerte an.
Entitätsliste – Zeigt die Entitäten an, die aus der Nachricht des Benutzers extrahiert wurden.

Die anderen Informationen werden angezeigt:

Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Vorlagenschlüssel – Gibt den Vorlagenschlüssel an, der mit der Absicht verknüpft ist, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
Antworttyp – Gibt den Typ der vom KI-Agenten generierten Antwort an, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sie können die Transaktionsinformationen auch im JSON-Format herunterladen und anzeigen, indem Sie die Download-Option verwenden.

Auf der Registerkarte "Metadaten " wird Folgendes angezeigt:

NLP-Metadaten – Überprüfen Sie die Vorverarbeitungsschritte, die auf die Eingabe des Kunden auf der Registerkarte NLP angewendet wurden.
Datastore und FinalDF – Greifen Sie auf Daten zu, die sich auf die Sitzung beziehen, und zwar auf den Registerkarten Datastore und FinalDF für Smartbots.
Suchfunktion: Verwenden Sie die integrierte Suchleiste, um schnell nach bestimmten Äußerungen in einer Konversation zu suchen.

Verlauf

Auf der Seite "Verlauf" können Sie:

Anzeigen des Trainingsverlaufs: Verfolgen Sie, wann ein Korpus trainiert und welche Änderungen vorgenommen wurden.
Vergleichen Sie Training Engines: Überprüfen Sie die Trainings-Engines, die für verschiedene Iterationen verwendet wurden, und die entsprechenden Trainingsdauer.
Verfolgen Sie Änderungen: Überwachen Sie Änderungen an Einstellungen, Artikeln, Antworten, NLP und Kuration.
Zurücksetzen auf vorherige Versionen: Stellt bei Bedarf ganz einfach einen älteren Trainingssatz wieder her.

Der Abschnitt "Verlauf" bietet praktische Tools zum Verwalten von Artikeln in der Wissensdatenbank:

Artikel aktivieren: Schalten Sie zuvor inaktive Artikel live , um sie in die Antworten des KI-Agenten einzubeziehen.
Artikel bearbeiten: Erstellen Sie eine neue Version eines vorhandenen Artikels unter Beibehaltung des Originals als Referenz.
Leistungsvorschau: Bewerten Sie die Leistung des KI-Agenten mithilfe der Vorschaufunktion mit einer bestimmten Wissensdatenbank.
Artikel herunterladen: Exportieren Sie Ihre Artikel in der Wissensdatenbank als CSV Datei, um sie offline zu analysieren oder zu referenzieren.
Diese Option ist für Scripted AI Agent nur für die Beantwortung von Fragen verfügbar.

Audit-Protokolle

Navigieren Sie zum Dashboard und klicken Sie auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
Klicken Sie auf die Registerkarte Verlauf , um den Verlauf des KI-Agenten anzuzeigen.
Klicken Sie auf die Registerkarte Überwachungsprotokolle , um ein detailliertes Protokoll der Änderungen anzuzeigen:
- Aktualisiert um: Das Datum und die Uhrzeit der Änderung.
- Aktualisiert von: Der Benutzer, der die Änderung vorgenommen hat.
- Feld: Der Abschnitt des Bots, in dem die Änderung vorgenommen wurde (z. B. Einstellungen, Beiträge, Antworten).
- Beschreibung – Weitere Details zur Änderung.

Verwenden Sie die Suchoptionen "Aktualisiert von " und "Feld ", um bestimmte Überwachungsprotokolleinträge schnell zu finden.
Auf der Registerkarte "Modellverlauf " werden maximal 10 Korpora für jeden AI-Agent angezeigt.

Kuratierung

Nachrichten werden der Curation-Konsole basierend auf den folgenden Kriterien hinzugefügt:

Fallback-Meldungen: Wenn der KI-Agent die Nachricht eines Benutzers nicht versteht und die Fallback-Absicht auslöst.
Standard-Fallback-Intent – Wenn dieser Schalter aktiviert ist, werden Nachrichten, die den Standard-Fallback-Intent aktivieren, an die Curation-Konsole gesendet.

Dieses Kriterium gilt nur für Scripted AI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.
Abgelehnte Nachrichten – Nachrichten, die Benutzer während der AI Agent-Vorschau abgelehnt haben.
Agentenübergabe – Meldungen, die aufgrund konfigurierter Regeln zu einer Übergabe eines menschlichen Agenten führen.
Von Sitzung – Nachrichten, die von Benutzern als nicht die gewünschte Antwort aus Sitzungs- oder Raumdaten gekennzeichnet wurden.
Niedriges Vertrauen: Nachrichten mit einem Vertrauenswert, der innerhalb des angegebenen Schwellenwerts für niedrige Vertrauenswürdigkeit liegt.
Teilweise Übereinstimmung – Nachrichten, bei denen der KI-Agent die richtige Absicht oder Antwort nicht eindeutig identifizieren konnte.

Probleme lösen

Die Registerkarte "Probleme " bietet einen zentralen Ort zum Überprüfen und Bearbeiten von Nachrichten, die zur Kuratierung markiert wurden. Sie können Folgendes tun:

Sie können Probleme basierend auf ihrem Schweregrad und ihrer Relevanz lösen oder ignorieren.
Untersuchen Sie die ursprüngliche Benutzeräußerung, die Antwort des KI-Agenten und alle angehängten Medien.

Sie können den vollständigen Inhalt verschlüsselter Sitzungen mit der Option "Inhalt entschlüsseln" anzeigen, wenn Sie die Entschlüsselungsberechtigung aktiviert haben.

Der Entschlüsselungszugriff wird auf Benutzerebene gewährt und erfordert , dass Advanced Data Protection im Backend aktiviert ist.

Um ein Problem zu beheben, haben Sie folgende Möglichkeiten:

Link zu einem vorhandenen Beitrag: Um ein Problem mit einem vorhandenen Beitrag zu verbinden, wählen Sie die Option Verknüpfen aus und suchen Sie nach dem gewünschten Beitrag.
Neuen Artikel erstellen: Verwenden Sie die Option Zu einem neuen Artikel hinzufügen, um einen neuen Artikel direkt in der Curation Console zu erstellen.
Probleme ignorieren: Beheben oder ignorieren Sie Probleme, um sie aus der Curation Console zu entfernen.

Das Verlinken auf Standardartikel (Begrüßungsnachricht, Fallback-Nachricht, teilweise Übereinstimmung) ist nicht zulässig.
Wählen Sie für einen geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen die entsprechende Absicht aus der Dropdown-Liste aus, und markieren Sie alle relevanten Entitäten.
Nachdem Sie Änderungen vorgenommen haben, trainieren Sie Ihren KI-Agenten erneut, um sicherzustellen, dass sich das neue Wissen in seinen Antworten widerspiegelt.
Lösen oder ignorieren Sie mehrere Probleme gleichzeitig, um ein effizientes Management zu gewährleisten.

So fügen Sie Vorgänge aus Sitzungen hinzu:

Identifizieren Sie die Äußerung: Suchen Sie die Äußerung, die die falsche Antwort ausgelöst hat.
Kurationsstatus prüfen – Wenn sich das Problem nicht bereits in der Kurationskonsole befindet, wird der Schalter Kurationsstatus angezeigt.
Umschalten des Flags: Aktivieren Sie den Umschalter Kurationsstatus , um die Äußerung zur Kurationskonsole zur Überprüfung und Lösung hinzuzufügen.

Wenn das Problem bereits in der Curation Console vorhanden ist, ändert sich das Erscheinungsbild des Umschalters entsprechend, um seinen Status anzuzeigen.

Zeigen Sie Ihre Leistung von Scripted AI mit Analytics an

Übersicht

Die Übersicht enthält wichtige Metriken und Diagramme, die den Entwicklern eine Momentaufnahme der gesamten Nutzung und Leistung von KI-Agenten bieten.

Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Sitzungen und Nachrichten

Der erste Abschnitt in der Übersicht zeigt folgende Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten an:

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen bearbeitet werden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, bei der es sich um die Anzahl der Sitzungen handelt, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Benutzer

Leistung

Die Absicht des Benutzers wurde identifiziert.
Mit einer Fallback-Nachricht geantwortet.
Die Antwort wurde mit einer teilweisen Übereinstimmungsmeldung beantwortet.
Der Benutzer wurde über eine Agentenübergabe informiert.

Dasselbe wird in einem Kreisdiagramm aggregiert und ein Flächendiagramm liefert Informationen basierend auf der ausgewählten Granularität.

Schulung

Antworten

Kuratierung

Dieser Abschnitt bietet eine visuelle Zusammenfassung darüber, wie viele Kurationsprobleme jeden Tag aufgetreten sind und wie viele davon von den KI-Agenten gelöst wurden.

KI-Agenten integrieren

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie KI-Agenten sowohl in Sprach- als auch in digitale Kanäle integrieren können, um Kundengespräche zu verwalten.

Integration von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle

Weitere Informationen finden Sie im Artikel Integrieren von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle.

Verwalten von KI-Agentenberichten

In diesem Abschnitt erhalten Sie einen Überblick über KI-Agentenberichte, Berichtstypen, die Erstellung von KI-Agentenberichten und Berichtsübermittlungsmodi.

Grundlegendes zu KI-Agentenberichten

Wenn Sie über den linken Navigationsbereich auf das Menü "Berichte" zugreifen, werden die folgenden Registerkarten angezeigt:

Konfigurieren: Auf dieser Registerkarte werden alle Berichte aufgeführt, die derzeit aktiv sind und regelmäßig generiert werden. Für die Berichtsliste sind folgende Details verfügbar:
- Aktiv: Gibt an, ob ein Benutzer den Bericht noch abonniert hat.
- KI-Agent – Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist.
- Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonniert haben.
- Häufigkeit – Das Intervall, in dem Sie den Bericht erhalten.
- Zuletzt generierter Bericht – Der zuletzt gesendete Bericht.
- Nächstes geplantes Datum – Das nächste Datum, an dem der Bericht gesendet wird.
Verlauf – Auf dieser Registerkarte werden alle Verlaufsinformationen der Berichte aufgeführt, die bis dahin versandt wurden. Klicken Sie auf dieser Seite auf einen beliebigen Bericht, um die Konfiguration der Berichte zu bearbeiten.

Sie können in der Spalte "Aktionen" auf das Symbol " Herunterladen " klicken, um diese Verlaufsberichte herunterzuladen.

On-Demand-Berichte, die auf der Registerkarte "Verlauf " angezeigt werden, können erst nach Abschluss der Berichterstellung heruntergeladen werden.

Erstellen eines KI-Agentenberichts

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf Berichte .
3	Klicken Sie auf + Neuer Bericht.
4	Geben Sie zum Erstellen und Konfigurieren des Berichts die folgenden Informationen an: KI-Agent – Der Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist. Sie können alle KI-Agenten anzeigen, um Fragen zu beantworten und Aufgaben in dieser Anwendung auszuführen. Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonnieren möchten. Wenn Sie den KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen auswählen, zeigt das Feld KI-Agent drei verschiedene Arten von Berichten an: Zusammenfassung der Nutzung und des Verhaltens Nachrichtentranskript Probleme bei der Kuratierung Ausgabeformat – Das Format, in dem der Bericht generiert und an den konfigurierten Übermittlungsmodus gesendet werden soll. Die unterstützten Formate sind CSV und .xlsx. Wählen Sie eine der folgenden Optionen und relevanten Einstellungen für den Berichtstyp, den Sie generieren möchten: Jetzt generieren: Geben Sie das Start- und Enddatum für einen Bericht auf Abruf an. Geplanter Bericht: Legen Sie die Häufigkeit, Uhrzeit, Zeitzone und das Startdatum für einen Bericht fest. Nachdem Sie diesen Bericht erstellt haben, können Sie im Bericht mit dem Schalter "Bericht aktivieren" arbeiten. Sie können diesen Umschalter zu einem späteren Zeitpunkt aktivieren oder deaktivieren, um den Bericht in der geplanten Häufigkeit abzurufen oder zu beenden. Übermittlungsmodus – Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Übermittlungsmodi .

Berichtstypen für KI-Agenten

KI-Agent für die Beantwortung von Fragen, Berichtstyp

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Tabelle 1. Details der Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Gesamtzahl der Konversationen/Sitzungen, die vom KI-Agenten durchgeführt wurden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtzahl der Nachrichten, die der KI-Agent an Endbenutzer gesendet hat.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der Gespräche, die an einen menschlichen Agenten übergeben wurden.
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden abgelehnt wurden.

Tabelle 2. Details auf der Registerkarte "Kategorie"
Feld	Beschreibung
Kategoriename	Der Name der Kategorie, wie er im AI-Agenten konfiguriert ist.
Konversationen für die Kategorie	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen ein Artikel aus dieser Kategorie gefunden wurde.
Antworten gesamt	Wie oft ein Artikel aus dieser Kategorie erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie abgelehnt wurde.

Tabelle 3. Details zur Registerkarte "Artikel"
Feld	Beschreibung
Artikelname	Der Name des Artikels (Standardvariante), der im KI-Agenten konfiguriert ist.
Artikelkategorie	Die Kategorie, zu der diese Absicht gehört.
Konversationen für den Artikel	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen dieser Artikel erkannt wurde.
Antworten gesamt	Die Häufigkeit, in der dieser Artikel erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der die Antwort auf diesen Artikel positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Gibt an, wie oft die Antwort für diesen Artikel abgelehnt wird.

Transkripte verwalten

Zeigt die Konversation zwischen dem KI-Agenten und dem Kunden zusammen mit der Ähnlichkeitsbewertung an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Der Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Die eindeutige ID für die Sitzung.
Verbraucher-ID	Die eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Nachrichtentyp	Die AI Agent-Nachricht oder die menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Der Inhalt der Nachricht.
Artikel	Die Kennung für die Antwort, die vom KI-Agenten zurückgesendet wird.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Der Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Der von der ausgewählten NLU-Engine erkannte Intent.
Punktzahl nach Artikel 1	Das Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Das Benutzerfeedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Die Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Zeigt die Nachrichten an, die aus verschiedenen Gründen als Probleme in der Kuratierung gelandet sind. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Artikel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Punktzahl nach Artikel 1	Ergebnis für die erkannte Absicht.

KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben Berichtstyp

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Zeigt die Zusammenfassung der Konversationen zusammen mit ausgelösten Absichten und Vorlagenschlüsseln an. Auf der Registerkarte "Zusammenfassung" werden die folgenden Details angezeigt:

Tabelle 4. Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Die Gesamtzahl der Konversationen oder Sitzungen, die vom KI-Agenten bearbeitet werden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtanzahl der Nachrichten, die vom KI-Agenten an Endbenutzer gesendet werden.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der an einen menschlichen Agenten übergebenen Konversationen
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern abgelehnt wurden.

Sie können die Absichtsdetails auch auf der Registerkarte "Absichten" der Tabelle anzeigen:

Tabelle 5. Registerkarte "Absichten"
Feld	Beschreibung
Absichtsname	Der Name des Intents, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Konversationen für die Absicht	Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamtzahl der Aufrufe	Häufigkeit, mit der diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamte Fertigstellungen	Häufigkeit, mit der alle Slots gesammelt und dieses Intent abgeschlossen wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Gesamtantworten dafür wurden für jede Absicht positiv bewertet.
Gesamte Downvotes	Die Gesamtzahl der diesbezüglichen Antworten wurde für jede Absicht abgelehnt.

Der Bericht enthält auch allgemeine Vorlagendetails wie:

Tabelle 6. Vorlagendetails
Feld	Beschreibung
Vorlagenschlüsselname	Name der Vorlage, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Vorlagenschlüssel-Intent	Absichten, bei denen dieser Vorlagenschlüssel verwendet wird.
Konversationen für den Vorlagenschlüssel	Häufigkeit, in der dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Antworten gesamt	Gibt an, wie oft dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage abgelehnt wurde.

Nachrichten-Transkripte

Zeigt die Konversation eines Kunden mit dem KI-Agenten zusammen mit den Ähnlichkeitswerten an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Nachrichtentyp	KI-Agentennachricht oder menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Inhalt der Nachricht.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Benutzer-Feedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Kunden.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.

Übermittlungsmodi des AI Agent-Berichts

SFTP

Feld	Beschreibung
Berichte wie geplant per Push an einen sicheren Ort übertragen	Aktivieren Sie diese Option, um die Berichte zum geplanten Zeitpunkt an einen sicheren Ort zu senden. Sie können die folgenden Details nur angeben, wenn Sie diesen Schalter aktivieren.
IP Address (IP-Adresse)	Die IP Adresse des Systems.
Benutzername	Der Benutzername für den Zugriff auf die Berichte.
Kennwort	Das Kennwort für den Zugriff auf die Berichte.
Privater Schlüssel	Der private Schlüssel für den Zugriff auf die Dateien.
Upload-Pfad	Der Pfad, an den die Dateien im System weitergeleitet werden.

E-Mail

Feld	Beschreibung
Planen Sie E-Mails für mehrere Empfänger, trennen Sie sie mit einem Semikolon (;)	Aktivieren Sie diese Option, um Empfänger hinzuzufügen.
Empfänger	Die E-Mail-Adressen aller Empfänger, die die Berichte zur angegebenen Zeit und in der angegebenen Häufigkeit erhalten müssen.

S3-Eimer

Feld	Beschreibung
Hochladen von Berichten in einen S3-Bucket gemäß Zeitplan	Aktivieren Sie diese Option, um die S3-Felder verfügbar zu machen und die Berichte an den konfigurierten S3-Bucket weiterzuleiten.
AWS-Zugriffsschlüssel-ID	Die Zugriffsschlüssel-ID für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Geheimer AWS-Zugriffsschlüssel	Der geheime Zugriffsschlüssel für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Bucket-Name	Der Name des Buckets, an den der Bericht weitergeleitet wird.
Ordnername	Der Name des Ordners, der im S3-Bucket erstellt wird.

KI-Compliance verstehen

Diese Abschnitte helfen Ihnen, die KI-Entwicklung, den Datenschutz, die Sicherheit und die Sicherheit zu verstehen

KI-Entwicklung, Datenschutz, Sicherheit und Schutz

KI-Produktentwicklung

Datenschutz und Sicherheit

Im Folgenden finden Sie die Liste der KI-Transparenzhinweise für alle KI-Funktionen:

Datenquellen für Training und Evaluierung

Sicherheit und ethische Überlegungen

Alle generativen KI-Features sind fehleranfällig, daher priorisiert Cisco die Inhaltssicherheit für KI-Features, indem es sich für die Inhaltsfilterung von Azure OpenAI entscheidet.

Modellevaluierung und -leistung

Cisco priorisiert die Leistung und Genauigkeit von AI Assistant, indem Menschen in die Überprüfung, das Testen und die Qualitätssicherung des zugrunde liegenden Modells einbezogen werden.

Erste Schritte mit Webex AI Agent Studio

Funktionen von Webex AI Agent Studio

Präzise und zeitnahe Antworten: Bietet präzise Antworten auf Kundenanfragen in Echtzeit.
Intelligente Aufgabenausführung – Führt Aufgaben basierend auf Kundenanforderungen oder -eingaben aus.

Die wichtigsten Vorteile für Unternehmen

Verbessertes Kundenerlebnis: Bietet Kunden ein Konversationserlebnis in Echtzeit.
Personalisierte Interaktionen: Passt die Antworten an die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden an.
Skalierbarkeit und Effizienz: Bewältigt ein hohes Volumen an Kundeninteraktionen, ohne dass zusätzliche menschliche Mitarbeiter erforderlich sind, was zu einer höheren Zufriedenheit und geringeren Betriebskosten führt.

Grundlegendes zu KI-Agententypen und -Beispielen

Die folgende Tabelle bietet einen Einblick in die KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten:

Tabelle 1. KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten
Typ des KI-Agenten	Zweck	Funktion	Beschreibung	Wie richte ich ein?
Autonom	Autonome KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie unabhängig agieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne direktes menschliches Eingreifen ausführen.	Aktionen ausführen	Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln. Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.	Autonome KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Autonom		Fragen beantworten	Autonome Agenten können auf ein Wissens-Repository zugreifen und es nutzen, um informative und genaue Antworten auf Benutzerfragen zu geben.	Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Skript	Geskriptete KI-Agenten sind so programmiert, dass sie einem vordefinierten Satz von Regeln und Anweisungen folgen.	Aktionen ausführen	Agenten mit Skripten können bestimmte Aufgaben ausführen, die klar definiert und strukturiert sind.	Geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Skript		Fragen beantworten	Agenten mit Skripts können Fragen auf der Grundlage eines vom Benutzer erstellten Schulungskorpus beantworten, der eine Sammlung von Beispielen und Antworten darstellt.	Geskriptete KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Beispiele

Kundenservice – Für den Kundensupport können sowohl autonome als auch Skript-Agenten eingesetzt werden, wobei autonome Agenten mehr Flexibilität und ein natürliches Sprachverständnis bieten.
Virtuelle Assistenten – Autonome Agenten eignen sich gut für virtuelle Assistentenrollen, da sie verschiedene Aufgaben erledigen und personalisiertere Interaktionen ermöglichen können.
Datenanalyse – Autonome Agenten können verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Prozessautomatisierung – Sowohl autonome als auch skriptbasierte Agenten können verwendet werden, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu verbessern und Fehler zu reduzieren.
Wissensmanagement – Autonome Agenten können verwendet werden, um Wissensspeicher zu erstellen und zu verwalten, sodass Informationen für Benutzer leicht zugänglich sind.

Die Wahl zwischen autonomen und skriptbasierten KI-Agenten hängt von der Komplexität der Aufgaben, dem erforderlichen Grad an Autonomie und der Verfügbarkeit von Trainingsdaten ab.

Voraussetzungen

Wenn Sie bereits Kunde von Webex Contact Center sind, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Webex Contact Center 2.0-Mandanten.
- Webex Connect wird für Ihren Mandanten bereitgestellt.
- Die Voice-Media-Plattform ist eine Medienplattform der nächsten Generation.
Wenn Sie keinen Webex Contact Center-Mandanten haben, wenden Sie sich an Ihren Partner, um eine Webex Contact Center-Testversion mit der Next-Generation Media Platform zu starten.
Administratoren können eine Webex Contact Center-Entwickler-Sandbox anfordern, um KI-Agenten auszuprobieren.

Aktivierung von Funktionen

Diese Funktion befindet sich derzeit in der Beta-Phase. Kunden können sich für diese Funktion im Beta-Portal anmelden Webex indem sie die Teilnahmeumfrage für KI-Agenten ausfüllen.

Derzeit ist in der Beta-Phase nur die Funktion des geskripteten KI-Agenten verfügbar.
Autonome Agenten sind nur für ausgewählte Kunden verfügbar. Anfragen können über Ihren CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) oder per E-Mail an ask-ccai@cisco.com gestellt werden. Nach der Genehmigung werden autonome Agenten zusätzlich zu den Skript-Agenten für Ihren Mandanten zur Verfügung gestellt.

Zugriff auf Webex AI Agent Studio

Um Ihre AI-Agenten zu erstellen, müssen Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Anwendung anmelden. Dies kann auf folgende Weise erfolgen:

Anmelden über Control Hub

Wenn das Webex AI Agent Studio nicht angezeigt wird, wenden Sie sich an den Cisco-Support, um das entsprechende Feature-Flag zu aktivieren.

Melden Sie sich mit der URL  https://admin.webex.com bei Control Hub an.
Wählen Sie im Navigationsbereich im Abschnitt Services die Option Contact Center (Kontaktzentrum ) aus.
Navigieren Sie unter Quicklinks im rechten Bereich zum Abschnitt Contact Center-Suite .
Klicken Sie auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.

Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Über Webex Connect anmelden

Um auf die Webex AI Agent Studio-Anwendung zugreifen zu können, sollten Sie Zugriff auf Webex Connect haben.

Melden Sie sich mit der Mandanten-URL und Ihren Anmeldeinformationen bei Webex Connect-Anwendung an.
Standardmäßig wird die Seite "Services " als Startseite angezeigt.
 Klicken Sie im Menü App Tray des linken Navigationsbereichs auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.
Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Layout der Startseite

Willkommen bei der Anwendung Webex AI Agent Studio. Wenn Sie sich anmelden, wird auf der Startseite folgendes Layout angezeigt:

Navigationsleiste

Die Navigationsleiste auf der linken Seite bietet Zugriff auf die folgenden Menüs:
- Dashboard – Zeigt eine Liste der KI-Agenten an, auf die der Benutzer Zugriff hat, wie vom Unternehmensadministrator zugewiesen.
- Wissen: Zeigt das zentrale Wissens-Repository oder die zentrale Wissensdatenbank an, die als Gehirn für autonome KI-Agenten dient, um auf Kundenanfragen zu antworten.
- Berichte: Listet vordefinierte KI-Agentenberichte verschiedener Typen auf. Sie können Berichte entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen generieren oder planen.
- Hilfe: Ermöglicht den Zugriff auf das Webex AI Agent Studio-Benutzerhandbuch im Webex Help Center.
Benutzerprofil
Über das Benutzerprofilmenü können Sie Ihre Profilinformationen anzeigen und sich von der Anwendung abmelden.

Die Seite "Unternehmensprofil " enthält Informationen zum KI-Agentenmandanten, auf die nur Administratoren mit Volladministratorzugriff zugreifen können.
- Die Registerkarte "Übersicht " enthält die folgenden Informationen:
  - Unternehmenskennungen – Einschließlich Webex Organisations-ID, CPaaS-Organisations-ID und Abonnement-ID für das Unternehmen. Diese Option ist für Unternehmen mit Webex Contact Center-Integration für den entsprechenden Webex Connect-Mandanten verfügbar.
  - Profileinstellungen: Enthält den Namen des Unternehmens, den eindeutigen Namen des Unternehmens und die URL mit dem Logo.
  - Allgemeine Agenteneinstellungen: Ermöglicht die Auswahl des Standardagenten für den Sprachkanal für Fallback-Szenarien.
  - Zusammenfassung der Datenaufbewahrung: Enthält eine Zusammenfassung der Datenaufbewahrungszeiträume für dieses Unternehmen.
- Auf der Registerkarte Teammitglieder können Sie die Liste der Teammitglieder anzeigen und verwalten, die Zugriff auf die Anwendung haben. Jedem Benutzer wird eine Rolle zugewiesen, die die Aktionen bestimmt, die er auf der Grundlage der erteilten Berechtigungen ausführen kann.

Kennen Sie Ihr Dashboard

Aufgaben auf der AI-Agentenkarte

Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte, um die folgenden Optionen anzuzeigen:

Vorschau – Klicken Sie auf Vorschau, um das Widget "KI-Agentenvorschau " zu öffnen.
Ellipsensymbol : Klicken Sie auf dieses Symbol, um die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Link "Vorschau kopieren": Kopieren Sie den Link für die Vorschau, um ihn in eine neue Registerkarte einzufügen und eine Vorschau des KI-Agenten im Chat-Widget anzuzeigen.
- Zugriffstoken kopieren: Kopieren Sie das Zugriffstoken des KI-Agenten, um den Agenten über APIs aufzurufen.
- Exportieren: Exportieren Sie die AI-Agent-Details (im JSON-Format) in Ihren lokalen Ordner.
- Löschen: Der KI-Agent wird dauerhaft aus dem System gelöscht.
- Anheften: Heften Sie den KI-Agenten an die erste Position im Dashboard an, oder lösen Sie die Fixierung, um ihn wieder an seine vorherige Position zu verschieben.

Erstellen eines neuen KI-Agenten

Informationen zum Erstellen von skriptbasierten und autonomen KI-Agenten finden Sie in den folgenden Abschnitten:

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aktionen
Autonomer KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Autonomer KI-Agent zum Ausführen von Aktionen

Vorgefertigten KI-Agenten importieren

Klicken Sie auf Agent importieren.
Klicken Sie auf Hochladen , um die von der Plattform exportierte AI-Agentendatei (im JSON-Format) hochzuladen.
Geben Sie im Feld Agentenname den Namen des AI-Agenten ein.
(Optional) Bearbeiten Sie in der System-ID die vom System generierte eindeutige ID.
Klicken Sie auf Importieren.

Ihr KI-Agent wurde jetzt erfolgreich in die Webex AI Agent Studio-Plattform importiert und ist auf dem Dashboard verfügbar.

Stichwortsuche

Nach Agententyp filtern

Wissensdatenbank verwalten

So greifen Sie auf die Wissensdatenbank zu:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen . Die Seite mit den Wissensdatenbanken wird angezeigt.
Sie können eine Wissensdatenbank basierend auf den folgenden Kriterien finden:
- Name der Wissensdatenbank
- Typ der Wissensdatenbank
- Aktualisierung der Wissensdatenbanken zwischen bestimmten Daten
- Wissensdatenbanken, die zwischen einem bestimmten Datum erstellt wurden
  Klicken Sie auf Alle zurücksetzen, um die Suchkriterien zurückzusetzen.
Sie können auch eine neue Wissensdatenbank erstellen. Informationen zum Erstellen einer neuen Wissensdatenbank finden Sie unter Erstellen einer Wissensdatenbank für AI Agent.

Wissensdatenbank für KI-Agenten erstellen

1	Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen .
2	Klicken Sie auf der Seite Wissensdatenbanken in der oberen rechten Ecke auf + Wissensdatenbank erstellen.
3	Geben Sie auf der Seite Wissensdatenbank erstellen die folgenden Details ein: Name der Wissensdatenbank: Geben Sie einen Namen für die Wissensdatenbank ein. Beschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Wissensdatenbank an.
4	Klicken Sie auf Erstellen. Das System erstellt eine Wissensdatenbank mit dem angegebenen Namen.
5	Gehen Sie auf der Registerkarte "Dateien " wie folgt vor: Ziehen Sie die Dateien per Drag & Drop in die Wissensdatenbank. Klicken Sie alternativ auf Datei hinzufügen, um eine Datei hinzuzufügen. Das System unterstützt die folgenden Dateiformate: PDF, .doc, .docx, Daten über Kabel, .txt, .xlsx, .xls und CSV. Die Größe jeder Datei darf 2 MB nicht überschreiten. Nachdem Sie die Dateien hinzugefügt haben, klicken Sie auf Dateien verarbeiten, um die Dateien zu verarbeiten. Wenn Sie fertig sind, listet das System die Dateien auf der Registerkarte Dateien auf.
6	Auf der Registerkarte Dokumente : Klicken Sie auf + Dokument erstellen, um Ihre eigenen Wissensdatenbankdokumente zu erstellen. Geben Sie auf der Seite Dokument erstellen den Dokumentnamen ein. Verwenden Sie den Texteditor, um die erforderlichen Informationen hinzuzufügen, und formatieren Sie den Text nach Bedarf. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Zu vorhandener Kategorie hinzufügen, um das Dokument zur vorhandenen Kategorie hinzuzufügen. Sie können auch Zu neuer Kategorie hinzufügen und eine neue Kategorie erstellen. Klicken Sie auf Speichern. Sie können auch auf + Kategorie hinzufügen klicken , um Kategorien zu definieren und die Dokumente unter der entsprechenden Kategorie hinzuzufügen. Wählen Sie im linken Bereich das gewünschte Dokument aus und klicken Sie auf Webvorschau , um eine Vorschau des Dokuments anzuzeigen.
7	Navigieren Sie zur Registerkarte Informationen , um die Details der hochgeladenen Dateien und der von Ihnen erstellten Dokumente anzuzeigen und nachzuverfolgen. Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die Wissensdatenbankdateien zu bearbeiten. Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen der Datei. Sie können auch die vorhandenen Dateien löschen und neue Dateien hinzufügen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Wissensdatenbank vollständig zu löschen.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den autonomen KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen.

Autonome KI-Agenten einrichten

Autonomer KI-Agent zur Ausführung von Aufgaben

Die autonomen KI-Agenten können verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

Natural Language Processing (NLP) – Verstehen und Reagieren auf menschliche Sprache auf natürliche und umgangssprachliche Weise.
Entscheidungsfindung: Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln.
Automatisierung: Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent
Slot-Füllung konfigurieren
Fulfillment definieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Filtern Sie den KI-Agententyp als Autonom. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten, auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent finden Sie Best Practices und Beispiele.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Sie haben jetzt erfolgreich den autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen erstellt, der jetzt auf dem Dashboard verfügbar ist. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren eines vordefinierten KI-Agents

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Bearbeiten Sie bei Bedarf das Ziel des KI-Agenten. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
Anweisungen: Geben Sie die Anweisungen für den KI-Agenten ein. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Die Standard-URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Ändern Sie dies bei Bedarf.
KI-Engine: Aktualisieren Sie die KI-Engine, falls erforderlich.
Begrüßungsnachricht: Die standardmäßige Begrüßungsnachricht, die der KI-Agent verwendet, um die Interaktion zu starten. Aktualisieren Sie diese Kennzahlen, falls erforderlich.

Klicken Sie auf Veröffentlichen , um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten die erforderlichen Aktionen hinzu.

Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent

Holen Sie die erforderlichen Informationen vom Kunden ein.
Übergeben Sie die Informationen an den gewünschten Ablauf.

Der autonome KI-Agent zum Ausführen von Aktionen arbeitet mit den folgenden Bausteinen:

Aktion: Eine Funktion, mit der der KI-Agent eine Verbindung mit externen Systemen herstellen kann, um komplexe Aufgaben auszuführen.
Entität oder Slot: Stellt einen Schritt zur Erfüllung der Absicht des Benutzers dar. Beim Slot-Filling werden dem Kunden bestimmte Fragen gestellt, um die Absicht des Kunden auf der Grundlage von Äußerungen zu erfüllen. Es ist der Auslöser für einen KI-Agenten, um mit der Ausführung einer Aktion zu beginnen. Definieren Sie die Eingabeelemente als Teil der Slot-Füllung.
Fulfillment – Legt fest, wie der KI-Agent die Aktion abschließt. Definieren Sie im Rahmen der Erfüllung die Ausgabeentitäten für den autonomen KI-Agenten, um die Antwort in einem bestimmten Format zu generieren. Das System sendet die Ausgabeentitäten an den Fluss, um mit der Aktion fortzufahren und die Aufgabe erfolgreich abzuschließen.

Klicken Sie auf der Registerkarte Aktion auf +Neue Aktion.

Geben Sie auf der Seite Neue Aktion hinzufügen die folgenden Details an:

Aktionsname – Geben Sie den Namen der Aktion ein. Beispiel: Tickets buchen.
Aktionsbeschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der erwarteten Aktion an. Stellen Sie sicher, dass die Aktionsbeschreibung klar und genau ist.
Aktionsumfang: Wählen Sie den Aktionsbereich aus der Dropdown-Liste aus. Folgende Optionen sind verfügbar:
- Klicken Sie auf Slot-Füllung , um die erforderlichen Eingabe-Entities für die Slot-Füllung zu konfigurieren. Wenn Sie sich für die Slot-Füllung entscheiden, können Sie die Fulfillment-Details nicht konfigurieren.
- Klicken Sie auf Slot-Füllung mit Fulfillment , um die erforderlichen Eingabeelemente für die Slot-Füllung zu konfigurieren und die Details für die Ausführung der Aktion zu definieren.
Die Agentenübergabe ist die Standardaktion, die standardmäßig aktiviert ist. Verwenden Sie die Umschaltoption, um die Agentenübergabe zu deaktivieren.

Nächste Schritte

Sie können entweder Slots konfigurieren oder Sie können Slots konfigurieren und das Fulfillment definieren, abhängig vom gewählten Aktionsumfang.

Slot-Füllung konfigurieren

Das Füllen von Slots beinhaltet das Hinzufügen der erforderlichen Eingabeeinheiten für die KI-Engine. Fügen Sie im Abschnitt Slot-Füllung auf der Seite Aktionen die Eingabe-Entities hinzu:

Sie können die Entitäten einzeln im Tabellenformat hinzufügen.
Sie können auch die JSON-Datei verwenden und die Entitäten definieren. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema .

Hinzufügen von Eingabeentitäten im Tabellenformat

1	Um eine Eingabe-Entity hinzuzufügen, klicken Sie auf +Neue Eingabe-Entity.
2	Geben Sie auf der Seite Neue Eingabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Eingabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung der Entität klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Entität obligatorisch zu machen.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Eingabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Eingabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
4	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die hinzugefügten Eingabeelemente zu bearbeiten. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Entität zu löschen.

Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor

Sie können die Eingabe- und Ausgabeentitäten mit dem JSON-Editor hinzufügen. In der JSON-Editor-Ansicht müssen die Entitäten in einem strukturierten JSON-Format definiert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Struktur der Eingabeparameter

Die Eingabeparameter müssen der folgenden Struktur entsprechen:

type: Datentyp des Parameters-Objekts. Dies ist immer 'object', um anzuzeigen, dass die Parameter als Objekt strukturiert sind.

properties: Ein Objekt, bei dem jeder Schlüssel für einen Parameter und die zugehörigen Metadaten steht.

required: Ein Array von Zeichenfolgen, in denen die Namen der Parameter aufgelistet sind, die obligatorisch sind.

Properties Objekt

type: Datentyp des Parameters. Folgende Typen sind zulässig:
- string – Textdaten.
- integer: Numerische Daten ohne Dezimalstellen.
- number: Numerische Daten, die Dezimalstellen enthalten können.
- boolean: Wahr/Falsch-Werte.
- Array: Eine Liste von Elementen, die in der Regel alle vom gleichen Typ sind.
- object: Eine komplexe Datenstruktur mit verschachtelten Eigenschaften.
description: Eine kurze Erläuterung dessen, was die Entität darstellt. Dies hilft der KI-Engine, den Zweck und die Verwendung des Parameters zu verstehen. Aus Gründen der Genauigkeit wird eine kurze Beschreibung empfohlen, die mit den Anweisungen und der Aktionsbeschreibung des Agenten übereinstimmt.
Die Validierung wird von der Plattform nur für 'type' erzwungen. "Description" wird nicht für alle Entitäten erzwungen, es wird jedoch dringend empfohlen, dass sie hinzugefügt wird. Weitere nützliche Schlüsselwörter für Entitätsmetadaten sind:
- enum: Das Feld "Enumeration" listet die möglichen Werte für einen Parameter auf. Dies ist nützlich für Parameter, die nur einen begrenzten Satz von Werten akzeptieren sollen. Entwickler können benutzerdefinierte Listen von Werten definieren, die ein Parameter akzeptieren soll, um dies zu verwenden.
- pattern: Das Musterfeld wird bei Zeichenfolgentypen verwendet, um einen regulären Ausdruck anzugeben, dem die Zeichenfolge entsprechen muss. Dies ist besonders nützlich, um bestimmte Formate wie Telefonnummern, Postleitzahlen oder benutzerdefinierte IDs zu überprüfen.
- examples: Das Feld examples enthält ein oder mehrere Beispiele für gültige Werte für den Parameter. Dies hilft der KI-Engine zu verstehen, welche Art von Daten erwartet werden, und kann besonders für Interpretations- und Validierungszwecke nützlich sein.

Es gibt andere Schlüsselwörter, mit denen die Entitätsdefinition genauer und robuster werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Beispiel

Das folgende Beispiel enthält verschiedene Typen von Entitäten und Schlüsselwörtern:

{ "type": "Objekt", "Eigenschaften": { "username": { "type": "string", "description": "Der eindeutige Benutzername für das Konto.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Das Passwort für das Konto.", "minLength": 8, "Format": "Passwort" }, "email": { "type": "string", "description": "Die E-Mail-Adresse für das Konto.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Das Geburtsdatum des Benutzers.", "examples": ["mm/tt/JJJJ"] }, "preferences": { "type": "Objekt", "description": "Einstellungen der Benutzereinstellungen.", "properties": { "Newsletter": { "type": "boolean", "description": "Ob der Benutzer Newsletter erhalten möchte.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Bevorzugte Benachrichtigungsmethode.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "Array", "description": "Liste der Rollen, die dem Benutzer zugewiesen sind.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["Benutzername", "Passwort", "E-Mail"] }

Dieses Beispiel enthält die folgenden Entitäten:

username: Ein Zeichenfolgentyp mit Längenbeschränkungen für die minimale und maximale Länge.
password: Ein Zeichenfolgentyp mit einer Mindestlänge und einem bestimmten Format (das Kennwort gibt an, dass er sicher verarbeitet werden muss).
email: Ein Zeichenfolgentyp mit einem Regex-Muster, um sicherzustellen, dass es sich um eine gültige E-Mail-Adresse handelt.
birthdate: Ein Zeichenfolgentyp mit Beispielen zum Festlegen des Datumsformats.
preferences: Ein Objekttyp mit verschachtelten Eigenschaften (Newsletter und Benachrichtigungen), einschließlich eines booleschen Werts mit einem Standardwert und einer Zeichenfolge mit bestimmten zulässigen Werten (enum).
roles: Ein Array-Typ, bei dem jedes Element eine Zeichenfolge ist, die auf bestimmte Werte (Enumeration) beschränkt ist.

Der Benutzername, das Passwort und die E-Mail-Adresse sind obligatorisch, wie im "required"-Array definiert.

Fulfillment definieren

1	Definieren Sie die Fulfillment-Details für die Implementierung des KI-Agenten in einem Contact Center. Geben Sie die folgenden Details an: Wählen Sie einen Fulfillment-Ansatz aus: Wählen Sie den Flow aus. Flow-Builder auswählen – Wählen Sie den erforderlichen Flow-Builder aus. Flow Webhook URL: Geben Sie die Webhook-URL ein. Weitere Informationen finden Sie unter Eingehende Webhooks. Dienstschlüssel: Geben Sie die Details des Dienstschlüssels ein.
2	Konfigurieren Sie die Ausgabeentitäten so, dass der KI-Agent das Ergebnis in einem Format generiert, das für den Fluss verständlich ist.
3	Um eine Ausgabeentität hinzuzufügen, klicken Sie auf + Neue Ausgabeentität. Geben Sie auf dem Bildschirm Neue Ausgabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Ausgabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Komponente als obligatorisch festzulegen. Sie können auch eine JSON-Datei verwenden, um die Ausgabeentitäten hinzuzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor .
4	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Ausgabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Ausgabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
5	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um Änderungen an der Entität vorzunehmen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen, um die Entität zu löschen.
6	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Konfiguration abzuschließen.

Nächste Schritte

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Bieten Sie Kundensupport – Beantworten Sie häufig gestellte Fragen, beheben Sie Probleme und führen Sie Kunden durch Prozesse.
Bieten Sie technische Unterstützung an: Bieten Sie fachkundige Beratung zu bestimmten Themen oder Bereichen an.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Wissensdatenbank konfigurieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Bevor Sie beginnen:

Stellen Sie sicher, dass Sie die Wissensdatenbank erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Wissensdatenbanken.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als autonom filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Für die sprachbasierte Vorschau wählen Sie Vega aus. Weitere Informationen finden Sie unter Sprachbasierte Vorschau . Wissensdatenbank: Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbankdatei aus der Liste der verfügbaren Wissensdatenbanken aus. Sie können die ausgewählte Wissensdatenbank nicht anderen KI-Agenten zuordnen. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft.
KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
Begrüßungsnachricht: Geben Sie die Begrüßungsnachricht ein, die der KI-Agent verwenden soll, um die Interaktion zu starten.
Übergabe an Agenten zulassen: Aktivieren Sie die Umschaltoption, um die Konversation an einen menschlichen Agenten weiterzuleiten, wenn ein Kunde mit einem Agenten sprechen möchte.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den KI-Agenten.

Wissensdatenbank konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Wählen Sie auf der Seite Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
2	Navigieren Sie zur Registerkarte Wissensdatenbank .
3	Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbank aus der Dropdown-Liste aus.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Klicken Sie auf Vorschau , um eine Vorschau des AI-Agenten anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten.

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonomous AI Agent-Sitzung und -Verlauf anzeigen

Sitzungen

Die Seite "Sitzungen " bietet eine umfassende Aufzeichnung aller Interaktionen zwischen KI-Agenten und Benutzern. So navigieren Sie zur Seite "Sitzungen ":

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie die Sitzungsdetails anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Sitzungen.

Sitzungs-ID: Die eindeutige Raum-ID oder Sitzungs-ID für eine Konversation.
Verbraucher-ID: Die ID des Verbrauchers, der mit dem KI-Agenten interagiert hat.
Kanäle: Kanal, in dem die Interaktion stattgefunden hat.
Aktualisiert um: Uhrzeit der Raumschließung.
Raum-Metadaten – Enthält zusätzliche Informationen über den Raum.
Aktivieren Sie die erforderlichen Kontrollkästchen:
- Testsitzungen ausblenden: Blendet die Testsitzungen aus und zeigt nur die Liste der aktiven Sitzungen an.
- Agentenübergabe erfolgt: Zum Filtern der Sitzungen, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten: Zum Filtern der Sitzungen, in denen der Fehler aufgetreten ist.
- Downvoted: Zum Filtern der abgelehnten Sitzungen.
Klicken Sie auf eine Zeile in der Sitzungstabelle, um eine detaillierte Ansicht dieser Sitzung anzuzeigen. Das Schloss-Symbol zeigt an, dass die Sitzung gesperrt ist und entschlüsselt werden muss. Sie benötigen die entsprechende Berechtigung, um die Sitzung zu entschlüsseln. Wenn der Schalter "Zugriff entschlüsseln" aktiviert ist, können Sie über die Schaltfläche "Inhalt entschlüsseln" auf jede Sitzung zugreifen. Diese Funktion ist jedoch nur anwendbar, wenn der erweiterte Datenschutz auf true festgelegt oder für den Mandanten aktiviert ist.

Verlauf

Auf der Seite "Verlauf " können Sie die Details der Konfigurationsänderungen anzeigen, die am AI Agent vorgenommen wurden. So zeigen Sie den Verlauf eines bestimmten Agenten an:

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie den Verlauf anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Verlauf.

Die Seite "Verlauf " wird mit den folgenden Registerkarten angezeigt:

Überwachungsprotokolle – Klicken Sie auf dieRegisterkarte Überwachungsprotokolle , um die an den KI-Agenten vorgenommenen Änderungen anzuzeigen.
Modellverlauf – Klicken Sie auf die Registerkarte Modellverlauf , um die verschiedenen Versionen des autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen anzuzeigen.

Audit-Protokolle

Aktualisiert um: Die Daten und der Zeitpunkt der Änderung.
Aktualisiert von: Der Name des Benutzers, der die Änderung vorgenommen hat.
Feld: Der spezifische Bereich des KI-Agenten, in dem die Änderung vorgenommen wurde.
Beschreibung – Zusätzliche Informationen zur Änderung.

Modellhistorie

Die Registerkarte Modellverlauf ist nur für den Autonomous AI Agent zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Modellbeschreibung: Eine kurze Beschreibung der Version des KI-Agenten.
KI-Engine: Die KI-Engine, die für diese Version des AI-Agenten verwendet wird.
Aktualisiert am: Datum und Uhrzeit der Erstellung.
Aktionen: Ermöglicht es Ihnen, die folgenden Aktionen für den KI-Agenten auszuführen
- Laden: Alle Änderungen am KI-Agenten gehen verloren. Sie müssen die Konfiguration erneut durchführen.
- Exportieren – Verwenden Sie diese Option, um den AI-Agenten zu exportieren.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten an

KI-Agenten-Dashboard – Wenn Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte bewegen, wird die Vorschauoption für diesen KI-Agenten angezeigt. Klicken Sie auf diese Schaltfläche, um die Vorschau des KI-Agenten zu öffnen.
KI-Agent-Kopfzeile – Klicken Sie auf die KI-Agentenkarte, um den KI-Agenten zu öffnen. Die Option Vorschau ist immer im Kopfzeilenbereich sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget angezeigt. Mit dieser Option können Sie den Vorschaumodus einfach wieder öffnen.

Plattform-Vorschau-Widget

Außerdem können Sie das Vorschau-Widget minimieren, Verbraucherinformationen bereitstellen und mehrere Räume initiieren, um den KI-Agenten zu testen.

Teilbares Vorschau-Widget

Widget-Farbe: Durch Anhängen des Parameters brandColor an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder den Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts des phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird.

Beispiel für einen Vorschaulink mit diesen Parametern: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<geben Sie den Hexadezimalwert einer Farbe im Format '_XXXX'> ein.

Sprachbasierte Vorschau

Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen unterstützt die sprachbasierte Vorschau. So aktivieren Sie diese Option:

Navigieren Sie zu Dashboard und wählen Sie den AI-Agenten aus.
Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste AI Engine die Option Vega aus.
Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Die Vorschauoption wird mit einem Mikrofonsymbol für die sprachbasierte Vorschau aktualisiert. Klicken Sie auf Vorschau. Das Sprachvorschau-Widget wird angezeigt.

Sie müssen den Mikrofonzugriff aktivieren, um diese Funktion nutzen zu können.

Im Sprachvorschau-Widget werden die folgenden Optionen angezeigt:

Start-Taste , um die Vorschau zu starten.
Das Live-Transkript der Konversation wird im Widget angezeigt, wenn die Sprachvorschau aktiv ist.
Anruf beenden, um die Konversation zu beenden.
Stummschalten , um stumm zu schalten.

Zeigen Sie die Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analytics an

Wählen Sie den KI-Agenten aus dem Dashboard aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Im ersten Abschnitt werden die folgenden Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten angezeigt.

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen durchgeführt wurden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, d. h. die Anzahl der Sitzungen, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Im dritten Abschnitt werden die Antworten und Übergaben von KI-Agenten angezeigt

Scripted AI Agent einrichten

Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben

Einfache Befehle ausführen: Befolgen Sie die Anweisungen, um vordefinierte Aktionen auszuführen.
Daten werden verarbeitet: Bearbeiten und transformieren Sie Daten gemäß den angegebenen Regeln.
Interaktion mit anderen Systemen – Kommunizieren Sie mit anderen Lösungen und steuern Sie diese.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Entitäten verwalten
Absichten verwalten
Antworten verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf + Agent erstellen.
3	Erstellen Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) einen neuen AI-Agenten von Grund auf neu. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf "Von Grund auf neu starten" und dann auf "Weiter ".
5	Wählen Sie im Feld Welchen Agententyp erstellen Sie? auf Scripted (Skript) aus.
6	Wählen Sie im Feld Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung. Sie können dieses Feld auch bearbeiten. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Erstellen Sie Entitäten , fügen SieAbsichten hinzuund definieren Sie Antworten.

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Entitäten verwalten

Entitätstypen

Webex AI Agent Studio bietet 11 vorgefertigte Entitätstypen, um verschiedene Arten von Benutzerdaten zu erfassen. Sie können auch eine der folgenden benutzerdefinierten Entitäten erstellen.

Benutzerdefinierte Entitäten

Diese Entitäten sind konfigurierbar und ermöglichen es Entwicklern, anwendungsfallspezifische Informationen zu erfassen.

Benutzerdefinierte Liste: Definieren Sie Listen erwarteter Zeichenfolgen, um bestimmte Datenpunkte zu erfassen, die nicht von vordefinierten Entitäten abgedeckt werden. Sie können jeder Zeichenfolge mehrere Synonyme hinzufügen. Beispiel: eine benutzerdefinierte Pizzagrößeneinheit.
Regulärer Ausdruck – Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um bestimmte Muster zu identifizieren und entsprechende Daten zu extrahieren. Beispiel: ein regulärer Ausdruck für eine Telefonnummer (z. B. 123-123-8789).
Ziffern: Erfassen numerische Eingaben mit fester Länge mit hoher Genauigkeit, insbesondere bei Sprachinteraktionen. In Non-Voice-Interaktionen wird es als Alternative zu den Entitätstypen "Benutzerdefiniert" und "Regex" verwendet. Um z.B. eine fünfstellige Kontonummer zu erkennen, muss eine Länge von fünf definiert werden.
Alphanumerisch: Erfasst Buchstaben- und Zahlenkombinationen und sorgt so für eine genaue Erkennung von Sprach- und Nicht-Spracheingaben.
Freiform: Erfassen Sie flexible Datenpunkte, die schwer zu definieren oder zu validieren sind.
Kartenstandort (WhatsApp) – Extrahieren Sie Standortdaten, die Sie auf dem WhatsApp-Kanal geteilt haben.

Systementitäten

Name der Entität	Beschreibung	Beispieleingabe	Beispielausgabe
Datum	Analysiert Datumsangaben in natürlicher Sprache in ein Standarddatumsformat	"Juli nächsten Jahres"	01/07/2020
Zeit	Analysiert die Zeit in natürlicher Sprache in ein Standardzeitformat	5 Uhr abends	17:00
E-Mail	Erkennt E-Mail-Adressen	Schreiben Sie mir an Info@cisco.com	Info@cisco.com
Telefonnummer	Erkennt allgemeine Telefonnummer	Rufen Sie mich an unter 9876543210	9876543210
Währungseinheiten	Analysiert Währung und Betrag	Ich will 20$	20$
Ordinale	Erkennt Ordnungszahl	Vierter von zehn Personen	Platz 4
Kardinal	Erkennt Kardinalzahl	Vierter von zehn Personen	10
Geolocation	Erkennt geografische Standorte (Städte, Länder usw.)	Ich war schwimmen in der Themse in London, Großbritannien	London, Großbritannien
Personennamen	Erkennt gebräuchliche Namen	Bill Gates von Microsoft	Bill Gates
Anzahl	Identifiziert Maße in Bezug auf Gewicht oder Entfernung	Wir sind 5 km von Paris entfernt	5km
Dauer	Identifiziert Zeiträume	1 Woche Urlaub	1 Woche

Entitätsrollen

Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite Trainingsdaten auf die Registerkarte Entitäten .
5	Klicken Sie auf Entität erstellen.
6	Geben Sie im Fenster Entität erstellen die folgenden Felder an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie in der Dropdown-Liste die Option "benutzerdefinierte Liste " aus. Werte – Geben Sie einen Wert für die Entität ein.
7	Aktivieren Sie den Schalter für automatisch vorgeschlagene Slot-Werte auf automatische Vervollständigung und geben Sie während der Konversation alternative Vorschläge für diese Entität an. Das Feld "Rollen " wird beim Erstellen einer benutzerdefinierten Entität nur angezeigt, wenn die Entitätsrollen im Abschnitt "Erweiterte Einstellungen " des Fensters "Ändern der Trainings-Engine " für RASA- und Mindmeld-NLU-Engines aktiviert sind.
8	Klicken Sie auf Speichern. Sie können die Optionen "Bearbeiten" und "Löschen " in der Spalte "Aktionen " verwenden , um verwandte Aktionen auszuführen.

Nächste Schritte

Nachdem Sie eine Entität erstellt haben, können Sie Rollen mit einer Entität verknüpfen.

Verknüpfen von Rollen mit einer Entität

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Sie können einer Entität Rollen zuweisen, um dieselbe Entität zweimal für ein Intent zu erfassen.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Absichten verwalten

Systemabsichten

Standard-Fallback-Absicht: Die Funktionen eines KI-Agenten sind von Natur aus durch die Absichten eingeschränkt, die für die Erkennung und Reaktion darauf entwickelt wurden. Ein Unternehmen kann zwar nicht jede mögliche Frage vorhersehen, die Sie möglicherweise stellen, aber die Standard-Fallback-Absicht kann dazu beitragen, dass Konversationen auf Kurs sind.
Durch die Implementierung einer standardmäßigen Fallback-Absicht können KI-Agent-Entwickler sicherstellen, dass der KI-Agent unerwartete oder außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegende Abfragen ordnungsgemäß verarbeitet und die Konversation zurück zu bekannten Absichten umleitet.
Entwickler von KI-Agenten müssen der Fallback-Absicht keine bestimmten Äußerungen hinzufügen. Der Agent kann so trainiert werden, dass er automatisch den Fallback Intent auslöst, wenn er auf bekannte Fragen stößt, die außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegen und andernfalls fälschlicherweise in andere Intents kategorisiert werden könnten.
In einem KI-Agenten eines Bankwesens könnten Kunden beispielsweise versuchen, sich nach Krediten zu erkundigen. Wenn der KI-Agent nicht für die Bearbeitung kreditbezogener Anfragen konfiguriert ist, können diese Abfragen als Trainingsphrasen in die Standard-Fallback-Absicht integriert werden. Wenn ein Kunde zu irgendeinem Zeitpunkt des Gesprächs nach Krediten fragt, erkennt der KI-Agent, dass die Anfrage außerhalb seiner definierten Absichten liegt, und löst die Fallback-Antwort aus. Dies gewährleistet eine angemessenere Reaktion.

Dem Fallback-Intent sollten keine Slots zugeordnet sein.

Die Fallback-Absicht muss den Standard-Fallback-Vorlagenschlüssel für ihre Antwort verwenden.
Hilfe: Mit diesem Intent werden Kundenanfragen zu den Funktionen des KI-Agenten beantwortet. Wenn Kunden sich nicht sicher sind, was sie erreichen können, oder während eines Gesprächs auf Schwierigkeiten stoßen, suchen sie oft Hilfe, indem sie um Hilfe bitten.
Standardmäßig ist die Antwort für die Hilfeabsicht dem Schlüssel der Hilfenachlagenvorlage zugeordnet. KI-Agentenentwickler können jedoch die Antwort anpassen oder den zugehörigen Vorlagenschlüssel ändern, um maßgeschneidertere und informativere Anleitungen bereitzustellen.
Es wird empfohlen, die Fähigkeiten des KI-Agenten auf einem hohen Niveau zu vermitteln, um den Kunden ein klares Verständnis dafür zu vermitteln, was sie als Nächstes tun können.
Mit einem Agenten sprechen – Mit dieser Absicht können Kunden in jeder Phase ihrer Interaktion mit dem KI-Agenten Unterstützung von einem menschlichen Agenten anfordern. Wenn dieses Intent aufgerufen wird, initiiert das System automatisch eine Übergabe an einen menschlichen Agenten. Die Standardantwortvorlage für dieses Intent ist "Agentenübergabe". Es gibt zwar keine Einschränkungen der Benutzeroberfläche für das Ändern des Antwortvorlagenschlüssels, aber eine Änderung wirkt sich nicht auf das Ergebnis der menschlichen Übergabe aus.

Small-Talk-Absichten

Alle neu erstellten KI-Agenten enthalten vier vordefinierte Small-Talk-Intents für häufige Kundengrüße, Dankesbekundungen, negatives Feedback und Verabschiedungen:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Erstellen eines Intents

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard einen KI-Agenten aus.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite "Trainingsdaten " auf "Absicht erstellen".
5	Geben Sie im Fenster Absicht erstellen die folgenden Details an: Intent Name: Geben Sie den Intent-Namen ein. Äußerung hinzufügen – Fügen Sie einen Ausdruck hinzu, um die Absicht aufzurufen, und klicken Sie auf Hinzufügen. Wenn Entitäten in den hinzugefügten Äußerungen vorhanden sind, werden sie automatisch in den Äußerungen mit Anmerkungen versehen und im Abschnitt Slots angezeigt. Sie können einem Intent weitere Entitäten als Slots hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen. Jeder Steckplatz zeigt Folgendes an: Der Name der Entität. Ob es für den Abschluss der Absicht erforderlich ist. Die Anzahl der Wiederholungen, die der KI-Agent versucht, um diesen Slot-Wert vom Benutzer abzurufen. Der Vorlagenschlüssel.
6	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , wenn die Entität erforderlich ist.
7	Geben Sie die Anzahl der Wiederholungen ein, die für diesen Slot zulässig sind. Standardmäßig ist die Zahl auf drei festgelegt.
8	Wählen Sie den Vorlagenschlüssel aus der Dropdown-Liste aus. Klicken Sie auf Neu erstellen, um einen neuen Antwortvorlagenschlüssel für die Entität zu erstellen. Der Antwortinhalt für diese Vorlagenschlüssel wird im Abschnitt "Antworten" konfiguriert. Jeder Vorlagenschlüssel verfügt über eine entsprechende Antwort, die an den Benutzer gesendet wird, wenn diese Absicht ausgelöst wird.
9	Geben Sie im Abschnitt Antwort den endgültigen Antwortvorlagenschlüssel ein, der nach Abschluss des Intents an die Benutzer zurückgegeben werden soll.
10	Aktivieren Sie den Schalter Slots nach Abschluss zurücksetzen, um die in der Konversation erfassten Slot-Werte zurückzusetzen, sobald das Intent abgeschlossen ist. Wenn sich dieser Umschalter im deaktivierten Status befindet, behält der Slot die alten Werte bei und zeigt die gleiche Antwort an.
11	Aktivieren Sie den Schalter Slot-Werte aktualisieren, um den Slot-Wert während des Gesprächs mit dem Consumer zu aktualisieren. Der KI-Agent berücksichtigt den letzten Wert, der in den Slot eingegeben wurde, um die Daten zu verarbeiten. Wenn diese Option aktiviert ist, werden die Werte für gefüllte Slots immer dann aktualisiert, wenn Kunden neue Informationen für denselben Slot-Typ bereitstellen.
12	Aktivieren Sie den Schalter Vorschläge für Slots bereitstellen, um Vorschläge für die Slot-Befüllung und alternative Slot-Werte in der endgültigen Antwort basierend auf Benutzereingaben bereitzustellen.
13	Aktivieren Sie den Schalter Konversation beenden, um die Sitzung nach diesem Intent zu schließen. Webex Connect- und Voiceflows können dies verwenden, um eine Konversation mit Verbrauchern zu beenden.
14	Klicken Sie auf Speichern. Klicken Sie oben rechts auf der Registerkarte "Training " auf Trainieren , um alle Änderungen zu übernehmen, die an Absichten und Entitäten vorgenommen wurden. Zum Trainieren von Rasa- oder Mindmeld-NLU-Engines sind mindestens zwei Trainingsvarianten (Äußerungen) pro Intent erforderlich. Außerdem muss jeder Steckplatz mindestens zwei Anmerkungen haben. Wenn diese Anforderungen nicht erfüllt sind, ist die Schaltfläche "Trainieren " deaktiviert. Ein Warnsymbol wird neben der betroffenen Absicht angezeigt, um auf das Problem hinzuweisen. Die standardmäßige Fallback-Absicht ist jedoch von diesen Anforderungen ausgenommen.

Nächste Schritte

Verknüpfen von Entitäten mit Absicht

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen. Die verknüpften Entitäten werden im Abschnitt "Slots" angezeigt.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Wenn eine Entität als erforderlich markiert ist, stehen zusätzliche Konfigurationsoptionen zur Verfügung. Sie können angeben, wie oft der KI-Agent die fehlende Entität anfordern kann, bevor er eskaliert oder eine Fallback-Antwort bereitstellt. Sie können den Vorlagenschlüssel definieren, der aufgerufen werden soll, wenn die erforderliche Entität nicht innerhalb der angegebenen Anzahl von Wiederholungen bereitgestellt wird. Sobald ein KI-Agent eine Absicht identifiziert und alle erforderlichen Daten (Slots) gesammelt hat, antwortet er mit der Nachricht, die dem endgültigen Vorlagenschlüssel zugeordnet ist, der für diese Absicht konfiguriert wurde. Um eine neue Konversation zu starten oder nachfolgende Intents zu verarbeiten, ohne vorherige Daten zu übernehmen, müssen Sie den Schalter "Slots nach Abschluss zurücksetzen" aktivieren. Diese Einstellung löscht alle erkannten Entitäten aus dem Konversationsverlauf und sorgt für einen Neuanfang für jede neue Interaktion.

Generieren von Trainingsdaten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Trainingsdaten zu generieren:

Geben Sie den Absichtsnamen und eine Beispieläußerung ein.
Klicken Sie auf Generieren.
Geben Sie eine kurze Beschreibung der Absicht an, die KI zu leiten.
Geben Sie die gewünschte Anzahl an Varianten und den Grad der Kreativität für die KI-generierten Vorschläge an.

Das Generieren vieler Varianten auf einmal kann sich auf die Qualität auswirken. Wir empfehlen maximal 20 Varianten pro Generation.
Eine geringere Kreativitätseinstellung kann zu weniger vielfältigen Varianten führen.
Der Generierungsvorgang kann je nach Anzahl der angeforderten Varianten einige Sekunden dauern.
Das Blitzsymbol unterscheidet KI-generierte Varianten von benutzerdefinierten Trainingsdaten.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Generierte Varianten kennzeichnen

Suchen Sie die Kennzeichnungsoption: Für jede generierte Äußerung ist eine Kennzeichnungsoption verfügbar.
Feedback geben: Beim Markieren einer Ausgabe können Entwickler Kommentare hinzufügen und den Grund für die Kennzeichnung angeben.

Mehrsprachige Absicht und Entität erstellen

Antworten verwalten

Antworten sind die Nachrichten, die Ihr KI-Agent als Antwort auf ihre Anfragen oder Absichten an Kunden sendet. Sie können Antworten erstellen, die Folgendes enthalten:

Text: Nur-Text-Nachrichten für die direkte Kommunikation.
Code: Eingebetteter Code für dynamische Inhalte oder Aktionen.
Multimedia: Bild-, Audio- oder Videoelemente, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Die Antworten bestehen aus zwei Hauptkomponenten:

Vorlagen: Vordefinierte Antwortstrukturen, die bestimmten Intents zugeordnet sind.
Workflows: Die Logik, die basierend auf der identifizierten Absicht bestimmt, welche Vorlage verwendet werden soll.

Vorlagen für Agentenübergabe, Hilfe, Fallback und Begrüßung sind vorkonfiguriert, und die Antwortnachricht kann über die entsprechenden Vorlagen geändert werden.

Antworttypen

Der Abschnitt "Antwort-Designer" behandelt verschiedene Arten von Antworten und wie sie konfiguriert werden können.

Variablensubstitution

Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer

Bedingte Antworten: Für Nicht-Entwickler ermöglicht diese Option die einfache Erstellung von Antworten, die der KI-Agent an Kunden liefert.
Code-Snippets: Für Entwickler, die Python verwenden, bietet diese Option Flexibilität beim Konfigurieren von Antworten mithilfe von Code.

Der Antwortdesigner wurde entwickelt, um sicherzustellen, dass die Benutzererfahrung auf den spezifischen Kanal zugeschnitten ist, mit dem der KI-Agent interagiert.

Antwortvorlagen

Text: Hierbei handelt es sich um einfache Textantworten. Um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, ermöglicht der Antwortdesigner mehrere Textfelder innerhalb einer einzigen Antwort, sodass Sie lange Nachrichten in überschaubarere Abschnitte unterteilen können. Jedes Textfeld kann verschiedene Antwortoptionen enthalten. Während eines Gesprächs wird eine dieser Optionen zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt, um eine dynamische und ansprechende Interaktion zu gewährleisten.
Um eine dynamische und ansprechende Benutzererfahrung zu gewährleisten, können Sie Ihren Vorlagen mehrere Antwortoptionen hinzufügen. Wenn eine Vorlage mit mehreren Optionen aktiviert wird, wird eine davon zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt. Sie können diese Funktion aktivieren, indem Sie auf die Schaltfläche +Variante hinzufügen klicken, die sich am unteren Rand Ihrer Antwort befindet.

Beim Speichern von Antworten wird möglicherweise eine Warnung angezeigt, die die Anzahl der Fehler angibt, die korrigiert werden müssen. Die fehlerhaften Felder werden rot hervorgehoben. Mithilfe der Navigationspfeile können Entwickler diese Fehler in jedem Kanal oder Antwortformat leicht lokalisieren und beheben. Wenn die Listenauswahl oder das Karussell mehrere Karten enthält, können Sie mithilfe der Punktnavigation durch die Karten mit Fehlern navigieren. Bei einer einzelnen Karte färbt sich der entsprechende Punkt rot, um den Fehler anzuzeigen.
Schnellantwort: Textantworten können mit Schaltflächen verknüpft werden, bei denen es sich entweder um textbasierte oder URL-Links handeln kann. Textschaltflächen erfordern einen Titel und eine Nutzlast, die beim Klicken an den Bot gesendet wird. URL-Schaltflächen leiten Benutzer zu einer bestimmten Webseite weiter.
Wenn die Abfrage eines Kunden mehrdeutig ist, kann der Bot relevante Artikel oder Absichten als Optionen vorschlagen. Diese Funktion ist für Web- und Facebook-Interaktionen verfügbar.
Hinzufügen von URL-Schnellantworten
URL-Schnellantwort-Schaltflächen in festen und bedingten Antworten ermöglichen es Ihnen, Schaltflächen zu erstellen, die Benutzer für weitere Informationen oder Aktionen wie das Ausfüllen von Formularen auf Ihre Website weiterleiten. Wenn auf diese Schaltflächen geklickt wird, wird die angegebene URL in einem neuen Tab innerhalb desselben Browserfensters geöffnet, ohne dass Daten an den Bot zurückgesendet werden.
So fügen Sie eine URL-Schnellantwort in einer bedingten oder festen Antwort hinzu:
1. Wählen Sie den Artikel- oder Vorlagenschlüssel aus, für den Sie die URL-Schnellantwort konfigurieren möchten.
2. Klicken Sie auf + Fügen Sie eine Schnellantwort hinzu. Das Popup-Fenster vom Typ "Schaltfläche" wird angezeigt.
3. Wählen Sie den Button-Typ als URL im Webkanal aus.
4. Geben Sie den Titel für die Schaltfläche und die URL an, zu der der Consumer nach dem Klicken auf die Schaltfläche umgeleitet werden muss.
5. Klicken Sie auf Fertig , um eine URL-Schnellantwort hinzuzufügen.
URL-Schaltflächen können auch über den dynamischen Antworttyp konfiguriert werden, wobei diese Schaltflächen mithilfe von Python-Codeausschnitten konfiguriert werden sollen. Diese Schaltflächen werden in den Bereichen "Vorschau" und "Vorschau" unterstützt. Sie werden derzeit nicht vom Live-Chat-Widget von IMIchat oder anderen Kanälen von Drittanbietern unterstützt.
Karussell: Rich-Antworten können eine einzelne Karte oder mehrere Karten enthalten, die in einem Karussellformat angeordnet sind. Jede Karte benötigt einen Titel und kann ein Bild, eine Beschreibung und bis zu drei Schaltflächen enthalten.
Schnellantwort-Schaltflächen innerhalb der Karussell-Vorlage können mit Text- oder URL-Links konfiguriert werden. Wenn Sie auf eine URL-Schaltfläche klicken, wird der Benutzer auf die angegebene Website weitergeleitet. Wenn Sie auf eine textbasierte Schnellantwortschaltfläche klicken, wird eine konfigurierte Nutzlast an den Bot gesendet, die die entsprechende Antwort auslöst.
Bild: Eine Multimediavorlage, in der Benutzer Bilder durch Angabe von URLs konfigurieren können.
Video: Rendert Videos in der Vorschau basierend auf der konfigurierten Video-URL.
Code: Kann verwendet werden, um Python-Code zum Aufrufen von APIs oder zum Ausführen anderer Logik zu schreiben.

Code-Snippets

Text: Eine einfache Textnachricht, die mehrere Varianten aufweisen kann. Diese konfigurierte Meldung wird basierend auf der Abfrage angezeigt.
Schnellantwort: Eine Vorlage mit Text und Schaltflächen, auf die geklickt werden kann.
Karussell: Eine Sammlung von Kacheln, wobei jede Kachel über einen Titel, eine Bild-URL und eine Beschreibung verfügt.
Bild: Eine Vorlage zum Konfigurieren von Bildern durch Bereitstellen von URLs.
Video: Eine Vorlage zum Konfigurieren der Videoübertragung durch Angabe der Video-URL. Sie können das Video abspielen, indem Sie auf das Bild klicken oder tippen.
Datei: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer PDF-Datei durch Bereitstellen der URL für den Zugriff auf die Datei.
Audio: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer Audiodatei durch Bereitstellen der Audio-URL. Außerdem wird die Dauer der Audionachricht in der Ausgabe angezeigt.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen

Spezifische Kenntnisse sind erforderlich: Der Agent muss Fragen innerhalb einer vordefinierten Domäne beantworten.
Konsistenz ist wichtig: Der Agent muss konsistente Antworten auf ähnliche Abfragen geben.
Begrenzte Flexibilität ist erforderlich: Die Antworten des Agenten werden durch die Informationen im Trainingskorpus eingeschränkt.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Artikel verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Skripted.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten Artikel hinzu .

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Artikel verwalten

Begrüßungsnachricht: Enthält die erste Nachricht, wenn ein Gespräch zwischen dem Kunden und dem KI-Agenten beginnt.
Fallback-Nachricht: AI Agent zeigt diese Meldung an, wenn der Agent die Frage des Benutzers nicht verstehen kann.
Teilweise Übereinstimmung – Wenn der KI-Agent mehrere Artikel mit einem geringen Unterschied in den Punktzahlen erkennt (wie in den Einstellungen für Übergabe und Rückschlüsse festgelegt), zeigt der Agent diese Übereinstimmungsnachricht zusammen mit den übereinstimmenden Artikeln als Optionen an. Sie können auch die Textantwort konfigurieren, die zusammen mit diesen Optionen angezeigt wird.
Was können Sie tun?— Sie können die Funktionen des KI-Agenten konfigurieren. AI Agent zeigt dies immer dann an, wenn die Endbenutzer AI Agent-Funktionen in Frage stellen.

Zusätzlich zu diesen wird der Standardartikel "Mit einem Agenten sprechen" hinzugefügt, wenn die Einstellungen "Übergabe " und "Inferenz " aktiviert sind.

Alle neuen KI-Agenten verfügen außerdem über vier Smalltalk-Artikel , in denen Benutzeräußerungen für Folgendes behandelt werden:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Diese Artikel und Antworten sind standardmäßig in der KI-Agenten-Wissensdatenbank verfügbar, wenn ein neuer KI-Agent erstellt wird. Sie können diese auch ändern oder entfernen.

Standardartikel zur Begrüßungsnachricht, Fallbacknachricht, zu Agentengesprächen und Teilnachrichten können nicht gelöscht werden.

Hinzufügen von Artikeln über die Benutzeroberfläche und die Standardantwort

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf Neuen Beitrag erstellen.
4	Fügen Sie die Standardvarianten hinzu.
5	Wählen Sie eine dieser Standardantworten für den Artikel aus. Mögliche Werte: Bedingte Antwort: Die Antwort wird durch Regeln konfiguriert. Die Antwort kann in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. Text, Karussell, Schnellantwort, Bild, Audio, Video, Code und Datei. Sie können einem Beitrag mehrere Antworten hinzufügen. Code-Snippet: Die Antwort wird mithilfe von if-else-Bedingungen erstellt. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer .
6	Klicken Sie auf Speichern und trainieren.

Import aus Katalogen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus Katalogen importieren.
5	Wählen Sie die Kategorien der Artikel aus, die dem Agenten hinzugefügt werden sollen.
6	Klicken Sie auf Fertig.

Extrahieren Sie häufig gestellte Fragen aus dem Link

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Häufig gestellte Fragen aus dem Link extrahieren.
5	Geben Sie die URL an, unter der häufig gestellte Fragen gehostet werden, und klicken Sie auf Extrahieren.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Aus Datei importieren

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus einer Datei importieren und wählen Sie CSV aus, um die Artikel aus der CSV Datei zu importieren. Wenn Sie Artikel aus einer Datei im JSON-Format importieren, wählen Sie JSON aus.
5	Klicken Sie auf Durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, die alle Artikel enthält. Klicken Sie auf Beispiel herunterladen, um das Format anzuzeigen, in dem die Artikel angegeben werden müssen.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Benutzerdefinierte Synonyme hinzufügen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Benutzerdefinierte Synonyme.
5	Klicken Sie auf Neuer Wortstamm.
6	Konfigurieren Sie den Wert des Stammworts und seine Synonyme, und klicken Sie auf Speichern.
7	Trainieren Sie den KI-Agenten erneut, nachdem Sie die Synonyme hinzugefügt haben. Sie können die Synonyme (im Dateiformat .CSV) auch in den lokalen Ordner exportieren und die Datei zurück auf die Plattform importieren.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI-Agenten an

KI-Agenten-Dashboard: Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agenten-Kachel, um die Vorschauoption für diesen KI-Agenten anzuzeigen. Klicken Sie auf Vorschau , um das AI Agent-Vorschau-Widget zu öffnen.
KI-Agenten-Kopfzeile – Nachdem Sie in den Bearbeitungsmodus für einen beliebigen KI-Agenten gewechselt sind, indem Sie auf die KI-Agenten-Karte oder die Schaltfläche "Bearbeiten" auf der KI-Agenten-Karte klicken, ist die Vorschauoption immer im Kopfzeilenabschnitt sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und anschließend minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget erstellt, mit dem Sie den Vorschaumodus einfach erneut öffnen können.

Plattform-Vorschau-Widget

Teilbares Vorschau-Widget

Widget-Farbe: Durch Anhängen eines brandColor-Parameters an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder einen Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts eines phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird

Beispiel-Vorschaulink mit diesen Parametern: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Allgemeine Verwaltungsabschnitte für Scripted AI Agent

Die folgenden Abschnitte werden im linken Bereich der AI Agent-Konfigurationsseite angezeigt:

Schulung

Erstellen und führen Sie ganz einfach einen umfassenden Satz von Testfällen aus.
Definieren Sie Testnachrichten und erwartete Antworten für verschiedene Szenarien.
Simulieren Sie komplexe Interaktionen, indem Sie Testfälle mit mehreren Nachrichten erstellen.

Definieren von Tests

Sie kÃ¶nnen Tests mit den folgenden Schritten definieren:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
Klicken Sie im linken Bereich auf Testen . Standardmäßig wird die Registerkarte Testfälle angezeigt.
Wählen Sie einen Testfall aus, und klicken Sie auf Ausgewählte Tests ausführen.

Jede Zeile in der Tabelle stellt einen Testfall mit den folgenden Parametern dar:

Tabelle 1. Schulbeispiele
Parameter	Beschreibung
Nachricht	Eine Beispielnachricht, die die Arten von Abfragen und Anweisungen darstellt, die Benutzer voraussichtlich an Ihren KI-Agenten senden werden.
Erwartete Sprache	Die Sprache, in der die Benutzer mit dem KI-Agenten interagieren sollen.
Erwarteter Artikel	Geben Sie den Artikel an, der als Antwort auf eine bestimmte Benutzernachricht angezeigt werden soll. Um Ihnen bei der Suche nach dem relevantesten Artikel zu helfen, verfügt diese Spalte über eine intelligente automatische Vervollständigungsfunktion. Bei der Eingabe schlägt das System passende Artikel auf Basis des bisher eingegebenen Textes vor.
Vorherigen Kontext zurücksetzen	Klicken Sie auf das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um Testfälle zu isolieren und sicherzustellen, dass sie unabhängig von einem vorhandenen KI-Agentenkontext ausgeführt werden. Wenn diese Option aktiviert ist, wird jeder Testfall in einer neuen Sitzung simuliert, wodurch Interferenzen durch vorherige Interaktionen oder gespeicherte Daten vermieden werden.
Teilübereinstimmungen einschließen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um Testfälle als erfolgreich zu betrachten, auch wenn die erwarteten Artikel nur teilweise mit der tatsächlichen Antwort übereinstimmen.
Aus CSV importieren	Importieren Sie Testfälle aus einer durch Kommas getrennten Dateidatei (CSV). In diesem Fall werden alle vorhandenen Testfälle überschrieben.
Export zu CSV	Exportieren Sie Testfälle in eine durch Kommas getrennte Datei (CSV).
Rückrufe testen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um eingehende Rückrufe zu simulieren und das Verhalten des Flows zu testen, ohne dass tatsächlich eingehende Anrufe erforderlich sind. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf im Fluss	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um anzugeben, dass ein Intent einen Rückruf auslösen muss. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Erwartete Rückrufvorlage	Geben Sie den Vorlagenschlüssel an, der aktiviert werden soll, wenn der Rückruf ausgeführt wird. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf-Zeitüberschreitung (s)	Die maximale Zeitspanne (in Sekunden), die der KI-Agent auf eine Rückrufantwort wartet, bevor er den Rückruf als Zeitüberschreitung betrachtet. Ein Timeout von maximal 20 Sekunden ist zulässig. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Ausführen von Tests

Klicken Sie auf der Registerkarte Ausführung auf Ausgewählte Tests ausführen, um eine sequenzielle Ausführung aller ausgewählten Testfälle zu initiieren.

Sie können Testfälle auch über die Registerkarte Testfälle ausführen.

Ausführungshistorie

Greifen Sie auf der Registerkarte Verlauf auf alle ausgeführten Testfälle zu.

Klicken Sie in der Spalte "Aktionen " auf das Symbol Herunterladen , um die ausgeführten Testdaten als CSV Datei für die Offline-Analyse oder Berichterstellung zu exportieren.
Überprüfen Sie die spezifischen Modul- und Algorithmuseinstellungen, die für jede Testfallausführung verwendet werden. Diese Informationen helfen Entwicklern, die Leistung des KI-Agenten zu optimieren.
Um die erweiterten Algorithmuskonfigurationseinstellungen anzuzeigen, die für eine bestimmte Trainings-Engine verwendet werden, klicken Sie auf das Info-Symbol neben dem Namen der Trainings-Engine. Dies gibt Aufschluss über die Parameter und Einstellungen, die das Verhalten des KI-Agenten während des Tests beeinflusst haben.

Sitzungen

Kanäle: Der Kanal, über den die Interaktion stattgefunden hat (z. B. Chat, Voice).
Sitzungs-ID: Eine eindeutige Kennung für die Sitzung.
Consumer-ID: Die eindeutige Kennung des Benutzers.
Nachrichten: Die Anzahl der während der Sitzung ausgetauschten Nachrichten.
Aktualisiert um: Die Uhrzeit, zu der die Sitzung geschlossen wurde.
Metadaten – Zusätzliche Informationen zur Sitzung.
- Testsitzungen ausblenden – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Testsitzungen auszublenden und nur die Liste der aktiven Sitzungen anzuzeigen.
- Agentenübergabe erfolgt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
- Abgelehnt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die abgelehnten Sitzungen zu filtern.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zur Beantwortung von Fragen

Der Abschnitt "Nachrichten ":

Zeigt alle Nachrichten an, die der Benutzer während der Sitzung gesendet hat.
Zeigt die entsprechenden Antworten an, die vom KI-Agenten generiert wurden.
Stellt die chronologische Reihenfolge der Nachrichten dar und stellt Kontext für die Interaktion bereit.

Auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen ":

Listet die Artikel auf, die als relevant für die Kundenabfrage identifiziert wurden, einschließlich exakter Übereinstimmungen und teilweiser Übereinstimmungen.
Zeigt die Ähnlichkeitswerte an, die jedem identifizierten Artikel zugeordnet sind, und gibt den Grad der Relevanz an.
Präsentiert die Ergebnisse der zugrunde liegenden Algorithmen, die zur Verarbeitung der Kundenanfrage und zur Identifizierung relevanter Artikel verwendet werden.
Zeigt die Anzahl der Algorithmusergebnisse abhängig von den Einstellungen an, die auf der Registerkarte "Übergabe und Inferenz" konfiguriert sind .

Verarbeitete Abfrage: Zeigt die vorverarbeitete Version der Kundeneingabe an, nachdem sie von der NLU-Pipeline (Natural Language Understanding) des KI-Agenten verarbeitet wurde.
Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Antworttyp – Gibt den Typ der Antwort an, die vom KI-Agenten generiert wird, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zum Ausführen von Aktionen

Abschnitt "Identifizierte Absichten ":

Zeigt die Absichten an, die für die Abfrage des Kunden identifiziert wurden.
Gibt die Konfidenzstufe an, die mit jeder identifizierten Absicht verbunden ist.
Listet die Slots auf, die dem identifizierten Intent zugeordnet sind. Klicken Sie auf den Slot, um zusätzliche Informationen über seinen Wert und die Art und Weise, wie er aus der Abfrage des Benutzers extrahiert wurde, anzuzeigen.

List of Intents: Zeigt die identifizierten Intents und die entsprechenden Ähnlichkeitswerte an.
Entitätsliste – Zeigt die Entitäten an, die aus der Nachricht des Benutzers extrahiert wurden.

Die anderen Informationen werden angezeigt:

Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Vorlagenschlüssel – Gibt den Vorlagenschlüssel an, der mit der Absicht verknüpft ist, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
Antworttyp – Gibt den Typ der vom KI-Agenten generierten Antwort an, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sie können die Transaktionsinformationen auch im JSON-Format herunterladen und anzeigen, indem Sie die Download-Option verwenden.

Auf der Registerkarte "Metadaten " wird Folgendes angezeigt:

NLP-Metadaten – Überprüfen Sie die Vorverarbeitungsschritte, die auf die Eingabe des Kunden auf der Registerkarte NLP angewendet wurden.
Datastore und FinalDF – Greifen Sie auf Daten zu, die sich auf die Sitzung beziehen, und zwar auf den Registerkarten Datastore und FinalDF für Smartbots.
Suchfunktion: Verwenden Sie die integrierte Suchleiste, um schnell nach bestimmten Äußerungen in einer Konversation zu suchen.

Verlauf

Auf der Seite "Verlauf" können Sie:

Anzeigen des Trainingsverlaufs: Verfolgen Sie, wann ein Korpus trainiert und welche Änderungen vorgenommen wurden.
Vergleichen Sie Training Engines: Überprüfen Sie die Trainings-Engines, die für verschiedene Iterationen verwendet wurden, und die entsprechenden Trainingsdauer.
Verfolgen Sie Änderungen: Überwachen Sie Änderungen an Einstellungen, Artikeln, Antworten, NLP und Kuration.
Zurücksetzen auf vorherige Versionen: Stellt bei Bedarf ganz einfach einen älteren Trainingssatz wieder her.

Der Abschnitt "Verlauf" bietet praktische Tools zum Verwalten von Artikeln in der Wissensdatenbank:

Artikel aktivieren: Schalten Sie zuvor inaktive Artikel live , um sie in die Antworten des KI-Agenten einzubeziehen.
Artikel bearbeiten: Erstellen Sie eine neue Version eines vorhandenen Artikels unter Beibehaltung des Originals als Referenz.
Leistungsvorschau: Bewerten Sie die Leistung des KI-Agenten mithilfe der Vorschaufunktion mit einer bestimmten Wissensdatenbank.
Artikel herunterladen: Exportieren Sie Ihre Artikel in der Wissensdatenbank als CSV Datei, um sie offline zu analysieren oder zu referenzieren.
Diese Option ist für Scripted AI Agent nur für die Beantwortung von Fragen verfügbar.

Audit-Protokolle

Navigieren Sie zum Dashboard und klicken Sie auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
Klicken Sie auf die Registerkarte Verlauf , um den Verlauf des KI-Agenten anzuzeigen.
Klicken Sie auf die Registerkarte Überwachungsprotokolle , um ein detailliertes Protokoll der Änderungen anzuzeigen:
- Aktualisiert um: Das Datum und die Uhrzeit der Änderung.
- Aktualisiert von: Der Benutzer, der die Änderung vorgenommen hat.
- Feld: Der Abschnitt des Bots, in dem die Änderung vorgenommen wurde (z. B. Einstellungen, Beiträge, Antworten).
- Beschreibung – Weitere Details zur Änderung.

Verwenden Sie die Suchoptionen "Aktualisiert von " und "Feld ", um bestimmte Überwachungsprotokolleinträge schnell zu finden.
Auf der Registerkarte "Modellverlauf " werden maximal 10 Korpora für jeden AI-Agent angezeigt.

Kuratierung

Nachrichten werden der Curation-Konsole basierend auf den folgenden Kriterien hinzugefügt:

Fallback-Meldungen: Wenn der KI-Agent die Nachricht eines Benutzers nicht versteht und die Fallback-Absicht auslöst.
Standard-Fallback-Intent – Wenn dieser Schalter aktiviert ist, werden Nachrichten, die den Standard-Fallback-Intent aktivieren, an die Curation-Konsole gesendet.

Dieses Kriterium gilt nur für Scripted AI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.
Abgelehnte Nachrichten – Nachrichten, die Benutzer während der AI Agent-Vorschau abgelehnt haben.
Agentenübergabe – Meldungen, die aufgrund konfigurierter Regeln zu einer Übergabe eines menschlichen Agenten führen.
Von Sitzung – Nachrichten, die von Benutzern als nicht die gewünschte Antwort aus Sitzungs- oder Raumdaten gekennzeichnet wurden.
Niedriges Vertrauen: Nachrichten mit einem Vertrauenswert, der innerhalb des angegebenen Schwellenwerts für niedrige Vertrauenswürdigkeit liegt.
Teilweise Übereinstimmung – Nachrichten, bei denen der KI-Agent die richtige Absicht oder Antwort nicht eindeutig identifizieren konnte.

Probleme lösen

Die Registerkarte "Probleme " bietet einen zentralen Ort zum Überprüfen und Bearbeiten von Nachrichten, die zur Kuratierung markiert wurden. Sie können Folgendes tun:

Sie können Probleme basierend auf ihrem Schweregrad und ihrer Relevanz lösen oder ignorieren.
Untersuchen Sie die ursprüngliche Benutzeräußerung, die Antwort des KI-Agenten und alle angehängten Medien.

Sie können den vollständigen Inhalt verschlüsselter Sitzungen mit der Option "Inhalt entschlüsseln" anzeigen, wenn Sie die Entschlüsselungsberechtigung aktiviert haben.

Der Entschlüsselungszugriff wird auf Benutzerebene gewährt und erfordert , dass Advanced Data Protection im Backend aktiviert ist.

Um ein Problem zu beheben, haben Sie folgende Möglichkeiten:

Link zu einem vorhandenen Beitrag: Um ein Problem mit einem vorhandenen Beitrag zu verbinden, wählen Sie die Option Verknüpfen aus und suchen Sie nach dem gewünschten Beitrag.
Neuen Artikel erstellen: Verwenden Sie die Option Zu einem neuen Artikel hinzufügen, um einen neuen Artikel direkt in der Curation Console zu erstellen.
Probleme ignorieren: Beheben oder ignorieren Sie Probleme, um sie aus der Curation Console zu entfernen.

Das Verlinken auf Standardartikel (Begrüßungsnachricht, Fallback-Nachricht, teilweise Übereinstimmung) ist nicht zulässig.
Wählen Sie für einen geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen die entsprechende Absicht aus der Dropdown-Liste aus, und markieren Sie alle relevanten Entitäten.
Nachdem Sie Änderungen vorgenommen haben, trainieren Sie Ihren KI-Agenten erneut, um sicherzustellen, dass sich das neue Wissen in seinen Antworten widerspiegelt.
Lösen oder ignorieren Sie mehrere Probleme gleichzeitig, um ein effizientes Management zu gewährleisten.

So fügen Sie Vorgänge aus Sitzungen hinzu:

Identifizieren Sie die Äußerung: Suchen Sie die Äußerung, die die falsche Antwort ausgelöst hat.
Kurationsstatus prüfen – Wenn sich das Problem nicht bereits in der Kurationskonsole befindet, wird der Schalter Kurationsstatus angezeigt.
Umschalten des Flags: Aktivieren Sie den Umschalter Kurationsstatus , um die Äußerung zur Kurationskonsole zur Überprüfung und Lösung hinzuzufügen.

Wenn das Problem bereits in der Curation Console vorhanden ist, ändert sich das Erscheinungsbild des Umschalters entsprechend, um seinen Status anzuzeigen.

Zeigen Sie Ihre Leistung von Scripted AI mit Analytics an

Übersicht

Die Übersicht enthält wichtige Metriken und Diagramme, die den Entwicklern eine Momentaufnahme der gesamten Nutzung und Leistung von KI-Agenten bieten.

Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Sitzungen und Nachrichten

Der erste Abschnitt in der Übersicht zeigt folgende Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten an:

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen bearbeitet werden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, bei der es sich um die Anzahl der Sitzungen handelt, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Benutzer

Leistung

Die Absicht des Benutzers wurde identifiziert.
Mit einer Fallback-Nachricht geantwortet.
Die Antwort wurde mit einer teilweisen Übereinstimmungsmeldung beantwortet.
Der Benutzer wurde über eine Agentenübergabe informiert.

Dasselbe wird in einem Kreisdiagramm aggregiert und ein Flächendiagramm liefert Informationen basierend auf der ausgewählten Granularität.

Schulung

Antworten

Kuratierung

Dieser Abschnitt bietet eine visuelle Zusammenfassung darüber, wie viele Kurationsprobleme jeden Tag aufgetreten sind und wie viele davon von den KI-Agenten gelöst wurden.

KI-Agenten integrieren

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie KI-Agenten sowohl in Sprach- als auch in digitale Kanäle integrieren können, um Kundengespräche zu verwalten.

Integration von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle

Weitere Informationen finden Sie im Artikel Integrieren von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle.

Verwalten von KI-Agentenberichten

In diesem Abschnitt erhalten Sie einen Überblick über KI-Agentenberichte, Berichtstypen, die Erstellung von KI-Agentenberichten und Berichtsübermittlungsmodi.

Grundlegendes zu KI-Agentenberichten

Wenn Sie über den linken Navigationsbereich auf das Menü "Berichte" zugreifen, werden die folgenden Registerkarten angezeigt:

Konfigurieren: Auf dieser Registerkarte werden alle Berichte aufgeführt, die derzeit aktiv sind und regelmäßig generiert werden. Für die Berichtsliste sind folgende Details verfügbar:
- Aktiv: Gibt an, ob ein Benutzer den Bericht noch abonniert hat.
- KI-Agent – Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist.
- Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonniert haben.
- Häufigkeit – Das Intervall, in dem Sie den Bericht erhalten.
- Zuletzt generierter Bericht – Der zuletzt gesendete Bericht.
- Nächstes geplantes Datum – Das nächste Datum, an dem der Bericht gesendet wird.
Verlauf – Auf dieser Registerkarte werden alle Verlaufsinformationen der Berichte aufgeführt, die bis dahin versandt wurden. Klicken Sie auf dieser Seite auf einen beliebigen Bericht, um die Konfiguration der Berichte zu bearbeiten.

Sie können in der Spalte "Aktionen" auf das Symbol " Herunterladen " klicken, um diese Verlaufsberichte herunterzuladen.

On-Demand-Berichte, die auf der Registerkarte "Verlauf " angezeigt werden, können erst nach Abschluss der Berichterstellung heruntergeladen werden.

Erstellen eines KI-Agentenberichts

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf Berichte .
3	Klicken Sie auf + Neuer Bericht.
4	Geben Sie zum Erstellen und Konfigurieren des Berichts die folgenden Informationen an: KI-Agent – Der Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist. Sie können alle KI-Agenten anzeigen, um Fragen zu beantworten und Aufgaben in dieser Anwendung auszuführen. Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonnieren möchten. Wenn Sie den KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen auswählen, zeigt das Feld KI-Agent drei verschiedene Arten von Berichten an: Zusammenfassung der Nutzung und des Verhaltens Nachrichtentranskript Probleme bei der Kuratierung Ausgabeformat – Das Format, in dem der Bericht generiert und an den konfigurierten Übermittlungsmodus gesendet werden soll. Die unterstützten Formate sind CSV und .xlsx. Wählen Sie eine der folgenden Optionen und relevanten Einstellungen für den Berichtstyp, den Sie generieren möchten: Jetzt generieren: Geben Sie das Start- und Enddatum für einen Bericht auf Abruf an. Geplanter Bericht: Legen Sie die Häufigkeit, Uhrzeit, Zeitzone und das Startdatum für einen Bericht fest. Nachdem Sie diesen Bericht erstellt haben, können Sie im Bericht mit dem Schalter "Bericht aktivieren" arbeiten. Sie können diesen Umschalter zu einem späteren Zeitpunkt aktivieren oder deaktivieren, um den Bericht in der geplanten Häufigkeit abzurufen oder zu beenden. Übermittlungsmodus – Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Übermittlungsmodi .

Berichtstypen für KI-Agenten

KI-Agent für die Beantwortung von Fragen, Berichtstyp

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Tabelle 1. Details der Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Gesamtzahl der Konversationen/Sitzungen, die vom KI-Agenten durchgeführt wurden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtzahl der Nachrichten, die der KI-Agent an Endbenutzer gesendet hat.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der Gespräche, die an einen menschlichen Agenten übergeben wurden.
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden abgelehnt wurden.

Tabelle 2. Details auf der Registerkarte "Kategorie"
Feld	Beschreibung
Kategoriename	Der Name der Kategorie, wie er im AI-Agenten konfiguriert ist.
Konversationen für die Kategorie	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen ein Artikel aus dieser Kategorie gefunden wurde.
Antworten gesamt	Wie oft ein Artikel aus dieser Kategorie erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie abgelehnt wurde.

Tabelle 3. Details zur Registerkarte "Artikel"
Feld	Beschreibung
Artikelname	Der Name des Artikels (Standardvariante), der im KI-Agenten konfiguriert ist.
Artikelkategorie	Die Kategorie, zu der diese Absicht gehört.
Konversationen für den Artikel	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen dieser Artikel erkannt wurde.
Antworten gesamt	Die Häufigkeit, in der dieser Artikel erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der die Antwort auf diesen Artikel positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Gibt an, wie oft die Antwort für diesen Artikel abgelehnt wird.

Transkripte verwalten

Zeigt die Konversation zwischen dem KI-Agenten und dem Kunden zusammen mit der Ähnlichkeitsbewertung an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Der Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Die eindeutige ID für die Sitzung.
Verbraucher-ID	Die eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Nachrichtentyp	Die AI Agent-Nachricht oder die menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Der Inhalt der Nachricht.
Artikel	Die Kennung für die Antwort, die vom KI-Agenten zurückgesendet wird.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Der Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Der von der ausgewählten NLU-Engine erkannte Intent.
Punktzahl nach Artikel 1	Das Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Das Benutzerfeedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Die Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Zeigt die Nachrichten an, die aus verschiedenen Gründen als Probleme in der Kuratierung gelandet sind. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Artikel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Punktzahl nach Artikel 1	Ergebnis für die erkannte Absicht.

KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben Berichtstyp

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Zeigt die Zusammenfassung der Konversationen zusammen mit ausgelösten Absichten und Vorlagenschlüsseln an. Auf der Registerkarte "Zusammenfassung" werden die folgenden Details angezeigt:

Tabelle 4. Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Die Gesamtzahl der Konversationen oder Sitzungen, die vom KI-Agenten bearbeitet werden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtanzahl der Nachrichten, die vom KI-Agenten an Endbenutzer gesendet werden.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der an einen menschlichen Agenten übergebenen Konversationen
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern abgelehnt wurden.

Sie können die Absichtsdetails auch auf der Registerkarte "Absichten" der Tabelle anzeigen:

Tabelle 5. Registerkarte "Absichten"
Feld	Beschreibung
Absichtsname	Der Name des Intents, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Konversationen für die Absicht	Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamtzahl der Aufrufe	Häufigkeit, mit der diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamte Fertigstellungen	Häufigkeit, mit der alle Slots gesammelt und dieses Intent abgeschlossen wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Gesamtantworten dafür wurden für jede Absicht positiv bewertet.
Gesamte Downvotes	Die Gesamtzahl der diesbezüglichen Antworten wurde für jede Absicht abgelehnt.

Der Bericht enthält auch allgemeine Vorlagendetails wie:

Tabelle 6. Vorlagendetails
Feld	Beschreibung
Vorlagenschlüsselname	Name der Vorlage, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Vorlagenschlüssel-Intent	Absichten, bei denen dieser Vorlagenschlüssel verwendet wird.
Konversationen für den Vorlagenschlüssel	Häufigkeit, in der dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Antworten gesamt	Gibt an, wie oft dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage abgelehnt wurde.

Nachrichten-Transkripte

Zeigt die Konversation eines Kunden mit dem KI-Agenten zusammen mit den Ähnlichkeitswerten an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Nachrichtentyp	KI-Agentennachricht oder menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Inhalt der Nachricht.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Benutzer-Feedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Kunden.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.

Übermittlungsmodi des AI Agent-Berichts

SFTP

Feld	Beschreibung
Berichte wie geplant per Push an einen sicheren Ort übertragen	Aktivieren Sie diese Option, um die Berichte zum geplanten Zeitpunkt an einen sicheren Ort zu senden. Sie können die folgenden Details nur angeben, wenn Sie diesen Schalter aktivieren.
IP Address (IP-Adresse)	Die IP Adresse des Systems.
Benutzername	Der Benutzername für den Zugriff auf die Berichte.
Kennwort	Das Kennwort für den Zugriff auf die Berichte.
Privater Schlüssel	Der private Schlüssel für den Zugriff auf die Dateien.
Upload-Pfad	Der Pfad, an den die Dateien im System weitergeleitet werden.

E-Mail

Feld	Beschreibung
Planen Sie E-Mails für mehrere Empfänger, trennen Sie sie mit einem Semikolon (;)	Aktivieren Sie diese Option, um Empfänger hinzuzufügen.
Empfänger	Die E-Mail-Adressen aller Empfänger, die die Berichte zur angegebenen Zeit und in der angegebenen Häufigkeit erhalten müssen.

S3-Eimer

Feld	Beschreibung
Hochladen von Berichten in einen S3-Bucket gemäß Zeitplan	Aktivieren Sie diese Option, um die S3-Felder verfügbar zu machen und die Berichte an den konfigurierten S3-Bucket weiterzuleiten.
AWS-Zugriffsschlüssel-ID	Die Zugriffsschlüssel-ID für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Geheimer AWS-Zugriffsschlüssel	Der geheime Zugriffsschlüssel für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Bucket-Name	Der Name des Buckets, an den der Bericht weitergeleitet wird.
Ordnername	Der Name des Ordners, der im S3-Bucket erstellt wird.

KI-Compliance verstehen

Diese Abschnitte helfen Ihnen, die KI-Entwicklung, den Datenschutz, die Sicherheit und die Sicherheit zu verstehen

KI-Entwicklung, Datenschutz, Sicherheit und Schutz

KI-Produktentwicklung

Datenschutz und Sicherheit

Im Folgenden finden Sie die Liste der KI-Transparenzhinweise für alle KI-Funktionen:

Datenquellen für Training und Evaluierung

Sicherheit und ethische Überlegungen

Alle generativen KI-Features sind fehleranfällig, daher priorisiert Cisco die Inhaltssicherheit für KI-Features, indem es sich für die Inhaltsfilterung von Azure OpenAI entscheidet.

Modellevaluierung und -leistung

Cisco priorisiert die Leistung und Genauigkeit von AI Assistant, indem Menschen in die Überprüfung, das Testen und die Qualitätssicherung des zugrunde liegenden Modells einbezogen werden.

Erste Schritte mit Webex AI Agent Studio

Funktionen von Webex AI Agent Studio

Präzise und zeitnahe Antworten: Bietet präzise Antworten auf Kundenanfragen in Echtzeit.
Intelligente Aufgabenausführung – Führt Aufgaben basierend auf Kundenanforderungen oder -eingaben aus.

Die wichtigsten Vorteile für Unternehmen

Verbessertes Kundenerlebnis: Bietet Kunden ein Konversationserlebnis in Echtzeit.
Personalisierte Interaktionen: Passt die Antworten an die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden an.
Skalierbarkeit und Effizienz: Bewältigt ein hohes Volumen an Kundeninteraktionen, ohne dass zusätzliche menschliche Mitarbeiter erforderlich sind, was zu einer höheren Zufriedenheit und geringeren Betriebskosten führt.

Grundlegendes zu KI-Agententypen und -Beispielen

Die folgende Tabelle bietet einen Einblick in die KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten:

Tabelle 1. KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten
Typ des KI-Agenten	Zweck	Funktion	Beschreibung	Wie richte ich ein?
Autonom	Autonome KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie unabhängig agieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne direktes menschliches Eingreifen ausführen.	Aktionen ausführen	Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln. Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.	Autonome KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Autonom		Fragen beantworten	Autonome Agenten können auf ein Wissens-Repository zugreifen und es nutzen, um informative und genaue Antworten auf Benutzerfragen zu geben.	Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Skript	Geskriptete KI-Agenten sind so programmiert, dass sie einem vordefinierten Satz von Regeln und Anweisungen folgen.	Aktionen ausführen	Agenten mit Skripten können bestimmte Aufgaben ausführen, die klar definiert und strukturiert sind.	Geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Skript		Fragen beantworten	Agenten mit Skripts können Fragen auf der Grundlage eines vom Benutzer erstellten Schulungskorpus beantworten, der eine Sammlung von Beispielen und Antworten darstellt.	Geskriptete KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Beispiele

Kundenservice – Für den Kundensupport können sowohl autonome als auch Skript-Agenten eingesetzt werden, wobei autonome Agenten mehr Flexibilität und ein natürliches Sprachverständnis bieten.
Virtuelle Assistenten – Autonome Agenten eignen sich gut für virtuelle Assistentenrollen, da sie verschiedene Aufgaben erledigen und personalisiertere Interaktionen ermöglichen können.
Datenanalyse – Autonome Agenten können verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Prozessautomatisierung – Sowohl autonome als auch skriptbasierte Agenten können verwendet werden, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu verbessern und Fehler zu reduzieren.
Wissensmanagement – Autonome Agenten können verwendet werden, um Wissensspeicher zu erstellen und zu verwalten, sodass Informationen für Benutzer leicht zugänglich sind.

Die Wahl zwischen autonomen und skriptbasierten KI-Agenten hängt von der Komplexität der Aufgaben, dem erforderlichen Grad an Autonomie und der Verfügbarkeit von Trainingsdaten ab.

Voraussetzungen

Wenn Sie bereits Kunde von Webex Contact Center sind, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Webex Contact Center 2.0-Mandanten.
- Webex Connect wird für Ihren Mandanten bereitgestellt.
- Die Voice-Media-Plattform ist eine Medienplattform der nächsten Generation.
Wenn Sie keinen Webex Contact Center-Mandanten haben, wenden Sie sich an Ihren Partner, um eine Webex Contact Center-Testversion mit der Next-Generation Media Platform zu starten.
Administratoren können eine Webex Contact Center-Entwickler-Sandbox anfordern, um KI-Agenten auszuprobieren.

Aktivierung von Funktionen

Diese Funktion befindet sich derzeit in der Beta-Phase. Kunden können sich für diese Funktion im Beta-Portal anmelden Webex indem sie die Teilnahmeumfrage für KI-Agenten ausfüllen.

Derzeit ist in der Beta-Phase nur die Funktion des geskripteten KI-Agenten verfügbar.
Autonome Agenten sind nur für ausgewählte Kunden verfügbar. Anfragen können über Ihren CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) oder per E-Mail an ask-ccai@cisco.com gestellt werden. Nach der Genehmigung werden autonome Agenten zusätzlich zu den Skript-Agenten für Ihren Mandanten zur Verfügung gestellt.

Zugriff auf Webex AI Agent Studio

Um Ihre AI-Agenten zu erstellen, müssen Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Anwendung anmelden. Dies kann auf folgende Weise erfolgen:

Anmelden über Control Hub

Wenn das Webex AI Agent Studio nicht angezeigt wird, wenden Sie sich an den Cisco-Support, um das entsprechende Feature-Flag zu aktivieren.

Melden Sie sich mit der URL  https://admin.webex.com bei Control Hub an.
Wählen Sie im Navigationsbereich im Abschnitt Services die Option Contact Center (Kontaktzentrum ) aus.
Navigieren Sie unter Quicklinks im rechten Bereich zum Abschnitt Contact Center-Suite .
Klicken Sie auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.

Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Über Webex Connect anmelden

Um auf die Webex AI Agent Studio-Anwendung zugreifen zu können, sollten Sie Zugriff auf Webex Connect haben.

Melden Sie sich mit der Mandanten-URL und Ihren Anmeldeinformationen bei Webex Connect-Anwendung an.
Standardmäßig wird die Seite "Services " als Startseite angezeigt.
 Klicken Sie im Menü App Tray des linken Navigationsbereichs auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.
Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Layout der Startseite

Willkommen bei der Anwendung Webex AI Agent Studio. Wenn Sie sich anmelden, wird auf der Startseite folgendes Layout angezeigt:

Navigationsleiste

Die Navigationsleiste auf der linken Seite bietet Zugriff auf die folgenden Menüs:
- Dashboard – Zeigt eine Liste der KI-Agenten an, auf die der Benutzer Zugriff hat, wie vom Unternehmensadministrator zugewiesen.
- Wissen: Zeigt das zentrale Wissens-Repository oder die zentrale Wissensdatenbank an, die als Gehirn für autonome KI-Agenten dient, um auf Kundenanfragen zu antworten.
- Berichte: Listet vordefinierte KI-Agentenberichte verschiedener Typen auf. Sie können Berichte entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen generieren oder planen.
- Hilfe: Ermöglicht den Zugriff auf das Webex AI Agent Studio-Benutzerhandbuch im Webex Help Center.
Benutzerprofil
Über das Benutzerprofilmenü können Sie Ihre Profilinformationen anzeigen und sich von der Anwendung abmelden.

Die Seite "Unternehmensprofil " enthält Informationen zum KI-Agentenmandanten, auf die nur Administratoren mit Volladministratorzugriff zugreifen können.
- Die Registerkarte "Übersicht " enthält die folgenden Informationen:
  - Unternehmenskennungen – Einschließlich Webex Organisations-ID, CPaaS-Organisations-ID und Abonnement-ID für das Unternehmen. Diese Option ist für Unternehmen mit Webex Contact Center-Integration für den entsprechenden Webex Connect-Mandanten verfügbar.
  - Profileinstellungen: Enthält den Namen des Unternehmens, den eindeutigen Namen des Unternehmens und die URL mit dem Logo.
  - Allgemeine Agenteneinstellungen: Ermöglicht die Auswahl des Standardagenten für den Sprachkanal für Fallback-Szenarien.
  - Zusammenfassung der Datenaufbewahrung: Enthält eine Zusammenfassung der Datenaufbewahrungszeiträume für dieses Unternehmen.
- Auf der Registerkarte Teammitglieder können Sie die Liste der Teammitglieder anzeigen und verwalten, die Zugriff auf die Anwendung haben. Jedem Benutzer wird eine Rolle zugewiesen, die die Aktionen bestimmt, die er auf der Grundlage der erteilten Berechtigungen ausführen kann.

Kennen Sie Ihr Dashboard

Aufgaben auf der AI-Agentenkarte

Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte, um die folgenden Optionen anzuzeigen:

Vorschau – Klicken Sie auf Vorschau, um das Widget "KI-Agentenvorschau " zu öffnen.
Ellipsensymbol : Klicken Sie auf dieses Symbol, um die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Link "Vorschau kopieren": Kopieren Sie den Link für die Vorschau, um ihn in eine neue Registerkarte einzufügen und eine Vorschau des KI-Agenten im Chat-Widget anzuzeigen.
- Zugriffstoken kopieren: Kopieren Sie das Zugriffstoken des KI-Agenten, um den Agenten über APIs aufzurufen.
- Exportieren: Exportieren Sie die AI-Agent-Details (im JSON-Format) in Ihren lokalen Ordner.
- Löschen: Der KI-Agent wird dauerhaft aus dem System gelöscht.
- Anheften: Heften Sie den KI-Agenten an die erste Position im Dashboard an, oder lösen Sie die Fixierung, um ihn wieder an seine vorherige Position zu verschieben.

Erstellen eines neuen KI-Agenten

Informationen zum Erstellen von skriptbasierten und autonomen KI-Agenten finden Sie in den folgenden Abschnitten:

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aktionen
Autonomer KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Autonomer KI-Agent zum Ausführen von Aktionen

Vorgefertigten KI-Agenten importieren

Klicken Sie auf Agent importieren.
Klicken Sie auf Hochladen , um die von der Plattform exportierte AI-Agentendatei (im JSON-Format) hochzuladen.
Geben Sie im Feld Agentenname den Namen des AI-Agenten ein.
(Optional) Bearbeiten Sie in der System-ID die vom System generierte eindeutige ID.
Klicken Sie auf Importieren.

Ihr KI-Agent wurde jetzt erfolgreich in die Webex AI Agent Studio-Plattform importiert und ist auf dem Dashboard verfügbar.

Stichwortsuche

Nach Agententyp filtern

Wissensdatenbank verwalten

So greifen Sie auf die Wissensdatenbank zu:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen . Die Seite mit den Wissensdatenbanken wird angezeigt.
Sie können eine Wissensdatenbank basierend auf den folgenden Kriterien finden:
- Name der Wissensdatenbank
- Typ der Wissensdatenbank
- Aktualisierung der Wissensdatenbanken zwischen bestimmten Daten
- Wissensdatenbanken, die zwischen einem bestimmten Datum erstellt wurden
  Klicken Sie auf Alle zurücksetzen, um die Suchkriterien zurückzusetzen.
Sie können auch eine neue Wissensdatenbank erstellen. Informationen zum Erstellen einer neuen Wissensdatenbank finden Sie unter Erstellen einer Wissensdatenbank für AI Agent.

Wissensdatenbank für KI-Agenten erstellen

1	Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen .
2	Klicken Sie auf der Seite Wissensdatenbanken in der oberen rechten Ecke auf + Wissensdatenbank erstellen.
3	Geben Sie auf der Seite Wissensdatenbank erstellen die folgenden Details ein: Name der Wissensdatenbank: Geben Sie einen Namen für die Wissensdatenbank ein. Beschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Wissensdatenbank an.
4	Klicken Sie auf Erstellen. Das System erstellt eine Wissensdatenbank mit dem angegebenen Namen.
5	Gehen Sie auf der Registerkarte "Dateien " wie folgt vor: Ziehen Sie die Dateien per Drag & Drop in die Wissensdatenbank. Klicken Sie alternativ auf Datei hinzufügen, um eine Datei hinzuzufügen. Das System unterstützt die folgenden Dateiformate: PDF, .doc, .docx, Daten über Kabel, .txt, .xlsx, .xls und CSV. Die Größe jeder Datei darf 2 MB nicht überschreiten. Nachdem Sie die Dateien hinzugefügt haben, klicken Sie auf Dateien verarbeiten, um die Dateien zu verarbeiten. Wenn Sie fertig sind, listet das System die Dateien auf der Registerkarte Dateien auf.
6	Auf der Registerkarte Dokumente : Klicken Sie auf + Dokument erstellen, um Ihre eigenen Wissensdatenbankdokumente zu erstellen. Geben Sie auf der Seite Dokument erstellen den Dokumentnamen ein. Verwenden Sie den Texteditor, um die erforderlichen Informationen hinzuzufügen, und formatieren Sie den Text nach Bedarf. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Zu vorhandener Kategorie hinzufügen, um das Dokument zur vorhandenen Kategorie hinzuzufügen. Sie können auch Zu neuer Kategorie hinzufügen und eine neue Kategorie erstellen. Klicken Sie auf Speichern. Sie können auch auf + Kategorie hinzufügen klicken , um Kategorien zu definieren und die Dokumente unter der entsprechenden Kategorie hinzuzufügen. Wählen Sie im linken Bereich das gewünschte Dokument aus und klicken Sie auf Webvorschau , um eine Vorschau des Dokuments anzuzeigen.
7	Navigieren Sie zur Registerkarte Informationen , um die Details der hochgeladenen Dateien und der von Ihnen erstellten Dokumente anzuzeigen und nachzuverfolgen. Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die Wissensdatenbankdateien zu bearbeiten. Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen der Datei. Sie können auch die vorhandenen Dateien löschen und neue Dateien hinzufügen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Wissensdatenbank vollständig zu löschen.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den autonomen KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen.

Autonome KI-Agenten einrichten

Autonomer KI-Agent zur Ausführung von Aufgaben

Die autonomen KI-Agenten können verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

Natural Language Processing (NLP) – Verstehen und Reagieren auf menschliche Sprache auf natürliche und umgangssprachliche Weise.
Entscheidungsfindung: Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln.
Automatisierung: Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent
Slot-Füllung konfigurieren
Fulfillment definieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Filtern Sie den KI-Agententyp als Autonom. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten, auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent finden Sie Best Practices und Beispiele.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Sie haben jetzt erfolgreich den autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen erstellt, der jetzt auf dem Dashboard verfügbar ist. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren eines vordefinierten KI-Agents

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Bearbeiten Sie bei Bedarf das Ziel des KI-Agenten. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
Anweisungen: Geben Sie die Anweisungen für den KI-Agenten ein. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Die Standard-URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Ändern Sie dies bei Bedarf.
KI-Engine: Aktualisieren Sie die KI-Engine, falls erforderlich.
Begrüßungsnachricht: Die standardmäßige Begrüßungsnachricht, die der KI-Agent verwendet, um die Interaktion zu starten. Aktualisieren Sie diese Kennzahlen, falls erforderlich.

Klicken Sie auf Veröffentlichen , um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten die erforderlichen Aktionen hinzu.

Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent

Holen Sie die erforderlichen Informationen vom Kunden ein.
Übergeben Sie die Informationen an den gewünschten Ablauf.

Der autonome KI-Agent zum Ausführen von Aktionen arbeitet mit den folgenden Bausteinen:

Aktion: Eine Funktion, mit der der KI-Agent eine Verbindung mit externen Systemen herstellen kann, um komplexe Aufgaben auszuführen.
Entität oder Slot: Stellt einen Schritt zur Erfüllung der Absicht des Benutzers dar. Beim Slot-Filling werden dem Kunden bestimmte Fragen gestellt, um die Absicht des Kunden auf der Grundlage von Äußerungen zu erfüllen. Es ist der Auslöser für einen KI-Agenten, um mit der Ausführung einer Aktion zu beginnen. Definieren Sie die Eingabeelemente als Teil der Slot-Füllung.
Fulfillment – Legt fest, wie der KI-Agent die Aktion abschließt. Definieren Sie im Rahmen der Erfüllung die Ausgabeentitäten für den autonomen KI-Agenten, um die Antwort in einem bestimmten Format zu generieren. Das System sendet die Ausgabeentitäten an den Fluss, um mit der Aktion fortzufahren und die Aufgabe erfolgreich abzuschließen.

Klicken Sie auf der Registerkarte Aktion auf +Neue Aktion.

Geben Sie auf der Seite Neue Aktion hinzufügen die folgenden Details an:

Aktionsname – Geben Sie den Namen der Aktion ein. Beispiel: Tickets buchen.
Aktionsbeschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der erwarteten Aktion an. Stellen Sie sicher, dass die Aktionsbeschreibung klar und genau ist.
Aktionsumfang: Wählen Sie den Aktionsbereich aus der Dropdown-Liste aus. Folgende Optionen sind verfügbar:
- Klicken Sie auf Slot-Füllung , um die erforderlichen Eingabe-Entities für die Slot-Füllung zu konfigurieren. Wenn Sie sich für die Slot-Füllung entscheiden, können Sie die Fulfillment-Details nicht konfigurieren.
- Klicken Sie auf Slot-Füllung mit Fulfillment , um die erforderlichen Eingabeelemente für die Slot-Füllung zu konfigurieren und die Details für die Ausführung der Aktion zu definieren.
Die Agentenübergabe ist die Standardaktion, die standardmäßig aktiviert ist. Verwenden Sie die Umschaltoption, um die Agentenübergabe zu deaktivieren.

Nächste Schritte

Sie können entweder Slots konfigurieren oder Sie können Slots konfigurieren und das Fulfillment definieren, abhängig vom gewählten Aktionsumfang.

Slot-Füllung konfigurieren

Das Füllen von Slots beinhaltet das Hinzufügen der erforderlichen Eingabeeinheiten für die KI-Engine. Fügen Sie im Abschnitt Slot-Füllung auf der Seite Aktionen die Eingabe-Entities hinzu:

Sie können die Entitäten einzeln im Tabellenformat hinzufügen.
Sie können auch die JSON-Datei verwenden und die Entitäten definieren. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema .

Hinzufügen von Eingabeentitäten im Tabellenformat

1	Um eine Eingabe-Entity hinzuzufügen, klicken Sie auf +Neue Eingabe-Entity.
2	Geben Sie auf der Seite Neue Eingabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Eingabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung der Entität klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Entität obligatorisch zu machen.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Eingabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Eingabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
4	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die hinzugefügten Eingabeelemente zu bearbeiten. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Entität zu löschen.

Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor

Sie können die Eingabe- und Ausgabeentitäten mit dem JSON-Editor hinzufügen. In der JSON-Editor-Ansicht müssen die Entitäten in einem strukturierten JSON-Format definiert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Struktur der Eingabeparameter

Die Eingabeparameter müssen der folgenden Struktur entsprechen:

type: Datentyp des Parameters-Objekts. Dies ist immer 'object', um anzuzeigen, dass die Parameter als Objekt strukturiert sind.

properties: Ein Objekt, bei dem jeder Schlüssel für einen Parameter und die zugehörigen Metadaten steht.

required: Ein Array von Zeichenfolgen, in denen die Namen der Parameter aufgelistet sind, die obligatorisch sind.

Properties Objekt

type: Datentyp des Parameters. Folgende Typen sind zulässig:
- string – Textdaten.
- integer: Numerische Daten ohne Dezimalstellen.
- number: Numerische Daten, die Dezimalstellen enthalten können.
- boolean: Wahr/Falsch-Werte.
- Array: Eine Liste von Elementen, die in der Regel alle vom gleichen Typ sind.
- object: Eine komplexe Datenstruktur mit verschachtelten Eigenschaften.
description: Eine kurze Erläuterung dessen, was die Entität darstellt. Dies hilft der KI-Engine, den Zweck und die Verwendung des Parameters zu verstehen. Aus Gründen der Genauigkeit wird eine kurze Beschreibung empfohlen, die mit den Anweisungen und der Aktionsbeschreibung des Agenten übereinstimmt.
Die Validierung wird von der Plattform nur für 'type' erzwungen. "Description" wird nicht für alle Entitäten erzwungen, es wird jedoch dringend empfohlen, dass sie hinzugefügt wird. Weitere nützliche Schlüsselwörter für Entitätsmetadaten sind:
- enum: Das Feld "Enumeration" listet die möglichen Werte für einen Parameter auf. Dies ist nützlich für Parameter, die nur einen begrenzten Satz von Werten akzeptieren sollen. Entwickler können benutzerdefinierte Listen von Werten definieren, die ein Parameter akzeptieren soll, um dies zu verwenden.
- pattern: Das Musterfeld wird bei Zeichenfolgentypen verwendet, um einen regulären Ausdruck anzugeben, dem die Zeichenfolge entsprechen muss. Dies ist besonders nützlich, um bestimmte Formate wie Telefonnummern, Postleitzahlen oder benutzerdefinierte IDs zu überprüfen.
- examples: Das Feld examples enthält ein oder mehrere Beispiele für gültige Werte für den Parameter. Dies hilft der KI-Engine zu verstehen, welche Art von Daten erwartet werden, und kann besonders für Interpretations- und Validierungszwecke nützlich sein.

Es gibt andere Schlüsselwörter, mit denen die Entitätsdefinition genauer und robuster werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Beispiel

Das folgende Beispiel enthält verschiedene Typen von Entitäten und Schlüsselwörtern:

{ "type": "Objekt", "Eigenschaften": { "username": { "type": "string", "description": "Der eindeutige Benutzername für das Konto.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Das Passwort für das Konto.", "minLength": 8, "Format": "Passwort" }, "email": { "type": "string", "description": "Die E-Mail-Adresse für das Konto.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Das Geburtsdatum des Benutzers.", "examples": ["mm/tt/JJJJ"] }, "preferences": { "type": "Objekt", "description": "Einstellungen der Benutzereinstellungen.", "properties": { "Newsletter": { "type": "boolean", "description": "Ob der Benutzer Newsletter erhalten möchte.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Bevorzugte Benachrichtigungsmethode.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "Array", "description": "Liste der Rollen, die dem Benutzer zugewiesen sind.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["Benutzername", "Passwort", "E-Mail"] }

Dieses Beispiel enthält die folgenden Entitäten:

username: Ein Zeichenfolgentyp mit Längenbeschränkungen für die minimale und maximale Länge.
password: Ein Zeichenfolgentyp mit einer Mindestlänge und einem bestimmten Format (das Kennwort gibt an, dass er sicher verarbeitet werden muss).
email: Ein Zeichenfolgentyp mit einem Regex-Muster, um sicherzustellen, dass es sich um eine gültige E-Mail-Adresse handelt.
birthdate: Ein Zeichenfolgentyp mit Beispielen zum Festlegen des Datumsformats.
preferences: Ein Objekttyp mit verschachtelten Eigenschaften (Newsletter und Benachrichtigungen), einschließlich eines booleschen Werts mit einem Standardwert und einer Zeichenfolge mit bestimmten zulässigen Werten (enum).
roles: Ein Array-Typ, bei dem jedes Element eine Zeichenfolge ist, die auf bestimmte Werte (Enumeration) beschränkt ist.

Der Benutzername, das Passwort und die E-Mail-Adresse sind obligatorisch, wie im "required"-Array definiert.

Fulfillment definieren

1	Definieren Sie die Fulfillment-Details für die Implementierung des KI-Agenten in einem Contact Center. Geben Sie die folgenden Details an: Wählen Sie einen Fulfillment-Ansatz aus: Wählen Sie den Flow aus. Flow-Builder auswählen – Wählen Sie den erforderlichen Flow-Builder aus. Flow Webhook URL: Geben Sie die Webhook-URL ein. Weitere Informationen finden Sie unter Eingehende Webhooks. Dienstschlüssel: Geben Sie die Details des Dienstschlüssels ein.
2	Konfigurieren Sie die Ausgabeentitäten so, dass der KI-Agent das Ergebnis in einem Format generiert, das für den Fluss verständlich ist.
3	Um eine Ausgabeentität hinzuzufügen, klicken Sie auf + Neue Ausgabeentität. Geben Sie auf dem Bildschirm Neue Ausgabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Ausgabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Komponente als obligatorisch festzulegen. Sie können auch eine JSON-Datei verwenden, um die Ausgabeentitäten hinzuzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor .
4	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Ausgabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Ausgabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
5	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um Änderungen an der Entität vorzunehmen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen, um die Entität zu löschen.
6	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Konfiguration abzuschließen.

Nächste Schritte

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Bieten Sie Kundensupport – Beantworten Sie häufig gestellte Fragen, beheben Sie Probleme und führen Sie Kunden durch Prozesse.
Bieten Sie technische Unterstützung an: Bieten Sie fachkundige Beratung zu bestimmten Themen oder Bereichen an.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Wissensdatenbank konfigurieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Bevor Sie beginnen:

Stellen Sie sicher, dass Sie die Wissensdatenbank erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Wissensdatenbanken.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als autonom filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Für die sprachbasierte Vorschau wählen Sie Vega aus. Weitere Informationen finden Sie unter Sprachbasierte Vorschau . Wissensdatenbank: Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbankdatei aus der Liste der verfügbaren Wissensdatenbanken aus. Sie können die ausgewählte Wissensdatenbank nicht anderen KI-Agenten zuordnen. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft.
KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
Begrüßungsnachricht: Geben Sie die Begrüßungsnachricht ein, die der KI-Agent verwenden soll, um die Interaktion zu starten.
Übergabe an Agenten zulassen: Aktivieren Sie die Umschaltoption, um die Konversation an einen menschlichen Agenten weiterzuleiten, wenn ein Kunde mit einem Agenten sprechen möchte.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den KI-Agenten.

Wissensdatenbank konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Wählen Sie auf der Seite Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
2	Navigieren Sie zur Registerkarte Wissensdatenbank .
3	Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbank aus der Dropdown-Liste aus.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Klicken Sie auf Vorschau , um eine Vorschau des AI-Agenten anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten.

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonomous AI Agent-Sitzung und -Verlauf anzeigen

Sitzungen

Die Seite "Sitzungen " bietet eine umfassende Aufzeichnung aller Interaktionen zwischen KI-Agenten und Benutzern. So navigieren Sie zur Seite "Sitzungen ":

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie die Sitzungsdetails anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Sitzungen.

Sitzungs-ID: Die eindeutige Raum-ID oder Sitzungs-ID für eine Konversation.
Verbraucher-ID: Die ID des Verbrauchers, der mit dem KI-Agenten interagiert hat.
Kanäle: Kanal, in dem die Interaktion stattgefunden hat.
Aktualisiert um: Uhrzeit der Raumschließung.
Raum-Metadaten – Enthält zusätzliche Informationen über den Raum.
Aktivieren Sie die erforderlichen Kontrollkästchen:
- Testsitzungen ausblenden: Blendet die Testsitzungen aus und zeigt nur die Liste der aktiven Sitzungen an.
- Agentenübergabe erfolgt: Zum Filtern der Sitzungen, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten: Zum Filtern der Sitzungen, in denen der Fehler aufgetreten ist.
- Downvoted: Zum Filtern der abgelehnten Sitzungen.
Klicken Sie auf eine Zeile in der Sitzungstabelle, um eine detaillierte Ansicht dieser Sitzung anzuzeigen. Das Schloss-Symbol zeigt an, dass die Sitzung gesperrt ist und entschlüsselt werden muss. Sie benötigen die entsprechende Berechtigung, um die Sitzung zu entschlüsseln. Wenn der Schalter "Zugriff entschlüsseln" aktiviert ist, können Sie über die Schaltfläche "Inhalt entschlüsseln" auf jede Sitzung zugreifen. Diese Funktion ist jedoch nur anwendbar, wenn der erweiterte Datenschutz auf true festgelegt oder für den Mandanten aktiviert ist.

Verlauf

Auf der Seite "Verlauf " können Sie die Details der Konfigurationsänderungen anzeigen, die am AI Agent vorgenommen wurden. So zeigen Sie den Verlauf eines bestimmten Agenten an:

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie den Verlauf anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Verlauf.

Die Seite "Verlauf " wird mit den folgenden Registerkarten angezeigt:

Überwachungsprotokolle – Klicken Sie auf dieRegisterkarte Überwachungsprotokolle , um die an den KI-Agenten vorgenommenen Änderungen anzuzeigen.
Modellverlauf – Klicken Sie auf die Registerkarte Modellverlauf , um die verschiedenen Versionen des autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen anzuzeigen.

Audit-Protokolle

Aktualisiert um: Die Daten und der Zeitpunkt der Änderung.
Aktualisiert von: Der Name des Benutzers, der die Änderung vorgenommen hat.
Feld: Der spezifische Bereich des KI-Agenten, in dem die Änderung vorgenommen wurde.
Beschreibung – Zusätzliche Informationen zur Änderung.

Modellhistorie

Die Registerkarte Modellverlauf ist nur für den Autonomous AI Agent zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Modellbeschreibung: Eine kurze Beschreibung der Version des KI-Agenten.
KI-Engine: Die KI-Engine, die für diese Version des AI-Agenten verwendet wird.
Aktualisiert am: Datum und Uhrzeit der Erstellung.
Aktionen: Ermöglicht es Ihnen, die folgenden Aktionen für den KI-Agenten auszuführen
- Laden: Alle Änderungen am KI-Agenten gehen verloren. Sie müssen die Konfiguration erneut durchführen.
- Exportieren – Verwenden Sie diese Option, um den AI-Agenten zu exportieren.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten an

KI-Agenten-Dashboard – Wenn Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte bewegen, wird die Vorschauoption für diesen KI-Agenten angezeigt. Klicken Sie auf diese Schaltfläche, um die Vorschau des KI-Agenten zu öffnen.
KI-Agent-Kopfzeile – Klicken Sie auf die KI-Agentenkarte, um den KI-Agenten zu öffnen. Die Option Vorschau ist immer im Kopfzeilenbereich sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget angezeigt. Mit dieser Option können Sie den Vorschaumodus einfach wieder öffnen.

Plattform-Vorschau-Widget

Außerdem können Sie das Vorschau-Widget minimieren, Verbraucherinformationen bereitstellen und mehrere Räume initiieren, um den KI-Agenten zu testen.

Teilbares Vorschau-Widget

Widget-Farbe: Durch Anhängen des Parameters brandColor an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder den Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts des phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird.

Beispiel für einen Vorschaulink mit diesen Parametern: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<geben Sie den Hexadezimalwert einer Farbe im Format '_XXXX'> ein.

Sprachbasierte Vorschau

Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen unterstützt die sprachbasierte Vorschau. So aktivieren Sie diese Option:

Navigieren Sie zu Dashboard und wählen Sie den AI-Agenten aus.
Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste AI Engine die Option Vega aus.
Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Die Vorschauoption wird mit einem Mikrofonsymbol für die sprachbasierte Vorschau aktualisiert. Klicken Sie auf Vorschau. Das Sprachvorschau-Widget wird angezeigt.

Sie müssen den Mikrofonzugriff aktivieren, um diese Funktion nutzen zu können.

Im Sprachvorschau-Widget werden die folgenden Optionen angezeigt:

Start-Taste , um die Vorschau zu starten.
Das Live-Transkript der Konversation wird im Widget angezeigt, wenn die Sprachvorschau aktiv ist.
Anruf beenden, um die Konversation zu beenden.
Stummschalten , um stumm zu schalten.

Zeigen Sie die Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analytics an

Wählen Sie den KI-Agenten aus dem Dashboard aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Im ersten Abschnitt werden die folgenden Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten angezeigt.

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen durchgeführt wurden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, d. h. die Anzahl der Sitzungen, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Im dritten Abschnitt werden die Antworten und Übergaben von KI-Agenten angezeigt

Scripted AI Agent einrichten

Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben

Einfache Befehle ausführen: Befolgen Sie die Anweisungen, um vordefinierte Aktionen auszuführen.
Daten werden verarbeitet: Bearbeiten und transformieren Sie Daten gemäß den angegebenen Regeln.
Interaktion mit anderen Systemen – Kommunizieren Sie mit anderen Lösungen und steuern Sie diese.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Entitäten verwalten
Absichten verwalten
Antworten verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf + Agent erstellen.
3	Erstellen Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) einen neuen AI-Agenten von Grund auf neu. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf "Von Grund auf neu starten" und dann auf "Weiter ".
5	Wählen Sie im Feld Welchen Agententyp erstellen Sie? auf Scripted (Skript) aus.
6	Wählen Sie im Feld Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung. Sie können dieses Feld auch bearbeiten. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Erstellen Sie Entitäten , fügen SieAbsichten hinzuund definieren Sie Antworten.

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Entitäten verwalten

Entitätstypen

Webex AI Agent Studio bietet 11 vorgefertigte Entitätstypen, um verschiedene Arten von Benutzerdaten zu erfassen. Sie können auch eine der folgenden benutzerdefinierten Entitäten erstellen.

Benutzerdefinierte Entitäten

Diese Entitäten sind konfigurierbar und ermöglichen es Entwicklern, anwendungsfallspezifische Informationen zu erfassen.

Benutzerdefinierte Liste: Definieren Sie Listen erwarteter Zeichenfolgen, um bestimmte Datenpunkte zu erfassen, die nicht von vordefinierten Entitäten abgedeckt werden. Sie können jeder Zeichenfolge mehrere Synonyme hinzufügen. Beispiel: eine benutzerdefinierte Pizzagrößeneinheit.
Regulärer Ausdruck – Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um bestimmte Muster zu identifizieren und entsprechende Daten zu extrahieren. Beispiel: ein regulärer Ausdruck für eine Telefonnummer (z. B. 123-123-8789).
Ziffern: Erfassen numerische Eingaben mit fester Länge mit hoher Genauigkeit, insbesondere bei Sprachinteraktionen. In Non-Voice-Interaktionen wird es als Alternative zu den Entitätstypen "Benutzerdefiniert" und "Regex" verwendet. Um z.B. eine fünfstellige Kontonummer zu erkennen, muss eine Länge von fünf definiert werden.
Alphanumerisch: Erfasst Buchstaben- und Zahlenkombinationen und sorgt so für eine genaue Erkennung von Sprach- und Nicht-Spracheingaben.
Freiform: Erfassen Sie flexible Datenpunkte, die schwer zu definieren oder zu validieren sind.
Kartenstandort (WhatsApp) – Extrahieren Sie Standortdaten, die Sie auf dem WhatsApp-Kanal geteilt haben.

Systementitäten

Name der Entität	Beschreibung	Beispieleingabe	Beispielausgabe
Datum	Analysiert Datumsangaben in natürlicher Sprache in ein Standarddatumsformat	"Juli nächsten Jahres"	01/07/2020
Zeit	Analysiert die Zeit in natürlicher Sprache in ein Standardzeitformat	5 Uhr abends	17:00
E-Mail	Erkennt E-Mail-Adressen	Schreiben Sie mir an Info@cisco.com	Info@cisco.com
Telefonnummer	Erkennt allgemeine Telefonnummer	Rufen Sie mich an unter 9876543210	9876543210
Währungseinheiten	Analysiert Währung und Betrag	Ich will 20$	20$
Ordinale	Erkennt Ordnungszahl	Vierter von zehn Personen	Platz 4
Kardinal	Erkennt Kardinalzahl	Vierter von zehn Personen	10
Geolocation	Erkennt geografische Standorte (Städte, Länder usw.)	Ich war schwimmen in der Themse in London, Großbritannien	London, Großbritannien
Personennamen	Erkennt gebräuchliche Namen	Bill Gates von Microsoft	Bill Gates
Anzahl	Identifiziert Maße in Bezug auf Gewicht oder Entfernung	Wir sind 5 km von Paris entfernt	5km
Dauer	Identifiziert Zeiträume	1 Woche Urlaub	1 Woche

Entitätsrollen

Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite Trainingsdaten auf die Registerkarte Entitäten .
5	Klicken Sie auf Entität erstellen.
6	Geben Sie im Fenster Entität erstellen die folgenden Felder an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie in der Dropdown-Liste die Option "benutzerdefinierte Liste " aus. Werte – Geben Sie einen Wert für die Entität ein.
7	Aktivieren Sie den Schalter für automatisch vorgeschlagene Slot-Werte auf automatische Vervollständigung und geben Sie während der Konversation alternative Vorschläge für diese Entität an. Das Feld "Rollen " wird beim Erstellen einer benutzerdefinierten Entität nur angezeigt, wenn die Entitätsrollen im Abschnitt "Erweiterte Einstellungen " des Fensters "Ändern der Trainings-Engine " für RASA- und Mindmeld-NLU-Engines aktiviert sind.
8	Klicken Sie auf Speichern. Sie können die Optionen "Bearbeiten" und "Löschen " in der Spalte "Aktionen " verwenden , um verwandte Aktionen auszuführen.

Nächste Schritte

Nachdem Sie eine Entität erstellt haben, können Sie Rollen mit einer Entität verknüpfen.

Verknüpfen von Rollen mit einer Entität

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Sie können einer Entität Rollen zuweisen, um dieselbe Entität zweimal für ein Intent zu erfassen.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Absichten verwalten

Systemabsichten

Standard-Fallback-Absicht: Die Funktionen eines KI-Agenten sind von Natur aus durch die Absichten eingeschränkt, die für die Erkennung und Reaktion darauf entwickelt wurden. Ein Unternehmen kann zwar nicht jede mögliche Frage vorhersehen, die Sie möglicherweise stellen, aber die Standard-Fallback-Absicht kann dazu beitragen, dass Konversationen auf Kurs sind.
Durch die Implementierung einer standardmäßigen Fallback-Absicht können KI-Agent-Entwickler sicherstellen, dass der KI-Agent unerwartete oder außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegende Abfragen ordnungsgemäß verarbeitet und die Konversation zurück zu bekannten Absichten umleitet.
Entwickler von KI-Agenten müssen der Fallback-Absicht keine bestimmten Äußerungen hinzufügen. Der Agent kann so trainiert werden, dass er automatisch den Fallback Intent auslöst, wenn er auf bekannte Fragen stößt, die außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegen und andernfalls fälschlicherweise in andere Intents kategorisiert werden könnten.
In einem KI-Agenten eines Bankwesens könnten Kunden beispielsweise versuchen, sich nach Krediten zu erkundigen. Wenn der KI-Agent nicht für die Bearbeitung kreditbezogener Anfragen konfiguriert ist, können diese Abfragen als Trainingsphrasen in die Standard-Fallback-Absicht integriert werden. Wenn ein Kunde zu irgendeinem Zeitpunkt des Gesprächs nach Krediten fragt, erkennt der KI-Agent, dass die Anfrage außerhalb seiner definierten Absichten liegt, und löst die Fallback-Antwort aus. Dies gewährleistet eine angemessenere Reaktion.

Dem Fallback-Intent sollten keine Slots zugeordnet sein.

Die Fallback-Absicht muss den Standard-Fallback-Vorlagenschlüssel für ihre Antwort verwenden.
Hilfe: Mit diesem Intent werden Kundenanfragen zu den Funktionen des KI-Agenten beantwortet. Wenn Kunden sich nicht sicher sind, was sie erreichen können, oder während eines Gesprächs auf Schwierigkeiten stoßen, suchen sie oft Hilfe, indem sie um Hilfe bitten.
Standardmäßig ist die Antwort für die Hilfeabsicht dem Schlüssel der Hilfenachlagenvorlage zugeordnet. KI-Agentenentwickler können jedoch die Antwort anpassen oder den zugehörigen Vorlagenschlüssel ändern, um maßgeschneidertere und informativere Anleitungen bereitzustellen.
Es wird empfohlen, die Fähigkeiten des KI-Agenten auf einem hohen Niveau zu vermitteln, um den Kunden ein klares Verständnis dafür zu vermitteln, was sie als Nächstes tun können.
Mit einem Agenten sprechen – Mit dieser Absicht können Kunden in jeder Phase ihrer Interaktion mit dem KI-Agenten Unterstützung von einem menschlichen Agenten anfordern. Wenn dieses Intent aufgerufen wird, initiiert das System automatisch eine Übergabe an einen menschlichen Agenten. Die Standardantwortvorlage für dieses Intent ist "Agentenübergabe". Es gibt zwar keine Einschränkungen der Benutzeroberfläche für das Ändern des Antwortvorlagenschlüssels, aber eine Änderung wirkt sich nicht auf das Ergebnis der menschlichen Übergabe aus.

Small-Talk-Absichten

Alle neu erstellten KI-Agenten enthalten vier vordefinierte Small-Talk-Intents für häufige Kundengrüße, Dankesbekundungen, negatives Feedback und Verabschiedungen:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Erstellen eines Intents

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard einen KI-Agenten aus.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite "Trainingsdaten " auf "Absicht erstellen".
5	Geben Sie im Fenster Absicht erstellen die folgenden Details an: Intent Name: Geben Sie den Intent-Namen ein. Äußerung hinzufügen – Fügen Sie einen Ausdruck hinzu, um die Absicht aufzurufen, und klicken Sie auf Hinzufügen. Wenn Entitäten in den hinzugefügten Äußerungen vorhanden sind, werden sie automatisch in den Äußerungen mit Anmerkungen versehen und im Abschnitt Slots angezeigt. Sie können einem Intent weitere Entitäten als Slots hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen. Jeder Steckplatz zeigt Folgendes an: Der Name der Entität. Ob es für den Abschluss der Absicht erforderlich ist. Die Anzahl der Wiederholungen, die der KI-Agent versucht, um diesen Slot-Wert vom Benutzer abzurufen. Der Vorlagenschlüssel.
6	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , wenn die Entität erforderlich ist.
7	Geben Sie die Anzahl der Wiederholungen ein, die für diesen Slot zulässig sind. Standardmäßig ist die Zahl auf drei festgelegt.
8	Wählen Sie den Vorlagenschlüssel aus der Dropdown-Liste aus. Klicken Sie auf Neu erstellen, um einen neuen Antwortvorlagenschlüssel für die Entität zu erstellen. Der Antwortinhalt für diese Vorlagenschlüssel wird im Abschnitt "Antworten" konfiguriert. Jeder Vorlagenschlüssel verfügt über eine entsprechende Antwort, die an den Benutzer gesendet wird, wenn diese Absicht ausgelöst wird.
9	Geben Sie im Abschnitt Antwort den endgültigen Antwortvorlagenschlüssel ein, der nach Abschluss des Intents an die Benutzer zurückgegeben werden soll.
10	Aktivieren Sie den Schalter Slots nach Abschluss zurücksetzen, um die in der Konversation erfassten Slot-Werte zurückzusetzen, sobald das Intent abgeschlossen ist. Wenn sich dieser Umschalter im deaktivierten Status befindet, behält der Slot die alten Werte bei und zeigt die gleiche Antwort an.
11	Aktivieren Sie den Schalter Slot-Werte aktualisieren, um den Slot-Wert während des Gesprächs mit dem Consumer zu aktualisieren. Der KI-Agent berücksichtigt den letzten Wert, der in den Slot eingegeben wurde, um die Daten zu verarbeiten. Wenn diese Option aktiviert ist, werden die Werte für gefüllte Slots immer dann aktualisiert, wenn Kunden neue Informationen für denselben Slot-Typ bereitstellen.
12	Aktivieren Sie den Schalter Vorschläge für Slots bereitstellen, um Vorschläge für die Slot-Befüllung und alternative Slot-Werte in der endgültigen Antwort basierend auf Benutzereingaben bereitzustellen.
13	Aktivieren Sie den Schalter Konversation beenden, um die Sitzung nach diesem Intent zu schließen. Webex Connect- und Voiceflows können dies verwenden, um eine Konversation mit Verbrauchern zu beenden.
14	Klicken Sie auf Speichern. Klicken Sie oben rechts auf der Registerkarte "Training " auf Trainieren , um alle Änderungen zu übernehmen, die an Absichten und Entitäten vorgenommen wurden. Zum Trainieren von Rasa- oder Mindmeld-NLU-Engines sind mindestens zwei Trainingsvarianten (Äußerungen) pro Intent erforderlich. Außerdem muss jeder Steckplatz mindestens zwei Anmerkungen haben. Wenn diese Anforderungen nicht erfüllt sind, ist die Schaltfläche "Trainieren " deaktiviert. Ein Warnsymbol wird neben der betroffenen Absicht angezeigt, um auf das Problem hinzuweisen. Die standardmäßige Fallback-Absicht ist jedoch von diesen Anforderungen ausgenommen.

Nächste Schritte

Verknüpfen von Entitäten mit Absicht

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen. Die verknüpften Entitäten werden im Abschnitt "Slots" angezeigt.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Wenn eine Entität als erforderlich markiert ist, stehen zusätzliche Konfigurationsoptionen zur Verfügung. Sie können angeben, wie oft der KI-Agent die fehlende Entität anfordern kann, bevor er eskaliert oder eine Fallback-Antwort bereitstellt. Sie können den Vorlagenschlüssel definieren, der aufgerufen werden soll, wenn die erforderliche Entität nicht innerhalb der angegebenen Anzahl von Wiederholungen bereitgestellt wird. Sobald ein KI-Agent eine Absicht identifiziert und alle erforderlichen Daten (Slots) gesammelt hat, antwortet er mit der Nachricht, die dem endgültigen Vorlagenschlüssel zugeordnet ist, der für diese Absicht konfiguriert wurde. Um eine neue Konversation zu starten oder nachfolgende Intents zu verarbeiten, ohne vorherige Daten zu übernehmen, müssen Sie den Schalter "Slots nach Abschluss zurücksetzen" aktivieren. Diese Einstellung löscht alle erkannten Entitäten aus dem Konversationsverlauf und sorgt für einen Neuanfang für jede neue Interaktion.

Generieren von Trainingsdaten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Trainingsdaten zu generieren:

Geben Sie den Absichtsnamen und eine Beispieläußerung ein.
Klicken Sie auf Generieren.
Geben Sie eine kurze Beschreibung der Absicht an, die KI zu leiten.
Geben Sie die gewünschte Anzahl an Varianten und den Grad der Kreativität für die KI-generierten Vorschläge an.

Das Generieren vieler Varianten auf einmal kann sich auf die Qualität auswirken. Wir empfehlen maximal 20 Varianten pro Generation.
Eine geringere Kreativitätseinstellung kann zu weniger vielfältigen Varianten führen.
Der Generierungsvorgang kann je nach Anzahl der angeforderten Varianten einige Sekunden dauern.
Das Blitzsymbol unterscheidet KI-generierte Varianten von benutzerdefinierten Trainingsdaten.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Generierte Varianten kennzeichnen

Suchen Sie die Kennzeichnungsoption: Für jede generierte Äußerung ist eine Kennzeichnungsoption verfügbar.
Feedback geben: Beim Markieren einer Ausgabe können Entwickler Kommentare hinzufügen und den Grund für die Kennzeichnung angeben.

Mehrsprachige Absicht und Entität erstellen

Antworten verwalten

Antworten sind die Nachrichten, die Ihr KI-Agent als Antwort auf ihre Anfragen oder Absichten an Kunden sendet. Sie können Antworten erstellen, die Folgendes enthalten:

Text: Nur-Text-Nachrichten für die direkte Kommunikation.
Code: Eingebetteter Code für dynamische Inhalte oder Aktionen.
Multimedia: Bild-, Audio- oder Videoelemente, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Die Antworten bestehen aus zwei Hauptkomponenten:

Vorlagen: Vordefinierte Antwortstrukturen, die bestimmten Intents zugeordnet sind.
Workflows: Die Logik, die basierend auf der identifizierten Absicht bestimmt, welche Vorlage verwendet werden soll.

Vorlagen für Agentenübergabe, Hilfe, Fallback und Begrüßung sind vorkonfiguriert, und die Antwortnachricht kann über die entsprechenden Vorlagen geändert werden.

Antworttypen

Der Abschnitt "Antwort-Designer" behandelt verschiedene Arten von Antworten und wie sie konfiguriert werden können.

Variablensubstitution

Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer

Bedingte Antworten: Für Nicht-Entwickler ermöglicht diese Option die einfache Erstellung von Antworten, die der KI-Agent an Kunden liefert.
Code-Snippets: Für Entwickler, die Python verwenden, bietet diese Option Flexibilität beim Konfigurieren von Antworten mithilfe von Code.

Der Antwortdesigner wurde entwickelt, um sicherzustellen, dass die Benutzererfahrung auf den spezifischen Kanal zugeschnitten ist, mit dem der KI-Agent interagiert.

Antwortvorlagen

Text: Hierbei handelt es sich um einfache Textantworten. Um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, ermöglicht der Antwortdesigner mehrere Textfelder innerhalb einer einzigen Antwort, sodass Sie lange Nachrichten in überschaubarere Abschnitte unterteilen können. Jedes Textfeld kann verschiedene Antwortoptionen enthalten. Während eines Gesprächs wird eine dieser Optionen zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt, um eine dynamische und ansprechende Interaktion zu gewährleisten.
Um eine dynamische und ansprechende Benutzererfahrung zu gewährleisten, können Sie Ihren Vorlagen mehrere Antwortoptionen hinzufügen. Wenn eine Vorlage mit mehreren Optionen aktiviert wird, wird eine davon zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt. Sie können diese Funktion aktivieren, indem Sie auf die Schaltfläche +Variante hinzufügen klicken, die sich am unteren Rand Ihrer Antwort befindet.

Beim Speichern von Antworten wird möglicherweise eine Warnung angezeigt, die die Anzahl der Fehler angibt, die korrigiert werden müssen. Die fehlerhaften Felder werden rot hervorgehoben. Mithilfe der Navigationspfeile können Entwickler diese Fehler in jedem Kanal oder Antwortformat leicht lokalisieren und beheben. Wenn die Listenauswahl oder das Karussell mehrere Karten enthält, können Sie mithilfe der Punktnavigation durch die Karten mit Fehlern navigieren. Bei einer einzelnen Karte färbt sich der entsprechende Punkt rot, um den Fehler anzuzeigen.
Schnellantwort: Textantworten können mit Schaltflächen verknüpft werden, bei denen es sich entweder um textbasierte oder URL-Links handeln kann. Textschaltflächen erfordern einen Titel und eine Nutzlast, die beim Klicken an den Bot gesendet wird. URL-Schaltflächen leiten Benutzer zu einer bestimmten Webseite weiter.
Wenn die Abfrage eines Kunden mehrdeutig ist, kann der Bot relevante Artikel oder Absichten als Optionen vorschlagen. Diese Funktion ist für Web- und Facebook-Interaktionen verfügbar.
Hinzufügen von URL-Schnellantworten
URL-Schnellantwort-Schaltflächen in festen und bedingten Antworten ermöglichen es Ihnen, Schaltflächen zu erstellen, die Benutzer für weitere Informationen oder Aktionen wie das Ausfüllen von Formularen auf Ihre Website weiterleiten. Wenn auf diese Schaltflächen geklickt wird, wird die angegebene URL in einem neuen Tab innerhalb desselben Browserfensters geöffnet, ohne dass Daten an den Bot zurückgesendet werden.
So fügen Sie eine URL-Schnellantwort in einer bedingten oder festen Antwort hinzu:
1. Wählen Sie den Artikel- oder Vorlagenschlüssel aus, für den Sie die URL-Schnellantwort konfigurieren möchten.
2. Klicken Sie auf + Fügen Sie eine Schnellantwort hinzu. Das Popup-Fenster vom Typ "Schaltfläche" wird angezeigt.
3. Wählen Sie den Button-Typ als URL im Webkanal aus.
4. Geben Sie den Titel für die Schaltfläche und die URL an, zu der der Consumer nach dem Klicken auf die Schaltfläche umgeleitet werden muss.
5. Klicken Sie auf Fertig , um eine URL-Schnellantwort hinzuzufügen.
URL-Schaltflächen können auch über den dynamischen Antworttyp konfiguriert werden, wobei diese Schaltflächen mithilfe von Python-Codeausschnitten konfiguriert werden sollen. Diese Schaltflächen werden in den Bereichen "Vorschau" und "Vorschau" unterstützt. Sie werden derzeit nicht vom Live-Chat-Widget von IMIchat oder anderen Kanälen von Drittanbietern unterstützt.
Karussell: Rich-Antworten können eine einzelne Karte oder mehrere Karten enthalten, die in einem Karussellformat angeordnet sind. Jede Karte benötigt einen Titel und kann ein Bild, eine Beschreibung und bis zu drei Schaltflächen enthalten.
Schnellantwort-Schaltflächen innerhalb der Karussell-Vorlage können mit Text- oder URL-Links konfiguriert werden. Wenn Sie auf eine URL-Schaltfläche klicken, wird der Benutzer auf die angegebene Website weitergeleitet. Wenn Sie auf eine textbasierte Schnellantwortschaltfläche klicken, wird eine konfigurierte Nutzlast an den Bot gesendet, die die entsprechende Antwort auslöst.
Bild: Eine Multimediavorlage, in der Benutzer Bilder durch Angabe von URLs konfigurieren können.
Video: Rendert Videos in der Vorschau basierend auf der konfigurierten Video-URL.
Code: Kann verwendet werden, um Python-Code zum Aufrufen von APIs oder zum Ausführen anderer Logik zu schreiben.

Code-Snippets

Text: Eine einfache Textnachricht, die mehrere Varianten aufweisen kann. Diese konfigurierte Meldung wird basierend auf der Abfrage angezeigt.
Schnellantwort: Eine Vorlage mit Text und Schaltflächen, auf die geklickt werden kann.
Karussell: Eine Sammlung von Kacheln, wobei jede Kachel über einen Titel, eine Bild-URL und eine Beschreibung verfügt.
Bild: Eine Vorlage zum Konfigurieren von Bildern durch Bereitstellen von URLs.
Video: Eine Vorlage zum Konfigurieren der Videoübertragung durch Angabe der Video-URL. Sie können das Video abspielen, indem Sie auf das Bild klicken oder tippen.
Datei: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer PDF-Datei durch Bereitstellen der URL für den Zugriff auf die Datei.
Audio: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer Audiodatei durch Bereitstellen der Audio-URL. Außerdem wird die Dauer der Audionachricht in der Ausgabe angezeigt.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen

Spezifische Kenntnisse sind erforderlich: Der Agent muss Fragen innerhalb einer vordefinierten Domäne beantworten.
Konsistenz ist wichtig: Der Agent muss konsistente Antworten auf ähnliche Abfragen geben.
Begrenzte Flexibilität ist erforderlich: Die Antworten des Agenten werden durch die Informationen im Trainingskorpus eingeschränkt.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Artikel verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Skripted.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten Artikel hinzu .

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Artikel verwalten

Begrüßungsnachricht: Enthält die erste Nachricht, wenn ein Gespräch zwischen dem Kunden und dem KI-Agenten beginnt.
Fallback-Nachricht: AI Agent zeigt diese Meldung an, wenn der Agent die Frage des Benutzers nicht verstehen kann.
Teilweise Übereinstimmung – Wenn der KI-Agent mehrere Artikel mit einem geringen Unterschied in den Punktzahlen erkennt (wie in den Einstellungen für Übergabe und Rückschlüsse festgelegt), zeigt der Agent diese Übereinstimmungsnachricht zusammen mit den übereinstimmenden Artikeln als Optionen an. Sie können auch die Textantwort konfigurieren, die zusammen mit diesen Optionen angezeigt wird.
Was können Sie tun?— Sie können die Funktionen des KI-Agenten konfigurieren. AI Agent zeigt dies immer dann an, wenn die Endbenutzer AI Agent-Funktionen in Frage stellen.

Zusätzlich zu diesen wird der Standardartikel "Mit einem Agenten sprechen" hinzugefügt, wenn die Einstellungen "Übergabe " und "Inferenz " aktiviert sind.

Alle neuen KI-Agenten verfügen außerdem über vier Smalltalk-Artikel , in denen Benutzeräußerungen für Folgendes behandelt werden:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Diese Artikel und Antworten sind standardmäßig in der KI-Agenten-Wissensdatenbank verfügbar, wenn ein neuer KI-Agent erstellt wird. Sie können diese auch ändern oder entfernen.

Standardartikel zur Begrüßungsnachricht, Fallbacknachricht, zu Agentengesprächen und Teilnachrichten können nicht gelöscht werden.

Hinzufügen von Artikeln über die Benutzeroberfläche und die Standardantwort

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf Neuen Beitrag erstellen.
4	Fügen Sie die Standardvarianten hinzu.
5	Wählen Sie eine dieser Standardantworten für den Artikel aus. Mögliche Werte: Bedingte Antwort: Die Antwort wird durch Regeln konfiguriert. Die Antwort kann in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. Text, Karussell, Schnellantwort, Bild, Audio, Video, Code und Datei. Sie können einem Beitrag mehrere Antworten hinzufügen. Code-Snippet: Die Antwort wird mithilfe von if-else-Bedingungen erstellt. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer .
6	Klicken Sie auf Speichern und trainieren.

Import aus Katalogen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus Katalogen importieren.
5	Wählen Sie die Kategorien der Artikel aus, die dem Agenten hinzugefügt werden sollen.
6	Klicken Sie auf Fertig.

Extrahieren Sie häufig gestellte Fragen aus dem Link

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Häufig gestellte Fragen aus dem Link extrahieren.
5	Geben Sie die URL an, unter der häufig gestellte Fragen gehostet werden, und klicken Sie auf Extrahieren.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Aus Datei importieren

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus einer Datei importieren und wählen Sie CSV aus, um die Artikel aus der CSV Datei zu importieren. Wenn Sie Artikel aus einer Datei im JSON-Format importieren, wählen Sie JSON aus.
5	Klicken Sie auf Durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, die alle Artikel enthält. Klicken Sie auf Beispiel herunterladen, um das Format anzuzeigen, in dem die Artikel angegeben werden müssen.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Benutzerdefinierte Synonyme hinzufügen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Benutzerdefinierte Synonyme.
5	Klicken Sie auf Neuer Wortstamm.
6	Konfigurieren Sie den Wert des Stammworts und seine Synonyme, und klicken Sie auf Speichern.
7	Trainieren Sie den KI-Agenten erneut, nachdem Sie die Synonyme hinzugefügt haben. Sie können die Synonyme (im Dateiformat .CSV) auch in den lokalen Ordner exportieren und die Datei zurück auf die Plattform importieren.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI-Agenten an

KI-Agenten-Dashboard: Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agenten-Kachel, um die Vorschauoption für diesen KI-Agenten anzuzeigen. Klicken Sie auf Vorschau , um das AI Agent-Vorschau-Widget zu öffnen.
KI-Agenten-Kopfzeile – Nachdem Sie in den Bearbeitungsmodus für einen beliebigen KI-Agenten gewechselt sind, indem Sie auf die KI-Agenten-Karte oder die Schaltfläche "Bearbeiten" auf der KI-Agenten-Karte klicken, ist die Vorschauoption immer im Kopfzeilenabschnitt sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und anschließend minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget erstellt, mit dem Sie den Vorschaumodus einfach erneut öffnen können.

Plattform-Vorschau-Widget

Teilbares Vorschau-Widget

Widget-Farbe: Durch Anhängen eines brandColor-Parameters an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder einen Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts eines phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird

Beispiel-Vorschaulink mit diesen Parametern: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Allgemeine Verwaltungsabschnitte für Scripted AI Agent

Die folgenden Abschnitte werden im linken Bereich der AI Agent-Konfigurationsseite angezeigt:

Schulung

Erstellen und führen Sie ganz einfach einen umfassenden Satz von Testfällen aus.
Definieren Sie Testnachrichten und erwartete Antworten für verschiedene Szenarien.
Simulieren Sie komplexe Interaktionen, indem Sie Testfälle mit mehreren Nachrichten erstellen.

Definieren von Tests

Sie kÃ¶nnen Tests mit den folgenden Schritten definieren:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
Klicken Sie im linken Bereich auf Testen . Standardmäßig wird die Registerkarte Testfälle angezeigt.
Wählen Sie einen Testfall aus, und klicken Sie auf Ausgewählte Tests ausführen.

Jede Zeile in der Tabelle stellt einen Testfall mit den folgenden Parametern dar:

Tabelle 1. Schulbeispiele
Parameter	Beschreibung
Nachricht	Eine Beispielnachricht, die die Arten von Abfragen und Anweisungen darstellt, die Benutzer voraussichtlich an Ihren KI-Agenten senden werden.
Erwartete Sprache	Die Sprache, in der die Benutzer mit dem KI-Agenten interagieren sollen.
Erwarteter Artikel	Geben Sie den Artikel an, der als Antwort auf eine bestimmte Benutzernachricht angezeigt werden soll. Um Ihnen bei der Suche nach dem relevantesten Artikel zu helfen, verfügt diese Spalte über eine intelligente automatische Vervollständigungsfunktion. Bei der Eingabe schlägt das System passende Artikel auf Basis des bisher eingegebenen Textes vor.
Vorherigen Kontext zurücksetzen	Klicken Sie auf das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um Testfälle zu isolieren und sicherzustellen, dass sie unabhängig von einem vorhandenen KI-Agentenkontext ausgeführt werden. Wenn diese Option aktiviert ist, wird jeder Testfall in einer neuen Sitzung simuliert, wodurch Interferenzen durch vorherige Interaktionen oder gespeicherte Daten vermieden werden.
Teilübereinstimmungen einschließen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um Testfälle als erfolgreich zu betrachten, auch wenn die erwarteten Artikel nur teilweise mit der tatsächlichen Antwort übereinstimmen.
Aus CSV importieren	Importieren Sie Testfälle aus einer durch Kommas getrennten Dateidatei (CSV). In diesem Fall werden alle vorhandenen Testfälle überschrieben.
Export zu CSV	Exportieren Sie Testfälle in eine durch Kommas getrennte Datei (CSV).
Rückrufe testen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um eingehende Rückrufe zu simulieren und das Verhalten des Flows zu testen, ohne dass tatsächlich eingehende Anrufe erforderlich sind. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf im Fluss	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um anzugeben, dass ein Intent einen Rückruf auslösen muss. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Erwartete Rückrufvorlage	Geben Sie den Vorlagenschlüssel an, der aktiviert werden soll, wenn der Rückruf ausgeführt wird. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf-Zeitüberschreitung (s)	Die maximale Zeitspanne (in Sekunden), die der KI-Agent auf eine Rückrufantwort wartet, bevor er den Rückruf als Zeitüberschreitung betrachtet. Ein Timeout von maximal 20 Sekunden ist zulässig. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Ausführen von Tests

Klicken Sie auf der Registerkarte Ausführung auf Ausgewählte Tests ausführen, um eine sequenzielle Ausführung aller ausgewählten Testfälle zu initiieren.

Sie können Testfälle auch über die Registerkarte Testfälle ausführen.

Ausführungshistorie

Greifen Sie auf der Registerkarte Verlauf auf alle ausgeführten Testfälle zu.

Klicken Sie in der Spalte "Aktionen " auf das Symbol Herunterladen , um die ausgeführten Testdaten als CSV Datei für die Offline-Analyse oder Berichterstellung zu exportieren.
Überprüfen Sie die spezifischen Modul- und Algorithmuseinstellungen, die für jede Testfallausführung verwendet werden. Diese Informationen helfen Entwicklern, die Leistung des KI-Agenten zu optimieren.
Um die erweiterten Algorithmuskonfigurationseinstellungen anzuzeigen, die für eine bestimmte Trainings-Engine verwendet werden, klicken Sie auf das Info-Symbol neben dem Namen der Trainings-Engine. Dies gibt Aufschluss über die Parameter und Einstellungen, die das Verhalten des KI-Agenten während des Tests beeinflusst haben.

Sitzungen

Kanäle: Der Kanal, über den die Interaktion stattgefunden hat (z. B. Chat, Voice).
Sitzungs-ID: Eine eindeutige Kennung für die Sitzung.
Consumer-ID: Die eindeutige Kennung des Benutzers.
Nachrichten: Die Anzahl der während der Sitzung ausgetauschten Nachrichten.
Aktualisiert um: Die Uhrzeit, zu der die Sitzung geschlossen wurde.
Metadaten – Zusätzliche Informationen zur Sitzung.
- Testsitzungen ausblenden – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Testsitzungen auszublenden und nur die Liste der aktiven Sitzungen anzuzeigen.
- Agentenübergabe erfolgt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
- Abgelehnt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die abgelehnten Sitzungen zu filtern.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zur Beantwortung von Fragen

Der Abschnitt "Nachrichten ":

Zeigt alle Nachrichten an, die der Benutzer während der Sitzung gesendet hat.
Zeigt die entsprechenden Antworten an, die vom KI-Agenten generiert wurden.
Stellt die chronologische Reihenfolge der Nachrichten dar und stellt Kontext für die Interaktion bereit.

Auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen ":

Listet die Artikel auf, die als relevant für die Kundenabfrage identifiziert wurden, einschließlich exakter Übereinstimmungen und teilweiser Übereinstimmungen.
Zeigt die Ähnlichkeitswerte an, die jedem identifizierten Artikel zugeordnet sind, und gibt den Grad der Relevanz an.
Präsentiert die Ergebnisse der zugrunde liegenden Algorithmen, die zur Verarbeitung der Kundenanfrage und zur Identifizierung relevanter Artikel verwendet werden.
Zeigt die Anzahl der Algorithmusergebnisse abhängig von den Einstellungen an, die auf der Registerkarte "Übergabe und Inferenz" konfiguriert sind .

Verarbeitete Abfrage: Zeigt die vorverarbeitete Version der Kundeneingabe an, nachdem sie von der NLU-Pipeline (Natural Language Understanding) des KI-Agenten verarbeitet wurde.
Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Antworttyp – Gibt den Typ der Antwort an, die vom KI-Agenten generiert wird, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zum Ausführen von Aktionen

Abschnitt "Identifizierte Absichten ":

Zeigt die Absichten an, die für die Abfrage des Kunden identifiziert wurden.
Gibt die Konfidenzstufe an, die mit jeder identifizierten Absicht verbunden ist.
Listet die Slots auf, die dem identifizierten Intent zugeordnet sind. Klicken Sie auf den Slot, um zusätzliche Informationen über seinen Wert und die Art und Weise, wie er aus der Abfrage des Benutzers extrahiert wurde, anzuzeigen.

List of Intents: Zeigt die identifizierten Intents und die entsprechenden Ähnlichkeitswerte an.
Entitätsliste – Zeigt die Entitäten an, die aus der Nachricht des Benutzers extrahiert wurden.

Die anderen Informationen werden angezeigt:

Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Vorlagenschlüssel – Gibt den Vorlagenschlüssel an, der mit der Absicht verknüpft ist, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
Antworttyp – Gibt den Typ der vom KI-Agenten generierten Antwort an, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sie können die Transaktionsinformationen auch im JSON-Format herunterladen und anzeigen, indem Sie die Download-Option verwenden.

Auf der Registerkarte "Metadaten " wird Folgendes angezeigt:

NLP-Metadaten – Überprüfen Sie die Vorverarbeitungsschritte, die auf die Eingabe des Kunden auf der Registerkarte NLP angewendet wurden.
Datastore und FinalDF – Greifen Sie auf Daten zu, die sich auf die Sitzung beziehen, und zwar auf den Registerkarten Datastore und FinalDF für Smartbots.
Suchfunktion: Verwenden Sie die integrierte Suchleiste, um schnell nach bestimmten Äußerungen in einer Konversation zu suchen.

Verlauf

Auf der Seite "Verlauf" können Sie:

Anzeigen des Trainingsverlaufs: Verfolgen Sie, wann ein Korpus trainiert und welche Änderungen vorgenommen wurden.
Vergleichen Sie Training Engines: Überprüfen Sie die Trainings-Engines, die für verschiedene Iterationen verwendet wurden, und die entsprechenden Trainingsdauer.
Verfolgen Sie Änderungen: Überwachen Sie Änderungen an Einstellungen, Artikeln, Antworten, NLP und Kuration.
Zurücksetzen auf vorherige Versionen: Stellt bei Bedarf ganz einfach einen älteren Trainingssatz wieder her.

Der Abschnitt "Verlauf" bietet praktische Tools zum Verwalten von Artikeln in der Wissensdatenbank:

Artikel aktivieren: Schalten Sie zuvor inaktive Artikel live , um sie in die Antworten des KI-Agenten einzubeziehen.
Artikel bearbeiten: Erstellen Sie eine neue Version eines vorhandenen Artikels unter Beibehaltung des Originals als Referenz.
Leistungsvorschau: Bewerten Sie die Leistung des KI-Agenten mithilfe der Vorschaufunktion mit einer bestimmten Wissensdatenbank.
Artikel herunterladen: Exportieren Sie Ihre Artikel in der Wissensdatenbank als CSV Datei, um sie offline zu analysieren oder zu referenzieren.
Diese Option ist für Scripted AI Agent nur für die Beantwortung von Fragen verfügbar.

Audit-Protokolle

Navigieren Sie zum Dashboard und klicken Sie auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
Klicken Sie auf die Registerkarte Verlauf , um den Verlauf des KI-Agenten anzuzeigen.
Klicken Sie auf die Registerkarte Überwachungsprotokolle , um ein detailliertes Protokoll der Änderungen anzuzeigen:
- Aktualisiert um: Das Datum und die Uhrzeit der Änderung.
- Aktualisiert von: Der Benutzer, der die Änderung vorgenommen hat.
- Feld: Der Abschnitt des Bots, in dem die Änderung vorgenommen wurde (z. B. Einstellungen, Beiträge, Antworten).
- Beschreibung – Weitere Details zur Änderung.

Verwenden Sie die Suchoptionen "Aktualisiert von " und "Feld ", um bestimmte Überwachungsprotokolleinträge schnell zu finden.
Auf der Registerkarte "Modellverlauf " werden maximal 10 Korpora für jeden AI-Agent angezeigt.

Kuratierung

Nachrichten werden der Curation-Konsole basierend auf den folgenden Kriterien hinzugefügt:

Fallback-Meldungen: Wenn der KI-Agent die Nachricht eines Benutzers nicht versteht und die Fallback-Absicht auslöst.
Standard-Fallback-Intent – Wenn dieser Schalter aktiviert ist, werden Nachrichten, die den Standard-Fallback-Intent aktivieren, an die Curation-Konsole gesendet.

Dieses Kriterium gilt nur für Scripted AI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.
Abgelehnte Nachrichten – Nachrichten, die Benutzer während der AI Agent-Vorschau abgelehnt haben.
Agentenübergabe – Meldungen, die aufgrund konfigurierter Regeln zu einer Übergabe eines menschlichen Agenten führen.
Von Sitzung – Nachrichten, die von Benutzern als nicht die gewünschte Antwort aus Sitzungs- oder Raumdaten gekennzeichnet wurden.
Niedriges Vertrauen: Nachrichten mit einem Vertrauenswert, der innerhalb des angegebenen Schwellenwerts für niedrige Vertrauenswürdigkeit liegt.
Teilweise Übereinstimmung – Nachrichten, bei denen der KI-Agent die richtige Absicht oder Antwort nicht eindeutig identifizieren konnte.

Probleme lösen

Die Registerkarte "Probleme " bietet einen zentralen Ort zum Überprüfen und Bearbeiten von Nachrichten, die zur Kuratierung markiert wurden. Sie können Folgendes tun:

Sie können Probleme basierend auf ihrem Schweregrad und ihrer Relevanz lösen oder ignorieren.
Untersuchen Sie die ursprüngliche Benutzeräußerung, die Antwort des KI-Agenten und alle angehängten Medien.

Sie können den vollständigen Inhalt verschlüsselter Sitzungen mit der Option "Inhalt entschlüsseln" anzeigen, wenn Sie die Entschlüsselungsberechtigung aktiviert haben.

Der Entschlüsselungszugriff wird auf Benutzerebene gewährt und erfordert , dass Advanced Data Protection im Backend aktiviert ist.

Um ein Problem zu beheben, haben Sie folgende Möglichkeiten:

Link zu einem vorhandenen Beitrag: Um ein Problem mit einem vorhandenen Beitrag zu verbinden, wählen Sie die Option Verknüpfen aus und suchen Sie nach dem gewünschten Beitrag.
Neuen Artikel erstellen: Verwenden Sie die Option Zu einem neuen Artikel hinzufügen, um einen neuen Artikel direkt in der Curation Console zu erstellen.
Probleme ignorieren: Beheben oder ignorieren Sie Probleme, um sie aus der Curation Console zu entfernen.

Das Verlinken auf Standardartikel (Begrüßungsnachricht, Fallback-Nachricht, teilweise Übereinstimmung) ist nicht zulässig.
Wählen Sie für einen geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen die entsprechende Absicht aus der Dropdown-Liste aus, und markieren Sie alle relevanten Entitäten.
Nachdem Sie Änderungen vorgenommen haben, trainieren Sie Ihren KI-Agenten erneut, um sicherzustellen, dass sich das neue Wissen in seinen Antworten widerspiegelt.
Lösen oder ignorieren Sie mehrere Probleme gleichzeitig, um ein effizientes Management zu gewährleisten.

So fügen Sie Vorgänge aus Sitzungen hinzu:

Identifizieren Sie die Äußerung: Suchen Sie die Äußerung, die die falsche Antwort ausgelöst hat.
Kurationsstatus prüfen – Wenn sich das Problem nicht bereits in der Kurationskonsole befindet, wird der Schalter Kurationsstatus angezeigt.
Umschalten des Flags: Aktivieren Sie den Umschalter Kurationsstatus , um die Äußerung zur Kurationskonsole zur Überprüfung und Lösung hinzuzufügen.

Wenn das Problem bereits in der Curation Console vorhanden ist, ändert sich das Erscheinungsbild des Umschalters entsprechend, um seinen Status anzuzeigen.

Zeigen Sie Ihre Leistung von Scripted AI mit Analytics an

Übersicht

Die Übersicht enthält wichtige Metriken und Diagramme, die den Entwicklern eine Momentaufnahme der gesamten Nutzung und Leistung von KI-Agenten bieten.

Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Sitzungen und Nachrichten

Der erste Abschnitt in der Übersicht zeigt folgende Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten an:

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen bearbeitet werden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, bei der es sich um die Anzahl der Sitzungen handelt, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Benutzer

Leistung

Die Absicht des Benutzers wurde identifiziert.
Mit einer Fallback-Nachricht geantwortet.
Die Antwort wurde mit einer teilweisen Übereinstimmungsmeldung beantwortet.
Der Benutzer wurde über eine Agentenübergabe informiert.

Dasselbe wird in einem Kreisdiagramm aggregiert und ein Flächendiagramm liefert Informationen basierend auf der ausgewählten Granularität.

Schulung

Antworten

Kuratierung

Dieser Abschnitt bietet eine visuelle Zusammenfassung darüber, wie viele Kurationsprobleme jeden Tag aufgetreten sind und wie viele davon von den KI-Agenten gelöst wurden.

KI-Agenten integrieren

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie KI-Agenten sowohl in Sprach- als auch in digitale Kanäle integrieren können, um Kundengespräche zu verwalten.

Integration von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle

Weitere Informationen finden Sie im Artikel Integrieren von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle.

Verwalten von KI-Agentenberichten

In diesem Abschnitt erhalten Sie einen Überblick über KI-Agentenberichte, Berichtstypen, die Erstellung von KI-Agentenberichten und Berichtsübermittlungsmodi.

Grundlegendes zu KI-Agentenberichten

Wenn Sie über den linken Navigationsbereich auf das Menü "Berichte" zugreifen, werden die folgenden Registerkarten angezeigt:

Konfigurieren: Auf dieser Registerkarte werden alle Berichte aufgeführt, die derzeit aktiv sind und regelmäßig generiert werden. Für die Berichtsliste sind folgende Details verfügbar:
- Aktiv: Gibt an, ob ein Benutzer den Bericht noch abonniert hat.
- KI-Agent – Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist.
- Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonniert haben.
- Häufigkeit – Das Intervall, in dem Sie den Bericht erhalten.
- Zuletzt generierter Bericht – Der zuletzt gesendete Bericht.
- Nächstes geplantes Datum – Das nächste Datum, an dem der Bericht gesendet wird.
Verlauf – Auf dieser Registerkarte werden alle Verlaufsinformationen der Berichte aufgeführt, die bis dahin versandt wurden. Klicken Sie auf dieser Seite auf einen beliebigen Bericht, um die Konfiguration der Berichte zu bearbeiten.

Sie können in der Spalte "Aktionen" auf das Symbol " Herunterladen " klicken, um diese Verlaufsberichte herunterzuladen.

On-Demand-Berichte, die auf der Registerkarte "Verlauf " angezeigt werden, können erst nach Abschluss der Berichterstellung heruntergeladen werden.

Erstellen eines KI-Agentenberichts

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf Berichte .
3	Klicken Sie auf + Neuer Bericht.
4	Geben Sie zum Erstellen und Konfigurieren des Berichts die folgenden Informationen an: KI-Agent – Der Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist. Sie können alle KI-Agenten anzeigen, um Fragen zu beantworten und Aufgaben in dieser Anwendung auszuführen. Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonnieren möchten. Wenn Sie den KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen auswählen, zeigt das Feld KI-Agent drei verschiedene Arten von Berichten an: Zusammenfassung der Nutzung und des Verhaltens Nachrichtentranskript Probleme bei der Kuratierung Ausgabeformat – Das Format, in dem der Bericht generiert und an den konfigurierten Übermittlungsmodus gesendet werden soll. Die unterstützten Formate sind CSV und .xlsx. Wählen Sie eine der folgenden Optionen und relevanten Einstellungen für den Berichtstyp, den Sie generieren möchten: Jetzt generieren: Geben Sie das Start- und Enddatum für einen Bericht auf Abruf an. Geplanter Bericht: Legen Sie die Häufigkeit, Uhrzeit, Zeitzone und das Startdatum für einen Bericht fest. Nachdem Sie diesen Bericht erstellt haben, können Sie im Bericht mit dem Schalter "Bericht aktivieren" arbeiten. Sie können diesen Umschalter zu einem späteren Zeitpunkt aktivieren oder deaktivieren, um den Bericht in der geplanten Häufigkeit abzurufen oder zu beenden. Übermittlungsmodus – Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Übermittlungsmodi .

Berichtstypen für KI-Agenten

KI-Agent für die Beantwortung von Fragen, Berichtstyp

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Tabelle 1. Details der Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Gesamtzahl der Konversationen/Sitzungen, die vom KI-Agenten durchgeführt wurden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtzahl der Nachrichten, die der KI-Agent an Endbenutzer gesendet hat.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der Gespräche, die an einen menschlichen Agenten übergeben wurden.
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden abgelehnt wurden.

Tabelle 2. Details auf der Registerkarte "Kategorie"
Feld	Beschreibung
Kategoriename	Der Name der Kategorie, wie er im AI-Agenten konfiguriert ist.
Konversationen für die Kategorie	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen ein Artikel aus dieser Kategorie gefunden wurde.
Antworten gesamt	Wie oft ein Artikel aus dieser Kategorie erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie abgelehnt wurde.

Tabelle 3. Details zur Registerkarte "Artikel"
Feld	Beschreibung
Artikelname	Der Name des Artikels (Standardvariante), der im KI-Agenten konfiguriert ist.
Artikelkategorie	Die Kategorie, zu der diese Absicht gehört.
Konversationen für den Artikel	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen dieser Artikel erkannt wurde.
Antworten gesamt	Die Häufigkeit, in der dieser Artikel erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der die Antwort auf diesen Artikel positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Gibt an, wie oft die Antwort für diesen Artikel abgelehnt wird.

Transkripte verwalten

Zeigt die Konversation zwischen dem KI-Agenten und dem Kunden zusammen mit der Ähnlichkeitsbewertung an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Der Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Die eindeutige ID für die Sitzung.
Verbraucher-ID	Die eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Nachrichtentyp	Die AI Agent-Nachricht oder die menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Der Inhalt der Nachricht.
Artikel	Die Kennung für die Antwort, die vom KI-Agenten zurückgesendet wird.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Der Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Der von der ausgewählten NLU-Engine erkannte Intent.
Punktzahl nach Artikel 1	Das Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Das Benutzerfeedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Die Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Zeigt die Nachrichten an, die aus verschiedenen Gründen als Probleme in der Kuratierung gelandet sind. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Artikel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Punktzahl nach Artikel 1	Ergebnis für die erkannte Absicht.

KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben Berichtstyp

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Zeigt die Zusammenfassung der Konversationen zusammen mit ausgelösten Absichten und Vorlagenschlüsseln an. Auf der Registerkarte "Zusammenfassung" werden die folgenden Details angezeigt:

Tabelle 4. Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Die Gesamtzahl der Konversationen oder Sitzungen, die vom KI-Agenten bearbeitet werden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtanzahl der Nachrichten, die vom KI-Agenten an Endbenutzer gesendet werden.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der an einen menschlichen Agenten übergebenen Konversationen
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern abgelehnt wurden.

Sie können die Absichtsdetails auch auf der Registerkarte "Absichten" der Tabelle anzeigen:

Tabelle 5. Registerkarte "Absichten"
Feld	Beschreibung
Absichtsname	Der Name des Intents, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Konversationen für die Absicht	Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamtzahl der Aufrufe	Häufigkeit, mit der diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamte Fertigstellungen	Häufigkeit, mit der alle Slots gesammelt und dieses Intent abgeschlossen wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Gesamtantworten dafür wurden für jede Absicht positiv bewertet.
Gesamte Downvotes	Die Gesamtzahl der diesbezüglichen Antworten wurde für jede Absicht abgelehnt.

Der Bericht enthält auch allgemeine Vorlagendetails wie:

Tabelle 6. Vorlagendetails
Feld	Beschreibung
Vorlagenschlüsselname	Name der Vorlage, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Vorlagenschlüssel-Intent	Absichten, bei denen dieser Vorlagenschlüssel verwendet wird.
Konversationen für den Vorlagenschlüssel	Häufigkeit, in der dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Antworten gesamt	Gibt an, wie oft dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage abgelehnt wurde.

Nachrichten-Transkripte

Zeigt die Konversation eines Kunden mit dem KI-Agenten zusammen mit den Ähnlichkeitswerten an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Nachrichtentyp	KI-Agentennachricht oder menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Inhalt der Nachricht.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Benutzer-Feedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Kunden.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.

Übermittlungsmodi des AI Agent-Berichts

SFTP

Feld	Beschreibung
Berichte wie geplant per Push an einen sicheren Ort übertragen	Aktivieren Sie diese Option, um die Berichte zum geplanten Zeitpunkt an einen sicheren Ort zu senden. Sie können die folgenden Details nur angeben, wenn Sie diesen Schalter aktivieren.
IP Address (IP-Adresse)	Die IP Adresse des Systems.
Benutzername	Der Benutzername für den Zugriff auf die Berichte.
Kennwort	Das Kennwort für den Zugriff auf die Berichte.
Privater Schlüssel	Der private Schlüssel für den Zugriff auf die Dateien.
Upload-Pfad	Der Pfad, an den die Dateien im System weitergeleitet werden.

E-Mail

Feld	Beschreibung
Planen Sie E-Mails für mehrere Empfänger, trennen Sie sie mit einem Semikolon (;)	Aktivieren Sie diese Option, um Empfänger hinzuzufügen.
Empfänger	Die E-Mail-Adressen aller Empfänger, die die Berichte zur angegebenen Zeit und in der angegebenen Häufigkeit erhalten müssen.

S3-Eimer

Feld	Beschreibung
Hochladen von Berichten in einen S3-Bucket gemäß Zeitplan	Aktivieren Sie diese Option, um die S3-Felder verfügbar zu machen und die Berichte an den konfigurierten S3-Bucket weiterzuleiten.
AWS-Zugriffsschlüssel-ID	Die Zugriffsschlüssel-ID für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Geheimer AWS-Zugriffsschlüssel	Der geheime Zugriffsschlüssel für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Bucket-Name	Der Name des Buckets, an den der Bericht weitergeleitet wird.
Ordnername	Der Name des Ordners, der im S3-Bucket erstellt wird.

KI-Compliance verstehen

Diese Abschnitte helfen Ihnen, die KI-Entwicklung, den Datenschutz, die Sicherheit und die Sicherheit zu verstehen

KI-Entwicklung, Datenschutz, Sicherheit und Schutz

KI-Produktentwicklung

Datenschutz und Sicherheit

Im Folgenden finden Sie die Liste der KI-Transparenzhinweise für alle KI-Funktionen:

Datenquellen für Training und Evaluierung

Sicherheit und ethische Überlegungen

Alle generativen KI-Features sind fehleranfällig, daher priorisiert Cisco die Inhaltssicherheit für KI-Features, indem es sich für die Inhaltsfilterung von Azure OpenAI entscheidet.

Modellevaluierung und -leistung

Cisco priorisiert die Leistung und Genauigkeit von AI Assistant, indem Menschen in die Überprüfung, das Testen und die Qualitätssicherung des zugrunde liegenden Modells einbezogen werden.

Erste Schritte mit Webex AI Agent Studio

Funktionen von Webex AI Agent Studio

Präzise und zeitnahe Antworten: Bietet präzise Antworten auf Kundenanfragen in Echtzeit.
Intelligente Aufgabenausführung – Führt Aufgaben basierend auf Kundenanforderungen oder -eingaben aus.

Die wichtigsten Vorteile für Unternehmen

Verbessertes Kundenerlebnis: Bietet Kunden ein Konversationserlebnis in Echtzeit.
Personalisierte Interaktionen: Passt die Antworten an die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden an.
Skalierbarkeit und Effizienz: Bewältigt ein hohes Volumen an Kundeninteraktionen, ohne dass zusätzliche menschliche Mitarbeiter erforderlich sind, was zu einer höheren Zufriedenheit und geringeren Betriebskosten führt.

Grundlegendes zu KI-Agententypen und -Beispielen

Die folgende Tabelle bietet einen Einblick in die KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten:

Tabelle 1. KI-Agententypen und ihre Fähigkeiten
Typ des KI-Agenten	Zweck	Funktion	Beschreibung	Wie richte ich ein?
Autonom	Autonome KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie unabhängig agieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne direktes menschliches Eingreifen ausführen.	Aktionen ausführen	Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln. Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.	Autonome KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Autonom		Fragen beantworten	Autonome Agenten können auf ein Wissens-Repository zugreifen und es nutzen, um informative und genaue Antworten auf Benutzerfragen zu geben.	Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Skript	Geskriptete KI-Agenten sind so programmiert, dass sie einem vordefinierten Satz von Regeln und Anweisungen folgen.	Aktionen ausführen	Agenten mit Skripten können bestimmte Aufgaben ausführen, die klar definiert und strukturiert sind.	Geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Skript		Fragen beantworten	Agenten mit Skripts können Fragen auf der Grundlage eines vom Benutzer erstellten Schulungskorpus beantworten, der eine Sammlung von Beispielen und Antworten darstellt.	Geskriptete KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Beispiele

Kundenservice – Für den Kundensupport können sowohl autonome als auch Skript-Agenten eingesetzt werden, wobei autonome Agenten mehr Flexibilität und ein natürliches Sprachverständnis bieten.
Virtuelle Assistenten – Autonome Agenten eignen sich gut für virtuelle Assistentenrollen, da sie verschiedene Aufgaben erledigen und personalisiertere Interaktionen ermöglichen können.
Datenanalyse – Autonome Agenten können verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Prozessautomatisierung – Sowohl autonome als auch skriptbasierte Agenten können verwendet werden, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu verbessern und Fehler zu reduzieren.
Wissensmanagement – Autonome Agenten können verwendet werden, um Wissensspeicher zu erstellen und zu verwalten, sodass Informationen für Benutzer leicht zugänglich sind.

Die Wahl zwischen autonomen und skriptbasierten KI-Agenten hängt von der Komplexität der Aufgaben, dem erforderlichen Grad an Autonomie und der Verfügbarkeit von Trainingsdaten ab.

Voraussetzungen

Wenn Sie bereits Kunde von Webex Contact Center sind, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Webex Contact Center 2.0-Mandanten.
- Webex Connect wird für Ihren Mandanten bereitgestellt.
- Die Voice-Media-Plattform ist eine Medienplattform der nächsten Generation.
Wenn Sie keinen Webex Contact Center-Mandanten haben, wenden Sie sich an Ihren Partner, um eine Webex Contact Center-Testversion mit der Next-Generation Media Platform zu starten.
Administratoren können eine Webex Contact Center-Entwickler-Sandbox anfordern, um KI-Agenten auszuprobieren.

Aktivierung von Funktionen

Diese Funktion befindet sich derzeit in der Beta-Phase. Kunden können sich für diese Funktion im Beta-Portal anmelden Webex indem sie die Teilnahmeumfrage für KI-Agenten ausfüllen.

Derzeit ist in der Beta-Phase nur die Funktion des geskripteten KI-Agenten verfügbar.
Autonome Agenten sind nur für ausgewählte Kunden verfügbar. Anfragen können über Ihren CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) oder per E-Mail an ask-ccai@cisco.com gestellt werden. Nach der Genehmigung werden autonome Agenten zusätzlich zu den Skript-Agenten für Ihren Mandanten zur Verfügung gestellt.

Zugriff auf Webex AI Agent Studio

Um Ihre AI-Agenten zu erstellen, müssen Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Anwendung anmelden. Dies kann auf folgende Weise erfolgen:

Anmelden über Control Hub

Wenn das Webex AI Agent Studio nicht angezeigt wird, wenden Sie sich an den Cisco-Support, um das entsprechende Feature-Flag zu aktivieren.

Melden Sie sich mit der URL  https://admin.webex.com bei Control Hub an.
Wählen Sie im Navigationsbereich im Abschnitt Services die Option Contact Center (Kontaktzentrum ) aus.
Navigieren Sie unter Quicklinks im rechten Bereich zum Abschnitt Contact Center-Suite .
Klicken Sie auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.

Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Über Webex Connect anmelden

Um auf die Webex AI Agent Studio-Anwendung zugreifen zu können, sollten Sie Zugriff auf Webex Connect haben.

Melden Sie sich mit der Mandanten-URL und Ihren Anmeldeinformationen bei Webex Connect-Anwendung an.
Standardmäßig wird die Seite "Services " als Startseite angezeigt.
 Klicken Sie im Menü App Tray des linken Navigationsbereichs auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.
Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Layout der Startseite

Willkommen bei der Anwendung Webex AI Agent Studio. Wenn Sie sich anmelden, wird auf der Startseite folgendes Layout angezeigt:

Navigationsleiste

Die Navigationsleiste auf der linken Seite bietet Zugriff auf die folgenden Menüs:
- Dashboard – Zeigt eine Liste der KI-Agenten an, auf die der Benutzer Zugriff hat, wie vom Unternehmensadministrator zugewiesen.
- Wissen: Zeigt das zentrale Wissens-Repository oder die zentrale Wissensdatenbank an, die als Gehirn für autonome KI-Agenten dient, um auf Kundenanfragen zu antworten.
- Berichte: Listet vordefinierte KI-Agentenberichte verschiedener Typen auf. Sie können Berichte entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen generieren oder planen.
- Hilfe: Ermöglicht den Zugriff auf das Webex AI Agent Studio-Benutzerhandbuch im Webex Help Center.
Benutzerprofil
Über das Benutzerprofilmenü können Sie Ihre Profilinformationen anzeigen und sich von der Anwendung abmelden.

Die Seite "Unternehmensprofil " enthält Informationen zum KI-Agentenmandanten, auf die nur Administratoren mit Volladministratorzugriff zugreifen können.
- Die Registerkarte "Übersicht " enthält die folgenden Informationen:
  - Unternehmenskennungen – Einschließlich Webex Organisations-ID, CPaaS-Organisations-ID und Abonnement-ID für das Unternehmen. Diese Option ist für Unternehmen mit Webex Contact Center-Integration für den entsprechenden Webex Connect-Mandanten verfügbar.
  - Profileinstellungen: Enthält den Namen des Unternehmens, den eindeutigen Namen des Unternehmens und die URL mit dem Logo.
  - Allgemeine Agenteneinstellungen: Ermöglicht die Auswahl des Standardagenten für den Sprachkanal für Fallback-Szenarien.
  - Zusammenfassung der Datenaufbewahrung: Enthält eine Zusammenfassung der Datenaufbewahrungszeiträume für dieses Unternehmen.
- Auf der Registerkarte Teammitglieder können Sie die Liste der Teammitglieder anzeigen und verwalten, die Zugriff auf die Anwendung haben. Jedem Benutzer wird eine Rolle zugewiesen, die die Aktionen bestimmt, die er auf der Grundlage der erteilten Berechtigungen ausführen kann.

Kennen Sie Ihr Dashboard

Aufgaben auf der AI-Agentenkarte

Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte, um die folgenden Optionen anzuzeigen:

Vorschau – Klicken Sie auf Vorschau, um das Widget "KI-Agentenvorschau " zu öffnen.
Ellipsensymbol : Klicken Sie auf dieses Symbol, um die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Link "Vorschau kopieren": Kopieren Sie den Link für die Vorschau, um ihn in eine neue Registerkarte einzufügen und eine Vorschau des KI-Agenten im Chat-Widget anzuzeigen.
- Zugriffstoken kopieren: Kopieren Sie das Zugriffstoken des KI-Agenten, um den Agenten über APIs aufzurufen.
- Exportieren: Exportieren Sie die AI-Agent-Details (im JSON-Format) in Ihren lokalen Ordner.
- Löschen: Der KI-Agent wird dauerhaft aus dem System gelöscht.
- Anheften: Heften Sie den KI-Agenten an die erste Position im Dashboard an, oder lösen Sie die Fixierung, um ihn wieder an seine vorherige Position zu verschieben.

Erstellen eines neuen KI-Agenten

Informationen zum Erstellen von skriptbasierten und autonomen KI-Agenten finden Sie in den folgenden Abschnitten:

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aktionen
Autonomer KI-Agent zur Beantwortung von Fragen
Autonomer KI-Agent zum Ausführen von Aktionen

Vorgefertigten KI-Agenten importieren

Klicken Sie auf Agent importieren.
Klicken Sie auf Hochladen , um die von der Plattform exportierte AI-Agentendatei (im JSON-Format) hochzuladen.
Geben Sie im Feld Agentenname den Namen des AI-Agenten ein.
(Optional) Bearbeiten Sie in der System-ID die vom System generierte eindeutige ID.
Klicken Sie auf Importieren.

Ihr KI-Agent wurde jetzt erfolgreich in die Webex AI Agent Studio-Plattform importiert und ist auf dem Dashboard verfügbar.

Stichwortsuche

Nach Agententyp filtern

Wissensdatenbank verwalten

So greifen Sie auf die Wissensdatenbank zu:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen . Die Seite mit den Wissensdatenbanken wird angezeigt.
Sie können eine Wissensdatenbank basierend auf den folgenden Kriterien finden:
- Name der Wissensdatenbank
- Typ der Wissensdatenbank
- Aktualisierung der Wissensdatenbanken zwischen bestimmten Daten
- Wissensdatenbanken, die zwischen einem bestimmten Datum erstellt wurden
  Klicken Sie auf Alle zurücksetzen, um die Suchkriterien zurückzusetzen.
Sie können auch eine neue Wissensdatenbank erstellen. Informationen zum Erstellen einer neuen Wissensdatenbank finden Sie unter Erstellen einer Wissensdatenbank für AI Agent.

Wissensdatenbank für KI-Agenten erstellen

1	Klicken Sie im Dashboard im linken Navigationsbereich auf das Symbol Wissen .
2	Klicken Sie auf der Seite Wissensdatenbanken in der oberen rechten Ecke auf + Wissensdatenbank erstellen.
3	Geben Sie auf der Seite Wissensdatenbank erstellen die folgenden Details ein: Name der Wissensdatenbank: Geben Sie einen Namen für die Wissensdatenbank ein. Beschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Wissensdatenbank an.
4	Klicken Sie auf Erstellen. Das System erstellt eine Wissensdatenbank mit dem angegebenen Namen.
5	Gehen Sie auf der Registerkarte "Dateien " wie folgt vor: Ziehen Sie die Dateien per Drag & Drop in die Wissensdatenbank. Klicken Sie alternativ auf Datei hinzufügen, um eine Datei hinzuzufügen. Das System unterstützt die folgenden Dateiformate: PDF, .doc, .docx, Daten über Kabel, .txt, .xlsx, .xls und CSV. Die Größe jeder Datei darf 2 MB nicht überschreiten. Nachdem Sie die Dateien hinzugefügt haben, klicken Sie auf Dateien verarbeiten, um die Dateien zu verarbeiten. Wenn Sie fertig sind, listet das System die Dateien auf der Registerkarte Dateien auf.
6	Auf der Registerkarte Dokumente : Klicken Sie auf + Dokument erstellen, um Ihre eigenen Wissensdatenbankdokumente zu erstellen. Geben Sie auf der Seite Dokument erstellen den Dokumentnamen ein. Verwenden Sie den Texteditor, um die erforderlichen Informationen hinzuzufügen, und formatieren Sie den Text nach Bedarf. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Zu vorhandener Kategorie hinzufügen, um das Dokument zur vorhandenen Kategorie hinzuzufügen. Sie können auch Zu neuer Kategorie hinzufügen und eine neue Kategorie erstellen. Klicken Sie auf Speichern. Sie können auch auf + Kategorie hinzufügen klicken , um Kategorien zu definieren und die Dokumente unter der entsprechenden Kategorie hinzuzufügen. Wählen Sie im linken Bereich das gewünschte Dokument aus und klicken Sie auf Webvorschau , um eine Vorschau des Dokuments anzuzeigen.
7	Navigieren Sie zur Registerkarte Informationen , um die Details der hochgeladenen Dateien und der von Ihnen erstellten Dokumente anzuzeigen und nachzuverfolgen. Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die Wissensdatenbankdateien zu bearbeiten. Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen der Datei. Sie können auch die vorhandenen Dateien löschen und neue Dateien hinzufügen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Wissensdatenbank vollständig zu löschen.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den autonomen KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen.

Autonome KI-Agenten einrichten

Autonomer KI-Agent zur Ausführung von Aufgaben

Die autonomen KI-Agenten können verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

Natural Language Processing (NLP) – Verstehen und Reagieren auf menschliche Sprache auf natürliche und umgangssprachliche Weise.
Entscheidungsfindung: Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln.
Automatisierung: Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwändige Aufgaben.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent
Slot-Füllung konfigurieren
Fulfillment definieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Filtern Sie den KI-Agententyp als Autonom. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten, auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent finden Sie Best Practices und Beispiele.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Sie haben jetzt erfolgreich den autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen erstellt, der jetzt auf dem Dashboard verfügbar ist. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren eines vordefinierten KI-Agents

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Bearbeiten Sie bei Bedarf das Ziel des KI-Agenten. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
Anweisungen: Geben Sie die Anweisungen für den KI-Agenten ein. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Die Standard-URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Ändern Sie dies bei Bedarf.
KI-Engine: Aktualisieren Sie die KI-Engine, falls erforderlich.
Begrüßungsnachricht: Die standardmäßige Begrüßungsnachricht, die der KI-Agent verwendet, um die Interaktion zu starten. Aktualisieren Sie diese Kennzahlen, falls erforderlich.

Klicken Sie auf Veröffentlichen , um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten die erforderlichen Aktionen hinzu.

Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent

Holen Sie die erforderlichen Informationen vom Kunden ein.
Übergeben Sie die Informationen an den gewünschten Ablauf.

Der autonome KI-Agent zum Ausführen von Aktionen arbeitet mit den folgenden Bausteinen:

Aktion: Eine Funktion, mit der der KI-Agent eine Verbindung mit externen Systemen herstellen kann, um komplexe Aufgaben auszuführen.
Entität oder Slot: Stellt einen Schritt zur Erfüllung der Absicht des Benutzers dar. Beim Slot-Filling werden dem Kunden bestimmte Fragen gestellt, um die Absicht des Kunden auf der Grundlage von Äußerungen zu erfüllen. Es ist der Auslöser für einen KI-Agenten, um mit der Ausführung einer Aktion zu beginnen. Definieren Sie die Eingabeelemente als Teil der Slot-Füllung.
Fulfillment – Legt fest, wie der KI-Agent die Aktion abschließt. Definieren Sie im Rahmen der Erfüllung die Ausgabeentitäten für den autonomen KI-Agenten, um die Antwort in einem bestimmten Format zu generieren. Das System sendet die Ausgabeentitäten an den Fluss, um mit der Aktion fortzufahren und die Aufgabe erfolgreich abzuschließen.

Klicken Sie auf der Registerkarte Aktion auf +Neue Aktion.

Geben Sie auf der Seite Neue Aktion hinzufügen die folgenden Details an:

Aktionsname – Geben Sie den Namen der Aktion ein. Beispiel: Tickets buchen.
Aktionsbeschreibung: Geben Sie eine kurze Beschreibung der erwarteten Aktion an. Stellen Sie sicher, dass die Aktionsbeschreibung klar und genau ist.
Aktionsumfang: Wählen Sie den Aktionsbereich aus der Dropdown-Liste aus. Folgende Optionen sind verfügbar:
- Klicken Sie auf Slot-Füllung , um die erforderlichen Eingabe-Entities für die Slot-Füllung zu konfigurieren. Wenn Sie sich für die Slot-Füllung entscheiden, können Sie die Fulfillment-Details nicht konfigurieren.
- Klicken Sie auf Slot-Füllung mit Fulfillment , um die erforderlichen Eingabeelemente für die Slot-Füllung zu konfigurieren und die Details für die Ausführung der Aktion zu definieren.
Die Agentenübergabe ist die Standardaktion, die standardmäßig aktiviert ist. Verwenden Sie die Umschaltoption, um die Agentenübergabe zu deaktivieren.

Nächste Schritte

Sie können entweder Slots konfigurieren oder Sie können Slots konfigurieren und das Fulfillment definieren, abhängig vom gewählten Aktionsumfang.

Slot-Füllung konfigurieren

Das Füllen von Slots beinhaltet das Hinzufügen der erforderlichen Eingabeeinheiten für die KI-Engine. Fügen Sie im Abschnitt Slot-Füllung auf der Seite Aktionen die Eingabe-Entities hinzu:

Sie können die Entitäten einzeln im Tabellenformat hinzufügen.
Sie können auch die JSON-Datei verwenden und die Entitäten definieren. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema .

Hinzufügen von Eingabeentitäten im Tabellenformat

1	Um eine Eingabe-Entity hinzuzufügen, klicken Sie auf +Neue Eingabe-Entity.
2	Geben Sie auf der Seite Neue Eingabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Eingabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung der Entität klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Entität obligatorisch zu machen.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Eingabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Eingabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
4	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die hinzugefügten Eingabeelemente zu bearbeiten. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Entität zu löschen.

Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor

Sie können die Eingabe- und Ausgabeentitäten mit dem JSON-Editor hinzufügen. In der JSON-Editor-Ansicht müssen die Entitäten in einem strukturierten JSON-Format definiert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Struktur der Eingabeparameter

Die Eingabeparameter müssen der folgenden Struktur entsprechen:

type: Datentyp des Parameters-Objekts. Dies ist immer 'object', um anzuzeigen, dass die Parameter als Objekt strukturiert sind.

properties: Ein Objekt, bei dem jeder Schlüssel für einen Parameter und die zugehörigen Metadaten steht.

required: Ein Array von Zeichenfolgen, in denen die Namen der Parameter aufgelistet sind, die obligatorisch sind.

Properties Objekt

type: Datentyp des Parameters. Folgende Typen sind zulässig:
- string – Textdaten.
- integer: Numerische Daten ohne Dezimalstellen.
- number: Numerische Daten, die Dezimalstellen enthalten können.
- boolean: Wahr/Falsch-Werte.
- Array: Eine Liste von Elementen, die in der Regel alle vom gleichen Typ sind.
- object: Eine komplexe Datenstruktur mit verschachtelten Eigenschaften.
description: Eine kurze Erläuterung dessen, was die Entität darstellt. Dies hilft der KI-Engine, den Zweck und die Verwendung des Parameters zu verstehen. Aus Gründen der Genauigkeit wird eine kurze Beschreibung empfohlen, die mit den Anweisungen und der Aktionsbeschreibung des Agenten übereinstimmt.
Die Validierung wird von der Plattform nur für 'type' erzwungen. "Description" wird nicht für alle Entitäten erzwungen, es wird jedoch dringend empfohlen, dass sie hinzugefügt wird. Weitere nützliche Schlüsselwörter für Entitätsmetadaten sind:
- enum: Das Feld "Enumeration" listet die möglichen Werte für einen Parameter auf. Dies ist nützlich für Parameter, die nur einen begrenzten Satz von Werten akzeptieren sollen. Entwickler können benutzerdefinierte Listen von Werten definieren, die ein Parameter akzeptieren soll, um dies zu verwenden.
- pattern: Das Musterfeld wird bei Zeichenfolgentypen verwendet, um einen regulären Ausdruck anzugeben, dem die Zeichenfolge entsprechen muss. Dies ist besonders nützlich, um bestimmte Formate wie Telefonnummern, Postleitzahlen oder benutzerdefinierte IDs zu überprüfen.
- examples: Das Feld examples enthält ein oder mehrere Beispiele für gültige Werte für den Parameter. Dies hilft der KI-Engine zu verstehen, welche Art von Daten erwartet werden, und kann besonders für Interpretations- und Validierungszwecke nützlich sein.

Es gibt andere Schlüsselwörter, mit denen die Entitätsdefinition genauer und robuster werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Beispiel

Das folgende Beispiel enthält verschiedene Typen von Entitäten und Schlüsselwörtern:

{ "type": "Objekt", "Eigenschaften": { "username": { "type": "string", "description": "Der eindeutige Benutzername für das Konto.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Das Passwort für das Konto.", "minLength": 8, "Format": "Passwort" }, "email": { "type": "string", "description": "Die E-Mail-Adresse für das Konto.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Das Geburtsdatum des Benutzers.", "examples": ["mm/tt/JJJJ"] }, "preferences": { "type": "Objekt", "description": "Einstellungen der Benutzereinstellungen.", "properties": { "Newsletter": { "type": "boolean", "description": "Ob der Benutzer Newsletter erhalten möchte.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Bevorzugte Benachrichtigungsmethode.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "Array", "description": "Liste der Rollen, die dem Benutzer zugewiesen sind.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["Benutzername", "Passwort", "E-Mail"] }

Dieses Beispiel enthält die folgenden Entitäten:

username: Ein Zeichenfolgentyp mit Längenbeschränkungen für die minimale und maximale Länge.
password: Ein Zeichenfolgentyp mit einer Mindestlänge und einem bestimmten Format (das Kennwort gibt an, dass er sicher verarbeitet werden muss).
email: Ein Zeichenfolgentyp mit einem Regex-Muster, um sicherzustellen, dass es sich um eine gültige E-Mail-Adresse handelt.
birthdate: Ein Zeichenfolgentyp mit Beispielen zum Festlegen des Datumsformats.
preferences: Ein Objekttyp mit verschachtelten Eigenschaften (Newsletter und Benachrichtigungen), einschließlich eines booleschen Werts mit einem Standardwert und einer Zeichenfolge mit bestimmten zulässigen Werten (enum).
roles: Ein Array-Typ, bei dem jedes Element eine Zeichenfolge ist, die auf bestimmte Werte (Enumeration) beschränkt ist.

Der Benutzername, das Passwort und die E-Mail-Adresse sind obligatorisch, wie im "required"-Array definiert.

Fulfillment definieren

1	Definieren Sie die Fulfillment-Details für die Implementierung des KI-Agenten in einem Contact Center. Geben Sie die folgenden Details an: Wählen Sie einen Fulfillment-Ansatz aus: Wählen Sie den Flow aus. Flow-Builder auswählen – Wählen Sie den erforderlichen Flow-Builder aus. Flow Webhook URL: Geben Sie die Webhook-URL ein. Weitere Informationen finden Sie unter Eingehende Webhooks. Dienstschlüssel: Geben Sie die Details des Dienstschlüssels ein.
2	Konfigurieren Sie die Ausgabeentitäten so, dass der KI-Agent das Ergebnis in einem Format generiert, das für den Fluss verständlich ist.
3	Um eine Ausgabeentität hinzuzufügen, klicken Sie auf + Neue Ausgabeentität. Geben Sie auf dem Bildschirm Neue Ausgabeentität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Ausgabe-Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung klar und korrekt ist. Beispiele für Entitäten: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf + Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Komponente als obligatorisch festzulegen. Sie können auch eine JSON-Datei verwenden, um die Ausgabeentitäten hinzuzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor .
4	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Ausgabeentität hinzuzufügen. Sie können so viele Ausgabeelemente hinzufügen, wie Sie benötigen.
5	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen für die Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um Änderungen an der Entität vorzunehmen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen, um die Entität zu löschen.
6	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Konfiguration abzuschließen.

Nächste Schritte

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Bieten Sie Kundensupport – Beantworten Sie häufig gestellte Fragen, beheben Sie Probleme und führen Sie Kunden durch Prozesse.
Bieten Sie technische Unterstützung an: Bieten Sie fachkundige Beratung zu bestimmten Themen oder Bereichen an.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI
Wissensdatenbank konfigurieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Bevor Sie beginnen:

Stellen Sie sicher, dass Sie die Wissensdatenbank erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Wissensdatenbanken.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als autonom filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Eine vom System generierte eindeutige ID. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die Standard-KI-Engine ist Nova. Für die sprachbasierte Vorschau wählen Sie Vega aus. Weitere Informationen finden Sie unter Sprachbasierte Vorschau . Wissensdatenbank: Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbankdatei aus der Liste der verfügbaren Wissensdatenbanken aus. Sie können die ausgewählte Wissensdatenbank nicht anderen KI-Agenten zuordnen. Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID – Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Ziel des Agenten – Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zum Definieren von Zielen und Anweisungen für AI Agent .
URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft.
KI-Engine: Wählen Sie die erforderliche KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
Begrüßungsnachricht: Geben Sie die Begrüßungsnachricht ein, die der KI-Agent verwenden soll, um die Interaktion zu starten.
Übergabe an Agenten zulassen: Aktivieren Sie die Umschaltoption, um die Konversation an einen menschlichen Agenten weiterzuleiten, wenn ein Kunde mit einem Agenten sprechen möchte.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den KI-Agenten.

Wissensdatenbank konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Wählen Sie auf der Seite Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
2	Navigieren Sie zur Registerkarte Wissensdatenbank .
3	Wählen Sie die gewünschte Wissensdatenbank aus der Dropdown-Liste aus.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um den KI-Agenten live zu schalten.

Nächste Schritte

Klicken Sie auf Vorschau , um eine Vorschau des AI-Agenten anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten.

Nachdem Sie den KI-Agenten konfiguriert haben:

Informationen zum Anzeigen der Leistung des KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu den Sitzungen und zum Verlauf finden Sie unter Anzeigen von Sitzungen und Verlauf von autonomen KI-Agenten.

Autonomous AI Agent-Sitzung und -Verlauf anzeigen

Sitzungen

Die Seite "Sitzungen " bietet eine umfassende Aufzeichnung aller Interaktionen zwischen KI-Agenten und Benutzern. So navigieren Sie zur Seite "Sitzungen ":

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie die Sitzungsdetails anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Sitzungen.

Sitzungs-ID: Die eindeutige Raum-ID oder Sitzungs-ID für eine Konversation.
Verbraucher-ID: Die ID des Verbrauchers, der mit dem KI-Agenten interagiert hat.
Kanäle: Kanal, in dem die Interaktion stattgefunden hat.
Aktualisiert um: Uhrzeit der Raumschließung.
Raum-Metadaten – Enthält zusätzliche Informationen über den Raum.
Aktivieren Sie die erforderlichen Kontrollkästchen:
- Testsitzungen ausblenden: Blendet die Testsitzungen aus und zeigt nur die Liste der aktiven Sitzungen an.
- Agentenübergabe erfolgt: Zum Filtern der Sitzungen, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten: Zum Filtern der Sitzungen, in denen der Fehler aufgetreten ist.
- Downvoted: Zum Filtern der abgelehnten Sitzungen.
Klicken Sie auf eine Zeile in der Sitzungstabelle, um eine detaillierte Ansicht dieser Sitzung anzuzeigen. Das Schloss-Symbol zeigt an, dass die Sitzung gesperrt ist und entschlüsselt werden muss. Sie benötigen die entsprechende Berechtigung, um die Sitzung zu entschlüsseln. Wenn der Schalter "Zugriff entschlüsseln" aktiviert ist, können Sie über die Schaltfläche "Inhalt entschlüsseln" auf jede Sitzung zugreifen. Diese Funktion ist jedoch nur anwendbar, wenn der erweiterte Datenschutz auf true festgelegt oder für den Mandanten aktiviert ist.

Verlauf

Auf der Seite "Verlauf " können Sie die Details der Konfigurationsänderungen anzeigen, die am AI Agent vorgenommen wurden. So zeigen Sie den Verlauf eines bestimmten Agenten an:

Klicken Sie im Dashboard auf den Autonomous AI-Agenten, für den Sie den Verlauf anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Verlauf.

Die Seite "Verlauf " wird mit den folgenden Registerkarten angezeigt:

Überwachungsprotokolle – Klicken Sie auf dieRegisterkarte Überwachungsprotokolle , um die an den KI-Agenten vorgenommenen Änderungen anzuzeigen.
Modellverlauf – Klicken Sie auf die Registerkarte Modellverlauf , um die verschiedenen Versionen des autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen anzuzeigen.

Audit-Protokolle

Aktualisiert um: Die Daten und der Zeitpunkt der Änderung.
Aktualisiert von: Der Name des Benutzers, der die Änderung vorgenommen hat.
Feld: Der spezifische Bereich des KI-Agenten, in dem die Änderung vorgenommen wurde.
Beschreibung – Zusätzliche Informationen zur Änderung.

Modellhistorie

Die Registerkarte Modellverlauf ist nur für den Autonomous AI Agent zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Modellbeschreibung: Eine kurze Beschreibung der Version des KI-Agenten.
KI-Engine: Die KI-Engine, die für diese Version des AI-Agenten verwendet wird.
Aktualisiert am: Datum und Uhrzeit der Erstellung.
Aktionen: Ermöglicht es Ihnen, die folgenden Aktionen für den KI-Agenten auszuführen
- Laden: Alle Änderungen am KI-Agenten gehen verloren. Sie müssen die Konfiguration erneut durchführen.
- Exportieren – Verwenden Sie diese Option, um den AI-Agenten zu exportieren.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten an

KI-Agenten-Dashboard – Wenn Sie den Mauszeiger über eine KI-Agentenkarte bewegen, wird die Vorschauoption für diesen KI-Agenten angezeigt. Klicken Sie auf diese Schaltfläche, um die Vorschau des KI-Agenten zu öffnen.
KI-Agent-Kopfzeile – Klicken Sie auf die KI-Agentenkarte, um den KI-Agenten zu öffnen. Die Option Vorschau ist immer im Kopfzeilenbereich sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget angezeigt. Mit dieser Option können Sie den Vorschaumodus einfach wieder öffnen.

Plattform-Vorschau-Widget

Außerdem können Sie das Vorschau-Widget minimieren, Verbraucherinformationen bereitstellen und mehrere Räume initiieren, um den KI-Agenten zu testen.

Teilbares Vorschau-Widget

Widget-Farbe: Durch Anhängen des Parameters brandColor an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder den Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts des phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird.

Beispiel für einen Vorschaulink mit diesen Parametern: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<geben Sie den Hexadezimalwert einer Farbe im Format '_XXXX'> ein.

Sprachbasierte Vorschau

Der autonome KI-Agent zur Beantwortung von Fragen unterstützt die sprachbasierte Vorschau. So aktivieren Sie diese Option:

Navigieren Sie zu Dashboard und wählen Sie den AI-Agenten aus.
Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste AI Engine die Option Vega aus.
Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Die Vorschauoption wird mit einem Mikrofonsymbol für die sprachbasierte Vorschau aktualisiert. Klicken Sie auf Vorschau. Das Sprachvorschau-Widget wird angezeigt.

Sie müssen den Mikrofonzugriff aktivieren, um diese Funktion nutzen zu können.

Im Sprachvorschau-Widget werden die folgenden Optionen angezeigt:

Start-Taste , um die Vorschau zu starten.
Das Live-Transkript der Konversation wird im Widget angezeigt, wenn die Sprachvorschau aktiv ist.
Anruf beenden, um die Konversation zu beenden.
Stummschalten , um stumm zu schalten.

Zeigen Sie die Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analytics an

Wählen Sie den KI-Agenten aus dem Dashboard aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Im ersten Abschnitt werden die folgenden Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten angezeigt.

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen durchgeführt wurden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, d. h. die Anzahl der Sitzungen, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Im dritten Abschnitt werden die Antworten und Übergaben von KI-Agenten angezeigt

Scripted AI Agent einrichten

Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben

Einfache Befehle ausführen: Befolgen Sie die Anweisungen, um vordefinierte Aktionen auszuführen.
Daten werden verarbeitet: Bearbeiten und transformieren Sie Daten gemäß den angegebenen Regeln.
Interaktion mit anderen Systemen – Kommunizieren Sie mit anderen Lösungen und steuern Sie diese.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Entitäten verwalten
Absichten verwalten
Antworten verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf + Agent erstellen.
3	Erstellen Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) einen neuen AI-Agenten von Grund auf neu. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil" automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf "Von Grund auf neu starten" und dann auf "Weiter ".
5	Wählen Sie im Feld Welchen Agententyp erstellen Sie? auf Scripted (Skript) aus.
6	Wählen Sie im Feld Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung. Sie können dieses Feld auch bearbeiten. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Erstellen Sie Entitäten , fügen SieAbsichten hinzuund definieren Sie Antworten.

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Entitäten verwalten

Entitätstypen

Webex AI Agent Studio bietet 11 vorgefertigte Entitätstypen, um verschiedene Arten von Benutzerdaten zu erfassen. Sie können auch eine der folgenden benutzerdefinierten Entitäten erstellen.

Benutzerdefinierte Entitäten

Diese Entitäten sind konfigurierbar und ermöglichen es Entwicklern, anwendungsfallspezifische Informationen zu erfassen.

Benutzerdefinierte Liste: Definieren Sie Listen erwarteter Zeichenfolgen, um bestimmte Datenpunkte zu erfassen, die nicht von vordefinierten Entitäten abgedeckt werden. Sie können jeder Zeichenfolge mehrere Synonyme hinzufügen. Beispiel: eine benutzerdefinierte Pizzagrößeneinheit.
Regulärer Ausdruck – Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um bestimmte Muster zu identifizieren und entsprechende Daten zu extrahieren. Beispiel: ein regulärer Ausdruck für eine Telefonnummer (z. B. 123-123-8789).
Ziffern: Erfassen numerische Eingaben mit fester Länge mit hoher Genauigkeit, insbesondere bei Sprachinteraktionen. In Non-Voice-Interaktionen wird es als Alternative zu den Entitätstypen "Benutzerdefiniert" und "Regex" verwendet. Um z.B. eine fünfstellige Kontonummer zu erkennen, muss eine Länge von fünf definiert werden.
Alphanumerisch: Erfasst Buchstaben- und Zahlenkombinationen und sorgt so für eine genaue Erkennung von Sprach- und Nicht-Spracheingaben.
Freiform: Erfassen Sie flexible Datenpunkte, die schwer zu definieren oder zu validieren sind.
Kartenstandort (WhatsApp) – Extrahieren Sie Standortdaten, die Sie auf dem WhatsApp-Kanal geteilt haben.

Systementitäten

Name der Entität	Beschreibung	Beispieleingabe	Beispielausgabe
Datum	Analysiert Datumsangaben in natürlicher Sprache in ein Standarddatumsformat	"Juli nächsten Jahres"	01/07/2020
Zeit	Analysiert die Zeit in natürlicher Sprache in ein Standardzeitformat	5 Uhr abends	17:00
E-Mail	Erkennt E-Mail-Adressen	Schreiben Sie mir an Info@cisco.com	Info@cisco.com
Telefonnummer	Erkennt allgemeine Telefonnummer	Rufen Sie mich an unter 9876543210	9876543210
Währungseinheiten	Analysiert Währung und Betrag	Ich will 20$	20$
Ordinale	Erkennt Ordnungszahl	Vierter von zehn Personen	Platz 4
Kardinal	Erkennt Kardinalzahl	Vierter von zehn Personen	10
Geolocation	Erkennt geografische Standorte (Städte, Länder usw.)	Ich war schwimmen in der Themse in London, Großbritannien	London, Großbritannien
Personennamen	Erkennt gebräuchliche Namen	Bill Gates von Microsoft	Bill Gates
Anzahl	Identifiziert Maße in Bezug auf Gewicht oder Entfernung	Wir sind 5 km von Paris entfernt	5km
Dauer	Identifiziert Zeiträume	1 Woche Urlaub	1 Woche

Entitätsrollen

Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite Trainingsdaten auf die Registerkarte Entitäten .
5	Klicken Sie auf Entität erstellen.
6	Geben Sie im Fenster Entität erstellen die folgenden Felder an: Entitätsname – Geben Sie den Namen der Entität ein. Entitätstyp – Wählen Sie in der Dropdown-Liste die Option "benutzerdefinierte Liste " aus. Werte – Geben Sie einen Wert für die Entität ein.
7	Aktivieren Sie den Schalter für automatisch vorgeschlagene Slot-Werte auf automatische Vervollständigung und geben Sie während der Konversation alternative Vorschläge für diese Entität an. Das Feld "Rollen " wird beim Erstellen einer benutzerdefinierten Entität nur angezeigt, wenn die Entitätsrollen im Abschnitt "Erweiterte Einstellungen " des Fensters "Ändern der Trainings-Engine " für RASA- und Mindmeld-NLU-Engines aktiviert sind.
8	Klicken Sie auf Speichern. Sie können die Optionen "Bearbeiten" und "Löschen " in der Spalte "Aktionen " verwenden , um verwandte Aktionen auszuführen.

Nächste Schritte

Nachdem Sie eine Entität erstellt haben, können Sie Rollen mit einer Entität verknüpfen.

Verknüpfen von Rollen mit einer Entität

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Sie können einer Entität Rollen zuweisen, um dieselbe Entität zweimal für ein Intent zu erfassen.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Absichten verwalten

Systemabsichten

Standard-Fallback-Absicht: Die Funktionen eines KI-Agenten sind von Natur aus durch die Absichten eingeschränkt, die für die Erkennung und Reaktion darauf entwickelt wurden. Ein Unternehmen kann zwar nicht jede mögliche Frage vorhersehen, die Sie möglicherweise stellen, aber die Standard-Fallback-Absicht kann dazu beitragen, dass Konversationen auf Kurs sind.
Durch die Implementierung einer standardmäßigen Fallback-Absicht können KI-Agent-Entwickler sicherstellen, dass der KI-Agent unerwartete oder außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegende Abfragen ordnungsgemäß verarbeitet und die Konversation zurück zu bekannten Absichten umleitet.
Entwickler von KI-Agenten müssen der Fallback-Absicht keine bestimmten Äußerungen hinzufügen. Der Agent kann so trainiert werden, dass er automatisch den Fallback Intent auslöst, wenn er auf bekannte Fragen stößt, die außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegen und andernfalls fälschlicherweise in andere Intents kategorisiert werden könnten.
In einem KI-Agenten eines Bankwesens könnten Kunden beispielsweise versuchen, sich nach Krediten zu erkundigen. Wenn der KI-Agent nicht für die Bearbeitung kreditbezogener Anfragen konfiguriert ist, können diese Abfragen als Trainingsphrasen in die Standard-Fallback-Absicht integriert werden. Wenn ein Kunde zu irgendeinem Zeitpunkt des Gesprächs nach Krediten fragt, erkennt der KI-Agent, dass die Anfrage außerhalb seiner definierten Absichten liegt, und löst die Fallback-Antwort aus. Dies gewährleistet eine angemessenere Reaktion.

Dem Fallback-Intent sollten keine Slots zugeordnet sein.

Die Fallback-Absicht muss den Standard-Fallback-Vorlagenschlüssel für ihre Antwort verwenden.
Hilfe: Mit diesem Intent werden Kundenanfragen zu den Funktionen des KI-Agenten beantwortet. Wenn Kunden sich nicht sicher sind, was sie erreichen können, oder während eines Gesprächs auf Schwierigkeiten stoßen, suchen sie oft Hilfe, indem sie um Hilfe bitten.
Standardmäßig ist die Antwort für die Hilfeabsicht dem Schlüssel der Hilfenachlagenvorlage zugeordnet. KI-Agentenentwickler können jedoch die Antwort anpassen oder den zugehörigen Vorlagenschlüssel ändern, um maßgeschneidertere und informativere Anleitungen bereitzustellen.
Es wird empfohlen, die Fähigkeiten des KI-Agenten auf einem hohen Niveau zu vermitteln, um den Kunden ein klares Verständnis dafür zu vermitteln, was sie als Nächstes tun können.
Mit einem Agenten sprechen – Mit dieser Absicht können Kunden in jeder Phase ihrer Interaktion mit dem KI-Agenten Unterstützung von einem menschlichen Agenten anfordern. Wenn dieses Intent aufgerufen wird, initiiert das System automatisch eine Übergabe an einen menschlichen Agenten. Die Standardantwortvorlage für dieses Intent ist "Agentenübergabe". Es gibt zwar keine Einschränkungen der Benutzeroberfläche für das Ändern des Antwortvorlagenschlüssels, aber eine Änderung wirkt sich nicht auf das Ergebnis der menschlichen Übergabe aus.

Small-Talk-Absichten

Alle neu erstellten KI-Agenten enthalten vier vordefinierte Small-Talk-Intents für häufige Kundengrüße, Dankesbekundungen, negatives Feedback und Verabschiedungen:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Erstellen eines Intents

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard einen KI-Agenten aus.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Klicken Sie auf der Seite "Trainingsdaten " auf "Absicht erstellen".
5	Geben Sie im Fenster Absicht erstellen die folgenden Details an: Intent Name: Geben Sie den Intent-Namen ein. Äußerung hinzufügen – Fügen Sie einen Ausdruck hinzu, um die Absicht aufzurufen, und klicken Sie auf Hinzufügen. Wenn Entitäten in den hinzugefügten Äußerungen vorhanden sind, werden sie automatisch in den Äußerungen mit Anmerkungen versehen und im Abschnitt Slots angezeigt. Sie können einem Intent weitere Entitäten als Slots hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen. Jeder Steckplatz zeigt Folgendes an: Der Name der Entität. Ob es für den Abschluss der Absicht erforderlich ist. Die Anzahl der Wiederholungen, die der KI-Agent versucht, um diesen Slot-Wert vom Benutzer abzurufen. Der Vorlagenschlüssel.
6	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , wenn die Entität erforderlich ist.
7	Geben Sie die Anzahl der Wiederholungen ein, die für diesen Slot zulässig sind. Standardmäßig ist die Zahl auf drei festgelegt.
8	Wählen Sie den Vorlagenschlüssel aus der Dropdown-Liste aus. Klicken Sie auf Neu erstellen, um einen neuen Antwortvorlagenschlüssel für die Entität zu erstellen. Der Antwortinhalt für diese Vorlagenschlüssel wird im Abschnitt "Antworten" konfiguriert. Jeder Vorlagenschlüssel verfügt über eine entsprechende Antwort, die an den Benutzer gesendet wird, wenn diese Absicht ausgelöst wird.
9	Geben Sie im Abschnitt Antwort den endgültigen Antwortvorlagenschlüssel ein, der nach Abschluss des Intents an die Benutzer zurückgegeben werden soll.
10	Aktivieren Sie den Schalter Slots nach Abschluss zurücksetzen, um die in der Konversation erfassten Slot-Werte zurückzusetzen, sobald das Intent abgeschlossen ist. Wenn sich dieser Umschalter im deaktivierten Status befindet, behält der Slot die alten Werte bei und zeigt die gleiche Antwort an.
11	Aktivieren Sie den Schalter Slot-Werte aktualisieren, um den Slot-Wert während des Gesprächs mit dem Consumer zu aktualisieren. Der KI-Agent berücksichtigt den letzten Wert, der in den Slot eingegeben wurde, um die Daten zu verarbeiten. Wenn diese Option aktiviert ist, werden die Werte für gefüllte Slots immer dann aktualisiert, wenn Kunden neue Informationen für denselben Slot-Typ bereitstellen.
12	Aktivieren Sie den Schalter Vorschläge für Slots bereitstellen, um Vorschläge für die Slot-Befüllung und alternative Slot-Werte in der endgültigen Antwort basierend auf Benutzereingaben bereitzustellen.
13	Aktivieren Sie den Schalter Konversation beenden, um die Sitzung nach diesem Intent zu schließen. Webex Connect- und Voiceflows können dies verwenden, um eine Konversation mit Verbrauchern zu beenden.
14	Klicken Sie auf Speichern. Klicken Sie oben rechts auf der Registerkarte "Training " auf Trainieren , um alle Änderungen zu übernehmen, die an Absichten und Entitäten vorgenommen wurden. Zum Trainieren von Rasa- oder Mindmeld-NLU-Engines sind mindestens zwei Trainingsvarianten (Äußerungen) pro Intent erforderlich. Außerdem muss jeder Steckplatz mindestens zwei Anmerkungen haben. Wenn diese Anforderungen nicht erfüllt sind, ist die Schaltfläche "Trainieren " deaktiviert. Ein Warnsymbol wird neben der betroffenen Absicht angezeigt, um auf das Problem hinzuweisen. Die standardmäßige Fallback-Absicht ist jedoch von diesen Anforderungen ausgenommen.

Nächste Schritte

Verknüpfen von Entitäten mit Absicht

Bevor Sie beginnen:

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training .
4	Wählen Sie auf der Seite Trainingsdaten eine Absicht zum Verknüpfen von Entitäten und Entitätsrollen aus. Standardmäßig wird die Registerkarte "Absicht " angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Slots auf Entität verknüpfen. Die verknüpften Entitäten werden im Abschnitt "Slots" angezeigt.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Klicken Sie auf Speichern. Wenn eine Entität als erforderlich markiert ist, stehen zusätzliche Konfigurationsoptionen zur Verfügung. Sie können angeben, wie oft der KI-Agent die fehlende Entität anfordern kann, bevor er eskaliert oder eine Fallback-Antwort bereitstellt. Sie können den Vorlagenschlüssel definieren, der aufgerufen werden soll, wenn die erforderliche Entität nicht innerhalb der angegebenen Anzahl von Wiederholungen bereitgestellt wird. Sobald ein KI-Agent eine Absicht identifiziert und alle erforderlichen Daten (Slots) gesammelt hat, antwortet er mit der Nachricht, die dem endgültigen Vorlagenschlüssel zugeordnet ist, der für diese Absicht konfiguriert wurde. Um eine neue Konversation zu starten oder nachfolgende Intents zu verarbeiten, ohne vorherige Daten zu übernehmen, müssen Sie den Schalter "Slots nach Abschluss zurücksetzen" aktivieren. Diese Einstellung löscht alle erkannten Entitäten aus dem Konversationsverlauf und sorgt für einen Neuanfang für jede neue Interaktion.

Generieren von Trainingsdaten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Trainingsdaten zu generieren:

Geben Sie den Absichtsnamen und eine Beispieläußerung ein.
Klicken Sie auf Generieren.
Geben Sie eine kurze Beschreibung der Absicht an, die KI zu leiten.
Geben Sie die gewünschte Anzahl an Varianten und den Grad der Kreativität für die KI-generierten Vorschläge an.

Das Generieren vieler Varianten auf einmal kann sich auf die Qualität auswirken. Wir empfehlen maximal 20 Varianten pro Generation.
Eine geringere Kreativitätseinstellung kann zu weniger vielfältigen Varianten führen.
Der Generierungsvorgang kann je nach Anzahl der angeforderten Varianten einige Sekunden dauern.
Das Blitzsymbol unterscheidet KI-generierte Varianten von benutzerdefinierten Trainingsdaten.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Generierte Varianten kennzeichnen

Suchen Sie die Kennzeichnungsoption: Für jede generierte Äußerung ist eine Kennzeichnungsoption verfügbar.
Feedback geben: Beim Markieren einer Ausgabe können Entwickler Kommentare hinzufügen und den Grund für die Kennzeichnung angeben.

Mehrsprachige Absicht und Entität erstellen

Antworten verwalten

Antworten sind die Nachrichten, die Ihr KI-Agent als Antwort auf ihre Anfragen oder Absichten an Kunden sendet. Sie können Antworten erstellen, die Folgendes enthalten:

Text: Nur-Text-Nachrichten für die direkte Kommunikation.
Code: Eingebetteter Code für dynamische Inhalte oder Aktionen.
Multimedia: Bild-, Audio- oder Videoelemente, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Die Antworten bestehen aus zwei Hauptkomponenten:

Vorlagen: Vordefinierte Antwortstrukturen, die bestimmten Intents zugeordnet sind.
Workflows: Die Logik, die basierend auf der identifizierten Absicht bestimmt, welche Vorlage verwendet werden soll.

Vorlagen für Agentenübergabe, Hilfe, Fallback und Begrüßung sind vorkonfiguriert, und die Antwortnachricht kann über die entsprechenden Vorlagen geändert werden.

Antworttypen

Der Abschnitt "Antwort-Designer" behandelt verschiedene Arten von Antworten und wie sie konfiguriert werden können.

Variablensubstitution

Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer

Bedingte Antworten: Für Nicht-Entwickler ermöglicht diese Option die einfache Erstellung von Antworten, die der KI-Agent an Kunden liefert.
Code-Snippets: Für Entwickler, die Python verwenden, bietet diese Option Flexibilität beim Konfigurieren von Antworten mithilfe von Code.

Der Antwortdesigner wurde entwickelt, um sicherzustellen, dass die Benutzererfahrung auf den spezifischen Kanal zugeschnitten ist, mit dem der KI-Agent interagiert.

Antwortvorlagen

Text: Hierbei handelt es sich um einfache Textantworten. Um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, ermöglicht der Antwortdesigner mehrere Textfelder innerhalb einer einzigen Antwort, sodass Sie lange Nachrichten in überschaubarere Abschnitte unterteilen können. Jedes Textfeld kann verschiedene Antwortoptionen enthalten. Während eines Gesprächs wird eine dieser Optionen zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt, um eine dynamische und ansprechende Interaktion zu gewährleisten.
Um eine dynamische und ansprechende Benutzererfahrung zu gewährleisten, können Sie Ihren Vorlagen mehrere Antwortoptionen hinzufügen. Wenn eine Vorlage mit mehreren Optionen aktiviert wird, wird eine davon zufällig ausgewählt und dem Benutzer angezeigt. Sie können diese Funktion aktivieren, indem Sie auf die Schaltfläche +Variante hinzufügen klicken, die sich am unteren Rand Ihrer Antwort befindet.

Beim Speichern von Antworten wird möglicherweise eine Warnung angezeigt, die die Anzahl der Fehler angibt, die korrigiert werden müssen. Die fehlerhaften Felder werden rot hervorgehoben. Mithilfe der Navigationspfeile können Entwickler diese Fehler in jedem Kanal oder Antwortformat leicht lokalisieren und beheben. Wenn die Listenauswahl oder das Karussell mehrere Karten enthält, können Sie mithilfe der Punktnavigation durch die Karten mit Fehlern navigieren. Bei einer einzelnen Karte färbt sich der entsprechende Punkt rot, um den Fehler anzuzeigen.
Schnellantwort: Textantworten können mit Schaltflächen verknüpft werden, bei denen es sich entweder um textbasierte oder URL-Links handeln kann. Textschaltflächen erfordern einen Titel und eine Nutzlast, die beim Klicken an den Bot gesendet wird. URL-Schaltflächen leiten Benutzer zu einer bestimmten Webseite weiter.
Wenn die Abfrage eines Kunden mehrdeutig ist, kann der Bot relevante Artikel oder Absichten als Optionen vorschlagen. Diese Funktion ist für Web- und Facebook-Interaktionen verfügbar.
Hinzufügen von URL-Schnellantworten
URL-Schnellantwort-Schaltflächen in festen und bedingten Antworten ermöglichen es Ihnen, Schaltflächen zu erstellen, die Benutzer für weitere Informationen oder Aktionen wie das Ausfüllen von Formularen auf Ihre Website weiterleiten. Wenn auf diese Schaltflächen geklickt wird, wird die angegebene URL in einem neuen Tab innerhalb desselben Browserfensters geöffnet, ohne dass Daten an den Bot zurückgesendet werden.
So fügen Sie eine URL-Schnellantwort in einer bedingten oder festen Antwort hinzu:
1. Wählen Sie den Artikel- oder Vorlagenschlüssel aus, für den Sie die URL-Schnellantwort konfigurieren möchten.
2. Klicken Sie auf + Fügen Sie eine Schnellantwort hinzu. Das Popup-Fenster vom Typ "Schaltfläche" wird angezeigt.
3. Wählen Sie den Button-Typ als URL im Webkanal aus.
4. Geben Sie den Titel für die Schaltfläche und die URL an, zu der der Consumer nach dem Klicken auf die Schaltfläche umgeleitet werden muss.
5. Klicken Sie auf Fertig , um eine URL-Schnellantwort hinzuzufügen.
URL-Schaltflächen können auch über den dynamischen Antworttyp konfiguriert werden, wobei diese Schaltflächen mithilfe von Python-Codeausschnitten konfiguriert werden sollen. Diese Schaltflächen werden in den Bereichen "Vorschau" und "Vorschau" unterstützt. Sie werden derzeit nicht vom Live-Chat-Widget von IMIchat oder anderen Kanälen von Drittanbietern unterstützt.
Karussell: Rich-Antworten können eine einzelne Karte oder mehrere Karten enthalten, die in einem Karussellformat angeordnet sind. Jede Karte benötigt einen Titel und kann ein Bild, eine Beschreibung und bis zu drei Schaltflächen enthalten.
Schnellantwort-Schaltflächen innerhalb der Karussell-Vorlage können mit Text- oder URL-Links konfiguriert werden. Wenn Sie auf eine URL-Schaltfläche klicken, wird der Benutzer auf die angegebene Website weitergeleitet. Wenn Sie auf eine textbasierte Schnellantwortschaltfläche klicken, wird eine konfigurierte Nutzlast an den Bot gesendet, die die entsprechende Antwort auslöst.
Bild: Eine Multimediavorlage, in der Benutzer Bilder durch Angabe von URLs konfigurieren können.
Video: Rendert Videos in der Vorschau basierend auf der konfigurierten Video-URL.
Code: Kann verwendet werden, um Python-Code zum Aufrufen von APIs oder zum Ausführen anderer Logik zu schreiben.

Code-Snippets

Text: Eine einfache Textnachricht, die mehrere Varianten aufweisen kann. Diese konfigurierte Meldung wird basierend auf der Abfrage angezeigt.
Schnellantwort: Eine Vorlage mit Text und Schaltflächen, auf die geklickt werden kann.
Karussell: Eine Sammlung von Kacheln, wobei jede Kachel über einen Titel, eine Bild-URL und eine Beschreibung verfügt.
Bild: Eine Vorlage zum Konfigurieren von Bildern durch Bereitstellen von URLs.
Video: Eine Vorlage zum Konfigurieren der Videoübertragung durch Angabe der Video-URL. Sie können das Video abspielen, indem Sie auf das Bild klicken oder tippen.
Datei: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer PDF-Datei durch Bereitstellen der URL für den Zugriff auf die Datei.
Audio: Eine Vorlage zum Konfigurieren einer Audiodatei durch Bereitstellen der Audio-URL. Außerdem wird die Dauer der Audionachricht in der Ausgabe angezeigt.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen

Spezifische Kenntnisse sind erforderlich: Der Agent muss Fragen innerhalb einer vordefinierten Domäne beantworten.
Konsistenz ist wichtig: Der Agent muss konsistente Antworten auf ähnliche Abfragen geben.
Begrenzte Flexibilität ist erforderlich: Die Antworten des Agenten werden durch die Informationen im Trainingskorpus eingeschränkt.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten
Artikel verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten
Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agent erstellen.
3	Klicken Sie auf dem Bildschirm Create an AI Agent (KI-Agent erstellen) auf Von Grund auf neu starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als Skript filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite "Profil " automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welcher Agententyp erstellen Sie auf Skripted.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agent definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Die vom System generierte eindeutige Kennung.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der geskriptete KI-Agent zur Beantwortung von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun auf dem Dashboard verfügbar. Im AI Agent-Header können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vordefinierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von vorgefertigten KI-Agenten.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten Artikel hinzu .

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie einen geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten AI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID – Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Agentenprofilbild: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung: Geben Sie die Details zum AI-Agenten ein. Feedback zulassen: Aktivieren Sie diesen Schalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlernachricht: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten ein Fehler auftritt.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Artikel verwalten

Begrüßungsnachricht: Enthält die erste Nachricht, wenn ein Gespräch zwischen dem Kunden und dem KI-Agenten beginnt.
Fallback-Nachricht: AI Agent zeigt diese Meldung an, wenn der Agent die Frage des Benutzers nicht verstehen kann.
Teilweise Übereinstimmung – Wenn der KI-Agent mehrere Artikel mit einem geringen Unterschied in den Punktzahlen erkennt (wie in den Einstellungen für Übergabe und Rückschlüsse festgelegt), zeigt der Agent diese Übereinstimmungsnachricht zusammen mit den übereinstimmenden Artikeln als Optionen an. Sie können auch die Textantwort konfigurieren, die zusammen mit diesen Optionen angezeigt wird.
Was können Sie tun?— Sie können die Funktionen des KI-Agenten konfigurieren. AI Agent zeigt dies immer dann an, wenn die Endbenutzer AI Agent-Funktionen in Frage stellen.

Zusätzlich zu diesen wird der Standardartikel "Mit einem Agenten sprechen" hinzugefügt, wenn die Einstellungen "Übergabe " und "Inferenz " aktiviert sind.

Alle neuen KI-Agenten verfügen außerdem über vier Smalltalk-Artikel , in denen Benutzeräußerungen für Folgendes behandelt werden:

Grüße
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiedersehen

Diese Artikel und Antworten sind standardmäßig in der KI-Agenten-Wissensdatenbank verfügbar, wenn ein neuer KI-Agent erstellt wird. Sie können diese auch ändern oder entfernen.

Standardartikel zur Begrüßungsnachricht, Fallbacknachricht, zu Agentengesprächen und Teilnachrichten können nicht gelöscht werden.

Hinzufügen von Artikeln über die Benutzeroberfläche und die Standardantwort

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf Neuen Beitrag erstellen.
4	Fügen Sie die Standardvarianten hinzu.
5	Wählen Sie eine dieser Standardantworten für den Artikel aus. Mögliche Werte: Bedingte Antwort: Die Antwort wird durch Regeln konfiguriert. Die Antwort kann in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. Text, Karussell, Schnellantwort, Bild, Audio, Video, Code und Datei. Sie können einem Beitrag mehrere Antworten hinzufügen. Code-Snippet: Die Antwort wird mithilfe von if-else-Bedingungen erstellt. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer .
6	Klicken Sie auf Speichern und trainieren.

Import aus Katalogen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus Katalogen importieren.
5	Wählen Sie die Kategorien der Artikel aus, die dem Agenten hinzugefügt werden sollen.
6	Klicken Sie auf Fertig.

Extrahieren Sie häufig gestellte Fragen aus dem Link

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Häufig gestellte Fragen aus dem Link extrahieren.
5	Geben Sie die URL an, unter der häufig gestellte Fragen gehostet werden, und klicken Sie auf Extrahieren.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Aus Datei importieren

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol .
4	Klicken Sie auf Aus einer Datei importieren und wählen Sie CSV aus, um die Artikel aus der CSV Datei zu importieren. Wenn Sie Artikel aus einer Datei im JSON-Format importieren, wählen Sie JSON aus.
5	Klicken Sie auf Durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, die alle Artikel enthält. Klicken Sie auf Beispiel herunterladen, um das Format anzuzeigen, in dem die Artikel angegeben werden müssen.
6	Klicken Sie auf Importieren.

Benutzerdefinierte Synonyme hinzufügen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf das Ellipsensymbol.
4	Klicken Sie auf Benutzerdefinierte Synonyme.
5	Klicken Sie auf Neuer Wortstamm.
6	Konfigurieren Sie den Wert des Stammworts und seine Synonyme, und klicken Sie auf Speichern.
7	Trainieren Sie den KI-Agenten erneut, nachdem Sie die Synonyme hinzugefügt haben. Sie können die Synonyme (im Dateiformat .CSV) auch in den lokalen Ordner exportieren und die Datei zurück auf die Plattform importieren.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Swiftmatch – Eine schnelle, schlanke Engine, die mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-Framework für Konversations-KI.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

Ändern von Trainings-Engines

Zum Wechseln zwischen den NLU-Engines.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, für den Sie die Trainings-Engine ändern möchten.
- Für Scripted AI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
- Für geskriptete KI-Agenten zum Ausführen von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite mit den Trainingsdaten wird angezeigt.
Klicken Sie auf das Symbol "Einstellungen" neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Trainings-Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine für die neu erstellten KI-Agenten auf Swiftmatch eingestellt.
Wählen Sie die Trainings-Engine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
- RASA (Beta)
- Swiftmatch
- Gedankenverschmelzung (Beta)
Geben Sie die folgenden Informationen im Abschnitt Inferenz an:
- Ergebnis, unterhalb dessen Fallback angezeigt wird: Das Mindestvertrauen, das erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unterhalb derer eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
- Unterschied bei den Ergebnissen für teilweise Übereinstimmung: Definiert den minimalen Abstand zwischen den Konfidenzstufen der Beantwortungen, um die beste Übereinstimmung eindeutig anzuzeigen, unterhalb derer eine Vorlage für eine teilweise Übereinstimmung angezeigt wird.
Klicken Sie auf dieses Symbol, um den Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" zu erweitern.
- Entfernen Sie Stoppwörter – "Stoppwörter" sind Funktionswörter, die grammatikalische Beziehungen zwischen anderen Wörtern innerhalb eines Satzes herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stoppwörter wie Artikel (ein, ein, die usw.) oder Pronomen (er, sie usw.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die "Stoppwörter" zum Zeitpunkt des Trainings und der Inferenz aus dem Satz entfernt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Kontraktionen erweitern: Englische Verkürzungen in den Trainingsdaten können zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucherabfrage auf die ursprüngliche Form erweitert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: "don't" wird zu "don't" erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen markiert ist, werden die Verkürzungen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung expandiert. Diese Funktion wird von allen drei NLU-Engines unterstützt.
- Rechtschreibprüfung in Inferenz: Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird für alle drei Module nur unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Rückschluss aktiviert ist.
- Sonderzeichen entfernen: Sonderzeichen sind nicht alphanumerische Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich berücksichtigt. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Entitätsrollen – benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
- Entitätsersetzung in Inferenz – Entitätswerte in Trainingsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Slot-Füllung priorisieren: Slot-Füllung hat Vorrang vor der Absichtserkennung.
- Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse: Die Anzahl der Artikel, für die die vom KI-Agenten berechneten Konfidenzwerte unter Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.
  
  Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt "Algorithmus" des Bildschirms "Sitzungen" angezeigt werden, ist nun auf 5 begrenzt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtentranskriptberichten von Scripted AI-Agenten und im Abschnitt "Algorithmusergebnisse" auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen" in Sitzungen verfügbar.
- Wortformerweiterung: Erweitern Sie die Trainingsdaten um Wortformen wie Plural, Verben usw. sowie die in die Daten eingebetteten Synonyme. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Synonyme: Synonyme sind alternative Wörter, die für ein und dasselbe Wort verwendet werden. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gebräuchliche englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Für das Wort Garten können die vom System generierten Synonyme z. B. ein Hinterhof, ein Hof usw. sein. Diese NLU-Engine-Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
- Wortformen: Wortformen können in verschiedenen Formen vorkommen, z. B. in Pluralformen, Adverbien, Adjektiven oder Verben. Zum Beispiel für das Wort "Schöpfung" können die Wortformen erstellt werden, erstellen, erstellen, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
Entwickler können unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu ermitteln, die für die Anzeige der KI-Agentenantwort akzeptabel ist.
Klicken Sie auf Aktualisieren , um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Trainings-Engine trainiert wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von "Gespeichert " in "Trainiert".

Sie können den KI-Agenten nur dann mit RASA und Mindmeld trainieren, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nach Abschluss der Schulung ändert sich der Status in "Geschult". Klicken Sie auf das Symbol "Neu laden " neben " Training ", um den aktuellen Trainingsstatus abzurufen.

Vektor-Modell

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Inferenz verfügbar sind, im Abschnitt "Andere Informationen " der Sitzung überprüfen.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie diese Option mit dem Umschalter, dass der KI-Agent nicht verfügbar ist.
Deaktivierte Meldung – Schreiben Sie eine Nachricht für einen behinderten Agenten. Diese Meldung wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine entsprechende Aktion für eingehende Nachrichten an den Agenten durchzuführen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es wird keine Aktion ausgeführt.
- An Agent senden: Der Chat wird basierend auf den eingehenden Nachrichten an den KI-Agenten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Schalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder AI Agent-Antwort anzufordern.
Sitzungsschließzeit: Das Sitzungstimeout (in Minuten), nach dem die Sitzung im Falle einer Benutzerinaktivität automatisch geschlossen wird.
Sicherheit: Die Meldung des Haftungsausschlusses für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Erweiterter Datenschutz aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem Scripted AI Agent Sprachen hinzu.

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache .
2	Klicken Sie auf + Sprachen hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Schalter unter Aktion , um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie von einer vorhandenen Standardsprache wechseln, kann sich dies auch auf die Artikel, die Kuratierung, das Testen und die Vorschauerfahrungen des KI-Agenten auswirken.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Bevor Sie beginnen:

Erstellen Sie den Scripted AI Agent.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen: Leitet den Benutzer an einen Agenten weiter, wenn der KI-Agent seine Abfragen nicht bearbeiten kann oder wenn er explizit darum bittet.
Übergabe im Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angezeigten Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann eine Übergabe auslösen. Diese Anzahl ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren – Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können eine Übergabe des Agenten auslösen. Die Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Trigger benötigt werden, ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Verwaltungsabschnitten für den Scripted AI Agent, oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI Agent an.

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres Scripted AI-Agenten an

KI-Agenten-Dashboard: Bewegen Sie den Mauszeiger über eine KI-Agenten-Kachel, um die Vorschauoption für diesen KI-Agenten anzuzeigen. Klicken Sie auf Vorschau , um das AI Agent-Vorschau-Widget zu öffnen.
KI-Agenten-Kopfzeile – Nachdem Sie in den Bearbeitungsmodus für einen beliebigen KI-Agenten gewechselt sind, indem Sie auf die KI-Agenten-Karte oder die Schaltfläche "Bearbeiten" auf der KI-Agenten-Karte klicken, ist die Vorschauoption immer im Kopfzeilenabschnitt sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und anschließend minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chatkopf-Widget erstellt, mit dem Sie den Vorschaumodus einfach erneut öffnen können.

Plattform-Vorschau-Widget

Teilbares Vorschau-Widget

Widget-Farbe: Durch Anhängen eines brandColor-Parameters an den Link. Sie können einfache Farben mithilfe von Farbnamen definieren oder einen Hexadezimalcode von Farben verwenden.
Telefonummantelung: Durch Ändern des Werts eines phoneCasing-Parameters im Link. Diese Option ist standardmäßig auf true gesetzt und kann deaktiviert werden, indem sie auf false gesetzt wird

Beispiel-Vorschaulink mit diesen Parametern: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Allgemeine Verwaltungsabschnitte für Scripted AI Agent

Die folgenden Abschnitte werden im linken Bereich der AI Agent-Konfigurationsseite angezeigt:

Schulung

Erstellen und führen Sie ganz einfach einen umfassenden Satz von Testfällen aus.
Definieren Sie Testnachrichten und erwartete Antworten für verschiedene Szenarien.
Simulieren Sie komplexe Interaktionen, indem Sie Testfälle mit mehreren Nachrichten erstellen.

Definieren von Tests

Sie kÃ¶nnen Tests mit den folgenden Schritten definieren:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten mit Skript.
Klicken Sie im linken Bereich auf Testen . Standardmäßig wird die Registerkarte Testfälle angezeigt.
Wählen Sie einen Testfall aus, und klicken Sie auf Ausgewählte Tests ausführen.

Jede Zeile in der Tabelle stellt einen Testfall mit den folgenden Parametern dar:

Tabelle 1. Schulbeispiele
Parameter	Beschreibung
Nachricht	Eine Beispielnachricht, die die Arten von Abfragen und Anweisungen darstellt, die Benutzer voraussichtlich an Ihren KI-Agenten senden werden.
Erwartete Sprache	Die Sprache, in der die Benutzer mit dem KI-Agenten interagieren sollen.
Erwarteter Artikel	Geben Sie den Artikel an, der als Antwort auf eine bestimmte Benutzernachricht angezeigt werden soll. Um Ihnen bei der Suche nach dem relevantesten Artikel zu helfen, verfügt diese Spalte über eine intelligente automatische Vervollständigungsfunktion. Bei der Eingabe schlägt das System passende Artikel auf Basis des bisher eingegebenen Textes vor.
Vorherigen Kontext zurücksetzen	Klicken Sie auf das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um Testfälle zu isolieren und sicherzustellen, dass sie unabhängig von einem vorhandenen KI-Agentenkontext ausgeführt werden. Wenn diese Option aktiviert ist, wird jeder Testfall in einer neuen Sitzung simuliert, wodurch Interferenzen durch vorherige Interaktionen oder gespeicherte Daten vermieden werden.
Teilübereinstimmungen einschließen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um Testfälle als erfolgreich zu betrachten, auch wenn die erwarteten Artikel nur teilweise mit der tatsächlichen Antwort übereinstimmen.
Aus CSV importieren	Importieren Sie Testfälle aus einer durch Kommas getrennten Dateidatei (CSV). In diesem Fall werden alle vorhandenen Testfälle überschrieben.
Export zu CSV	Exportieren Sie Testfälle in eine durch Kommas getrennte Datei (CSV).
Rückrufe testen	Aktivieren Sie diesen Schalter, um eingehende Rückrufe zu simulieren und das Verhalten des Flows zu testen, ohne dass tatsächlich eingehende Anrufe erforderlich sind. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf im Fluss	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um anzugeben, dass ein Intent einen Rückruf auslösen muss. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Erwartete Rückrufvorlage	Geben Sie den Vorlagenschlüssel an, der aktiviert werden soll, wenn der Rückruf ausgeführt wird. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.
Rückruf-Zeitüberschreitung (s)	Die maximale Zeitspanne (in Sekunden), die der KI-Agent auf eine Rückrufantwort wartet, bevor er den Rückruf als Zeitüberschreitung betrachtet. Ein Timeout von maximal 20 Sekunden ist zulässig. Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Ausführen von Tests

Klicken Sie auf der Registerkarte Ausführung auf Ausgewählte Tests ausführen, um eine sequenzielle Ausführung aller ausgewählten Testfälle zu initiieren.

Sie können Testfälle auch über die Registerkarte Testfälle ausführen.

Ausführungshistorie

Greifen Sie auf der Registerkarte Verlauf auf alle ausgeführten Testfälle zu.

Klicken Sie in der Spalte "Aktionen " auf das Symbol Herunterladen , um die ausgeführten Testdaten als CSV Datei für die Offline-Analyse oder Berichterstellung zu exportieren.
Überprüfen Sie die spezifischen Modul- und Algorithmuseinstellungen, die für jede Testfallausführung verwendet werden. Diese Informationen helfen Entwicklern, die Leistung des KI-Agenten zu optimieren.
Um die erweiterten Algorithmuskonfigurationseinstellungen anzuzeigen, die für eine bestimmte Trainings-Engine verwendet werden, klicken Sie auf das Info-Symbol neben dem Namen der Trainings-Engine. Dies gibt Aufschluss über die Parameter und Einstellungen, die das Verhalten des KI-Agenten während des Tests beeinflusst haben.

Sitzungen

Kanäle: Der Kanal, über den die Interaktion stattgefunden hat (z. B. Chat, Voice).
Sitzungs-ID: Eine eindeutige Kennung für die Sitzung.
Consumer-ID: Die eindeutige Kennung des Benutzers.
Nachrichten: Die Anzahl der während der Sitzung ausgetauschten Nachrichten.
Aktualisiert um: Die Uhrzeit, zu der die Sitzung geschlossen wurde.
Metadaten – Zusätzliche Informationen zur Sitzung.
- Testsitzungen ausblenden – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Testsitzungen auszublenden und nur die Liste der aktiven Sitzungen anzuzeigen.
- Agentenübergabe erfolgt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, die an einen Agenten übergeben werden. Bei einer Agentenübergabe wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
- Abgelehnt – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die abgelehnten Sitzungen zu filtern.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zur Beantwortung von Fragen

Der Abschnitt "Nachrichten ":

Zeigt alle Nachrichten an, die der Benutzer während der Sitzung gesendet hat.
Zeigt die entsprechenden Antworten an, die vom KI-Agenten generiert wurden.
Stellt die chronologische Reihenfolge der Nachrichten dar und stellt Kontext für die Interaktion bereit.

Auf der Registerkarte "Transaktionsinformationen ":

Listet die Artikel auf, die als relevant für die Kundenabfrage identifiziert wurden, einschließlich exakter Übereinstimmungen und teilweiser Übereinstimmungen.
Zeigt die Ähnlichkeitswerte an, die jedem identifizierten Artikel zugeordnet sind, und gibt den Grad der Relevanz an.
Präsentiert die Ergebnisse der zugrunde liegenden Algorithmen, die zur Verarbeitung der Kundenanfrage und zur Identifizierung relevanter Artikel verwendet werden.
Zeigt die Anzahl der Algorithmusergebnisse abhängig von den Einstellungen an, die auf der Registerkarte "Übergabe und Inferenz" konfiguriert sind .

Verarbeitete Abfrage: Zeigt die vorverarbeitete Version der Kundeneingabe an, nachdem sie von der NLU-Pipeline (Natural Language Understanding) des KI-Agenten verarbeitet wurde.
Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Antworttyp – Gibt den Typ der Antwort an, die vom KI-Agenten generiert wird, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im Scripted AI Agent zum Ausführen von Aktionen

Abschnitt "Identifizierte Absichten ":

Zeigt die Absichten an, die für die Abfrage des Kunden identifiziert wurden.
Gibt die Konfidenzstufe an, die mit jeder identifizierten Absicht verbunden ist.
Listet die Slots auf, die dem identifizierten Intent zugeordnet sind. Klicken Sie auf den Slot, um zusätzliche Informationen über seinen Wert und die Art und Weise, wie er aus der Abfrage des Benutzers extrahiert wurde, anzuzeigen.

List of Intents: Zeigt die identifizierten Intents und die entsprechenden Ähnlichkeitswerte an.
Entitätsliste – Zeigt die Entitäten an, die aus der Nachricht des Benutzers extrahiert wurden.

Die anderen Informationen werden angezeigt:

Agentenübergabe – Gibt an, ob während der Sitzung eine Agentenübergabe stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln , wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Vorlagenschlüssel – Gibt den Vorlagenschlüssel an, der mit der Absicht verknüpft ist, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
Antworttyp – Gibt den Typ der vom KI-Agenten generierten Antwort an, z. B. ein Code-Snippet oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine: Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenabfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwertergebnisse: Zeigt das minimale Schwellenwertergebnis und die Differenz zwischen dem Teilübereinstimmungsergebnis an, die in den Einstellungen " Übergabe" und "Rückschluss " konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wann eine Abfrage außerhalb des Bereichs liegt oder ein Agenteneingreifen erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle: Stellt eine Liste der Debug-Protokolle bereit, die mit der jeweiligen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang aufbewahrt.

Sie können die Transaktionsinformationen auch im JSON-Format herunterladen und anzeigen, indem Sie die Download-Option verwenden.

Auf der Registerkarte "Metadaten " wird Folgendes angezeigt:

NLP-Metadaten – Überprüfen Sie die Vorverarbeitungsschritte, die auf die Eingabe des Kunden auf der Registerkarte NLP angewendet wurden.
Datastore und FinalDF – Greifen Sie auf Daten zu, die sich auf die Sitzung beziehen, und zwar auf den Registerkarten Datastore und FinalDF für Smartbots.
Suchfunktion: Verwenden Sie die integrierte Suchleiste, um schnell nach bestimmten Äußerungen in einer Konversation zu suchen.

Verlauf

Auf der Seite "Verlauf" können Sie:

Anzeigen des Trainingsverlaufs: Verfolgen Sie, wann ein Korpus trainiert und welche Änderungen vorgenommen wurden.
Vergleichen Sie Training Engines: Überprüfen Sie die Trainings-Engines, die für verschiedene Iterationen verwendet wurden, und die entsprechenden Trainingsdauer.
Verfolgen Sie Änderungen: Überwachen Sie Änderungen an Einstellungen, Artikeln, Antworten, NLP und Kuration.
Zurücksetzen auf vorherige Versionen: Stellt bei Bedarf ganz einfach einen älteren Trainingssatz wieder her.

Der Abschnitt "Verlauf" bietet praktische Tools zum Verwalten von Artikeln in der Wissensdatenbank:

Artikel aktivieren: Schalten Sie zuvor inaktive Artikel live , um sie in die Antworten des KI-Agenten einzubeziehen.
Artikel bearbeiten: Erstellen Sie eine neue Version eines vorhandenen Artikels unter Beibehaltung des Originals als Referenz.
Leistungsvorschau: Bewerten Sie die Leistung des KI-Agenten mithilfe der Vorschaufunktion mit einer bestimmten Wissensdatenbank.
Artikel herunterladen: Exportieren Sie Ihre Artikel in der Wissensdatenbank als CSV Datei, um sie offline zu analysieren oder zu referenzieren.
Diese Option ist für Scripted AI Agent nur für die Beantwortung von Fragen verfügbar.

Audit-Protokolle

Navigieren Sie zum Dashboard und klicken Sie auf den von Ihnen erstellten KI-Agenten.
Klicken Sie auf die Registerkarte Verlauf , um den Verlauf des KI-Agenten anzuzeigen.
Klicken Sie auf die Registerkarte Überwachungsprotokolle , um ein detailliertes Protokoll der Änderungen anzuzeigen:
- Aktualisiert um: Das Datum und die Uhrzeit der Änderung.
- Aktualisiert von: Der Benutzer, der die Änderung vorgenommen hat.
- Feld: Der Abschnitt des Bots, in dem die Änderung vorgenommen wurde (z. B. Einstellungen, Beiträge, Antworten).
- Beschreibung – Weitere Details zur Änderung.

Verwenden Sie die Suchoptionen "Aktualisiert von " und "Feld ", um bestimmte Überwachungsprotokolleinträge schnell zu finden.
Auf der Registerkarte "Modellverlauf " werden maximal 10 Korpora für jeden AI-Agent angezeigt.

Kuratierung

Nachrichten werden der Curation-Konsole basierend auf den folgenden Kriterien hinzugefügt:

Fallback-Meldungen: Wenn der KI-Agent die Nachricht eines Benutzers nicht versteht und die Fallback-Absicht auslöst.
Standard-Fallback-Intent – Wenn dieser Schalter aktiviert ist, werden Nachrichten, die den Standard-Fallback-Intent aktivieren, an die Curation-Konsole gesendet.

Dieses Kriterium gilt nur für Scripted AI-Agenten zum Ausführen von Aktionen.
Abgelehnte Nachrichten – Nachrichten, die Benutzer während der AI Agent-Vorschau abgelehnt haben.
Agentenübergabe – Meldungen, die aufgrund konfigurierter Regeln zu einer Übergabe eines menschlichen Agenten führen.
Von Sitzung – Nachrichten, die von Benutzern als nicht die gewünschte Antwort aus Sitzungs- oder Raumdaten gekennzeichnet wurden.
Niedriges Vertrauen: Nachrichten mit einem Vertrauenswert, der innerhalb des angegebenen Schwellenwerts für niedrige Vertrauenswürdigkeit liegt.
Teilweise Übereinstimmung – Nachrichten, bei denen der KI-Agent die richtige Absicht oder Antwort nicht eindeutig identifizieren konnte.

Probleme lösen

Die Registerkarte "Probleme " bietet einen zentralen Ort zum Überprüfen und Bearbeiten von Nachrichten, die zur Kuratierung markiert wurden. Sie können Folgendes tun:

Sie können Probleme basierend auf ihrem Schweregrad und ihrer Relevanz lösen oder ignorieren.
Untersuchen Sie die ursprüngliche Benutzeräußerung, die Antwort des KI-Agenten und alle angehängten Medien.

Sie können den vollständigen Inhalt verschlüsselter Sitzungen mit der Option "Inhalt entschlüsseln" anzeigen, wenn Sie die Entschlüsselungsberechtigung aktiviert haben.

Der Entschlüsselungszugriff wird auf Benutzerebene gewährt und erfordert , dass Advanced Data Protection im Backend aktiviert ist.

Um ein Problem zu beheben, haben Sie folgende Möglichkeiten:

Link zu einem vorhandenen Beitrag: Um ein Problem mit einem vorhandenen Beitrag zu verbinden, wählen Sie die Option Verknüpfen aus und suchen Sie nach dem gewünschten Beitrag.
Neuen Artikel erstellen: Verwenden Sie die Option Zu einem neuen Artikel hinzufügen, um einen neuen Artikel direkt in der Curation Console zu erstellen.
Probleme ignorieren: Beheben oder ignorieren Sie Probleme, um sie aus der Curation Console zu entfernen.

Das Verlinken auf Standardartikel (Begrüßungsnachricht, Fallback-Nachricht, teilweise Übereinstimmung) ist nicht zulässig.
Wählen Sie für einen geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen die entsprechende Absicht aus der Dropdown-Liste aus, und markieren Sie alle relevanten Entitäten.
Nachdem Sie Änderungen vorgenommen haben, trainieren Sie Ihren KI-Agenten erneut, um sicherzustellen, dass sich das neue Wissen in seinen Antworten widerspiegelt.
Lösen oder ignorieren Sie mehrere Probleme gleichzeitig, um ein effizientes Management zu gewährleisten.

So fügen Sie Vorgänge aus Sitzungen hinzu:

Identifizieren Sie die Äußerung: Suchen Sie die Äußerung, die die falsche Antwort ausgelöst hat.
Kurationsstatus prüfen – Wenn sich das Problem nicht bereits in der Kurationskonsole befindet, wird der Schalter Kurationsstatus angezeigt.
Umschalten des Flags: Aktivieren Sie den Umschalter Kurationsstatus , um die Äußerung zur Kurationskonsole zur Überprüfung und Lösung hinzuzufügen.

Wenn das Problem bereits in der Curation Console vorhanden ist, ändert sich das Erscheinungsbild des Umschalters entsprechend, um seinen Status anzuzeigen.

Zeigen Sie Ihre Leistung von Scripted AI mit Analytics an

Übersicht

Die Übersicht enthält wichtige Metriken und Diagramme, die den Entwicklern eine Momentaufnahme der gesamten Nutzung und Leistung von KI-Agenten bieten.

Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analytics. Eine Übersicht über die Leistung des KI-Agenten erscheint sowohl in tabellarischer Form als auch in grafischer Darstellung.

Sitzungen und Nachrichten

Der erste Abschnitt in der Übersicht zeigt folgende Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten an:

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen bearbeitet werden.
Gesamtzahl der Agentenübergaben, bei der es sich um die Anzahl der Sitzungen handelt, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche tägliche Sitzungen
Gesamtzahl der Nachrichten (Nachrichten von Menschen und KI-Agenten) und wie viele dieser Nachrichten von Benutzern stammen.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Benutzer

Leistung

Die Absicht des Benutzers wurde identifiziert.
Mit einer Fallback-Nachricht geantwortet.
Die Antwort wurde mit einer teilweisen Übereinstimmungsmeldung beantwortet.
Der Benutzer wurde über eine Agentenübergabe informiert.

Dasselbe wird in einem Kreisdiagramm aggregiert und ein Flächendiagramm liefert Informationen basierend auf der ausgewählten Granularität.

Schulung

Antworten

Kuratierung

Dieser Abschnitt bietet eine visuelle Zusammenfassung darüber, wie viele Kurationsprobleme jeden Tag aufgetreten sind und wie viele davon von den KI-Agenten gelöst wurden.

KI-Agenten integrieren

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie KI-Agenten sowohl in Sprach- als auch in digitale Kanäle integrieren können, um Kundengespräche zu verwalten.

Integration von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle

Weitere Informationen finden Sie im Artikel Integrieren von KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle.

Verwalten von KI-Agentenberichten

In diesem Abschnitt erhalten Sie einen Überblick über KI-Agentenberichte, Berichtstypen, die Erstellung von KI-Agentenberichten und Berichtsübermittlungsmodi.

Grundlegendes zu KI-Agentenberichten

Wenn Sie über den linken Navigationsbereich auf das Menü "Berichte" zugreifen, werden die folgenden Registerkarten angezeigt:

Konfigurieren: Auf dieser Registerkarte werden alle Berichte aufgeführt, die derzeit aktiv sind und regelmäßig generiert werden. Für die Berichtsliste sind folgende Details verfügbar:
- Aktiv: Gibt an, ob ein Benutzer den Bericht noch abonniert hat.
- KI-Agent – Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist.
- Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonniert haben.
- Häufigkeit – Das Intervall, in dem Sie den Bericht erhalten.
- Zuletzt generierter Bericht – Der zuletzt gesendete Bericht.
- Nächstes geplantes Datum – Das nächste Datum, an dem der Bericht gesendet wird.
Verlauf – Auf dieser Registerkarte werden alle Verlaufsinformationen der Berichte aufgeführt, die bis dahin versandt wurden. Klicken Sie auf dieser Seite auf einen beliebigen Bericht, um die Konfiguration der Berichte zu bearbeiten.

Sie können in der Spalte "Aktionen" auf das Symbol " Herunterladen " klicken, um diese Verlaufsberichte herunterzuladen.

On-Demand-Berichte, die auf der Registerkarte "Verlauf " angezeigt werden, können erst nach Abschluss der Berichterstellung heruntergeladen werden.

Erstellen eines KI-Agentenberichts

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf Berichte .
3	Klicken Sie auf + Neuer Bericht.
4	Geben Sie zum Erstellen und Konfigurieren des Berichts die folgenden Informationen an: KI-Agent – Der Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist. Sie können alle KI-Agenten anzeigen, um Fragen zu beantworten und Aufgaben in dieser Anwendung auszuführen. Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonnieren möchten. Wenn Sie den KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen auswählen, zeigt das Feld KI-Agent drei verschiedene Arten von Berichten an: Zusammenfassung der Nutzung und des Verhaltens Nachrichtentranskript Probleme bei der Kuratierung Ausgabeformat – Das Format, in dem der Bericht generiert und an den konfigurierten Übermittlungsmodus gesendet werden soll. Die unterstützten Formate sind CSV und .xlsx. Wählen Sie eine der folgenden Optionen und relevanten Einstellungen für den Berichtstyp, den Sie generieren möchten: Jetzt generieren: Geben Sie das Start- und Enddatum für einen Bericht auf Abruf an. Geplanter Bericht: Legen Sie die Häufigkeit, Uhrzeit, Zeitzone und das Startdatum für einen Bericht fest. Nachdem Sie diesen Bericht erstellt haben, können Sie im Bericht mit dem Schalter "Bericht aktivieren" arbeiten. Sie können diesen Umschalter zu einem späteren Zeitpunkt aktivieren oder deaktivieren, um den Bericht in der geplanten Häufigkeit abzurufen oder zu beenden. Übermittlungsmodus – Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Übermittlungsmodi .

Berichtstypen für KI-Agenten

KI-Agent für die Beantwortung von Fragen, Berichtstyp

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Tabelle 1. Details der Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Gesamtzahl der Konversationen/Sitzungen, die vom KI-Agenten durchgeführt wurden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtzahl der Nachrichten, die der KI-Agent an Endbenutzer gesendet hat.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der Gespräche, die an einen menschlichen Agenten übergeben wurden.
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der KI-Agentenantworten, die von Kunden abgelehnt wurden.

Tabelle 2. Details auf der Registerkarte "Kategorie"
Feld	Beschreibung
Kategoriename	Der Name der Kategorie, wie er im AI-Agenten konfiguriert ist.
Konversationen für die Kategorie	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen ein Artikel aus dieser Kategorie gefunden wurde.
Antworten gesamt	Wie oft ein Artikel aus dieser Kategorie erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Die Häufigkeit, mit der eine Antwort aus dieser Kategorie abgelehnt wurde.

Tabelle 3. Details zur Registerkarte "Artikel"
Feld	Beschreibung
Artikelname	Der Name des Artikels (Standardvariante), der im KI-Agenten konfiguriert ist.
Artikelkategorie	Die Kategorie, zu der diese Absicht gehört.
Konversationen für den Artikel	Die Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen dieser Artikel erkannt wurde.
Antworten gesamt	Die Häufigkeit, in der dieser Artikel erkannt wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Häufigkeit, mit der die Antwort auf diesen Artikel positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Gibt an, wie oft die Antwort für diesen Artikel abgelehnt wird.

Transkripte verwalten

Zeigt die Konversation zwischen dem KI-Agenten und dem Kunden zusammen mit der Ähnlichkeitsbewertung an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Der Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Die eindeutige ID für die Sitzung.
Verbraucher-ID	Die eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Nachrichtentyp	Die AI Agent-Nachricht oder die menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Der Inhalt der Nachricht.
Artikel	Die Kennung für die Antwort, die vom KI-Agenten zurückgesendet wird.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Der Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Der von der ausgewählten NLU-Engine erkannte Intent.
Punktzahl nach Artikel 1	Das Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Das Benutzerfeedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Die Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Zeigt die Nachrichten an, die aus verschiedenen Gründen als Probleme in der Kuratierung gelandet sind. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige Kennung für den Endbenutzer auf dem AI-Agenten.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Artikel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Punktzahl nach Artikel 1	Ergebnis für die erkannte Absicht.

KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben Berichtstyp

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Zeigt die Zusammenfassung der Konversationen zusammen mit ausgelösten Absichten und Vorlagenschlüsseln an. Auf der Registerkarte "Zusammenfassung" werden die folgenden Details angezeigt:

Tabelle 4. Registerkarte "Übersicht"
Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen gesamt	Die Gesamtzahl der Konversationen oder Sitzungen, die vom KI-Agenten bearbeitet werden.
Konversationen mit mindestens einem Benutzer Nachrichten	Konversationen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe gemacht haben.
Gesamte menschliche Nachrichten	Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.
Antworten des KI-Agenten insgesamt	Gesamtanzahl der Nachrichten, die vom KI-Agenten an Endbenutzer gesendet werden.
Gesamte Teilübereinstimmungen	Fälle, in denen es eine gewisse Unklarheit über die Nachricht des Benutzers gab und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen antwortete.
An Agent gesendete Konversationen	Die Gesamtzahl der an einen menschlichen Agenten übergebenen Konversationen
Gesamtzahl der Upvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern positiv bewertet wurden.
Gesamte Downvotes	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern abgelehnt wurden.

Sie können die Absichtsdetails auch auf der Registerkarte "Absichten" der Tabelle anzeigen:

Tabelle 5. Registerkarte "Absichten"
Feld	Beschreibung
Absichtsname	Der Name des Intents, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Konversationen für die Absicht	Anzahl der Konversationen oder Sitzungen, in denen diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamtzahl der Aufrufe	Häufigkeit, mit der diese Absicht aufgerufen wurde.
Gesamte Fertigstellungen	Häufigkeit, mit der alle Slots gesammelt und dieses Intent abgeschlossen wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Die Gesamtantworten dafür wurden für jede Absicht positiv bewertet.
Gesamte Downvotes	Die Gesamtzahl der diesbezüglichen Antworten wurde für jede Absicht abgelehnt.

Der Bericht enthält auch allgemeine Vorlagendetails wie:

Tabelle 6. Vorlagendetails
Feld	Beschreibung
Vorlagenschlüsselname	Name der Vorlage, wie im AI-Agenten konfiguriert.
Vorlagenschlüssel-Intent	Absichten, bei denen dieser Vorlagenschlüssel verwendet wird.
Konversationen für den Vorlagenschlüssel	Häufigkeit, in der dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Antworten gesamt	Gibt an, wie oft dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Gesamtzahl der Upvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage positiv bewertet wurde.
Gesamte Downvotes	Wie oft die Antwort für diese Vorlage abgelehnt wurde.

Nachrichten-Transkripte

Zeigt die Konversation eines Kunden mit dem KI-Agenten zusammen mit den Ähnlichkeitswerten an. Sie können folgende Details im Bericht anzeigen:

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Nachrichtentyp	KI-Agentennachricht oder menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Inhalt der Nachricht.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.
Feedback	Benutzer-Feedback, ob eine Nachricht positiv oder negativ bewertet wurde.
Feedback-Kommentar	Kommentare, die von Benutzern hinterlassen werden, wenn sie eine Nachricht ablehnen.

Probleme bei der Kuratierung

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel der Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Kunden.
Verbraucher-ID	Eindeutige ID für den Endbenutzer in der Anwendung.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
AI Agent-Nachricht	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund des Problems	Der Grund dafür, dass diese Nachricht in der Kuration landet.
Vorlagenschlüssel	Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Absicht	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Benutzers.
Top-Spielstand	Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmende Absicht 1	Intent, das von der ausgewählten NLU-Engine erkannt wurde.
Intent 1 Bewertung	Ergebnis für die erkannte Absicht.

Übermittlungsmodi des AI Agent-Berichts

SFTP

Feld	Beschreibung
Berichte wie geplant per Push an einen sicheren Ort übertragen	Aktivieren Sie diese Option, um die Berichte zum geplanten Zeitpunkt an einen sicheren Ort zu senden. Sie können die folgenden Details nur angeben, wenn Sie diesen Schalter aktivieren.
IP Address (IP-Adresse)	Die IP Adresse des Systems.
Benutzername	Der Benutzername für den Zugriff auf die Berichte.
Kennwort	Das Kennwort für den Zugriff auf die Berichte.
Privater Schlüssel	Der private Schlüssel für den Zugriff auf die Dateien.
Upload-Pfad	Der Pfad, an den die Dateien im System weitergeleitet werden.

E-Mail

Feld	Beschreibung
Planen Sie E-Mails für mehrere Empfänger, trennen Sie sie mit einem Semikolon (;)	Aktivieren Sie diese Option, um Empfänger hinzuzufügen.
Empfänger	Die E-Mail-Adressen aller Empfänger, die die Berichte zur angegebenen Zeit und in der angegebenen Häufigkeit erhalten müssen.

S3-Eimer

Feld	Beschreibung
Hochladen von Berichten in einen S3-Bucket gemäß Zeitplan	Aktivieren Sie diese Option, um die S3-Felder verfügbar zu machen und die Berichte an den konfigurierten S3-Bucket weiterzuleiten.
AWS-Zugriffsschlüssel-ID	Die Zugriffsschlüssel-ID für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Geheimer AWS-Zugriffsschlüssel	Der geheime Zugriffsschlüssel für den Zugriff auf die AWS-Services und -Ressourcen.
Bucket-Name	Der Name des Buckets, an den der Bericht weitergeleitet wird.
Ordnername	Der Name des Ordners, der im S3-Bucket erstellt wird.

KI-Compliance verstehen

Diese Abschnitte helfen Ihnen, die KI-Entwicklung, den Datenschutz, die Sicherheit und die Sicherheit zu verstehen

KI-Entwicklung, Datenschutz, Sicherheit und Schutz

KI-Produktentwicklung

Datenschutz und Sicherheit

Im Folgenden finden Sie die Liste der KI-Transparenzhinweise für alle KI-Funktionen:

Datenquellen für Training und Evaluierung

Sicherheit und ethische Überlegungen

Alle generativen KI-Features sind fehleranfällig, daher priorisiert Cisco die Inhaltssicherheit für KI-Features, indem es sich für die Inhaltsfilterung von Azure OpenAI entscheidet.

Modellevaluierung und -leistung

Cisco priorisiert die Leistung und Genauigkeit von AI Assistant, indem Menschen in die Überprüfung, das Testen und die Qualitätssicherung des zugrunde liegenden Modells einbezogen werden.

Erste Schritte mit Webex KI Agent Studio

Webex AI Agent Studio ist eine hochentwickelte Plattform, die für die Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung automatisierter KI-Agenten konzipiert wurde, um die Anforderungen von Kundendienst und Support zu erfüllen. Mithilfe künstlicher Intelligenz bieten KI-Agenten Kunden automatisierte Unterstützung, bevor sie mit menschlichen Agenten interagieren. Diese Agenten unterstützen Sprachinteraktionen mit Intonation, Sprachverständnis und kontextbezogener Wahrnehmung innerhalb von Konversationen. Außerdem können KI-Agenten Interaktionen über digitale Kanäle nahtlos und informativ per Text- und Online-Chat abwickeln. Kunden profitieren von einer Concierge-ähnlichen Erfahrung, erhalten Unterstützung bei Fragen, erhalten Informationen abrufen und Wartezeiten minimieren.

Funktionen von Webex KI Agent Studio

Genaue und zeitnahe Antworten – Liefert präzise Antworten auf Kundenanfragen in Echtzeit.
Intelligente Ausführung von Aufgaben: Führt Aufgaben basierend auf Kundenanfragen oder Eingaben aus.

Wichtige Vorteile für Unternehmen

Verbesserte Kundenerfahrung: Bietet Kunden ein Konversationserlebnis in Echtzeit.
Personalisierte Interaktionen – Richtet die Antworten auf individuelle Kundenbedürfnisse und -präferenzen aus.
Skalierbarkeit und Effizienz – Bewältigt ein hohes Volumen an Kundeninteraktionen, ohne dass zusätzliche menschliche Agenten erforderlich sind, was zu einer besseren Zufriedenheit und reduzierten Betriebskosten führt.

Arten und Beispiele von KI-Agenten

Die folgende Tabelle bietet einen Überblick über die Typen von KI-Agenten und ihre Funktionen:

Tabelle 1. KI-Agententypen und ihre Funktionen
KI-Agententyp	Zweck	Fähigkeit	Beschreibung	Wie wird eingerichtet?
Autonom	Autonome KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie unabhängig arbeiten, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne direkte menschliche Eingriffe ausführen können.	Aktionen ausführen	Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der verfügbaren Informationen und vordefinierten Regeln. Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwendige Aufgaben.	Autonome KI-Agenten zur Durchführung von Aktionen
Autonom		Beantworten von Fragen	Autonome Agenten können auf ein Knowledge-Repository zugreifen und es nutzen, um informative und genaue Antworten auf Benutzeranfragen bereitzustellen.	Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen
Skript	Skripte KI-Agenten werden so programmiert, dass sie vordefinierte Regeln und Anweisungen befolgen.	Aktionen ausführen	Skripte Agenten können bestimmte Aufgaben ausführen, die klar definiert und strukturiert sind.	KI-Agenten mit Skripts für Aktionen
Skript		Beantworten von Fragen	Skripte Agenten können auf Basis eines vom Benutzer erstellten Schulungskorpus, einer Sammlung von Beispielen und Antworten, auf Fragen antworten.	KI-Agenten mit Skripts für die Beantwortung von Fragen

Bespiele

Sowohl autonome als auch skriptierte KI-Agenten können je nach den spezifischen Anforderungen und gewünschten Funktionen auf verschiedene Anwendungsfälle angewendet werden. Hier einige Beispiele:

Kundenservice – Sowohl autonome als auch skripte Agenten können verwendet werden, um Kundensupport zu bieten, wobei autonome Agenten mehr Flexibilität und natürliches Sprachverständnis bieten.
Virtuelle Assistenten – Autonome Agenten eignen sich gut für die Rollen virtueller Assistenten, da sie verschiedene Aufgaben übernehmen und individuellere Interaktionen ermöglichen können.
Datenanalyse – Autonome Agenten können verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Prozessautomatisierung – Sowohl autonome als auch skripte Agenten können verwendet werden, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu verbessern und Fehler zu reduzieren.
Wissensmanagement – Autonome Agenten können verwendet werden, um Wissensspeicher zu erstellen und zu verwalten, sodass Informationen für Benutzer leicht zugänglich sind.

Die Wahl zwischen autonomen und programmierten KI-Agenten hängt von der Komplexität der Aufgaben, dem erforderlichen Maß an Autonomie und der Verfügbarkeit von Schulungsdaten ab.

Voraussetzungen

Wenn Sie bereits Webex Contact Center-Kunde sind, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Webex Contact Center 2.0-Mandant.
- Webex Connect ist für Ihren Mandanten bereitgestellt.
- Die Sprachmedienplattform ist die Medienplattform der nächsten Generation.
Falls Sie keinen Webex Contact Center-Tenant haben, wenden Sie sich an Ihren Partner, um eine Webex Contact Center-Testversion mit der Medienplattform der nächsten Generation zu starten.
Administratoren können eine Webex Contact Center-Entwickler-Sandbox anfordern, um KI-Agenten auszuprobieren.

Funktionsaktivierung

Diese Funktion ist derzeit in der Beta-Phase. Kunden können sich für diese Funktion im Webex Beta-Portal anmelden, indem sie die Teilnahmeumfrage für KI-Agenten ausfüllen.

Derzeit ist in der Beta-Phase nur die skriptierte Funktionalität für KI-Agenten verfügbar.
Autonome Agenten stehen nur für ausgewählte Kunden zur Verfügung. Anfragen können über Ihren CSM (Customer Success Manager) oder PSM (Partner Success Manager) oder per E-Mail an ask-ccai@cisco.com gestellt werden. Nach der Genehmigung werden zusätzlich zu den skriptbasierten Agenten auch autonome Agenten für Ihren Mandanten verfügbar gemacht.

Auf das Webex-KI-Agentenstudio zugreifen

Um Ihre KI-Agenten zu erstellen, müssen Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Anwendung anmelden. Dies kann auf folgende Weise erfolgen:

Von Control Hub anmelden

Wenn das Webex AI Agent Studio nicht angezeigt wird, wenden Sie sich an den Cisco Support, um das entsprechende Funktionskennzeichen zu aktivieren.

Melden Sie sich über die URL https://admin.webex.com bei Control Hub an.
Wählen Sie im Abschnitt „Dienste“ des Navigationsbereichs Contact Center aus.
Wechseln Sie im rechten Bereich in Quick-Links zum Abschnitt Contact Center-Suite .
Klicken Sie auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.

Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte, und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Über Webex Connect anmelden

Um auf die Webex AI Agent Studio-Anwendung zuzugreifen, sollten Sie auf Webex Connect zugreifen können.

Melden Sie sich bei der Webex Connect-Anwendung mit der für Ihr Unternehmen und Ihre Anmeldeinformationen bereitgestellten Mandanten-URL an.
Standardmäßig wird die Seite Dienste als Startseite angezeigt.
Klicken Sie im Menü App-Leiste des linken Navigationsbereichs auf Webex AI Agent Studio , um auf die Anwendung zuzugreifen.
Das System startet die Webex AI Agent Studio-Anwendung in einer anderen Browser-Registerkarte, und Sie werden automatisch bei der Anwendung angemeldet.

Layout der Startseite

Willkommen bei der Webex AI Agent Studio-Anwendung. Wenn Sie sich anmelden, zeigt die Startseite das folgende Layout an:

Navigationsleiste

Die Navigationsleiste auf der linken Seite bietet Zugriff auf die folgenden Menüs:
- Dashboard – zeigt eine Liste der KI-Agenten an, auf die der Benutzer Zugriff hat, wie vom Unternehmensadministrator gewährt.
- Wissen – Zeigt das zentrale Wissensarchiv oder die Wissensdatenbank an, die als Gehirn für autonome KI-Agenten dient, um auf Kundenanfragen zu reagieren.
- Berichte – Listet vorkonfigurierte KI-Agentenberichte verschiedener Typen auf. Sie können Berichte entsprechend Ihren geschäftlichen Anforderungen generieren oder planen.
- Hilfe – Bietet Zugriff auf das Benutzerhandbuch für Webex AI Agent Studio im Webex-Hilfecenter.
Benutzerprofil
Im Benutzerprofilmenü können Sie Ihre Profilinformationen anzeigen und sich von der Anwendung abmelden.

Die Seite Unternehmensprofil enthält Informationen über den Tenant des KI-Agenten, auf den nur Administratoren mit vollständigem Administratorzugriff zugegriffen werden kann.
- Die Registerkarte Übersicht enthält die folgenden Informationen:
  - Enterprise-IDs: Umfasst Webex-Org-ID, CPaaS-Org-ID, Abonnement-ID für das Unternehmen. Dies ist für Unternehmen mit Webex Contact Center-Integration für den entsprechenden Webex Connect-Tenant verfügbar.
  - Profileinstellungen – Enthält den Unternehmensnamen, einen eindeutigen Unternehmensnamen und die Logo-URL.
  - Globale Agenteneinstellungen – Ermöglicht die Auswahl des Standard-Agenten für den Sprachkanal, um Fallback-Szenarien zu verarbeiten.
  - Datenbeibehaltungszusammenfassung – Eine Zusammenfassung der Datenbeibehaltungszeiträume für dieses Unternehmen.
- Auf der Registerkarte Teammitglieder können Sie die Liste der Teammitglieder anzeigen und verwalten, die Zugriff auf die Anwendung haben. Jedem Benutzer wird eine Rolle zugewiesen, die die Aktionen festlegt, die er basierend auf den gewährten Berechtigungen ausführen kann.

Ihr Dashboard kennen

Im Dashboard werden die KI-Agenten durch Karten dargestellt, die grundlegende Informationen anzeigen, z. B. den Namen des KI-Agenten, zuletzt aktualisiert von, zuletzt aktualisiert am und die zur Schulung des Agenten verwendete Engine.

Aufgaben auf der Karte des KI-Agenten

Zeigen Sie mit der Maus auf die Karte eines KI-Agenten, um die folgenden Optionen anzuzeigen:

Vorschau – Klicken Sie auf Vorschau , um das Widget für die Vorschau des KI-Agenten zu öffnen.
Ellipsen -Symbol: Klicken Sie auf dieses Symbol, um die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Vorschaulink kopieren – Kopieren Sie den Vorschaulink, um in eine neue Registerkarte einzufügen und eine Vorschau des KI-Agenten im Chat-Widget anzuzeigen.
- Zugriffstoken kopieren – Kopieren Sie das Zugriffstoken des KI-Agenten, um den Agenten über APIs aufzurufen.
- Exportieren: Exportieren Sie die Details des KI-Agenten (im JSON-Format) in Ihren lokalen Ordner.
- Löschen: Löschen Sie den KI-Agenten dauerhaft aus dem System.
- Anheften: Heften Sie den KI-Agenten an die erste Position im Dashboard an oder lösen Sie ihn, um ihn an seine vorherige Position zurück zu verschieben.

Neuen KI-Agenten erstellen

Sie können einen neuen KI-Agenten mithilfe der Option + Agenten erstellen in der oberen rechten Ecke des Dashboards erstellen. Sie können eine vordefinierte Vorlage verwenden oder einen Agenten von Grund auf neu erstellen.

Informationen zum Erstellen von skripts und autonomen KI-Agenten finden Sie in den folgenden Abschnitten:

KI-Agent mit Skripts zum Beantworten von Fragen
KI-Agent mit Skripten zur Durchführung von Aktionen
Autonomer KI-Agent zum Beantworten von Fragen
Autonomer KI-Agent zur Durchführung von Aktionen

Vorkonfigurierten KI-Agenten importieren

Sie können einen vorkonfigurierten KI-Agenten im JSON-Format aus einer Liste verfügbarer KI-Agenten importieren. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie den KI-Agenten im JSON-Format in Ihren lokalen Ordner exportiert haben. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um sie zu importieren:

Klicken Sie auf Agenten importieren.
Klicken Sie auf Hochladen , um die KI-Agentendatei (im JSON-Format) von der Plattform hochzuladen.
Geben Sie im Feld Agentenname den Namen des KI-Agenten ein.
(Optional) Bearbeiten Sie unter System-ID den vom System generierten eindeutigen Bezeichner.
Klicken Sie auf Importieren.

Ihr KI-Agent wurde jetzt erfolgreich in die Webex AI Agent Studio-Plattform importiert und ist im Dashboard verfügbar.

Schlüsselwortsuche

Die Plattform bietet robuste Suchfunktionen, mit denen Sie KI-Agenten einfach finden und verwalten können. Sie können eine Schlüsselwortsuche mit dem Agentennamen durchführen. Geben Sie den Namen des Agenten oder einen Teil des Namens in die Suchleiste ein. Das System zeigt eine Liste der KI-Agenten an, die Ihren Suchkriterien entsprechen.

Nach Agententyp filtern

Zusätzlich zur Schlüsselwortsuche können Sie Ihre Suchergebnisse verfeinern, indem Sie nach dem KI-Agententyp filtern. Wählen Sie einen der Agententyp-Filter aus der Dropdown-Liste aus: Skripts, Autonom und Alle.

Wissensdatenbank verwalten

Eine Wissensdatenbank ist ein zentrales Informationsarchiv für LLM-gestützte autonome KI-Agenten. Autonome KI-Agenten nutzen fortschrittliche KI- und Technologien für maschinelles Lernen, um menschenähnlichen Text zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Diese KI-Agenten trainieren mit riesigen Datenmengen, sodass sie detaillierte und kontextbezogene Antworten liefern können. Wissensdatenbanken speichern die Daten, die für das Funktionieren der autonomen KI-Agenten erforderlich sind.

So greifen Sie auf die Wissensdatenbank zu:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard auf das Symbol Wissen im linken Navigationsbereich. Die Seite „Wissensdatenbanken“ wird angezeigt.
Sie finden eine Wissensdatenbank, die auf den folgenden Kriterien basiert:
- Name der Wissensdatenbank
- Art der Wissensdatenbank
- Wissensdatenbanken zwischen angegebenen Daten aktualisiert
- Zwischen bestimmten Daten erstellte Wissensdatenbanken
  Klicken Sie auf Alle zurücksetzen , um die Suchkriterien zurückzusetzen.
Sie können auch eine neue Wissensdatenbank erstellen. Informationen zum Erstellen einer neuen Wissensdatenbank finden Sie unter Erstellen einer Wissensdatenbank für KI-Agenten.

Wissensdatenbank für KI-Agenten erstellen

1	Klicken Sie im Dashboard auf das Symbol Wissen im linken Navigationsbereich.
2	Klicken Sie auf der Seite Wissensdatenbanken in der oberen rechten Ecke auf +Wissensdatenbank erstellen .
3	Geben Sie auf der Seite Wissensdatenbank erstellen die folgenden Details ein: Name der Wissensdatenbank: Geben Sie einen Namen für die Wissensdatenbank an. Beschreibung – Geben Sie eine kurze Beschreibung der Wissensdatenbank an.
4	Klicken Sie auf Erstellen. Das System erstellt eine Wissensdatenbank mit dem angegebenen Namen.
5	Gehen Sie auf der Registerkarte Dateien folgendermaßen vor: Ziehen Sie die Dateien per Drag-and-Drop in die Wissensdatenbank. Klicken Sie alternativ auf Datei hinzufügen , um eine Datei hinzuzufügen. Das System unterstützt die folgenden Dateiformate: PDF, .doc, .docx, Daten über Kabel, .txt, .xlsx, .xls und CSV. Die Größe jeder Datei darf 2 MB nicht überschreiten. Klicken Sie nach dem Hinzufügen der Dateien auf Dateien verarbeiten , um die Dateien zu verarbeiten. Anschließend listet das System die Dateien auf der Registerkarte Dateien auf.
6	Gehen Sie auf der Registerkarte Dokumente folgendermaßen vor: Klicken Sie auf +Dokument erstellen , um Ihre eigenen Wissensdatenbank-Dokumente zu erstellen. Geben Sie auf der Seite Dokument erstellen den Dokumentnamen ein. Verwenden Sie den Texteditor, um die erforderlichen Informationen hinzuzufügen und den Text nach Bedarf zu formatieren. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Zur vorhandenen Kategorie hinzufügen , um das Dokument zur vorhandenen Kategorie hinzuzufügen. Sie können auch Zu neuer Kategorie hinzufügen auswählen und eine neue Kategorie erstellen. Klicken Sie auf Speichern. Sie können auch auf +Kategorie hinzufügen klicken, um Kategorien zu definieren und die Dokumente unter der entsprechenden Kategorie hinzuzufügen. Wählen Sie im linken Bereich das gewünschte Dokument aus und klicken Sie auf Webvorschau , um eine Vorschau des Dokuments anzuzeigen.
7	Navigieren Sie zur Registerkarte Informationen , um die Details der hochgeladenen Dateien und der von Ihnen erstellten Dokumente anzuzeigen und nachzuverfolgen. Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die Dateien der Wissensdatenbank zu bearbeiten. Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen der Datei. Sie können auch die vorhandenen Dateien löschen und neue hinzufügen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Wissensdatenbank vollständig zu löschen.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den autonomen KI-Agenten, um Fragen zu beantworten.

Autonome KI-Agenten einrichten

Autonome KI-Agenten arbeiten unabhängig voneinander ohne direkte menschliche Eingriffe. Diese Agenten verwenden fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren, aus ihrer Umgebung zu lernen und ihre Aktionen anzupassen, um bestimmte Ziele zu erreichen. In diesem Abschnitt werden die beiden primären Funktionen autonomer KI-Agenten beschrieben.

Autonomer KI-Agent für die Ausführung von Aufgaben

Die autonomen KI-Agenten können verschiedene Aufgaben ausführen, einschließlich:

Natural Language Processing (NLP) – Menschliche Sprache auf natürliche und konversative Weise verstehen und darauf reagieren.
Entscheidungsfindung – Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen und vordefinierter Regeln.
Automatisierung – Automatisieren Sie sich wiederholende oder zeitaufwendige Aufgaben.

Dieser Abschnitt umfasst die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Durchführen von Aktionen
Profil des autonomen KI-Agenten aktualisieren
Aktionen zum autonomen KI-Agenten hinzufügen
Slot-Befüllung konfigurieren
Erfüllung definieren

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Durchführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agenten erstellen.
3	Klicken Sie im Bildschirm KI-Agenten erstellen auf Von Grund auf starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Filtern Sie den Typ des KI-Agenten als „Autonom“. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite Profil automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welche Art von Agent erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agenten definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID – Eine vom System generierte eindeutige Kennung. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie den KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus. Die standardmäßige KI-Engine ist Nova. Agentenziel: Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Best Practices und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zur Festlegung von Zielen und Anweisungen für KI-Agenten .
9	Klicken Sie auf Erstellen. Sie haben jetzt erfolgreich den autonomen KI-Agenten zum Durchführen von Aktionen erstellt, der jetzt im Dashboard verfügbar ist. Auf der Kopfzeile des KI-Agenten können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vorkonfigurierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Vorkonfigurierten KI-Agenten importieren

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Profil des autonomen KI-Agenten aktualisieren

Vorbereitungen

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten, um Aktionen auszuführen.

Klicken Sie im Dashboard auf den KI-Agenten, den Sie erstellt haben.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil , und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID: Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Agentenziel: Bearbeiten Sie bei Bedarf das Ziel des KI-Agenten. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zur Festlegung von Zielen und Anweisungen für KI-Agenten .
Anweisungen – Geben Sie die Anweisungen für den KI-Agenten ein. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zur Festlegung von Zielen und Anweisungen für KI-Agenten .
URL für Profilbild des Agenten – Die Standard-URL, von der das System das Logo oder das Bild des KI-Agenten abruft. Ändern Sie dies bei Bedarf.
KI-Engine – Aktualisieren Sie bei Bedarf die KI-Engine.
Begrüßungsnachricht – Die Standard-Willkommensnachricht, die der KI-Agent zum Starten der Interaktion verwendet. Aktualisieren Sie dies bei Bedarf.

Klicken Sie auf Veröffentlichen , um den KI-Agenten live zu machen.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten die erforderlichen Aktionen hinzu.

Aktionen zum autonomen KI-Agenten hinzufügen

Die autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen sind darauf ausgelegt, die Absichten der Benutzer zu verstehen und entsprechend zu handeln. Beispielsweise besteht in einem Restaurant die Notwendigkeit, den Online-Eingang von Speisen zu automatisieren. Um die Aufgabe zu erfüllen, können Sie einen autonomen KI-Agenten erstellen, der die folgenden Aktionen ausführt:

Rufen Sie die erforderlichen Informationen vom Kunden ab.
Übertragen Sie die Informationen in den erforderlichen Ablauf.

Der autonome KI-Agent, der Aktionen ausführt, arbeitet an den folgenden Bausteinen:

Aktion – Eine Funktion, die es dem KI-Agenten ermöglicht, sich mit externen Systemen zu verbinden, um komplexe Aufgaben auszuführen.
Entity oder Slot – Stellt einen Schritt zur Erfüllung der Absicht des Benutzers dar. Das Befüllen von Steckplätzen umfasst das Stellen spezifischer Fragen an den Kunden, um die Absicht des Kunden basierend auf seinen Äußerungen zu erfüllen. Dies ist der Auslöser für einen KI-Agenten, eine Aktion auszuführen. Definieren Sie die Eingabeeinheiten als Teil der Slot-Befüllung.
Erfüllung – Legt fest, wie der KI-Agent die Aktion abschließt. Definieren Sie als Teil der Fulfillment-Funktion die Ausgabeentitäten für den autonomen KI-Agenten, um die Antwort in einem bestimmten Format zu generieren. Das System sendet die Ausgabeeinheiten an den Ablauf, um mit der Aktion fortzufahren und die Aufgabe erfolgreich abzuschließen.

Klicken Sie auf der Registerkarte Aktion auf +Neue Aktion.

Geben Sie auf der Seite Neue Aktion hinzufügen die folgenden Details an:

Name der Aktion: Geben Sie den Namen der Aktion ein. Beispiel: Tickets buchen.
Aktionsbeschreibung – Geben Sie eine kurze Beschreibung der erwarteten Aktion an. Stellen Sie sicher, dass die Aktionsbeschreibung klar und richtig ist.
Aktionsbereich – Wählen Sie den Aktionsbereich aus der Dropdown-Liste aus. Folgende Optionen sind verfügbar:
- Klicken Sie auf Slot-Befüllung , um die erforderlichen Eingabeeinheiten für die Slot-Befüllung zu konfigurieren. Wenn Sie die Slot-Befüllung auswählen, können Sie die Fulfillment-Details nicht konfigurieren.
- Klicken Sie auf Slot-Füllung mit Fulfillment , um die erforderlichen Eingabeeinheiten für die Slot-Füllung zu konfigurieren und auch die Details für die Erfüllung der Aktion zu definieren.
Agentenübergabe ist die Standardaktion, die standardmäßig aktiviert ist. Verwenden Sie die Umschaltoption, um die Agentenübergabe zu deaktivieren.

Nächste Schritte

Sie können entweder Slots konfigurieren oder Sie können Slots konfigurieren und Erfüllung definieren, abhängig vom gewählten Aktionsbereich.

Slot-Befüllung konfigurieren

Das Befüllen von Steckplätzen erfordert das Hinzufügen der erforderlichen Eingabeeinheiten für die AI-Engine. Fügen Sie im Abschnitt Slot-Befüllung der Seite Aktionen die folgenden Eingabeeinheiten hinzu:

Sie können die Entitäten einzeln im Tabellenformat hinzufügen.
Sie können auch die JSON-Datei verwenden und die Entitäten definieren. Weitere Details finden Sie unter Einführung des JSON-Schemas .

Eingabeentitäten im Tabellenformat hinzufügen

1	Um eine Eingabeentität hinzuzufügen, klicken Sie auf +Neue Eingabeentität.
2	Geben Sie auf der Seite Neue Eingabe-Entität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname: Geben Sie den Namen der eingegebenen Entität ein. Entitätstyp: Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung der Entität klar und richtig ist. Entitätsbeispiele: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf +Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um diese Entität obligatorisch zu machen.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Eingabeentität hinzuzufügen. Sie können beliebig viele Eingabeentitäten hinzufügen.
4	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen auf der Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um die hinzugefügten Eingabeentitäten zu bearbeiten. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Entität zu löschen.

Entitäten mit dem JSON-Editor hinzufügen

Sie können die Eingabe- und Ausgabe-Entitäten mit dem JSON-Editor hinzufügen. In der JSON-Editor-Ansicht müssen die Entitäten in einem strukturierten JSON-Format definiert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Struktur der Eingabeparameter

Die Eingabeparameter müssen der folgenden Struktur entsprechen:

type – Datentyp des Parameterobjekts. Das bedeutet immer 'object', dass die Parameter als Objekt strukturiert sind.

Eigenschaften – Ein Objekt, bei dem jeder Schlüssel einen Parameter und die zugehörigen Metadaten darstellt.

erforderlich – Eine Reihe von Zeichenfolgen, in denen die Namen der Parameter aufgeführt sind, die obligatorisch sind.

Eigenschaften Objekt

Jeder Schlüssel im Eigenschaftsobjekt stellt eine Eingabeentität/einen Parameter dar und enthält ein anderes Objekt mit Metadaten zu diesem Parameter. Die Metadaten sollten immer die folgenden Schlüsselwörter enthalten:

Typ – Datentyp des Parameters. Folgende Typen sind zulässig:
- string – Textdaten.
- Ganzzahl – Numerische Daten ohne Dezimalstellen.
- Zahl – Numerische Daten, die Dezimalstellen enthalten können.
- boolesch – Wahre/falsche Werte.
- array – Eine Liste von Elementen, die alle typischerweise vom gleichen Typ sind.
- Objekt – Eine komplexe Datenstruktur mit verschachtelten Eigenschaften.
Beschreibung – Eine kurze Erklärung dessen, was die Entität darstellt. Auf diese Weise kann die KI-Engine den Zweck und die Verwendung des Parameters verstehen. Für eine bessere Genauigkeit wird eine prägnante Beschreibung empfohlen, die mit den Anweisungen und der Aktionsbeschreibung des Agenten übereinstimmt.
Die Validierung wird von der Plattform nur für den „Typ“ erzwungen. „Beschreibung“ wird nicht für alle Entitäten erzwungen, aber es wird dringend empfohlen, sie hinzuzufügen. Weitere nützliche Schlüsselwörter für Entitäts-Metadaten sind:
- enum – Das enum-Feld listet die möglichen Werte für einen Parameter auf. Dies ist nützlich für Parameter, die nur eine begrenzte Anzahl von Werten akzeptieren sollten. Entwickler können benutzerdefinierte Listen von Werten definieren, die ein Parameter zur Verwendung akzeptieren sollte.
- pattern – Das Musterfeld wird mit Zeichenfolgentypen verwendet, um einen regulären Ausdruck anzugeben, dem die Zeichenfolge entsprechen muss. Dies ist besonders nützlich für die Validierung bestimmter Formate wie Telefonnummern, Postleitzahlen oder benutzerdefinierten Kennungen.
- Beispiele – Das Feld „Beispiele“ enthält ein oder mehrere Beispiele für gültige Werte für den Parameter. Dies hilft der KI-Engine zu verstehen, welche Art von Daten erwartet wird, und kann besonders für Dolmetschungs- und Validierungszwecke nützlich sein.

Es gibt andere Schlüsselwörter, die die Entitätsdefinition genauer und robuster machen können. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema.

Beispiel

Das folgende Beispiel enthält verschiedene Typen von Entitäten und Schlüsselwörtern:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "der eindeutige Benutzername für das Konto.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Das Passwort für das Konto.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Die E-Mail-Adresse für das Konto.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "Geburtsdatum": { "type": "string", "description": "Das Geburtsdatum des Benutzers.", "examples": ["mm/tt/JJJJ"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Whether the user wants newsletters.", "default": true }, "Benachrichtigungen": { "type": "string", "description": "Bevorzugte Benachrichtigungsmethode.", "enum": ["email", "sms", "push"] } }}, "roles": { "type": "array", "description": "Liste der dem Benutzer zugewiesenen Rollen.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] }

Dieses Beispiel enthält die folgenden Entitäten:

username – Zeichenfolgentyp mit minimaler und maximaler Längenbeschränkung.
Passwort – Zeichenfolgentyp mit einer minimalen Länge und einem bestimmten Format (Passwort gibt an, dass es sicher gehandhabt werden sollte).
E-Mail – Zeichenfolgentyp mit einem Regex-Muster, um sicherzustellen, dass es sich um eine gültige E-Mail-Adresse handelt.
Geburtsdatum – Ein Zeichenfolgentyp mit Beispielen, um das Format des Datums festzulegen.
preferences – Ein Objekttyp mit verschachtelten Eigenschaften (Newsletter und Benachrichtigungen), einschließlich eines Boolean mit einem Standardwert und einer Zeichenfolge mit bestimmten zulässigen Werten (enum).
Rollen – Ein Array-Typ, bei dem jedes Element eine Zeichenfolge ist, die auf bestimmte Werte beschränkt ist (enum).

Benutzername, Passwort und E-Mail sind obligatorisch, wie im Array „required“ definiert.

In diesem Beispiel haben die Entitäten beschreibende Namen, klare Beschreibungen und folgen einer einheitlichen Struktur und Benennungskonvention. Befolgen Sie diese Best Practices, um genau definierte Entitäten zu erstellen, die für die KI-Engine leicht zu interpretieren und durchzusetzen sind.

Erfüllung definieren

1	Definieren Sie die Abwicklungsdetails für die Implementierung des KI-Agenten in einem Contact Center. Geben Sie die folgenden Details an: Erfüllungsansatz auswählen: Wählen Sie den Ablauf aus. Flow Builder auswählen: Wählen Sie den erforderlichen Flow Builder aus. Flow-Webhook-URL: Geben Sie die Webhook-URL ein. Weitere Informationen finden Sie unter Eingehende Webhooks. Serviceschlüssel: Geben Sie die Details des Serviceschlüssels ein.
2	Konfigurieren Sie die Ausgabeentitäten so, dass der KI-Agent das Ergebnis in einem Format generiert, das für den Ablauf verständlich ist.
3	Um eine Ausgabeentität hinzuzufügen, klicken Sie auf +Neue Ausgabeentität. Geben Sie im Bildschirm Neue Ausgabe-Entität hinzufügen die folgenden Details an: Entitätsname: Geben Sie den Namen der Ausgabeentität ein. Entitätstyp: Wählen Sie den Datentyp der Entität aus. Beschreibung der Entität: Geben Sie eine kurze Beschreibung der Entität an. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung klar und genau ist. Entitätsbeispiele: Geben Sie ein Beispiel für die Entität ein. Klicken Sie auf +Hinzufügen , um weitere Beispiele hinzuzufügen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich , um dies zu einer obligatorischen Entität zu machen. Sie können auch eine JSON-Datei verwenden, um die Ausgabeeinheiten hinzuzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Entitäten mit dem JSON-Editor hinzufügen. .
4	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Ausgabe-Entität hinzuzufügen. Sie können beliebig viele Ausgabeentitäten hinzufügen.
5	Verwenden Sie die Option Steuerelemente , um die folgenden Aktionen auf der Entität auszuführen: Klicken Sie auf das Symbol Bearbeiten , um Änderungen an der Entität vorzunehmen. Klicken Sie auf das Symbol Löschen , um die Entität zu löschen.
6	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die Konfiguration abzuschließen.

Nächste Schritte

Klicken Sie auf Vorschau , um eine Vorschau des KI-Agenten anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten. Klicken Sie auf Veröffentlichen , um den KI-Agenten live zu machen.

Nach der Konfiguration des KI-Agenten:

Informationen zur Leistung von KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung autonomer KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu Sitzungen und Verlauf finden Sie unter Anzeigen von autonomen KI-Agentensitzungen und Verlauf.

Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Autonome Agenten können auf ein Knowledge-Repository zugreifen und es nutzen, um informative und genaue Antworten auf Benutzeranfragen bereitzustellen. Diese Funktion ist nützlich in Szenarien, in denen der Agent:

Bieten Sie Kundensupport – Beantworten Sie häufig gestellte Fragen (FAQs), beheben Sie Probleme und leiten Sie Kunden durch die Prozesse.
Bieten Sie technische Unterstützung an – bieten Sie fachliche Beratung zu bestimmten Themen oder Domänen an.

Dieser Abschnitt umfasst die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Beantworten von Fragen
Profil des autonomen KI-Agenten aktualisieren
Wissensdatenbank konfigurieren

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Beantworten von Fragen

Vorbereitungen

Stellen Sie sicher, dass die Wissensdatenbank erstellt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Wissensdatenbanken.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf +Agenten erstellen.
3	Klicken Sie im Bildschirm KI-Agenten erstellen auf Von Grund auf starten. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als autonom filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Profilseite automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welche Art von Agent erstellen Sie auf Autonom.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten auf Fragen beantworten.
7	Klicken Sie auf Weiter.
8	Geben Sie auf der Seite Agenten definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID – Eine vom System generierte eindeutige Kennung. Dieses Feld kann bearbeitet werden. KI-Engine: Wählen Sie in der Dropdown-Liste die gewünschte KI-Engine aus. Die standardmäßige KI-Engine ist Nova. Wählen Sie für die sprachbasierte Vorschau Vega aus. Weitere Informationen finden Sie unter Sprachbasierte Vorschau. . Wissensdatenbank – Wählen Sie die erforderliche Wissensdatenbank aus der Liste der verfügbaren Wissensdatenbanken aus. Sie können die ausgewählte Wissensdatenbank anderen KI-Agenten nicht zuordnen. Agentenziel: Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zur Festlegung von Zielen und Anweisungen für KI-Agenten .
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der autonome KI-Agent zum Beantworten von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun im Dashboard verfügbar. Auf der Kopfzeile des KI-Agenten können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vorkonfigurierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Vorkonfigurierten KI-Agenten importieren.

Nächste Schritte

Aktualisieren Sie das Profil für den autonomen KI-Agenten.

Profil des autonomen KI-Agenten aktualisieren

Vorbereitungen

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Beantworten von Fragen.

Klicken Sie im Dashboard auf den KI-Agenten, den Sie erstellt haben.

Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Profil , und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie bei Bedarf den Namen des KI-Agenten.
System-ID: Bearbeiten Sie bei Bedarf die System-ID des KI-Agenten.
Agentenziel: Geben Sie eine kurze Beschreibung des Ziels des KI-Agenten an. Richtlinien und Beispiele finden Sie unter Richtlinien zur Festlegung von Zielen und Anweisungen für KI-Agenten .
URL für Profilbild des Agenten: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder das Bild des KI-Agenten abruft.
KI-Engine: Wählen Sie die gewünschte KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
Begrüßungsnachricht: Geben Sie die Begrüßungsnachricht ein, die der KI-Agent verwenden sollte, um die Interaktion zu starten.
Agentenübergabe zulassen – Aktivieren Sie die Umschaltoption, um das Gespräch an einen menschlichen Agenten zu übergeben, wenn ein Kunde mit einem Agenten sprechen möchte.

Klicken Sie auf Änderungen speichern , um den KI-Agenten live zu machen.

Nächste Schritte

Konfigurieren Sie die Wissensdatenbank für den KI-Agenten.

Wissensdatenbank konfigurieren

Vorbereitungen

Erstellen Sie einen autonomen KI-Agenten zum Beantworten von Fragen.

1	Wählen Sie auf der Seite Dashboard den KI-Agenten aus, den Sie erstellt haben.
2	Navigieren Sie zur Registerkarte Wissensdatenbank .
3	Wählen Sie aus der Dropdown-Liste die erforderliche Wissensdatenbank aus.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern , um den KI-Agenten live zu machen.

Nächste Schritte

Klicken Sie auf Vorschau , um eine Vorschau des KI-Agenten anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten.

Nach der Konfiguration des KI-Agenten:

Informationen zur Leistung von KI-Agenten finden Sie unter Anzeigen der Leistung autonomer KI-Agenten mithilfe von Analysen.
Informationen zu Sitzungen und Verlauf finden Sie unter Anzeigen von autonomen KI-Agentensitzungen und Verlauf.

Autonome Sitzung und Verlauf von KI-Agenten anzeigen

Sie können die Sitzungs- und Verlaufsdetails jedes von Ihnen erstellten autonomen KI-Agenten anzeigen. Auf der Seite Sitzungen werden die Details der Sitzungen angezeigt, die mit den Teilnehmern erstellt wurden. Auf der Seite Verlauf können Sie die Details der Konfigurationsänderungen anzeigen, die am KI-Agenten vorgenommen wurden.

Sitzungen

Die Seite Sitzungen bietet eine umfassende Aufzeichnung aller Interaktionen zwischen KI-Agenten und Benutzern. So navigieren Sie zur Seite Sitzungen :

Klicken Sie im Dashboard auf den autonomen KI-Agenten, für den Sie die Sitzungsdetails anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Sitzungen.

Die Seite Sitzungen wird angezeigt. Jede Sitzung wird als Aufzeichnung angezeigt, die alle Nachrichten der Sitzung enthält. Diese Informationen sind nützlich, um den KI-Agenten zu prüfen, zu analysieren und zu verbessern.

In der Sitzungstabelle wird eine Liste aller Sitzungen/Räume angezeigt, die für diesen KI-Agenten erstellt wurden. Der Tisch wird paginiert, wenn es mehr Zeilen gibt, als auf einem Bildschirm untergebracht werden können. Alle Felder in der Tabelle können mithilfe des Abschnitts Ergebnisse verfeinern auf der linken Seite sortiert oder gefiltert werden. Die vorhandenen Felder stellen die folgenden Informationen zu einer bestimmten Sitzung dar:

Sitzungs-ID – Die eindeutige Raum-ID oder Sitzungs-ID für eine Konversation.
Verbraucher-ID: Die ID des Verbrauchers, der mit dem KI-Agenten interagiert hat.
Kanäle – Kanal, in dem die Interaktion stattgefunden hat.
Aktualisiert um – Zeitpunkt der Raumschließung.
Raum-Metadaten – Enthält zusätzliche Informationen über den Raum.
Aktivieren Sie die erforderlichen Kontrollkästchen:
- Testsitzungen ausblenden: Um die Testsitzungen auszublenden und nur die Liste der Live-Sitzungen anzuzeigen.
- Agentenübergabe erfolgt: Um die Sitzungen zu filtern, die an einen Agenten übergeben werden. Wenn die Agentenübergabe erfolgt, wird das Kopfhörer -Symbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
- Fehler aufgetreten: Um die Sitzungen zu filtern, in denen der Fehler aufgetreten ist.
- Downvoted – Um die downvoted Sitzungen zu filtern.
Klicken Sie in der Sitzungstabelle auf eine Zeile, um eine detaillierte Ansicht dieser Sitzung anzuzeigen. Das Schloss-Symbol zeigt an, dass die Sitzung gesperrt ist und entschlüsselt werden muss. Sie benötigen die Berechtigung zum Entschlüsseln der Sitzung. Wenn der Umschalter Zugriff entschlüsseln aktiviert ist, können Sie über die Schaltfläche Inhalt entschlüsseln auf jede Sitzung zugreifen. Diese Funktionalität ist jedoch nur anwendbar, wenn der erweiterte Datenschutz auf „true“ festgelegt oder für den Tenant aktiviert ist.

Protokoll

Auf der Seite Verlauf können Sie die Details der Konfigurationsänderungen anzeigen, die am KI-Agenten vorgenommen wurden. So zeigen Sie den Verlauf eines bestimmten Agenten an:

Klicken Sie im Dashboard auf den autonomen KI-Agenten, für den Sie den Verlauf anzeigen möchten.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Verlauf.

Die Seite Verlauf wird mit den folgenden Registerkarten angezeigt:

Audit-Protokolle – Klicken Sie auf die Registerkarte Audit-Protokolle , um die an den KI-Agenten vorgenommenen Änderungen anzuzeigen.
Modellverlauf – Klicken Sie auf die Registerkarte Modellverlauf , um die verschiedenen Versionen des autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen anzuzeigen.

Audit-Protokolle

Die Registerkarte Audit-Protokolle verfolgt die am autonomen KI-Agenten vorgenommenen Änderungen. Sie können die Details der Änderungen für die letzten 35 Tage anzeigen. Auf der Registerkarte Audit-Protokolle werden die folgenden Details angezeigt:

Benutzer mit Administratorrollen oder KI-Agenten-Entwicklerrollen können nur auf die Registerkarte Audit-Protokolle zugreifen. Benutzer mit benutzerdefinierten Rollen, die über die Berechtigung „Audit-Protokoll abrufen“ verfügen, können die Audit-Protokolle ebenfalls anzeigen.

Aktualisiert um – Die Daten und den Zeitpunkt der Änderung.
Aktualisiert von: Name des Benutzers, der die Änderung übernommen hat.
Feld – Der spezifische Abschnitt des KI-Agenten, in dem die Änderung vorgenommen wurde.
Beschreibung – Zusätzliche Informationen über die Änderung.

Mit den Suchoptionen Aktualisiert von, Feld und Beschreibung können Sie nach einem bestimmten Überwachungsprotokoll suchen. Sie können die Protokolle anhand der Felder Aktualisiert um und Aktualisiert nach sortieren.

Modellgeschichte

Die Registerkarte Modellverlauf ist nur für den autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Wenn Sie den autonomen KI-Agenten für die Durchführung von Aktionen veröffentlichen, wird eine Version des autonomen KI-Agenten gespeichert und ist auf der Registerkarte Modellverlauf verfügbar. Sie können die verschiedenen Versionen des KI-Agenten auf der Registerkarte Modellverlauf anzeigen.

Modellbeschreibung – Eine kurze Beschreibung der Version des KI-Agenten.
KI-Engine – Die KI-Engine, die für diese Version des KI-Agenten verwendet wird.
Aktualisiert am: Datum und Uhrzeit der Erstellung der Version.
Aktionen – Ermöglicht Ihnen, die folgenden Aktionen auf dem KI-Agenten auszuführen
- Laden: Alle Änderungen am KI-Agenten gehen verloren. Sie müssen die Konfiguration erneut durchführen.
- Exportieren – Verwenden Sie diese Option, um den KI-Agenten zu exportieren.

Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten anzeigen

Sie können bei der Erstellung des KI-Agenten, während der Bearbeitung und nach der Bereitstellung des Agenten eine Vorschau der autonomen KI-Agenten anzeigen. Sie können die Vorschau in folgenden Bereichen öffnen:

KI-Agenten-Dashboard: Wenn Sie den Mauszeiger über eine KI-Agenten-Karte bewegen, wird die Option Vorschau für diesen KI-Agenten angezeigt. Klicken Sie, um die Vorschau des KI-Agenten zu öffnen.
Kopfzeile des KI-Agenten – Klicken Sie auf die Karte des KI-Agenten, um den KI-Agenten zu öffnen. Die Option Vorschau ist immer im Kopfzeilenabschnitt sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chat-Kopf- Widget angezeigt. Mit dieser Option können Sie den Vorschaumodus problemlos erneut öffnen.

Webex AI Agent Studio bietet außerdem eine teilbare Vorschauoption. Klicken Sie in der oberen rechten Ecke auf das Menü und wählen Sie die Option Link Vorschau kopieren aus. Sie können den Vorschaulink für andere Benutzer wie Tester oder Verbraucher des KI-Agenten freigeben.

Widget für Plattformvorschau

Sie können auch das Vorschau-Widget minimieren, Verbraucherinformationen bereitstellen und mehrere Räume initiieren, um den KI-Agenten zu testen.

Teilbares Vorschau-Widget

Das teilbare Vorschau-Widget ermöglicht es Ihnen, den KI-Agenten auf darstellbare Weise mit Stakeholdern und Verbrauchern zu teilen, ohne eine benutzerdefinierte Benutzeroberfläche für die Oberfläche des KI-Agenten zu entwickeln. Standardmäßig stellt der kopierte Vorschaulink den KI-Agenten mit einer Telefonhülle dar. Sie können einige schnelle Anpassungen vornehmen, indem Sie bestimmte Parameter im Vorschaulink ändern. Sie können das Widget wie folgt anpassen:

Widget-Farbe – Durch Anhängen des Parameters brandColor an den Link. Sie können einfache Farben mit Farbnamen definieren oder den Hex-Code von Farben verwenden.
Telefongehäuse – Indem Sie den Wert des Parameters phoneCasing im Link ändern. Dies ist standardmäßig auf true festgelegt und kann deaktiviert werden, indem Sie es false machen.

Beispiel für einen Vorschaulink mit diesen Parametern: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=&brandcolor<geben Sie den Hexadezimalwert einer Farbe im Format '_XXXX'> ein.

Sprachbasierte Vorschau

Der autonome KI-Agent zum Beantworten von Fragen unterstützt sprachbasierte Vorschau. So aktivieren Sie diese Option:

Navigieren Sie zu Dashboard und wählen Sie den KI-Agenten aus.
Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste KI-Engine die Option Vega aus.
Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Die Option Vorschau wird mit einem Mikrofon -Symbol für sprachbasierte Vorschau aktualisiert. Klicken Sie auf Vorschau. Das Widget für die Sprachvorschau wird angezeigt.

Sie müssen den Mikrofonzugriff aktivieren, um diese Funktion nutzen zu können.

Sie können die folgenden Optionen im Widget für die Sprachvorschau anzeigen:

Schaltfläche Start , um die Vorschau zu starten.
Die Live-Abschrift der Konversation wird im Widget angezeigt, wenn die Sprachvorschau ausgeführt wird.
Anruf beenden , um die Unterhaltung zu beenden.
Stummschalten , um stummzuschalten.

Leistung autonomer KI-Agenten mithilfe von Analysen anzeigen

Der Abschnitt „Analyse von KI-Agenten“ bietet eine grafische Darstellung der wichtigsten Kennzahlen zur Bewertung der Leistung und Effektivität von KI-Agenten. So generieren Sie die Analysen des autonomen KI-Agenten:

Wählen Sie den KI-Agenten im Dashboard aus.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analysen. Ein Überblick über die Leistung der KI-Agenten wird sowohl in tabellarischem Format als auch in grafischer Darstellung angezeigt.

Im ersten Abschnitt werden die folgenden Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten angezeigt.

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen bearbeitet wurden.
Gesamtzahl der Übergaben von Agenten, dies ist die Anzahl der Sitzungen, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche Sitzungen pro Tag
Gesamtanzahl an Nachrichten (menschliche und KI-Agentennachrichten) und Anzahl dieser Nachrichten von Benutzern.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Im zweiten Abschnitt werden die Statistiken zu den Benutzern angezeigt. Es enthält die Anzahl der Benutzer insgesamt und Informationen über durchschnittliche Sitzungen pro Benutzer und tägliche durchschnittliche Benutzer.

Im dritten Abschnitt werden die Antworten und Übergaben des KI-Agenten angezeigt.

Skriptbasierten KI-Agenten einrichten

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie KI-Agenten mit Skripts auf der Webex AI Agent Studio-Plattform eingerichtet und verwaltet werden, damit sie präzise Antworten auf Benutzeranfragen liefern und automatisierte Aufgaben effektiv ausführen können.

<?oxy-placeholder content="Absatz"?>

KI-Agent mit Skripts für die Ausführung von Aufgaben

Scripted KI-Agent erweitert die Funktionen zur Erstellung von No-Code-Agenten der Webex KI Agent Studio-Plattform. Scripted KI-Agent ermöglicht Multi-Turn-Konversationen, bei denen er relevante Daten von Kunden abrufen kann, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Dazu gehört Folgendes:

Führen Sie einfache Befehle aus: Befolgen Sie die Anweisungen, um vordefinierte Aktionen auszuführen.
Verarbeitung von Daten: Bearbeiten und Transformieren von Daten gemäß festgelegten Regeln.
Interagieren Sie mit anderen Systemen – Kommunizieren Sie mit anderen Lösungen und steuern Sie diese.

Dieser Abschnitt umfasst die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen eines KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen
Skripts für KI-Agenten aktualisieren
Entitäten verwalten
Absichten verwalten
Antworten verwalten
Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Sprache zum KI-Agenten mit Skript hinzufügen
Übergabeeinstellungen konfigurieren

Erstellen eines KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf + Agenten erstellen.
3	Erstellen Sie im Bildschirm KI-Agenten erstellen einen neuen KI-Agenten von Grund auf. Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als „Scripted“ filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Profilseite automatisch ausgefüllt.
4	Klicken Sie auf Von Grund auf starten und dann auf Weiter.
5	Klicken Sie im Abschnitt Welche Art von Agent erstellen Sie? auf Skript.
6	Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten? auf Aktionen ausführen.
7	Klicken Sie auf Weiter
8	Geben Sie auf der Seite Agenten definieren die folgenden Details an: Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein. System-ID: Dies ist die vom System generierte eindeutige Kennung. Sie können dieses Feld auch bearbeiten. KI-Engine: Wählen Sie die KI-Engine aus der Dropdown-Liste aus.
9	Klicken Sie auf Erstellen. Der skriptierte KI-Agent zum Beantworten von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun im Dashboard verfügbar. Auf der Kopfzeile des KI-Agenten können Sie die folgenden Aufgaben ausführen: Vorschau Link zur Vorschau kopieren Zugriffstoken kopieren Löschen Exportieren Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt. Sie können auch die vorkonfigurierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Vorkonfigurierten KI-Agenten importieren.

Nächste Schritte

Erstellen Sie Entitäten, fügen Sie Absichten hinzu und definieren Sie Antworten.

Skripts für KI-Agenten aktualisieren

Vorbereitungen

Erstellen Sie einen KI-Agenten mit Skripts, um Fragen zu beantworten.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.
3	Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil, und konfigurieren Sie die folgenden Details: Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf. System-ID: Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten. URL für Profilbild des Agenten: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder das Bild des KI-Agenten abruft. Beschreibung – Geben Sie die Details zum KI-Agenten ein. Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Umschalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann. Benutzerdefinierte Fehlermeldung: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten Fehler auftreten.
4	Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Entitäten verwalten

Entitäten sind die Bausteine von Konversationen. Dies sind die wesentlichen Elemente, die der KI-Agent aus den Äußerungen der Benutzer extrahiert. Sie stellen bestimmte Informationen wie Produktnamen, Daten, Mengen oder andere wichtige Wortgruppen dar. Durch die effektive Identifizierung und Extraktion von Entitäten kann ein KI-Agent die Absichten der Benutzer besser verstehen und genauere und relevantere Antworten liefern.

Entitätstypen

Webex AI Agent Studio bietet 11 vordefinierte Entitätstypen, um verschiedene Arten von Benutzerdaten zu erfassen. Sie können auch eine der folgenden benutzerdefinierten Entitäten erstellen.

Benutzerdefinierte Entitäten

Diese Entitäten sind konfigurierbar und ermöglichen es Entwicklern, anwendungsspezifische Informationen zu erfassen.

Benutzerdefinierte Liste – Legen Sie Listen mit erwarteten Zeichenfolgen fest, um bestimmte Datenpunkte zu erfassen, die nicht von vorkonfigurierten Entitäten abgedeckt werden. Sie können mehrere Synonyme zu jeder Zeichenfolge hinzufügen. Beispiel: eine benutzerdefinierte Pizzagröße.
Regex – Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um bestimmte Muster zu identifizieren und die entsprechenden Daten zu extrahieren. Beispiel: eine Telefonnummer regex (z. B. 123-123-8789).
Ziffern: Erfassen Sie numerische Eingaben mit fester Länge mit hoher Genauigkeit, insbesondere bei Sprachinteraktionen. Bei Interaktionen ohne Stimme wird es als Alternative zu benutzerdefinierten und Regex-Entitätstypen verwendet. Um beispielsweise eine fünfstellige Kontonummer zu erkennen, muss eine Länge von fünf definiert werden.
Alphanumerisch – Erfassen von Buchstaben- und Zahlenkombinationen, um sowohl Sprach- als auch Nicht-Sprach-Eingaben präzise zu erkennen.
Freiformular: Erfassen Sie flexible Datenpunkte, die schwer zu definieren oder zu validieren sind.
Standort zuordnen (WhatsApp): Extrahieren Sie die von Ihnen im WhatsApp-Kanal freigegebenen Standortdaten.

Systementitäten

Entitätsname	Beschreibung	Beispieleingabe	Beispielausgabe
Datum	Analysiert Daten in natürlicher Sprache in einem Standard-Datumsformat	„Juli nächsten Jahres“	01.07.2020
Zeit	Analysiert die Zeit in natürlicher Sprache mit einem Standardformat	5 abends	17:00 Uhr
E-mail	Erkennt E-Mail-Adressen	Schreiben Sie mir an info@cisco.com	info@cisco.com
Telefonnummer	Erkennt allgemeine Telefonnummer	Mich anrufen unter 9876543210	9876543210
Währungseinheiten	Analysiert Währung und Betrag	Ich möchte 20$	20$
Ordinal	Ordinale Nummer erkennen	Vierte von zehn Personen	4.
Kardinal	Erkennt die Kardinalnummer	Vierte von zehn Personen	10
Geolokalisierung	Erkennt geografische Standorte (Städte, Länder usw.)	Ich ging schwimmen in der Themse in London UK	London, GB
Personennamen	Erkennt allgemeine Namen	Bill Gates von Microsoft	Bill Gates (Computerspiel)
Menge	Kennzeichnet Messungen, wie Gewicht oder Entfernung	5 km von Paris entfernt	5 km
Dauer	Gibt Zeiträume an	1 Woche Urlaub	1 Woche

Erstellte Entitäten können über die Registerkarte „Entitäten“ bearbeitet werden. Wenn Sie Entitäten mit einer Absicht verknüpfen, werden Ihre Äußerungen mit erkannten Entitäten beim Hinzufügen kommentiert.

Entitätsrollen

Wenn eine Entität mehrere Male innerhalb einer einzigen Absicht erfasst werden muss, werden Entitätsrollen unerlässlich. Indem Sie der gleichen Entität verschiedene Rollen zuweisen, können Sie den KI-Agenten darin anleiten, Benutzereingaben genauer zu verstehen und zu verarbeiten.

Wenn Sie beispielsweise einen Flug mit Zwischenlandung buchen möchten, können Sie eine Flughafen-Entität mit drei Rollen erstellen: Herkunft,Ziel und Zwischenstopp. Durch das Kommentieren von Schulungsäußerungen mit diesen Rollen kann der KI-Agent die erwarteten Muster erlernen und komplexe Buchungsanfragen nahtlos bearbeiten.


      Entitätsrollen werden nur für Mindmeld (benutzerdefinierte und Systementitäten) und Rasa (nur benutzerdefinierte Entitäten) unterstützt. Administratoren müssen das Kontrollkästchen Entitätsrollen im Dialogfeld „NLU-Motorauswahl“ aktivieren. 
      
        
           Administratoren können nicht von RASA oder Mindmeld zu Swiftmatch wechseln, während Entitätsrollen verwendet werden. Rollen müssen aus den Absichten entfernt werden, um die Entitätsrollen aus den erweiterten NLU-Motoreinstellungen zu deaktivieren. Sie können eine Entität mit Entitätsrollen erstellen.

`Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen`

Vorbereitungen


       <?oxy-placeholder content="Absatz in Voraussetzungen"?>

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den KI-Agenten, den Sie erstellt haben.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training.
4	Klicken Sie auf der Seite Schulungsdaten auf die Registerkarte Entitäten.
5	Klicken Sie auf Entität erstellen.
6	Geben Sie im Fenster Entität erstellen die folgenden Felder an: Entitätsname: Geben Sie den Entitätsnamen ein. Entitätstyp: Wählen Sie die Option Benutzerdefinierte Liste aus der Dropdown-Liste aus. Werte: Geben Sie einen Wert für die Entität ein.
7	Aktivieren Sie den Umschalter Automatische Vorlage von Slot-Werten, um die automatische Vervollständigung durchzuführen, und geben Sie alternative Vorschläge für diese Entität während der Konversation an. Das Feld Rollen wird beim Erstellen einer benutzerdefinierten Entität nur angezeigt, wenn Entitätsrollen im Abschnitt Erweiterte Einstellungen des Fensters Schulungsmodul ändern für RASA- und Mindmeld NLU-Motoren aktiviert sind.
8	Wählen Sie Speichern. Mit den Optionen Bearbeiten und Löschen in der Spalte Aktionen können Sie verwandte Aktionen durchführen.

Nächste Schritte


      Nachdem Sie eine Entität erstellt haben, können Sie Rollen mit einer Entität verknüpfen.

`Rollen mit einer Entität verknüpfen`

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den KI-Agenten, den Sie erstellt haben.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training.
4	Wählen Sie auf der Seite Schulungsdaten eine Absicht aus, um Entitäten und Entitätsrollen zu verknüpfen. Standardmäßig wird die Registerkarte Absicht angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Steckplätze auf Entität verknüpfen.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Wählen Sie Speichern. Sie können einer Entität Rollen zuweisen, um dieselbe Entität zweimal für eine Absicht zu sammeln.

`Engine für das natürliche Sprachverständnis (NLU)`


          Skripte KI-Agenten nutzen das natürliche Sprachverständnis (Natural Language Understanding, NLU) mit maschinellem Lernen, um die Absicht des Kunden zu erkennen. Die folgenden NLU-Engines interpretieren Kundeneingaben und liefern genaue Antworten:
Swiftmatch – Ein schneller, leichter Motor, der mehrere Sprachen unterstützt. 
RASA – Ein führendes Open-Source-KI-Framework für Konversationen.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

          RASA benötigt mehr Trainingsdaten als Swiftmatch, um eine hohe Genauigkeit zu erzielen. Entwickler können NLU-Engines auf den Registerkarten „Artikel“ und „Training“ der Scripted AI-Agenten wechseln, um die Leistung zu bewerten. Durch das Ändern des Motors wird der Algorithmus des KI-Agenten aktualisiert, sodass eine genaue Inferenz basierend auf dem neuen Modell neu trainiert werden muss. Sie können die Leistungsunterschiede anhand von Ähnlichkeitsbewertungen in Sitzungen und One-Click-Tests analysieren.
          Entwickler können auch Schwellenwerte im Abschnitt „Übergabe und Inferenz“ nach dem Wechsel der Motoren testen und anpassen. Bei RASA sind die Schwellenwerte tendenziell umgekehrt proportional zur Anzahl der Absichten, was bedeutet, dass Agenten mit vielen Absichten (100+) in der Regel niedrigere Fallback-Werte in den Inferenzeinstellungen haben.
                 Trainingsmaschinen wechseln
       Um zwischen den NLU-Motoren zu wechseln. 

            Wählen Sie den KI-Agenten aus, den Sie die Schulungs-Engine ändern möchten.
            Für Skripte KI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
Für Skripte KI-Agenten zur Ausführung von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite „Schulungsdaten“ wird angezeigt.
          

            Klicken Sie auf das Symbol Einstellungen neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Training Engine ändern wird angezeigt.
                 Standardmäßig ist die NLU-Engine auf Swiftmatch für die neu erstellten KI-Agenten eingestellt.
              

          

            Wählen Sie die Schulungsengine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
RASA (Beta)
Ganganenspiel
Mindmeld (Beta)

          

            Geben Sie diese Informationen im Abschnitt Schlussfolgerung an:
Punktzahl, unter dem der Fallback angezeigt wird – Die minimale Sicherheit, die erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unter der eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
Differenz der Ergebnisse bei teilweiser Übereinstimmung – Definiert die minimale Lücke zwischen den Vertrauensniveaus der Antworten, um die beste Übereinstimmung deutlich anzuzeigen, unter der eine Teilübereinstimmung-Vorlage angezeigt wird.

          
Klicken Sie, um den Abschnitt Erweiterte Einstellungen zu erweitern.Stopwords entfernen – „Stopwords“ sind Funktionswörter, die neben anderen Wörtern innerhalb eines Satzes grammatikalische Beziehungen herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stichwörter wie Artikel (a, an, the, etc.), Pronomen (him, her, etc.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen für maschinelles Lernen auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die „Stopwords“ aus dem Satz zum Zeitpunkt der Schulung und Inferenz entfernt. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Kontraktionen erweitern – Englische Kontraktionen in den Schulungsdaten können auf das ursprüngliche Formular erweitert werden, zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucheranfrage, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: „Nicht“ wird zu „Nicht“ erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Kontraktionen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung erweitert. Diese Funktion wird für alle drei NLU-Motoren unterstützt.
Rechtschreibprüfung in der Inferenz – Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird nur für alle drei Engines unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Inferenz aktiviert ist.
Sonderzeichen entfernen – Sonderzeichen sind die nicht alphanumerischen Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich betrachtet. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Entitätsrollen: Benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
Entitätssubstitution in Inferenz – Entitätswerte in Schulungsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Priorisieren Sie das Befüllen von Steckplätzen: Das Befüllen von Steckplätzen wird der Absichtserkennung Priorität eingeräumt.
Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse – Die Anzahl der Artikel, für die die berechneten Vertrauenswerte des KI-Agenten unter den Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.                   Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt „Algorithmus“ des Bildschirms „Sitzungen“ angezeigt werden sollen, ist jetzt auf 5 beschränkt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtenabschriftenberichten von skripts KI-Agenten und im Abschnitt „Algorithmus-Ergebnisse“ der Registerkarte „Transaktionsinformationen“ in Sitzungen verfügbar.
                
Erweiterung von Wortformen – Erweitern Sie Schulungsdaten mit Wortformen wie Pluralen, Verben usw. zusammen mit den in den Daten eingebetteten Synonymen. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Synonyme – Synonyme sind alternative Wörter, mit denen dasselbe Wort bezeichnet wird. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gängige englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Zum Beispiel können die vom System generierten Synonyme für das Wort Garten ein Hinterhof, Hof usw. sein. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Wortformen – Wortformen können in verschiedenen Formen wie Pluralen, Adverben, Adjektiven oder Verben vorhanden sein. Zum Beispiel können die Wortformen für das Wort „Schöpfung“ geschaffen werden, erschafft, erschafft, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um den Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.
               Entwickler können verschiedene Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu bestimmen, die für die Anzeige der Antwort des KI-Agenten akzeptabel ist. 
              
            
Klicken Sie auf Aktualisieren, um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Schulungs-Engine geschult wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von Gespeichert in Geschult.               Sie können den KI-Agenten nur mit RASA und Mindmeld schulen, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.
            

    
                 Schulung
       Nachdem Sie alle Artikel erstellt haben, können Sie den KI-Agenten schulen, um sie zu testen und bereitzustellen. Um den KI-Agenten mit seinem aktuellen Korpus zu trainieren, klicken Sie oben rechts auf Trainieren. Dadurch sollte der Status in Schulung geändert werden.
      Nach Abschluss der Schulung wechselt der Status zu Geschult. Klicken Sie auf das Symbol Erneut laden neben Schulung, um den aktuellen Schulungsstatus abzurufen.
      An diesem Punkt können Sie auf Live machen klicken, um den geschulten Korpus live zu machen und in einer teilbaren Vorschau oder in externen Kanälen zu testen, in denen der KI-Agent bereitgestellt wird.
      Vektormodell
      Sie können nun ihre bevorzugten Vektormodelle als Teil der erweiterten Motoreinstellungen in der Swiftmatch NLU-Engine auswählen. Die Auswahl ist zwischen zwei Optionen möglich – Utterance-Level- und Article-Level-Vektoren. Bei unseren fortwährenden Bemühungen, die Genauigkeit unserer NLU-Motoren zu verbessern, experimentierten wir mit Vektoren auf Artikelebene anstelle des älteren Modells, das Vektoren auf Utterance-Ebene verwendet. Wir fanden heraus, dass Vektoren auf Artikelebene die Genauigkeit in den meisten Fällen verbessern. Beachten Sie, dass die Artikellevel-Vektoren der neue Standardwert für die Vektorisierung für neue einsprachige KI-Agenten sind. Bei mehrsprachigen KI-Agenten werden Übereinstimmungen auf Artikelebene nur unterstützt, wenn das mehrsprachige Modell „Polymatch“ ist.
      Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Schlussfolgerung verfügbar sind, im Abschnitt Weitere Informationen der Sitzung überprüfen.

`Absichten verwalten`


                   Intent ist eine Kernkomponente der Webex AI Agent Studio-Plattform, die es dem KI-Agenten ermöglicht, Ihre Eingaben zu verstehen und effektiv darauf zu reagieren. Es stellt eine bestimmte Aufgabe oder Aktion dar, die Sie während einer Konversation ausführen möchten. Sie können alle Absichten definieren, die den Aufgaben entsprechen, die Sie ausführen möchten. Die Genauigkeit der Intent-Klassifizierung wirkt sich direkt auf die Fähigkeit des KI-Agenten aus, relevante und hilfreiche Antworten bereitzustellen. Die Absichtklassifizierung ist der Prozess zur Identifizierung der Absicht basierend auf Ihren Eingaben, sodass der KI-Agent auf sinnvolle und kontextbezogene Weise reagieren kann.

       Systemabsichten

Standard-Ausweichabsicht – Die Funktionen eines KI-Agenten sind von Natur aus durch die Absichten eingeschränkt, die darauf ausgelegt sind, zu erkennen und darauf zu reagieren. Auch wenn ein Unternehmen nicht alle möglichen Fragen vorhersehen kann, kann die Standard-Ausweichabsicht Gespräche helfen, auf Kurs zu sein.Indem sie eine standardmäßige Ausweichabsicht implementieren, können KI-Agenten-Entwickler sicherstellen, dass der KI-Agent unerwartete oder nicht im Gestaltungsbereich liegende Abfragen ordnungsgemäß bearbeitet und die Konversation an bekannte Absichten zurückleitet.
Entwickler von KI-Agenten müssen der Ausweichabsicht keine spezifischen Äußerungen hinzufügen. Der Agent kann so geschult werden, dass er die Ausweichabsicht automatisch auslöst, wenn er auf bekannte, nicht im Gestaltungsbereich liegende Fragen stößt, die andernfalls falsch in andere Absichten kategorisiert werden könnten.
Bei einem KI-Agenten des Bankwesens beispielsweise könnten Kunden versuchen, sich nach Krediten zu erkundigen. Wenn der KI-Agent nicht für die Bearbeitung von kreditbezogenen Anfragen konfiguriert ist, können diese Anfragen als Trainingsmeldungen in die Standard-Ausweichabsicht aufgenommen werden. Wenn ein Kunde zu einem beliebigen Zeitpunkt im Gespräch nach Krediten fragt, erkennt der KI-Agent, dass die Anfrage außerhalb ihrer definierten Absichten fällt, und löst die Ausweichantwort aus. Dadurch wird eine angemessenere Reaktion gewährleistet.
             Mit der Ausweichabsicht sollten keine Slots verknüpft sein.
            Die Ausweichabsicht muss den Standard-Ausweichvorlagenschlüssel für die Antwort verwenden.

Hilfe – Diese Absicht wurde entwickelt, um Kundenanfragen zu den Funktionen des KI-Agenten zu beantworten. Wenn Kunden sich nicht sicher sind, was sie erreichen können, oder wenn sie während eines Gesprächs auf Schwierigkeiten stoßen, suchen sie oft Hilfe, indem sie um Hilfe bitten.
Standardmäßig ist die Antwort für die Hilfeabsicht dem Vorlagenschlüssel für die Hilfenachricht zugeordnet. Entwickler von KI-Agenten können jedoch die Antwort anpassen oder den zugehörigen Vorlagenschlüssel ändern, um individuellere und informative Anleitungen bereitzustellen.
Es wird empfohlen, die Fähigkeiten des KI-Agenten auf einem hohen Niveau zu vermitteln, um den Kunden ein klares Verständnis dafür zu geben, was sie als Nächstes tun können.
Sprechen Sie mit einem Agenten – Diese Absicht ermöglicht es Kunden, in jeder Phase ihrer Interaktion mit dem KI-Agenten Unterstützung von einem menschlichen Agenten anzufordern. Wenn diese Absicht aufgerufen wird, leitet das System automatisch eine Weiterleitung an einen menschlichen Agenten ein. Die Standard-Antwortvorlage für diese Absicht ist die Agentenübergabe. Obwohl es keine UI-Einschränkungen für die Änderung des Antwortvorlagenschlüssels gibt, hat eine Änderung keinen Einfluss auf das Ergebnis der menschlichen Übergabe.

Smalltalk-Absichten

Alle neu erstellten KI-Agenten umfassen vier vordefinierte Small-Talk-Absichten, um häufige Kundenbegrüßungen, Dankbarkeitsbekundungen, negatives Feedback und Abschied zu verarbeiten:
Begrüßungen
Vielen Dank
Der KI-Agent war nicht hilfreich
Auf Wiederhören
Diese Absichten und die entsprechenden Antworten sind standardmäßig in jedem KI-Agenten verfügbar. Sie können sie jedoch anpassen oder löschen, um sie an Ihren spezifischen Anwendungsfall und den gewünschten Gesprächsfluss anzupassen.

Absicht erstellen

Vorbereitungen

Stellen Sie vor dem Erstellen einer Absicht sicher, dass Sie Entitäten erstellen, um sie mit der Absicht zu verknüpfen. Weitere Informationen finden Sie unter Entität mit Entitätsrollen erstellen.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Wählen Sie im Dashboard einen KI-Agenten aus.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Schulung.
4	Klicken Sie auf der Seite Schulungsdaten auf Absicht erstellen.
5	Geben Sie im Fenster Absicht erstellen die folgenden Details an: Name der Absicht: Geben Sie den Namen der Absicht ein. Äußerung hinzufügen – Fügen Sie einen Ausdruck hinzu, um die Absicht zu öffnen, und klicken Sie auf Hinzufügen. Wenn in den hinzugefügten Äußerungen Entitäten vorhanden sind, werden diese automatisch in den Äußerungen kommentiert und im Abschnitt Steckplätze angezeigt. Sie können einer Absicht weitere Entitäten als Slots hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Entität mit Entitätsrollen erstellen. In jedem Steckplatz wird Folgendes angezeigt: Der Entitätsname. Ob es für die Absichtserfüllung erforderlich ist. Die Anzahl der Versuche, die der KI-Agent versucht, diesen Slot-Wert vom Benutzer abzurufen. Der Vorlagenschlüssel.
6	Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erforderlich, wenn die Entität obligatorisch ist.
7	Geben Sie die Anzahl der für diesen Steckplatz zulässigen Wiederholungen ein. Die Nummer ist standardmäßig auf drei festgelegt.
8	Wählen Sie die Vorlagentaste aus der Dropdown-Liste aus. Klicken Sie auf Neu erstellen, um einen neuen Antwortvorlagenschlüssel für die Entität zu erstellen. Der Antwortinhalt für diese Vorlagenschlüssel wird im Abschnitt Antworten konfiguriert. Jeder Vorlagenschlüssel hat eine entsprechende Antwort, die an den Benutzer gesendet wird, wenn diese Absicht ausgelöst wird.
9	Geben Sie im Abschnitt Antwort den endgültigen Antwortvorlagenschlüssel ein, der den Benutzern nach Abschluss der Absicht zurückgegeben wird.
10	Aktivieren Sie den Umschalter Slots nach Abschluss zurücksetzen, um die in der Konversation erfassten Slot-Werte zurückzusetzen, sobald die Absicht abgeschlossen ist. Wenn sich dieser Umschalter im Status „Deaktiviert“ befindet, behält der Steckplatz die alten Werte bei und zeigt die gleiche Antwort an.
11	Aktivieren Sie den Umschalter Slot-Werte aktualisieren, um den Slot-Wert während der Konversation mit dem Verbraucher zu aktualisieren. Der KI-Agent berücksichtigt den letzten im Steckplatz ausgefüllten Wert, um die Daten zu verarbeiten. Wenn diese Option aktiviert ist, werden die Werte für besetzte Steckplätze aktualisiert, wenn Kunden neue Informationen für denselben Steckplatztyp angeben.
12	Aktivieren Sie den Umschalter Vorschläge für Steckplätze bereitstellen, um in der endgültigen Antwort basierend auf Benutzereingaben Vorschläge für das Befüllen von Steckplätzen und alternative Steckplätzen-Werte anzuzeigen.
13	Aktivieren Sie die Option Konversation beenden, um die Sitzung nach dieser Absicht zu schließen. Webex Connect und Sprachflüsse können dies verwenden, um ein Gespräch mit den Verbrauchern zu beenden.
14	Wählen Sie Speichern. Klicken Sie oben rechts auf der Registerkarte Schulung auf Schulung, um alle an Absichten und Entitäten vorgenommenen Änderungen widerzuspiegeln. Zum Trainieren von Rasa- oder Mindmeld NLU-Motoren sind mindestens zwei Trainingsvarianten (Äußerungen) pro Absicht erforderlich. Außerdem muss jeder Steckplatz mindestens zwei Kommentare enthalten. Wenn diese Anforderungen nicht erfüllt sind, ist die Schaltfläche Zuweisen deaktiviert. Neben der betroffenen Absicht wird ein Warnsymbol angezeigt, um auf das Problem hinzuweisen. Die standardmäßige Ausweichabsicht ist jedoch von diesen Anforderungen ausgenommen.

Nächste Schritte

Nachdem eine Absicht erstellt wurde, sind einige Informationen erforderlich, um die Absicht zu erfüllen. Verknüpfte Entitäten bestimmen, wie diese Informationen aus Nutzeräußerungen gewonnen werden. Weitere Informationen finden Sie unter Entitäten mit Absicht verknüpfen.

Entitäten mit Absicht verknüpfen

Vorbereitungen

Stellen Sie sicher, dass Sie Entitäten erstellen und verknüpfen, bevor Sie Äußerungen hinzufügen. Die Entitäten werden automatisch kommentiert, während Äußerungen hinzugefügt werden.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie im Dashboard auf den KI-Agenten, den Sie erstellt haben.
3	Klicken Sie im linken Bereich auf Training.
4	Wählen Sie auf der Seite Schulungsdaten eine Absicht aus, um Entitäten und Entitätsrollen zu verknüpfen. Standardmäßig wird die Registerkarte Absicht angezeigt.
5	Klicken Sie im Abschnitt Steckplätze auf Entität verknüpfen. Die verknüpften Entitäten werden im Abschnitt „Slots“ angezeigt.
6	Wählen Sie die Entitätsrolle für den Entitätsnamen aus.
7	Wählen Sie Speichern. Wenn eine Entität als erforderlich markiert ist, sind zusätzliche Konfigurationsoptionen verfügbar. Sie können festlegen, wie oft ein KI-Agent die fehlende Entität maximal anfordern kann, bevor Sie eskalieren oder eine Ausweichantwort bereitstellen. Sie können den Vorlagenschlüssel definieren, der aufgerufen werden soll, wenn die erforderliche Entität nicht innerhalb der angegebenen Anzahl von Wiederholungen bereitgestellt wird. Sobald ein KI-Agent eine Absicht identifiziert und alle erforderlichen Daten (Steckplätze) sammelt, antwortet er mit der Nachricht, die dem endgültigen, für diese Absicht konfigurierten Vorlagenschlüssel zugeordnet ist. Um eine neue Unterhaltung zu starten oder nachfolgende Absichten zu bearbeiten, ohne vorherige Daten zu übertragen, müssen Sie die Option Slots nach Abschluss zurücksetzen aktivieren. Diese Einstellung löscht alle erkannten Entitäten aus dem Konversationsverlauf und gewährleistet einen Neustart für jede neue Interaktion.

Schulungsdaten generieren

Sie müssen Schulungsdaten manuell zu ihren Absichten hinzufügen, damit der KI-Agent mit angemessener Genauigkeit arbeitet. Die Schulungsdaten bestehen aus verschiedenen Möglichkeiten, auf die Sie die gleiche Absicht aufrufen können. Sie können für jede Absicht mindestens 15-20 Varianten hinzufügen, um ihre Genauigkeit zu verbessern. Das manuelle Erstellen dieses Trainingskorpus kann mühsam und zeitaufwendig sein. Sie können nur wenige Varianten hinzufügen oder nur Schlüsselwörter als Varianten anstelle aussagekräftiger Sätze hinzufügen. Dies kann vermieden werden, indem Sie Schulungsdaten generieren, die Ihre vorhandenen ergänzen.

Gehen Sie wie folgt vor, um Schulungsdaten zu generieren:

Geben Sie den Namen der Absicht und eine Beispieläußerung ein.

Klicken Sie auf Generieren.

Geben Sie eine kurze Beschreibung der Absicht, die KI zu leiten.

Geben Sie die gewünschte Anzahl an Varianten und den Grad an Kreativität für die KI-generierten Vorschläge an.

Die gleichzeitige Erzeugung vieler Varianten kann sich auf die Qualität auswirken. Wir empfehlen maximal 20 Varianten pro Generation.
Eine geringere Kreativitätseinstellung kann zu weniger vielfältigen Varianten führen.
Der Generierungsprozess kann je nach Anzahl der gewünschten Varianten einige Sekunden in Anspruch nehmen.
Das Blitzsymbol unterscheidet KI-generierte Varianten von benutzerdefinierten Schulungsdaten.

Engine für das natürliche Sprachverständnis (NLU)

Skripte KI-Agenten nutzen das natürliche Sprachverständnis (Natural Language Understanding, NLU) mit maschinellem Lernen, um die Absicht des Kunden zu erkennen. Die folgenden NLU-Engines interpretieren Kundeneingaben und liefern genaue Antworten:
Swiftmatch – Ein schneller, leichter Motor, der mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-KI-Framework für Konversationen.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

RASA benötigt mehr Trainingsdaten als Swiftmatch, um eine hohe Genauigkeit zu erzielen. Entwickler können NLU-Engines auf den Registerkarten „Artikel“ und „Training“ der Scripted AI-Agenten wechseln, um die Leistung zu bewerten. Durch das Ändern des Motors wird der Algorithmus des KI-Agenten aktualisiert, sodass eine genaue Inferenz basierend auf dem neuen Modell neu trainiert werden muss. Sie können die Leistungsunterschiede anhand von Ähnlichkeitsbewertungen in Sitzungen und One-Click-Tests analysieren.

Entwickler können auch Schwellenwerte im Abschnitt „Übergabe und Inferenz“ nach dem Wechsel der Motoren testen und anpassen. Bei RASA sind die Schwellenwerte tendenziell umgekehrt proportional zur Anzahl der Absichten, was bedeutet, dass Agenten mit vielen Absichten (100+) in der Regel niedrigere Fallback-Werte in den Inferenzeinstellungen haben.

Trainingsmaschinen wechseln

Um zwischen den NLU-Motoren zu wechseln.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, den Sie die Schulungs-Engine ändern möchten.

Für Skripte KI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
Für Skripte KI-Agenten zur Ausführung von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite „Schulungsdaten“ wird angezeigt.

Klicken Sie auf das Symbol Einstellungen neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Training Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine auf Swiftmatch für die neu erstellten KI-Agenten eingestellt.

Wählen Sie die Schulungsengine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
RASA (Beta)
Ganganenspiel
Mindmeld (Beta)

Geben Sie diese Informationen im Abschnitt Schlussfolgerung an:
Punktzahl, unter dem der Fallback angezeigt wird – Die minimale Sicherheit, die erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unter der eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
Differenz der Ergebnisse bei teilweiser Übereinstimmung – Definiert die minimale Lücke zwischen den Vertrauensniveaus der Antworten, um die beste Übereinstimmung deutlich anzuzeigen, unter der eine Teilübereinstimmung-Vorlage angezeigt wird.

Klicken Sie, um den Abschnitt Erweiterte Einstellungen zu erweitern.
Stopwords entfernen – „Stopwords“ sind Funktionswörter, die neben anderen Wörtern innerhalb eines Satzes grammatikalische Beziehungen herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stichwörter wie Artikel (a, an, the, etc.), Pronomen (him, her, etc.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen für maschinelles Lernen auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die „Stopwords“ aus dem Satz zum Zeitpunkt der Schulung und Inferenz entfernt. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Kontraktionen erweitern – Englische Kontraktionen in den Schulungsdaten können auf das ursprüngliche Formular erweitert werden, zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucheranfrage, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: „Nicht“ wird zu „Nicht“ erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Kontraktionen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung erweitert. Diese Funktion wird für alle drei NLU-Motoren unterstützt.
Rechtschreibprüfung in der Inferenz – Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird nur für alle drei Engines unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Inferenz aktiviert ist.
Sonderzeichen entfernen – Sonderzeichen sind die nicht alphanumerischen Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich betrachtet. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Entitätsrollen: Benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
Entitätssubstitution in Inferenz – Entitätswerte in Schulungsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Priorisieren Sie das Befüllen von Steckplätzen: Das Befüllen von Steckplätzen wird der Absichtserkennung Priorität eingeräumt.
Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse – Die Anzahl der Artikel, für die die berechneten Vertrauenswerte des KI-Agenten unter den Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.

Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt „Algorithmus“ des Bildschirms „Sitzungen“ angezeigt werden sollen, ist jetzt auf 5 beschränkt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtenabschriftenberichten von skripts KI-Agenten und im Abschnitt „Algorithmus-Ergebnisse“ der Registerkarte „Transaktionsinformationen“ in Sitzungen verfügbar.

Erweiterung von Wortformen – Erweitern Sie Schulungsdaten mit Wortformen wie Pluralen, Verben usw. zusammen mit den in den Daten eingebetteten Synonymen. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Synonyme – Synonyme sind alternative Wörter, mit denen dasselbe Wort bezeichnet wird. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gängige englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Zum Beispiel können die vom System generierten Synonyme für das Wort Garten ein Hinterhof, Hof usw. sein. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Wortformen – Wortformen können in verschiedenen Formen wie Pluralen, Adverben, Adjektiven oder Verben vorhanden sein. Zum Beispiel können die Wortformen für das Wort „Schöpfung“ geschaffen werden, erschafft, erschafft, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um den Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.

Entwickler können verschiedene Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu bestimmen, die für die Anzeige der Antwort des KI-Agenten akzeptabel ist.

Klicken Sie auf Aktualisieren, um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Schulungs-Engine geschult wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von Gespeichert in Geschult.

Sie können den KI-Agenten nur mit RASA und Mindmeld schulen, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nachdem Sie alle Artikel erstellt haben, können Sie den KI-Agenten schulen, um sie zu testen und bereitzustellen. Um den KI-Agenten mit seinem aktuellen Korpus zu trainieren, klicken Sie oben rechts auf Trainieren. Dadurch sollte der Status in Schulung geändert werden.

Nach Abschluss der Schulung wechselt der Status zu Geschult. Klicken Sie auf das Symbol Erneut laden neben Schulung, um den aktuellen Schulungsstatus abzurufen.

An diesem Punkt können Sie auf Live machen klicken, um den geschulten Korpus live zu machen und in einer teilbaren Vorschau oder in externen Kanälen zu testen, in denen der KI-Agent bereitgestellt wird.

Vektormodell

Sie können nun ihre bevorzugten Vektormodelle als Teil der erweiterten Motoreinstellungen in der Swiftmatch NLU-Engine auswählen. Die Auswahl ist zwischen zwei Optionen möglich – Utterance-Level- und Article-Level-Vektoren. Bei unseren fortwährenden Bemühungen, die Genauigkeit unserer NLU-Motoren zu verbessern, experimentierten wir mit Vektoren auf Artikelebene anstelle des älteren Modells, das Vektoren auf Utterance-Ebene verwendet. Wir fanden heraus, dass Vektoren auf Artikelebene die Genauigkeit in den meisten Fällen verbessern. Beachten Sie, dass die Artikellevel-Vektoren der neue Standardwert für die Vektorisierung für neue einsprachige KI-Agenten sind. Bei mehrsprachigen KI-Agenten werden Übereinstimmungen auf Artikelebene nur unterstützt, wenn das mehrsprachige Modell „Polymatch“ ist.

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Schlussfolgerung verfügbar sind, im Abschnitt Weitere Informationen der Sitzung überprüfen.

Markieren generierter Varianten

Um eine verantwortungsvolle KI-Nutzung sicherzustellen, können Entwickler KI-generierte Ergebnisse zur Überprüfung markieren. Dies ermöglicht die Identifizierung und Verhinderung von schädlichen oder voreingenommenen Inhalten. So markieren Sie KI-generierte Ausgaben:

Suchen Sie die Markierungsoption: Für jede generierte Äußerung ist eine Markierungsoption verfügbar.

Feedback geben: Beim Markieren einer Ausgabe können Entwickler Kommentare hinzufügen und den Grund für das Markieren angeben.

Diese Funktion ist zunächst mit einer monatlichen Nutzungsbeschränkung von 500 generierten Vorgängen verfügbar. Um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, können Entwickler sich an ihre Account Owner wenden und eine Erhöhung dieses Limits anfordern.

Mehrsprachige Absicht und Entität erstellen

Sie können Schulungsdaten in mehreren Sprachen erstellen. Für jede für Ihren KI-Agenten konfigurierte Sprache müssen Sie Äußerungen definieren, die die gewünschten Interaktionen widerspiegeln. Während die Slots in allen Sprachen konsistent bleiben, identifizieren die Vorlagenschlüssel eindeutig die Antworten in jeder Sprache.

Nicht alle Sprachen unterstützen alle Entitätstypen. Weitere Informationen zur Liste der Entitätstypen, die in den einzelnen Sprachen unterstützt werden, finden Sie in der Tabelle Sprachen gegenüber unterstützten Entitäten unter Unterstützte Sprachen für skriptierte KI-Agenten.

Antworten verwalten

Antworten sind die Nachrichten, die Ihr KI-Agent als Antwort auf Fragen oder Absichten an Kunden sendet. Sie können Antworten erstellen, die Folgendes umfassen:
Text – Einfache Textnachrichten für direkte Kommunikation.
Code – Eingebetteter Code für dynamische Inhalte oder Aktionen.
Multimedia – Bilder-, Audio- oder Videoelemente zur Verbesserung der Benutzererfahrung.

Die Antworten haben zwei Hauptkomponenten:
Vorlagen – Vordefinierte Antwortstrukturen, die bestimmten Absichten zugeordnet sind.
Arbeitsabläufe – Die Logik, die festlegt, welche Vorlage basierend auf der identifizierten Absicht verwendet werden soll.

Vorlagen für Agentenübergabe, Hilfe, Fallback und Begrüßung sind vorkonfiguriert und die Antwortnachricht kann über die entsprechenden Vorlagen geändert werden.

Antworttypen

Die Sektion "Antwort-Designer" deckt verschiedene Arten von Antworten und deren Konfiguration ab.

Die Registerkarte Arbeitsabläufe wird verwendet, um asynchrone Antworten zu verarbeiten, während eine externe API aufgerufen wird, die asynchron reagiert. Die Arbeitsabläufe müssen in Python codiert sein.

Variable Substitution

Mit der Variablensubstitution können Sie dynamische Variablen als Teil von Antwortvorlagen verwenden. Alle Standardvariablen (oder Entitäten) in einer Sitzung sowie diejenigen, die ein KI-Agent-Entwickler in einem Freiformobjekt wie dem Feld Datenspeicher festlegen kann, können über diese Funktion in Antwortvorlagen verwendet werden. Die Variablen werden mit dieser Syntax dargestellt: ${variable_name}. Für den Wert einer Entität namens apptdate wird beispielsweise ${entities.apptdate} oder ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value} verwendet.

Antworten können mithilfe von Variablen personalisiert werden, die über den Kanal empfangen oder von Verbrauchern im Laufe eines Gesprächs erfasst werden. Die Funktion zur automatischen Vervollständigung zeigt die Syntax der Variablen im Textbereich an, wenn Sie mit der Eingabe von ${ beginnen. Wenn Sie den erforderlichen Vorschlag auswählen, wird automatisch der Bereich mit der Variable ausgefüllt und diese Variable hervorgehoben.

Antworten mit dem Antwortdesigner konfigurieren

Der Response Designer bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zum Erstellen von Antworten, ohne dass ein umfangreiches Programmierungswissen erforderlich ist. Es sind zwei Antworttypen verfügbar:

Bedingte Antworten: Für Nicht-Entwickler ermöglicht diese Option eine einfache Konstruktion von Antworten, die der KI-Agent an Kunden sendet.

Codeausschnitte: Für Entwickler, die Python verwenden, bietet diese Option Flexibilität beim Konfigurieren von Antworten mit Code.

Der Response Designer wurde entwickelt, um sicherzustellen, dass die Benutzererfahrung dem spezifischen Kanal entspricht, mit dem der KI-Agent interagiert.

Antwortvorlagen

Text – Dies sind einfache Textantworten. Um die Benutzererfahrung zu verbessern, lässt der Antwort-Designer mehrere Textfelder in einer einzigen Antwort zu, sodass Sie längere Nachrichten in besser verwaltbare Abschnitte unterteilen können. Jedes Textfeld kann verschiedene Antwortoptionen enthalten. Während eines Gesprächs wird eine dieser Optionen nach dem Zufallsprinzip ausgewählt und dem Benutzer angezeigt, um eine dynamische und ansprechende Interaktion zu gewährleisten.
Um eine dynamische und ansprechende Benutzererfahrung aufrechtzuerhalten, können Sie Ihren Vorlagen mehrere Antwortoptionen hinzufügen. Wenn eine Vorlage mit mehreren Optionen aktiviert wird, wird eine der Optionen nach dem Zufallsprinzip ausgewählt und dem Benutzer angezeigt. Sie können diese Funktion aktivieren, indem Sie auf die Schaltfläche +Variante hinzufügen klicken, die sich am unteren Rand Ihrer Antwort befindet.

Beim Speichern von Antworten wird Ihnen möglicherweise eine Warnung angezeigt, die die Anzahl der zu korrigierenden Fehler angibt. Die Felder mit Fehlern werden rot hervorgehoben. Mithilfe der Navigationspfeile können Entwickler diese Fehler in jedem Kanal- oder Antwortformat leicht finden und beheben. Wenn die Listenauswahl oder das Karussell mehrere Karten enthält, können Sie mit Punkten durch die Karten mit Fehlern navigieren. Bei einer einzelnen Karte wird der entsprechende Punkt rot, um den Fehler anzuzeigen.

Schnellantwort – Textantworten können mit Schaltflächen gekoppelt werden, die entweder textbasiert oder URL-Links sein können. Textschaltflächen erfordern einen Titel und eine Nutzlast, die beim Klicken an den bot gesendet wird. URL-Schaltflächen leiten Benutzer zu einer bestimmten Webseite um.
Wenn die Abfrage eines Kunden mehrdeutig ist, ermöglicht die teilweise Übereinstimmung dem bot, relevante Artikel oder Absichten als Optionen vorzuschlagen. Diese Funktion ist für Web- und Facebook-Interaktionen verfügbar.
Hinzufügen von URL-Schnellantworten
URL-Schnellantwort-Schaltflächen in festen und bedingten Antworten ermöglichen es Ihnen, Schaltflächen zu erstellen, die Benutzer für weitere Informationen oder Aktionen wie das Ausfüllen von Formularen zu Ihrer Website weiterleiten. Wenn Sie darauf klicken, öffnen diese Schaltflächen die angegebene URL in einer neuen Registerkarte innerhalb desselben Browserfensters, ohne Daten zurück an den bot zu senden.
So fügen Sie eine URL-Schnellantwort als bedingte oder feste Antwort hinzu:
Wählen Sie den Artikel- oder Vorlagenschlüssel aus, für den Sie die URL-Schnellantwort konfigurieren möchten.
Klicken Sie auf +Schnellantwort hinzufügen. Das Popup-Fenster Schaltflächentyp wird angezeigt.
Wählen Sie den Schaltflächentyp als URL im Webkanal aus.
Geben Sie den Titel für die Schaltfläche und die URL an, zu der der Verbraucher nach dem Klicken auf die Schaltfläche weitergeleitet werden muss.
Klicken Sie auf Fertig, um eine URL-Schnellantwort hinzuzufügen.

Schaltflächen des URL-Typs können auch über den dynamischen Antworttyp konfiguriert werden, wobei diese Schaltflächen mit Python-Code-Snippets konfiguriert werden sollen. Diese Schaltflächen werden in der Vorschau und den teilbaren Vorschau-Abschnitten unterstützt. Sie werden derzeit vom Live-Chat-Widget von IMIchat oder anderen Kanälen von Drittanbietern nicht unterstützt.

Karussell – Umfassende Antworten können eine einzelne Karte oder mehrere in einem Karussellformat angeordnete Karten enthalten. Jede Karte benötigt einen Titel und kann ein Bild, eine Beschreibung und bis zu drei Schaltflächen enthalten.
Die Schaltflächen für die Schnellantwort in der Karussellvorlage können mit Text- oder URL-Links konfiguriert werden. Wenn Sie auf eine URL-Schaltfläche klicken, wird der Benutzer zur angegebenen Website weitergeleitet. Durch Klicken auf eine textbasierte Schnellantwort-Schaltfläche wird eine konfigurierte Nutzlast an den bot gesendet und die entsprechende Antwort ausgelöst.
Bild – Eine Multimedia-Vorlage, in der Benutzer Bilder konfigurieren können, indem sie URLs bereitstellen.
Video: Rendert Videos in der Vorschau basierend auf der konfigurierten Video-URL.
Code – Kann zum Schreiben von Python-Code für Anruf-APIs oder zum Ausführen einer anderen Logik verwendet werden.

Codeausschnitte

Bedingte Antworten mit ihren umfangreichen Funktionen und den vielfältigen Vorlagen können die meisten Anforderungen von KI-Agenten effektiv erfüllen. Für komplexe Anwendungsfälle, die nicht vollständig durch bedingte Antworten realisiert werden können, oder für Entwickler, die eine Codierung bevorzugen, steht der Code Snippet-Antworttyp zur Verfügung.

Mit Codeausschnitten können Sie Antworten mit Python-Code konfigurieren. Mit diesem Ansatz können Sie alle Arten von Antworten erstellen, einschließlich Schnellantworten, Text, Karussells, Bilder, Audio, Video und Dateien, innerhalb einer Antwortvorlage oder eines Artikels.

Mit dem in der Code-Snippet-Vorlage definierten Funktionscode können Variablen festgelegt werden, die dann in anderen Vorlagen verwendet werden. Es ist wichtig zu beachten, dass der Funktionscode keine Antworten direkt zurückgeben kann, wenn er innerhalb von bedingten Antworten verwendet wird.

Validierung von Codeschnipseln: Die Plattform prüft nur auf Syntaxfehler innerhalb des Codeschnipsels, den Sie konfigurieren. Alle Fehler im Antwortinhalt selbst können jedoch zu Problemen bei Benutzern führen, die mit dem bot auf dem konfigurierten Kanal interagieren. Beispielsweise verhindert der Editor nicht, dass Sie eine „Zeitauswahl“-Antwort für den Webkanal hinzufügen, aber dies führt zu Fehlern, wenn die Abfrage eines Benutzers diese bestimmte Antwort auslöst.

Wenn Sie keine eindeutige Antwort für verschiedene Kanäle konfigurieren, wird die Web-Antwort als Standardantwort verwendet und dieselbe an den Kunden gesendet. Die Liste der auf dem Webkanal unterstützten Vorlagen sind:
Text – Eine einfache Textnachricht, die mehrere Varianten haben kann. Diese konfigurierte Nachricht wird basierend auf der Abfrage angezeigt.
Schnellantwort – Eine Vorlage mit Text und Schaltflächen zum Klicken.
Karussell – Eine Sammlung von Karten, wobei jede Karte einen Titel, eine Bild-URL und eine Beschreibung hat.
Bild – Eine Vorlage zum Konfigurieren von Bildern, indem URLs bereitgestellt werden.
Video – Eine Vorlage, um Video zu konfigurieren, indem die Video-URL bereitgestellt wird. Sie können das Video wiedergeben, indem Sie auf das Bild klicken oder tippen.
Datei – Vorlage zum Konfigurieren einer PDF-Datei, indem Sie die URL für den Zugriff auf die Datei angeben.
Audio – Eine Vorlage zum Konfigurieren einer Audiodatei durch Bereitstellung der Audio-URL. Außerdem wird die Dauer der Audionachricht in der Ausgabe angezeigt.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Vorbereitungen

Erstellen Sie den Skriptbasierten KI-Agenten.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung, und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie die Option, um den KI-Agenten nicht verfügbar zu machen.
Deaktivierte Nachricht: Schreiben Sie eine Nachricht für deaktivierte Agenten. Diese Nachricht wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.
Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine geeignete Aktion für die an den Agenten eingehenden Nachrichten zu ergreifen. Mögliche Werte:
- Nichts tun: Es werden keine Maßnahmen ergriffen.
- An Agenten senden: Der Chat wird basierend auf den an den KI-Agenten eingehenden Nachrichten an einen Agenten übergeben.
Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Umschalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder Antwort eines KI-Agenten anzufordern.
Schließungszeit der Sitzung – Die Zeitüberschreitung in der Sitzung (in Minuten), nach der die Sitzung automatisch geschlossen wird, wenn der Benutzer inaktiv ist.
Sicherheit – Die Haftungsausschlussmeldung für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option „Erweiterter Datenschutz“ aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf „True“ festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten mit Skripts eine oder mehrere Sprachen hinzu.

Sprache zum KI-Agenten mit Skript hinzufügen

Vorbereitungen

Erstellen Sie den Skriptbasierten KI-Agenten.

1
Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache.

2
Klicken Sie auf +Sprache(n) hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.

3
Klicken Sie auf Hinzufügen, um die Sprache hinzuzufügen.

4
Aktivieren Sie den Umschalter unter Aktion, um die Sprache zu aktivieren.

5
Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen.

Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie eine vorhandene Standardsprache ändern, kann dies auch Auswirkungen auf die Artikel, die Kuratierung, die Tests und die Vorschau des KI-Agenten haben.

6
Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Übergabeeinstellungen konfigurieren

Vorbereitungen

Erstellen Sie den Skriptbasierten KI-Agenten.

Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen – Übergeben Sie den Benutzer an einen Agenten, wenn der KI-Agent seine Fragen nicht verarbeiten kann oder wenn er ausdrücklich darum bittet.
Übergabe bei Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angegebenen Textfeld konfiguriert werden.
Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann die Übergabe auslösen. Diese Nummer ist konfigurierbar.
Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren: Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können die Agentenübergabe auslösen. Die Anzahl der für diesen Auslöser erforderlichen Wiederholungen ist konfigurierbar.

Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Navigieren Sie zu den Abschnitten zur Verwaltung von Skripts für KI-Agenten oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Skripts für KI-Agenten an.

KI-Agent mit Skripts zum Beantworten von Fragen

Skripte KI-Agenten sind wissensbasierte Agenten, deren Wissensdatenbank aus einem Korpus von Fragen und Antworten besteht. Skripte KI-Agenten können Antworten basierend auf einem vom Benutzer erstellten Schulungskorpus bereitstellen, bei dem es sich um eine Sammlung von Beispielen und Antworten handelt. Diese Funktion ist nützlich in Szenarien, in denen:
Spezifisches Wissen ist erforderlich: Der Agent muss Fragen innerhalb einer vordefinierten Domäne beantworten.
Konsistenz ist wichtig: Der Agent muss konsistente Antworten auf ähnliche Abfragen bereitstellen.
Es ist eine begrenzte Flexibilität erforderlich: Die Antworten des Agenten werden durch die Informationen im Trainingskorpus eingeschränkt.

Dieser Abschnitt umfasst die folgenden Konfigurationseinstellungen:

Erstellen Sie einen KI-Agenten mit Skripten zum Beantworten von Fragen

Skripts für KI-Agenten aktualisieren

Artikel verwalten

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Sprache zum KI-Agenten mit Skript hinzufügen

Übergabeeinstellungen konfigurieren

Erstellen Sie einen KI-Agenten mit Skripten zum Beantworten von Fragen

1
Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.

2
Klicken Sie im Dashboard auf +Agenten erstellen.

3
Klicken Sie im Bildschirm KI-Agenten erstellen auf Von Grund auf starten.

Sie können auch eine vordefinierte Vorlage auswählen, um Ihren KI-Agenten schnell zu erstellen. Sie können den KI-Agententyp als „Scripted“ filtern. In diesem Fall werden die Felder auf der Seite Profil automatisch ausgefüllt.

4
Klicken Sie auf Weiter

5
Klicken Sie im Abschnitt Welche Art von Agent erstellen Sie auf Skript.

6
Klicken Sie im Abschnitt Was ist die Hauptfunktion Ihres Agenten auf Fragen beantworten.

7
Klicken Sie auf Weiter

8
Geben Sie auf der Seite Agenten definieren die folgenden Details an:

Agentenname: Geben Sie den Namen des KI-Agenten ein.

System-ID: Dies ist die vom System generierte eindeutige Kennung.

9
Klicken Sie auf Erstellen.

Der skriptierte KI-Agent zum Beantworten von Fragen wurde erfolgreich erstellt und ist nun im Dashboard verfügbar.

Auf der Kopfzeile des KI-Agenten können Sie die folgenden Aufgaben ausführen:
Vorschau
Link zur Vorschau kopieren
Zugriffstoken kopieren
Löschen
Exportieren
Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt.

Sie können auch die vorkonfigurierten KI-Agenten importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Vorkonfigurierten KI-Agenten importieren.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten Artikel hinzu.

Skripts für KI-Agenten aktualisieren
Vorbereitungen

Erstellen Sie einen KI-Agenten mit Skripts, um Fragen zu beantworten.

1
Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.

2
Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.

3
Navigieren Sie zu Einstellungen > Profil, und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenname: Bearbeiten Sie den Namen des KI-Agenten nach Bedarf.

System-ID: Bearbeiten Sie nach Bedarf die vom System generierte ID des KI-Agenten.

URL für Profilbild des Agenten: Bearbeiten Sie die URL, von der das System das Logo oder das Bild des KI-Agenten abruft.

Beschreibung – Geben Sie die Details zum KI-Agenten ein.

Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Umschalter, damit ein KI-Agent in der Nachricht um Feedback bitten kann.

Benutzerdefinierte Fehlermeldung: Schreiben Sie eine Nachricht, die angezeigt wird, wenn während eines Chats mit dem KI-Agenten Fehler auftreten.

4
Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Artikel verwalten

Artikel sind ein wichtiger Teil von KI-Agenten mit Skripts. Ein Artikel ist die Kombination einer Frage, ihre Variationen und die Antwort auf diese Frage. Jeder Artikel hat eine Standardfrage, die sie identifiziert. Alle Artikel bilden zusammen die Wissensdatenbank oder den Korpus des KI-Agenten. Wenn Ihr Kunde etwas fragt, überprüft das System seine Wissensdatenbank und gibt Ihnen die beste Antwort, die es findet.

Die NLU-Motoren von Rasa und Mindmeld erfordern mindestens zwei Trainingsvarianten (Äußerungen), damit ein Artikel Teil des trainierten Modells eines Unternehmens ist. Wenn Sie eine Rasa- oder Mindmeld-NLU-Engine auswählen und ein Artikel weniger als zwei Varianten aufweist, sind die Schaltflächen Zuweisen und Speichern und Zuweisen in einem KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen weiterhin nicht verfügbar. Wenn Sie den Mauszeiger auf diese nicht verfügbaren Schaltflächen ruhen lassen, zeigt das System eine Meldung an, in der Sie aufgefordert werden, die Probleme vor dem Training zu beheben. Außerdem zeigt das System ein Warnsymbol an, das dem Artikel mit Problemen entspricht. Sie können die Probleme beheben, indem Sie mehr als zwei Varianten für einen Artikel hinzufügen. Die Schaltflächen Zug und Speichern und Zug sind verfügbar, sobald die Probleme behoben wurden. Zwei Varianten sind für die Standardartikel nicht zutreffend: Teilübereinstimmungsnachricht, Fallback-Nachricht und Willkommensnachricht.

Sie können Artikel in Kategorien ihrer Wahl einordnen. Alle nicht kategorisierten Artikel bleiben als nicht zugewiesen klassifiziert. Ab der Erstellung von Artikeln stehen für jeden KI-Agenten vier Standardartikel zur Verfügung. Es folgen die folgenden:

Begrüßungsnachricht – Diese enthält die erste Nachricht, wenn ein Gespräch zwischen dem Kunden und dem KI-Agenten beginnt.

Fallback-Nachricht – KI-Agent zeigt diese Nachricht an, wenn der Agent die Frage des Benutzers nicht verstehen kann.

Teilweise Übereinstimmung: Wenn der KI-Agent mehrere Artikel mit einem geringen Unterschied in der Bewertung erkennt (wie in den Einstellungen für Übergabe und Schlussfolgerungen festgelegt), zeigt der Agent diese Übereinstimmungsnachricht zusammen mit den übereinstimmenden Artikeln als Optionen an. Sie können die Textreaktion auch so konfigurieren, dass sie zusammen mit diesen Optionen angezeigt wird.

Was können Sie tun?– Sie können die Funktionen des KI-Agenten konfigurieren. Der KI-Agent zeigt dies an, wenn die Endbenutzer die Funktionen des KI-Agenten in Frage stellen.

Zusätzlich dazu wird der Standardartikel Mit einem Agenten sprechen hinzugefügt, wenn die Agentenübergabe über die Einstellungen Übergabe und Inferenz aktiviert ist.

Alle neuen KI-Agenten verfügen außerdem über vier Smalltalk-Artikel, die sich mit den Äußerungen der Benutzer befassen, für:

Begrüßungen

Vielen Dank

Der KI-Agent war nicht hilfreich

Auf Wiederhören

Diese Artikel und Antworten sind beim Erstellen eines neuen KI-Agenten standardmäßig in der Wissensdatenbank für KI-Agenten verfügbar. Sie können diese auch ändern oder entfernen.

Sie können keine Begrüßungsnachricht, Ausweichnachricht, Gespräche mit einem Agenten und Standardartikel für teilweise Nachrichten löschen.

Artikel über die Benutzeroberfläche und die Standardantwort hinzufügen

Ein Artikel ist die Kombination einer Frage, ihre Variationen und die Antwort auf diese Frage. Die Abfrage jedes Verbrauchers wird mit diesen Artikeln (Wissensdatenbank) verglichen, und die Antwort, die das höchste Vertrauensniveau ergibt, wird dem Benutzer als Antwort des KI-Agenten angezeigt. So fügen Sie Artikel hinzu:

1
Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.

2
Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.

3
Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel und klicken Sie auf Neuen Artikel erstellen.

4
Fügen Sie die Standardvarianten hinzu.

5
Wählen Sie eine dieser Standardantworten für den Artikel aus. Mögliche Werte:

Bedingte Antwort: Die Antwort wird durch Regeln konfiguriert. Die Antwort kann in verschiedenen Formaten wie Text, Karussell, Schnellantwort, Bild, Audio, Video, Code und Datei vorliegen. Sie können mehrere Antworten zu einem Artikel hinzufügen.
Codeausschnitt – Die Antwort wird unter Verwendung der „if-else“-Bedingungen erstellt.

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Antworten mit Response Designer konfigurieren.

6
Klicken Sie auf Speichern und schulen.

Aus Katalogen importieren

1
Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.

2
Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.

3
Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel, und klicken Sie auf das Symbol Ellipsen.

4
Klicken Sie auf Aus Katalogen importieren.

5
Wählen Sie die Kategorien der Artikel aus, die dem Agenten hinzugefügt werden sollen.

6
Klicken Sie auf Erledigt.

Häufig gestellte Fragen aus dem Link extrahieren

1
Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.

2
Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.

3
Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel, und klicken Sie auf das Symbol mit drei Punkten.

4
Klicken Sie auf Häufig gestellte Fragen aus dem Link extrahieren.

5
Geben Sie die URL an, unter der die häufig gestellten Fragen gehostet werden, und klicken Sie auf Extrahieren.

6
Klicken Sie auf Importieren.

Aus Datei importieren

1
Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.

2
Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.

3
Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel, und klicken Sie auf das Symbol Ellipsen.

4
Klicken Sie auf Aus Datei importieren und wählen Sie CSV aus, um die Artikel aus der CSV-Datei zu importieren. Wenn Sie Artikel aus einer Datei im JSON-Format importieren, wählen Sie JSON aus.

5
Klicken Sie auf Durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, die alle Artikel enthält. Klicken Sie auf Beispiel herunterladen, um das Format anzuzeigen, in dem die Artikel angegeben werden müssen.

6
Klicken Sie auf Importieren.

Benutzerdefinierte Synonyme hinzufügen

Viele Anwendungsfälle für KI-Agenten beziehen sich meist auf Wörter und Ausdrücke, die möglicherweise nicht zum englischen Standardwortschatz gehören oder spezifisch für einen geschäftlichen Kontext sind. Sie möchten beispielsweise, dass der KI-Agent die Android-App, iOS-App usw. erkennt. Der KI-Agent muss diese Begriffe und ihre Variationen in die Trainingsäußerungen für alle zugehörigen Artikel aufnehmen, was zu einer redundanten Dateneingabe führt.

Um dieses Redundanzproblem zu beheben, können Sie benutzerdefinierte Synonyme in einem KI-Agenten verwenden, um Fragen zu beantworten. Synonyme jedes Stammwortes werden von der Plattform automatisch zur Laufzeit durch das Stammwort ersetzt.

1
Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.

2
Wählen Sie im Dashboard den von Ihnen erstellten KI-Agenten aus.

3
Navigieren Sie zu Einstellungen > Artikel, und klicken Sie auf das Symbol Ellipsen.

4
Klicken Sie auf Benutzerdefinierte Synonyme.

5
Klicken Sie auf Neues Stammwort.

6
Konfigurieren Sie den Wert des Stammwortes und seine Synonyme, und klicken Sie auf Speichern.

7
Schulen Sie den KI-Agenten erneut, nachdem Sie die Synonyme hinzugefügt haben.

Sie können die Synonyme (im CSV-Dateiformat) auch in den lokalen Ordner exportieren und die Datei wieder in die Plattform importieren.

Engine für das natürliche Sprachverständnis (NLU)

Skripte KI-Agenten nutzen das natürliche Sprachverständnis (Natural Language Understanding, NLU) mit maschinellem Lernen, um die Absicht des Kunden zu erkennen. Die folgenden NLU-Engines interpretieren Kundeneingaben und liefern genaue Antworten:
Swiftmatch – Ein schneller, leichter Motor, der mehrere Sprachen unterstützt.
RASA – Ein führendes Open-Source-KI-Framework für Konversationen.
Mindmeld (Beta) – Bietet erweiterte Konversationsabläufe und NLU-Funktionen.

RASA benötigt mehr Trainingsdaten als Swiftmatch, um eine hohe Genauigkeit zu erzielen. Entwickler können NLU-Engines auf den Registerkarten „Artikel“ und „Training“ der Scripted AI-Agenten wechseln, um die Leistung zu bewerten. Durch das Ändern des Motors wird der Algorithmus des KI-Agenten aktualisiert, sodass eine genaue Inferenz basierend auf dem neuen Modell neu trainiert werden muss. Sie können die Leistungsunterschiede anhand von Ähnlichkeitsbewertungen in Sitzungen und One-Click-Tests analysieren.

Entwickler können auch Schwellenwerte im Abschnitt „Übergabe und Inferenz“ nach dem Wechsel der Motoren testen und anpassen. Bei RASA sind die Schwellenwerte tendenziell umgekehrt proportional zur Anzahl der Absichten, was bedeutet, dass Agenten mit vielen Absichten (100+) in der Regel niedrigere Fallback-Werte in den Inferenzeinstellungen haben.

Trainingsmaschinen wechseln

Um zwischen den NLU-Motoren zu wechseln.

Wählen Sie den KI-Agenten aus, den Sie die Schulungs-Engine ändern möchten.

Für Skripte KI-Agenten zum Beantworten von Fragen: Klicken Sie auf Artikel. Die Seite Wissensdatenbank wird angezeigt.
Für Skripte KI-Agenten zur Ausführung von Aufgaben: Klicken Sie auf Training. Die Seite „Schulungsdaten“ wird angezeigt.

Klicken Sie auf das Symbol Einstellungen neben der NLU-Engine auf der rechten Seite der Seite. Das Fenster Training Engine ändern wird angezeigt.

Standardmäßig ist die NLU-Engine auf Swiftmatch für die neu erstellten KI-Agenten eingestellt.

Wählen Sie die Schulungsengine aus, um den KI-Agenten zu trainieren. Mögliche Werte:
RASA (Beta)
Ganganenspiel
Mindmeld (Beta)

Geben Sie diese Informationen im Abschnitt Schlussfolgerung an:
Punktzahl, unter dem der Fallback angezeigt wird – Die minimale Sicherheit, die erforderlich ist, damit Ihnen eine Antwort angezeigt wird, unter der eine Fallback-Antwort angezeigt wird.
Differenz der Ergebnisse bei teilweiser Übereinstimmung – Definiert die minimale Lücke zwischen den Vertrauensniveaus der Antworten, um die beste Übereinstimmung deutlich anzuzeigen, unter der eine Teilübereinstimmung-Vorlage angezeigt wird.

Klicken Sie, um den Abschnitt Erweiterte Einstellungen zu erweitern.
Stopwords entfernen – „Stopwords“ sind Funktionswörter, die neben anderen Wörtern innerhalb eines Satzes grammatikalische Beziehungen herstellen, aber für sich genommen keine lexikalische Bedeutung haben. Wenn Sie Stichwörter wie Artikel (a, an, the, etc.), Pronomen (him, her, etc.) aus dem Satz entfernen, können sich die Algorithmen für maschinelles Lernen auf Wörter konzentrieren, die die Bedeutung der Textabfrage durch den Verbraucher definieren. Wenn Sie das Kontrollkästchen aktivieren, werden die „Stopwords“ aus dem Satz zum Zeitpunkt der Schulung und Inferenz entfernt. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Kontraktionen erweitern – Englische Kontraktionen in den Schulungsdaten können auf das ursprüngliche Formular erweitert werden, zusammen mit den Begriffen in der eingehenden Verbraucheranfrage, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Beispiel: „Nicht“ wird zu „Nicht“ erweitert. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Kontraktionen in den Eingabenachrichten vor der Verarbeitung erweitert. Diese Funktion wird für alle drei NLU-Motoren unterstützt.
Rechtschreibprüfung in der Inferenz – Die Textkorrekturbibliothek identifiziert und korrigiert die falschen Schreibweisen im Text vor der Inferenz. Diese Funktion wird nur für alle drei Engines unterstützt, wenn das Kontrollkästchen Rechtschreibprüfung in Inferenz aktiviert ist.
Sonderzeichen entfernen – Sonderzeichen sind die nicht alphanumerischen Zeichen, die sich auf die Inferenz auswirken. Beispielsweise werden Wi-Fi und Wi-Fi von der NLU-Engine unterschiedlich betrachtet. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Sonderzeichen in der Verbraucherabfrage entfernt, um eine entsprechende Antwort anzuzeigen. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Entitätsrollen: Benutzerdefinierte Entitäten können unterschiedliche Rollen haben. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für RASA und Mindmeld unterstützt.
Entitätssubstitution in Inferenz – Entitätswerte in Schulungsdaten und Inferenz werden durch Entitäts-IDs ersetzt. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Priorisieren Sie das Befüllen von Steckplätzen: Das Befüllen von Steckplätzen wird der Absichtserkennung Priorität eingeräumt.
Pro Nachricht gespeicherte Ergebnisse – Die Anzahl der Artikel, für die die berechneten Vertrauenswerte des KI-Agenten unter den Transaktionsinformationen in Sitzungen angezeigt werden.

Die Anzahl der Ergebnisse, die im Abschnitt „Algorithmus“ des Bildschirms „Sitzungen“ angezeigt werden sollen, ist jetzt auf 5 beschränkt. Die Top-n-Ergebnisse (1=<n=<5) sind in Nachrichtenabschriftenberichten von skripts KI-Agenten und im Abschnitt „Algorithmus-Ergebnisse“ der Registerkarte „Transaktionsinformationen“ in Sitzungen verfügbar.

Erweiterung von Wortformen – Erweitern Sie Schulungsdaten mit Wortformen wie Pluralen, Verben usw. zusammen mit den in den Daten eingebetteten Synonymen. Diese Funktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Synonyme – Synonyme sind alternative Wörter, mit denen dasselbe Wort bezeichnet wird. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden gängige englische Synonyme für Wörter in den Trainingsdaten automatisch generiert, um die Verbraucherabfrage genau zu erkennen. Zum Beispiel können die vom System generierten Synonyme für das Wort Garten ein Hinterhof, Hof usw. sein. Diese NLU-Motorfunktion wird nur für Swiftmatch unterstützt.
Wortformen – Wortformen können in verschiedenen Formen wie Pluralen, Adverben, Adjektiven oder Verben vorhanden sein. Zum Beispiel können die Wortformen für das Wort „Schöpfung“ geschaffen werden, erschafft, erschafft, kreativ, kreativ usw. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, werden die Wörter in der Abfrage mit alternativen Wortformen erstellt und verarbeitet, um den Verbrauchern eine angemessene Antwort zu geben.

Entwickler können verschiedene Schwellenwerte für verschiedene NLU-Engines festlegen, um die niedrigste Punktzahl zu bestimmen, die für die Anzeige der Antwort des KI-Agenten akzeptabel ist.

Klicken Sie auf Aktualisieren, um den Algorithmus im Korpus des KI-Agenten zu ändern.
Klicken Sie auf Trainieren. Nachdem der KI-Agent mit der ausgewählten Schulungs-Engine geschult wurde, ändert sich der Status der Wissensdatenbank von Gespeichert in Geschult.

Sie können den KI-Agenten nur mit RASA und Mindmeld schulen, wenn alle Artikel mindestens zwei Äußerungen enthalten.

Schulung

Nachdem Sie alle Artikel erstellt haben, können Sie den KI-Agenten schulen, um sie zu testen und bereitzustellen. Um den KI-Agenten mit seinem aktuellen Korpus zu trainieren, klicken Sie oben rechts auf Trainieren. Dadurch sollte der Status in Schulung geändert werden.

Nach Abschluss der Schulung wechselt der Status zu Geschult. Klicken Sie auf das Symbol Erneut laden neben Schulung, um den aktuellen Schulungsstatus abzurufen.

An diesem Punkt können Sie auf Live machen klicken, um den geschulten Korpus live zu machen und in einer teilbaren Vorschau oder in externen Kanälen zu testen, in denen der KI-Agent bereitgestellt wird.

Vektormodell

Sie können nun ihre bevorzugten Vektormodelle als Teil der erweiterten Motoreinstellungen in der Swiftmatch NLU-Engine auswählen. Die Auswahl ist zwischen zwei Optionen möglich – Utterance-Level- und Article-Level-Vektoren. Bei unseren fortwährenden Bemühungen, die Genauigkeit unserer NLU-Motoren zu verbessern, experimentierten wir mit Vektoren auf Artikelebene anstelle des älteren Modells, das Vektoren auf Utterance-Ebene verwendet. Wir fanden heraus, dass Vektoren auf Artikelebene die Genauigkeit in den meisten Fällen verbessern. Beachten Sie, dass die Artikellevel-Vektoren der neue Standardwert für die Vektorisierung für neue einsprachige KI-Agenten sind. Bei mehrsprachigen KI-Agenten werden Übereinstimmungen auf Artikelebene nur unterstützt, wenn das mehrsprachige Modell „Polymatch“ ist.

Sie können die Informationen zum Vektormodell, die zum Zeitpunkt einer Schlussfolgerung verfügbar sind, im Abschnitt Weitere Informationen der Sitzung überprüfen.

Verwaltungseinstellungen konfigurieren
Vorbereitungen

Erstellen Sie den Skriptbasierten KI-Agenten.

1
Navigieren Sie zu Einstellungen > Verwaltung, und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenstatus: Aktivieren Sie die Option, um den KI-Agenten nicht verfügbar zu machen.

Deaktivierte Nachricht: Schreiben Sie eine Nachricht für deaktivierte Agenten. Diese Nachricht wird den Benutzern angezeigt, die versuchen, auf diesen Agenten zuzugreifen.

Fallback-Aktion – Wählen Sie diese Option aus, um eine geeignete Aktion für die an den Agenten eingehenden Nachrichten zu ergreifen. Mögliche Werte:

Nichts tun: Es werden keine Maßnahmen ergriffen.

An Agenten senden: Der Chat wird basierend auf den an den KI-Agenten eingehenden Nachrichten an einen Agenten übergeben.

Sitzungsverwaltung > Feedback zulassen – Aktivieren Sie diesen Umschalter, um Feedback von Benutzern zur Nützlichkeit jeder Antwort eines KI-Agenten anzufordern.

Schließungszeit der Sitzung – Die Zeitüberschreitung in der Sitzung (in Minuten), nach der die Sitzung automatisch geschlossen wird, wenn der Benutzer inaktiv ist.

Sicherheit – Die Haftungsausschlussmeldung für die Einwilligung. Dieses Feld ist nur verfügbar, wenn Sie die Option „Erweiterter Datenschutz“ aktivieren. Diese Option wurde in das Backend verschoben. Wenn dieser Wert auf „True“ festgelegt ist, können Sie dieses Feld anzeigen.

2
Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Einstellungen zu speichern.

Nächste Schritte

Fügen Sie dem KI-Agenten mit Skripts eine oder mehrere Sprachen hinzu.

Sprache zum KI-Agenten mit Skript hinzufügen

Vorbereitungen

Erstellen Sie den Skriptbasierten KI-Agenten.

1
Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache.

2
Klicken Sie auf +Sprache(n) hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.

3
Klicken Sie auf Hinzufügen, um die Sprache hinzuzufügen.

4
Aktivieren Sie den Umschalter unter Aktion, um die Sprache zu aktivieren.

5
Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen.

Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie eine vorhandene Standardsprache ändern, kann dies auch Auswirkungen auf die Artikel, die Kuratierung, die Tests und die Vorschau des KI-Agenten haben.

6
Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Übergabeeinstellungen konfigurieren
Vorbereitungen

Erstellen Sie den Skriptbasierten KI-Agenten.

1
Navigieren Sie zu Einstellungen > Übergabe und konfigurieren Sie die folgenden Details:

Agentenübergabe zulassen – Übergeben Sie den Benutzer an einen Agenten, wenn der KI-Agent seine Fragen nicht verarbeiten kann oder wenn er ausdrücklich darum bittet.

Übergabe bei Fallback aktivieren – Mehrere aufeinanderfolgende Fallback-Nachrichten in einer Sitzung können eine Agentenübergabe auslösen. Diese Nummer kann im angegebenen Textfeld konfiguriert werden.

Übergabe bei teilweiser Übereinstimmung aktivieren: Eine Anzahl aufeinanderfolgender teilweiser Übereinstimmungen in einer Sitzung kann die Übergabe auslösen. Diese Nummer ist konfigurierbar.

Übergabe für aufeinanderfolgende Nachrichten aktivieren: Aufeinanderfolgende wiederholte Nachrichten in einer Sitzung können die Agentenübergabe auslösen. Die Anzahl der für diesen Auslöser erforderlichen Wiederholungen ist konfigurierbar.

2
Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Übergabeeinstellungen zu speichern.

Nächste Schritte
Navigieren Sie zu den Abschnitten zur Verwaltung von Skripts für KI-Agenten oder zeigen Sie eine Vorschau Ihres Skripts für KI-Agenten an.

Vorschau Ihres Skripts KI-Agenten anzeigen

Mit Webex KI Agent Studio können Sie eine Vorschau Ihrer KI-Agenten während der Entwicklung und sogar nach Abschluss der Entwicklung anzeigen. Auf diese Weise können Sie die Funktionsweise der KI-Agenten testen und feststellen, ob die gewünschten Antworten entsprechend den jeweiligen Eingabeabfragen generiert werden. Sie können eine Vorschau Ihres KI-Agenten-Skripts anhand der folgenden Möglichkeiten anzeigen.
Dashboard für KI-Agenten: Bewegen Sie den Mauszeiger über die Karte eines KI-Agenten, um die Option Vorschau für diesen KI-Agenten anzuzeigen. Klicken Sie auf Vorschau, um das Vorschau-Widget für KI-Agenten zu öffnen.
Kopfzeile des KI-Agenten: Nachdem Sie den Bearbeitungsmodus für einen beliebigen KI-Agenten durch Klicken auf die Karte des KI-Agenten oder die Schaltfläche „Bearbeiten“ auf der Karte des KI-Agenten aufgerufen haben, ist die Option Vorschau immer im Kopfzeilenabschnitt sichtbar.
Minimiertes Widget: Nachdem eine Vorschau gestartet und dann minimiert wurde, wird unten rechts auf der Seite ein Chat-Kopf-Widget erstellt, mit dem Sie den Vorschaumodus problemlos erneut öffnen können.

Darüber hinaus können Sie den teilbaren Vorschaulink innerhalb eines KI-Agenten kopieren. Klicken Sie auf der Karte des KI-Agenten oben rechts auf das Symbol Ellipsen, und klicken Sie auf den Link Vorschau kopieren. Sie können diesen Link mit den anderen Benutzern des KI-Agenten teilen.

Widget für Plattformvorschau

Das Vorschau-Widget wird unten rechts auf dem Bildschirm angezeigt. Sie können Äußerungen (oder eine Abfolge von Äußerungen) angeben, um zu sehen, wie der KI-Agent reagiert, und um sicherzustellen, dass die Leistung wie erwartet abläuft. Die Vorschau des KI-Agenten unterstützt mehrere Sprachen und kann die Sprache der Äußerungen automatisch erkennen, um entsprechend zu reagieren. Sie können die Sprache in der Vorschau auch manuell auswählen, indem Sie auf die Sprachauswahl klicken und aus der Liste der verfügbaren Optionen auswählen.

Sie können das Vorschau-Widget für eine bessere Ansicht maximieren. Außerdem können Sie Verbraucherinformationen bereitstellen und mehrere Räume initiieren, um den KI-Agenten gründlich zu testen.

Teilbares Vorschau-Widget

Das teilbare Vorschau-Widget ermöglicht es Ihnen, den KI-Agenten auf darstellbare Weise mit Stakeholdern und Verbrauchern zu teilen, ohne eine benutzerdefinierte Benutzeroberfläche für die Oberfläche des KI-Agenten zu entwickeln. Standardmäßig stellt der kopierte Vorschaulink den KI-Agenten mit einer Telefonhülle dar. Sie können einige schnelle Anpassungen vornehmen, indem Sie bestimmte Parameter im Vorschaulink ändern. Es handelt sich um zwei wichtige Anpassungen:

Widget-Farbe – Durch Anhängen eines brandColor-Parameters an den Link. Sie können einfache Farben mit Farbnamen definieren oder Hex-Code von Farben verwenden.

Telefongehäuse – Durch Ändern des Werts des Parameters phoneCasing im Link. Dies ist standardmäßig auf true festgelegt und kann deaktiviert werden, indem Sie es false machen.

Beispiel-Vorschaulink mit diesen Parametern: ?botunique_name=<Ihrbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<Ihrenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Allgemeine Verwaltungsabschnitte für skriptierten KI-Agenten

Die folgenden Abschnitte werden im linken Bereich der Konfigurationsseite des KI-Agenten angezeigt:

Schulung

Wenn sich KI-Agenten weiterentwickeln und komplexer werden, können Änderungen ihrer Logik oder des Natural Language Understanding (NLU) manchmal unbeabsichtigte Folgen haben. Um eine optimale Leistung zu gewährleisten und potenzielle Probleme zu erkennen, bietet die KI-Agentenplattform ein praktisches One-Click-Bot-Testframework. Sie haben folgende Möglichkeiten:

Erstellen und führen Sie ganz einfach einen umfassenden Satz von Testfällen aus.

Definieren Sie Testnachrichten und erwartete Antworten für verschiedene Szenarien.

Simulieren Sie komplexe Interaktionen, indem Sie Testfälle mit mehreren Nachrichten erstellen.

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Tests definieren

Sie können Tests anhand der folgenden Schritte definieren:

Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
Klicken Sie im Dashboard auf den KI-Agenten, den Sie erstellt haben.
Klicken Sie im linken Bereich auf Testen. Standardmäßig wird die Registerkarte Testfälle angezeigt.
Wählen Sie einen Testfall aus und klicken Sie auf Ausgewählte Tests ausführen.

Jede Zeile in der Tabelle stellt einen Testfall mit den folgenden Parametern dar:

Tabelle 1. Testfälle
Parameter Beschreibung
Nachricht Eine Beispielnachricht, die die Arten von Abfragen und Anweisungen darstellt, die Sie von Benutzern an Ihren KI-Agenten erwarten können.
Erwartete Sprache Die Sprache, in der die Benutzer mit dem KI-Agenten interagieren sollen.
Erwarteter Artikel Geben Sie den Artikel an, der als Antwort auf eine bestimmte Benutzernachricht angezeigt werden soll. Um Sie bei der Suche nach dem relevantesten Artikel zu unterstützen, enthält diese Spalte eine intelligente Auto-Vervollständigen-Funktion. Während der Eingabe schlägt das System übereinstimmende Artikel basierend auf dem bisher eingegebenen Text vor.
Vorherigen Kontext zurücksetzen Klicken Sie auf das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um Testfälle zu isolieren und sicherzustellen, dass sie unabhängig vom vorhandenen KI-Agentenkontext ausgeführt werden. Wenn diese Option aktiviert ist, wird jeder Testfall in einer neuen Sitzung simuliert, um Störungen durch frühere Interaktionen oder gespeicherte Daten zu vermeiden.
Teilweise Übereinstimmungen einschließen Aktivieren Sie diesen Umschalter, um Testfälle als erfolgreich zu betrachten, auch wenn die erwarteten Artikel nur teilweise mit der tatsächlichen Antwort übereinstimmen.
Importieren einer CSV-Datei Importieren Sie Testfälle aus einer durch Komma getrennten Datei (CSV). In diesem Fall werden alle vorhandenen Testfälle überschrieben.
In CSV exportieren Exportieren Sie Testfälle in eine durch Komma getrennte Datei (CSV).
Rückrufe testen Aktivieren Sie diesen Umschalter, um eingehende Rückrufe zu simulieren und das Verhalten des Ablaufs zu testen, ohne dass tatsächliche eingehende Anrufe erforderlich sind.

Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripts zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Rückruf im Ablauf Klicken Sie auf das Kontrollkästchen in dieser Spalte, um anzugeben, dass eine Absicht einen Rückruf auslösen muss.

Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripts zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Erwartete Rückrufvorlage Geben Sie den Vorlagenschlüssel an, der bei einem Rückruf aktiviert werden soll.

Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripts zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Rückruf-Zeitüberschreitung(en) Die maximale Zeitspanne (in Sekunden), die der KI-Agent auf eine Rückrufantwort wartet, bevor der Rückruf als Zeitüberschreitung betrachtet wird. Es ist eine Zeitüberschreitung von maximal 20 Sekunden zulässig.

Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripts zum Ausführen von Aktionen verfügbar.

Tests ausführen

Klicken Sie auf der Registerkarte Ausführung auf Ausgewählte Tests ausführen, um eine sequentielle Ausführung aller ausgewählten Testfälle zu starten.
Sie können Testfälle auch über die Registerkarte Testfälle ausführen.
.
Wenn jeder Testfall abgeschlossen ist, zeigt das System das Ergebnis neben dem entsprechenden Eintrag an. Um einen laufenden Testfall zu beenden, klicken Sie in der oberen rechten Ecke des Bildschirms auf Ausführung abbrechen.

Um Testfälle mit bestimmten Ergebnissen anzuzeigen, klicken Sie im Zusammenfassungsmenüband auf das gewünschte Ergebnis (z. B. Bestanden, Bestanden mit teilweiser Übereinstimmung, Fehlgeschlagen, Ausstehend). Diese Einstellung filtert die Testfallliste, um nur die Ergebnisse anzuzeigen, die dem ausgewählten Ergebnis entsprechen.

Die jedem Testfall zugeordnete Sitzungs-ID wird in den Ergebnissen angezeigt. Auf diese Weise können Sie Testfälle schnell querreferenzieren und Transaktionsdetails anzeigen. Wählen Sie dazu die Option Transaktionsdetails in der Spalte Aktionen aus.

Ausführungsverlauf

Greifen Sie auf der Registerkarte Verlauf auf alle ausgeführten Testfälle zu.
Klicken Sie in der Spalte Aktionen auf das Symbol Herunterladen, um die ausgeführten Testdaten als CSV-Datei für Offline-Analysen oder -Berichte zu exportieren.
Überprüfen Sie die spezifischen Engine- und Algorithmus-Einstellungen, die für die Ausführung jedes Testfalls verwendet werden. Anhand dieser Informationen können Entwickler die Leistung des KI-Agenten optimieren.
Um die erweiterten Algorithmus-Konfigurationseinstellungen für eine bestimmte Trainingseinheit anzuzeigen, klicken Sie auf das Symbol Info neben dem Namen der Trainingseinheit. Dies bietet Einblicke in die Parameter und Einstellungen, die das Verhalten des KI-Agenten während der Tests beeinflusst haben.

Sitzungen

Im Abschnitt Sitzungen finden Sie eine umfassende Aufzeichnung aller Interaktionen zwischen KI-Agenten und Kunden. Jede Sitzung enthält einen detaillierten Verlauf der ausgetauschten Nachrichten. Sie können Sitzungsdaten als CSV-Datei für die Offline-Analyse und -Prüfung exportieren. Sie können diese Daten verwenden, um die Nachrichten und den Kontext bestimmter Sitzungen zu untersuchen, um Einblicke in Benutzerinteraktionen zu erhalten und Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren, die Antworten von KI-Agenten zu verfeinern und das allgemeine Benutzererlebnis zu verbessern.

Es kann große Datensätze verarbeiten, indem Ergebnisse auf Seiten angezeigt werden. Mit dem Abschnitt Ergebnisse verfeinern können Sie Sitzungen anhand verschiedener Kriterien filtern und sortieren. Jede Zeile in der Tabelle zeigt wichtige Sitzungsdetails an, einschließlich:
Kanäle – Der Kanal, in dem die Interaktion stattgefunden hat (z. B. Chat, Sprache).
Sitzungs-ID – Eindeutige Kennung für die Sitzung.
Verbraucher-ID: Die eindeutige Kennung des Benutzers.
Nachrichten – Die Anzahl der während der Sitzung ausgetauschten Nachrichten.
Aktualisiert um: Der Zeitpunkt, an dem die Sitzung geschlossen wurde.
Metadaten – Zusätzliche Informationen zur Sitzung.
Testsitzungen ausblenden: Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Testsitzungen auszublenden und nur die Liste der Live-Sitzungen anzuzeigen.
Agentenübergabe erfolgt: Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, die an einen Agenten übergeben werden. Wenn die Agentenübergabe erfolgt, wird das Kopfhörersymbol angezeigt, das die Übergabe des Chats an einen menschlichen Agenten anzeigt.
Fehler aufgetreten: Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Sitzungen zu filtern, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
Downvoted – Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die downvoted Sitzungen zu filtern.

Klicken Sie auf eine Zeile, um auf die detaillierte Ansicht einer bestimmten Sitzung zuzugreifen. Verwenden Sie Kontrollkästchen, um Sitzungen nach Agentenübergabe, Fehlern und negativen Bewertungen zu filtern. Das Entschlüsseln von Sitzungen erfordert Berechtigungen auf Benutzerebene und erweiterte Datenschutzeinstellungen. Klicken Sie auf Inhalt entschlüsseln, um die Sitzungsdetails anzuzeigen.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im KI-Agenten mit Skripten zum Beantworten von Fragen

Die Ansicht Sitzungsdetails in einem KI-Agenten mit Skripten zum Beantworten von Fragen bietet eine umfassende Aufschlüsselung einer bestimmten Interaktion zwischen einem Benutzer und dem KI-Agenten.

Der Abschnitt Nachrichten:
Zeigt alle Nachrichten an, die der Benutzer während der Sitzung gesendet hat.
Zeigt die entsprechenden vom KI-Agenten generierten Antworten an.
Zeigt die chronologische Reihenfolge der Nachrichten an und stellt den Kontext für die Interaktion bereit.

Die Registerkarte Transaktionsinformationen:
Listet die Artikel auf, die für die Kundenanfrage als relevant identifiziert wurden, einschließlich exakter und teilweiser Übereinstimmungen.
Zeigt die Ähnlichkeitswerte für jeden identifizierten Artikel unter Angabe des Grades der Relevanz an.
Präsentiert die Ergebnisse der zugrunde liegenden Algorithmen, die verwendet werden, um die Kundenanfrage zu verarbeiten und relevante Artikel zu identifizieren.
Zeigt die Anzahl der Algorithmus-Ergebnisse abhängig von den auf der Registerkarte Übergabe und Inferenz konfigurierten Einstellungen an.

Der Abschnitt Weitere Informationen in der Ansicht Sitzungsdetails bietet zusätzlichen Kontext und Details zu einer bestimmten Interaktion. Hier ist eine Aufgliederung der angezeigten Informationen:

Verarbeitete Abfrage – Zeigt die vorverarbeitete Version der Kundeneingabe an, nachdem sie von der NLU-Pipeline (Natural Language Understanding) des KI-Agenten verarbeitet wurden.
Agentenübergabe – Gibt an, ob eine Agentenübergabe während der Sitzung stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln, wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Antworttyp: Gibt den Typ der vom KI-Agenten generierten Antwort an, z. B. einen Codeausschnitt oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine – Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenanfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwerte – Zeigt die Differenz der minimalen Schwellenwerte und der partielle Übereinstimmungswert an, die in den Übergabe- und Inferenzeinstellungen konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wenn eine Abfrage als nicht im Gestaltungsbereich betrachtet wird oder ein Eingreifen eines Agenten erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle – Enthält eine Liste der Debug-Protokolle, die mit der spezifischen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang gespeichert.

Sitzungsdetails einer bestimmten Sitzung im KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen

Die Registerkarte Transaktionsinformationen im KI-Agenten mit Skripts für die Ausführung von Aktionen enthält eine detaillierte Aufschlüsselung einer bestimmten Interaktion, wobei die Informationen in vier Abschnitte unterteilt werden:

Abschnitt Identifizierte Absichten:

Zeigt die Absichten an, die für die Kundenanfrage identifiziert wurden.
Gibt das Vertrauensniveau an, das mit jeder identifizierten Absicht verknüpft ist.
Listet die Slots auf, die mit der identifizierten Absicht verknüpft sind. Klicken Sie auf den Steckplatz, um zusätzliche Informationen über seinen Wert und wie er aus der Benutzerabfrage extrahiert wurde anzuzeigen.

Im Abschnitt „Identifizierte Entitäten“ werden die Entitäten aufgeführt, die aus der Kundennachricht extrahiert wurden und mit der aktiven Verbraucherabsicht verknüpft sind. Diese Entitäten stellen die wichtigsten Informationen dar, die der bot in der Benutzerabfrage identifiziert hat.

Der Abschnitt Algorithmus-Ergebnisse bietet Einblicke in die zugrunde liegenden Prozesse, die zur Reaktion des KI-Agenten geführt haben. Hier ist eine Aufgliederung der angezeigten Informationen:

Liste der Absichten – Zeigt die identifizierten Absichten und die entsprechenden Ähnlichkeitsbewertungen an.
Entitätsliste – Zeigt die Entitäten an, die aus der Benutzernachricht extrahiert wurden.

Unter Weitere Informationen wird angezeigt:

Agentenübergabe – Gibt an, ob eine Agentenübergabe während der Sitzung stattgefunden hat. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Agentenübergabe nach Regeln, wenn eine Agentenübergabe durch bestimmte Regeln ausgelöst wurde.
Vorlagenschlüssel – Gibt den Vorlagenschlüssel an, der mit der Absicht verknüpft ist, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
Antworttyp – Gibt den Typ der vom KI-Agenten generierten Antwort an, z. B. einen Codeausschnitt oder eine bedingte Antwort.
Antwortbedingung – Gibt die spezifische Bedingung oder Regel an, die die Antwort des KI-Agenten ausgelöst hat.
NLU-Engine – Gibt die NLU-Engine an, die zur Verarbeitung der Kundenanfrage verwendet wird (z. B. RASA, Switchmatch oder Mindmeld).
Schwellenwerte – Zeigt die Differenz der minimalen Schwellenwerte und der partielle Übereinstimmungswert an, die in den Übergabe- und Inferenzeinstellungen konfiguriert sind. Diese Werte bestimmen, wenn eine Abfrage als nicht im Gestaltungsbereich betrachtet wird oder ein Eingreifen eines Agenten erforderlich ist.
Erweiterte Protokolle – Enthält eine Liste der Debug-Protokolle, die mit der spezifischen Transaktions-ID verknüpft sind. Erweiterte Protokolle werden in der Regel 180 Tage lang gespeichert.

Sie können die Transaktionsinformationen auch im JSON-Format mit der Download-Option herunterladen und anzeigen.

Die Registerkarte Metadaten wird angezeigt:

NLP-Metadaten: Überprüfen Sie die Schritte der Vorverarbeitung, die auf die Kundeneingabe auf der Registerkarte NLP angewendet werden.
Datenspeicher und FinalDF – Greifen Sie auf Daten zur Sitzung in den Registerkarten Datenspeicher und FinalDF für Smart Bots zu.
Suchfunktion – Verwenden Sie die integrierte Suchleiste, um bestimmte Äußerungen innerhalb einer Konversation schnell zu finden.

Protokoll

Wenn Sie Artikel, Absichten oder Entitäten hinzufügen oder ändern, müssen Sie Ihren KI-Agenten neu schulen, um sicherzustellen, dass er auf dem neuesten Stand ist. Testen Sie Ihren KI-Agenten nach jeder Schulungssitzung gründlich, um seine Genauigkeit und Wirksamkeit zu überprüfen.

Auf der Seite „Verlauf“ haben Sie folgende Möglichkeiten:

Schulungsverlauf anzeigen – Verfolgen Sie, wann ein Korpus trainiert wurde und welche Änderungen vorgenommen wurden.

Trainingsmotoren vergleichen: Überprüfen Sie die für verschiedene Iterationen verwendeten Trainingsmotoren und die entsprechende Trainingsdauer.

Änderungen nachverfolgen – Überwachen Sie Änderungen an Einstellungen, Artikeln, Antworten, NLP und Kurationen.

Auf frühere Versionen zurücksetzen – Bei Bedarf können Sie problemlos zu einem älteren Schulungssatz zurückkehren.

Der Abschnitt „Verlauf“ bietet praktische Tools für die Verwaltung Ihrer Artikel aus der Wissensdatenbank:

Artikel aktivieren – Stellen Sie zuvor inaktive Artikel live in die Antworten des KI-Agenten ein.

Artikel bearbeiten – Erstellen Sie eine neue Version eines vorhandenen Artikels, während das Original als Referenz beibehalten wird.

Vorschau-Leistung – Bewerten Sie die Leistung des KI-Agenten mit einer bestimmten Wissensdatenbank mithilfe der Funktion Vorschau.

Artikel herunterladen: Exportieren Sie Ihre Artikel aus der Wissensdatenbank als CSV-Datei zur Offline-Analyse oder als Referenz.
Diese Option ist nur für KI-Agenten mit Skripts zum Beantworten von Fragen verfügbar.

Audit-Protokolle

Der Abschnitt Audit-Protokolle enthält eine detaillierte Aufzeichnung der Änderungen, die an Ihrem Scripted AI-Agenten in den letzten 35 Tagen vorgenommen wurden. So greifen Sie auf Audit-Protokolle zu:

Navigieren Sie zum Dashboard, und klicken Sie auf den KI-Agenten, den Sie erstellt haben.
Klicken Sie auf die Registerkarte Verlauf, um den Verlauf des KI-Agenten anzuzeigen.
Klicken Sie auf die Registerkarte Audit-Protokolle, um ein detailliertes Protokoll der Änderungen anzuzeigen:
Aktualisiert um: Das Datum und die Uhrzeit, an dem die Änderung vorgenommen wurde.
Aktualisiert von: Der Benutzer, der die Änderung vorgenommen hat.
Feld – Der Abschnitt des Bot, in dem die Änderung vorgenommen wurde (z. B. Einstellungen, Artikel, Antworten).
Beschreibung – Zusätzliche Details zur Änderung.

Verwenden Sie die Suchoptionen Aktualisiert von und Feld, um bestimmte Audit-Protokolleinträge schnell zu finden.

Auf der Registerkarte Modellverlauf werden für jeden KI-Agenten maximal 10 Corpora angezeigt.

Kuratierung

Nachrichten werden basierend auf den folgenden Kriterien zur Curation-Konsole hinzugefügt:

Fallback-Nachrichten – Wenn der KI-Agent die Nachricht eines Benutzers nicht versteht und die Ausweichabsicht auslöst.

Standard-Ausweichabsicht: Wenn dieser Umschalter aktiviert ist, werden Nachrichten, die die Standard-Ausweichabsicht aktivieren, an die Curation-Konsole gesendet.

Diese Kriterien gelten nur für KI-Agenten mit Skripts, die Aktionen ausführen.

Downvoted-Nachrichten – Nachrichten, die Benutzer während der Vorschau von KI-Agenten abgelehnt haben.

Agentenübergabe – Nachrichten, die aufgrund konfigurierter Regeln zu einer Übergabe des menschlichen Agenten führen.

Aus der Sitzung – Nachrichten, die von Benutzern als nicht die gewünschte Antwort aus den Sitzungs- oder Raumdaten markiert wurden.

Niedrige Vertrauenswürdigkeit – Nachrichten mit einem Vertrauenswert, der innerhalb des angegebenen Schwellenwerts für niedrige Vertrauenswürdigkeit liegt.

Teilweise Übereinstimmung: Nachrichten, bei denen der KI-Agent die richtige Absicht oder Antwort nicht endgültig identifizieren konnte.

Probleme beheben

Die Registerkarte Probleme bietet einen zentralen Ort für die Überprüfung und Adressierung von Nachrichten, die als Kuratierung markiert wurden. Sie haben folgende Möglichkeiten:
Entscheiden Sie sich dafür, Probleme basierend auf ihrer Schwere und Relevanz zu lösen oder zu ignorieren.
Prüfen Sie die ursprüngliche Äußerung des Benutzers, die Antwort des KI-Agenten und alle angeschlossenen Medien.
Wenn Sie den Entschlüsselungszugriff aktiviert haben, können Sie den vollständigen Inhalt verschlüsselter Sitzungen mit der Option Inhalt entschlüsseln anzeigen.

Der Entschlüsselungszugriff wird auf Benutzerebene gewährt und Erweiterter Datenschutz muss im Backend aktiviert sein.

Um ein Problem zu beheben, können Sie:

Verknüpfen mit einem vorhandenen Artikel: Um ein Problem mit einem vorhandenen Artikel zu verbinden, wählen Sie die Option Verknüpfen aus, und suchen Sie nach dem gewünschten Artikel.

Neuen Artikel erstellen – Verwenden Sie die Option Zu einem neuen Artikel hinzufügen, um einen neuen Artikel direkt über die Curation Console zu erstellen.

Probleme ignorieren: Beheben oder ignorieren Sie Probleme, um sie aus der Curation Console zu entfernen.

Eine Verknüpfung mit Standardartikeln (Begrüßungsnachricht, Fallback-Nachricht, Teilübereinstimmung) ist nicht zulässig.
Wählen Sie für einen KI-Agenten mit Skripten zum Ausführen von Aktionen die entsprechende Absicht aus der Dropdown-Liste aus und markieren Sie alle relevanten Entitäten.
Nachdem Sie Änderungen vorgenommen haben, schulen Sie Ihren KI-Agenten neu, um sicherzustellen, dass sich das neue Wissen in den Antworten widerspiegelt.
Lösen oder ignorieren Sie mehrere Probleme gleichzeitig für ein effizientes Management.

Die Registerkarte Behoben bietet einen umfassenden Überblick über alle behobenen Probleme. Sie können eine Zusammenfassung jedes behobenen Problems anzeigen, einschließlich der Frage, ob das Problem mit einem vorhandenen Artikel verknüpft, zum Erstellen eines neuen Artikels bzw. einer neuen Absicht verwendet oder ignoriert wurde. Wenn Sie auf unerwünschte Antworten stoßen, die nicht automatisch von den vorhandenen Regeln erfasst wurden, können Sie manuell bestimmte Äußerungen zur Curation Console hinzufügen.

So fügen Sie Probleme aus Sitzungen hinzu:
Die Äußerung identifizieren: Suchen Sie die Äußerung, die die falsche Antwort ausgelöst hat.
Kurationsstatus prüfen: Wenn das Problem nicht bereits in der Kurationskonsole vorhanden ist, wird der Umschalter Kurationsstatus angezeigt.
Markierung umschalten: Aktivieren Sie den Umschalter Kurationsstatus, um die Äußerung zur Überprüfung und Auflösung der Kurationskonsole hinzuzufügen.

Wenn das Problem bereits in der Curation Console vorhanden ist, ändert sich die Darstellung des Umschalters entsprechend, um seinen Status anzuzeigen.

Ihre Skriptbasierte KI-Leistung mithilfe von Analysen anzeigen

Der Abschnitt „Analysen“ bietet eine grafische Darstellung der wichtigsten Kennzahlen zur Bewertung der Leistung und Effektivität von KI-Agenten. Die wichtigsten Kennzahlen sind in vier Abschnitte unterteilt, die als Registerkarten dargestellt werden. Dabei handelt es sich um: Übersicht, Antworten, Schulung und Kuration.

Beim Besuch des Analysebildschirms können Entwickler den KI-Agenten auswählen, für den sie die Analysen anzeigen möchten. Sie können auch die Analysenansicht anpassen, indem sie den Kanal auswählen, für den sie die Daten zusammen mit dem Datumsbereich und der Granularität der Daten anzeigen möchten. Standardmäßig werden die Analysedaten des letzten Monats für alle Kanäle mit täglicher Granularität angezeigt (jeder Tag ist ein Punkt auf der x-Achse in den Grafiken).

Übersicht

Die Übersicht enthält wichtige Metriken und Grafiken, die den Entwicklern eine Momentaufnahme der gesamten Nutzung und Leistung von KI-Agenten bieten.

Wählen Sie im Dashboard den KI-Agenten aus, den Sie erstellt haben.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Analysen. Ein Überblick über die Leistung der KI-Agenten wird sowohl in tabellarischem Format als auch in grafischer Darstellung angezeigt.

Sitzungen und Nachrichten

Im ersten Abschnitt der Übersicht werden die folgenden Statistiken zu Sitzungen und Nachrichten für den KI-Agenten angezeigt:

Gesamtzahl der Sitzungen und Sitzungen, die vom KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen bearbeitet werden.
Gesamtzahl der Übergaben von Agenten, dies ist die Anzahl der Sitzungen, die an menschliche Agenten übergeben wurden.
Durchschnittliche Sitzungen pro Tag
Gesamtanzahl an Nachrichten (menschliche und KI-Agentennachrichten) und Anzahl dieser Nachrichten von Benutzern.
Durchschnittliche Nachrichten pro Tag

Anschließend wird eine grafische Darstellung der Sitzungen (gestapelte Spalte mit Sitzungen, die vom KI-Agenten bearbeitet und übergebene Sitzungen darstellen) sowie der Gesamtzahl der vom KI-Agenten gesendeten Antworten angezeigt.

Benutzer

Der zweite Abschnitt der Übersicht enthält Statistiken zu Benutzern für den KI-Agenten. Es enthält die Anzahl der Benutzer insgesamt und Informationen über durchschnittliche Sitzungen pro Benutzer und tägliche durchschnittliche Benutzer. Danach folgt ein Diagramm, das neue und wiederkehrende Benutzer für jede Einheit in Abhängigkeit von der ausgewählten Granularität anzeigt.

Leistung

Der dritte Abschnitt enthält Statistiken zu den Antworten des KI-Agenten auf Benutzer. Hier sehen Sie die Gesamtanzahl der vom KI-Agenten gesendeten Antworten sowie die Aufteilung auf die Antworten, bei denen der KI-Agent:

Die Absicht des Benutzers identifiziert.
Hat mit einer Ausweichnachricht geantwortet.
Hat mit einer Teilübereinstimmungsnachricht geantwortet.
Der Benutzer wurde über eine Agentenübergabe informiert.

Das gleiche wird in einem Kreisdiagramm aggregiert, und ein Bereichsdiagramm liefert Informationen basierend auf ausgewählter Granularität.

Schulung

Der Schulungsabschnitt stellt die „Gesundheit“ eines KI-Agentenkorpus dar. Entwickler sollten mehr als 20 Schulungsäußerungen für jede Absicht/jeden Artikel in ihren KI-Agenten konfigurieren. In diesem Abschnitt werden alle Artikel/Absichten in einem Korpus als einzelne Rechtecke angezeigt, wobei die Farbe und die relative Größe jedes Rechtecks die Trainingsdaten des Artikels/der Absicht anzeigen. Je näher die Absicht an Weiß geht, desto mehr Schulungsdaten werden benötigt, damit die Genauigkeit Ihres KI-Agenten verbessert wird.

Antworten

Dieser Abschnitt gibt den Entwicklern einen detaillierten Überblick darüber, woran die Benutzer fragen und wie oft sie es fragen. Es bietet eine grafische Darstellung der beliebtesten Artikel für KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen und Antwortvorlagen für KI-Agenten zur Durchführung von Aktionen.

Kuratierung

Dieser Abschnitt bietet eine visuelle Zusammenfassung darüber, wie viele Kurationsprobleme jeden Tag auftreten und wie viele von ihnen von KI-Agenten gelöst wurden.

KI-Agenten integrieren

KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle integrieren

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie KI-Agenten sowohl mit Sprach- als auch mit digitalen Kanälen integriert werden können, um Kundengespräche zu verwalten.

KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle integrieren

Nachdem Sie Ihre KI-Agenten in der Webex KI Agent Studio-Plattform erstellt und konfiguriert haben, besteht der nächste Schritt darin, sie in die Sprach- und digitalen Kanäle zu integrieren. Mit dieser Integration können KI-Agenten sowohl sprachbasierte als auch digitale Konversationen mit Ihren Kunden abwickeln und so eine nahtlose und interaktive Benutzererfahrung bieten.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel KI-Agenten in Sprach- und digitale Kanäle integrieren.

Verwalten von Berichten für KI-Agenten

Berichte von KI-Agenten verstehen

Bericht eines KI-Agenten erstellen

Berichtstypen für KI-Agenten

Bereitstellungsmodi des Berichts für KI-Agenten

In diesem Abschnitt wird eine Übersicht über Berichte von KI-Agenten, Berichtstypen, die Erstellung von Berichten von KI-Agenten und Modi der Berichtsbereitstellung beschrieben.

Berichte von KI-Agenten verstehen

Mit der Berichtsfunktion können Sie bestimmte Berichte aus den verfügbaren Berichtstypen generieren oder planen (in regelmäßigen Abständen generieren) und über die verfügbaren Bereitstellungsmodi empfangen. Diese Berichte können wertvolle Informationen zu Benutzerverhalten, Nutzung, Engagement, Produktleistung usw. liefern. Sie können die gewünschten Informationen an ihre E-Mail-Adresse, ihren SFTP-Pfad oder ihren S3-Bucket senden lassen. Sie können den Berichtstyp aus einer Liste vorkonfigurierter Berichte auswählen und auch auswählen, ob Sie sofort oder in regelmäßigen Abständen einen einmaligen Bericht generieren möchten.

Wenn Sie im linken Navigationsbereich auf das Menü „Berichte“ zugreifen, werden die folgenden Registerkarten angezeigt:

Konfigurieren – Diese Registerkarte enthält alle derzeit aktiven und in regelmäßigen Abständen generierten Berichte. Für die Liste der Berichte stehen die folgenden Details zur Verfügung:
Aktiv: Gibt an, ob ein Benutzer den Bericht noch abonniert hat.
KI-Agent: Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist.
Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonniert haben.
Häufigkeit – Das Intervall, in dem Sie den Bericht erhalten.
Letzter generierter Bericht – Der letzte Bericht, der gesendet wurde.
Nächstes geplantes Datum – Das nächste Datum, an dem der Bericht versendet wird.

Verlauf – Auf dieser Registerkarte werden alle historischen Informationen der bis zum Datum gesendeten Berichte aufgeführt. Klicken Sie auf einen beliebigen Bericht auf dieser Seite, um die Konfiguration der Berichte zu bearbeiten.

Sie können auf das Symbol Herunterladen unter der Spalte Aktionen klicken, um diese Verlaufsberichte herunterzuladen.

On-Demand-Berichte, die auf der Registerkarte Verlauf angezeigt werden, können erst nach Abschluss der Berichterstellung heruntergeladen werden.

Bericht eines KI-Agenten erstellen

1
Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.

2
Klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf Berichte .

3
Klicken Sie auf +Neuer Bericht.

4
Geben Sie die folgenden Informationen ein, um den Bericht zu erstellen und zu konfigurieren:

KI-Agent: Der Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist. Sie können alle KI-Agenten anzeigen, um Fragen zu beantworten und Aufgaben in dieser Anwendung auszuführen.

Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonnieren möchten. Wenn Sie den KI-Agenten zum Beantworten von Fragen auswählen, werden im Feld KI-Agenten drei verschiedene Berichtstypen angezeigt:

Zusammenfassung zu Nutzung und Verhalten
Nachrichtenabschrift
Kurationsprobleme

Ausgabeformat – Das Format, in dem der Bericht generiert und an den konfigurierten Bereitstellungsmodus gesendet werden soll. Die unterstützten Formate sind CSV und .xlsx.

Wählen Sie eine der folgenden Optionen und relevanten Einstellungen für den Berichtstyp aus, den Sie generieren möchten:

Jetzt generieren: Geben Sie das Startdatum und das Enddatum für einen On-Demand-Bericht an.
Geplanter Bericht: Planen Sie die Häufigkeit, die Zeit, die Zeitzone und das Startdatum für einen Bericht. Nachdem Sie diesen Bericht erstellt haben, können Sie den Umschalter Bericht aktivieren im Bericht verwenden. Sie können diesen Umschalter später aktivieren oder deaktivieren, um den Bericht in der geplanten Häufigkeit zu empfangen oder zu beenden.

Bereitstellungsmodus – Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Bereitstellungsmodi .

Berichtstypen für KI-Agenten

Sie können basierend auf dem ausgewählten KI-Agententyp aus einer Liste vorkonfigurierter Berichte auswählen. In diesem Abschnitt werden diese Berichtstypen, die in jedem Bericht enthaltenen Blätter und die in jedem Blatt verfügbaren Spalten behandelt.

Berichtstyp des KI-Agenten für die Beantwortung von Fragen

Für einen KI-Agenten stehen drei verschiedene Berichtstypen zur Verfügung, um Fragen in der Anwendung zu beantworten. Mit verschiedenen Berichtstypen können Sie die Nutzungsübersicht, das Verhalten, die Fragen der Benutzer und die Beantwortung der Anfragen durch den KI-Agenten verstehen. Sie können auch die Nachrichten anzeigen, die in der Kuration als Probleme angezeigt wurden.
Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

In diesem Abschnitt wird die Zusammenfassung des KI-Agenten mit der Häufigkeit angezeigt, mit der Artikel und Kategorien aufgerufen werden. Sie können die Informationen zur Zusammenfassung, zu Kategorien und zu Artikeln auf einer separaten Registerkarte in den Berichten anzeigen:
Tabelle 1. Details der Registerkarte „Zusammenfassung“
Feld Beschreibung
Name des KI-Agenten Der Name des KI-Agenten.
Konversationen insgesamt Gesamtzahl der vom KI-Agenten bearbeiteten Unterhaltungen/Sitzungen.
Konversationen mit mindestens einer Benutzernachricht Unterhaltungen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe angegeben haben.

Menschliche Nachrichten insgesamt
Die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendeten Nachrichten.
Gesamtanzahl der Antworten der KI-Agenten Gesamtanzahl an Nachrichten, die vom KI-Agenten an Endbenutzer gesendet wurden.
Partielle Übereinstimmungen insgesamt Fälle, in denen die Nachricht des Benutzers unklar war und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen geantwortet hat.
An Agenten gesendete Konversationen Gesamtzahl der Gespräche, die an einen menschlichen Agenten übergeben wurden.
Positive Stimmen insgesamt Gesamtanzahl der Antworten der KI-Agenten, die von den Kunden aufgewertet wurden.
Negative Stimmen insgesamt
Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Kunden abgelehnt wurden.

Tabelle 2: Details zur Registerkarte „Kategorie“
Feld Beschreibung
Kategoriename Der Name der Kategorie, wie im KI-Agenten konfiguriert.
Unterhaltungen für die Kategorie Die Anzahl der Unterhaltungen oder Sitzungen, in denen ein Artikel erkannt wurde, der zu dieser Kategorie gehört.
Antworten insgesamt Gibt an, wie häufig ein Artikel erkannt wurde, der zu dieser Kategorie gehört.
Positive Stimmen insgesamt Gibt an, wie oft eine Antwort aus dieser Kategorie aufgewertet wurde.
Negative Stimmen insgesamt
Gibt an, wie häufig eine Antwort aus dieser Kategorie abgelehnt wurde.

Tabelle 3: Details zur Artikelregisterkarte
Feld Beschreibung
Artikelname Der Name des Artikels (Standardvariante), der im KI-Agenten konfiguriert ist.
Artikelkategorie Die Kategorie, zu der diese Absicht gehört.
Konversationen für den Artikel Die Anzahl der Unterhaltungen oder Sitzungen, in denen dieser Artikel erkannt wurde.
Antworten insgesamt Die Anzahl der Fälle, in denen dieser Artikel erkannt wurde.
Positive Stimmen insgesamt Wie oft die Antwort für diesen Artikel aufgewertet wurde.
Negative Stimmen insgesamt
Gibt an, wie oft die Antwort für diesen Artikel abgelehnt wird.

Abschriften verwalten
Zeigt die Konversation zwischen dem KI-Agenten und dem Kunden zusammen mit dem Ähnlichkeitswert an. Sie können die folgenden Details im Bericht anzeigen:

Feld Beschreibung

Zeitstempel Der Zeitstempel für die Nachricht.

Sitzungs-ID Die eindeutige Kennung für die Sitzung.

Verbraucher-ID Die eindeutige Kennung für den Endbenutzer im KI-Agenten.

Nachrichtentyp Die Nachricht des KI-Agenten oder die menschliche Nachricht.

Nachrichtentext Der Inhalt der Nachricht.

Artikel Die Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.

Kategorie Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.

Bestes Spielergebnis Der Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.

Übereinstimmender Artikel 1 Die von der ausgewählten NLU-Engine erkannte Absicht.

Artikel 1 Punktzahl Der Wert für die erkannte Absicht.

Feedback Das Feedback des Benutzers, wenn eine Nachricht positiv oder negativ gestimmt wurde.

Feedback-Kommentar
Die Kommentare, die Benutzer hinterlassen haben, wenn sie eine Nachricht negativ gestimmt haben.

Kurationsprobleme

Zeigt die Nachrichten an, die in der Kuration aus verschiedenen Gründen als Probleme landeten. Sie können die folgenden Details im Bericht anzeigen:

Feld Beschreibung
Zeitstempel Zeitstempel für die Nachricht.
Sitzungs-ID Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID Eindeutiger Bezeichner für den Endbenutzer des KI-Agenten.
Menschliche Botschaft Inhalt der menschlichen Botschaft.
Nachricht des KI-Agenten Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund für das Problem Der Grund für diese Nachricht endet in der Kuration.
Artikel ID für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Kategorie Vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Benutzernachricht.
Bestes Spielergebnis Ähnlichkeitsbewertung für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1 Absicht von der ausgewählten NLU-Engine erkannt.
Artikel 1 Punktzahl
Ergebnis für die erkannte Absicht.

KI-Agent für die Ausführung von Aufgaben Berichtstyp

Für einen KI-Agenten stehen drei verschiedene Berichtstypen zur Verfügung, um Aufgaben in der Anwendung zum Erstellen von KI-Agenten auszuführen. Als Entwickler von KI-Agenten können Sie verschiedene Berichtstypen erstellen. Diese können verwendet werden, um die Zusammenfassung zur Nutzung des KI-Agenten, das Verhalten des KI-Agenten, die Fragen zu verstehen und zu verstehen, wie ein KI-Agent auf Anfragen reagiert. Sie können auch die Nachrichten anzeigen, die in der Kuration als Probleme angezeigt wurden.

Nutzungsverhalten und Zusammenfassung

Zeigt die Zusammenfassung der Konversationen zusammen mit Absichten und Vorlagenschlüsseln an, die ausgelöst werden. Auf der Registerkarte „Zusammenfassung“ werden die folgenden Details angezeigt:

Tabelle 4. Registerkarte „Zusammenfassung“
Feld Beschreibung

Name des KI-Agenten Der Name des KI-Agenten.

Konversationen insgesamt Gesamtzahl der Unterhaltungen oder Sitzungen, die vom KI-Agenten bearbeitet wurden.

Konversationen mit mindestens einer Benutzernachricht Unterhaltungen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe angegeben haben.

Menschliche Nachrichten insgesamt
Die Nachrichten, die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendet werden.

Gesamtanzahl der Antworten der KI-Agenten Gesamtanzahl an Nachrichten, die vom KI-Agenten an die Endbenutzer gesendet wurden.

Partielle Übereinstimmungen insgesamt Fälle, in denen die Nachricht des Benutzers unklar war und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen geantwortet hat.

An Agenten gesendete Konversationen Gesamtzahl der an einen menschlichen Agenten übergebenen Gespräche

Positive Stimmen insgesamt Gesamtanzahl der Antworten der KI-Agenten, die von den Benutzern aufgewertet wurden.

Negative Stimmen insgesamt
Gesamtanzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Benutzern abgelehnt wurden.

Sie können die Details der Absicht auch auf der Registerkarte Absichten der Tabelle anzeigen:

Tabelle 5 Registerkarte „Absichten“
Feld Beschreibung

Absichtenname Der Name der Absicht, wie im KI-Agenten konfiguriert.

Gespräche für die Absicht Anzahl der Unterhaltungen oder Sitzungen, in denen diese Absicht aufgerufen wurde.

Aufrufe insgesamt Wie oft diese Absicht aufgerufen wurde.

Fertigungen insgesamt Wie oft alle Slots gesammelt wurden und diese Absicht abgeschlossen wurde.

Positive Stimmen insgesamt Gesamtzahl der Antworten, für die für jede Absicht eine positive Bewertung abgegeben wurde.

Negative Stimmen insgesamt
Insgesamt wurden die Antworten für jede Absicht herabgesetzt.

Der Bericht enthält auch ausführliche Vorlagendetails wie:

Tabelle 6: Vorlagendetails
Feld Beschreibung

Name des Vorlagenschlüssels Name der Vorlage, wie im KI-Agenten konfiguriert.

Absicht des Vorlagenschlüssels Absichten, wo dieser Vorlagenschlüssel verwendet wird.

Unterhaltungen für den Vorlagenschlüssel Gibt an, wie oft dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.

Antworten insgesamt Gibt an, wie oft dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.

Positive Stimmen insgesamt Gibt an, wie oft die Antwort für diese Vorlage aktualisiert wurde.

Negative Stimmen insgesamt
Gibt an, wie oft die Antwort für diese Vorlage abgelehnt wurde.

Nachrichtenabschriften
Zeigt das Gespräch eines Kunden mit dem KI-Agenten zusammen mit den Ähnlichkeitsbewertungen an. Sie können die folgenden Details im Bericht anzeigen:

Feld Beschreibung

Zeitstempel Zeitstempel für die Nachricht.

Sitzungs-ID Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.

Verbraucher-ID Eindeutige Kennung für den Endbenutzer in der Anwendung.

Nachrichtentyp Nachricht eines KI-Agenten oder einer menschlichen Nachricht.

Nachrichtentext Inhalt der Nachricht.

Vorlagenschlüssel ID für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.

Absicht Vom KI-Agenten für die Nachricht des Kunden erkannte Absicht.

Bestes Spielergebnis Ähnlichkeitsbewertung für die erkannte Absicht.

Übereinstimmende Absicht 1 Absicht von der ausgewählten NLU-Engine erkannt.

Ziel-1-Ergebnis Ergebnis für die erkannte Absicht.

Feedback Feedback des Benutzers, wenn eine Nachricht positiv oder negativ gestimmt wurde.

Feedback-Kommentar
Kommentare von Benutzern, wenn eine Nachricht abgelehnt wurde.

Kurationsprobleme
Zeigt die Nachrichten an, die aus verschiedenen Gründen als Probleme in der Kuration endeten. Dieser Bericht ist nur für KI-Agenten mit Skripts relevant. Sie können die folgenden Details in diesem Bericht anzeigen:

Feld Beschreibung

Zeitstempel Zeitstempel für die Nachricht.

Sitzungs-ID Eindeutige Kennung für die Sitzung des Kunden.

Verbraucher-ID Eindeutiger Bezeichner für den Endbenutzer in der Anwendung.

Menschliche Botschaft Inhalt der menschlichen Botschaft.

Nachricht des KI-Agenten Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.

Grund für das Problem Der Grund für diese Nachricht endet in der Kuration.

Vorlagenschlüssel ID für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.

Absicht Vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Benutzernachricht.

Bestes Spielergebnis Ähnlichkeitsbewertung für die erkannte Absicht.

Übereinstimmende Absicht 1 Absicht von der ausgewählten NLU-Engine erkannt.

Ziel-1-Ergebnis
Ergebnis für die erkannte Absicht.

Bereitstellungsmodi des Berichts für KI-Agenten

In der heutigen datengesteuerten Welt ist die effiziente und sichere Bereitstellung von Berichten von KI-Agenten für fundierte Entscheidungen und operative Exzellenz von entscheidender Bedeutung. Um den unterschiedlichen Anforderungen der Organisation gerecht zu werden, bieten wir mehrere Bereitstellungsmodi für Berichte von KI-Agenten an, die Flexibilität, Zuverlässigkeit und Sicherheit gewährleisten. Die Bereitstellungsoptionen umfassen Secure File Transfer Protocol (SFTP), E-Mail und Amazon S3-Bucket. Jeder Modus ist so konzipiert, dass er unterschiedlichen Anforderungen gerecht wird, sei es der Bedarf an hoher Sicherheit, einfacher Zugriff oder skalierbaren Speicherlösungen. Dieses Dokument beschreibt die Funktionen und Vorteile der einzelnen Liefermodi und hilft Ihnen dabei, die beste Option für Ihre spezifischen Anforderungen zu wählen.

SFTP

Feld

Beschreibung

Berichte wie geplant an einen sicheren Ort verschieben
Aktivieren Sie diese Option, um die Berichte zur geplanten Zeit an den sicheren Standort zu verschieben. Sie können nur die folgenden Details angeben, indem Sie diesen Umschalter aktivieren.

IP-Adresse Die IP-Adresse des Systems.
Benutzername Der Benutzername, um auf die Berichte zuzugreifen.
Passwort Das Passwort für den Zugriff auf die Berichte.
Privater Schlüssel Der private Schlüssel für den Zugriff auf die Dateien.
Upload-Pfad
Der Pfad, an den die Dateien im System weitergeleitet werden.

E-Mail

Feld Beschreibung
Planen Sie E-Mails für mehrere Empfänger, getrennt durch Semikolon(;) Aktivieren Sie diese Option, um Empfänger hinzuzufügen.
Empfänger
Die E-Mail-Adresse aller Empfänger, die die Berichte zur angegebenen Zeit und Häufigkeit erhalten müssen.

S3-Bucket

Feld Beschreibung
Hochladen von Berichten gemäß Zeitplan in einen S3-Bucket
Aktivieren Sie diese Option, um die S3-Felder verfügbar zu machen und die Berichte an den konfigurierten S3-Bucket weiterzuleiten.

AWS Zugriffsschlüssel-ID Die Zugriffsschlüssel-ID, um auf die AWS Dienste und Ressourcen zuzugreifen.
AWS-Geheimschlüssel für den Zugriff Der geheime Zugriffsschlüssel, um auf die AWS Dienste und Ressourcen zuzugreifen.
Bucket-Name Der Name des Buckets, an den der Bericht weitergeleitet wird.
Ordnername
Der Name des Ordners, der im S3-Bucket erstellt wird.

KI-Compliance verstehen

KI-Entwicklung, Datenschutz, Sicherheit und Sicherheit

Diese Abschnitte helfen Ihnen, KI-Entwicklung, Datenschutz, Sicherheit und Sicherheit zu verstehen.

KI-Entwicklung, Datenschutz, Sicherheit und Sicherheit

KI-Produktentwicklung
Jede KI-gestützte Funktion bei Cisco durchläuft eine KI-Folgenabschätzung gemäß unseren Responsible AI-Prinzipien und entspricht dem Responsible AI Framework , zusätzlich zu den bestehenden Security-, Privacy- und Human Rights by Design-Prozessen.
Datenschutz und -sicherheit
Cisco speichert nach dem Inferenzprozess keine Kundeneingabedaten und der Drittanbieter des Modells, Microsoft, greift nicht auf Cisco-Kundendaten zu, überwacht sie nicht und speichert sie nicht. Weitere Informationen zu funktionsspezifischen Datenaufbewahrungsrichtlinien finden Sie unter Cisco Trust Portal .

Im Folgenden finden Sie eine Liste der KI-Transparenznotizen für alle KI-Funktionen:

Erweiterung der Schulungsdaten

Textzusammenfassung

Code-Generierung

Datenquellen für Schulung und Auswertung
Der Drittanbieter für Cisco-Modelle, Microsoft, gibt an, dass er keine Kundeninhalte zur Verbesserung der Azure OpenAI-Modelle verwendet und keine Cisco-Kundendaten in der Azure-Infrastruktur speichert oder speichert.
Sicherheit und ethische Überlegungen
Alle generativen KI-Funktionen sind anfällig für Fehler. Daher priorisiert Cisco die Sicherheit von Inhalten für KI-Funktionen, indem es sich für Inhaltsfilterung , bereitgestellt von Azure OpenAI, entscheidet.
Modellauswertung und -leistung
Cisco priorisiert Leistung und Genauigkeit des KI-Assistenten, indem Menschen in die Überprüfung, den Test und die Qualitätssicherung des zugrunde liegenden Modells einbezogen werden.

1	Navigieren Sie zur Registerkarte Einstellungen > Sprache.
2	Klicken Sie auf +Sprache(n) hinzufügen, um neue Sprachen hinzuzufügen, und wählen Sie die Sprachen aus der Dropdown-Liste aus.
3	Klicken Sie auf Hinzufügen, um die Sprache hinzuzufügen.
4	Aktivieren Sie den Umschalter unter Aktion, um die Sprache zu aktivieren.
5	Nachdem Sie eine Sprache hinzugefügt haben, können Sie die Sprache als Standard festlegen. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sprache und klicken Sie auf Als Standard festlegen. Sie können eine Standardsprache nicht löschen oder deaktivieren. Wenn Sie eine vorhandene Standardsprache ändern, kann dies auch Auswirkungen auf die Artikel, die Kuratierung, die Tests und die Vorschau des KI-Agenten haben.
6	Klicken Sie auf Änderungen speichern.

1	Melden Sie sich bei der Webex AI Agent Studio-Plattform an.
2	Klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf Berichte .
3	Klicken Sie auf +Neuer Bericht.
4	Geben Sie die folgenden Informationen ein, um den Bericht zu erstellen und zu konfigurieren: KI-Agent: Der Name des KI-Agenten, der dem Bericht zugeordnet ist. Sie können alle KI-Agenten anzeigen, um Fragen zu beantworten und Aufgaben in dieser Anwendung auszuführen. Berichtstyp – Der vordefinierte Berichtstyp, den Sie abonnieren möchten. Wenn Sie den KI-Agenten zum Beantworten von Fragen auswählen, werden im Feld KI-Agenten drei verschiedene Berichtstypen angezeigt: Zusammenfassung zu Nutzung und Verhalten Nachrichtenabschrift Kurationsprobleme Ausgabeformat – Das Format, in dem der Bericht generiert und an den konfigurierten Bereitstellungsmodus gesendet werden soll. Die unterstützten Formate sind CSV und .xlsx. Wählen Sie eine der folgenden Optionen und relevanten Einstellungen für den Berichtstyp aus, den Sie generieren möchten: Jetzt generieren: Geben Sie das Startdatum und das Enddatum für einen On-Demand-Bericht an. Geplanter Bericht: Planen Sie die Häufigkeit, die Zeit, die Zeitzone und das Startdatum für einen Bericht. Nachdem Sie diesen Bericht erstellt haben, können Sie den Umschalter Bericht aktivieren im Bericht verwenden. Sie können diesen Umschalter später aktivieren oder deaktivieren, um den Bericht in der geplanten Häufigkeit zu empfangen oder zu beenden. Bereitstellungsmodus – Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Bereitstellungsmodi .

Feld	Beschreibung
Name des KI-Agenten	Der Name des KI-Agenten.
Konversationen insgesamt	Gesamtzahl der vom KI-Agenten bearbeiteten Unterhaltungen/Sitzungen.
Konversationen mit mindestens einer Benutzernachricht	Unterhaltungen oder Sitzungen, bei denen Benutzer mindestens eine Eingabe angegeben haben.
Menschliche Nachrichten insgesamt	Die von Endbenutzern an den KI-Agenten gesendeten Nachrichten.
Gesamtanzahl der Antworten der KI-Agenten	Gesamtanzahl an Nachrichten, die vom KI-Agenten an Endbenutzer gesendet wurden.
Partielle Übereinstimmungen insgesamt	Fälle, in denen die Nachricht des Benutzers unklar war und der KI-Agent mit mehreren Absichten als Optionen geantwortet hat.
An Agenten gesendete Konversationen	Gesamtzahl der Gespräche, die an einen menschlichen Agenten übergeben wurden.
Positive Stimmen insgesamt	Gesamtanzahl der Antworten der KI-Agenten, die von den Kunden aufgewertet wurden.
Negative Stimmen insgesamt	Gesamtzahl der Antworten von KI-Agenten, die von Kunden abgelehnt wurden.

Feld	Beschreibung
Kategoriename	Der Name der Kategorie, wie im KI-Agenten konfiguriert.
Unterhaltungen für die Kategorie	Die Anzahl der Unterhaltungen oder Sitzungen, in denen ein Artikel erkannt wurde, der zu dieser Kategorie gehört.
Antworten insgesamt	Gibt an, wie häufig ein Artikel erkannt wurde, der zu dieser Kategorie gehört.
Positive Stimmen insgesamt	Gibt an, wie oft eine Antwort aus dieser Kategorie aufgewertet wurde.
Negative Stimmen insgesamt	Gibt an, wie häufig eine Antwort aus dieser Kategorie abgelehnt wurde.

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Der Zeitstempel für die Nachricht.
Sitzungs-ID	Die eindeutige Kennung für die Sitzung.
Verbraucher-ID	Die eindeutige Kennung für den Endbenutzer im KI-Agenten.
Nachrichtentyp	Die Nachricht des KI-Agenten oder die menschliche Nachricht.
Nachrichtentext	Der Inhalt der Nachricht.
Artikel	Die Kennung für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Kategorie	Die vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Nachricht des Kunden.
Bestes Spielergebnis	Der Ähnlichkeitswert für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Die von der ausgewählten NLU-Engine erkannte Absicht.
Artikel 1 Punktzahl	Der Wert für die erkannte Absicht.
Feedback	Das Feedback des Benutzers, wenn eine Nachricht positiv oder negativ gestimmt wurde.
Feedback-Kommentar	Die Kommentare, die Benutzer hinterlassen haben, wenn sie eine Nachricht negativ gestimmt haben.

Feld	Beschreibung
Zeitstempel	Zeitstempel für die Nachricht.
Sitzungs-ID	Eindeutige Kennung für die Sitzung des Benutzers.
Verbraucher-ID	Eindeutiger Bezeichner für den Endbenutzer des KI-Agenten.
Menschliche Botschaft	Inhalt der menschlichen Botschaft.
Nachricht des KI-Agenten	Inhalt der Nachricht, mit der der KI-Agent geantwortet hat.
Grund für das Problem	Der Grund für diese Nachricht endet in der Kuration.
Artikel	ID für die vom KI-Agenten zurückgesendete Antwort.
Kategorie	Vom KI-Agenten erkannte Absicht für die Benutzernachricht.
Bestes Spielergebnis	Ähnlichkeitsbewertung für die erkannte Absicht.
Übereinstimmender Artikel 1	Absicht von der ausgewählten NLU-Engine erkannt.
Artikel 1 Punktzahl	Ergebnis für die erkannte Absicht.

Feld	Beschreibung
Absichtenname	Der Name der Absicht, wie im KI-Agenten konfiguriert.
Gespräche für die Absicht	Anzahl der Unterhaltungen oder Sitzungen, in denen diese Absicht aufgerufen wurde.
Aufrufe insgesamt	Wie oft diese Absicht aufgerufen wurde.
Fertigungen insgesamt	Wie oft alle Slots gesammelt wurden und diese Absicht abgeschlossen wurde.
Positive Stimmen insgesamt	Gesamtzahl der Antworten, für die für jede Absicht eine positive Bewertung abgegeben wurde.
Negative Stimmen insgesamt	Insgesamt wurden die Antworten für jede Absicht herabgesetzt.

Feld	Beschreibung
Name des Vorlagenschlüssels	Name der Vorlage, wie im KI-Agenten konfiguriert.
Absicht des Vorlagenschlüssels	Absichten, wo dieser Vorlagenschlüssel verwendet wird.
Unterhaltungen für den Vorlagenschlüssel	Gibt an, wie oft dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Antworten insgesamt	Gibt an, wie oft dieser Vorlagenschlüssel als Antwort gesendet wurde.
Positive Stimmen insgesamt	Gibt an, wie oft die Antwort für diese Vorlage aktualisiert wurde.
Negative Stimmen insgesamt	Gibt an, wie oft die Antwort für diese Vorlage abgelehnt wurde.

Feld	Beschreibung
Berichte wie geplant an einen sicheren Ort verschieben	Aktivieren Sie diese Option, um die Berichte zur geplanten Zeit an den sicheren Standort zu verschieben. Sie können nur die folgenden Details angeben, indem Sie diesen Umschalter aktivieren.
IP-Adresse	Die IP-Adresse des Systems.
Benutzername	Der Benutzername, um auf die Berichte zuzugreifen.
Passwort	Das Passwort für den Zugriff auf die Berichte.
Privater Schlüssel	Der private Schlüssel für den Zugriff auf die Dateien.
Upload-Pfad	Der Pfad, an den die Dateien im System weitergeleitet werden.

Feld	Beschreibung
Hochladen von Berichten gemäß Zeitplan in einen S3-Bucket	Aktivieren Sie diese Option, um die S3-Felder verfügbar zu machen und die Berichte an den konfigurierten S3-Bucket weiterzuleiten.
AWS Zugriffsschlüssel-ID	Die Zugriffsschlüssel-ID, um auf die AWS Dienste und Ressourcen zuzugreifen.
AWS-Geheimschlüssel für den Zugriff	Der geheime Zugriffsschlüssel, um auf die AWS Dienste und Ressourcen zuzugreifen.
Bucket-Name	Der Name des Buckets, an den der Bericht weitergeleitet wird.
Ordnername	Der Name des Ordners, der im S3-Bucket erstellt wird.

Danke für Ihr Feedback.

Administrationshandbuch für Webex KI Agent Studio

Erste Schritte mit Webex AI Agent Studio

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Grundlegendes zu KI-Agententypen und -Beispielen

Beispiele

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Erstellen eines neuen KI-Agenten

Vorgefertigten KI-Agenten importieren

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Nach Agententyp filtern

Wissensdatenbank verwalten

Wissensdatenbank für KI-Agenten erstellen

Autonome KI-Agenten einrichten

Autonomer KI-Agent zur Ausführung von Aufgaben

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Hinzufügen von Aktionen zu Autonomous AI Agent

Slot-Füllung konfigurieren

Hinzufügen von Eingabeentitäten im Tabellenformat

Hinzufügen von Entitäten mit dem JSON-Editor

Struktur der Eingabeparameter

Properties Objekt

Beispiel

Fulfillment definieren

Autonome KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Erstellen eines autonomen KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen

Aktualisieren des Agentenprofils für autonome KI

Wissensdatenbank konfigurieren

Autonomous AI Agent-Sitzung und -Verlauf anzeigen

Sitzungen

Verlauf

Audit-Protokolle

Modellhistorie

Zeigen Sie eine Vorschau Ihres autonomen KI-Agenten an

Plattform-Vorschau-Widget

Teilbares Vorschau-Widget

Sprachbasierte Vorschau

Zeigen Sie die Leistung des autonomen KI-Agenten mithilfe von Analytics an

Scripted AI Agent einrichten

Geskripteter KI-Agent zum Ausführen von Aufgaben

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zum Ausführen von Aktionen

Aktualisieren des Profils des Scripted AI-Agenten

Entitäten verwalten

Entitätstypen

Entitätsrollen

Erstellen einer Entität mit Entitätsrollen

Verknüpfen von Rollen mit einer Entität

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Ändern von Trainings-Engines

Schulung

Absichten verwalten

Systemabsichten

Small-Talk-Absichten

Erstellen eines Intents

Verknüpfen von Entitäten mit Absicht

Generieren von Trainingsdaten

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU)

Ändern von Trainings-Engines

Schulung

Generierte Varianten kennzeichnen

Mehrsprachige Absicht und Entität erstellen

Antworten verwalten

Antworttypen

Variablensubstitution

Konfigurieren von Antworten mit dem Antwort-Designer

Antwortvorlagen

Code-Snippets

Verwaltungseinstellungen konfigurieren

Hinzufügen einer Sprache zu einem geskripteten KI-Agenten

Konfigurieren der Übergabeeinstellungen

Geskripteter KI-Agent zur Beantwortung von Fragen

Erstellen eines geskripteten KI-Agenten zur Beantwortung von Fragen