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Systemabsichten

• Standard-Fallback-Absicht — Die Fähigkeiten eines KI-Agenten sind von Natur aus durch die Absichten begrenzt, die darauf ausgelegt sind, sie zu erkennen und darauf zu reagieren. Ein Unternehmen kann zwar nicht jede mögliche Frage, die Sie stellen könnten, vorhersehen, aber die standardmäßige Ausweichabsicht kann dazu beitragen, dass Gespräche auf Kurs bleiben.

  Durch die Implementierung einer standardmäßigen Fallback-Absicht können KI-Agent-Entwickler sicherstellen, dass der KI-Agent unerwartete oder außerhalb des Geltungsbereichs liegende Anfragen ordnungsgemäß bearbeitet und die Konversation wieder zu bekannten Absichten umleitet.

  KI-Agent-Entwickler müssen der Fallback-Absicht keine spezifischen Äußerungen hinzufügen. Der Agent kann so trainiert werden, dass er die Fallback-Absicht automatisch auslöst, wenn er auf bekannte Fragen stößt, die außerhalb des Umfangs liegen und die andernfalls fälschlicherweise in andere Absichten eingeteilt werden könnten.

  Zum Beispiel könnten Kunden in einem KI-Agenten für Banken versuchen, sich nach Krediten zu erkundigen. Wenn der KI-Agent nicht für die Bearbeitung von Anfragen im Zusammenhang mit Krediten konfiguriert ist, können diese Abfragen als Trainingsphrasen in die standardmäßige Fallback-Absicht aufgenommen werden. Wenn ein Kunde zu einem beliebigen Zeitpunkt der Konversation Fragen zu Krediten stellt, erkennt der KI-Agent, dass die Anfrage außerhalb seiner definierten Absichten liegt, und löst die Ausweichantwort aus. Das gewährleistet eine angemessenere Reaktion.

  Die Absicht des Ausweichmanöpfers:

  • sollte keine Slots damit verknüpft haben.
  • muss den Standard-Fallback-Vorlagenschlüssel für seine Antwort verwenden.

• Hilfe — Diese Absicht dient dazu, Kundenanfragen zu den Fähigkeiten 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 Unterstützung, indem sie um Hilfe bitten.

  Standardmäßig wird die Antwort für die Hilfeabsicht dem Vorlagenschlüssel für die Hilfemeldung zugeordnet. Die Entwickler von KI-Agenten können die Antwort jedoch anpassen oder den zugehörigen Vorlagenschlüssel ändern, um eine maßgeschneiderte und informativere Anleitung bereitzustellen.

  Es wird empfohlen, die Fähigkeiten des KI-Agenten auf einem hohen Niveau zu vermitteln, um den Kunden ein klares Bild davon zu vermitteln, was sie als Nächstes tun können.

• Mit einem Agenten sprechen — 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 Übertragung an einen menschlichen Agenten ein. Die Standardantwortvorlage für diese Absicht ist Agentenübergabe. Es gibt zwar keine Einschränkungen auf der Benutzeroberfläche für die Änderung des Schlüssels der Antwortvorlage, aber eine Änderung hat keinen Einfluss auf das Ergebnis der menschlichen Übergabe.

Absichten zum Smalltalk

Alle neu geschaffenen KI-Agenten verfügen über vier vordefinierte Smalltalk-Intents, um allgemeine Kundengrüße, Dankesbekundungen, negatives Feedback und Abschiede zu verarbeiten:

• Ich grüße Sie
• Danke
• Der KI-Agent war nicht hilfreich
• Auf Wiederhören

Entitätstypen

Webex AI Agent Studio bietet 11 vorgefertigte Entitätstypen zur Erfassung verschiedener Arten von Benutzerdaten. Sie können auch jede der folgenden benutzerdefinierten Entitäten erstellen.

Benutzerdefinierte Entitäten

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

• Benutzerdefinierte Liste — Definieren Sie Listen mit erwarteten Zeichenketten, um bestimmte Datenpunkte zu erfassen, die nicht von vorgefertigten Entitäten abgedeckt werden. Sie können mehrere Synonyme zu jeder Zeichenfolge hinzufügen. Zum Beispiel eine benutzerdefinierte Entität in Pizzagröße.

• Regex — Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um bestimmte Muster zu identifizieren und entsprechende Daten zu extrahieren. Zum Beispiel eine Regex für eine Telefonnummer, wie in 123-123-8789

• Ziffern — Erfassen Sie numerische Eingaben mit fester Länge mit hoher Genauigkeit, insbesondere bei Sprachinteraktionen. Wir verwenden dies als Alternative zu den Entitätstypen Benutzerdefiniert und Regex bei Interaktionen ohne Spracheingabe. Definieren Sie zum Beispiel eine Länge von fünf, um eine fünfstellige Kontonummer zu erkennen.

• Alphanumerisch — Erfasst Kombinationen von Buchstaben und Zahlen und sorgt so für eine genaue Erkennung von Sprach- und Nichtspracheingaben.

• Freiform — Erfassen Sie flexible Datenpunkte, die schwer zu definieren oder zu validieren sind.

• Standort auf der Karte (WhatsApp) — Extrahieren Sie Standortdaten, die Sie auf dem WhatsApp-Kanal geteilt haben.

Systementitäten

Sie können erstellte Entitäten auf der Registerkarte Entitäten bearbeiten. Wenn Sie Entitäten mit einer Absicht verknüpfen, werden Ihre Äußerungen mit erkannten Entitäten versehen, wenn Sie sie hinzufügen.

Antworten des Systems

Die folgenden vorkonfigurierten Systemantworten sind für den geskripteten AI-Agenten verfügbar. Sie können die Nachrichten für die Standard-Systemantworten anpassen. Sie können diese Antworten jedoch nicht löschen.

• Begrüßungsnachricht

• Vorschlag für eine Antwort

• Unvollständige Nachricht

• Ersatznachricht

• Vorschlag für eine Entität

• Übergabe des Agenten

Smalltalk-Antworten

Sie können die folgenden Smalltalk-Antworten anpassen und löschen:

• Auf Wiederhören

• Ich grüße Sie

• Hilfemeldung

• Nicht hilfreich

• Danke

Die unterstützten Kanäle, für die Sie die Antworten konfigurieren können, sind Web (Standard), Apple Messages for Business, Messenger, RCS, SMS, Voice, WhatsApp.