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.

  Die Fallback-Absicht:

  • Sollten keine Slots damit verknüpft sein.
  • Muss den Standard-Fallbackvorlagenschlüssel für seine 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

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 die entsprechenden Daten zu extrahieren. Beispiel: ein regulärer Ausdruck für eine Telefonnummer, z. B. in 123-123-8789

• Ziffern: Erfassen von numerischen Eingaben mit fester Länge mit hoher Genauigkeit, insbesondere bei Sprachinteraktionen. Wir verwenden dies als Alternative zu den Entitätstypen "Benutzerdefiniert" und "Regex" in Interaktionen ohne Sprache. Definieren Sie z. B. eine Länge von fünf, um eine fünfstellige Kontonummer zu erkennen.

• Alphanumerisch: Erfasst Kombinationen aus Buchstaben und Zahlen 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

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

Entitätsrollen

Entitätsrollen sind von entscheidender Bedeutung, wenn Sie dieselbe Entität mehrmals innerhalb eines einzigen Intents erfassen müssen. Indem Sie derselben Entität unterschiedliche Rollen zuweisen, können Sie dem KI-Agenten helfen, Benutzereingaben genauer zu verstehen und zu verarbeiten.

Wenn Sie z. B. einen Flug mit Zwischenstopp buchen möchten, können Sie eine Flughafenentität mit drei Rollen erstellen: Startpunkt, Ziel und Zwischenstopp. Durch das Annotieren von Trainingsäußerungen mit diesen Rollen kann der KI-Agent erwartete Muster lernen und komplexe Buchungsanfragen nahtlos bearbeiten.

Nur Mindmeld (benutzerdefinierte und Systementitäten) und Rasa (nur benutzerdefinierte Entitäten) unterstützen Entitätsrollen. Administratoren müssen das Kontrollkästchen Entitätsrollen in den erweiterten Einstellungen des Dialogfelds NLU-Engine-Auswahl aktivieren, um Entitätsrollen zu aktivieren.

Systemantworten

Die folgenden vorkonfigurierten Systemantworten sind für den geskripteten KI-Agenten verfügbar. Sie können die Nachrichten für die Standardsystemantworten anpassen. Diese Antworten können jedoch nicht gelöscht werden.

• Begrüßungsnachricht

• Antwortvorschlag

• Teilnachricht

• Fallback-Nachricht

• Entitätsvorschlag

• Agentenübergabe

Small-Talk-Antworten

Sie können die folgenden Smalltalk-Antworten anpassen und löschen:

• Auf Wiedersehen

• Grüße

• Hilfemeldung

• Nicht hilfreich

• Vielen Dank

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

Unterstützte Antworttypen für Kanäle 

In der folgenden Tabelle werden die unterstützten Antworttypen für die verschiedenen Kanäle und ihre Konfigurationsdetails beschrieben: