의도

인텐트 는 AI 에이전트가 입력을 효과적으로 이해하고 응답할 수 있도록 하는 Webex AI Agent Studio 플랫폼의 핵심 구성 요소입니다. 대화 중에 수행하려는 특정 작업이나 작업을 나타냅니다. 수행하려는 작업에 해당하는 모든 의도를 정의할 수 있습니다. 의도 분류의 정확성은 관련성 있고 유용한 응답을 제공하는 AI 에이전트의 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 의도 분류는 입력을 기반으로 의도를 식별하는 프로세스로, AI 에이전트가 의미 있고 상황에 맞는 방식으로 응답할 수 있도록 합니다. 의도를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 의도 만들기를 참조하세요.

시스템 인텐트

  • 기본 폴백 의도—AI 에이전트의 기능은 기본적으로 인식하고 응답하도록 설계된 의도에 의해 제한됩니다. 기업에서 가능한 모든 질문을 예상할 수는 없지만 기본 폴백 의도 대화가 순조롭게 진행되도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    기본 대체 의도를 구현함으로써 AI 에이전트 개발자는 AI 에이전트가 예기치 않거나 범위를 벗어난 쿼리를 정상적으로 처리하여 대화를 알려진 의도로 다시 리디렉션하도록 할 수 있습니다.

    AI 에이전트 개발자는 대체 의도에 특정 발화를 추가할 필요가 없습니다. 상담원은 다른 의도로 잘못 분류될 수 있는 알려진 범위 외 질문이 발생할 때 대체 의도를 자동으로 트리거하도록 훈련받을 수 있습니다.

    예를 들어 은행 AI 에이전트에서 고객은 대출에 대해 문의하려고 할 수 있습니다. AI 에이전트가 대출 관련 문의를 처리하도록 구성되지 않은 경우 이러한 쿼리를 기본 폴백 의도 내에학습 문구로 통합할 수 있습니다. 고객이 대화의 어느 시점에서든 대출에 대해 쿼리하면 AI 에이전트는 쿼리가 정의된 의도를 벗어나는 것으로 인식하고 폴백 응답을 트리거합니다. 이렇게 하면 보다 적절한 응답이 보장됩니다.

    폴백 의도는 다음과 같습니다.

    • 연결된 슬롯이 없어야 합니다.
    • 는 응답에 기본 대체 템플릿 키를 사용해야 합니다.

  • 도움말—이 인텐트는 AI 에이전트의 기능에 대한 고객 문의를 처리하도록 설계되었습니다. 고객은 무엇을 성취할 수 있는지 확신이 서지 않거나 대화 중에 어려움에 직면할 때 도움을 요청 하여 도움을 요청하는 경우가 많습니다.

    기본적으로, 도움말 의도에 대한 응답은 도움말 메시지 템플릿 키에 매핑됩니다. 그러나 AI 에이전트 개발자는 응답을 사용자 지정하거나 연결된 템플릿 키를 변경하여 보다 맞춤화되고 유익한 지침을 제공할 수 있습니다.

    AI 에이전트의 기능을 높은 수준에서 전달하여 고객이 다음에 수행할 수 있는 작업에 대한 명확한 이해를 제공하는 것이 좋습니다.

  • 상담원과 대화—이 인텐트를 통해 고객은 AI 상담원과의 상호 작용의 모든 단계에서 인간 상담원에게 지원을 요청할 수 있습니다. 이 의도가 호출되면 시스템은 자동으로 인간 에이전트에 대한 전송을 시작합니다. 이 의도에 대한 기본 응답 템플릿은 상담원 핸드오버 입니다. 응답 템플릿 키 변경에 대한 UI 제한은 없지만 변경해도 인적 인계 결과에는 영향을 주지 않습니다.

잡담 의도

새로 생성된 모든 AI 에이전트에는 일반적인 고객 인사말, 감사의 표현, 부정적인 피드백 및 작별 인사를 처리하기 위해 미리 정의된 4개의 잡담 의도가 포함되어 있습니다.

  • 인사
  • 감사합니다
  • AI 에이전트가 도움이 되지 않았습니다
  • 안녕히 계세요
이러한 의도와 해당 응답은 기본적으로 모든 AI 에이전트에서 사용할 수 있습니다. 그러나 특정 사용 사례 및 원하는 대화 흐름에 맞게 사용자 지정하거나 삭제할 수 있습니다.

컨텍스트

컨텍스트를 통해 상담원과 고객의 상호 작용이 더 간단하고 간결해집니다. AI 에이전트는 "저것"이 무엇을 의미하는지 식별할 수 있는 충분한 컨텍스트가 있을 때 "나는 그것을 사고 싶다"와 같은 문구를 쉽게 이해합니다. 컨텍스트는 고객과의 상호 작용에서 명확성을 달성하는 데 도움이 됩니다. 이러한 표현식은 적절한 컨텍스트가 제공되는 경우 의도와 일치할 수 있습니다.

후속 의도를 사용하도록 설정하고 대화의 흐름을 구조화하는 방법을 구성하기 위해 각 의도를 항목 컨텍스트 및 종료 컨텍스트로 구성할 수 있습니다. 이 컨텍스트 변수는 각 세션에 대해 저장되며 이 변수의 상태는 세션 중에 호출된 의도에 따라 변경됩니다.

항목 컨텍스트

항목 컨텍스트는 세션의 활성 컨텍스트를 기반으로 의도를 최종 사용자 쿼리와 일치시킬 수 있는지 여부를 제어합니다. 세션에 컨텍스트가 있으면 의도 일치에 다음 규칙이 적용됩니다.

  • 항목 컨텍스트가 있는 의도는 세션의 활성 컨텍스트에 필요한 모든 항목 컨텍스트 값이 이미 포함된 경우에만 일치됩니다. 즉, 의도의 항목 컨텍스트가 일치하려면 활성 컨텍스트의 하위 집합이어야 합니다.

  • 위의 규칙을 충족하는 모든 의도에 대해 여러 의도에 대한 신뢰도 점수가 동일한 경우 입력 컨텍스트가 활성과 더 밀접하게 일치하는 의도가 선호됩니다. 즉, 입력 컨텍스트는 타이 브레이킹 부분 일치에 사용됩니다.

컨텍스트 종료

종료 컨텍스트는 세션에 대한 활성 컨텍스트를 제어합니다. 종료 컨텍스트에는 컨텍스트 값 문자열과 해당 컨텍스트의 기간이 포함됩니다. 인텐트가 완료되면(모든 슬롯이 채워지고 최종 응답이 호출됨) 해당 인텐트에 대해 구성된 엑시트 컨텍스트는 해당 기간 동안 엑시트가 됩니다. 개발자는 특정 의도에 대해 최대 15개의 종료 컨텍스트를 구성할 수 있습니다. 컨텍스트를 입력한 후 Enter/Return 키를 눌러 종료 컨텍스트를 추가할 수 있습니다.

엔터티

엔터티는 대화의 구성 요소입니다. AI 에이전트가 사용자 발화에서 추출하는 필수 요소입니다. 엔티티는 제품 이름, 날짜, 수량 또는 기타 중요한 단어 그룹과 같은 특정 정보를 나타냅니다. AI 에이전트는 엔터티를 효과적으로 식별하고 추출함으로써 사용자 의도를 더 잘 이해하고 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있습니다. 엔터티를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 엔터티 만들기를 참조하세요.

엔터티 형식

Webex AI Agent Studio는 다양한 유형의 사용자 데이터를 캡처하기 위해 미리 빌드된 11가지 엔터티 유형을 제공합니다. 다음과 같은 사용자 지정 엔터티를 만들 수도 있습니다.

사용자 지정 엔터티

이러한 엔터티는 구성 가능하며 개발자가 사용 사례별 정보를 캡처할 수 있도록 합니다.

  • 사용자 지정 목록 - 사전 구축된 엔티티에서 다루지 않는 특정 데이터 포인트를 캡처하기 위해 필요한 문자열 목록을 정의합니다. 각 문자열에 대해 여러 동의어를 추가할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 지정 피자 크기 엔터티입니다.

  • 정규식 - 정규식을 사용하여 특정 패턴을 식별하고 해당 데이터를 추출합니다. 예를 들어 #과 같은 전화 번호 정규식입니다 123-123-8789

  • 숫자—고정 길이 숫자 입력을 높은 정확도로, 특히 음성 상호 작용에서 캡처합니다. 이를 비음성 상호 작용에서 Custom 및 Regex 엔터티 형식 대신 사용합니다. 예를 들어, 5자리 계정 번호를 검색하려면 길이를 5로 정의합니다.

  • 영숫자 - 문자와 숫자의 조합을 캡처하여 음성 및 비음성 입력 모두를 정확하게 인식합니다.

  • 자유 형식 - 정의하거나 검증하기 어려운 유연한 데이터 포인트를 캡처합니다.

  • 지도 위치(WhatsApp): WhatsApp 채널에서 공유한 위치 데이터를 추출합니다.

시스템 엔티티

엔티티 이름설명입력 예출력 예
날짜자연어의 날짜를 표준 날짜 형식으로 구문 분석합니다."내년 7 월"01/07/2020
시간자연어의 시간을 표준 시간 형식으로 구문 분석합니다.저녁 5시17:00
이메일이메일 주소 감지info@cisco.com 로 저에게 편지를 보내주세요. info@cisco.com
전화 번호일반 전화 번호 감지#로 전화주세요98765432109876543210
화폐 단위통화 및 금액 구문 분석나는 20$ 원한다20$
서수 감지10명 중 4명4위
추기경기수 번호 감지10명 중 4명10
지오로케이션지리적 위치(도시, 국가 등)를 감지합니다.나는 영국 런던의 템즈 강에서 수영하러 갔다영국 런던
사람 이름일반 이름 검색Microsoft의 빌 게이츠빌 게이츠(Bill Gates)
수량무게 또는 거리와 같은 측정값을 식별합니다.파리에서 5km 떨어져 있습니다5킬로미터
지속 기간기간을 식별합니다.1주일의 방학1 주

엔터티 탭에서 만든 엔터티를 편집할 수 있습니다. 엔터티를 의도에 연결하면 감지된 엔터티를 추가할 때 발화에 주석을 달 수 있습니다.

엔티티 역할

엔터티 역할은 단일 의도 내에서 동일한 엔터티를 여러 번 수집해야 하는 경우에 중요합니다. 동일한 엔터티에 고유한 역할을 할당하면 AI 에이전트가 사용자 입력을 보다 정확하게 이해하고 처리하도록 도울 수 있습니다.

예를 들어 경유하는 항공편을 예약하려면 출발 지, 목적지 경유의 세 가지 역할을 가진 공항엔터티를 만들 수 있습니다. 이러한 역할로 학습 발화에 주석을 달면 AI 에이전트는 예상 패턴을 학습하고 복잡한 예약 요청을 원활하게 처리할 수 있습니다.

Mindmeld(사용자 지정 및 시스템 엔터티) 및 RASA(사용자 지정 엔터티만 해당)만 엔터티 역할을 지원합니다. 관리자는 AI 엔진 선택기 대화 상자의 고급 설정에서 엔터티 역할 확인란을 선택하여 엔터티 역할을 활성화해야 합니다.

엔터티 역할이 사용 중일 때 관리자는 RASA 또는 Mindmeld에서 Swiftmatch로 전환할 수 없습니다. 의도에서 역할을 제거하여 고급 AI 엔진 설정에서 엔터티 역할을 비활성화합니다. 자세한 내용은 AI 엔진 설정 업데이트를 참조하세요.

응답

응답은 AI 에이전트가 고객의 쿼리 또는 의도에 대한 응답으로 고객에게 보내는 메시지입니다. 다음과 같은 응답을 만들 수 있습니다.

  • 텍스트 - 직접 통신을 위한 일반 텍스트 메시지입니다.
  • 멀티미디어 - 사용자 경험을 개선하기 위한 이미지, 오디오 또는 비디오 요소입니다.

응답을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 응답 만들기를 참조하세요.

시스템 응답

스크립팅된 AI 에이전트에 대해 다음과 같은 사전 구성된 시스템 응답을 사용할 수 있습니다. 기본 시스템 응답에 대한 메시지를 사용자 정의할 수 있습니다. 그러나 이러한 응답은 삭제할 수 없습니다.

  • 환영 메시지

  • 응답 제안

  • 부분 메시지

  • 폴백 메시지

  • 엔터티 제안

  • 상담원 인계

잡담 응답

다음과 같은 잡담 응답을 사용자 정의하고 삭제할 수 있습니다.

  • 안녕히 계세요

  • 인사

  • 도움말 메시지

  • 도움이되지 않습니다

  • 감사합니다

응답을 구성할 수 있는 지원 채널은 웹(기본값), Apple Messages for Business, Messenger, RCS, SMS, Voice, WhatsApp입니다.

응답 디자이너

응답 디자이너는 광범위한 코딩 지식 없이도 응답을 생성할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 조건부 응답 옵션을 사용하면 AI 에이전트가 고객에게 제공하는 비개발자를 위한 응답을 쉽게 구성할 수 있습니다.

응답 디자이너는 사용자 경험이 AI 에이전트가 상호 작용하는 특정 채널을 충족하도록 설계되었습니다.

채널에 지원되는 응답 유형

응답 디자이너에서 의도에 대한 채널별 응답을 구성할 수 있습니다. 다양한 응답 유형을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 응답 유형 구성 섹션을 참조하세요 .

표 1. 채널의 응답 유형
응답 유형설명지원되는 채널
텍스트간단한 텍스트 회신을 사용하면 하나의 응답에 여러 텍스트 상자를 사용할 수 있습니다. 이 설정은 긴 메시지를 관리 가능한 부분으로 나눕니다. 응답에 여러 응답 옵션을 추가할 수 있으며 시스템은 표시할 옵션을 무작위로 선택하여 동적 상호 작용을 보장합니다.모두
회전목마리치 응답은 캐러셀 형식으로 표시된 단일 카드 또는 여러 카드로 구성됩니다.웹(기본값), Messenger
빠른 회신AI 에이전트가 고객 쿼리에 신속하게 응답하는 데 사용하는 미리 정의된 응답입니다.웹(기본값), SMS, Messenger, 비즈니스용 Apple 메시지, RCS
이미지URL을 제공하여 이미지를 구성할 수 있는 멀티미디어 응답 유형입니다.웹(기본값), Messenger, WhatsApp
영상구성된 비디오 URL을 기반으로 미리 보기에서 비디오를 렌더링합니다.웹(기본값), WhatsApp
오디오오디오 URL을 제공하여 오디오 파일을 렌더링합니다. 또한 출력에 오디오 메시지의 지속 시간을 표시합니다.웹(기본값), WhatsApp, Webchat
파일구성된 파일 URL을 기반으로 파일 형식을 표시/재생합니다.WhatsApp
응답 단추반품할 제품 선택과 같은 제한된 옵션 세트에서 빠른 응답을 제공합니다.

각 메시지는 다음과 같이 구성됩니다.

  • 머리글 - 텍스트, 이미지, 비디오 또는 문서의 20자가 될 수 있는 선택적 필드입니다.
  • 본문 - 최대 1024자를 포함할 수 있는 필수 텍스트 필드입니다.
  • 바닥글 - 최대 60자를 허용하는 선택적 텍스트 필드입니다.
  • 단추 - 최대 3개의 텍스트 단추이며 20자로 제한됩니다.

WhatsApp
메시지 나열테이크 아웃 메뉴 또는 제품 카탈로그와 같은 다양한 용도에 적합한 쉬운 사용자 선택을위한 여러 옵션을 제공합니다. 목록 메시지를 설정하려면 '구성' 및 '목록 섹션' 탭을 입력합니다. '구성' 화면에는 사용자가 장치에서 볼 수 있는 메시지 콘텐츠가 표시됩니다.

각 메시지는 다음과 같이 구성됩니다.

  • 머리글 - 최대 60자를 입력할 수 있는 선택적 텍스트 필드입니다.

  • 본문 - 최대 1024자를 포함할 수 있는 필수 텍스트 필드입니다.

  • 바닥글 - 최대 60자를 허용하는 선택적 텍스트 필드입니다.

  • 목록 제목 - 최대 20자의 단추 필드.

목록 섹션은 다음과 같이 구성됩니다.

  • 섹션 제목 - 여러 행을 최대 24자로 분류하는 데 사용되는 선택적 텍스트 필드입니다.

  • 행 제목 - 최대 24자의 라디오 단추와 함께 선택 항목으로 전송되는 필수 텍스트 필드입니다.

  • 행 설명 - 최대 72자의 행 항목에 대한 추가 컨텍스트를 제공하는 선택적 텍스트 필드입니다.

플랫폼에서 목록 메시지를 구성하려면 추가 필드가 필요합니다. 행 ID - 사용자의 선택을 식별하는 데 도움이 되는 각 행의 고유 식별자입니다.

WhatsApp
번호 매기기 목록WhatsApp의 빠른 답장은 번호가 매겨진 목록으로 정의됩니다. 사용자가 항목 목록에서 번호를 선택하면 해당 항목에 대해 구성된 페이로드가 수신됩니다.WhatsApp
목록 선택기목록 선택기를 사용하여 AI 에이전트는 쿼리를 기반으로 고객과 항목 목록을 공유합니다. 이를 통해 고객은 주어진 옵션에서 항목을 선택하고 선택 항목에 응답할 수 있습니다. 고객 쿼리가 부분적으로 일치하는 경우 AI 에이전트는 고객 쿼리에 가까운 인텐트를 옵션으로 응답합니다. 부분 일치 응답은 Apple Messages for Business 채널의 목록 선택 옵션에 대해서만 렌더링됩니다.기업용 Apple 메시지
시간 선택기시간 선택기 응답 유형을 사용하면 약속 또는 모임 예약을 위한 시간 슬롯을 설정할 수 있습니다. 각 섹션에는 제목, 시간대 및 여러 슬롯이 필요합니다. 인텐트에 대해 설정되면 AI 에이전트는 사용자가 선택할 수 있도록 이러한 시간 슬롯을 보냅니다.기업용 Apple 메시지
미디어이 템플릿은 jpeg, mp3, mp4, png, pdf 및 aac와 같은 다양한 형식의 첨부 파일을 지원합니다.기업용 Apple 메시지
리치 링크(Rich Link)리치 링크 URL은 채팅 풍선에 있는 이미지 또는 비디오에 삽입됩니다. 이 풍선을 클릭하면 고객이 이미지 또는 비디오에 지정된 웹 사이트로 리디렉션됩니다.기업용 Apple 메시지
Business Forms 메시지를 사용하면 단일 JSON 파일을 사용하여 iOS 및 iPadOS를 위한 복잡한 다중 페이지 대화형 경험을 만들 수 있습니다. 이 기능은 기업이 Apple 메시징 내에서 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 자세한 고객 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다. 사용자가 채팅을 떠나지 않고도 다양한 상호 작용이 가능합니다.기업용 Apple 메시지
커스텀 이벤트스크립팅된 AI 에이전트와 상호 작용하는 동안 대화에 대한 제어를 제공합니다.음성

공통 반응 변수 목록

조건부 응답 디자이너의 규칙 섹션에 있는 응답 변수를 사용하여 조건을 정의합니다. AI 상담원 응답의 응답 변수를 사용하여 상담원 응답을 개인화하고 보강할 수도 있습니다. 규칙을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 응답 만들기를 참조하세요 .

표 2. 공통 반응 변수
변수 이름

변수 키

설명

엔터티 값

entity.<entity-name> 또는 lastdfState.model_state.entities.<entity-name>.value

이 변수를 사용하여 사용자로부터 수집된 엔터티 값을 사용합니다. 예를 들어, 약속 예약 사용 사례에서 'Date' 엔터티라는 엔터티를 사용하여 사용자에게 선호하는 날짜를 요청합니다. 날짜는 사용자가 제공한 값을 반환합니다.

의향

의도 또는 lastdfState.model_state.intent.name

이 변수를 사용하여 고객이 입력한 의도를 반환합니다.

이벤트 저장소

이벤트 스토어

Contact Center Flow Designer를 통해 사용자 지정 이벤트의 이벤트 페이로드에 전송된 모든 매개 변수가 들어 있는 사전에 액세스하려면 Webex 사용합니다.

이벤트 저장소 값

EventStore.<키입니다>

Contact Center Flow Designer를 통해 사용자 지정 이벤트의 이벤트 페이로드에 전송된 특정 키Webex 값에 액세스하는 데 사용합니다.

추가 매개 변수/메시지 매개 변수 값

extra_params.<키>

이를 사용하여 스크립팅된 에이전트에 대한 AI 에이전트 노드의 '메시지 매개 변수' 아래에 전달된 정보에 액세스합니다. 예를 들어 AI 에이전트 노드에 'user_plan' 키가 전달되면 extra_params.user_plan으로 액세스할 수 있습니다. 이러한 값은 한 번의 메시지 턴에 대해서만 유지되며, 즉, 키 값은 이러한 메시지 매개 변수와 함께 제공된 메시지에 대한 응답에만 사용할 수 있습니다.

추가 매개 변수

extra_params

이를 사용하여 스크립팅된 에이전트에 대한 AI 에이전트 노드의 '메시지 매개 변수' 아래에 전달된 모든 값을 포함하는 사전에 액세스합니다.

소비자 데이터 저장소/고객 매개 변수

consumerDataStore.extra_params

이를 사용하여 스크립팅된 에이전트에 대한 AI Agent 노드의 'Customer parameters' 아래에 전달된 모든 매개 변수가 포함된 사전에 액세스합니다.

소비자 데이터 저장소/고객 매개 변수 값

consumerDataStore.extra_params.<키>

이를 사용하여 스크립팅된 에이전트에 대한 AI 에이전트 노드의 '고객 매개 변수' 아래에 전달된 정보에 액세스합니다. 예를 들어 AI 에이전트 노드에 'user_name' 키가 전달되면 consumerDataStore.extra_params.user_name으로 액세스할 수 있습니다

이전 의도/마지막 활성 의도

lastdfState.previous_intent_model_state.intent.name

이 변수를 사용하여 현재 인텐트 이전에 대화에서 활성 상태였던 인텐트의 이름에 액세스합니다.

컨텍스트 배열

lastdfState.컨텍스트

이를 사용하여 대화에 있는 모든 컨텍스트의 이름을 배열 형식으로 액세스할 수 있습니다.

컨텍스트 기간

LastdfState.context.<컨텍스트 이름입니다>

특정 컨텍스트의 기간 값을 가져옵니다.

고객 UID

consumerData.uid

이 변수를 사용하여 AI 에이전트 응답 조건 또는 콘텐츠에서 고객의 고유 ID에 액세스합니다. 디지털 채널의 경우 UID는 흐름에서 구성되며 채널마다 다릅니다.

DataStore 변수

dataStore.<키를 입력합니다>

이 변수를 사용하여 세션 수준에서 저장된 맞춤 변수에 액세스할 수 있습니다.

규칙 플래그에 의한 상담원 핸드오버

messageStore.agent_handover_by_rules

이 변수를 사용하여 대화가 상담원 핸드오버 규칙에 따라 사람에게 핸드오버되었는지 확인할 수 있습니다.

일치하는 템플릿 키

messageStore.템플릿 키

이 변수를 사용하여 현재 응답 이름에 액세스합니다.

NLP 텍스트

nlp.text

이 변수를 사용하여 처리되지 않은 고객 쿼리에 액세스합니다.

처리된 쿼리

nlp.processed_query

이 변수를 사용하여 처리된 고객 쿼리에 액세스합니다.

거래 ID

transaction_id

이 변수를 사용하여 트랜잭션 ID에 액세스합니다.

위의 내용 외에도 응답 변수로 액세스할 수 있는 특정 다른 데이터 개체가 있습니다. 여기에는 에이전트의 응답에 대한 메타데이터가 포함된 messageStore, newdfState 및 lastdfState가 포함됩니다. 개발자는 응답에 이를 인쇄하여 세부 정보에 액세스하고 응답에 이러한 사전의 매개 변수를 사용할 수 있습니다. 그러나 대부분의 사용 사례에서 위의 표에 나열된 변수는 에이전트를 빌드하기에 충분합니다.