I denne artikkelen
dropdown icon
Hensikter
    Systemhensikter
    Småprat-hensikter
    Kontekster
dropdown icon
Enheter
    Enhetstyper
dropdown icon
Svar
    Systemsvar
    Småsnakkesvar
    Responsdesigner
    Liste over vanlige responsvariabler
Forstå intensjoner, enheter og svar i AI Agent Studio
list-menuI denne artikkelen
list-menuTilbakemelding?

Denne artikkelen skisserer oversikten over hensikter, enheter og svar for konfigurering av AI-agenten.

Hensikter

Intent er en kjernekomponent i Webex AI Agent Studio-plattformen som gjør det mulig for AI-agenten å forstå og svare på innspillene dine effektivt. Det representerer en spesifikk oppgave eller handling som du vil utføre under en samtale. Du kan definere alle hensikter som tilsvarer oppgavene du vil utføre. Nøyaktigheten av intensjonsklassifisering påvirker direkte AI-agentens evne til å gi relevante og nyttige svar. Intensjonsklassifisering er prosessen med å identifisere intensjon basert på innspillene dine, slik at AI-agenten kan svare på en meningsfull og kontekstuelt relevant måte. Hvis du vil ha mer informasjon om hvordan du oppretter hensikter, kan du se Opprette en intensjon.

Systemhensikter

  • Standard fallback-intensjon — En AI-ag ents evner er iboende begrenset av intensjonene som er designet for å gjenkjenne og svare på. Selv om en bedrift ikke kan forutse alle mulige spørsmål du kan stille, kan standard fallback-intensjon hjelpe samtaler til å være på rett spor.

    Ved å implementere en standard fallback-intensjon kan AI-agentutviklere sikre at AI-agenten elegant håndterer uventede spørsmål eller spørsmål utenfor omfanget, og omdirigerer samtalen tilbake til kjente hensikter.

    AI-agentutviklere trenger ikke legge til spesifikke ytringer til fallback-intensjonen. Agenten kan trenes til automatisk å utløse fallback-intensjonen når den møter kjente spørsmål utenfor omfanget som ellers kan kategoriseres feil i andre hensikter.

    For eksempel, i en bank-AI-agent, kan kunder prøve å spørre om lån. Hvis AI-agenten ikke er konfigurert til å håndtere lånerelaterte henvendelser, kan disse spørringene innlemmes som opplæringsfraser i standard fall back-intensjon. Når en kunde spør om lån når som helst i samtalen, gjenkjenner AI-agenten spørringen som faller utenfor de definerte hensiktene og utløser fallback-responsen. Dette sikrer en mer hensiktsmessig respons.

    Tilbakehensikten:

    • burde ikke ha noen spilleautomater knyttet til det.
    • må bruke standard fallback-malnøkkel for svaret.

  • Hjelp — Denne hensikten er utformet for å adressere kundenes henvendelser om AI-agentens evner. Når kundene er usikre på hva de kan oppnå eller støter på vanskeligheter under en samtale, søker de ofte hjelp ved å be om hjelp.

    Som standard tilordnes svaret for hjelpehensikten til hjelpemeldingsmal nøkkelen. Imidlertid kan AI-agentutviklere tilpasse svaret eller endre den tilknyttede malnøkkelen for å gi mer skreddersydd og informativ veiledning.

    Det anbefales å formidle AI-agentens evner på et høyt nivå, og gi kundene en klar forståelse av hva de kan gjøre videre.

  • Snakk med en agent — Denne hensikten gjør det mulig for kunder å be om hjelp fra en menneskelig agent når som helst i samspillet med AI-agenten. Når denne hensikten blir påkalt, initi erer systemet automatisk en overføring til en human agent. Standard svar mal for denne hensikten er agentoverlevering. Selv om det ikke er noen bruker grensesnittbegrensninger for å endre svarmalnøkkelen, vil endring av den ikke påvirke resultatet av den menneskelige overleveringen.

Småprat-hensikter

Alle nyopprettede AI-agenter inkluderer fire forhåndsdefinerte småprat-hensikter for å håndtere vanlige kundehilsener, uttrykk for takknemlighet, negative tilbakemeldinger og farvel:

  • Hilsener
  • Takk skal du ha
  • AI-agenten var ikke nyttig
  • Farvel
Disse intensjonene og deres tilsvarende svar er tilgjengelige som standard i alle AI- agenter. Du kan imidlertid tilpasse eller slette dem for å tilpasse dem til ditt spesifikke brukstilfelle og ønsket samtaleflyt.

Kontekster

Kontekst gjør interaksjoner mellom agent og kunde enklere og mer kortfattet. AI-agent forstår lett setninger som «Jeg vil kjøpe det» når det er nok kontekst til å identifisere hva «det» refererer til. Kontekster hjelper til med å oppnå klarhet i interaksjoner med kunder. Slike uttrykk kan justeres med en hensikt hvis den passende konteksten er gitt.

For å aktivere oppfølgingshensikter og organisere måter å strukturere flyten i en samtale på, kan hver intensjon konfigureres med inngangskontekst og avslutningskontekst. Denne kontekstvariabelen lagres for hver økt, og tilstanden til denne variabelen endres basert på hensikter som blir påkalt i løpet av en økt.

Oppføringskontekst

Oppføringskontekster styrer om en intensjon kan matches med sluttbrukerspørringen basert på den aktive konteksten til økten. Når kontekst er tilstede i en økt, brukes følgende regler for intensjonsmatching:

  • En intensjon med oppføringskontekster vil bare bli matchet hvis den aktive konteksten i økten allerede inneholder alle nødvendige oppføringskontekstverdier. Med andre ord, oppføringskonteksten til en intensjon må være en delmengde av den aktive konteksten for at den skal matches.

  • For alle hensikter som tilfredsstiller ovennevnte regel, foretrekkes hensikter hvis inngangskon tekst samsvarer nærmere med det aktive hvis konfidenspoengene for flere hensikter er de samme. Med andre ord, inngangskonteksten vil bli brukt til uavgjort del vise kamper.

Avslutt kontekst

Avslutningskontekster styrer de aktive kontekstene for en økt. En avslutningskontekst inneholder kontekstverdistrengen og varigheten av den konteksten. Når en hensikt er fullført (alle sporene er fylt og det endelige svaret blir påkalt), blir de konfigurerte avslutningskontekstene for den hensikten exit for sine respektive varigheter. Utviklere kan konfigurere maksimalt 15 avslutningskontekster for en bestemt hensikt. En avslutningskontekst kan legges til ved å trykke enter/returtasten etter å ha skrevet konteksten.

Enheter

Enheter er byggesteinene i samtaler. De er viktige elementer som AI- agenten trekker ut fra brukerytringer. Enheter representerer spesifikke opplysninger, for eksempel produktnavn, datoer, mengder eller andre viktige ordgrupper. Ved effektivt å identifisere og trekke ut enheter, kan AI-agenten bedre forstå brukerens intensjon og gi mer nøyaktige og relevante svar. Hvis du vil ha mer informasjon om hvordan du oppretter en enhet, kan du se Opprette en enhet.

Enhetstyper

Webex AI Agent Studio tilbyr 11 forhåndsbygde enhetstyper for å fange opp ulike typer brukerdata. Du kan også opprette en av følgende egendefinerte enheter.

Egendefinerte enheter

Disse enhetene er konfigurerbare og lar utviklere fange opp spesifikk informasjon om brukstilfeller.

  • Egendefinert liste — Definer lister over forventede strenger for å fange opp bestemte datapunkter som ikke dekkes av forhåndsbygde enheter. Du kan legge til flere synonymer mot hver streng. For eksempel, en egendefinert enhet for pizzastørrelse.

  • Regex — Bruk regulære uttrykk for å identifisere bestemte mønstre og trekke ut tilsvarende data. For eksempel, et telefonnummer regex, som i 123-123-8789

  • Siffer — Fang numeriske innganger med fast lengde med høy nøyaktighet, spesielt i stemmeinteraksjoner. Vi bruker dette som et alternativ til egendefinerte og Regex-enhetstyper i ikke-stemmeinteraksjoner. Definer for eksempel en lengde på fem for å oppdage et femsifret kontonummer.

  • Alfanumerisk — Fang opp kombinasjoner av bokstaver og tall, noe som gir nøyaktig gjenkjenning for både tale- og ikke-stemmeinnganger.

  • Free Form — Fang opp fleksible datapunkter som er vanskelige å definere eller validere.

  • Kartplassering (WhatsApp) —Trekk ut posisjonsdata som deles av deg på WhatsApp-kanalen.

Systemenheter

EnhetsnavnBeskrivelseEksempelinngangEksempel på utgang
DatoAnalyserer datoer på naturlig språk til et standard datoformat«Juli neste år»01/07/2020
TidAnalyserer tid i naturlig språk til et standard tidsformat5 om kvelden17:00
E-postOppdager e-postadresserskriv til meg på info@cisco.com info@cisco.com
TelefonnummerOppdager vanlig telefonnummerring meg på 98765432109876543210
Monetære enheterAnalyserer valuta og beløpJeg vil ha 20$20$
OrdinalOppdager ordinært nummerFjerde av ti personer4.
KardinalOppdager kardinalnummerFjerde av ti personer10
GeolokaliseringOppdager geografiske steder (byer, land osv.)Jeg svømte i Themsen i London StorbritanniaLondon, Storbritannia
PersonnavnOppdager vanlige navnBill Gates fra MicrosoftBill Gates
MengdeIdentifiserer målinger, basert på vekt eller avstandVi er 5 km fra Paris5 km
VarighetIdentifiserer tidsperioder1 ukes ferie1 uke

Du kan redigere opprettede enheter fra kategorien Enheter. Når du kobler enheter til en hensikt, kommenteres ytringene dine med oppdagede enheter når du legger dem til.

Svar

Svar er meldingene som AI-agenten din sender til kunder som svar på deres spørsmål eller hensikter. Du kan opprette svar som inkluderer:

  • Tekst —Vanlige tekstmeldinger for direkte kommunikasjon.
  • Multimedia — Bilder, lyd eller videoelementer for å forbedre brukeropplevelsen.

Hvis du vil ha mer informasjon om hvordan du oppretter svar, kan du se Opprette et svar.

Systemsvar

Følgende forhåndskonfigurerte systemsvar er tilgjengelige for den skriptbaserte AI-agenten. Du kan tilpasse meldingene for standardsystemsvarene. Du kan imidlertid ikke slette disse svarene.

  • Velkomstmelding

  • Svarforslag

  • Delvis melding

  • Fallback-melding

  • Enhetsforslag

  • Agentoverlevering

Småsnakkesvar

Du kan tilpasse og slette følgende småprat-svar:

  • Farvel

  • Hilsener

  • Hjelpemelding

  • Ikke nyttig

  • Takk skal du ha

De støttede kanalene du kan konfigurere svarene for er Web (standard), Apple Messages for Business, Messenger, RCS, SMS, Voice, WhatsApp.

Responsdesigner

Svardesigneren tilbyr et brukervennlig grensesnitt for å lage svar uten å kreve omfattende kodingskunnskap. Alternativet for betingede svar tillater enkel konstruksjon av svar for ikke-utviklere som AI-agenten leverer til kunder.

Svardesigneren er designet for å sikre at brukeropplevelsen henvender seg til den spesifikke kanalen AI-agenten samhandler med.

Støttede svartyper for kanaler

I Response Designer kan du konfigurere kanalspesifikke svar for hensiktene. Hvis du vil ha mer informasjon om hvordan du konfigurerer ulike svartyper, kan du se delen Konfigurer svartyper.

Tabell 1. Svartyper for kanaler
ResponstypeBeskrivelseStøttede kanaler
TekstEnkle tekstsvar tillater flere tekstbokser i ett svar. Dette oppsettet deler lange meldinger i håndterbare deler. Du kan legge til flere svar alternativer til svarene dine, og systemet vil tilfeldig velge en som skal vises, noe som sikrer dynamiske interaksjoner.Alle
KarusellRike svar består av et enkelt kort eller flere kort som vises i et karusellformat.Nett (standard), Messenger
Raskt svarEt forhåndsdefinert svar som AI-agentene bruker for å svare raskt på kundespørsler .Nett (standard), SMS, Messenger, Apple-meldinger for bedrifter, RCS
BildeEn multimediesvartype der du kan konfigurere bilder ved å oppgi nettadresser.Nett (standard), Messenger, WhatsApp
VideoerGjengir videoer i forhåndsvisningen basert på den konfigurerte video-URL-en.Nett (standard), WhatsApp
LydGjengir lydfil ved å oppgi lyd-URL. Det viser også varigheten av lydmeldingen i utgangen.Nett (standard), WhatsApp, Webchat
FilViser/spiller av filtypen basert på den konfigurerte URL-adressen for filen.WhatsApp
SvarknappTilbyr raske svar fra et begrenset sett med alternativer, for eksempel å velge et produkt som skal returneres.

Hver melding består av:

  • Header - et valgfritt felt som kan være 20 tegn med tekst, bilde, video eller et dokument.
  • Body - et obligatorisk tekstfelt som kan inneholde opptil 1024 tegn.
  • Bunntekst - et valgfritt tekstfelt som tillater opptil 60 tegn.
  • Knapper - maksimalt 3 tekstknapper med en grense på 20 tegn.

WhatsApp
Liste MeldingPresenterer flere alternativer for enkelt brukervalg, egnet for forskjellige bruksområder som take-out-menyer eller produktkataloger. For å sette opp en listemelding, fyll ut fanene 'konfigurasjon' og 'listeseksjoner'. Skjermbildet 'konfigurasjon' viser meldingsinnholdet brukerne vil se på enhetene sine.

Hver melding består av:

  • Header - et valgfritt tekstfelt med maksimalt 60 tegn.

  • Body - et obligatorisk tekstfelt som kan inneholde opptil 1024 tegn.

  • Bunntekst - et valgfritt tekstfelt som tillater opptil 60 tegn.

  • Listetittel - et knappfelt med maksimalt 20 tegn.

Listeseksjonen består av:

  • Seksjonstitler - valgfritt tekstfelt som brukes til å kategorisere flere rader med maksimalt 24 tegn.

  • Radtittel - obligatorisk tekstfelt som sendes som et valgvalg ledsaget av en alternativknapp med maksimalt 24 tegn.

  • Radbeskrivelse - valgfritt tekstfelt som gir ekstra kontekst for radelementer med maksimalt 72 tegn.

Konfigurering av en listemelding på plattformen krever et ekstra felt: Rad-ID - unik identifikator for hver rad som vil hjelpe deg med å identifisere brukernes valg.

WhatsApp
Nummerert listeRaskt svar i WhatsApp er definert som Nummerert liste. Når brukere velger et nummer fra listen over elementer, mottas nyttelasten som er konfigurert mot elementet.WhatsApp
ListevelgerMed listevelgeren deler AI-agenten en liste over elementer med en kunde basert på spørringen. Dette gjør at kunden kan velge elementene fra de git te alternativene og svare med valget. Hvis kundespørringen samsvarer delvis, svarer AI-agenten med intensjonene som er nær kundespørringen som alternativer. De delvise samsvarene gjengis bare for alternativet Listevelger i Apple Messages for Business-kanalen.Apple-meldinger for bedrifter
TidsvelgerMed svarstypen for tidsvelgeren kan du konfigurere tidsluker for bestilling av avtaler eller møter. Hver seksjon trenger en tittel, tidssone og flere spor. Når den er satt opp for en hensikt, sender AI-agenten disse tidslukene til brukere som de kan velge mellom.Apple-meldinger for bedrifter
MedierDenne malen støtter vedlegg som er i forskjellige formater som jpeg, mp3, mp4, png, pdf og aac.Apple-meldinger for bedrifter
Rik lenkeURL-adressen for rik kobling er innebygd i bildet eller en video som er i en chatboble. Når du klikker på denne boblen, blir kunden omdirigert til nettstedet som er angitt i bildet eller videoen.Apple-meldinger for bedrifter
SkjemaMed Business Forms Meldinger kan du opprette komplekse interaktive opplevelser med flere sider for iOS og iPadOS ved hjelp av en enkelt JSON-fil. Denne funksjonen hjelper bedrifter med å samle inn detaljerte kundedata gjennom et brukervennlig grensesnitt i Apple Messaging. Det gir mulighet for forskjellige interaksjoner uten at brukerne trenger å forlate chatten.Apple-meldinger for bedrifter
Tilpasset hendelseGir kontroll over en samtale mens du samhandler med den skriptede AI- agenten.Stemme

Liste over vanlige responsvariabler

Bruk svarvariablene i delen Regler i den betingede responsdesigneren til å definere betingelser. Du kan også bruke svarvariablene i AI-agentsvarene til å tilpasse og berike agentsvarene. Hvis du vil ha mer informasjon om hvordan du konfigurerer regler, kan du se Opprette et svar.

Tabell 2. Vanlige responsvariabler
Variabelnavn

Variabel nøkkel

Beskrivelse

Enhetsverdi

enhet. <entity-name>ELLER LastDFState.Model_State.Entities. <entity-name>.verdi

Bruk denne variabelen til å bruke verdien av enheter samlet inn fra brukerne. For eksempel, i et brukstilfelle for avtalebestilling der vi ber brukeren om ønsket dato ved hjelp av en enhet som heter 'Date' Entity.Date returnerer verdien oppgitt av brukeren.

Hensikt

intent ELLER LastDFState.MODEL_STATE.INTENT.NAME

Bruk denne variabelen til å returnere intensjonen som er angitt av kunden.

Eventbutikk

EventStore

Bruk dette for å få tilgang til ordlisten som inneholder alle parametrene som sendes i hendelsesnyttelasten for egendefinerte hendelser gjennom Webex Contact Center Flow Designer.

Verdier for hendelseslager

EventStore. <key>

Bruk dette for å få tilgang til verdiene til bestemte nøkler som sendes i hendelsesbelastninger av egendefinerte hendelser gjennom Webex Contact Center Flow Designer.

Ekstra parameter/meldingsparameterverdi

ekstra_parametere. <key>

Bruk dette for å få tilgang til informasjon sendt under «Meldingsparametere» i AI Agent- noden for skriptagenter. Hvis for eksempel en nøkkel 'user_plan' sendes i AI- agentnoden, er den tilgjengelig som extra_params.user_plan. Disse verdiene opprettholdes bare for en meldingssving, det vil si at verdien for nøkkelen bare kan brukes i svaret på meldingen som fulgte disse meldingsparametrene.

Ekstra parametere

ekstra_parametere

Bruk dette for å få tilgang til ordboken som inneholder alle verdiene som er sendt under «Melding sparametere» i AI Agent-noden for skriptagenter.

Forbrukerdatalager/Kundeparametere

ConsumerDataStore.extra_parametere

Bruk dette for å få tilgang til ordboken som inneholder alle parametrene som er sendt under «Kundeparametere» i AI Agent-noden for skriptagenter.

Forbrukerdatalager/Kundeparameterverdier

ConsumerDataStore.EXTRA_Params. <key>

Bruk dette for å få tilgang til informasjon sendt under «Kundeparametere» i AI Agent- noden for skriptagenter. Hvis for eksempel en nøkkel 'brukernavn' sendes i AI- agentnoden, er den tilgjengelig som ConsumerDataStore.EXTRA_PARAMS.USER_NAME

Forrige hensikt/siste aktive hensikt

LastDFState.Forrige_Intent_Model_State.Intent.Name

Bruk denne variabelen til å få tilgang til navnet på intensjonen som var aktiv i samtalen før gjeldende intensjon.

Kontekstmatrise

LastDFState.Context

Bruk dette for å få tilgang til navnene på alle sammenhenger som er tilstede i samtalen i form av en matrise.

Kontekstvarighet

Lastdfstate.kontekst. <context-name>

Henter verdien av varigheten til en bestemt kontekst.

Kunde-UID

Forbrukerdata.uid

Bruk denne variabelen til å få tilgang til kundens unike ID i AI-agentens respons betingelser eller innhold. For digitale kanaler er UID konfigurert i strømmen og varierer per kanal.

Datalagervariabel

Datastore. <key>

Bruk denne variabelen til å få tilgang til egendefinerte variabler som er lagret på øktnivå.

Agentoverlevering etter regelflagg

MessageStore.AGENT_overlever_by_Rules

Bruk denne variabelen til å sjekke om samtalen ble overlevert til et menneske basert på noen av agentoverleveringsreglene.

Matchet malnøkkel

MessageStore.templateKey

Bruk denne variabelen til å få tilgang til gjeldende svarnavn.

NLP-tekst

nlp.tekst

Bruk denne variabelen til å få tilgang til den ubehandlede kundespørringen.

Behandlet spørring

nlp.bearbeide_spørring

Bruk denne variabelen til å få tilgang til den behandlede kundespørringen.

Transaksjons-ID

transaksjons-id

Bruk denne variabelen for å få tilgang til transaksjons-ID.

I tillegg til det ovennevnte er det visse andre dataobjekter som er tilgjengelige som responsvariabler. Disse inkluderer MessageStore, NewDFState og LastDFState som inneholder metadata om agentens svar. Utviklere kan skrive ut dette i svarene sine for å få tilgang til detaljene og bruke parametere fra disse ordbøkene i svarene sine. I de fleste brukstilfeller er imidlertid variablene som er oppført i tabellen ovenfor nok til å bygge agenten din.

Var denne artikkelen nyttig?
Var denne artikkelen nyttig?