W tym artykule

Get started with Webex AI Agent Studio

Understand AI Agent types and examples

Przykłady

Wymagania wstępne

Access Webex AI Agent Studio

Sign-in from Control Hub

Sign-in from Webex Connect

Home page layout

Know your Dashboard

Tasks on AI Agent card

Create a new AI Agent

Import prebuilt AI Agent

Wyszukiwanie słów kluczowych

Filter by Agent Type

Manage Knowledge Base

Create knowledge base for AI Agent

Set up Autonomous AI Agents

Autonomous AI Agent for performing tasks

Create an Autonomous AI Agent for performing actions

Update Autonomous AI Agent profile

Add actions to Autonomous AI Agent

Configure slot filling

Define fulfillment

Autonomous AI Agents for answering questions

Create an Autonomous AI Agent for answering questions

Update Autonomous AI Agent profile

Configure Knowledge Base

View Autonomous AI Agent Session and History

Sesje

Historia

Audit Logs

Model History

Preview your Autonomous AI Agent

Platform preview widget

Shareable preview widget

Voice-based preview

View Autonomous AI Agent performance using Analytics

Set up Scripted AI Agent

Scripted AI Agent for performing tasks

Create a Scripted AI Agent for performing actions

Update Scripted AI Agent profile

Manage Entities

Manage Intents

Manage Responses

Configure Management settings

Add a language to scripted AI Agent

Configure Handover settings

Scripted AI Agent for answering questions

Create a Scripted AI Agent for answering questions

Update Scripted AI Agent profile

Manage Articles

Configure Management settings

Add a language to scripted AI Agent

Configure Handover settings

Preview your Scripted AI Agent

Platform preview widget

Shareable preview widget

Common management sections for Scripted AI Agent

Szkolenie

Sesje

Historia

Curation

View your Scripted AI performance using Analytics

Przegląd

Szkolenie

Odpowiedzi

Curation

Integrate AI Agents

Integrate AI agents with voice and digital channels

Manage AI Agent Reports

Understand AI Agent Reports

Create an AI agent report

AI Agent Report types

AI Agent for answering questions report type

AI Agent for performing tasks report type

Delivery modes of AI Agent report

Understand AI Compliance

AI Development, Data Privacy, Security, and Safety

Webex AI Agent Studio Administration guide

W tym artykule

Opinia?

This article describes the overview of Webex AI Agent Studio and it's capabilities, AI agent configuration set up, integration of AI agents with voice and digital channels, and AI agent reports.

Rozpocznij pracę z Webex AI Agent

Webex AI Agent to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludzkimi agentami. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.

Możliwości Webex AI Agent

Dokładne i terminowe odpowiedzi — precyzyjne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań lub danych wejściowych klientów.

Kluczowe korzyści dla firm

Lepsza obsługa klienta — zapewnia klientom konwersacyjne środowisko w czasie rzeczywistym.
Spersonalizowane interakcje — dostosowuje reakcje do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
Skalowalność i wydajność — Obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności angażowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i obniżenia kosztów operacyjnych.

Opis typów i przykładów agentów AI

Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:

Tabela 1. Typy agentów AI i ich możliwości
Typ agenta AI	Przeznaczenie	funkcjonalność,	Opis	Jak skonfigurować?
Autonomiczny	Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka.	Wykonywanie czynności	Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Zautomatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania.	Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań
Autonomiczny		Odpowiedz na pytania	Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników.	Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania
Skryptów	Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie ze wstępnie zdefiniowanym zestawem reguł i instrukcji.	Wykonywanie czynności	Agenci ze skryptami mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i ustrukturyzowane.	Skryptowani agenci AI do wykonywania działań
Skryptów		Odpowiedz na pytania	Agenci ze skryptami mogą odpowiadać na pytania na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi.	Skryptowani agenci AI do odpowiadania na pytania

Przykłady

Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mogą być stosowani do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:

Obsługa klienta — zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci mogą być wykorzystywani do obsługi klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i rozumienie języka naturalnego.
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
Analiza danych — Autonomiczni agenci mogą służyć do analizowania dużych zbiorów danych i wydobywania cennych informacji.
Automatyzacja procesów — zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci mogą być wykorzystywani do automatyzacji powtarzalnych zadań, poprawy wydajności i zmniejszenia liczby błędów.
Zarządzanie wiedzą — Autonomiczni agenci mogą być wykorzystywani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.

Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.

Wymagania wstępne

Jeśli jesteś już klientem Webex Contact Center, upewnij się, że są spełnione następujące wymagania wstępne:
- Webex dzierżawy Contact Center 2.0.
- Aplikacja Webex Connect jest aprowizowana dla dzierżawy.
- Platforma multimediów głosowych to platforma medialna nowej generacji.
Jeśli nie masz dzierżawy Webex Contact Center, skontaktuj się ze swoim partnerem, aby zainicjować Webex wersję próbną centrum kontaktowego z platformą multimedialną nowej generacji.
Administratorzy mogą poprosić Webex piaskownicę programisty centrum kontaktowego o wypróbowanie agentów AI.

Włączanie funkcji

Ta funkcja jest obecnie w fazie beta. Klienci mogą zarejestrować się w tej funkcji w portalu Webex beta wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów AI.

Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko oskryptowana funkcjonalność agenta AI.
Agenci autonomiczni są dostępni tylko dla wybranych klientów. Wnioski można składać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail# ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu niezależni agenci zostaną udostępnieni oprócz agentów skryptowych dla dzierżawy.

Dostęp Webex agenta AI

Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent. Można to zrobić w następujący sposób:

Logowanie z centrum sterowania

Jeśli nie widzisz Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.

Zaloguj się do Centrum sterowania, używając adresu URL  https://admin.webex.com.
W sekcji Usługi okienka nawigacji wybierz pozycję Contact Center.From the Services section of the navigation pane, choose Contact Center.
W obszarze Szybkie łącza w prawym okienku przejdź do sekcji pakietu Contact Center.
Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.

System uruchamia aplikację Webex AI Agent na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.

Logowanie z Webex Connect

Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent, musisz mieć dostęp do Webex Connect.

Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.

Układ strony głównej

Witamy na platformie Webex AI Agent. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:

Pasek nawigacyjny

Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — zawiera listę wstępnie utworzonych raportów agentów AI różnych typów. Raporty można generować lub planować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika agenta AI Webex w Centrum pomocy Webex.
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.

Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
- Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
  - Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
  - Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
  - Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
  - Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
- Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.

Poznaj swój pulpit nawigacyjny

Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty wyświetlające podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowaną, ostatnio zaktualizowaną, oraz silnik używany do szkolenia agenta.

Zadania na karcie agenta AI

Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:

Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
- Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
- Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
- Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
- Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
- Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.

Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI Agent

Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.

Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zapoznaj się z następującymi sekcjami:

Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania
Skryptowany agent AI do wykonywania akcji
Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania
Autonomiczny agent AI do wykonywania działań

Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI

Wstępnie utworzonego agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:

Kliknij opcję Importuj agenta.
Kliknij Prześlij, aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
(Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
Kliknij przycisk Importuj.

Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę agenta AI Webex i jest dostępny w pulpicie nawigacyjnym.

Wyszukiwanie słów kluczowych

Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.

Filtruj według typu agenta

Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .

Zarządzanie bazą wiedzy

Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla autonomicznych agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Autonomiczni agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Agenci AI szkolą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.

Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:

Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Zostanie wyświetlona strona Bazy wiedzy.
Bazę wiedzy można znaleźć na podstawie następujących kryteriów:
- Nazwa bazy wiedzy
- Rodzaj bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
- Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
Można również utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agentów AI.

Tworzenie bazy wiedzy dla agentów AI

1	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji.
2	Na stronie Bazy wiedzy kliknij przycisk +Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu.
3	Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: Nazwa bazy wiedzy — podaj nazwę bazy wiedzy. Opis — podaj krótki opis bazy wiedzy.
4	Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy z podaną nazwą.
5	Na karcie Pliki : Przeciągnij i upuść pliki do bazy wiedzy. Alternatywnie kliknij przycisk Dodaj plik , aby dodać plik. System obsługuje następujące formaty plików: PDF, docx, dane po, txt, xlsx, xls i CSV. Rozmiar każdego pliku nie może przekraczać 2 MB. Po dodaniu plików kliknij przycisk Przetwarzaj pliki , aby przetworzyć plik. Po zakończeniu system wyświetli plik na karcie Pliki .
6	Na karcie Dokumenty : Kliknij + Utwórz dokument , aby utworzyć własne dokumenty bazy wiedzy. Na stronie Tworzenie dokumentu wprowadź nazwę dokumentu. Użyj edytora tekstu, aby dodać wymagane informacje i sformatować tekst stosownie do potrzeb. Zaznacz opcję Dodaj do istniejącej kategorii , aby dodać dokument do istniejącej kategorii. Możesz także wybrać opcję Dodaj do nowej kategorii i utworzyć nową kategorię. Kliknij przycisk Zapisz. Możesz także kliknąć + Dodaj kategorię , aby zdefiniować kategorie i dodać dokumenty do odpowiedniej kategorii. Wybierz żądany dokument w lewym okienku i kliknij przycisk Podgląd internetowy, aby wyświetlić podgląd dokumentu.
7	Przejdź do karty Informacje . Można wyświetlać i śledzić szczegóły przekazanych plików i utworzonych dokumentów. Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować pliki bazy wiedzy. W razie potrzeby zmień nazwę pliku. Można również usunąć istniejące pliki i dodać nowe. Kliknij ikonę Usuń , aby całkowicie usunąć bazę wiedzy.

Następne czynności

Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI w celu odpowiadania na pytania.

Konfigurowanie autonomicznych agentów AI

Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów. W tej sekcji przedstawiono dwie podstawowe możliwości autonomicznego agenta AI.

Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań

Autonomiczni agenci AI mogą wykonywać różne zadania, w tym:

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.

Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Przefiltruj typ agenta AI jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Wykonaj czynności.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej. Domyślnym silnikiem AI jest Nova. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI, aby zapoznać się z najlepszymi praktykami i przykładami.
9	Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do wykonywania działań został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI

Następne czynności

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.

Przejdź do zakładki Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI.
Cel agenta — w razie potrzeby edytuj cel agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Instrukcje — wprowadź instrukcje dla agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Adres URL obrazu profilowego agenta — domyślny adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. W razie potrzeby zmień tę opcję.
Silnik AI — w razie potrzeby zaktualizuj silnik AI.
Wiadomość powitalna — domyślna wiadomość powitalna używana przez agenta AI do rozpoczęcia interakcji. W razie potrzeby zaktualizuj je.

Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Dodaj wymagane akcje do agenta AI.

Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI

Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i działać zgodnie z nimi. Na przykład w restauracji istnieje potrzeba automatyzacji przyjmowania zamówień na żywność online. Aby wykonać to zadanie, można utworzyć autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:

Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.

Autonomiczny agent AI do wykonywania działań działa na następujących blokach konstrukcyjnych:

Działanie — funkcja, która umożliwia agentowi AI łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji. Zdefiniuj jednostki wejściowe jako część wypełniania szczeliny.
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie ukończyć zadanie.

Na karcie Działanie kliknij + Nowa akcja.

Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje:

Nazwa działania — wprowadź nazwę operacji. Na przykładZarezerwuj bilety.
Opis działania — podaj krótki opis oczekiwanego działania. Upewnij się, że opis działania jest jasny i dokładny.
Zakres akcji — wybierz zakres działania z listy rozwijanej. Dostępne są następujące opcje:
- Kliknij opcję Wypełnianie szczelin, aby skonfigurować wymagane encje wejściowe do wypełniania szczelin. Jeśli wybierzesz wypełnienie szczeliny, nie możesz skonfigurować szczegółów realizacji.
- Kliknij opcję Wypełnianie szczelin ze spełnieniem , aby skonfigurować wymagane encje wejściowe do wypełniania szczelin, a także zdefiniować szczegóły realizacji akcji.
Przekazywanie agenta jest działaniem domyślnym, które jest domyślnie włączone. Użyj opcji przełączania, aby wyłączyć przekazywanie agenta.

Następne czynności

Można skonfigurować gniazda lub gniazda i zdefiniować realizację w zależności od wybranego zakresu akcji.

Konfigurowanie wypełniania szczelin

Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:

Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli.
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.

Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli

1	Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa.
2	Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji wejściowej. Typ encji — wybierz typ danych encji. Opis encji — podaj krótki opis encji. Upewnij się, że opis encji jest jasny i dokładny. Przykłady encji — wprowadź przykład encji. Kliknij + Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby ta encja była obowiązkowa.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz.
4	Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować dodane encje wejściowe. Kliknij ikonę Usuń , aby usunąć encję.

Dodawanie encji za pomocą edytora JSON

Jednostki wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON encje muszą być zdefiniowane w ustrukturyzowanym formacie JSON.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Struktura parametrów wejściowych

Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:

type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.

properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.

required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.

Właściwości Obiekt

Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:

type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
- string — dane tekstowe.
- liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
- number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
- boolean — wartości prawda/fałsz.
- tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
- obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Dla większej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, a także zgodny z instrukcjami agenta i opisem działania.
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
- wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — pole wzorca jest używane w przypadku typów znaków w celu określenia wyrażenia regularnego, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to szczególnie przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
- examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.

Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Przykład

Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] }

Ten przykład zawiera następujące encje:

username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że powinno być obsługiwane w bezpieczny sposób).
email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).

Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".

W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.

Definiowanie realizacji

1	Zdefiniuj szczegóły realizacji dla wdrożenia agenta AI w centrum kontaktów. Podaj następujące informacje: Wybierz podejście do realizacji — wybierz przepływ. Wybierz konstruktora przepływu — wybierz wymagany konstruktor przepływu. Adres URL elementu webhook przepływu — wprowadź adres URL elementu webhook. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Elementy webhook do połączeń przychodzących. Klucz usługi — wprowadź szczegóły klucza usługi.
2	Skonfiguruj jednostki wyjściowe w taki sposób, aby agent AI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu.
3	Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij + Nowa encja wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji wyjściowej. Typ encji — wybierz typ danych encji. Opis encji — podaj krótki opis encji. Upewnij się, że opis jest jasny i dokładny. Przykłady encji — wprowadź przykład encji. Kliknij + Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby ustawić tę jednostkę jako obowiązkową. Można również użyć pliku JSON, aby dodać jednostki wyjściowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie encji za pomocą edytora JSON .
4	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych.
5	Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: Kliknij ikonę Edytuj , aby wprowadzić zmiany w encji. Kliknij ikonę Usuń, aby usunąć encję.
6	Kliknij przycisk Dodaj , aby zakończyć konfigurację.

Następne czynności

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.

Po skonfigurowaniu agenta AI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania

Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których agent musi:

Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.

Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania

Zanim rozpoczniesz

Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można edytować. Silnik AI — wybierz wymagany silnik AI z listy rozwijanej. Domyślnym silnikiem AI jest Nova. Aby uzyskać podgląd głosowy, wybierz Vega. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd głosowy . Baza wiedzy — wybierz wymagany plik bazy wiedzy z listy dostępnych baz wiedzy. Nie można mapować wybranej bazy wiedzy na innych agentów AI. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
9	Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.

Przejdź do zakładki Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI.
Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI.
Silnik AI — wybierz wymagany silnik AI z listy rozwijanej.
Wiadomość powitalna — wprowadź wiadomość powitalną, której agent AI powinien użyć do rozpoczęcia interakcji.
Zezwól na przekazanie agenta — włącz opcję przełączania, aby przekazać rozmowę do agenta, gdy klient chce z nim rozmawiać.

Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta AI.

Konfigurowanie bazy wiedzy

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta AI.
2	Przejdź do karty Baza wiedzy.
3	Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej.
4	Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.

Po skonfigurowaniu agenta AI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI

Można wyświetlić szczegóły sesji i historii każdego utworzonego autonomicznego agenta AI. Strona Sesje wyświetla szczegóły sesji nawiązanych z constomers. Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI.

Sesji

Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.

Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizy i ulepszania agenta AI.

Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:

Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i należy ją odszyfrować. Musisz mieć uprawnienia, aby odszyfrować sesję. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, dostęp do dowolnej sesji można uzyskać za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Ta funkcja ma jednak zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.

Historia

Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.

Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:

Dzienniki inspekcji — kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Dzienniki audytu

Karta Dzienniki audytu śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki inspekcji są wyświetlane następujące szczegóły :

Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki inspekcji . Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.

Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
Pole — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.

Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Pole iOpis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .

Historia modelu

Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Za każdym razem, gdy publikujesz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, wersja autonomicznego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia modelu. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia modelu.

Opis modelu — krótki opis wersji agenta AI.
AI Engine — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
Zaktualizowano dnia — data i godzina utworzenia wersji.
Działania — umożliwia wykonanie następujących czynności na agencie AI:
- Wczytaj — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.

Podgląd autonomicznego agenta AI

Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI w momencie tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można uruchomić z:

Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby uruchomić podgląd agenta AI.
Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby ją otworzyć. Przycisk Podgląd jest zawsze widoczny w sekcji nagłówka.
Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, którego można użyć do łatwego ponownego uruchomienia trybu podglądu.

Webex AI Agent udostępnia również opcję podglądu z możliwością udostępniania. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić testerom lub klientom agenta AI.

Widżet podglądu platformy

Widżet podglądu zostanie otwarty w prawej dolnej części ekranu. Użytkownicy mogą dostarczyć wypowiedź (lub sekwencję wypowiedzi), dla której należy sprawdzić odpowiedź agenta AI. Ta funkcja umożliwia deweloperowi upewnienie się, że agent AI reaguje zgodnie z oczekiwaniami.

Widżet podglądu można zmaksymalizować. Dostępne są inne przydatne funkcje, takie jak dostarczanie informacji o konsumentach i inicjowanie wielu pokoi w celu przetestowania agenta AI.

Widżet podglądu z możliwością udostępniania

Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia programistom agentów AI udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie łącze skopiowanego podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Programiści mogą szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w linku podglądu. Dwie główne dostosowania to:

Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru brandColor do łącza. Użytkownicy mogą definiować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub używać szesnastkowego kodu kolorów.
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Domyślnie ma wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false.

Przykładowy link podglądu z tymi parametrami: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.

Podgląd głosowy

Autonomous AI Agent do odpowiadania na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:

Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
Przejdź do Ustawienia > Profil.
1. Z listy rozwijanej AI Engine wybierz Vega.
Kliknij Zapisz zmiany.

Przycisk Podgląd zostanie zaktualizowany o ikonę mikrofonu do podglądu głosowego. Kliknij przycisk Podgląd . Zostanie wyświetlony widżet podglądu głosu:

Aby korzystać z tej funkcji, użytkownik musi włączyć dostęp do mikrofonu.

Widżet podglądu głosu udostępnia użytkownikom następujące funkcje:

Start , aby rozpocząć podgląd.
Transkrypcja na żywo Podczas trwania podglądu głosu w widżecie wyświetlana jest transkrypcja rozmowy na żywo.
Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
Wyciszenie , aby wyciszyć.

Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics

Sekcja Analiza agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:

Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.

W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.

Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów SI i ich przekazania

Konfigurowanie skryptowanego agenta AI

W tej sekcji opisano, jak skonfigurować agentów AI ze skryptami i zarządzać nimi Webex na platformie agentów AI, aby zapewniali dokładne odpowiedzi na zapytania użytkowników i efektywnie wykonywali zautomatyzowane zadania.

Skryptowy agent AI do wykonywania zadań

Skryptowany agent AI rozszerza możliwości budowania agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent. Skryptowany agent AI umożliwia wieloetapowe rozmowy, w których może uzyskać odpowiednie dane od klientów w celu wykonania określonych zadań. Obejmuje to:

Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.

Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	W panelu kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI utwórz nowego agenta AI od podstaw. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij Rozpocznij od zera , a następnie Dalej .
5	W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij przycisk Wykonaj akcje.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można również edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej.
9	Kliknij opcję Utwórz. Skryptowany agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Po utworzeniu agenta AI możesz tworzyć encje , dodawaćintencje i definiować odpowiedzi.

Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami

Zanim rozpoczniesz

Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Dashboard (Pulpit nawigacyjny) wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI. Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. Opis — podaj szczegółowe informacje o tym agencie AI. Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby agent AI prosił o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawi się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem AI.
4	Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzanie encjami

Podmioty są budulcem rozmów. Są to podstawowe elementy, które Agenci AI wydobywają z wypowiedzi użytkowników. Reprezentują one określone informacje, takie jak nazwy produktów, daty, ilości lub inne znaczące grupy słów. Skutecznie identyfikując i wyodrębniając podmioty, agenci AI mogą lepiej zrozumieć intencje użytkowników i zapewnić dokładniejsze i trafniejsze odpowiedzi.

Typy encji

Webex AI Agents oferuje 11 wstępnie utworzonych typów encji do przechwytywania różnych typów danych użytkownika. Można również utworzyć dowolną z następujących encji niestandardowych.

Encje niestandardowe

Encje te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla przypadku użycia. Są one używane do rzeczy, które nie są objęte jednostkami systemowymi.

Lista niestandardowa — zdefiniuj listy oczekiwanych ciągów w celu przechwytywania określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi encjami. Do każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowa encja rozmiaru pizzy.
Wyrażenie regularne — użyj wyrażeń regularnych do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiednich danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład 123-123-8789).
Cyfry — rejestrują dane wejściowe numeryczne o stałej długości z dużą dokładnością, szczególnie w przypadku interakcji głosowych. W interakcjach niegłosowych jest używany jako alternatywa dla typów encji niestandardowych i wyrażeń regularnych. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięć.
Alfanumeryczny — przechwytuje kombinacje liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno głosowych, jak i niegłosowych danych wejściowych.
Dowolna forma — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub zweryfikowania.
Mapa lokalizacji (WhatsApp) – wyodrębnij dane o lokalizacji udostępnione przez Ciebie na kanale WhatsApp.

Encje systemowe

Nazwa encji	Opis	Przykładowe dane wejściowe	Przykładowe dane wyjściowe
Data	Analizuje daty w języku naturalnym do standardowego formatu daty	"Lipiec przyszłego roku"	01/07/2020
Godzina	Analizuje czas w języku naturalnym do standardowego formatu godziny	5 wieczorem	17:00
E-mail	Wykrywa adresy e-mail	Napisz do mnie na info@cisco.com	info@cisco.com
Numer telefonu	Wykrywa wspólny numer telefonu	Zadzwoń do mnie na 9876543210	9876543210
Jednostki monetarne	Analizuje walutę i kwotę	Chcę 20$	20$
Porządkowych	Wykrywa liczbę porządkową	Czwarta na dziesięć osób	4.
Kardynał	Wykrywa liczbę kardynalną	Czwarta na dziesięć osób	10
Geolokalizacja	Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.)	Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie w Wielkiej Brytanii	Londyn, Wielka Brytania
Nazwiska osób	Wykrywa nazwy pospolite	Bill Gates z firmy Microsoft	Bill Gates
Ilość	Identyfikuje pomiary, według wagi lub odległości	Jesteśmy 5 km od Paryża	5km
Czas trwania	Identyfikuje przedziały czasu	1 tydzień urlopu	1 tydzień

Utworzone encje można edytować na karcie encji. Połączenie encji z intencją powoduje dodanie adnotacji do wypowiedzi wykrytych podczas ich dodawania.

Role encji

Gdy jednostka musi być zbierana wiele razy w ramach jednego zamiaru, role encji stają się niezbędne. Przypisując różne role do tej samej encji, możesz pomóc agentowi AI w dokładniejszym zrozumieniu i przetwarzaniu danych wejściowych użytkownika.

Na przykład, aby zarezerwować lot z przerwą, można utworzyć jednostkę Port lotniczy z trzema rolami: początkiem, miejscem docelowym i przesiadką. Adnotując wypowiedzi szkoleniowe z tymi rolami, agent AI może nauczyć się oczekiwanych wzorców i bezproblemowo obsługiwać złożone prośby o rezerwację.

Role encji są obsługiwane tylko dla Mindmeld (encje niestandardowe i systemowe) i Rasa (tylko encje niestandardowe), administratorzy muszą zaznaczyć pole wyboru Role encji w ustawieniach zaawansowanych okna dialogowego selektora aparatu NLU.

Administratorzy nie mogą przełączać się z RASA lub Mindmeld do Swiftmatch, gdy role encji są używane. Role muszą zostać usunięte z intencji, aby wyłączyć role encji z zaawansowanych ustawień aparatu NLU. Możesz utworzyć encję z rolami encji.

Tworzenie encji z rolami encji

Zanim rozpoczniesz

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Encje .
5	Kliknij przycisk Utwórz encję.
6	W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji. Typ encji — wybierz opcję Lista niestandardowa z listy rozwijanej. Wartości — wprowadź wartość encji.
7	Włącz przełącznik Automatyczne sugerowanie wartości gniazda na autouzupełnianie i podawaj alternatywne sugestie dla tej encji podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia encji niestandardowej tylko wtedy, gdy role encji są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkolenia dla aparatów RASA i Mindmeld NLU.
8	Kliknij przycisk Zapisz. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje .

Następne czynności

Po utworzeniu encji można połączyć role z encją.

Łączenie ról z encją

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
5	W sekcji Sloty kliknij encję Połącz.
6	Wybierz rolę encji dla nazwy encji.
7	Kliknij przycisk Zapisz. Do encji można przypisać role w celu dwukrotnego zebrania tej samej encji dla intencji.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Skryptowani agenci AI wykorzystują rozumienie języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Scripted AI Agents' Articles and Training (Artykuły i szkolenia agentów sztucznej inteligencji), aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, co wymaga ponownego szkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice w wydajności można analizować za pomocą wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.

Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po utworzeniu wszystkich żądanych artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij Trenuj w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyuczony korpus i przetestować go Webex udostępnianym podglądzie agenta AI lub na kanałach zewnętrznych, w których agent AI jest wdrożony.

Model wektorowy

Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi vs wektory poziomu artykułu. W naszym ciągłym dążeniu do poprawy dokładności naszych silników NLU, eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu w przeciwieństwie do starszego modelu używania wektorów poziomu wypowiedzi i stwierdziliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Uwaga: wektory na poziomie artykułu będą nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI, a dla wielojęzycznych agentów AI dopasowania na poziomie artykułu będą obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.

Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Zarządzanie intencjami

Intencja to podstawowy składnik platformy Webex AI Agent, który umożliwia agentom AI skuteczne zrozumienie danych wejściowych i reagowanie na nie. Reprezentuje konkretne zadanie lub działanie, które chcesz wykonać podczas rozmowy. Programiści agentów AI definiują wszystkie intencje odpowiadające zadaniom, które chcesz wykonać. Dokładność klasyfikacji intencji bezpośrednio wpływa na zdolność agenta AI do udzielania odpowiednich i pomocnych odpowiedzi. Klasyfikacja intencji to proces identyfikowania intencji na podstawie danych wejściowych, umożliwiający agentowi AI reagowanie w znaczący i kontekstowy sposób.

Intencje systemowe

Domyślna intencja rezerwowa — możliwości agenta AI są z natury ograniczone przez intencje, które mają rozpoznawać i reagować na nie. Chociaż przedsiębiorstwo nie jest w stanie przewidzieć każdego możliwego pytania, które możesz zadać, domyślny zamiar awaryjny może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Implementując domyślny rezerwowy zamiar, programiści agentów AI mogą zapewnić, że agent AI prawidłowo obsługuje nieoczekiwane lub poza zakresem zapytania, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych intencji.
Programiści agentów AI nie muszą dodawać konkretnych wypowiedzi do intencji rezerwowej. Agenta można przeszkolić, aby automatycznie wyzwalał rezerwowy zamiar, gdy napotka znane pytania poza zakresem, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w innych zamiarach.
Na przykład w bankowym agencie AI użytkownicy mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent AI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczką, te zapytania można włączyć jako frazy szkoleniowe w ramach domyślnego zamiaru rezerwowego. Gdy użytkownik o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent AI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza zdefiniowane intencje i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.

Intencja rezerwowa nie powinna mieć żadnych slotów z nią związanych.

Rezerwowy zamiar konwersji musi używać domyślnego klucza szablonu rezerwowego dla swojej odpowiedzi.
Pomoc — ta intencja ma na celu odpowiadanie na zapytania użytkowników dotyczące możliwości agenta AI. Gdy użytkownicy nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o pomoc.
Domyślnie odpowiedź na intencję pomocy jest mapowana na klucz szablonu wiadomości Pomocy. Jednak programiści agentów AI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i bogate w informacje wskazówki.
Zaleca się przekazanie możliwości agenta AI na wysokim poziomie, zapewniając użytkownikom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
Porozmawiaj z agentem — ta intencja umożliwia użytkownikom zwrócenie się o pomoc do agenta na dowolnym etapie interakcji z agentem AI. Po wyzwoleniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje transfer do czynnika ludzkiego. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tego zamiaru jest przekazanie agenta. Chociaż nie ma ograniczeń interfejsu użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana go nie wpłynie na wynik przekazania przez człowieka.

Intencje Small Talk

Wszyscy nowo utworzeni agenci AI zawierają cztery wstępnie zdefiniowane intencje small talk, aby obsługiwać typowe powitania użytkowników, wyrazy wdzięczności, negatywne opinie i pożegnania:

Pozdrowienia
Dziękuję
Agent AI nie był pomocny
Do widzenia

Te intencje i odpowiadające im odpowiedzi są domyślnie dostępne w każdym agencie AI. Można je jednak dostosować lub usunąć, aby dopasować je do konkretnego przypadku użycia i żądanego przepływu konwersacji.

Tworzenie intencji

Zanim rozpoczniesz

Przed utworzeniem intencji zaleca się utworzenie encji w celu utworzenia łącza z intencją. Encje są wymagane do wykonania zadania. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz tworzenie encji.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz zadanie.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane treningu kliknij przycisk Utwórz intencję .
5	W oknie Tworzenie intencji określ następujące informacje: Nazwa zamiaru — wprowadź nazwę zamiaru. Dodaj wypowiedź — dodaj frazę, która wywoła intencję, i kliknij przycisk Dodaj. Jeśli w dodanych wypowiedziach znajdują się jakieś encje, są one automatycznie opisywane w wypowiedziach i pojawiają się w sekcji Sloty . Możesz dodać więcej encji jako miejsca do intencji. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji z rolami encji. W każdym gnieździe wyświetlane są następujące informacje: Nazwa encji Czy jest to wymagane do ukończenia intencji. Liczba ponownych prób, które agent AI próbuje uzyskać od użytkownika tę wartość gniazda. Klucz szablonu
6	Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli encja jest obowiązkowa.
7	Wprowadź liczbę ponownych prób dozwolonych dla tego gniazda, jeśli jest ono nieprawidłowo wypełnione przez konsumenta. Domyślnie liczba ta jest ustawiona na trzy.
8	Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. Kliknij przycisk Utwórz nowy , aby utworzyć nowy klucz szablonu odpowiedzi dla encji. Treść odpowiedzi dla tych kluczy szablonu jest konfigurowana w sekcji Odpowiedzi . Każdy klucz szablonu ma odpowiadającą mu odpowiedź, która jest wysyłana do użytkownika po wyzwoleniu tego zamiaru.
9	W sekcji Odpowiedź wprowadź klucz szablonu ostatecznej odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po zakończeniu intencji.
10	Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebrane w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik jest wyłączony, gniazdo zachowuje stare wartości i wyświetla tę samą odpowiedź.
11	Włącz przełącznik Aktualizuj wartości gniazda, aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z konsumentem. Ostatnia wartość wypełniona w gnieździe jest traktowana przez agenta AI do przetwarzania danych. Jeśli ta funkcja jest włączona, wartości dla wypełnionych gniazd są aktualizowane za każdym razem, gdy użytkownicy podają nowe informacje dla tego samego typu gniazda.
12	Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby podać sugestie dotyczące wypełnienia gniazda i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi, na podstawie danych wejściowych użytkownika.
13	Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tej intencji. Połączenia i przepływy głosowe mogą wykorzystać to do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
14	Kliknij przycisk Zapisz. Kliknij opcję Trenuj w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić wszelkie zmiany wprowadzone w intencjach i encjach. Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindmeld NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) na intencję. Ponadto każde gniazdo musi mieć co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok osoby, której dotyczy problem, zostanie wyświetlona ikona ostrzeżenia, aby wskazać problem. Jednak domyślny rezerwowy zamiar jest zwolniony z tych wymagań.

Następne czynności

Po utworzeniu intencji wymagane są pewne informacje do jej realizacji. Połączone jednostki dyktują, w jaki sposób informacje te są uzyskiwane z wypowiedzi użytkowników. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączenie encji z zamiarem.

Łączenie encji z zamiarem

Zanim rozpoczniesz

Zaleca się, aby encje zostały utworzone i połączone przed dodaniem wypowiedzi. Ten automatyczny dodaje adnotacje do encji podczas dodawania wypowiedzi.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
5	W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. Połączone encje zostaną wyświetlone w sekcji Sloty.
6	Wybierz rolę encji dla nazwy encji.
7	Kliknij przycisk Zapisz. Gdy encja jest oznaczona jako wymagana, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Można określić maksymalną liczbę żądań brakującej encji przez agenta AI przed eskalacją lub udzieleniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu, który zostanie uruchomiony, jeśli wymagana encja nie zostanie dostarczona w określonej liczbie ponownych prób. Gdy agent AI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowie przy użyciu komunikatu skojarzonego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tego zamiaru. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne intencje bez przenoszenia poprzednich danych, musi być włączony przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane encje z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji.

Generowanie danych treningowych

Musisz ręcznie dodać dane treningowe do ich intencji, aby agent AI działał z rozsądną dokładnością. Dane treningowe składają się z różnych sposobów wywoływania tego samego zamiaru. Możesz dodać co najmniej 15-20 wariantów dla każdego zamiaru, aby poprawić jego dokładność. Ręczne tworzenie tego korpusu treningowego może być żmudne i czasochłonne. Możesz dodać tylko kilka wariantów lub dodać tylko słowa kluczowe jako warianty zamiast znaczących zdań. Można tego uniknąć, generując dane treningowe w celu uzupełnienia istniejących.

Aby wygenerować dane treningowe, wykonaj poniższe czynności:

Wprowadź nazwę intencji i przykładową wypowiedź.
Kliknij Generuj.
Podaj krótki opis zamiaru kierowania sztuczną inteligencją.
Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności dla sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.

Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
Niższe ustawienie kreatywności może prowadzić do mniej zróżnicowanych wariantów.
Proces generowania może potrwać kilka sekund, w zależności od liczby żądanych wariantów.
Ikona błyskawicy odróżnia warianty generowane przez sztuczną inteligencję od danych treningowych zdefiniowanych przez użytkownika.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Oznaczanie wygenerowanych wariantów

Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji, programiści mogą oznaczać wyniki wygenerowane przez sztuczną inteligencję do przeglądu. Pozwala to na identyfikację i zapobieganie wszelkim szkodliwym lub stronniczym treściom. Aby oznaczyć dane wyjściowe wygenerowane przez sztuczną inteligencję:

Znajdź opcję oznaczania: Opcja oznaczania jest dostępna dla każdej wygenerowanej wypowiedzi.
Przekaż opinię: podczas oznaczania danych wyjściowych programiści mogą dodawać komentarze i określać powód zgłaszania.

Ta funkcja jest początkowo dostępna z miesięcznym limitem użycia wynoszącym 500 operacji generowania. Aby sprostać rosnącym potrzebom, deweloperzy mogą skontaktować się z właścicielami swoich kont, aby poprosić o zwiększenie tego limitu.

Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji

Dane treningowe można tworzyć w wielu językach. Dla każdego języka skonfigurowanego dla agenta AI należy zdefiniować wypowiedzi odzwierciedlające pożądane interakcje. Chociaż sloty pozostają spójne we wszystkich językach, klucze szablonu jednoznacznie identyfikują odpowiedzi w każdym języku.

Nie wszystkie języki obsługują wszystkie typy encji. Aby uzyskać więcej informacji na temat listy typów encji obsługiwanych przez poszczególne języki, zobacz tabelę Języki i obsługiwane encje w temacie Obsługiwane języki agentów AI zeskryptami.

Zarządzanie odpowiedziami

Odpowiedzi to komunikaty, które agent AI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można utworzyć odpowiedzi zawierające następujące elementy:

Tekst — zwykłe wiadomości tekstowe do bezpośredniej komunikacji.
Kod — osadzony kod dynamicznej zawartości lub działań.
Multimedia — obrazy, elementy audio lub wideo zwiększające komfort użytkowania.

Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:

Szablony — wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane na określone intencje.
Przepływy pracy — logika określająca szablon do użycia na podstawie zidentyfikowanego zamiaru.

Szablony funkcji Przekazanie agenta, Pomoc, Rezerwowy i Powitanie są wstępnie skonfigurowane, a wiadomość odpowiedzi można zmienić za pomocą odpowiednich szablonów.

Typy odpowiedzi

Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposoby ich konfigurowania.

Karta Przepływy pracy służy do obsługi odpowiedzi asynchronicznych podczas wywoływania API zewnętrznej, która odpowiada w sposób asynchroniczny. Przepływy pracy muszą być kodowane w języku Python.

Substytucja zmiennych

Podstawianie zmiennych umożliwia używanie zmiennych dynamicznych jako części szablonów odpowiedzi. Wszystkie standardowe zmienne (lub encje) w sesji, a także te, które programista AI Agent może ustawić w obiekcie o dowolnym kształcie, takim jak pole magazynu danych, mogą być używane w szablonach odpowiedzi za pośrednictwem tej funkcji. Zmienne są reprezentowane przy użyciu następującej składni: ${variable_name}. Na przykład użycie wartości encji o nazwie apptdate uses ${entities.apptdate} lub ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Odpowiedzi można personalizować za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od konsumentów w trakcie rozmowy. Funkcja autouzupełniania wyświetla składnię zmiennych w obszarze tekstowym po rozpoczęciu wpisywania ${. Wybranie wymaganej sugestii powoduje automatyczne wypełnienie obszaru zmienną i wyróżnienie tej zmiennej.

Konfigurowanie odpowiedzi za pomocą Projektanta odpowiedzi

Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:

Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe konstruowanie odpowiedzi, które agent AI dostarcza klientom.
Fragmenty kodu: Dla programistów używających języka Python ta opcja zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi przy użyciu kodu.

Projektant odpowiedzi agenta AI Webex został zaprojektowany tak, aby zapewnić, że środowisko użytkownika jest dostosowane do konkretnego kanału, z którym agent AI wchodzi w interakcję.

Szablony odpowiedzi

Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby zwiększyć wygodę użytkownika, projektant odpowiedzi umożliwia tworzenie wielu pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, co umożliwia dzielenie długich wiadomości na łatwiejsze w zarządzaniu sekcje. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczne i atrakcyjne środowisko użytkownika, możesz dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. Gdy aktywowany jest szablon z wieloma opcjami, jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Możesz włączyć tę funkcję, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się u dołu odpowiedzi.

Podczas zapisywania odpowiedzi programiści widzą ostrzeżenie wskazujące liczbę błędów, które należy poprawić. Pola z błędami zostaną podświetlone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja po kropkach umożliwia poruszanie się między kartami z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmienia kolor na czerwony, aby zasygnalizować błąd.
Szybka odpowiedź — odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być linkami tekstowymi lub URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, który jest wysyłany do bota po kliknięciu. Przyciski adresów URL przekierowują użytkowników do określonej strony internetowej.
Gdy zapytanie użytkownika jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zasugerować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i Facebooka.
Dodawanie adresu URL szybkich odpowiedzi
Przyciski szybkiej odpowiedzi adresu URL w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do witryny w celu uzyskania dalszych informacji lub działań, takich jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przyciski te otwierają określony adres URL w nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać adres URL szybkiej odpowiedzi w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
1. Wybierz klucz artykułu lub szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź adresu URL.
2. Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Zostanie wyświetlone okno podręczne Typ przycisku.
3. Wybierz typ przycisku jako Adres URL w kanale internetowym.
4. Określ tytuł przycisku i adres URL, do którego konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
5. Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź adresu URL.
Przyciski typu adresu URL można również skonfigurować za pomocą dynamicznego typu odpowiedzi, w którym przyciski te mają być konfigurowane przy użyciu fragmentów kodu Pythona. Te przyciski są obsługiwane w Webex platformie AI Agent w wersji zapoznawczej i udostępnianej wersji zapoznawczej. Obecnie nie są one obsługiwane przez widżet czatu na żywo IMchat ani przez inne kanały stron trzecich.
Karuzela — odpowiedzi z elementami rozszerzonymi mogą obejmować pojedynczą kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzelowym. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie Karuzela można skonfigurować za pomocą linków tekstowych lub URL. Kliknięcie przycisku adresu URL przekieruje użytkownika na określoną stronę internetową. Kliknięcie tekstowego przycisku szybkiej odpowiedzi wysyła skonfigurowany ładunek do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
Obraz — szablon multimedialny, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy, podając adresy URL.
Wideo – renderuje filmy w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL filmu.
Kod — może być używany do pisania kodu w języku Python na potrzeby wywoływania interfejsów API lub wykonywania innej logiki.

Fragmenty kodu

Odpowiedzi warunkowe, z ich rozbudowanymi funkcjami i różnorodnymi szablonami, mogą skutecznie zaspokoić większość potrzeb agenta AI. Jednak w przypadku złożonych przypadków użycia, których nie można w pełni zrealizować za pomocą odpowiedzi warunkowych lub dla deweloperów, którzy preferują kodowanie, dostępny jest typ odpowiedzi fragmentu kodu.

Fragmenty kodu umożliwiają konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu kodu w języku Python.Code Snippets allow you to configure responses using Python code. Takie podejście umożliwia tworzenie wszystkich typów odpowiedzi, w tym szybkich odpowiedzi, tekstu, karuzeli, obrazów, dźwięku, wideo i plików, w szablonie odpowiedzi lub artykule.

Kod funkcji zdefiniowany w szablonie urywka kodu może służyć do ustawiania zmiennych, które są następnie używane w innych szablonach. Ważne jest, aby pamiętać, że kod funkcji nie może bezpośrednio zwracać odpowiedzi, gdy jest używany w odpowiedziach warunkowych.

Sprawdzanie poprawności fragmentu kodu — platforma sprawdza tylko błędy składniowe w konfigurowanym fragmencie kodu. Jednak wszelkie błędy w samej treści odpowiedzi mogą powodować problemy dla użytkowników wchodzących w interakcję z botem na skonfigurowanym kanale. Na przykład edytor nie uniemożliwi dodania odpowiedzi "selektor czasu" dla kanału internetowego, ale powoduje to błędy, jeśli zapytanie użytkownika wywoła tę konkretną odpowiedź.

Jeśli nie zdecydujesz się skonfigurować unikatowej odpowiedzi dla różnych kanałów, odpowiedź sieci Web zostanie uznana za odpowiedź domyślną i zostanie wysłana do użytkownika końcowego. Lista szablonów obsługiwanych w kanale sieci Web:

Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
Szybka odpowiedź — szablon zawierający tekst i klikalne przyciski.
Karuzela — kolekcja kart, z których każda ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
Obraz — szablon służący do konfigurowania obrazów przez podawanie adresów URL.
Wideo – szablon służący do konfigurowania wideo przez podanie adresu URL filmu. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
Plik — szablon służący do konfigurowania pliku pdf przez podanie adresu URL umożliwiającego dostęp do pliku.
Audio — szablon służący do konfigurowania pliku audio przez podanie adresu URL pliku audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do obszaru Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz za pomocą przełącznika powoduje, że agent AI jest niedostępny.
Komunikat o wyłączeniu — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta Ten komunikat zostanie wyświetlony użytkownikom, którzy spróbują uzyskać dostęp do tego agenta.
Akcja rezerwowa — wybierz tę opcję, aby wykonać odpowiednią akcję na wiadomościach przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nie rób nic: nie podjęto żadnych działań.
- Wyślij do agenta: czat jest przekazywany agentowi na podstawie wiadomości przychodzących do agenta AI.
Zarządzanie sesjami > Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby poprosić użytkowników o opinię na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta AI.
Czas zamknięcia sesji — limit czasu sesji (w minutach), po upływie którego sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Bezpieczeństwo — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko po włączeniu opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ta wartość jest ustawiona na wartość Prawda, można wyświetlić to pole.

Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Następne czynności

Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.

Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

1	Przejdź do zakładki Ustawienia > Język .
2	Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język.
5	Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Konfigurowanie ustawień przekazywania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do opcji Ustawienia > Handover i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazanie agenta — przenieś użytkownika do agenta, gdy agent AI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o to poprosi.
Włącz przekazywanie przy przełączaniu rezerwowym — pewna liczba kolejnych komunikatów rezerwowych w sesji może spowodować przekazanie agenta. Ten numer można skonfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie przy dopasowaniu częściowym — pewna liczba kolejnych dopasowań częściowych w sesji może spowodować przekazanie. Ten numer można konfigurować.
Włącz przekazywanie kolejnych wiadomości — kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą spowodować przekazanie agenta. Liczba powtórzeń wymagana dla tego wyzwalacza jest konfigurowalna.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania.

Następne czynności

Przejdź do sekcji zarządzania skryptowanymi agentami AI lub wyświetl podgląd agenta AI ze skryptem.

Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania

Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:

Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.

Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system.
9	Kliknij opcję Utwórz. Skryptowany agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Utwórz encję z rolami encji dla agenta AI.

Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami

Zanim rozpoczniesz

Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Dashboard (Pulpit nawigacyjny) wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI. Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. Opis — podaj szczegółowe informacje o tym agencie AI. Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby agent AI prosił o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawi się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem AI.
4	Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzanie artykułami

Artykuły z sedna skryptowanych agentów AI. Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każdy artykuł ma pytanie domyślne, które służy jako identyfikator tego artykułu w sesjach, kuracji i innych miejscach agenta AI. Wszystkie artykuły skonfigurowane w agencie AI razem tworzą bazę wiedzy lub korpus agenta. System porównuje zapytanie z tą bazą wiedzy i wyświetla odpowiedź z najwyższym poziomem ufności jako odpowiedź agenta.

Silniki Rasa i Mindmeld NLU wymagają co najmniej dwóch wariantów szkoleniowych (wypowiedzi), aby artykuł był częścią modelu wyszkolonego korpusu. W skryptowym agencie AI do odpowiadania na pytania, jeśli wybrano silnik NLU Rasa lub Mindmeld i jeśli artykuł ma mniej niż dwie odmiany, przyciski Train i Save oraz Train są niedostępne. Po umieszczeniu wskaźnika myszy na tych niedostępnych przyciskach zostanie wyświetlony komunikat z prośbą o rozwiązanie problemów przed treningiem. Wyświetlana jest również ikona ostrzeżenia odpowiadająca artykułowi z problemami. Problemy są rozwiązywane przez dodanie więcej niż dwóch wariantów artykułu. Po rozwiązaniu problemów dostępne są przyciski Pociąg i Zapisz oraz Trenuj . Posiadanie dwóch wariantów nie ma zastosowania do artykułów domyślnych - wiadomości częściowego dopasowania, wiadomości rezerwowej i wiadomości powitalnej.

Możesz klasyfikować artykuły według wybranych kategorii, a wszystkie artykuły bez kategorii są klasyfikowane jako nieprzypisane. Istnieją cztery domyślne artykuły, które są dostępne dla każdego agenta AI, od momentu utworzenia. Są to:

Wiadomość powitalna — zawiera pierwszą wiadomość za każdym razem, gdy rozpoczyna się rozmowa między klientem a agentem AI.
Komunikat rezerwowy — agent AI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
Częściowe dopasowanie — gdy agent AI rozpoznaje wiele artykułów z niewielką różnicą w wynikach (zgodnie z ustawieniami przekazywania i wnioskowania ), agent wyświetla ten komunikat dopasowania wraz z dopasowanymi artykułami jako opcjami. Możesz również skonfigurować wyświetlanie odpowiedzi tekstowej wraz z tymi opcjami.
Co możesz zrobić?— Możesz skonfigurować możliwości agenta AI. Agent AI wyświetla to za każdym razem, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta AI.

Oprócz tego artykuł domyślny Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli włączone jest przekazywanie agenta z ustawień przekazywania i wnioskowania .

Wszyscy nowi agenci AI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:

Pozdrowienia
Dziękuję
Agent AI nie był pomocny
Do widzenia

Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również zmodyfikować lub usunąć.

Nie można usunąć domyślnych artykułów dotyczących wiadomości powitalnej, wiadomości rezerwowej, rozmowy z agentem ani wiadomości częściowej.

Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i domyślnej odpowiedzi

Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każde zapytanie konsumenta jest porównywane z tymi artykułami (baza wiedzy), a odpowiedź, która zwraca najwyższy poziom ufności, jest wyświetlana użytkownikowi jako odpowiedź agenta AI. Aby dodać artykuły:

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij Utwórz nowy artykuł.
4	Dodaj warianty domyślne.
5	Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości: Odpowiedź warunkowa — odpowiedź jest konfigurowana przez reguły. Odpowiedź może być w różnych formatach, takich jak tekst, karuzela, szybka odpowiedź, obraz, audio, wideo, kod i plik. Do jednego artykułu można dodać wiele odpowiedzi. Fragment kodu — odpowiedź jest tworzona przy użyciu warunków if-else. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu Projektanta odpowiedzi.
6	Kliknij Zapisz i trenuj.

Import z katalogów

1	Korzystaj z platformy agentów Webex AI
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij trzy elipsy.
4	Kliknij opcję Importuj z katalogów.
5	Wybierz kategorie artykułów, które muszą zostać dodane do agenta.
6	Kliknij Koniec.

Wyodrębnij często zadawane pytania z linku

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij trzy wielokropek.
4	Kliknij Wyodrębnij często zadawane pytania z linku.
5	Podaj adres URL miejsca, w którym znajdują się często zadawane pytania i kliknij Wyodrębnij.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Importowanie z pliku

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij trzy elipsy.
4	Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz CSV aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz JSON.
5	Kliknij przycisk Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie siatki. Kliknij przycisk Pobierz przykład, aby wyświetlić format, w którym artykuły muszą zostać określone.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Dodawanie synonimów niestandardowych

Wiele przypadków użycia agenta AI zwykle dotyczy słów i zwrotów, które mogą nie być częścią standardowego słownictwa angielskiego lub są specyficzne dla kontekstu biznesowego. Na przykład chcesz, aby agent AI rozpoznawał aplikację na Androida, aplikację na iOS i tak dalej. Agent AI musi uwzględnić te terminy i ich odmiany w wypowiedziach szkoleniowych dla wszystkich powiązanych artykułów, co prowadzi do zbędnego wprowadzania danych.

Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz użyć niestandardowych synonimów w skrypcyjnym agencie AI do odpowiadania na pytania. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane przez platformę słowem głównym w czasie wykonywania.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij trzy wielokropek.
4	Kliknij opcję Synonimy niestandardowe.
5	Kliknij przycisk Nowy wyraz główny.
6	Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz.
7	Ponownie przeszkol agenta AI po dodaniu synonimów. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku .CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem na platformę.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do obszaru Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz za pomocą przełącznika powoduje, że agent AI jest niedostępny.
Komunikat o wyłączeniu — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta Ten komunikat zostanie wyświetlony użytkownikom, którzy spróbują uzyskać dostęp do tego agenta.
Akcja rezerwowa — wybierz tę opcję, aby wykonać odpowiednią akcję na wiadomościach przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nie rób nic: nie podjęto żadnych działań.
- Wyślij do agenta: czat jest przekazywany agentowi na podstawie wiadomości przychodzących do agenta AI.
Zarządzanie sesjami > Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby poprosić użytkowników o opinię na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta AI.
Czas zamknięcia sesji — limit czasu sesji (w minutach), po upływie którego sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Bezpieczeństwo — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko po włączeniu opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ta wartość jest ustawiona na wartość Prawda, można wyświetlić to pole.

Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Następne czynności

Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.

Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

1	Przejdź do zakładki Ustawienia > Język .
2	Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język.
5	Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Konfigurowanie ustawień przekazywania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do opcji Ustawienia > Handover i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazanie agenta — przenieś użytkownika do agenta, gdy agent AI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o to poprosi.
Włącz przekazywanie przy przełączaniu rezerwowym — pewna liczba kolejnych komunikatów rezerwowych w sesji może spowodować przekazanie agenta. Ten numer można skonfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie przy dopasowaniu częściowym — pewna liczba kolejnych dopasowań częściowych w sesji może spowodować przekazanie. Ten numer można konfigurować.
Włącz przekazywanie kolejnych wiadomości — kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą spowodować przekazanie agenta. Liczba powtórzeń wymagana dla tego wyzwalacza jest konfigurowalna.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania.

Następne czynności

Przejdź do sekcji zarządzania skryptowanymi agentami AI lub wyświetl podgląd agenta AI ze skryptem.

Podgląd skryptowanego agenta AI

Webex AI Agent umożliwia podgląd agentów AI podczas jego opracowywania, a nawet po zakończeniu programowania. W ten sposób można przetestować działanie agentów AI i określić, czy generowane są pożądane odpowiedzi odpowiadające odpowiednim zapytaniom wejściowym. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI, korzystając z następujących sposobów.

Pulpit nawigacyjny agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję podglądu dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby uruchomić widżet podglądu agenta AI.
Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu, a następnie zminimalizowaniu, w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, umożliwiający łatwe ponowne uruchomienie trybu podglądu.

Oprócz tego możesz skopiować link podglądu udostępnianego z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Ten link można udostępnić innym użytkownikom agenta AI.

Widżet podglądu platformy

Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.

Widżet podglądu można zmaksymalizować, aby uzyskać lepszy widok. Dodatkowe przydatne funkcje obejmują dostarczanie informacji o konsumentach i inicjowanie wielu pomieszczeń w celu dokładnego przetestowania agenta AI.

Widżet podglądu z możliwością udostępniania

Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru brandColor do łącza. Użytkownicy mogą definiować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub używać szesnastkowego kodu kolorów.
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona na wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false

Przykładowy link podglądu z następującymi parametrami: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI

W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:

Szkolenie

W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma AI Agent oferuje wygodną strukturę testowania botów jednym kliknięciem. Można:

Łatwo twórz i wykonuj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.

Zdefiniuj testy

Testy można zdefiniować, wykonując poniższe czynności:

Zaloguj się do platformy agenta AI.
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
Kliknij przycisk Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.

Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:

Tabela 1. Przypadki testowe
Parametr	Opis
Komunikat	Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI.
Oczekiwany język	Język, w którym użytkownicy powinni wchodzić w interakcje z agentem AI.
Oczekiwany artykuł	Określ artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wpisywania system zasugeruje dopasowanie artykułów na podstawie wprowadzonego do tej pory tekstu.
Resetowanie poprzedniego kontekstu	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wyizolować przypadki testowe i upewnić się, że są one wykonywane niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając wszelkim zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych.
Dołącz dopasowania częściowe	Włącz ten przełącznik, aby uwzględnić przypadki testowe z oczekiwanymi artykułami, które tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi uważanej za pomyślną.
Importowanie z CSV	Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione.
Eksport do CSV	Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV).
Testuj wywołania zwrotne	Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i testować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Wywołanie zwrotne w przepływie	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego	Określ klucz szablonu, który musi zostać aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Limit czasu połączenia zwrotnego (s)	Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. Obecnie wymuszany jest 20-sekundowy limit czasu. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.

Wykonaj testy

Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.

Możesz również wykonywać przypadki testowe z karty Przypadki testowe .

Po zakończeniu każdego przypadku testowego jego wynik jest wyświetlany obok odpowiedniego wpisu. Aby zakończyć uruchomiony przypadek testowy, kliknij przycisk Przerwij uruchamianie w prawym górnym rogu ekranu.

Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te, które pasują do wybranego wyniku.

Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .

Historia realizacji

Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.

Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewni to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testów.

Sesji

Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Możesz użyć tych danych do zbadania komunikatów i kontekstu określonych sesji, aby uzyskać wgląd w interakcje użytkowników i zidentyfikować obszary wymagające poprawy, udoskonalić odpowiedzi agenta AI i poprawić ogólne wrażenia użytkownika.

Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:

Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.

Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.

Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowanym agencie AI umożliwiające udzielanie odpowiedzi na pytania

Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI służącym do odpowiadania na pytania zapewnia kompleksowy podział konkretnej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.

Sekcja Wiadomości :

Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.

Karta Informacje o transakcji:

Wyświetla listę artykułów, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, w tym zarówno dopasowania dokładne, jak i częściowe.
Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień trafności.
Przedstawia wyniki podstawowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikowania odpowiednich artykułów.
Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Handover and Inference .

Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Przetworzone zapytanie — pokazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po ich przetworzeniu przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, takiej jak fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.

Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji

Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:

Zidentyfikowane intencje:

Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębnienia go z zapytania użytkownika.

Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które zostały wyodrębnione z wiadomości klienta i są skojarzone z aktywnym zamiarem konsumenta. Encje te reprezentują kluczowe informacje, które bot zidentyfikował w zapytaniu użytkownika.

Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.

W obszarze Inne informacje są wyświetlane:

Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.

Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.

Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:

Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
Datastore i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
Funkcja wyszukiwania — wbudowany pasek wyszukiwania umożliwia szybkie znajdowanie określonych wypowiedzi w konwersacji.

Historia

Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz artykuły, intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest aktualny. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność.

Strona Historia umożliwia:

Wyświetl historię treningu — śledzą, kiedy korpus został przeszkolony i jakie zmiany zostały wprowadzone.
Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, NLP i kuracji.
Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.

Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami z bazy wiedzy:

Aktywuj artykuły — udostępnij wcześniej nieaktywne artykuły , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
Edytuj artykuły — Utwórz nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał w celach informacyjnych.
Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
Pobierz artykuły — wyeksportuj artykuły z bazy wiedzy Knowledge Base jako plik CSV do analizy lub odwoływania się do trybu offline.
Ta opcja jest dostępna dla skryptowanego agenta AI tylko do odpowiadania na pytania.

Dzienniki audytu

Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:

Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
Kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.

Użyj opcji Wyszukiwanie według i Pole , aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika inspekcji.
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.

Kuracja

Wiadomości są dodawane do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:

Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu użytkownika i wyzwala rezerwowy zamiar.
Domyślny rezerwowy zamiar konwersji — jeśli ten przełącznik jest włączony, wiadomości aktywujące domyślny rezerwowy zamiar konwersji będą wysyłane do konsoli kuracji.

To kryterium ma zastosowanie tylko do skryptowanego agenta AI do wykonywania działań.
Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
Częściowe dopasowanie — komunikaty, w przypadku których agent AI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowego zamiaru lub odpowiedzi.

Rozwiązywanie problemów

Karta Problemy stanowi centralną lokalizację do przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:

Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.

Możesz wyświetlić pełną zawartość zaszyfrowanych sesji za pomocą opcji Odszyfruj zawartość , jeśli masz włączony dostęp do odszyfrowywania.

Odszyfrowywanie dostępu jest udzielane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia zaawansowanej ochrony danych w zapleczu.

Aby rozwiązać problem, możesz:

Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć sprawę z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
Utwórz nowy artykuł — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nowy artykuł bezpośrednio z konsoli kuracji.
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.

Linkowanie do domyślnych artykułów (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, częściowe dopasowanie) jest niedozwolone.
W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że nowa wiedza znajduje odzwierciedlenie w jego odpowiedziach.
Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.

Karta Rozwiązane zawiera wyczerpujący przegląd wszystkich rozwiązanych problemów. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy problem był powiązany z istniejącym artykułem, użyty do utworzenia nowego artykułu/intencji, czy zignorowany. W przypadku napotkania niepożądanych odpowiedzi, które nie zostały automatycznie przechwycone przez istniejące reguły, można ręcznie dodać określone wypowiedzi do Konsoli kuracji.

Aby dodać sprawy z sesji:

Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, zostanie wyświetlony przełącznik Stan kuracji.
Przełącz flagę — włącz przełącznik Stan kuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.

Jeśli problem jest już obecny w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio, aby wskazać jego stan.

Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics

Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Kluczowe dane są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty. Są to: Omówienie, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja.

Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą też dostosować widok analizy, wybierając kanał, dla którego chcą wyświetlać dane, wraz z zakresem dat i szczegółowością danych. Domyślnie dane analityczne za ostatni miesiąc są wyświetlane dla wszystkich kanałów z dzienną szczegółowością (każdy dzień jest punktem na osi X na wykresach).

Omówienie

Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agenta AI.

Wybierz agenta AI na stronie Pulpit nawigacyjny.
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.

Sesje i wiadomości

W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

Następnie następuje graficzna reprezentacja sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz łączna liczba odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.

Użytkownicy

Druga sekcja w sekcji Przegląd zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.

Wydajność

Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI dla użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:

Zidentyfikowano intencje użytkownika.
Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.

To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.

Szkolenie

Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru / artykułu w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie artykuły/intencje w korpusie są wyświetlane jako pojedyncze prostokąty, gdzie kolor i względny rozmiar każdego prostokąta wskazuje na dane treningowe zawarte w artykule/intencji. Im bliższy jest zamiar bieli, tym więcej danych treningowych jest potrzebnych do poprawy dokładności agenta AI.

Odpowiedzi

Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Zapewnia graficzną reprezentację najpopularniejszych artykułów dla agentów AI do odpowiadania na pytania i szablonów odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.

Kuracja

Zawiera wizualne podsumowanie liczby problemów z kuracją pojawiających się każdego dnia i ile z nich zostało rozwiązanych przez programistów agentów AI.

Integracja agentów AI

W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.

Zintegruj agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi

Po utworzeniu i skonfigurowaniu agentów AI na platformie Webex AI Agent następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integrowanie agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.

Zarządzanie raportami agentów AI

W tej sekcji omówiono omówienie raportów agentów AI, typów raportów, tworzenia raportów agentów AI i metod dostarczania raportów.

Opis raportów agentów AI

Funkcja raportów umożliwia generowanie lub planowanie (generowanie okresowe) określonych raportów z dostępnych typów raportów i otrzymywanie ich za pośrednictwem dostępnych metod dostarczania. Raporty te mogą dostarczyć cennych informacji na temat zachowań użytkowników, użycia, zaangażowania, wydajności produktu i tak dalej. Żądane informacje mogą być dostarczane na ich adres e-mail, ścieżkę SFTP lub zasobnik S3. Można wybrać typ raportu z listy wstępnie utworzonych raportów, a także wybrać, czy raport jednorazowy ma być generowany natychmiast, czy w regularnych odstępach czasu.

Po uzyskaniu dostępu do menu Raporty z lewego okienka nawigacji zostaną wyświetlone następujące karty:

Konfiguruj — ta karta zawiera listę wszystkich raportów, które są obecnie aktywne i generowane okresowo. Lista raportów zawiera następujące szczegóły:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal subskrybuje raport.
- Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który subskrybujesz.
- Częstotliwość — interwał otrzymywania raportu.
- Ostatni wygenerowany raport — ostatni wysłany raport.
- Następna zaplanowana data — następny dzień, w którym raport zostanie wysłany.
Historia — ta karta zawiera wszystkie informacje historyczne dotyczące raportów wysłanych do tej daty. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.

Możesz kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby pobrać te raporty historyczne.

Raporty na żądanie wyświetlane na karcie Historia są dostępne do pobrania dopiero po zakończeniu generowania raportu.

Tworzenie raportu agenta AICreate an AI Agent report

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Kliknij pozycję Raporty na pasku nawigacyjnym po lewej stronie.
3	Kliknij + Nowy raport.
4	Aby utworzyć i skonfigurować raport, należy podać następujące informacje: Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem. Możesz wyświetlić wszystkich agentów AI do odpowiadania na pytania i wykonywania zadań w tej aplikacji. Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który chcesz subskrybować. Wybór agenta AI do odpowiadania na pytania w złożonym pliku agenta AI powoduje wyświetlenie trzech różnych typów raportów: i) podsumowanie użycia i zachowania, ii) transkrypcja wiadomości oraz iii) problemy z kuracją. Format wyjściowy — format, w którym subskrybowany raport jest generowany i wysyłany do skonfigurowanego trybu dostarczania. Możliwe formaty: I) csv i ii) xlsx. Wybierz jedną z dwóch następujących opcji i odpowiednich ustawień dla typu raportów, które chcesz wygenerować: Generuj teraz — podaj daty rozpoczęcia i zakończenia raportu na żądanie. Zaplanowany raport — zaplanuj częstotliwość, godzinę, strefę czasową i datę rozpoczęcia raportu. Po utworzeniu tego raportu można użyć przełącznika Włącz raport , który zostanie dodany do raportu. To przełączanie można później włączyć lub wyłączyć, aby odbierać lub zatrzymywać raport z zaplanowaną częstotliwością. Sposób dostawy — więcej informacji można znaleźć w sekcji Metody dostawy.

Typy raportów agenta AI

Możesz wybrać z listy wstępnie utworzonych raportów na podstawie wybranego typu agenta AI. W tej sekcji omówiono te typy raportów, arkusze zawarte w każdym raporcie oraz kolumny dostępne w każdym arkuszu.

Typ raportu Agent AI do odpowiadania na pytania

Agent AI ma do dyspozycji trzy różne typy raportów umożliwiające odpowiadanie na pytania w aplikacji. Korzystając z różnych typów raportów, można zrozumieć podsumowanie użycia agenta AI, zachowanie, pytania użytkowników i sposób, w jaki agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.

Zachowanie i podsumowanie użycia

W tej sekcji jest wyświetlane podsumowanie agenta AI z częstotliwością wywoływania artykułów i kategorii. Informacje o podsumowaniu, kategoriach i artykułach można wyświetlić na osobnej karcie raportów:

Tabela 1. Szczegóły karty Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta AI	Nazwa agenta AI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów/sesji obsłużonych przez agenta AI.
Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście.
Łącznie ludzkie wiadomości	Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów AI	Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych.
Suma dopasowań częściowych	Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Całość rozmów przekazana agentowi ludzkiemu.
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez klientów.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez klientów.

Tabela 2. Szczegóły karty Kategoria
Pole	Opis
Nazwa kategorii	Nazwa kategorii skonfigurowana w agencie AI.
Konwersacje w kategorii	Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź z tej kategorii została podważona.
Suma głosów przeciw.	Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi z tej kategorii.

Tabela 3. Szczegóły karty artykułu
Pole	Opis
Nazwa artykułu	Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie AI.
Kategoria artykułu	Kategoria, do której należy ten zamiar.
Konwersacje do artykułu	Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto ten artykuł.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków, w których ten artykuł został wykryty.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź na ten artykuł została przegłosowana.
Suma głosów przeciw.	Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten artykuł.

Zarządzanie transkrypcjami

Wyświetla rozmowę między agentem AI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI.
Typ wiadomości	Komunikat agenta AI lub komunikat ludzki.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Kategoria	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Intencja wykryta przez wybrany aparat NLU.
Punktacja z art. 1	Wynik dla wykrytego zamiaru.
Opinia	Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół.
Komentarz do opinii	Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości.

Problemy z kuracją

Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI.
Ludzkie przesłanie	Treść ludzkiego przesłania.
Komunikat agenta AI	Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI.
Przyczyna problemu	Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Kategoria	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Punktacja z art. 1	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Agent AI do wykonywania zadań typu raportu

Istnieją trzy różne typy raportów dostępne dla agenta AI do wykonywania zadań w aplikacji do tworzenia agentów AI. Jako deweloper agenta AI możesz tworzyć różne typy raportów. Można ich użyć do zrozumienia podsumowania użycia agenta AI, zachowania agenta AI, tego, o co pytają użytkownicy i jak agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.

Zachowanie i podsumowanie użycia

Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z intencjami i kluczami szablonów, które zostały wyzwolone. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące szczegóły:

Tabela 4. Karta Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta AI	Nazwa agenta AI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta AI.
Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście.
Łącznie ludzkie wiadomości	Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów AI	Łączna liczba komunikatów wysyłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych.
Suma dopasowań częściowych	Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Całkowita liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez użytkowników.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez użytkowników.

Szczegółowe informacje o zamiarach można też wyświetlić na karcie Intencje w arkuszu kalkulacyjnym:

Tabela 5. Karta intencje
Pole	Opis
Nazwa zamiaru	Nazwa intencji skonfigurowana w agencie AI.
Rozmowy dla intencji	Liczba rozmów lub sesji, w których wywołano ten zamiar.
Łącznie wywołania	Ile razy ten zamiar został przywołany.
Całkowite ukończenie	Ile razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany.
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi na to została przegłosowana dla każdego zamiaru.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi na to została odrzucona dla każdego zamiaru.

Raport zawiera również szczegóły szablonu wysokiego poziomu, takie jak:

Tabela 6. Szczegóły szablonu
Pole	Opis
Nazwa klucza szablonu	Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie AI.
Metoda konwersji klucza szablonu	Intencje, w których jest używany ten klucz szablonu.
Konwersacje dotyczące klucza szablonu	Liczba przypadków, w których ten klucz szablonu został wysłany jako odpowiedź.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu jako odpowiedzi.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź na ten szablon została przegłosowana.
Suma głosów przeciw.	Ile razy odpowiedź na ten szablon została odrzucona.

Transkrypcje wiadomości

Wyświetla rozmowę klienta z agentem AI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji.
Typ wiadomości	Wiadomość agenta AI lub wiadomość człowieka.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Cel	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Intent 1 wynik	Wynik dla wykrytego zamiaru.
Opinia	Opinie użytkowników, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół.
Komentarz do opinii	Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości.

Problemy z kuracją

Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. Ten raport dotyczy tylko agentów AI ze skryptami. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikalny identyfikator sesji klienta.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji.
Ludzkie przesłanie	Treść ludzkiego przesłania.
Komunikat agenta AI	Treść wiadomości agent AI odpowiedział.
Przyczyna problemu	Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Cel	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Intent 1 wynik	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Metody dostarczania raportu agenta AI

W dzisiejszym świecie opartym na danych wydajne i bezpieczne dostarczanie raportów agentów AI ma kluczowe znaczenie dla świadomego podejmowania decyzji i doskonałości operacyjnej. Aby sprostać zróżnicowanym potrzebom organizacyjnym, oferujemy wiele metod dostarczania raportów agentów AI, zapewniając elastyczność, niezawodność i bezpieczeństwo. Opcje dostawy obejmują protokół bezpiecznego przesyłania plików (SFTP), e-mail i Amazon S3 Bucket. Każdy tryb został zaprojektowany tak, aby zaspokoić różne wymagania, niezależnie od tego, czy chodzi o wysokie bezpieczeństwo, łatwość dostępu, czy skalowalne rozwiązania pamięci masowej. W tym dokumencie przedstawiono funkcje i zalety każdej metody dostawy, pomagając wybrać najlepszą opcję dla konkretnych potrzeb.

SFTP

Pole	Opis
Wypychanie raportów do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem	Włącz tę opcję, aby wypchnąć raporty do bezpiecznej lokalizacji w zaplanowanym czasie. Włączając to przełączanie, można podać tylko następujące szczegóły.
Adres IP	Adres IP systemu.
Nazwa użytkownika	Nazwa użytkownika, aby uzyskać dostęp do raportów.
Hasło	Hasło umożliwiające dostęp do raportów.
Klucz prywatny	Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików.
Ścieżka przesyłania	Ścieżka do miejsca, do którego pliki są kierowane w systemie.

Adres e-mail

Pole	Opis
Zaplanuj wiadomości e-mail dla wielu odbiorców, oddzielając je średnikiem (;)	Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców.
Adresatów	Adres e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty w określonym czasie i z określoną częstotliwością.

Łyżka S3

Pole	Opis
Przekazywanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem	Przełącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i rozsyłać raporty do skonfigurowanego zasobnika S3.
Identyfikator klucza dostępu AWS	Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Tajny klucz dostępu AWS	Tajny klucz dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Nazwa zasobnika	Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport.
Nazwa folderu	Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3.

Zgodność ze sztuczną inteligencją

Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, zabezpieczenia i bezpieczeństwo danych

Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych

Rozwój produktów AI

Każda funkcja oparta na sztucznej inteligencji w Cisco jest poddawana ocenie wpływu na sztuczną inteligencję zgodnie z naszymi zasadami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i jest zgodna z ramami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, a także z istniejącymi procesami bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.

Prywatność i bezpieczeństwo

Firma Cisco nie przechowuje danych wejściowych klienta po procesie wnioskowania, a dostawca modelu 3rd, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć w portalu zaufania Cisco.

Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości AI dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:

Źródła danych na potrzeby szkoleń i oceny

Dostawca modelu 3rd firmy Cisco, firma Microsoft, oświadcza, że nie będzie używać treści klientów do ulepszania modeli Azure OpenAI i że nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.

Względy bezpieczeństwa i etyczne

Wszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego firma Cisco nadaje priorytet bezpieczeństwu zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.

Ocena i wydajność modelu

Firma Cisco priorytetowo traktuje wydajność i dokładność narzędzia AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości bazowego modelu.

Rozpocznij pracę z Webex AI Agent

Możliwości Webex AI Agent

Dokładne i terminowe odpowiedzi — precyzyjne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań lub danych wejściowych klientów.

Kluczowe korzyści dla firm

Lepsza obsługa klienta — zapewnia klientom konwersacyjne środowisko w czasie rzeczywistym.
Spersonalizowane interakcje — dostosowuje reakcje do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
Skalowalność i wydajność — Obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności angażowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i obniżenia kosztów operacyjnych.

Opis typów i przykładów agentów AI

Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:

Tabela 1. Typy agentów AI i ich możliwości
Typ agenta AI	Przeznaczenie	funkcjonalność,	Opis	Jak skonfigurować?
Autonomiczny	Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka.	Wykonywanie czynności	Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Zautomatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania.	Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań
Autonomiczny		Odpowiedz na pytania	Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników.	Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania
Skryptów	Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie ze wstępnie zdefiniowanym zestawem reguł i instrukcji.	Wykonywanie czynności	Agenci ze skryptami mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i ustrukturyzowane.	Skryptowani agenci AI do wykonywania działań
Skryptów		Odpowiedz na pytania	Agenci ze skryptami mogą odpowiadać na pytania na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi.	Skryptowani agenci AI do odpowiadania na pytania

Przykłady

Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mogą być stosowani do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:

Obsługa klienta — zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci mogą być wykorzystywani do obsługi klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i rozumienie języka naturalnego.
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
Analiza danych — Autonomiczni agenci mogą służyć do analizowania dużych zbiorów danych i wydobywania cennych informacji.
Automatyzacja procesów — zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci mogą być wykorzystywani do automatyzacji powtarzalnych zadań, poprawy wydajności i zmniejszenia liczby błędów.
Zarządzanie wiedzą — Autonomiczni agenci mogą być wykorzystywani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.

Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.

Wymagania wstępne

Jeśli jesteś już klientem Webex Contact Center, upewnij się, że są spełnione następujące wymagania wstępne:
- Webex dzierżawy Contact Center 2.0.
- Aplikacja Webex Connect jest aprowizowana dla dzierżawy.
- Platforma multimediów głosowych to platforma medialna nowej generacji.
Jeśli nie masz dzierżawy Webex Contact Center, skontaktuj się ze swoim partnerem, aby zainicjować Webex wersję próbną centrum kontaktowego z platformą multimedialną nowej generacji.
Administratorzy mogą poprosić Webex piaskownicę programisty centrum kontaktowego o wypróbowanie agentów AI.

Włączanie funkcji

Ta funkcja jest obecnie w fazie beta. Klienci mogą zarejestrować się w tej funkcji w portalu Webex beta wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów AI.

Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko oskryptowana funkcjonalność agenta AI.
Agenci autonomiczni są dostępni tylko dla wybranych klientów. Wnioski można składać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail# ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu niezależni agenci zostaną udostępnieni oprócz agentów skryptowych dla dzierżawy.

Dostęp Webex agenta AI

Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent. Można to zrobić w następujący sposób:

Logowanie z centrum sterowania

Jeśli nie widzisz Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.

Zaloguj się do Centrum sterowania, używając adresu URL  https://admin.webex.com.
W sekcji Usługi okienka nawigacji wybierz pozycję Contact Center.From the Services section of the navigation pane, choose Contact Center.
W obszarze Szybkie łącza w prawym okienku przejdź do sekcji pakietu Contact Center.
Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.

System uruchamia aplikację Webex AI Agent na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.

Logowanie z Webex Connect

Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent, musisz mieć dostęp do Webex Connect.

Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.

Układ strony głównej

Witamy na platformie Webex AI Agent. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:

Pasek nawigacyjny

Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — zawiera listę wstępnie utworzonych raportów agentów AI różnych typów. Raporty można generować lub planować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika agenta AI Webex w Centrum pomocy Webex.
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.

Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
- Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
  - Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
  - Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
  - Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
  - Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
- Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.

Poznaj swój pulpit nawigacyjny

Zadania na karcie agenta AI

Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:

Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
- Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
- Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
- Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
- Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
- Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.

Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI Agent

Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.

Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zapoznaj się z następującymi sekcjami:

Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania
Skryptowany agent AI do wykonywania akcji
Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania
Autonomiczny agent AI do wykonywania działań

Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI

Kliknij opcję Importuj agenta.
Kliknij Prześlij, aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
(Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
Kliknij przycisk Importuj.

Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę agenta AI Webex i jest dostępny w pulpicie nawigacyjnym.

Wyszukiwanie słów kluczowych

Filtruj według typu agenta

Zarządzanie bazą wiedzy

Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:

Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Zostanie wyświetlona strona Bazy wiedzy.
Bazę wiedzy można znaleźć na podstawie następujących kryteriów:
- Nazwa bazy wiedzy
- Rodzaj bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
- Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
Można również utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agentów AI.

Tworzenie bazy wiedzy dla agentów AI

1	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji.
2	Na stronie Bazy wiedzy kliknij przycisk +Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu.
3	Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: Nazwa bazy wiedzy — podaj nazwę bazy wiedzy. Opis — podaj krótki opis bazy wiedzy.
4	Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy z podaną nazwą.
5	Na karcie Pliki : Przeciągnij i upuść pliki do bazy wiedzy. Alternatywnie kliknij przycisk Dodaj plik , aby dodać plik. System obsługuje następujące formaty plików: PDF, docx, dane po, txt, xlsx, xls i CSV. Rozmiar każdego pliku nie może przekraczać 2 MB. Po dodaniu plików kliknij przycisk Przetwarzaj pliki , aby przetworzyć plik. Po zakończeniu system wyświetli plik na karcie Pliki .
6	Na karcie Dokumenty : Kliknij + Utwórz dokument , aby utworzyć własne dokumenty bazy wiedzy. Na stronie Tworzenie dokumentu wprowadź nazwę dokumentu. Użyj edytora tekstu, aby dodać wymagane informacje i sformatować tekst stosownie do potrzeb. Zaznacz opcję Dodaj do istniejącej kategorii , aby dodać dokument do istniejącej kategorii. Możesz także wybrać opcję Dodaj do nowej kategorii i utworzyć nową kategorię. Kliknij przycisk Zapisz. Możesz także kliknąć + Dodaj kategorię , aby zdefiniować kategorie i dodać dokumenty do odpowiedniej kategorii. Wybierz żądany dokument w lewym okienku i kliknij przycisk Podgląd internetowy, aby wyświetlić podgląd dokumentu.
7	Przejdź do karty Informacje . Można wyświetlać i śledzić szczegóły przekazanych plików i utworzonych dokumentów. Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować pliki bazy wiedzy. W razie potrzeby zmień nazwę pliku. Można również usunąć istniejące pliki i dodać nowe. Kliknij ikonę Usuń , aby całkowicie usunąć bazę wiedzy.

Następne czynności

Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI w celu odpowiadania na pytania.

Konfigurowanie autonomicznych agentów AI

Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań

Autonomiczni agenci AI mogą wykonywać różne zadania, w tym:

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.

Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Przefiltruj typ agenta AI jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Wykonaj czynności.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej. Domyślnym silnikiem AI jest Nova. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI, aby zapoznać się z najlepszymi praktykami i przykładami.
9	Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do wykonywania działań został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI

Następne czynności

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.

Przejdź do zakładki Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI.
Cel agenta — w razie potrzeby edytuj cel agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Instrukcje — wprowadź instrukcje dla agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Adres URL obrazu profilowego agenta — domyślny adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. W razie potrzeby zmień tę opcję.
Silnik AI — w razie potrzeby zaktualizuj silnik AI.
Wiadomość powitalna — domyślna wiadomość powitalna używana przez agenta AI do rozpoczęcia interakcji. W razie potrzeby zaktualizuj je.

Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Dodaj wymagane akcje do agenta AI.

Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI

Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.

Autonomiczny agent AI do wykonywania działań działa na następujących blokach konstrukcyjnych:

Działanie — funkcja, która umożliwia agentowi AI łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji. Zdefiniuj jednostki wejściowe jako część wypełniania szczeliny.
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie ukończyć zadanie.

Na karcie Działanie kliknij + Nowa akcja.

Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje:

Nazwa działania — wprowadź nazwę operacji. Na przykładZarezerwuj bilety.
Opis działania — podaj krótki opis oczekiwanego działania. Upewnij się, że opis działania jest jasny i dokładny.
Zakres akcji — wybierz zakres działania z listy rozwijanej. Dostępne są następujące opcje:
- Kliknij opcję Wypełnianie szczelin, aby skonfigurować wymagane encje wejściowe do wypełniania szczelin. Jeśli wybierzesz wypełnienie szczeliny, nie możesz skonfigurować szczegółów realizacji.
- Kliknij opcję Wypełnianie szczelin ze spełnieniem , aby skonfigurować wymagane encje wejściowe do wypełniania szczelin, a także zdefiniować szczegóły realizacji akcji.
Przekazywanie agenta jest działaniem domyślnym, które jest domyślnie włączone. Użyj opcji przełączania, aby wyłączyć przekazywanie agenta.

Następne czynności

Można skonfigurować gniazda lub gniazda i zdefiniować realizację w zależności od wybranego zakresu akcji.

Konfigurowanie wypełniania szczelin

Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:

Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli.
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.

Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli

1	Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa.
2	Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji wejściowej. Typ encji — wybierz typ danych encji. Opis encji — podaj krótki opis encji. Upewnij się, że opis encji jest jasny i dokładny. Przykłady encji — wprowadź przykład encji. Kliknij + Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby ta encja była obowiązkowa.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz.
4	Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować dodane encje wejściowe. Kliknij ikonę Usuń , aby usunąć encję.

Dodawanie encji za pomocą edytora JSON

Jednostki wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON encje muszą być zdefiniowane w ustrukturyzowanym formacie JSON.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Struktura parametrów wejściowych

Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:

type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.

properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.

required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.

Właściwości Obiekt

type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
- string — dane tekstowe.
- liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
- number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
- boolean — wartości prawda/fałsz.
- tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
- obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Dla większej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, a także zgodny z instrukcjami agenta i opisem działania.
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
- wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — pole wzorca jest używane w przypadku typów znaków w celu określenia wyrażenia regularnego, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to szczególnie przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
- examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.

Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Przykład

Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] }

Ten przykład zawiera następujące encje:

username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że powinno być obsługiwane w bezpieczny sposób).
email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).

Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".

Definiowanie realizacji

1	Zdefiniuj szczegóły realizacji dla wdrożenia agenta AI w centrum kontaktów. Podaj następujące informacje: Wybierz podejście do realizacji — wybierz przepływ. Wybierz konstruktora przepływu — wybierz wymagany konstruktor przepływu. Adres URL elementu webhook przepływu — wprowadź adres URL elementu webhook. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Elementy webhook do połączeń przychodzących. Klucz usługi — wprowadź szczegóły klucza usługi.
2	Skonfiguruj jednostki wyjściowe w taki sposób, aby agent AI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu.
3	Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij + Nowa encja wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji wyjściowej. Typ encji — wybierz typ danych encji. Opis encji — podaj krótki opis encji. Upewnij się, że opis jest jasny i dokładny. Przykłady encji — wprowadź przykład encji. Kliknij + Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby ustawić tę jednostkę jako obowiązkową. Można również użyć pliku JSON, aby dodać jednostki wyjściowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie encji za pomocą edytora JSON .
4	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych.
5	Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: Kliknij ikonę Edytuj , aby wprowadzić zmiany w encji. Kliknij ikonę Usuń, aby usunąć encję.
6	Kliknij przycisk Dodaj , aby zakończyć konfigurację.

Następne czynności

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.

Po skonfigurowaniu agenta AI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania

Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.

Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania

Zanim rozpoczniesz

Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można edytować. Silnik AI — wybierz wymagany silnik AI z listy rozwijanej. Domyślnym silnikiem AI jest Nova. Aby uzyskać podgląd głosowy, wybierz Vega. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd głosowy . Baza wiedzy — wybierz wymagany plik bazy wiedzy z listy dostępnych baz wiedzy. Nie można mapować wybranej bazy wiedzy na innych agentów AI. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
9	Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.

Przejdź do zakładki Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI.
Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI.
Silnik AI — wybierz wymagany silnik AI z listy rozwijanej.
Wiadomość powitalna — wprowadź wiadomość powitalną, której agent AI powinien użyć do rozpoczęcia interakcji.
Zezwól na przekazanie agenta — włącz opcję przełączania, aby przekazać rozmowę do agenta, gdy klient chce z nim rozmawiać.

Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta AI.

Konfigurowanie bazy wiedzy

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta AI.
2	Przejdź do karty Baza wiedzy.
3	Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej.
4	Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.

Po skonfigurowaniu agenta AI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI

Sesji

Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.

Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizy i ulepszania agenta AI.

Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i należy ją odszyfrować. Musisz mieć uprawnienia, aby odszyfrować sesję. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, dostęp do dowolnej sesji można uzyskać za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Ta funkcja ma jednak zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.

Historia

Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.

Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:

Dzienniki inspekcji — kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Dzienniki audytu

Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
Pole — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.

Historia modelu

Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Opis modelu — krótki opis wersji agenta AI.
AI Engine — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
Zaktualizowano dnia — data i godzina utworzenia wersji.
Działania — umożliwia wykonanie następujących czynności na agencie AI:
- Wczytaj — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.

Podgląd autonomicznego agenta AI

Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI w momencie tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można uruchomić z:

Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby uruchomić podgląd agenta AI.
Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby ją otworzyć. Przycisk Podgląd jest zawsze widoczny w sekcji nagłówka.
Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, którego można użyć do łatwego ponownego uruchomienia trybu podglądu.

Widżet podglądu platformy

Widżet podglądu można zmaksymalizować. Dostępne są inne przydatne funkcje, takie jak dostarczanie informacji o konsumentach i inicjowanie wielu pokoi w celu przetestowania agenta AI.

Widżet podglądu z możliwością udostępniania

Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru brandColor do łącza. Użytkownicy mogą definiować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub używać szesnastkowego kodu kolorów.
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Domyślnie ma wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false.

Przykładowy link podglądu z tymi parametrami: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.

Podgląd głosowy

Autonomous AI Agent do odpowiadania na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:

Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
Przejdź do Ustawienia > Profil.
1. Z listy rozwijanej AI Engine wybierz Vega.
Kliknij Zapisz zmiany.

Przycisk Podgląd zostanie zaktualizowany o ikonę mikrofonu do podglądu głosowego. Kliknij przycisk Podgląd . Zostanie wyświetlony widżet podglądu głosu:

Aby korzystać z tej funkcji, użytkownik musi włączyć dostęp do mikrofonu.

Widżet podglądu głosu udostępnia użytkownikom następujące funkcje:

Start , aby rozpocząć podgląd.
Transkrypcja na żywo Podczas trwania podglądu głosu w widżecie wyświetlana jest transkrypcja rozmowy na żywo.
Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
Wyciszenie , aby wyciszyć.

Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics

Sekcja Analiza agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:

Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.

W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów SI i ich przekazania

Konfigurowanie skryptowanego agenta AI

Skryptowy agent AI do wykonywania zadań

Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.

Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	W panelu kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI utwórz nowego agenta AI od podstaw. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij Rozpocznij od zera , a następnie Dalej .
5	W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij przycisk Wykonaj akcje.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można również edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej.
9	Kliknij opcję Utwórz. Skryptowany agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Po utworzeniu agenta AI możesz tworzyć encje , dodawaćintencje i definiować odpowiedzi.

Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami

Zanim rozpoczniesz

Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Dashboard (Pulpit nawigacyjny) wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI. Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. Opis — podaj szczegółowe informacje o tym agencie AI. Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby agent AI prosił o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawi się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem AI.
4	Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzanie encjami

Typy encji

Webex AI Agents oferuje 11 wstępnie utworzonych typów encji do przechwytywania różnych typów danych użytkownika. Można również utworzyć dowolną z następujących encji niestandardowych.

Encje niestandardowe

Encje te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla przypadku użycia. Są one używane do rzeczy, które nie są objęte jednostkami systemowymi.

Lista niestandardowa — zdefiniuj listy oczekiwanych ciągów w celu przechwytywania określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi encjami. Do każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowa encja rozmiaru pizzy.
Wyrażenie regularne — użyj wyrażeń regularnych do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiednich danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład 123-123-8789).
Cyfry — rejestrują dane wejściowe numeryczne o stałej długości z dużą dokładnością, szczególnie w przypadku interakcji głosowych. W interakcjach niegłosowych jest używany jako alternatywa dla typów encji niestandardowych i wyrażeń regularnych. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięć.
Alfanumeryczny — przechwytuje kombinacje liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno głosowych, jak i niegłosowych danych wejściowych.
Dowolna forma — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub zweryfikowania.
Mapa lokalizacji (WhatsApp) – wyodrębnij dane o lokalizacji udostępnione przez Ciebie na kanale WhatsApp.

Encje systemowe

Nazwa encji	Opis	Przykładowe dane wejściowe	Przykładowe dane wyjściowe
Data	Analizuje daty w języku naturalnym do standardowego formatu daty	"Lipiec przyszłego roku"	01/07/2020
Godzina	Analizuje czas w języku naturalnym do standardowego formatu godziny	5 wieczorem	17:00
E-mail	Wykrywa adresy e-mail	Napisz do mnie na info@cisco.com	info@cisco.com
Numer telefonu	Wykrywa wspólny numer telefonu	Zadzwoń do mnie na 9876543210	9876543210
Jednostki monetarne	Analizuje walutę i kwotę	Chcę 20$	20$
Porządkowych	Wykrywa liczbę porządkową	Czwarta na dziesięć osób	4.
Kardynał	Wykrywa liczbę kardynalną	Czwarta na dziesięć osób	10
Geolokalizacja	Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.)	Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie w Wielkiej Brytanii	Londyn, Wielka Brytania
Nazwiska osób	Wykrywa nazwy pospolite	Bill Gates z firmy Microsoft	Bill Gates
Ilość	Identyfikuje pomiary, według wagi lub odległości	Jesteśmy 5 km od Paryża	5km
Czas trwania	Identyfikuje przedziały czasu	1 tydzień urlopu	1 tydzień

Utworzone encje można edytować na karcie encji. Połączenie encji z intencją powoduje dodanie adnotacji do wypowiedzi wykrytych podczas ich dodawania.

Role encji

Tworzenie encji z rolami encji

Zanim rozpoczniesz

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Encje .
5	Kliknij przycisk Utwórz encję.
6	W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji. Typ encji — wybierz opcję Lista niestandardowa z listy rozwijanej. Wartości — wprowadź wartość encji.
7	Włącz przełącznik Automatyczne sugerowanie wartości gniazda na autouzupełnianie i podawaj alternatywne sugestie dla tej encji podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia encji niestandardowej tylko wtedy, gdy role encji są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkolenia dla aparatów RASA i Mindmeld NLU.
8	Kliknij przycisk Zapisz. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje .

Następne czynności

Po utworzeniu encji można połączyć role z encją.

Łączenie ról z encją

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
5	W sekcji Sloty kliknij encję Połącz.
6	Wybierz rolę encji dla nazwy encji.
7	Kliknij przycisk Zapisz. Do encji można przypisać role w celu dwukrotnego zebrania tej samej encji dla intencji.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Zarządzanie intencjami

Intencje systemowe

Domyślna intencja rezerwowa — możliwości agenta AI są z natury ograniczone przez intencje, które mają rozpoznawać i reagować na nie. Chociaż przedsiębiorstwo nie jest w stanie przewidzieć każdego możliwego pytania, które możesz zadać, domyślny zamiar awaryjny może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Implementując domyślny rezerwowy zamiar, programiści agentów AI mogą zapewnić, że agent AI prawidłowo obsługuje nieoczekiwane lub poza zakresem zapytania, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych intencji.
Programiści agentów AI nie muszą dodawać konkretnych wypowiedzi do intencji rezerwowej. Agenta można przeszkolić, aby automatycznie wyzwalał rezerwowy zamiar, gdy napotka znane pytania poza zakresem, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w innych zamiarach.
Na przykład w bankowym agencie AI użytkownicy mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent AI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczką, te zapytania można włączyć jako frazy szkoleniowe w ramach domyślnego zamiaru rezerwowego. Gdy użytkownik o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent AI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza zdefiniowane intencje i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.

Intencja rezerwowa nie powinna mieć żadnych slotów z nią związanych.

Rezerwowy zamiar konwersji musi używać domyślnego klucza szablonu rezerwowego dla swojej odpowiedzi.
Pomoc — ta intencja ma na celu odpowiadanie na zapytania użytkowników dotyczące możliwości agenta AI. Gdy użytkownicy nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o pomoc.
Domyślnie odpowiedź na intencję pomocy jest mapowana na klucz szablonu wiadomości Pomocy. Jednak programiści agentów AI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i bogate w informacje wskazówki.
Zaleca się przekazanie możliwości agenta AI na wysokim poziomie, zapewniając użytkownikom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
Porozmawiaj z agentem — ta intencja umożliwia użytkownikom zwrócenie się o pomoc do agenta na dowolnym etapie interakcji z agentem AI. Po wyzwoleniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje transfer do czynnika ludzkiego. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tego zamiaru jest przekazanie agenta. Chociaż nie ma ograniczeń interfejsu użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana go nie wpłynie na wynik przekazania przez człowieka.

Intencje Small Talk

Wszyscy nowo utworzeni agenci AI zawierają cztery wstępnie zdefiniowane intencje small talk, aby obsługiwać typowe powitania użytkowników, wyrazy wdzięczności, negatywne opinie i pożegnania:

Pozdrowienia
Dziękuję
Agent AI nie był pomocny
Do widzenia

Tworzenie intencji

Zanim rozpoczniesz

Przed utworzeniem intencji zaleca się utworzenie encji w celu utworzenia łącza z intencją. Encje są wymagane do wykonania zadania. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz tworzenie encji.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz zadanie.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane treningu kliknij przycisk Utwórz intencję .
5	W oknie Tworzenie intencji określ następujące informacje: Nazwa zamiaru — wprowadź nazwę zamiaru. Dodaj wypowiedź — dodaj frazę, która wywoła intencję, i kliknij przycisk Dodaj. Jeśli w dodanych wypowiedziach znajdują się jakieś encje, są one automatycznie opisywane w wypowiedziach i pojawiają się w sekcji Sloty . Możesz dodać więcej encji jako miejsca do intencji. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji z rolami encji. W każdym gnieździe wyświetlane są następujące informacje: Nazwa encji Czy jest to wymagane do ukończenia intencji. Liczba ponownych prób, które agent AI próbuje uzyskać od użytkownika tę wartość gniazda. Klucz szablonu
6	Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli encja jest obowiązkowa.
7	Wprowadź liczbę ponownych prób dozwolonych dla tego gniazda, jeśli jest ono nieprawidłowo wypełnione przez konsumenta. Domyślnie liczba ta jest ustawiona na trzy.
8	Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. Kliknij przycisk Utwórz nowy , aby utworzyć nowy klucz szablonu odpowiedzi dla encji. Treść odpowiedzi dla tych kluczy szablonu jest konfigurowana w sekcji Odpowiedzi . Każdy klucz szablonu ma odpowiadającą mu odpowiedź, która jest wysyłana do użytkownika po wyzwoleniu tego zamiaru.
9	W sekcji Odpowiedź wprowadź klucz szablonu ostatecznej odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po zakończeniu intencji.
10	Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebrane w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik jest wyłączony, gniazdo zachowuje stare wartości i wyświetla tę samą odpowiedź.
11	Włącz przełącznik Aktualizuj wartości gniazda, aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z konsumentem. Ostatnia wartość wypełniona w gnieździe jest traktowana przez agenta AI do przetwarzania danych. Jeśli ta funkcja jest włączona, wartości dla wypełnionych gniazd są aktualizowane za każdym razem, gdy użytkownicy podają nowe informacje dla tego samego typu gniazda.
12	Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby podać sugestie dotyczące wypełnienia gniazda i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi, na podstawie danych wejściowych użytkownika.
13	Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tej intencji. Połączenia i przepływy głosowe mogą wykorzystać to do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
14	Kliknij przycisk Zapisz. Kliknij opcję Trenuj w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić wszelkie zmiany wprowadzone w intencjach i encjach. Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindmeld NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) na intencję. Ponadto każde gniazdo musi mieć co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok osoby, której dotyczy problem, zostanie wyświetlona ikona ostrzeżenia, aby wskazać problem. Jednak domyślny rezerwowy zamiar jest zwolniony z tych wymagań.

Następne czynności

Łączenie encji z zamiarem

Zanim rozpoczniesz

Zaleca się, aby encje zostały utworzone i połączone przed dodaniem wypowiedzi. Ten automatyczny dodaje adnotacje do encji podczas dodawania wypowiedzi.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
5	W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. Połączone encje zostaną wyświetlone w sekcji Sloty.
6	Wybierz rolę encji dla nazwy encji.
7	Kliknij przycisk Zapisz. Gdy encja jest oznaczona jako wymagana, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Można określić maksymalną liczbę żądań brakującej encji przez agenta AI przed eskalacją lub udzieleniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu, który zostanie uruchomiony, jeśli wymagana encja nie zostanie dostarczona w określonej liczbie ponownych prób. Gdy agent AI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowie przy użyciu komunikatu skojarzonego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tego zamiaru. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne intencje bez przenoszenia poprzednich danych, musi być włączony przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane encje z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji.

Generowanie danych treningowych

Aby wygenerować dane treningowe, wykonaj poniższe czynności:

Wprowadź nazwę intencji i przykładową wypowiedź.
Kliknij Generuj.
Podaj krótki opis zamiaru kierowania sztuczną inteligencją.
Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności dla sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.

Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
Niższe ustawienie kreatywności może prowadzić do mniej zróżnicowanych wariantów.
Proces generowania może potrwać kilka sekund, w zależności od liczby żądanych wariantów.
Ikona błyskawicy odróżnia warianty generowane przez sztuczną inteligencję od danych treningowych zdefiniowanych przez użytkownika.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Oznaczanie wygenerowanych wariantów

Znajdź opcję oznaczania: Opcja oznaczania jest dostępna dla każdej wygenerowanej wypowiedzi.
Przekaż opinię: podczas oznaczania danych wyjściowych programiści mogą dodawać komentarze i określać powód zgłaszania.

Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji

Zarządzanie odpowiedziami

Odpowiedzi to komunikaty, które agent AI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można utworzyć odpowiedzi zawierające następujące elementy:

Tekst — zwykłe wiadomości tekstowe do bezpośredniej komunikacji.
Kod — osadzony kod dynamicznej zawartości lub działań.
Multimedia — obrazy, elementy audio lub wideo zwiększające komfort użytkowania.

Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:

Szablony — wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane na określone intencje.
Przepływy pracy — logika określająca szablon do użycia na podstawie zidentyfikowanego zamiaru.

Szablony funkcji Przekazanie agenta, Pomoc, Rezerwowy i Powitanie są wstępnie skonfigurowane, a wiadomość odpowiedzi można zmienić za pomocą odpowiednich szablonów.

Typy odpowiedzi

Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposoby ich konfigurowania.

Substytucja zmiennych

Konfigurowanie odpowiedzi za pomocą Projektanta odpowiedzi

Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:

Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe konstruowanie odpowiedzi, które agent AI dostarcza klientom.
Fragmenty kodu: Dla programistów używających języka Python ta opcja zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi przy użyciu kodu.

Projektant odpowiedzi agenta AI Webex został zaprojektowany tak, aby zapewnić, że środowisko użytkownika jest dostosowane do konkretnego kanału, z którym agent AI wchodzi w interakcję.

Szablony odpowiedzi

Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby zwiększyć wygodę użytkownika, projektant odpowiedzi umożliwia tworzenie wielu pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, co umożliwia dzielenie długich wiadomości na łatwiejsze w zarządzaniu sekcje. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczne i atrakcyjne środowisko użytkownika, możesz dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. Gdy aktywowany jest szablon z wieloma opcjami, jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Możesz włączyć tę funkcję, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się u dołu odpowiedzi.

Podczas zapisywania odpowiedzi programiści widzą ostrzeżenie wskazujące liczbę błędów, które należy poprawić. Pola z błędami zostaną podświetlone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja po kropkach umożliwia poruszanie się między kartami z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmienia kolor na czerwony, aby zasygnalizować błąd.
Szybka odpowiedź — odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być linkami tekstowymi lub URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, który jest wysyłany do bota po kliknięciu. Przyciski adresów URL przekierowują użytkowników do określonej strony internetowej.
Gdy zapytanie użytkownika jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zasugerować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i Facebooka.
Dodawanie adresu URL szybkich odpowiedzi
Przyciski szybkiej odpowiedzi adresu URL w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do witryny w celu uzyskania dalszych informacji lub działań, takich jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przyciski te otwierają określony adres URL w nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać adres URL szybkiej odpowiedzi w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
1. Wybierz klucz artykułu lub szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź adresu URL.
2. Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Zostanie wyświetlone okno podręczne Typ przycisku.
3. Wybierz typ przycisku jako Adres URL w kanale internetowym.
4. Określ tytuł przycisku i adres URL, do którego konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
5. Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź adresu URL.
Przyciski typu adresu URL można również skonfigurować za pomocą dynamicznego typu odpowiedzi, w którym przyciski te mają być konfigurowane przy użyciu fragmentów kodu Pythona. Te przyciski są obsługiwane w Webex platformie AI Agent w wersji zapoznawczej i udostępnianej wersji zapoznawczej. Obecnie nie są one obsługiwane przez widżet czatu na żywo IMchat ani przez inne kanały stron trzecich.
Karuzela — odpowiedzi z elementami rozszerzonymi mogą obejmować pojedynczą kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzelowym. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie Karuzela można skonfigurować za pomocą linków tekstowych lub URL. Kliknięcie przycisku adresu URL przekieruje użytkownika na określoną stronę internetową. Kliknięcie tekstowego przycisku szybkiej odpowiedzi wysyła skonfigurowany ładunek do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
Obraz — szablon multimedialny, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy, podając adresy URL.
Wideo – renderuje filmy w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL filmu.
Kod — może być używany do pisania kodu w języku Python na potrzeby wywoływania interfejsów API lub wykonywania innej logiki.

Fragmenty kodu

Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
Szybka odpowiedź — szablon zawierający tekst i klikalne przyciski.
Karuzela — kolekcja kart, z których każda ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
Obraz — szablon służący do konfigurowania obrazów przez podawanie adresów URL.
Wideo – szablon służący do konfigurowania wideo przez podanie adresu URL filmu. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
Plik — szablon służący do konfigurowania pliku pdf przez podanie adresu URL umożliwiającego dostęp do pliku.
Audio — szablon służący do konfigurowania pliku audio przez podanie adresu URL pliku audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do obszaru Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz za pomocą przełącznika powoduje, że agent AI jest niedostępny.
Komunikat o wyłączeniu — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta Ten komunikat zostanie wyświetlony użytkownikom, którzy spróbują uzyskać dostęp do tego agenta.
Akcja rezerwowa — wybierz tę opcję, aby wykonać odpowiednią akcję na wiadomościach przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nie rób nic: nie podjęto żadnych działań.
- Wyślij do agenta: czat jest przekazywany agentowi na podstawie wiadomości przychodzących do agenta AI.
Zarządzanie sesjami > Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby poprosić użytkowników o opinię na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta AI.
Czas zamknięcia sesji — limit czasu sesji (w minutach), po upływie którego sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Bezpieczeństwo — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko po włączeniu opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ta wartość jest ustawiona na wartość Prawda, można wyświetlić to pole.

Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Następne czynności

Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.

Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

1	Przejdź do zakładki Ustawienia > Język .
2	Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język.
5	Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Konfigurowanie ustawień przekazywania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do opcji Ustawienia > Handover i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazanie agenta — przenieś użytkownika do agenta, gdy agent AI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o to poprosi.
Włącz przekazywanie przy przełączaniu rezerwowym — pewna liczba kolejnych komunikatów rezerwowych w sesji może spowodować przekazanie agenta. Ten numer można skonfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie przy dopasowaniu częściowym — pewna liczba kolejnych dopasowań częściowych w sesji może spowodować przekazanie. Ten numer można konfigurować.
Włącz przekazywanie kolejnych wiadomości — kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą spowodować przekazanie agenta. Liczba powtórzeń wymagana dla tego wyzwalacza jest konfigurowalna.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania.

Następne czynności

Przejdź do sekcji zarządzania skryptowanymi agentami AI lub wyświetl podgląd agenta AI ze skryptem.

Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania

Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.

Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system.
9	Kliknij opcję Utwórz. Skryptowany agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Utwórz encję z rolami encji dla agenta AI.

Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami

Zanim rozpoczniesz

Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Dashboard (Pulpit nawigacyjny) wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI. Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. Opis — podaj szczegółowe informacje o tym agencie AI. Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby agent AI prosił o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawi się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem AI.
4	Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzanie artykułami

Wiadomość powitalna — zawiera pierwszą wiadomość za każdym razem, gdy rozpoczyna się rozmowa między klientem a agentem AI.
Komunikat rezerwowy — agent AI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
Częściowe dopasowanie — gdy agent AI rozpoznaje wiele artykułów z niewielką różnicą w wynikach (zgodnie z ustawieniami przekazywania i wnioskowania ), agent wyświetla ten komunikat dopasowania wraz z dopasowanymi artykułami jako opcjami. Możesz również skonfigurować wyświetlanie odpowiedzi tekstowej wraz z tymi opcjami.
Co możesz zrobić?— Możesz skonfigurować możliwości agenta AI. Agent AI wyświetla to za każdym razem, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta AI.

Oprócz tego artykuł domyślny Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli włączone jest przekazywanie agenta z ustawień przekazywania i wnioskowania .

Wszyscy nowi agenci AI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:

Pozdrowienia
Dziękuję
Agent AI nie był pomocny
Do widzenia

Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również zmodyfikować lub usunąć.

Nie można usunąć domyślnych artykułów dotyczących wiadomości powitalnej, wiadomości rezerwowej, rozmowy z agentem ani wiadomości częściowej.

Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i domyślnej odpowiedzi

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij Utwórz nowy artykuł.
4	Dodaj warianty domyślne.
5	Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości: Odpowiedź warunkowa — odpowiedź jest konfigurowana przez reguły. Odpowiedź może być w różnych formatach, takich jak tekst, karuzela, szybka odpowiedź, obraz, audio, wideo, kod i plik. Do jednego artykułu można dodać wiele odpowiedzi. Fragment kodu — odpowiedź jest tworzona przy użyciu warunków if-else. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu Projektanta odpowiedzi.
6	Kliknij Zapisz i trenuj.

Import z katalogów

1	Korzystaj z platformy agentów Webex AI
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij trzy elipsy.
4	Kliknij opcję Importuj z katalogów.
5	Wybierz kategorie artykułów, które muszą zostać dodane do agenta.
6	Kliknij Koniec.

Wyodrębnij często zadawane pytania z linku

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij trzy wielokropek.
4	Kliknij Wyodrębnij często zadawane pytania z linku.
5	Podaj adres URL miejsca, w którym znajdują się często zadawane pytania i kliknij Wyodrębnij.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Importowanie z pliku

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij trzy elipsy.
4	Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz CSV aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz JSON.
5	Kliknij przycisk Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie siatki. Kliknij przycisk Pobierz przykład, aby wyświetlić format, w którym artykuły muszą zostać określone.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Dodawanie synonimów niestandardowych

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij trzy wielokropek.
4	Kliknij opcję Synonimy niestandardowe.
5	Kliknij przycisk Nowy wyraz główny.
6	Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz.
7	Ponownie przeszkol agenta AI po dodaniu synonimów. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku .CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem na platformę.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do obszaru Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz za pomocą przełącznika powoduje, że agent AI jest niedostępny.
Komunikat o wyłączeniu — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta Ten komunikat zostanie wyświetlony użytkownikom, którzy spróbują uzyskać dostęp do tego agenta.
Akcja rezerwowa — wybierz tę opcję, aby wykonać odpowiednią akcję na wiadomościach przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nie rób nic: nie podjęto żadnych działań.
- Wyślij do agenta: czat jest przekazywany agentowi na podstawie wiadomości przychodzących do agenta AI.
Zarządzanie sesjami > Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby poprosić użytkowników o opinię na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta AI.
Czas zamknięcia sesji — limit czasu sesji (w minutach), po upływie którego sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Bezpieczeństwo — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko po włączeniu opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ta wartość jest ustawiona na wartość Prawda, można wyświetlić to pole.

Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Następne czynności

Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.

Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

1	Przejdź do zakładki Ustawienia > Język .
2	Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język.
5	Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Konfigurowanie ustawień przekazywania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do opcji Ustawienia > Handover i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazanie agenta — przenieś użytkownika do agenta, gdy agent AI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o to poprosi.
Włącz przekazywanie przy przełączaniu rezerwowym — pewna liczba kolejnych komunikatów rezerwowych w sesji może spowodować przekazanie agenta. Ten numer można skonfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie przy dopasowaniu częściowym — pewna liczba kolejnych dopasowań częściowych w sesji może spowodować przekazanie. Ten numer można konfigurować.
Włącz przekazywanie kolejnych wiadomości — kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą spowodować przekazanie agenta. Liczba powtórzeń wymagana dla tego wyzwalacza jest konfigurowalna.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania.

Następne czynności

Przejdź do sekcji zarządzania skryptowanymi agentami AI lub wyświetl podgląd agenta AI ze skryptem.

Podgląd skryptowanego agenta AI

Pulpit nawigacyjny agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję podglądu dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby uruchomić widżet podglądu agenta AI.
Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu, a następnie zminimalizowaniu, w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, umożliwiający łatwe ponowne uruchomienie trybu podglądu.

Widżet podglądu platformy

Widżet podglądu z możliwością udostępniania

Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru brandColor do łącza. Użytkownicy mogą definiować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub używać szesnastkowego kodu kolorów.
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona na wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false

Przykładowy link podglądu z następującymi parametrami: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI

W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:

Szkolenie

Łatwo twórz i wykonuj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.

Zdefiniuj testy

Testy można zdefiniować, wykonując poniższe czynności:

Zaloguj się do platformy agenta AI.
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
Kliknij przycisk Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.

Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:

Tabela 1. Przypadki testowe
Parametr	Opis
Komunikat	Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI.
Oczekiwany język	Język, w którym użytkownicy powinni wchodzić w interakcje z agentem AI.
Oczekiwany artykuł	Określ artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wpisywania system zasugeruje dopasowanie artykułów na podstawie wprowadzonego do tej pory tekstu.
Resetowanie poprzedniego kontekstu	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wyizolować przypadki testowe i upewnić się, że są one wykonywane niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając wszelkim zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych.
Dołącz dopasowania częściowe	Włącz ten przełącznik, aby uwzględnić przypadki testowe z oczekiwanymi artykułami, które tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi uważanej za pomyślną.
Importowanie z CSV	Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione.
Eksport do CSV	Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV).
Testuj wywołania zwrotne	Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i testować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Wywołanie zwrotne w przepływie	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego	Określ klucz szablonu, który musi zostać aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Limit czasu połączenia zwrotnego (s)	Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. Obecnie wymuszany jest 20-sekundowy limit czasu. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.

Wykonaj testy

Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.

Możesz również wykonywać przypadki testowe z karty Przypadki testowe .

Historia realizacji

Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.

Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewni to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testów.

Sesji

Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.

Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowanym agencie AI umożliwiające udzielanie odpowiedzi na pytania

Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI służącym do odpowiadania na pytania zapewnia kompleksowy podział konkretnej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.

Sekcja Wiadomości :

Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.

Karta Informacje o transakcji:

Wyświetla listę artykułów, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, w tym zarówno dopasowania dokładne, jak i częściowe.
Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień trafności.
Przedstawia wyniki podstawowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikowania odpowiednich artykułów.
Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Handover and Inference .

Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Przetworzone zapytanie — pokazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po ich przetworzeniu przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, takiej jak fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.

Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji

Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:

Zidentyfikowane intencje:

Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębnienia go z zapytania użytkownika.

Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.

W obszarze Inne informacje są wyświetlane:

Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.

Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.

Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:

Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
Datastore i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
Funkcja wyszukiwania — wbudowany pasek wyszukiwania umożliwia szybkie znajdowanie określonych wypowiedzi w konwersacji.

Historia

Strona Historia umożliwia:

Wyświetl historię treningu — śledzą, kiedy korpus został przeszkolony i jakie zmiany zostały wprowadzone.
Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, NLP i kuracji.
Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.

Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami z bazy wiedzy:

Aktywuj artykuły — udostępnij wcześniej nieaktywne artykuły , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
Edytuj artykuły — Utwórz nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał w celach informacyjnych.
Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
Pobierz artykuły — wyeksportuj artykuły z bazy wiedzy Knowledge Base jako plik CSV do analizy lub odwoływania się do trybu offline.
Ta opcja jest dostępna dla skryptowanego agenta AI tylko do odpowiadania na pytania.

Dzienniki audytu

Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:

Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
Kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.

Użyj opcji Wyszukiwanie według i Pole , aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika inspekcji.
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.

Kuracja

Wiadomości są dodawane do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:

Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu użytkownika i wyzwala rezerwowy zamiar.
Domyślny rezerwowy zamiar konwersji — jeśli ten przełącznik jest włączony, wiadomości aktywujące domyślny rezerwowy zamiar konwersji będą wysyłane do konsoli kuracji.

To kryterium ma zastosowanie tylko do skryptowanego agenta AI do wykonywania działań.
Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
Częściowe dopasowanie — komunikaty, w przypadku których agent AI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowego zamiaru lub odpowiedzi.

Rozwiązywanie problemów

Karta Problemy stanowi centralną lokalizację do przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:

Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.

Możesz wyświetlić pełną zawartość zaszyfrowanych sesji za pomocą opcji Odszyfruj zawartość , jeśli masz włączony dostęp do odszyfrowywania.

Odszyfrowywanie dostępu jest udzielane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia zaawansowanej ochrony danych w zapleczu.

Aby rozwiązać problem, możesz:

Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć sprawę z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
Utwórz nowy artykuł — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nowy artykuł bezpośrednio z konsoli kuracji.
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.

Linkowanie do domyślnych artykułów (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, częściowe dopasowanie) jest niedozwolone.
W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że nowa wiedza znajduje odzwierciedlenie w jego odpowiedziach.
Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.

Aby dodać sprawy z sesji:

Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, zostanie wyświetlony przełącznik Stan kuracji.
Przełącz flagę — włącz przełącznik Stan kuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.

Jeśli problem jest już obecny w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio, aby wskazać jego stan.

Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics

Omówienie

Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agenta AI.

Wybierz agenta AI na stronie Pulpit nawigacyjny.
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.

Sesje i wiadomości

W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

Użytkownicy

Wydajność

Zidentyfikowano intencje użytkownika.
Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.

To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.

Szkolenie

Odpowiedzi

Kuracja

Zawiera wizualne podsumowanie liczby problemów z kuracją pojawiających się każdego dnia i ile z nich zostało rozwiązanych przez programistów agentów AI.

Integracja agentów AI

W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.

Zintegruj agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integrowanie agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.

Zarządzanie raportami agentów AI

W tej sekcji omówiono omówienie raportów agentów AI, typów raportów, tworzenia raportów agentów AI i metod dostarczania raportów.

Opis raportów agentów AI

Po uzyskaniu dostępu do menu Raporty z lewego okienka nawigacji zostaną wyświetlone następujące karty:

Konfiguruj — ta karta zawiera listę wszystkich raportów, które są obecnie aktywne i generowane okresowo. Lista raportów zawiera następujące szczegóły:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal subskrybuje raport.
- Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który subskrybujesz.
- Częstotliwość — interwał otrzymywania raportu.
- Ostatni wygenerowany raport — ostatni wysłany raport.
- Następna zaplanowana data — następny dzień, w którym raport zostanie wysłany.
Historia — ta karta zawiera wszystkie informacje historyczne dotyczące raportów wysłanych do tej daty. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.

Możesz kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby pobrać te raporty historyczne.

Raporty na żądanie wyświetlane na karcie Historia są dostępne do pobrania dopiero po zakończeniu generowania raportu.

Tworzenie raportu agenta AICreate an AI Agent report

1	Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
2	Kliknij pozycję Raporty na pasku nawigacyjnym po lewej stronie.
3	Kliknij + Nowy raport.
4	Aby utworzyć i skonfigurować raport, należy podać następujące informacje: Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem. Możesz wyświetlić wszystkich agentów AI do odpowiadania na pytania i wykonywania zadań w tej aplikacji. Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który chcesz subskrybować. Wybór agenta AI do odpowiadania na pytania w złożonym pliku agenta AI powoduje wyświetlenie trzech różnych typów raportów: i) podsumowanie użycia i zachowania, ii) transkrypcja wiadomości oraz iii) problemy z kuracją. Format wyjściowy — format, w którym subskrybowany raport jest generowany i wysyłany do skonfigurowanego trybu dostarczania. Możliwe formaty: I) csv i ii) xlsx. Wybierz jedną z dwóch następujących opcji i odpowiednich ustawień dla typu raportów, które chcesz wygenerować: Generuj teraz — podaj daty rozpoczęcia i zakończenia raportu na żądanie. Zaplanowany raport — zaplanuj częstotliwość, godzinę, strefę czasową i datę rozpoczęcia raportu. Po utworzeniu tego raportu można użyć przełącznika Włącz raport , który zostanie dodany do raportu. To przełączanie można później włączyć lub wyłączyć, aby odbierać lub zatrzymywać raport z zaplanowaną częstotliwością. Sposób dostawy — więcej informacji można znaleźć w sekcji Metody dostawy.

Typy raportów agenta AI

Typ raportu Agent AI do odpowiadania na pytania

Zachowanie i podsumowanie użycia

Tabela 1. Szczegóły karty Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta AI	Nazwa agenta AI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów/sesji obsłużonych przez agenta AI.
Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście.
Łącznie ludzkie wiadomości	Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów AI	Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych.
Suma dopasowań częściowych	Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Całość rozmów przekazana agentowi ludzkiemu.
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez klientów.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez klientów.

Tabela 2. Szczegóły karty Kategoria
Pole	Opis
Nazwa kategorii	Nazwa kategorii skonfigurowana w agencie AI.
Konwersacje w kategorii	Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź z tej kategorii została podważona.
Suma głosów przeciw.	Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi z tej kategorii.

Tabela 3. Szczegóły karty artykułu
Pole	Opis
Nazwa artykułu	Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie AI.
Kategoria artykułu	Kategoria, do której należy ten zamiar.
Konwersacje do artykułu	Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto ten artykuł.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków, w których ten artykuł został wykryty.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź na ten artykuł została przegłosowana.
Suma głosów przeciw.	Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten artykuł.

Zarządzanie transkrypcjami

Wyświetla rozmowę między agentem AI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI.
Typ wiadomości	Komunikat agenta AI lub komunikat ludzki.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Kategoria	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Intencja wykryta przez wybrany aparat NLU.
Punktacja z art. 1	Wynik dla wykrytego zamiaru.
Opinia	Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół.
Komentarz do opinii	Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości.

Problemy z kuracją

Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI.
Ludzkie przesłanie	Treść ludzkiego przesłania.
Komunikat agenta AI	Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI.
Przyczyna problemu	Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Kategoria	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Punktacja z art. 1	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Agent AI do wykonywania zadań typu raportu

Zachowanie i podsumowanie użycia

Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z intencjami i kluczami szablonów, które zostały wyzwolone. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące szczegóły:

Tabela 4. Karta Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta AI	Nazwa agenta AI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta AI.
Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście.
Łącznie ludzkie wiadomości	Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów AI	Łączna liczba komunikatów wysyłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych.
Suma dopasowań częściowych	Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Całkowita liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez użytkowników.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez użytkowników.

Szczegółowe informacje o zamiarach można też wyświetlić na karcie Intencje w arkuszu kalkulacyjnym:

Tabela 5. Karta intencje
Pole	Opis
Nazwa zamiaru	Nazwa intencji skonfigurowana w agencie AI.
Rozmowy dla intencji	Liczba rozmów lub sesji, w których wywołano ten zamiar.
Łącznie wywołania	Ile razy ten zamiar został przywołany.
Całkowite ukończenie	Ile razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany.
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi na to została przegłosowana dla każdego zamiaru.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi na to została odrzucona dla każdego zamiaru.

Raport zawiera również szczegóły szablonu wysokiego poziomu, takie jak:

Tabela 6. Szczegóły szablonu
Pole	Opis
Nazwa klucza szablonu	Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie AI.
Metoda konwersji klucza szablonu	Intencje, w których jest używany ten klucz szablonu.
Konwersacje dotyczące klucza szablonu	Liczba przypadków, w których ten klucz szablonu został wysłany jako odpowiedź.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu jako odpowiedzi.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź na ten szablon została przegłosowana.
Suma głosów przeciw.	Ile razy odpowiedź na ten szablon została odrzucona.

Transkrypcje wiadomości

Wyświetla rozmowę klienta z agentem AI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji.
Typ wiadomości	Wiadomość agenta AI lub wiadomość człowieka.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Cel	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Intent 1 wynik	Wynik dla wykrytego zamiaru.
Opinia	Opinie użytkowników, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół.
Komentarz do opinii	Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości.

Problemy z kuracją

Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. Ten raport dotyczy tylko agentów AI ze skryptami. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikalny identyfikator sesji klienta.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji.
Ludzkie przesłanie	Treść ludzkiego przesłania.
Komunikat agenta AI	Treść wiadomości agent AI odpowiedział.
Przyczyna problemu	Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Cel	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Intent 1 wynik	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Metody dostarczania raportu agenta AI

SFTP

Pole	Opis
Wypychanie raportów do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem	Włącz tę opcję, aby wypchnąć raporty do bezpiecznej lokalizacji w zaplanowanym czasie. Włączając to przełączanie, można podać tylko następujące szczegóły.
Adres IP	Adres IP systemu.
Nazwa użytkownika	Nazwa użytkownika, aby uzyskać dostęp do raportów.
Hasło	Hasło umożliwiające dostęp do raportów.
Klucz prywatny	Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików.
Ścieżka przesyłania	Ścieżka do miejsca, do którego pliki są kierowane w systemie.

Adres e-mail

Pole	Opis
Zaplanuj wiadomości e-mail dla wielu odbiorców, oddzielając je średnikiem (;)	Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców.
Adresatów	Adres e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty w określonym czasie i z określoną częstotliwością.

Łyżka S3

Pole	Opis
Przekazywanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem	Przełącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i rozsyłać raporty do skonfigurowanego zasobnika S3.
Identyfikator klucza dostępu AWS	Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Tajny klucz dostępu AWS	Tajny klucz dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Nazwa zasobnika	Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport.
Nazwa folderu	Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3.

Zgodność ze sztuczną inteligencją

Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, zabezpieczenia i bezpieczeństwo danych

Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych

Rozwój produktów AI

Prywatność i bezpieczeństwo

Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości AI dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:

Źródła danych na potrzeby szkoleń i oceny

Względy bezpieczeństwa i etyczne

Ocena i wydajność modelu

Firma Cisco priorytetowo traktuje wydajność i dokładność narzędzia AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości bazowego modelu.

Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.

Możliwości aplikacji Webex AI Agent Studio

Dokładne i terminowe odpowiedzi — precyzyjne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań lub danych wejściowych klientów.

Kluczowe korzyści dla firm

Lepsza obsługa klienta — zapewnia klientom konwersacyjne środowisko w czasie rzeczywistym.
Spersonalizowane interakcje — dostosowuje reakcje do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
Skalowalność i wydajność — Obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności angażowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i obniżenia kosztów operacyjnych.

Opis typów i przykładów agentów AI

Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:

Tabela 1. Typy agentów AI i ich możliwości
Typ agenta AI	Przeznaczenie	funkcjonalność,	Opis	Jak skonfigurować?
Autonomiczny	Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka.	Wykonywanie czynności	Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Zautomatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania.	Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań
Autonomiczny		Odpowiedz na pytania	Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników.	Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania
Skryptów	Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie ze wstępnie zdefiniowanym zestawem reguł i instrukcji.	Wykonywanie czynności	Agenci ze skryptami mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i ustrukturyzowane.	Skryptowani agenci AI do wykonywania działań
Skryptów		Odpowiedz na pytania	Agenci ze skryptami mogą odpowiadać na pytania na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi.	Skryptowani agenci AI do odpowiadania na pytania

Przykłady

Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mogą być stosowani do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:

Obsługa klienta — zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci mogą być wykorzystywani do obsługi klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i rozumienie języka naturalnego.
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
Analiza danych — Autonomiczni agenci mogą służyć do analizowania dużych zbiorów danych i wydobywania cennych informacji.
Automatyzacja procesów — zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci mogą być wykorzystywani do automatyzacji powtarzalnych zadań, poprawy wydajności i zmniejszenia liczby błędów.
Zarządzanie wiedzą — Autonomiczni agenci mogą być wykorzystywani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.

Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.

Wymagania wstępne

Jeśli jesteś już klientem Webex Contact Center, upewnij się, że są spełnione następujące wymagania wstępne:
- Webex dzierżawy Contact Center 2.0.
- Aplikacja Webex Connect jest aprowizowana dla dzierżawy.
- Platforma multimediów głosowych to platforma medialna nowej generacji.
Jeśli nie masz dzierżawy Webex Contact Center, skontaktuj się ze swoim partnerem, aby zainicjować Webex wersję próbną centrum kontaktowego z platformą multimedialną nowej generacji.
Administratorzy mogą poprosić Webex piaskownicę programisty Contact Center o wypróbowanie agentów AI.

Włączanie funkcji

Ta funkcja jest obecnie w wersji beta. Klienci mogą zarejestrować się w tej funkcji w portalu Beta Webex wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów AI.

Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko oskryptowana funkcjonalność agenta AI.
Agenci autonomiczni są dostępni tylko dla wybranych klientów. Wnioski można składać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail# ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu niezależni agenci zostaną udostępnieni oprócz agentów skryptowych dla dzierżawy.

Dostęp Webex AI Agent Studio

Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Można to zrobić w następujący sposób:

Logowanie z centrum sterowania

Jeśli nie widzisz Webex AI Agent Studio, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.

Zaloguj się do Centrum sterowania, używając adresu URL  https://admin.webex.com.
W sekcji Usługi okienka nawigacji wybierz pozycję Contact Center.From the Services section of the navigation pane, choose Contact Center.
W obszarze Szybkie łącza w prawym okienku przejdź do sekcji pakietu Contact Center.
Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.

System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.

Logowanie z Webex Connect

Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.

Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
 W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.

Układ strony głównej

Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:

Pasek nawigacyjny

Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — zawiera listę wstępnie utworzonych raportów agentów AI różnych typów. Raporty można generować lub planować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.

Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
- Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
  - Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
  - Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
  - Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
  - Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
- Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.

Poznaj swój pulpit nawigacyjny

Zadania na karcie agenta AI

Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:

Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
- Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
- Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
- Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
- Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
- Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.

Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI Agent

Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.

Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:

Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania
Skryptowany agent AI do wykonywania akcji
Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania
Autonomiczny agent AI do wykonywania działań

Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI

Kliknij opcję Importuj agenta.
Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
(Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
Kliknij przycisk Importuj.

Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.

Wyszukiwanie słów kluczowych

Filtruj według typu agenta

Zarządzanie bazą wiedzy

Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla autonomicznych agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Autonomiczni agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Ci agenci AI szkolą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im dostarczanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.

Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:

Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Zostanie wyświetlona strona Bazy wiedzy.
Bazę wiedzy można znaleźć na podstawie następujących kryteriów:
- Nazwa bazy wiedzy
- Rodzaj bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
  Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
Można również utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.

Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI

1	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji.
2	Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu.
3	Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: Nazwa bazy wiedzy — podaj nazwę bazy wiedzy. Opis — podaj krótki opis bazy wiedzy.
4	Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie.
5	Na karcie Pliki : Przeciągnij i upuść pliki do bazy wiedzy. Możesz też kliknąć przycisk Dodaj plik , aby dodać plik. System obsługuje następujące formaty plików: PDF, .doc, .docx, transmisja danych przez, .txt, .xlsx, .xls i CSV. Rozmiar każdego pliku nie może przekraczać 2 MB. Po dodaniu plików kliknij przycisk Przetwarzaj pliki , aby je przetworzyć. Po zakończeniu system wyświetli listę plików na karcie Pliki .
6	Na karcie Dokumenty : Kliknij + Utwórz dokument , aby utworzyć własne dokumenty bazy wiedzy. Na stronie Tworzenie dokumentu wprowadź nazwę dokumentu. Użyj edytora tekstu, aby dodać wymagane informacje i sformatować tekst stosownie do potrzeb. Zaznacz opcję Dodaj do istniejącej kategorii , aby dodać dokument do istniejącej kategorii. Możesz także wybrać opcję Dodaj do nowej kategorii i utworzyć nową kategorię. Kliknij przycisk Zapisz. Możesz także kliknąć + Dodaj kategorię , aby zdefiniować kategorie i dodać dokumenty do odpowiedniej kategorii. Wybierz żądany dokument w lewym okienku i kliknij przycisk Podgląd internetowy, aby wyświetlić podgląd dokumentu.
7	Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić i śledzić szczegóły przekazanych plików i utworzonych dokumentów. Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować pliki bazy wiedzy. W razie potrzeby zmień nazwę pliku. Można również usunąć istniejące pliki i dodać nowe. Kliknij ikonę Usuń , aby całkowicie usunąć bazę wiedzy.

Następne czynności

Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI w celu odpowiadania na pytania.

Konfigurowanie autonomicznych agentów AI

Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań

Autonomiczni agenci AI mogą wykonywać różne zadania, w tym:

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:

Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Definiowanie realizacji

Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Przefiltruj typ agenta AI jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil zostaną wypełnione automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Wykonaj czynności.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej. Domyślnym silnikiem AI jest Nova. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI, aby zapoznać się z najlepszymi praktykami i przykładami.
9	Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI

Następne czynności

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.

Przejdź do zakładki Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI.
Cel agenta — w razie potrzeby edytuj cel agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Instrukcje — wprowadź instrukcje dla agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Adres URL obrazu profilowego agenta — domyślny adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. W razie potrzeby zmień tę opcję.
Silnik AI — w razie potrzeby zaktualizuj silnik AI.
Wiadomość powitalna — domyślna wiadomość powitalna używana przez agenta AI do rozpoczęcia interakcji. W razie potrzeby zaktualizuj je.

Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Dodaj wymagane akcje do agenta AI.

Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI

Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.

Autonomiczny agent AI do wykonywania działań działa na następujących blokach konstrukcyjnych:

Działanie — funkcja, która umożliwia agentowi AI łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji. Zdefiniuj jednostki wejściowe jako część wypełniania szczeliny.
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie ukończyć zadanie.

Na karcie Działanie kliknij + Nowa akcja.

Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje:

Nazwa działania — wprowadź nazwę operacji. Na przykładZarezerwuj bilety.
Opis działania — podaj krótki opis oczekiwanego działania. Upewnij się, że opis działania jest jasny i dokładny.
Zakres akcji — wybierz zakres działania z listy rozwijanej. Dostępne są następujące opcje:
- Kliknij opcję Wypełnianie szczelin, aby skonfigurować wymagane encje wejściowe do wypełniania szczelin. Jeśli wybierzesz wypełnienie szczeliny, nie możesz skonfigurować szczegółów realizacji.
- Kliknij opcję Wypełnianie szczelin ze spełnieniem , aby skonfigurować wymagane encje wejściowe do wypełniania szczelin, a także zdefiniować szczegóły realizacji akcji.
Przekazywanie agenta jest działaniem domyślnym, które jest domyślnie włączone. Użyj opcji przełączania, aby wyłączyć przekazywanie agenta.

Następne czynności

Można skonfigurować gniazda lub gniazda i zdefiniować realizację w zależności od wybranego zakresu akcji.

Konfigurowanie wypełniania szczelin

Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:

Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli.
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.

Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli

1	Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa.
2	Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji wejściowej. Typ encji — wybierz typ danych encji. Opis encji — podaj krótki opis encji. Upewnij się, że opis encji jest jasny i dokładny. Przykłady encji — wprowadź przykład encji. Kliknij + Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby ta encja była obowiązkowa.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz.
4	Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować dodane encje wejściowe. Kliknij ikonę Usuń , aby usunąć encję.

Dodawanie encji za pomocą edytora JSON

Jednostki wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON encje muszą być zdefiniowane w ustrukturyzowanym formacie JSON.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Struktura parametrów wejściowych

Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:

type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.

properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.

required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.

Właściwości Obiekt

type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
- string — dane tekstowe.
- liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
- number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
- boolean — wartości prawda/fałsz.
- tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
- obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Dla większej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, a także zgodny z instrukcjami agenta i opisem działania.
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
- wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — pole wzorca jest używane w przypadku typów znaków w celu określenia wyrażenia regularnego, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to szczególnie przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
- examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.

Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Przykład

Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] }

Ten przykład zawiera następujące encje:

username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że powinno być obsługiwane w bezpieczny sposób).
email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).

Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".

Definiowanie realizacji

1	Zdefiniuj szczegóły realizacji dla wdrożenia agenta AI w centrum kontaktów. Podaj następujące informacje: Wybierz podejście do realizacji — wybierz przepływ. Wybierz konstruktora przepływu — wybierz wymagany konstruktor przepływu. Adres URL elementu webhook przepływu — wprowadź adres URL elementu webhook. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Elementy webhook do połączeń przychodzących. Klucz usługi — wprowadź szczegóły klucza usługi.
2	Skonfiguruj jednostki wyjściowe w taki sposób, aby agent AI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu.
3	Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij + Nowa encja wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji wyjściowej. Typ encji — wybierz typ danych encji. Opis encji — podaj krótki opis encji. Upewnij się, że opis jest jasny i dokładny. Przykłady encji — wprowadź przykład encji. Kliknij + Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby ustawić tę jednostkę jako obowiązkową. Można również użyć pliku JSON, aby dodać jednostki wyjściowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie encji za pomocą edytora JSON .
4	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych.
5	Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: Kliknij ikonę Edytuj , aby wprowadzić zmiany w encji. Kliknij ikonę Usuń, aby usunąć encję.
6	Kliknij przycisk Dodaj , aby zakończyć konfigurację.

Następne czynności

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.

Po skonfigurowaniu agenta AI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania

Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:

Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Konfigurowanie bazy wiedzy

Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania

Zanim rozpoczniesz

Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można edytować. Silnik AI — wybierz wymagany silnik AI z listy rozwijanej. Domyślnym silnikiem AI jest Nova. Aby uzyskać podgląd głosowy, wybierz Vega. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd głosowy . Baza wiedzy — wybierz wymagany plik bazy wiedzy z listy dostępnych baz wiedzy. Nie można mapować wybranej bazy wiedzy na innych agentów AI. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
9	Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.

Przejdź do zakładki Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI.
Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI.
Silnik AI — wybierz wymagany silnik AI z listy rozwijanej.
Wiadomość powitalna — wprowadź wiadomość powitalną, której agent AI powinien użyć do rozpoczęcia interakcji.
Zezwól na przekazanie agenta — włącz opcję przełączania, aby przekazać rozmowę do agenta, gdy klient chce z nim rozmawiać.

Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta AI.

Konfigurowanie bazy wiedzy

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta AI.
2	Przejdź do karty Baza wiedzy.
3	Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej.
4	Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.

Po skonfigurowaniu agenta AI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI

Sesji

Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.

Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizy i ulepszania agenta AI.

Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i należy ją odszyfrować. Musisz mieć uprawnienia, aby odszyfrować sesję. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, dostęp do dowolnej sesji można uzyskać za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Ta funkcja ma jednak zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.

Historia

Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.

Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:

Dzienniki inspekcji — kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Dzienniki audytu

Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
Pole — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.

Historia modelu

Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Opis modelu — krótki opis wersji agenta AI.
AI Engine — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
Zaktualizowano dnia — data i godzina utworzenia wersji.
Działania — umożliwia wykonanie następujących czynności na agencie AI:
- Wczytaj — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.

Podgląd autonomicznego agenta AI

Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:

Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.

Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.

Widżet podglądu platformy

Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.

Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.

Widżet podglądu z możliwością udostępniania

Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie skopiowany link podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Możesz szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Widżet można dostosować w następujący sposób:

Kolor widżetu — dołączając parametr brandColor do łącza. Proste kolory można definiować za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów.
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Domyślnie ma wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false.

Przykładowy link podglądu z tymi parametrami: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.

Podgląd głosowy

Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:

Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i wybierz agenta AI.
Przejdź do Ustawienia > Profil.
1. Z listy rozwijanej AI Engine wybierz Vega.
Kliknij Zapisz zmiany.

Opcja Podgląd zostanie zaktualizowana o ikonę mikrofonu do podglądu głosowego. Kliknij przycisk Podgląd. Zostanie wyświetlony widżet podglądu głosu.

Aby korzystać z tej funkcji, należy włączyć dostęp do mikrofonu.

W widżecie podglądu głosu dostępne są następujące opcje:

Start , aby rozpocząć podgląd.
Transkrypcja rozmowy na żywo jest wyświetlana w widżecie, gdy trwa podgląd głosu.
Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
Wyciszenie , aby wyciszyć.

Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics

Sekcja Analiza agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:

Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.

W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów SI i ich przekazania

Konfigurowanie skryptowanego agenta AI

W tej sekcji opisano, jak skonfigurować agentów AI ze skryptami i zarządzać nimi Webex na platformie AI Agent Studio, aby zapewniali dokładne odpowiedzi na zapytania użytkowników i efektywnie wykonywali zautomatyzowane zadania.

Skryptowy agent AI do wykonywania zadań

Skryptowany agent AI rozszerza możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Skryptowy agent AI umożliwia wieloetapowe rozmowy, w których może uzyskać odpowiednie dane od klientów w celu wykonania określonych zadań. Obejmuje to:

Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:

Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zarządzanie encjami
Zarządzanie intencjami
Zarządzanie odpowiedziami
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Konfigurowanie ustawień przekazywania

Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W panelu kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI utwórz nowego agenta AI od podstaw. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij Rozpocznij od zera , a następnie Dalej .
5	W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij przycisk Wykonaj akcje.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można również edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej.
9	Kliknij opcję Utwórz. Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Twórz encje, dodawaj intencje i definiuj odpowiedzi.

Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami

Zanim rozpoczniesz

Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj wygenerowany przez system identyfikator agenta AI. Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. Opis — wprowadź szczegółowe informacje o agencie AI. Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby agent AI prosił o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawi się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem AI.
4	Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzanie encjami

Podmioty są budulcem rozmów. Są to podstawowe elementy, które agent AI wydobywa z wypowiedzi użytkowników. Reprezentują one określone informacje, takie jak nazwy produktów, daty, ilości lub inne znaczące grupy słów. Skutecznie identyfikując i wyodrębniając podmioty, agent AI może lepiej zrozumieć intencje użytkowników i zapewnić dokładniejsze i trafniejsze odpowiedzi.

Typy encji

Webex AI Agent Studio oferuje 11 wstępnie utworzonych typów encji do przechwytywania różnych typów danych użytkownika. Można również utworzyć dowolną z następujących encji niestandardowych.

Encje niestandardowe

Encje te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla przypadku użycia.

Lista niestandardowa — zdefiniuj listy oczekiwanych ciągów w celu przechwytywania określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi encjami. Do każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowa encja rozmiaru pizzy.
Wyrażenie regularne — użyj wyrażeń regularnych do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiednich danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład 123-123-8789).
Cyfry — rejestrują dane wejściowe numeryczne o stałej długości z dużą dokładnością, szczególnie w przypadku interakcji głosowych. W interakcjach niegłosowych jest używany jako alternatywa dla typów encji niestandardowych i wyrażeń regularnych. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięć.
Alfanumeryczny — przechwytuje kombinacje liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno głosowych, jak i niegłosowych danych wejściowych.
Dowolna forma — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub zweryfikowania.
Mapa lokalizacji (WhatsApp) – wyodrębnij dane o lokalizacji udostępnione przez Ciebie na kanale WhatsApp.

Encje systemowe

Nazwa encji	Opis	Przykładowe dane wejściowe	Przykładowe dane wyjściowe
Data	Analizuje daty w języku naturalnym do standardowego formatu daty	"Lipiec przyszłego roku"	01/07/2020
Godzina	Analizuje czas w języku naturalnym do standardowego formatu godziny	5 wieczorem	17:00
E-mail	Wykrywa adresy e-mail	Napisz do mnie na info@cisco.com	info@cisco.com
Numer telefonu	Wykrywa wspólny numer telefonu	Zadzwoń do mnie na 9876543210	9876543210
Jednostki monetarne	Analizuje walutę i kwotę	Chcę 20$	20$
Porządkowych	Wykrywa liczbę porządkową	Czwarta na dziesięć osób	4.
Kardynał	Wykrywa liczbę kardynalną	Czwarta na dziesięć osób	10
Geolokalizacja	Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.)	Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie w Wielkiej Brytanii	Londyn, Wielka Brytania
Nazwiska osób	Wykrywa nazwy pospolite	Bill Gates z firmy Microsoft	Bill Gates
Ilość	Identyfikuje pomiary, według wagi lub odległości	Jesteśmy 5 km od Paryża	5km
Czas trwania	Identyfikuje przedziały czasu	1 tydzień urlopu	1 tydzień

Utworzone encje można edytować na karcie encji. Połączenie encji z intencją powoduje dodanie adnotacji do wypowiedzi wykrytych podczas ich dodawania.

Role encji

Tworzenie encji z rolami encji

Zanim rozpoczniesz

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Encje .
5	Kliknij przycisk Utwórz encję.
6	W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji. Typ encji — wybierz opcję Lista niestandardowa z listy rozwijanej. Wartości — wprowadź wartość encji.
7	Włącz przełącznik Automatyczne sugerowanie wartości gniazda na autouzupełnianie i podawaj alternatywne sugestie dla tej encji podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia encji niestandardowej tylko wtedy, gdy role encji są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkolenia dla aparatów RASA i Mindmeld NLU.
8	Kliknij przycisk Zapisz. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje .

Następne czynności

Po utworzeniu encji można połączyć role z encją.

Łączenie ról z encją

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
5	W sekcji Sloty kliknij encję Połącz.
6	Wybierz rolę encji dla nazwy encji.
7	Kliknij przycisk Zapisz. Do encji można przypisać role w celu dwukrotnego zebrania tej samej encji dla intencji.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Skryptowani agenci AI używają rozumienia języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i szkolenia agentów skryptowanej sztucznej inteligencji, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, wymagając przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Możesz analizować różnice w wydajności, korzystając z wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij pozycję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent AI.

Model wektorowy

Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.

Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Zarządzanie intencjami

Intencja to podstawowy składnik platformy Webex AI Agent Studio, który umożliwia agentowi AI skuteczne zrozumienie danych wejściowych i reagowanie na nie. Reprezentuje konkretne zadanie lub działanie, które chcesz wykonać podczas rozmowy. Można zdefiniować wszystkie intencje odpowiadające zadaniom, które mają zostać wykonane. Dokładność klasyfikacji intencji bezpośrednio wpływa na zdolność agenta AI do udzielania odpowiednich i pomocnych odpowiedzi. Klasyfikacja intencji to proces identyfikacji intencji na podstawie danych wejściowych, umożliwiający agentowi AI reagowanie w znaczący i kontekstowy sposób.

Intencje systemowe

Domyślna intencja rezerwowa — możliwości agenta AI są z natury ograniczone przez intencje, które mają rozpoznawać i reagować na nie. Chociaż przedsiębiorstwo nie jest w stanie przewidzieć każdego możliwego pytania, które możesz zadać, domyślny zamiar awaryjny może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Implementując domyślny rezerwowy zamiar, programiści agentów AI mogą zapewnić, że agent AI prawidłowo obsługuje nieoczekiwane lub wykraczające poza zakres zapytania, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych intencji.
Programiści agentów AI nie muszą dodawać konkretnych wypowiedzi do intencji rezerwowej. Agenta można przeszkolić, aby automatycznie wyzwalał rezerwowy zamiar, gdy napotka znane pytania poza zakresem, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w innych zamiarach.
Na przykład w bankowym agencie AI klienci mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent AI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczką, te zapytania można włączyć jako frazy szkoleniowe w ramach domyślnego zamiaru rezerwowego. Gdy klient o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent AI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza zdefiniowane intencje i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.

Intencja awaryjna nie powinna mieć żadnych slotów z nią związanych.

Rezerwowy zamiar konwersji musi używać domyślnego klucza szablonu rezerwowego dla swojej odpowiedzi.
Pomoc — ta intencja ma na celu odpowiadanie na zapytania klientów dotyczące możliwości agenta AI. Kiedy klienci nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o pomoc.
Domyślnie odpowiedź na intencję pomocy jest mapowana na klucz szablonu wiadomości Pomocy. Jednak programiści agentów AI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i pouczające wskazówki.
Zaleca się przekazanie możliwości agenta AI na wysokim poziomie, zapewniając klientom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
Porozmawiaj z agentem — ten zamiar umożliwia klientom zwrócenie się o pomoc do agenta na dowolnym etapie interakcji z agentem AI. Po wywołaniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje transfer do czynnika ludzkiego. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tego zamiaru jest przekazanie agenta. Chociaż nie ma ograniczeń interfejsu użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana go nie wpłynie na wynik przekazania przez człowieka.

Intencje small talk

Wszyscy nowo utworzeni agenci AI zawierają cztery predefiniowane intencje small talk, aby obsługiwać typowe powitania klientów, wyrazy wdzięczności, negatywne opinie i pożegnania:

Pozdrowienia
Dziękuję
Agent AI nie był pomocny
Do widzenia

Tworzenie intencji

Zanim rozpoczniesz

Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji z rolami encji.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym wybierz agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane treningu kliknij przycisk Utwórz intencję .
5	W oknie Tworzenie intencji określ następujące informacje: Nazwa zamiaru — wprowadź nazwę zamiaru. Dodaj wypowiedź — dodaj frazę, aby wywołać intencję, i kliknij przycisk Dodaj. Jeśli w dodanych wypowiedziach znajdują się jakieś encje, są one automatycznie opisywane w wypowiedziach i pojawiają się w sekcji Sloty . Możesz dodać więcej encji jako miejsca do intencji. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji z rolami encji. W każdym gnieździe wyświetlane są następujące informacje: Nazwa encji. Czy jest to wymagane do ukończenia intencji. Liczba ponownych prób, które agent AI próbuje uzyskać od użytkownika tę wartość gniazda. Klucz szablonu.
6	Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli encja jest obowiązkowa.
7	Wprowadź liczbę ponownych prób dozwoloną dla tego gniazda. Domyślnie liczba ta jest ustawiona na trzy.
8	Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. Kliknij przycisk Utwórz nowy , aby utworzyć nowy klucz szablonu odpowiedzi dla encji. Treść odpowiedzi dla tych kluczy szablonu jest konfigurowana w sekcji Odpowiedzi . Każdy klucz szablonu ma odpowiadającą mu odpowiedź, która jest wysyłana do użytkownika po wyzwoleniu tego zamiaru.
9	W sekcji Odpowiedź wprowadź klucz szablonu ostatecznej odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po zakończeniu intencji.
10	Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebrane w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik ma stan wyłączony, gniazdo zachowuje stare wartości i wyświetla tę samą odpowiedź.
11	Włącz przełącznik Aktualizuj wartości gniazda, aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z konsumentem. Agent AI bierze pod uwagę ostatnią wartość wypełnioną w gnieździe do przetworzenia danych. Jeśli ta opcja jest włączona, wartości dla wypełnionych miejsc są aktualizowane za każdym razem, gdy klienci podają nowe informacje dotyczące tego samego typu gniazda.
12	Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby podać sugestie dotyczące wypełnienia gniazda i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi, na podstawie danych wejściowych użytkownika.
13	Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tej intencji. Webex Connect i przepływy głosowe mogą wykorzystać to do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
14	Kliknij przycisk Zapisz. Kliknij opcję Trenuj w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić wszelkie zmiany wprowadzone w intencjach i encjach. Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindmeld NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) na intencję. Ponadto każde gniazdo musi mieć co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok osoby, której dotyczy problem, zostanie wyświetlona ikona ostrzeżenia, aby wskazać problem. Jednak domyślny rezerwowy zamiar jest zwolniony z tych wymagań.

Następne czynności

Łączenie encji z zamiarem

Zanim rozpoczniesz

Upewnij się, że tworzysz encje i łączysz je przed dodaniem wypowiedzi. Ten automatyczny dodaje adnotacje do encji podczas dodawania wypowiedzi.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
5	W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. Połączone encje zostaną wyświetlone w sekcji Sloty.
6	Wybierz rolę encji dla nazwy encji.
7	Kliknij przycisk Zapisz. Gdy encja jest oznaczona jako wymagana, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Możesz określić maksymalną liczbę przypadków, w których agent AI może zażądać brakującej jednostki przed eskalacją lub udzieleniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu, który ma być wywoływany, jeśli wymagana encja nie zostanie dostarczona w określonej liczbie ponownych prób. Gdy agent AI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowie przy użyciu komunikatu skojarzonego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tego zamiaru. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne zamiary bez przenoszenia poprzednich danych, należy włączyć przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane encje z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji.

Generowanie danych treningowych

Aby wygenerować dane treningowe, wykonaj poniższe czynności:

Wprowadź nazwę intencji i przykładową wypowiedź.
Kliknij Generuj.
Podaj krótki opis zamiaru kierowania sztuczną inteligencją.
Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności dla sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.

Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
Niższe ustawienie kreatywności może prowadzić do mniej zróżnicowanych wariantów.
Proces generowania może potrwać kilka sekund, w zależności od liczby żądanych wariantów.
Ikona błyskawicy odróżnia warianty generowane przez sztuczną inteligencję od danych treningowych zdefiniowanych przez użytkownika.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.

Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Oznaczanie wygenerowanych wariantów

Znajdź opcję oznaczania: Opcja oznaczania jest dostępna dla każdej wygenerowanej wypowiedzi.
Przekaż opinię: podczas oznaczania danych wyjściowych programiści mogą dodawać komentarze i określać powód zgłaszania.

Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji

Zarządzanie odpowiedziami

Odpowiedzi to komunikaty, które agent AI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można utworzyć odpowiedzi zawierające następujące elementy:

Tekst — zwykłe wiadomości tekstowe do bezpośredniej komunikacji.
Kod — osadzony kod dynamicznej zawartości lub działań.
Multimedia — obrazy, elementy audio lub wideo zwiększające komfort użytkowania.

Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:

Szablony — wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane na określone intencje.
Przepływy pracy — logika określająca szablon do użycia na podstawie zidentyfikowanego zamiaru.

Szablony funkcji Przekazanie agenta, Pomoc, Rezerwowy i Powitanie są wstępnie skonfigurowane, a wiadomość odpowiedzi można zmienić za pomocą odpowiednich szablonów.

Typy odpowiedzi

Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposoby ich konfigurowania.

Substytucja zmiennych

Konfigurowanie odpowiedzi za pomocą projektanta odpowiedzi

Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:

Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe konstruowanie odpowiedzi, które agent AI dostarcza klientom.
Fragmenty kodu: Dla programistów używających języka Python ta opcja zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi przy użyciu kodu.

Projektant odpowiedzi został zaprojektowany tak, aby zapewnić, że środowisko użytkownika obsługuje określony kanał, z którym agent AI wchodzi w interakcję.

Szablony odpowiedzi

Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby zwiększyć wygodę użytkownika, projektant odpowiedzi umożliwia tworzenie wielu pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, co umożliwia dzielenie długich wiadomości na łatwiejsze w zarządzaniu sekcje. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczne i atrakcyjne środowisko użytkownika, możesz dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. Gdy szablon z wieloma opcjami jest aktywowany, jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Możesz włączyć tę funkcję, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się u dołu odpowiedzi.

Podczas zapisywania odpowiedzi może zostać wyświetlone ostrzeżenie wskazujące liczbę błędów, które należy poprawić. Pola z błędami zostaną podświetlone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja po kropkach umożliwia poruszanie się między kartami z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmienia kolor na czerwony, aby zasygnalizować błąd.
Szybka odpowiedź — odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być linkami tekstowymi lub URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, który jest wysyłany do bota po kliknięciu. Przyciski adresu URL przekierowują użytkowników do określonej strony internetowej.
Gdy zapytanie klienta jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zasugerować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i Facebooka.
Dodawanie adresu URL szybkich odpowiedzi
Przyciski szybkiej odpowiedzi adresu URL w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do witryny w celu uzyskania dalszych informacji lub działań, takich jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przyciski te otwierają określony adres URL w nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać adres URL szybkiej odpowiedzi w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
1. Wybierz klucz artykułu lub szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź adresu URL.
2. Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Zostanie wyświetlone okno podręczne typu Przycisk .
3. Wybierz typ przycisku jako Adres URL w kanale internetowym.
4. Określ tytuł przycisku i adres URL, do którego konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
5. Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź adresu URL.
Przyciski typu adresu URL można również skonfigurować za pomocą dynamicznego typu odpowiedzi, w którym przyciski te mają być konfigurowane przy użyciu fragmentów kodu Pythona. Te przyciski są obsługiwane w sekcjach podglądu i podglądu udostępniania. Obecnie nie są one obsługiwane przez widżet czatu na żywo IMchat ani przez inne kanały stron trzecich.
Karuzela — odpowiedzi z elementami rozszerzonymi mogą obejmować pojedynczą kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzelowym. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie Karuzela można skonfigurować za pomocą linków tekstowych lub URL. Kliknięcie przycisku adresu URL przekieruje użytkownika na określoną stronę internetową. Kliknięcie tekstowego przycisku szybkiej odpowiedzi wysyła skonfigurowany ładunek do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
Obraz — szablon multimedialny, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy, podając adresy URL.
Wideo – renderuje filmy w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL filmu.
Kod — może być używany do pisania kodu w języku Python na potrzeby wywoływania interfejsów API lub wykonywania innej logiki.

Fragmenty kodu

Odpowiedzi warunkowe, z ich rozbudowanymi funkcjami i różnorodnymi szablonami, mogą skutecznie zaspokoić większość potrzeb agentów AI. Jednak w przypadku złożonych przypadków użycia, których nie można w pełni zrealizować za pomocą odpowiedzi warunkowych lub dla deweloperów, którzy preferują kodowanie, dostępny jest typ odpowiedzi fragmentu kodu.

Jeśli nie skonfigurujesz unikatowej odpowiedzi dla różnych kanałów, odpowiedź internetowa zostanie przyjęta jako odpowiedź domyślna i zostanie wysłana do klienta. Lista szablonów obsługiwanych na kanale internetowym:

Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
Szybka odpowiedź — szablon zawierający tekst i klikalne przyciski.
Karuzela — kolekcja kart, z których każda ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
Obraz — szablon służący do konfigurowania obrazów przez podawanie adresów URL.
Wideo – szablon służący do konfigurowania wideo przez podanie adresu URL filmu. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
Plik — szablon służący do konfigurowania pliku pdf przez podanie adresu URL umożliwiającego dostęp do pliku.
Audio — szablon służący do konfigurowania pliku audio przez podanie adresu URL pliku audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do obszaru Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz za pomocą przełącznika powoduje, że agent AI jest niedostępny.
Komunikat o wyłączeniu — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta Ten komunikat zostanie wyświetlony użytkownikom, którzy spróbują uzyskać dostęp do tego agenta.
Akcja rezerwowa — wybierz tę opcję, aby wykonać odpowiednią akcję na wiadomościach przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nie rób nic: nie podjęto żadnych działań.
- Wyślij do agenta: czat jest przekazywany agentowi na podstawie wiadomości przychodzących do agenta AI.
Zarządzanie sesjami > Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby poprosić użytkowników o opinię na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta AI.
Czas zamknięcia sesji — limit czasu sesji (w minutach), po upływie którego sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Bezpieczeństwo — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko po włączeniu opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ta wartość jest ustawiona na wartość Prawda, można wyświetlić to pole.

Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Następne czynności

Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.

Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

1	Przejdź do zakładki Ustawienia > Język .
2	Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język.
5	Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Konfigurowanie ustawień przekazywania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do opcji Ustawienia > Handover i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazanie agenta — przenieś użytkownika do agenta, gdy agent AI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o to poprosi.
Włącz przekazywanie przy przełączaniu rezerwowym — pewna liczba kolejnych komunikatów rezerwowych w sesji może spowodować przekazanie agenta. Ten numer można skonfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie przy dopasowaniu częściowym — pewna liczba kolejnych dopasowań częściowych w sesji może spowodować przekazanie. Ten numer można konfigurować.
Włącz przekazywanie kolejnych wiadomości — kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą spowodować przekazanie agenta. Liczba powtórzeń wymagana dla tego wyzwalacza jest konfigurowalna.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania.

Następne czynności

Przejdź do sekcji zarządzania skryptowanymi agentami AI lub wyświetl podgląd agenta AI ze skryptem.

Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania

Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:

Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zarządzanie artykułami
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Konfigurowanie ustawień przekazywania

Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system.
9	Kliknij opcję Utwórz. Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Dodaj artykuły do agenta AI.

Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami

Zanim rozpoczniesz

Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj wygenerowany przez system identyfikator agenta AI. Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. Opis — wprowadź szczegółowe informacje o agencie AI. Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby agent AI prosił o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawi się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem AI.
4	Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzanie artykułami

Artykuły są ważną częścią skryptowanych agentów AI. Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każdy artykuł ma pytanie domyślne, które go identyfikuje. Wszystkie artykuły razem tworzą bazę wiedzy lub korpus agentaAI. Kiedy klient o coś, system sprawdza jego bazę wiedzy i daje najlepszą odpowiedź, jaką znajdzie.

Silniki Rasa i Mindmeld NLU wymagają co najmniej dwóch wariantów szkoleniowych (wypowiedzi), aby artykuł był częścią modelu wyszkolonego korpusu. Przyciski Trenuj , Zapisz i Trenuj nie są dostępne w skryptowanym agencie AI do odpowiadania na pytania, jeśli wybierzesz silnik NLU Rasa lub Mindmeld i jeśli artykuł ma mniej niż dwie odmiany. Po umieszczeniu wskaźnika myszy na tych niedostępnych przyciskach system wyświetli komunikat z prośbą o rozwiązanie problemów przed rozpoczęciem treningu. Ponadto system wyświetla ikonę ostrzeżenia odpowiadającą artykułowi z problemami. Możesz rozwiązać problemy, dodając więcej niż dwa warianty artykułu. Przyciski Pociąg i Zapisz oraz Trenuj są dostępne po rozwiązaniu problemów. Posiadanie dwóch wariantów nie ma zastosowania do artykułów domyślnych - wiadomości częściowego dopasowania, wiadomości rezerwowej i wiadomości powitalnej.

Możesz klasyfikować artykuły do wybranych kategorii, a wszystkie artykuły bez kategorii pozostają sklasyfikowane jako nieprzypisane. Od momentu utworzenia artykułów dostępne są cztery artykuły domyślne dla każdego agenta AI. Są to:

Wiadomość powitalna — zawiera pierwszą wiadomość za każdym razem, gdy rozpoczyna się rozmowa między klientem a agentem AI.
Komunikat rezerwowy — agent AI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
Częściowe dopasowanie — gdy agent AI rozpoznaje wiele artykułów z niewielką różnicą w wynikach (zgodnie z ustawieniami przekazywania i wnioskowania ), agent wyświetla ten komunikat dopasowania wraz z dopasowanymi artykułami jako opcjami. Możesz również skonfigurować wyświetlanie odpowiedzi tekstowej wraz z tymi opcjami.
Co możesz zrobić?— Możesz skonfigurować możliwości agenta AI. Agent AI wyświetla to za każdym razem, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta AI.

Oprócz tego artykuł domyślny Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli włączone jest przekazywanie agenta z ustawień przekazywania i wnioskowania .

Wszyscy nowi agenci AI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:

Pozdrowienia
Dziękuję
Agent AI nie był pomocny
Do widzenia

Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również zmodyfikować lub usunąć.

Nie można usunąć domyślnych artykułów dotyczących wiadomości powitalnej, wiadomości rezerwowej, rozmowy z agentem ani wiadomości częściowej.

Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i domyślnej odpowiedzi

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij Utwórz nowy artykuł.
4	Dodaj warianty domyślne.
5	Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości: Odpowiedź warunkowa — odpowiedź jest konfigurowana przez reguły. Odpowiedź może być w różnych formatach, takich jak tekst, karuzela, szybka odpowiedź, obraz, audio, wideo, kod i plik. Do jednego artykułu można dodać wiele odpowiedzi. Fragment kodu — odpowiedź jest tworzona przy użyciu warunków if-else. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu Projektanta odpowiedzi.
6	Kliknij Zapisz i trenuj.

Import z katalogów

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka .
4	Kliknij opcję Importuj z katalogów.
5	Wybierz kategorie artykułów, które mają zostać dodane do agenta.
6	Kliknij Koniec.

Wyodrębnij często zadawane pytania z linku

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij ikonę wielokropka.
4	Kliknij Wyodrębnij często zadawane pytania z linku.
5	Podaj adres URL, pod którym znajdują się często zadawane pytania, i kliknij przycisk Wyodrębnij.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Importowanie z pliku

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka .
4	Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz CSV aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz JSON.
5	Kliknij przycisk Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie artykuły. Kliknij przycisk Pobierz przykład, aby wyświetlić format, w którym artykuły muszą zostać określone.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Dodawanie niestandardowych synonimów

Wiele przypadków użycia agentów AI zwykle obejmuje słowa i wyrażenia, które mogą nie być częścią standardowego słownictwa angielskiego lub są specyficzne dla kontekstu biznesowego. Na przykład chcesz, aby agent AI rozpoznawał aplikację na Androida, aplikację na iOS i tak dalej. Agent AI musi uwzględnić te terminy i ich odmiany w wypowiedziach szkoleniowych dla wszystkich powiązanych artykułów, co prowadzi do zbędnego wprowadzania danych.

Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz użyć niestandardowych synonimów w skrypcyjnym agencie AI do odpowiadania na pytania. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane słowem głównym w czasie wykonywania przez platformę.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij ikonę elipsy.
4	Kliknij opcję Synonimy niestandardowe.
5	Kliknij przycisk Nowy wyraz główny.
6	Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz.
7	Ponownie przeszkol agenta AI po dodaniu synonimów. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku .CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem na platformę.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.

Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do obszaru Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz za pomocą przełącznika powoduje, że agent AI jest niedostępny.
Komunikat o wyłączeniu — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta Ten komunikat zostanie wyświetlony użytkownikom, którzy spróbują uzyskać dostęp do tego agenta.
Akcja rezerwowa — wybierz tę opcję, aby wykonać odpowiednią akcję na wiadomościach przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nie rób nic: nie podjęto żadnych działań.
- Wyślij do agenta: czat jest przekazywany agentowi na podstawie wiadomości przychodzących do agenta AI.
Zarządzanie sesjami > Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby poprosić użytkowników o opinię na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta AI.
Czas zamknięcia sesji — limit czasu sesji (w minutach), po upływie którego sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Bezpieczeństwo — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko po włączeniu opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ta wartość jest ustawiona na wartość Prawda, można wyświetlić to pole.

Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Następne czynności

Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.

Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

1	Przejdź do zakładki Ustawienia > Język .
2	Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język.
5	Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Konfigurowanie ustawień przekazywania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do opcji Ustawienia > Handover i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazanie agenta — przenieś użytkownika do agenta, gdy agent AI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o to poprosi.
Włącz przekazywanie przy przełączaniu rezerwowym — pewna liczba kolejnych komunikatów rezerwowych w sesji może spowodować przekazanie agenta. Ten numer można skonfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie przy dopasowaniu częściowym — pewna liczba kolejnych dopasowań częściowych w sesji może spowodować przekazanie. Ten numer można konfigurować.
Włącz przekazywanie kolejnych wiadomości — kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą spowodować przekazanie agenta. Liczba powtórzeń wymagana dla tego wyzwalacza jest konfigurowalna.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania.

Następne czynności

Przejdź do sekcji zarządzania skryptowanymi agentami AI lub wyświetl podgląd agenta AI ze skryptem.

Podgląd skryptowanego agenta AI

Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI podczas jego opracowywania, a nawet po zakończeniu programowania. W ten sposób można przetestować działanie agentów AI i określić, czy generowane są pożądane odpowiedzi odpowiadające odpowiednim zapytaniom wejściowym. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI, korzystając z następujących sposobów.

Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, który umożliwia łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.

Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.

Widżet podglądu platformy

Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.

Widżet podglądu z możliwością udostępniania

Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru brandColor do łącza. Możesz zdefiniować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów.
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona na wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false

Przykładowy link podglądu z następującymi parametrami: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI

W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:

Szkolenie

W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania botów jednym kliknięciem. Można:

Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.

Zdefiniuj testy

Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:

Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.

Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:

Tabela 1. Przypadki testowe
Parametr	Opis
Komunikat	Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI.
Oczekiwany język	Język, w którym użytkownicy powinni wchodzić w interakcje z agentem AI.
Oczekiwany artykuł	Określ artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretną wiadomość użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wpisywania system sugeruje dopasowanie artykułów na podstawie wprowadzonego do tej pory tekstu.
Resetowanie poprzedniego kontekstu	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wyizolować przypadki testowe i upewnić się, że są one uruchamiane niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając wszelkim zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych.
Dołącz dopasowania częściowe	Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane artykuły tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi.
Importowanie z CSV	Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione.
Eksport do CSV	Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV).
Testuj wywołania zwrotne	Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i testować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Wywołanie zwrotne w przepływie	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego	Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Limit czasu połączenia zwrotnego (s)	Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. Dozwolony jest maksymalny limit czasu wynoszący 20 sekund. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.

Wykonaj testy

Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.

Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .

Po zakończeniu każdego przypadku testowego system wyświetla swój wynik obok odpowiedniego wpisu. Aby zakończyć uruchomiony przypadek testowy, kliknij przycisk Przerwij uruchamianie w prawym górnym rogu ekranu.

Historia realizacji

Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.

Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.

Sesji

Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.

Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowanym agencie AI umożliwiające udzielanie odpowiedzi na pytania

Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI służącym do odpowiadania na pytania zapewnia kompleksowy podział konkretnej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.

Sekcja Wiadomości :

Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.

Karta Informacje o transakcji:

Wyświetla listę artykułów, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, w tym zarówno dopasowania dokładne, jak i częściowe.
Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień trafności.
Przedstawia wyniki podstawowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikowania odpowiednich artykułów.
Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Handover and Inference .

Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Przetworzone zapytanie — pokazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po ich przetworzeniu przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, takiej jak fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.

Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji

Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:

Zidentyfikowane intencje:

Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębnienia go z zapytania użytkownika.

Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.

W obszarze Inne informacje są wyświetlane:

Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.

Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.

Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:

Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
Datastore i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
Funkcja wyszukiwania — wbudowany pasek wyszukiwania umożliwia szybkie znajdowanie określonych wypowiedzi w konwersacji.

Historia

Strona Historia umożliwia:

Wyświetl historię treningu — śledzą, kiedy korpus został przeszkolony i jakie zmiany zostały wprowadzone.
Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, NLP i kuracji.
Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.

Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami z bazy wiedzy:

Aktywuj artykuły — udostępnij wcześniej nieaktywne artykuły , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
Edytuj artykuły — Utwórz nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał w celach informacyjnych.
Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
Pobierz artykuły — wyeksportuj artykuły z bazy wiedzy Knowledge Base jako plik CSV do analizy lub odwoływania się do trybu offline.
Ta opcja jest dostępna dla skryptowanego agenta AI tylko do odpowiadania na pytania.

Dzienniki audytu

Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:

Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
Kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.

Użyj opcji Wyszukiwanie według i Pole , aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika inspekcji.
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.

Kuracja

Wiadomości są dodawane do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:

Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu użytkownika i wyzwala rezerwowy zamiar.
Domyślny rezerwowy zamiar konwersji — jeśli ten przełącznik jest włączony, wiadomości aktywujące domyślny rezerwowy zamiar konwersji będą wysyłane do konsoli kuracji.

To kryterium ma zastosowanie tylko do skryptowanego agenta AI do wykonywania działań.
Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
Częściowe dopasowanie — komunikaty, w przypadku których agent AI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowego zamiaru lub odpowiedzi.

Rozwiązywanie problemów

Karta Problemy stanowi centralną lokalizację do przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:

Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.

Możesz wyświetlić pełną zawartość zaszyfrowanych sesji za pomocą opcji Odszyfruj zawartość , jeśli masz włączony dostęp do odszyfrowywania.

Odszyfrowywanie dostępu jest udzielane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia zaawansowanej ochrony danych w zapleczu.

Aby rozwiązać problem, możesz:

Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć sprawę z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
Utwórz nowy artykuł — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nowy artykuł bezpośrednio z konsoli kuracji.
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.

Linkowanie do domyślnych artykułów (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, częściowe dopasowanie) jest niedozwolone.
W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że nowa wiedza znajduje odzwierciedlenie w jego odpowiedziach.
Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.

Aby dodać sprawy z sesji:

Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, zostanie wyświetlony przełącznik Stan kuracji.
Przełącz flagę — włącz przełącznik Stan kuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.

Jeśli problem jest już obecny w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio, aby wskazać jego stan.

Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics

Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe dane są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty. Są to: Omówienie, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja.

Omówienie

Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.

W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.

Sesje i wiadomości

W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

Użytkownicy

Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.

Wydajność

Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI tbe na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:

Zidentyfikowano intencje użytkownika.
Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.

To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.

Szkolenie

Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali wypowiedzi szkoleniowe 20 + dla każdego zamiaru / artykułu w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie artykuły/intencje w korpusie są wyświetlane jako pojedyncze prostokąty, gdzie kolor i względny rozmiar każdego prostokąta wskazuje na dane treningowe zawarte w artykule/intencji. Im bliższy jest zamiar bieli, tym więcej danych treningowych jest potrzebnych do poprawy dokładności agenta AI.

Odpowiedzi

Kuracja

Ta sekcja zawiera wizualne podsumowanie tego, ile problemów kuratorskich pojawiało się każdego dnia i ile z nich zostało rozwiązanych przez agentów AI.

Integracja agentów AI

W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.

Zintegruj agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi

Po utworzeniu i skonfigurowaniu agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integrowanie agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.

Zarządzanie raportami agentów AI

W tej sekcji omówiono omówienie raportów agentów AI, typów raportów, tworzenia raportów agentów AI i metod dostarczania raportów.

Opis raportów agentów AI

Po uzyskaniu dostępu do menu Raporty z lewego okienka nawigacji zostaną wyświetlone następujące karty:

Konfiguruj — ta karta zawiera listę wszystkich raportów, które są obecnie aktywne i generowane okresowo. Lista raportów zawiera następujące szczegóły:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal subskrybuje raport.
- Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który subskrybujesz.
- Częstotliwość — interwał otrzymywania raportu.
- Ostatni wygenerowany raport — ostatni wysłany raport.
- Następna zaplanowana data — następny dzień, w którym raport zostanie wysłany.
Historia — ta karta zawiera wszystkie informacje historyczne dotyczące raportów wysłanych do tej daty. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.

Możesz kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby pobrać te raporty historyczne.

Raporty na żądanie wyświetlane na karcie Historia są dostępne do pobrania dopiero po zakończeniu generowania raportu.

Tworzenie raportu agenta AICreate an AI agent report

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Kliknij pozycję Raporty na pasku nawigacyjnym po lewej stronie.
3	Kliknij + Nowy raport.
4	Aby utworzyć i skonfigurować raport, należy podać następujące informacje: Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem. Możesz wyświetlić wszystkich agentów AI do odpowiadania na pytania i wykonywania zadań w tej aplikacji. Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który chcesz subskrybować. Po wybraniu agenta AI do odpowiadania na pytania w polu agenta AI są wyświetlane trzy różne typy raportów: Podsumowanie użycia i zachowania Transkrypcja wiadomości Problemy z kuracją Format wyjściowy — format, w jakim raport ma zostać wygenerowany i wysłany do skonfigurowanej metody dostarczania. Obsługiwane formaty to CSV i .xlsx. Wybierz jedną z następujących opcji i odpowiednich ustawień dla typu raportów, które chcesz wygenerować: Generuj teraz — podaj daty rozpoczęcia i zakończenia raportu na żądanie. Zaplanowany raport — zaplanuj częstotliwość, godzinę, strefę czasową i datę rozpoczęcia raportu. Po utworzeniu tego raportu można użyć przełącznika Włącz raport w raporcie. To przełączanie można później włączyć lub wyłączyć, aby odbierać lub zatrzymywać raport z zaplanowaną częstotliwością. Sposób dostawy — więcej informacji można znaleźć w sekcji Metody dostawy.

Typy raportów agenta AI

Typ raportu Agent AI do odpowiadania na pytania

Zachowanie i podsumowanie użycia

Tabela 1. Szczegóły karty Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta AI	Nazwa agenta AI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów/sesji obsłużonych przez agenta AI.
Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście.
Łącznie ludzkie wiadomości	Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów AI	Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych.
Suma dopasowań częściowych	Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Całość rozmów przekazana agentowi ludzkiemu.
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez klientów.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez klientów.

Tabela 2. Szczegóły karty Kategoria
Pole	Opis
Nazwa kategorii	Nazwa kategorii skonfigurowana w agencie AI.
Konwersacje w kategorii	Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź z tej kategorii została podważona.
Suma głosów przeciw.	Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi z tej kategorii.

Tabela 3. Szczegóły karty artykułu
Pole	Opis
Nazwa artykułu	Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie AI.
Kategoria artykułu	Kategoria, do której należy ten zamiar.
Konwersacje do artykułu	Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto ten artykuł.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków, w których ten artykuł został wykryty.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź na ten artykuł została przegłosowana.
Suma głosów przeciw.	Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten artykuł.

Zarządzanie transkrypcjami

Wyświetla rozmowę między agentem AI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI.
Typ wiadomości	Komunikat agenta AI lub komunikat ludzki.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Kategoria	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Intencja wykryta przez wybrany aparat NLU.
Punktacja z art. 1	Wynik dla wykrytego zamiaru.
Opinia	Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół.
Komentarz do opinii	Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości.

Problemy z kuracją

Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI.
Ludzkie przesłanie	Treść ludzkiego przesłania.
Komunikat agenta AI	Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI.
Przyczyna problemu	Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Kategoria	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Punktacja z art. 1	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Agent AI do wykonywania zadań typu raportu

Zachowanie i podsumowanie użycia

Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z intencjami i kluczami szablonów, które zostały wyzwolone. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące szczegóły:

Tabela 4. Karta Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta AI	Nazwa agenta AI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta AI.
Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście.
Łącznie ludzkie wiadomości	Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów AI	Łączna liczba komunikatów wysyłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych.
Suma dopasowań częściowych	Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Całkowita liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez użytkowników.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez użytkowników.

Szczegółowe informacje o zamiarach można też wyświetlić na karcie Intencje w arkuszu kalkulacyjnym:

Tabela 5. Karta intencje
Pole	Opis
Nazwa zamiaru	Nazwa intencji skonfigurowana w agencie AI.
Rozmowy dla intencji	Liczba rozmów lub sesji, w których wywołano ten zamiar.
Łącznie wywołania	Ile razy ten zamiar został przywołany.
Całkowite ukończenie	Ile razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany.
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi na to została przegłosowana dla każdego zamiaru.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi na to została odrzucona dla każdego zamiaru.

Raport zawiera również szczegóły szablonu wysokiego poziomu, takie jak:

Tabela 6. Szczegóły szablonu
Pole	Opis
Nazwa klucza szablonu	Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie AI.
Metoda konwersji klucza szablonu	Intencje, w których jest używany ten klucz szablonu.
Konwersacje dotyczące klucza szablonu	Liczba przypadków, w których ten klucz szablonu został wysłany jako odpowiedź.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu jako odpowiedzi.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź na ten szablon została przegłosowana.
Suma głosów przeciw.	Ile razy odpowiedź na ten szablon została odrzucona.

Transkrypcje wiadomości

Wyświetla rozmowę klienta z agentem AI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji.
Typ wiadomości	Wiadomość agenta AI lub wiadomość człowieka.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Cel	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Intent 1 wynik	Wynik dla wykrytego zamiaru.
Opinia	Opinie użytkowników, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół.
Komentarz do opinii	Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości.

Problemy z kuracją

Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. Ten raport dotyczy tylko agentów AI ze skryptami. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikalny identyfikator sesji klienta.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji.
Ludzkie przesłanie	Treść ludzkiego przesłania.
Komunikat agenta AI	Treść wiadomości agent AI odpowiedział.
Przyczyna problemu	Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Cel	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Intent 1 wynik	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Metody dostarczania raportu agenta AI

SFTP

Pole	Opis
Wypychanie raportów do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem	Włącz tę opcję, aby wypchnąć raporty do bezpiecznej lokalizacji w zaplanowanym czasie. Włączając to przełączanie, można podać tylko następujące szczegóły.
Adres IP	Adres IP systemu.
Nazwa użytkownika	Nazwa użytkownika, aby uzyskać dostęp do raportów.
Hasło	Hasło umożliwiające dostęp do raportów.
Klucz prywatny	Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików.
Ścieżka przesyłania	Ścieżka do miejsca, do którego pliki są kierowane w systemie.

Adres e-mail

Pole	Opis
Zaplanuj wiadomości e-mail dla wielu odbiorców, oddzielając je średnikiem (;)	Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców.
Adresatów	Adres e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty w określonym czasie i z określoną częstotliwością.

Łyżka S3

Pole	Opis
Przekazywanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem	Przełącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i rozsyłać raporty do skonfigurowanego zasobnika S3.
Identyfikator klucza dostępu AWS	Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Tajny klucz dostępu AWS	Tajny klucz dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Nazwa zasobnika	Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport.
Nazwa folderu	Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3.

Zgodność ze sztuczną inteligencją

Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, zabezpieczenia i bezpieczeństwo danych

Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych

Rozwój produktów AI

Prywatność i bezpieczeństwo

Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości AI dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:

Źródła danych na potrzeby szkoleń i oceny

Względy bezpieczeństwa i etyczne

Ocena i wydajność modelu

Firma Cisco priorytetowo traktuje wydajność i dokładność narzędzia AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości bazowego modelu.

Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio

Możliwości aplikacji Webex AI Agent Studio

Dokładne i terminowe odpowiedzi — precyzyjne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań lub danych wejściowych klientów.

Kluczowe korzyści dla firm

Lepsza obsługa klienta — zapewnia klientom konwersacyjne środowisko w czasie rzeczywistym.
Spersonalizowane interakcje — dostosowuje reakcje do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
Skalowalność i wydajność — Obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności angażowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i obniżenia kosztów operacyjnych.

Opis typów i przykładów agentów AI

Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:

Tabela 1. Typy agentów AI i ich możliwości
Typ agenta AI	Przeznaczenie	funkcjonalność,	Opis	Jak skonfigurować?
Autonomiczny	Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka.	Wykonywanie czynności	Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Zautomatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania.	Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań
Autonomiczny		Odpowiedz na pytania	Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników.	Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania
Skryptów	Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie ze wstępnie zdefiniowanym zestawem reguł i instrukcji.	Wykonywanie czynności	Agenci ze skryptami mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i ustrukturyzowane.	Skryptowani agenci AI do wykonywania działań
Skryptów		Odpowiedz na pytania	Agenci ze skryptami mogą odpowiadać na pytania na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi.	Skryptowani agenci AI do odpowiadania na pytania

Przykłady

Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mogą być stosowani do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:

Obsługa klienta — zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci mogą być wykorzystywani do obsługi klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i rozumienie języka naturalnego.
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
Analiza danych — Autonomiczni agenci mogą służyć do analizowania dużych zbiorów danych i wydobywania cennych informacji.
Automatyzacja procesów — zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci mogą być wykorzystywani do automatyzacji powtarzalnych zadań, poprawy wydajności i zmniejszenia liczby błędów.
Zarządzanie wiedzą — Autonomiczni agenci mogą być wykorzystywani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.

Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.

Wymagania wstępne

Jeśli jesteś już klientem Webex Contact Center, upewnij się, że są spełnione następujące wymagania wstępne:
- Webex dzierżawy Contact Center 2.0.
- Aplikacja Webex Connect jest aprowizowana dla dzierżawy.
- Platforma multimediów głosowych to platforma medialna nowej generacji.
Jeśli nie masz dzierżawy Webex Contact Center, skontaktuj się ze swoim partnerem, aby zainicjować Webex wersję próbną centrum kontaktowego z platformą multimedialną nowej generacji.
Administratorzy mogą poprosić Webex piaskownicę programisty Contact Center o wypróbowanie agentów AI.

Włączanie funkcji

Ta funkcja jest obecnie w wersji beta. Klienci mogą zarejestrować się w tej funkcji w portalu Beta Webex wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów AI.

Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko oskryptowana funkcjonalność agenta AI.
Agenci autonomiczni są dostępni tylko dla wybranych klientów. Wnioski można składać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail# ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu niezależni agenci zostaną udostępnieni oprócz agentów skryptowych dla dzierżawy.

Dostęp Webex AI Agent Studio

Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Można to zrobić w następujący sposób:

Logowanie z centrum sterowania

Jeśli nie widzisz Webex AI Agent Studio, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.

Zaloguj się do Centrum sterowania, używając adresu URL  https://admin.webex.com.
W sekcji Usługi okienka nawigacji wybierz pozycję Contact Center.From the Services section of the navigation pane, choose Contact Center.
W obszarze Szybkie łącza w prawym okienku przejdź do sekcji pakietu Contact Center.
Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.

System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.

Logowanie z Webex Connect

Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.

Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
 W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.

Układ strony głównej

Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:

Pasek nawigacyjny

Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — zawiera listę wstępnie utworzonych raportów agentów AI różnych typów. Raporty można generować lub planować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.

Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
- Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
  - Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
  - Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
  - Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
  - Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
- Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.

Poznaj swój pulpit nawigacyjny

Zadania na karcie agenta AI

Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:

Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
- Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
- Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
- Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
- Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
- Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.

Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI Agent

Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.

Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:

Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania
Skryptowany agent AI do wykonywania akcji
Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania
Autonomiczny agent AI do wykonywania działań

Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI

Kliknij opcję Importuj agenta.
Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
(Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
Kliknij przycisk Importuj.

Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.

Wyszukiwanie słów kluczowych

Filtruj według typu agenta

Zarządzanie bazą wiedzy

Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla autonomicznych agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Autonomiczni agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Ci agenci AI szkolą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im dostarczanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.

Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:

Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Zostanie wyświetlona strona Bazy wiedzy.
Bazę wiedzy można znaleźć na podstawie następujących kryteriów:
- Nazwa bazy wiedzy
- Rodzaj bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
  Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
Można również utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.

Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI

1	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji.
2	Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu.
3	Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: Nazwa bazy wiedzy — podaj nazwę bazy wiedzy. Opis — podaj krótki opis bazy wiedzy.
4	Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie.
5	Na karcie Pliki : Przeciągnij i upuść pliki do bazy wiedzy. Możesz też kliknąć przycisk Dodaj plik , aby dodać plik. System obsługuje następujące formaty plików: PDF, .doc, .docx, transmisja danych przez, .txt, .xlsx, .xls i CSV. Rozmiar każdego pliku nie może przekraczać 2 MB. Po dodaniu plików kliknij przycisk Przetwarzaj pliki , aby je przetworzyć. Po zakończeniu system wyświetli listę plików na karcie Pliki .
6	Na karcie Dokumenty : Kliknij + Utwórz dokument , aby utworzyć własne dokumenty bazy wiedzy. Na stronie Tworzenie dokumentu wprowadź nazwę dokumentu. Użyj edytora tekstu, aby dodać wymagane informacje i sformatować tekst stosownie do potrzeb. Zaznacz opcję Dodaj do istniejącej kategorii , aby dodać dokument do istniejącej kategorii. Możesz także wybrać opcję Dodaj do nowej kategorii i utworzyć nową kategorię. Kliknij przycisk Zapisz. Możesz także kliknąć + Dodaj kategorię , aby zdefiniować kategorie i dodać dokumenty do odpowiedniej kategorii. Wybierz żądany dokument w lewym okienku i kliknij przycisk Podgląd internetowy, aby wyświetlić podgląd dokumentu.
7	Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić i śledzić szczegóły przekazanych plików i utworzonych dokumentów. Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować pliki bazy wiedzy. W razie potrzeby zmień nazwę pliku. Można również usunąć istniejące pliki i dodać nowe. Kliknij ikonę Usuń , aby całkowicie usunąć bazę wiedzy.

Następne czynności

Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI w celu odpowiadania na pytania.

Konfigurowanie autonomicznych agentów AI

Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań

Autonomiczni agenci AI mogą wykonywać różne zadania, w tym:

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:

Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Definiowanie realizacji

Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Przefiltruj typ agenta AI jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil zostaną wypełnione automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Wykonaj czynności.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej. Domyślnym silnikiem AI jest Nova. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI, aby zapoznać się z najlepszymi praktykami i przykładami.
9	Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI

Następne czynności

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.

Przejdź do zakładki Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI.
Cel agenta — w razie potrzeby edytuj cel agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Instrukcje — wprowadź instrukcje dla agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Adres URL obrazu profilowego agenta — domyślny adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. W razie potrzeby zmień tę opcję.
Silnik AI — w razie potrzeby zaktualizuj silnik AI.
Wiadomość powitalna — domyślna wiadomość powitalna używana przez agenta AI do rozpoczęcia interakcji. W razie potrzeby zaktualizuj je.

Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Dodaj wymagane akcje do agenta AI.

Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI

Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.

Autonomiczny agent AI do wykonywania działań działa na następujących blokach konstrukcyjnych:

Działanie — funkcja, która umożliwia agentowi AI łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji. Zdefiniuj jednostki wejściowe jako część wypełniania szczeliny.
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie ukończyć zadanie.

Na karcie Działanie kliknij + Nowa akcja.

Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje:

Nazwa działania — wprowadź nazwę operacji. Na przykładZarezerwuj bilety.
Opis działania — podaj krótki opis oczekiwanego działania. Upewnij się, że opis działania jest jasny i dokładny.
Zakres akcji — wybierz zakres działania z listy rozwijanej. Dostępne są następujące opcje:
- Kliknij opcję Wypełnianie szczelin, aby skonfigurować wymagane encje wejściowe do wypełniania szczelin. Jeśli wybierzesz wypełnienie szczeliny, nie możesz skonfigurować szczegółów realizacji.
- Kliknij opcję Wypełnianie szczelin ze spełnieniem , aby skonfigurować wymagane encje wejściowe do wypełniania szczelin, a także zdefiniować szczegóły realizacji akcji.
Przekazywanie agenta jest działaniem domyślnym, które jest domyślnie włączone. Użyj opcji przełączania, aby wyłączyć przekazywanie agenta.

Następne czynności

Można skonfigurować gniazda lub gniazda i zdefiniować realizację w zależności od wybranego zakresu akcji.

Konfigurowanie wypełniania szczelin

Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:

Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli.
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.

Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli

1	Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa.
2	Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji wejściowej. Typ encji — wybierz typ danych encji. Opis encji — podaj krótki opis encji. Upewnij się, że opis encji jest jasny i dokładny. Przykłady encji — wprowadź przykład encji. Kliknij + Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby ta encja była obowiązkowa.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz.
4	Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować dodane encje wejściowe. Kliknij ikonę Usuń , aby usunąć encję.

Dodawanie encji za pomocą edytora JSON

Jednostki wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON encje muszą być zdefiniowane w ustrukturyzowanym formacie JSON.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Struktura parametrów wejściowych

Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:

type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.

properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.

required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.

Właściwości Obiekt

type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
- string — dane tekstowe.
- liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
- number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
- boolean — wartości prawda/fałsz.
- tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
- obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Dla większej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, a także zgodny z instrukcjami agenta i opisem działania.
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
- wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — pole wzorca jest używane w przypadku typów znaków w celu określenia wyrażenia regularnego, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to szczególnie przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
- examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.

Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Przykład

Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] }

Ten przykład zawiera następujące encje:

username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że powinno być obsługiwane w bezpieczny sposób).
email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).

Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".

Definiowanie realizacji

1	Zdefiniuj szczegóły realizacji dla wdrożenia agenta AI w centrum kontaktów. Podaj następujące informacje: Wybierz podejście do realizacji — wybierz przepływ. Wybierz konstruktora przepływu — wybierz wymagany konstruktor przepływu. Adres URL elementu webhook przepływu — wprowadź adres URL elementu webhook. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Elementy webhook do połączeń przychodzących. Klucz usługi — wprowadź szczegóły klucza usługi.
2	Skonfiguruj jednostki wyjściowe w taki sposób, aby agent AI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu.
3	Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij + Nowa encja wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji wyjściowej. Typ encji — wybierz typ danych encji. Opis encji — podaj krótki opis encji. Upewnij się, że opis jest jasny i dokładny. Przykłady encji — wprowadź przykład encji. Kliknij + Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby ustawić tę jednostkę jako obowiązkową. Można również użyć pliku JSON, aby dodać jednostki wyjściowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie encji za pomocą edytora JSON .
4	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych.
5	Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: Kliknij ikonę Edytuj , aby wprowadzić zmiany w encji. Kliknij ikonę Usuń, aby usunąć encję.
6	Kliknij przycisk Dodaj , aby zakończyć konfigurację.

Następne czynności

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.

Po skonfigurowaniu agenta AI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania

Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:

Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Konfigurowanie bazy wiedzy

Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania

Zanim rozpoczniesz

Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można edytować. Silnik AI — wybierz wymagany silnik AI z listy rozwijanej. Domyślnym silnikiem AI jest Nova. Aby uzyskać podgląd głosowy, wybierz Vega. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd głosowy . Baza wiedzy — wybierz wymagany plik bazy wiedzy z listy dostępnych baz wiedzy. Nie można mapować wybranej bazy wiedzy na innych agentów AI. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
9	Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.

Przejdź do zakładki Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta AI.
Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta AI. Zobacz Wskazówki i przykłady Wskazówki dotyczące definiowania celów i instrukcje dla agenta AI.
Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI.
Silnik AI — wybierz wymagany silnik AI z listy rozwijanej.
Wiadomość powitalna — wprowadź wiadomość powitalną, której agent AI powinien użyć do rozpoczęcia interakcji.
Zezwól na przekazanie agenta — włącz opcję przełączania, aby przekazać rozmowę do agenta, gdy klient chce z nim rozmawiać.

Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta AI.

Konfigurowanie bazy wiedzy

Zanim rozpoczniesz

Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta AI.
2	Przejdź do karty Baza wiedzy.
3	Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej.
4	Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI.

Następne czynności

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.

Po skonfigurowaniu agenta AI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI

Sesji

Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.

Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizy i ulepszania agenta AI.

Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i należy ją odszyfrować. Musisz mieć uprawnienia, aby odszyfrować sesję. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, dostęp do dowolnej sesji można uzyskać za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Ta funkcja ma jednak zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.

Historia

Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:

Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.

Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:

Dzienniki inspekcji — kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Dzienniki audytu

Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
Pole — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.

Historia modelu

Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Opis modelu — krótki opis wersji agenta AI.
AI Engine — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
Zaktualizowano dnia — data i godzina utworzenia wersji.
Działania — umożliwia wykonanie następujących czynności na agencie AI:
- Wczytaj — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.

Podgląd autonomicznego agenta AI

Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:

Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.

Widżet podglądu platformy

Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.

Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.

Widżet podglądu z możliwością udostępniania

Kolor widżetu — dołączając parametr brandColor do łącza. Proste kolory można definiować za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów.
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Domyślnie ma wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false.

Przykładowy link podglądu z tymi parametrami: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.

Podgląd głosowy

Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:

Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i wybierz agenta AI.
Przejdź do Ustawienia > Profil.
1. Z listy rozwijanej AI Engine wybierz Vega.
Kliknij Zapisz zmiany.

Opcja Podgląd zostanie zaktualizowana o ikonę mikrofonu do podglądu głosowego. Kliknij przycisk Podgląd. Zostanie wyświetlony widżet podglądu głosu.

Aby korzystać z tej funkcji, należy włączyć dostęp do mikrofonu.

W widżecie podglądu głosu dostępne są następujące opcje:

Start , aby rozpocząć podgląd.
Transkrypcja rozmowy na żywo jest wyświetlana w widżecie, gdy trwa podgląd głosu.
Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
Wyciszenie , aby wyciszyć.

Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics

Sekcja Analiza agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:

Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.

W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów SI i ich przekazania

Konfigurowanie skryptowanego agenta AI

Skryptowy agent AI do wykonywania zadań

Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:

Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zarządzanie encjami
Zarządzanie intencjami
Zarządzanie odpowiedziami
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Konfigurowanie ustawień przekazywania

Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W panelu kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI utwórz nowego agenta AI od podstaw. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij Rozpocznij od zera , a następnie Dalej .
5	W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij przycisk Wykonaj akcje.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system. To pole można również edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej.
9	Kliknij opcję Utwórz. Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Twórz encje, dodawaj intencje i definiuj odpowiedzi.

Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami

Zanim rozpoczniesz

Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj wygenerowany przez system identyfikator agenta AI. Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. Opis — wprowadź szczegółowe informacje o agencie AI. Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby agent AI prosił o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawi się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem AI.
4	Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzanie encjami

Typy encji

Encje niestandardowe

Encje te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla przypadku użycia.

Lista niestandardowa — zdefiniuj listy oczekiwanych ciągów w celu przechwytywania określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi encjami. Do każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowa encja rozmiaru pizzy.
Wyrażenie regularne — użyj wyrażeń regularnych do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiednich danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład 123-123-8789).
Cyfry — rejestrują dane wejściowe numeryczne o stałej długości z dużą dokładnością, szczególnie w przypadku interakcji głosowych. W interakcjach niegłosowych jest używany jako alternatywa dla typów encji niestandardowych i wyrażeń regularnych. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięć.
Alfanumeryczny — przechwytuje kombinacje liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno głosowych, jak i niegłosowych danych wejściowych.
Dowolna forma — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub zweryfikowania.
Mapa lokalizacji (WhatsApp) – wyodrębnij dane o lokalizacji udostępnione przez Ciebie na kanale WhatsApp.

Encje systemowe

Nazwa encji	Opis	Przykładowe dane wejściowe	Przykładowe dane wyjściowe
Data	Analizuje daty w języku naturalnym do standardowego formatu daty	"Lipiec przyszłego roku"	01/07/2020
Godzina	Analizuje czas w języku naturalnym do standardowego formatu godziny	5 wieczorem	17:00
E-mail	Wykrywa adresy e-mail	Napisz do mnie na info@cisco.com	info@cisco.com
Numer telefonu	Wykrywa wspólny numer telefonu	Zadzwoń do mnie na 9876543210	9876543210
Jednostki monetarne	Analizuje walutę i kwotę	Chcę 20$	20$
Porządkowych	Wykrywa liczbę porządkową	Czwarta na dziesięć osób	4.
Kardynał	Wykrywa liczbę kardynalną	Czwarta na dziesięć osób	10
Geolokalizacja	Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.)	Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie w Wielkiej Brytanii	Londyn, Wielka Brytania
Nazwiska osób	Wykrywa nazwy pospolite	Bill Gates z firmy Microsoft	Bill Gates
Ilość	Identyfikuje pomiary, według wagi lub odległości	Jesteśmy 5 km od Paryża	5km
Czas trwania	Identyfikuje przedziały czasu	1 tydzień urlopu	1 tydzień

Utworzone encje można edytować na karcie encji. Połączenie encji z intencją powoduje dodanie adnotacji do wypowiedzi wykrytych podczas ich dodawania.

Role encji

Tworzenie encji z rolami encji

Zanim rozpoczniesz

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Encje .
5	Kliknij przycisk Utwórz encję.
6	W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: Nazwa encji — wprowadź nazwę encji. Typ encji — wybierz opcję Lista niestandardowa z listy rozwijanej. Wartości — wprowadź wartość encji.
7	Włącz przełącznik Automatyczne sugerowanie wartości gniazda na autouzupełnianie i podawaj alternatywne sugestie dla tej encji podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia encji niestandardowej tylko wtedy, gdy role encji są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkolenia dla aparatów RASA i Mindmeld NLU.
8	Kliknij przycisk Zapisz. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje .

Następne czynności

Po utworzeniu encji można połączyć role z encją.

Łączenie ról z encją

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
5	W sekcji Sloty kliknij encję Połącz.
6	Wybierz rolę encji dla nazwy encji.
7	Kliknij przycisk Zapisz. Do encji można przypisać role w celu dwukrotnego zebrania tej samej encji dla intencji.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.

Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Zarządzanie intencjami

Intencje systemowe

Domyślna intencja rezerwowa — możliwości agenta AI są z natury ograniczone przez intencje, które mają rozpoznawać i reagować na nie. Chociaż przedsiębiorstwo nie jest w stanie przewidzieć każdego możliwego pytania, które możesz zadać, domyślny zamiar awaryjny może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Implementując domyślny rezerwowy zamiar, programiści agentów AI mogą zapewnić, że agent AI prawidłowo obsługuje nieoczekiwane lub wykraczające poza zakres zapytania, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych intencji.
Programiści agentów AI nie muszą dodawać konkretnych wypowiedzi do intencji rezerwowej. Agenta można przeszkolić, aby automatycznie wyzwalał rezerwowy zamiar, gdy napotka znane pytania poza zakresem, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w innych zamiarach.
Na przykład w bankowym agencie AI klienci mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent AI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczką, te zapytania można włączyć jako frazy szkoleniowe w ramach domyślnego zamiaru rezerwowego. Gdy klient o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent AI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza zdefiniowane intencje i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.

Intencja awaryjna nie powinna mieć żadnych slotów z nią związanych.

Rezerwowy zamiar konwersji musi używać domyślnego klucza szablonu rezerwowego dla swojej odpowiedzi.
Pomoc — ta intencja ma na celu odpowiadanie na zapytania klientów dotyczące możliwości agenta AI. Kiedy klienci nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o pomoc.
Domyślnie odpowiedź na intencję pomocy jest mapowana na klucz szablonu wiadomości Pomocy. Jednak programiści agentów AI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i pouczające wskazówki.
Zaleca się przekazanie możliwości agenta AI na wysokim poziomie, zapewniając klientom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
Porozmawiaj z agentem — ten zamiar umożliwia klientom zwrócenie się o pomoc do agenta na dowolnym etapie interakcji z agentem AI. Po wywołaniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje transfer do czynnika ludzkiego. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tego zamiaru jest przekazanie agenta. Chociaż nie ma ograniczeń interfejsu użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana go nie wpłynie na wynik przekazania przez człowieka.

Intencje small talk

Wszyscy nowo utworzeni agenci AI zawierają cztery predefiniowane intencje small talk, aby obsługiwać typowe powitania klientów, wyrazy wdzięczności, negatywne opinie i pożegnania:

Pozdrowienia
Dziękuję
Agent AI nie był pomocny
Do widzenia

Tworzenie intencji

Zanim rozpoczniesz

Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji z rolami encji.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym wybierz agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane treningu kliknij przycisk Utwórz intencję .
5	W oknie Tworzenie intencji określ następujące informacje: Nazwa zamiaru — wprowadź nazwę zamiaru. Dodaj wypowiedź — dodaj frazę, aby wywołać intencję, i kliknij przycisk Dodaj. Jeśli w dodanych wypowiedziach znajdują się jakieś encje, są one automatycznie opisywane w wypowiedziach i pojawiają się w sekcji Sloty . Możesz dodać więcej encji jako miejsca do intencji. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji z rolami encji. W każdym gnieździe wyświetlane są następujące informacje: Nazwa encji. Czy jest to wymagane do ukończenia intencji. Liczba ponownych prób, które agent AI próbuje uzyskać od użytkownika tę wartość gniazda. Klucz szablonu.
6	Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli encja jest obowiązkowa.
7	Wprowadź liczbę ponownych prób dozwoloną dla tego gniazda. Domyślnie liczba ta jest ustawiona na trzy.
8	Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. Kliknij przycisk Utwórz nowy , aby utworzyć nowy klucz szablonu odpowiedzi dla encji. Treść odpowiedzi dla tych kluczy szablonu jest konfigurowana w sekcji Odpowiedzi . Każdy klucz szablonu ma odpowiadającą mu odpowiedź, która jest wysyłana do użytkownika po wyzwoleniu tego zamiaru.
9	W sekcji Odpowiedź wprowadź klucz szablonu ostatecznej odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po zakończeniu intencji.
10	Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebrane w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik ma stan wyłączony, gniazdo zachowuje stare wartości i wyświetla tę samą odpowiedź.
11	Włącz przełącznik Aktualizuj wartości gniazda, aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z konsumentem. Agent AI bierze pod uwagę ostatnią wartość wypełnioną w gnieździe do przetworzenia danych. Jeśli ta opcja jest włączona, wartości dla wypełnionych miejsc są aktualizowane za każdym razem, gdy klienci podają nowe informacje dotyczące tego samego typu gniazda.
12	Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby podać sugestie dotyczące wypełnienia gniazda i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi, na podstawie danych wejściowych użytkownika.
13	Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tej intencji. Webex Connect i przepływy głosowe mogą wykorzystać to do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
14	Kliknij przycisk Zapisz. Kliknij opcję Trenuj w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić wszelkie zmiany wprowadzone w intencjach i encjach. Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindmeld NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) na intencję. Ponadto każde gniazdo musi mieć co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok osoby, której dotyczy problem, zostanie wyświetlona ikona ostrzeżenia, aby wskazać problem. Jednak domyślny rezerwowy zamiar jest zwolniony z tych wymagań.

Następne czynności

Łączenie encji z zamiarem

Zanim rozpoczniesz

Upewnij się, że tworzysz encje i łączysz je przed dodaniem wypowiedzi. Ten automatyczny dodaje adnotacje do encji podczas dodawania wypowiedzi.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI.
3	Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
5	W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. Połączone encje zostaną wyświetlone w sekcji Sloty.
6	Wybierz rolę encji dla nazwy encji.
7	Kliknij przycisk Zapisz. Gdy encja jest oznaczona jako wymagana, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Możesz określić maksymalną liczbę przypadków, w których agent AI może zażądać brakującej jednostki przed eskalacją lub udzieleniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu, który ma być wywoływany, jeśli wymagana encja nie zostanie dostarczona w określonej liczbie ponownych prób. Gdy agent AI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowie przy użyciu komunikatu skojarzonego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tego zamiaru. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne zamiary bez przenoszenia poprzednich danych, należy włączyć przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane encje z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji.

Generowanie danych treningowych

Aby wygenerować dane treningowe, wykonaj poniższe czynności:

Wprowadź nazwę intencji i przykładową wypowiedź.
Kliknij Generuj.
Podaj krótki opis zamiaru kierowania sztuczną inteligencją.
Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności dla sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.

Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
Niższe ustawienie kreatywności może prowadzić do mniej zróżnicowanych wariantów.
Proces generowania może potrwać kilka sekund, w zależności od liczby żądanych wariantów.
Ikona błyskawicy odróżnia warianty generowane przez sztuczną inteligencję od danych treningowych zdefiniowanych przez użytkownika.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.

Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Oznaczanie wygenerowanych wariantów

Znajdź opcję oznaczania: Opcja oznaczania jest dostępna dla każdej wygenerowanej wypowiedzi.
Przekaż opinię: podczas oznaczania danych wyjściowych programiści mogą dodawać komentarze i określać powód zgłaszania.

Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji

Zarządzanie odpowiedziami

Odpowiedzi to komunikaty, które agent AI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można utworzyć odpowiedzi zawierające następujące elementy:

Tekst — zwykłe wiadomości tekstowe do bezpośredniej komunikacji.
Kod — osadzony kod dynamicznej zawartości lub działań.
Multimedia — obrazy, elementy audio lub wideo zwiększające komfort użytkowania.

Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:

Szablony — wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane na określone intencje.
Przepływy pracy — logika określająca szablon do użycia na podstawie zidentyfikowanego zamiaru.

Szablony funkcji Przekazanie agenta, Pomoc, Rezerwowy i Powitanie są wstępnie skonfigurowane, a wiadomość odpowiedzi można zmienić za pomocą odpowiednich szablonów.

Typy odpowiedzi

Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposoby ich konfigurowania.

Substytucja zmiennych

Konfigurowanie odpowiedzi za pomocą projektanta odpowiedzi

Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:

Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe konstruowanie odpowiedzi, które agent AI dostarcza klientom.
Fragmenty kodu: Dla programistów używających języka Python ta opcja zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi przy użyciu kodu.

Projektant odpowiedzi został zaprojektowany tak, aby zapewnić, że środowisko użytkownika obsługuje określony kanał, z którym agent AI wchodzi w interakcję.

Szablony odpowiedzi

Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby zwiększyć wygodę użytkownika, projektant odpowiedzi umożliwia tworzenie wielu pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, co umożliwia dzielenie długich wiadomości na łatwiejsze w zarządzaniu sekcje. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczne i atrakcyjne środowisko użytkownika, możesz dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. Gdy szablon z wieloma opcjami jest aktywowany, jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Możesz włączyć tę funkcję, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się u dołu odpowiedzi.

Podczas zapisywania odpowiedzi może zostać wyświetlone ostrzeżenie wskazujące liczbę błędów, które należy poprawić. Pola z błędami zostaną podświetlone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja po kropkach umożliwia poruszanie się między kartami z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmienia kolor na czerwony, aby zasygnalizować błąd.
Szybka odpowiedź — odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być linkami tekstowymi lub URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, który jest wysyłany do bota po kliknięciu. Przyciski adresu URL przekierowują użytkowników do określonej strony internetowej.
Gdy zapytanie klienta jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zasugerować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i Facebooka.
Dodawanie adresu URL szybkich odpowiedzi
Przyciski szybkiej odpowiedzi adresu URL w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do witryny w celu uzyskania dalszych informacji lub działań, takich jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przyciski te otwierają określony adres URL w nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać adres URL szybkiej odpowiedzi w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
1. Wybierz klucz artykułu lub szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź adresu URL.
2. Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Zostanie wyświetlone okno podręczne typu Przycisk .
3. Wybierz typ przycisku jako Adres URL w kanale internetowym.
4. Określ tytuł przycisku i adres URL, do którego konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
5. Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź adresu URL.
Przyciski typu adresu URL można również skonfigurować za pomocą dynamicznego typu odpowiedzi, w którym przyciski te mają być konfigurowane przy użyciu fragmentów kodu Pythona. Te przyciski są obsługiwane w sekcjach podglądu i podglądu udostępniania. Obecnie nie są one obsługiwane przez widżet czatu na żywo IMchat ani przez inne kanały stron trzecich.
Karuzela — odpowiedzi z elementami rozszerzonymi mogą obejmować pojedynczą kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzelowym. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie Karuzela można skonfigurować za pomocą linków tekstowych lub URL. Kliknięcie przycisku adresu URL przekieruje użytkownika na określoną stronę internetową. Kliknięcie tekstowego przycisku szybkiej odpowiedzi wysyła skonfigurowany ładunek do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
Obraz — szablon multimedialny, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy, podając adresy URL.
Wideo – renderuje filmy w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL filmu.
Kod — może być używany do pisania kodu w języku Python na potrzeby wywoływania interfejsów API lub wykonywania innej logiki.

Fragmenty kodu

Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
Szybka odpowiedź — szablon zawierający tekst i klikalne przyciski.
Karuzela — kolekcja kart, z których każda ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
Obraz — szablon służący do konfigurowania obrazów przez podawanie adresów URL.
Wideo – szablon służący do konfigurowania wideo przez podanie adresu URL filmu. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
Plik — szablon służący do konfigurowania pliku pdf przez podanie adresu URL umożliwiającego dostęp do pliku.
Audio — szablon służący do konfigurowania pliku audio przez podanie adresu URL pliku audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do obszaru Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz za pomocą przełącznika powoduje, że agent AI jest niedostępny.
Komunikat o wyłączeniu — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta Ten komunikat zostanie wyświetlony użytkownikom, którzy spróbują uzyskać dostęp do tego agenta.
Akcja rezerwowa — wybierz tę opcję, aby wykonać odpowiednią akcję na wiadomościach przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nie rób nic: nie podjęto żadnych działań.
- Wyślij do agenta: czat jest przekazywany agentowi na podstawie wiadomości przychodzących do agenta AI.
Zarządzanie sesjami > Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby poprosić użytkowników o opinię na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta AI.
Czas zamknięcia sesji — limit czasu sesji (w minutach), po upływie którego sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Bezpieczeństwo — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko po włączeniu opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ta wartość jest ustawiona na wartość Prawda, można wyświetlić to pole.

Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Następne czynności

Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.

Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

1	Przejdź do zakładki Ustawienia > Język .
2	Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język.
5	Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Konfigurowanie ustawień przekazywania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do opcji Ustawienia > Handover i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazanie agenta — przenieś użytkownika do agenta, gdy agent AI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o to poprosi.
Włącz przekazywanie przy przełączaniu rezerwowym — pewna liczba kolejnych komunikatów rezerwowych w sesji może spowodować przekazanie agenta. Ten numer można skonfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie przy dopasowaniu częściowym — pewna liczba kolejnych dopasowań częściowych w sesji może spowodować przekazanie. Ten numer można konfigurować.
Włącz przekazywanie kolejnych wiadomości — kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą spowodować przekazanie agenta. Liczba powtórzeń wymagana dla tego wyzwalacza jest konfigurowalna.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania.

Następne czynności

Przejdź do sekcji zarządzania skryptowanymi agentami AI lub wyświetl podgląd agenta AI ze skryptem.

Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania

Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:

Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zarządzanie artykułami
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Konfigurowanie ustawień przekazywania

Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator generowany przez system.
9	Kliknij opcję Utwórz. Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności: Podgląd Kopiuj łącze podglądu Kopiowanie tokenu dostępu Usuń Eksportuj Więcej informacji można znaleźć w tej sekcji. Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI.

Następne czynności

Dodaj artykuły do agenta AI.

Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami

Zanim rozpoczniesz

Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta AI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj wygenerowany przez system identyfikator agenta AI. Adres URL obrazu profilowego agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta AI. Opis — wprowadź szczegółowe informacje o agencie AI. Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby agent AI prosił o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawi się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem AI.
4	Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzanie artykułami

Wiadomość powitalna — zawiera pierwszą wiadomość za każdym razem, gdy rozpoczyna się rozmowa między klientem a agentem AI.
Komunikat rezerwowy — agent AI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
Częściowe dopasowanie — gdy agent AI rozpoznaje wiele artykułów z niewielką różnicą w wynikach (zgodnie z ustawieniami przekazywania i wnioskowania ), agent wyświetla ten komunikat dopasowania wraz z dopasowanymi artykułami jako opcjami. Możesz również skonfigurować wyświetlanie odpowiedzi tekstowej wraz z tymi opcjami.
Co możesz zrobić?— Możesz skonfigurować możliwości agenta AI. Agent AI wyświetla to za każdym razem, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta AI.

Oprócz tego artykuł domyślny Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli włączone jest przekazywanie agenta z ustawień przekazywania i wnioskowania .

Wszyscy nowi agenci AI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:

Pozdrowienia
Dziękuję
Agent AI nie był pomocny
Do widzenia

Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również zmodyfikować lub usunąć.

Nie można usunąć domyślnych artykułów dotyczących wiadomości powitalnej, wiadomości rezerwowej, rozmowy z agentem ani wiadomości częściowej.

Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i domyślnej odpowiedzi

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij Utwórz nowy artykuł.
4	Dodaj warianty domyślne.
5	Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości: Odpowiedź warunkowa — odpowiedź jest konfigurowana przez reguły. Odpowiedź może być w różnych formatach, takich jak tekst, karuzela, szybka odpowiedź, obraz, audio, wideo, kod i plik. Do jednego artykułu można dodać wiele odpowiedzi. Fragment kodu — odpowiedź jest tworzona przy użyciu warunków if-else. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu Projektanta odpowiedzi.
6	Kliknij Zapisz i trenuj.

Import z katalogów

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka .
4	Kliknij opcję Importuj z katalogów.
5	Wybierz kategorie artykułów, które mają zostać dodane do agenta.
6	Kliknij Koniec.

Wyodrębnij często zadawane pytania z linku

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij ikonę wielokropka.
4	Kliknij Wyodrębnij często zadawane pytania z linku.
5	Podaj adres URL, pod którym znajdują się często zadawane pytania, i kliknij przycisk Wyodrębnij.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Importowanie z pliku

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka .
4	Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz CSV aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz JSON.
5	Kliknij przycisk Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie artykuły. Kliknij przycisk Pobierz przykład, aby wyświetlić format, w którym artykuły muszą zostać określone.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Dodawanie niestandardowych synonimów

Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz użyć niestandardowych synonimów w skrypcyjnym agencie AI do odpowiadania na pytania. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane słowem głównym w czasie wykonywania przez platformę.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij ikonę elipsy.
4	Kliknij opcję Synonimy niestandardowe.
5	Kliknij przycisk Nowy wyraz główny.
6	Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz.
7	Ponownie przeszkol agenta AI po dodaniu synonimów. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku .CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem na platformę.

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki treningowe

Aby przełączać się między silnikami NLU.

Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.

Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.

Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.

Model wektorowy

Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.

Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do obszaru Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz za pomocą przełącznika powoduje, że agent AI jest niedostępny.
Komunikat o wyłączeniu — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta Ten komunikat zostanie wyświetlony użytkownikom, którzy spróbują uzyskać dostęp do tego agenta.
Akcja rezerwowa — wybierz tę opcję, aby wykonać odpowiednią akcję na wiadomościach przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nie rób nic: nie podjęto żadnych działań.
- Wyślij do agenta: czat jest przekazywany agentowi na podstawie wiadomości przychodzących do agenta AI.
Zarządzanie sesjami > Zezwól na opinie — włącz ten przełącznik, aby poprosić użytkowników o opinię na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta AI.
Czas zamknięcia sesji — limit czasu sesji (w minutach), po upływie którego sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Bezpieczeństwo — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko po włączeniu opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ta wartość jest ustawiona na wartość Prawda, można wyświetlić to pole.

Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Następne czynności

Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.

Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

1	Przejdź do zakładki Ustawienia > Język .
2	Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język.
5	Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Konfigurowanie ustawień przekazywania

Zanim rozpoczniesz

Utwórz agenta AI ze skryptem.

Przejdź do opcji Ustawienia > Handover i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazanie agenta — przenieś użytkownika do agenta, gdy agent AI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o to poprosi.
Włącz przekazywanie przy przełączaniu rezerwowym — pewna liczba kolejnych komunikatów rezerwowych w sesji może spowodować przekazanie agenta. Ten numer można skonfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie przy dopasowaniu częściowym — pewna liczba kolejnych dopasowań częściowych w sesji może spowodować przekazanie. Ten numer można konfigurować.
Włącz przekazywanie kolejnych wiadomości — kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą spowodować przekazanie agenta. Liczba powtórzeń wymagana dla tego wyzwalacza jest konfigurowalna.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania.

Następne czynności

Przejdź do sekcji zarządzania skryptowanymi agentami AI lub wyświetl podgląd agenta AI ze skryptem.

Podgląd skryptowanego agenta AI

Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, który umożliwia łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.

Widżet podglądu platformy

Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.

Widżet podglądu z możliwością udostępniania

Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru brandColor do łącza. Możesz zdefiniować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów.
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona na wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false

Przykładowy link podglądu z następującymi parametrami: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI

W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:

Szkolenie

W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania botów jednym kliknięciem. Można:

Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.

Zdefiniuj testy

Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:

Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.

Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:

Tabela 1. Przypadki testowe
Parametr	Opis
Komunikat	Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI.
Oczekiwany język	Język, w którym użytkownicy powinni wchodzić w interakcje z agentem AI.
Oczekiwany artykuł	Określ artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretną wiadomość użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wpisywania system sugeruje dopasowanie artykułów na podstawie wprowadzonego do tej pory tekstu.
Resetowanie poprzedniego kontekstu	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wyizolować przypadki testowe i upewnić się, że są one uruchamiane niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając wszelkim zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych.
Dołącz dopasowania częściowe	Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane artykuły tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi.
Importowanie z CSV	Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione.
Eksport do CSV	Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV).
Testuj wywołania zwrotne	Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i testować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Wywołanie zwrotne w przepływie	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego	Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.
Limit czasu połączenia zwrotnego (s)	Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. Dozwolony jest maksymalny limit czasu wynoszący 20 sekund. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań.

Wykonaj testy

Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.

Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .

Historia realizacji

Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.

Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.

Sesji

Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.

Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowanym agencie AI umożliwiające udzielanie odpowiedzi na pytania

Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI służącym do odpowiadania na pytania zapewnia kompleksowy podział konkretnej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.

Sekcja Wiadomości :

Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.

Karta Informacje o transakcji:

Wyświetla listę artykułów, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, w tym zarówno dopasowania dokładne, jak i częściowe.
Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień trafności.
Przedstawia wyniki podstawowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikowania odpowiednich artykułów.
Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Handover and Inference .

Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Przetworzone zapytanie — pokazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po ich przetworzeniu przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, takiej jak fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.

Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji

Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:

Zidentyfikowane intencje:

Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębnienia go z zapytania użytkownika.

Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.

W obszarze Inne informacje są wyświetlane:

Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.

Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.

Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:

Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
Datastore i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
Funkcja wyszukiwania — wbudowany pasek wyszukiwania umożliwia szybkie znajdowanie określonych wypowiedzi w konwersacji.

Historia

Strona Historia umożliwia:

Wyświetl historię treningu — śledzą, kiedy korpus został przeszkolony i jakie zmiany zostały wprowadzone.
Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, NLP i kuracji.
Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.

Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami z bazy wiedzy:

Aktywuj artykuły — udostępnij wcześniej nieaktywne artykuły , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
Edytuj artykuły — Utwórz nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał w celach informacyjnych.
Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
Pobierz artykuły — wyeksportuj artykuły z bazy wiedzy Knowledge Base jako plik CSV do analizy lub odwoływania się do trybu offline.
Ta opcja jest dostępna dla skryptowanego agenta AI tylko do odpowiadania na pytania.

Dzienniki audytu

Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:

Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
Kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.

Użyj opcji Wyszukiwanie według i Pole , aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika inspekcji.
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.

Kuracja

Wiadomości są dodawane do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:

Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu użytkownika i wyzwala rezerwowy zamiar.
Domyślny rezerwowy zamiar konwersji — jeśli ten przełącznik jest włączony, wiadomości aktywujące domyślny rezerwowy zamiar konwersji będą wysyłane do konsoli kuracji.

To kryterium ma zastosowanie tylko do skryptowanego agenta AI do wykonywania działań.
Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
Częściowe dopasowanie — komunikaty, w przypadku których agent AI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowego zamiaru lub odpowiedzi.

Rozwiązywanie problemów

Karta Problemy stanowi centralną lokalizację do przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:

Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.

Możesz wyświetlić pełną zawartość zaszyfrowanych sesji za pomocą opcji Odszyfruj zawartość , jeśli masz włączony dostęp do odszyfrowywania.

Odszyfrowywanie dostępu jest udzielane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia zaawansowanej ochrony danych w zapleczu.

Aby rozwiązać problem, możesz:

Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć sprawę z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
Utwórz nowy artykuł — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nowy artykuł bezpośrednio z konsoli kuracji.
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.

Linkowanie do domyślnych artykułów (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, częściowe dopasowanie) jest niedozwolone.
W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że nowa wiedza znajduje odzwierciedlenie w jego odpowiedziach.
Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.

Aby dodać sprawy z sesji:

Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, zostanie wyświetlony przełącznik Stan kuracji.
Przełącz flagę — włącz przełącznik Stan kuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.

Jeśli problem jest już obecny w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio, aby wskazać jego stan.

Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics

Omówienie

Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.

W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.

Sesje i wiadomości

W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

Użytkownicy

Wydajność

Zidentyfikowano intencje użytkownika.
Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.

To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.

Szkolenie

Odpowiedzi

Kuracja

Ta sekcja zawiera wizualne podsumowanie tego, ile problemów kuratorskich pojawiało się każdego dnia i ile z nich zostało rozwiązanych przez agentów AI.

Integracja agentów AI

W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.

Zintegruj agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integrowanie agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.

Zarządzanie raportami agentów AI

W tej sekcji omówiono omówienie raportów agentów AI, typów raportów, tworzenia raportów agentów AI i metod dostarczania raportów.

Opis raportów agentów AI

Po uzyskaniu dostępu do menu Raporty z lewego okienka nawigacji zostaną wyświetlone następujące karty:

Konfiguruj — ta karta zawiera listę wszystkich raportów, które są obecnie aktywne i generowane okresowo. Lista raportów zawiera następujące szczegóły:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal subskrybuje raport.
- Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który subskrybujesz.
- Częstotliwość — interwał otrzymywania raportu.
- Ostatni wygenerowany raport — ostatni wysłany raport.
- Następna zaplanowana data — następny dzień, w którym raport zostanie wysłany.
Historia — ta karta zawiera wszystkie informacje historyczne dotyczące raportów wysłanych do tej daty. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.

Możesz kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby pobrać te raporty historyczne.

Raporty na żądanie wyświetlane na karcie Historia są dostępne do pobrania dopiero po zakończeniu generowania raportu.

Tworzenie raportu agenta AICreate an AI agent report

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Kliknij pozycję Raporty na pasku nawigacyjnym po lewej stronie.
3	Kliknij + Nowy raport.
4	Aby utworzyć i skonfigurować raport, należy podać następujące informacje: Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem. Możesz wyświetlić wszystkich agentów AI do odpowiadania na pytania i wykonywania zadań w tej aplikacji. Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który chcesz subskrybować. Po wybraniu agenta AI do odpowiadania na pytania w polu agenta AI są wyświetlane trzy różne typy raportów: Podsumowanie użycia i zachowania Transkrypcja wiadomości Problemy z kuracją Format wyjściowy — format, w jakim raport ma zostać wygenerowany i wysłany do skonfigurowanej metody dostarczania. Obsługiwane formaty to CSV i .xlsx. Wybierz jedną z następujących opcji i odpowiednich ustawień dla typu raportów, które chcesz wygenerować: Generuj teraz — podaj daty rozpoczęcia i zakończenia raportu na żądanie. Zaplanowany raport — zaplanuj częstotliwość, godzinę, strefę czasową i datę rozpoczęcia raportu. Po utworzeniu tego raportu można użyć przełącznika Włącz raport w raporcie. To przełączanie można później włączyć lub wyłączyć, aby odbierać lub zatrzymywać raport z zaplanowaną częstotliwością. Sposób dostawy — więcej informacji można znaleźć w sekcji Metody dostawy.

Typy raportów agenta AI

Typ raportu Agent AI do odpowiadania na pytania

Zachowanie i podsumowanie użycia

Tabela 1. Szczegóły karty Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta AI	Nazwa agenta AI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów/sesji obsłużonych przez agenta AI.
Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście.
Łącznie ludzkie wiadomości	Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów AI	Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych.
Suma dopasowań częściowych	Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Całość rozmów przekazana agentowi ludzkiemu.
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez klientów.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez klientów.

Tabela 2. Szczegóły karty Kategoria
Pole	Opis
Nazwa kategorii	Nazwa kategorii skonfigurowana w agencie AI.
Konwersacje w kategorii	Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź z tej kategorii została podważona.
Suma głosów przeciw.	Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi z tej kategorii.

Tabela 3. Szczegóły karty artykułu
Pole	Opis
Nazwa artykułu	Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie AI.
Kategoria artykułu	Kategoria, do której należy ten zamiar.
Konwersacje do artykułu	Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto ten artykuł.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków, w których ten artykuł został wykryty.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź na ten artykuł została przegłosowana.
Suma głosów przeciw.	Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten artykuł.

Zarządzanie transkrypcjami

Wyświetla rozmowę między agentem AI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI.
Typ wiadomości	Komunikat agenta AI lub komunikat ludzki.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Kategoria	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Intencja wykryta przez wybrany aparat NLU.
Punktacja z art. 1	Wynik dla wykrytego zamiaru.
Opinia	Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół.
Komentarz do opinii	Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości.

Problemy z kuracją

Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI.
Ludzkie przesłanie	Treść ludzkiego przesłania.
Komunikat agenta AI	Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI.
Przyczyna problemu	Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Kategoria	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Punktacja z art. 1	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Agent AI do wykonywania zadań typu raportu

Zachowanie i podsumowanie użycia

Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z intencjami i kluczami szablonów, które zostały wyzwolone. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące szczegóły:

Tabela 4. Karta Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta AI	Nazwa agenta AI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta AI.
Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście.
Łącznie ludzkie wiadomości	Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów AI	Łączna liczba komunikatów wysyłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych.
Suma dopasowań częściowych	Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Całkowita liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez użytkowników.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez użytkowników.

Szczegółowe informacje o zamiarach można też wyświetlić na karcie Intencje w arkuszu kalkulacyjnym:

Tabela 5. Karta intencje
Pole	Opis
Nazwa zamiaru	Nazwa intencji skonfigurowana w agencie AI.
Rozmowy dla intencji	Liczba rozmów lub sesji, w których wywołano ten zamiar.
Łącznie wywołania	Ile razy ten zamiar został przywołany.
Całkowite ukończenie	Ile razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany.
Całkowita liczba głosów	Całkowita liczba odpowiedzi na to została przegłosowana dla każdego zamiaru.
Suma głosów przeciw.	Całkowita liczba odpowiedzi na to została odrzucona dla każdego zamiaru.

Raport zawiera również szczegóły szablonu wysokiego poziomu, takie jak:

Tabela 6. Szczegóły szablonu
Pole	Opis
Nazwa klucza szablonu	Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie AI.
Metoda konwersji klucza szablonu	Intencje, w których jest używany ten klucz szablonu.
Konwersacje dotyczące klucza szablonu	Liczba przypadków, w których ten klucz szablonu został wysłany jako odpowiedź.
Całkowita liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu jako odpowiedzi.
Całkowita liczba głosów	Ile razy odpowiedź na ten szablon została przegłosowana.
Suma głosów przeciw.	Ile razy odpowiedź na ten szablon została odrzucona.

Transkrypcje wiadomości

Wyświetla rozmowę klienta z agentem AI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji.
Typ wiadomości	Wiadomość agenta AI lub wiadomość człowieka.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Cel	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Intent 1 wynik	Wynik dla wykrytego zamiaru.
Opinia	Opinie użytkowników, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół.
Komentarz do opinii	Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości.

Problemy z kuracją

Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. Ten raport dotyczy tylko agentów AI ze skryptami. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Sygnatura czasowa wiadomości.
Session ID (Identyfikator sesji)	Unikalny identyfikator sesji klienta.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji.
Ludzkie przesłanie	Treść ludzkiego przesłania.
Komunikat agenta AI	Treść wiadomości agent AI odpowiedział.
Przyczyna problemu	Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI.
Cel	Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika.
Najlepszy wynik meczu	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU.
Intent 1 wynik	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Metody dostarczania raportu agenta AI

SFTP

Pole	Opis
Wypychanie raportów do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem	Włącz tę opcję, aby wypchnąć raporty do bezpiecznej lokalizacji w zaplanowanym czasie. Włączając to przełączanie, można podać tylko następujące szczegóły.
Adres IP	Adres IP systemu.
Nazwa użytkownika	Nazwa użytkownika, aby uzyskać dostęp do raportów.
Hasło	Hasło umożliwiające dostęp do raportów.
Klucz prywatny	Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików.
Ścieżka przesyłania	Ścieżka do miejsca, do którego pliki są kierowane w systemie.

Adres e-mail

Pole	Opis
Zaplanuj wiadomości e-mail dla wielu odbiorców, oddzielając je średnikiem (;)	Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców.
Adresatów	Adres e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty w określonym czasie i z określoną częstotliwością.

Łyżka S3

Pole	Opis
Przekazywanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem	Przełącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i rozsyłać raporty do skonfigurowanego zasobnika S3.
Identyfikator klucza dostępu AWS	Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Tajny klucz dostępu AWS	Tajny klucz dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Nazwa zasobnika	Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport.
Nazwa folderu	Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3.

Zgodność ze sztuczną inteligencją

Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, zabezpieczenia i bezpieczeństwo danych

Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych

Rozwój produktów AI

Prywatność i bezpieczeństwo

Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości AI dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:

Źródła danych na potrzeby szkoleń i oceny

Względy bezpieczeństwa i etyczne

Ocena i wydajność modelu

Firma Cisco priorytetowo traktuje wydajność i dokładność narzędzia AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości bazowego modelu.

Get started with Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma, która została zaprojektowana do tworzenia automatycznych agentów AI, zarządzania nimi i wdrażania w celu zaspokojenia potrzeb obsługi klienta i wsparcia. Wykorzystując sztuczną inteligencję, agenci SI zapewniają klientom automatyczną pomoc przed rozpoczęciem interakcji z agentami ludzkimi. Agenci ci obsługują interakcje głosowe poprzez intonację, zrozumienie języka i świadomość kontekstową rozmów. Agenci SI bezproblemowo i komputerowo obsługują interakcje kanałów cyfrowych za pośrednictwem tekstu i czatu online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w odpowiedzi na pytania, pobierając informacje i minimalizując czas oczekiwania.

Możliwości Webex AI Agent Studio

Dokładne i terminowe odpowiedzi— zapewnia dokładne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań klientów lub danych wejściowych.

Kluczowe korzyści dla przedsiębiorstw

Ulepszone środowisko klienta — zapewnia klientom możliwość rozmowy w czasie rzeczywistym.
Spersonalizowane interakcje— dostosowuje odpowiedzi do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
Skalowalność i wydajność — obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności stosowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do poprawy zadowolenia i obniżenia kosztów operacyjnych.

Zrozum typy i przykłady agentów SI

Poniższa tabela zawiera przegląd typów agentów SI i ich możliwości:

Tabela 1. Typy agentów SI i ich możliwości
Typ agenta SI	Cel	Funkcjonalność	Opis	Jak skonfigurować?
Autonomiczny	Autonomiczni agenci SI mają za zadanie działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka.	Wykonaj czynności	Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Automatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania.	Autonomiczni agenci SI do wykonywania działań
Autonomiczny		Odpowiedz na pytania	Autonomiczni agenci mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego w celu udzielania dokładnych i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników.	Autonomiczni agenci SI do udzielania odpowiedzi na pytania
Skrypty	Skryptowani agenci SI są zaprogramowani tak, aby przestrzegali wstępnie zdefiniowanego zestawu reguł i instrukcji.	Wykonaj czynności	Skryptowani agenci mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i uporządkowane.	Skryptowani agenci SI do wykonywania działań
Skrypty		Odpowiedz na pytania	Zarejestrowani agenci mogą odpowiadać na pytania w oparciu o utworzony przez użytkownika korpus szkoleniowy, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi.	Skryptowani agenci SI do odpowiadania na pytania

Przykłady

Zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci SI mogą być stosowane do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:

Obsługa klienta — do świadczenia obsługi klienta można wykorzystać zarówno autonomicznych, jak i skryptowych agentów, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci są dobrze przystosowane do ról asystentów wirtualnych, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
Analiza danych — autonomiczni agenci mogą być używani do analizowania dużych zbiorów danych i wyodrębniania cennych informacji.
Automatyzacja procesów — agenci autonomiczni i skryptowi mogą być używani do automatyzacji powtarzających się zadań, poprawy wydajności i ograniczenia błędów.
Zarządzanie wiedzą — autonomiczni agenci mogą być używani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.

Wybór pomiędzy autonomicznymi i skryptowymi agentami SI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.

Wymagania wstępne

Jeśli jesteś istniejącym klientem Webex Contact Center, upewnij się, że spełniasz następujące wymagania wstępne:
- Dzierżawa Webex Contact Center 2.0.
- Dla dzierżawy udostępniono usługę Webex Connect.
- Platforma multimediów głosowych to platforma multimedialna następnej generacji.
Jeśli nie masz dzierżawcy Centrum kontaktowego Webex, skontaktuj się z Partnerem, aby zainicjować okres próbny Centrum kontaktowego Webex na platformie multimedialnej następnej generacji.
Administratorzy mogą poprosić sandbox programistów Webex Contact Center , aby wypróbował agentów SI.

Włączanie funkcji

Ta funkcja jest obecnie w fazie beta. Klienci mogą zarejestrować się na tę funkcję w portalu beta Webex , wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów SI.

Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko funkcjonalność agenta AI w skryptach.
Autonomiczni agenci są dostępni tylko dla wybranych klientów. Zgłoszenia można przesyłać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu autonomiczni agenci zostaną udostępnieni jako dodatek do agentów skryptowych dla dzierżawy.

Dostęp do Webex AI Agent Studio

Aby utworzyć agentów AI, musisz zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Można to zrobić w następujący sposób:

Zaloguj się z usługi Control Hub

Jeśli nie widzisz Webex AI Agent Studio, skontaktuj się ze wsparciem Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.

Zaloguj się do Control Hub przy użyciu adresu URL https://admin.webex.com.
W sekcji Usługi w panelu nawigacyjnym wybierz pozycję Contact Center.
W sekcji Szybkie łącza w prawym panelu przejdź do sekcji Pakiet Contact Center .
Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.

System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i zostaniesz automatycznie zalogowany do tej aplikacji.

Logowanie z usługi Webex Connect

Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, należy mieć dostęp do Webex Connect.

Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
W menu Zasobnik aplikacji w lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i zostaniesz automatycznie zalogowany do tej aplikacji.

Układ strony głównej

Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu się na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:

Pasek nawigacji

Pasek nawigacji wyświetlany po lewej stronie zapewnia dostęp do następujących menu:
- Pulpit nawigacyjny — wyświetla listę agentów SI, do których użytkownik ma dostęp zgodnie z przydziałem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — przedstawia centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, które pełnią rolę mózgu dla autonomicznych agentów SI do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — wyświetla listy prekompilowanych raportów agentów SI różnych typów. Możesz generować lub planować raporty w zależności od potrzeb biznesowych.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia wyświetlenie informacji o profilu i wylogowanie się z aplikacji.

Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta SI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
- Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
  - Identyfikatory firmowe — obejmuje identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.
  - Ustawienia profilu — zawierają nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
  - Ustawienia agenta globalnego — umożliwia wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego do obsługi scenariuszy rezerwowych.
  - Podsumowanie okresu przechowywania danych — podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
- Na karcie Członkowie zespołu można wyświetlać listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi przypisuje się rolę, która określa działania, które może wykonać w oparciu o przyznane uprawnienia.

Poznaj swój pulpit nawigacyjny

Na pulpicie nawigacyjnym agenci SI są reprezentowani przez karty, które wyświetlają podstawowe informacje, w tym nazwę agenta SI, ostatnio zaktualizowaną przez, ostatnio zaktualizowaną oraz silnik używany do szkolenia agenta.

Zadania na karcie agenta SI

Najedź kursorem na kartę agenta SI, aby wyświetlić następujące opcje:

Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widget podglądu agenta AI.
Ikona wielokropka — kliknij tę ikonę, aby wykonać następujące zadania:
- Kopiuj łącze podglądu — skopiuj łącze podglądu, aby wkleić je na nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta SI w widżecie czatu.
- Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
- Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
- Usuń — powoduje trwałe usunięcie agenta SI z systemu.
- Przypnij — przypnij agenta SI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odpnij, aby przenieść go z powrotem do poprzedniego położenia.

Utwórz nowego agenta SI

Nowego agenta SI można utworzyć za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz wybrać, aby użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od początku.

Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptów i autonomicznych agentów SI, zobacz następujące sekcje:

Skryptowany agent SI do odpowiadania na pytania
Skryptowany agent SI do wykonywania czynności
Autonomiczny agent SI do udzielania odpowiedzi na pytania
Autonomiczny agent SI do wykonywania działań

Importuj wstępnie skonfigurowanego agenta SI

Możesz zaimportować prekompilowanego agenta AI w formacie JSON z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że wyeksportowano agenta SI w formacie JSON do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:

Kliknij opcję Importuj agenta.
Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta SI.
(Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu zmodyfikuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
Kliknij przycisk Importuj.

Agent AI został teraz pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.

Wyszukiwanie słów kluczowych

Platforma zapewnia solidne możliwości wyszukiwania, które pomogą Ci łatwo lokalizować agentów SI i zarządzać nimi. Przy użyciu nazwy agenta można wyszukiwać słowa kluczowe. Na pasku wyszukiwania wprowadź nazwę agenta lub jej część. System wyświetla listę agentów SI spełniających kryteria wyszukiwania.

Filtruj wg typu agenta

Oprócz wyszukiwania słów kluczowych wyniki wyszukiwania można zawęzić, filtrując je według typu agenta SI. Wybierz z listy rozwijanej jeden z filtrów typu agenta — skryptowe, Autonomiczne i Wszystkie.

Manage Knowledge Base

Baza wiedzy to centralne repozytorium informacji dla autonomicznych agentów SI opartych na modelu Large Language Model (LLM). Autonomiczni agenci sztucznej inteligencji wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do zrozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do człowieka. Ci agenci sztucznej inteligencji uczą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i dopasowanych do kontekstu odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów SI.

Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:

Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
W konsoli kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacyjnym. Zostanie wyświetlona strona baz wiedzy.
Bazę wiedzy można znaleźć w oparciu o następujące kryteria:
- Nazwa bazy wiedzy
- Typ bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
  Kliknij Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
Można też utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta SI.

Utwórz bazę wiedzy dla agenta SI

1	W konsoli kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacyjnym.
2	Na stronie Bazy wiedzy kliknij przycisk +Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu.
3	Na stronie Utwórz bazę wiedzy wprowadź następujące dane: Nazwa bazy wiedzy — podaj nazwę bazy wiedzy. Opis — podaj krótki opis bazy wiedzy.
4	Kliknij przycisk Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie.
5	Na karcie Pliki : Przeciągnij i upuść pliki do bazy wiedzy. Alternatywnie kliknij przycisk Dodaj plik , aby dodać plik. System obsługuje następujące formaty plików: PDF, .doc, .docx, dane przez kabel, .txt, .xlsx, .xls i CSV. Rozmiar każdego pliku nie może przekraczać 2 MB. Po dodaniu plików kliknij przycisk Przetwórz pliki , aby je przetworzyć. Po zakończeniu system wyświetla pliki na karcie Pliki .
6	Na karcie Dokumenty : Kliknij przycisk +Utwórz dokument , aby utworzyć własne dokumenty z bazy wiedzy. Na stronie Utwórz dokument wprowadź nazwę dokumentu. Za pomocą edytora tekstu można dodać wymagane informacje i sformatować tekst zgodnie z potrzebami. Zaznacz opcję Dodaj do istniejącej kategorii , aby dodać dokument do istniejącej kategorii. Możesz także wybrać opcję Dodaj do nowej kategorii i utworzyć nową kategorię. Kliknij opcję Zapisz. Możesz również kliknąć +Dodaj kategorię , aby zdefiniować kategorie i dodać dokumenty w odpowiedniej kategorii. Wybierz wymagany dokument w lewym okienku i kliknij pozycję Podgląd sieci WWW , aby wyświetlić podgląd dokumentu.
7	Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić i śledzić szczegóły przesłanych plików i utworzonych dokumentów. Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować pliki bazy wiedzy. W razie potrzeby edytuj nazwę pliku. Można również usunąć istniejące pliki i dodać nowe. Kliknij ikonę Usuń , aby całkowicie usunąć bazę wiedzy.

Co zrobić dalej

Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta SI umożliwiającego odpowiadanie na pytania.

Set up Autonomous AI Agents

Autonomiczni agenci sztucznej inteligencji działają niezależnie, bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizowania danych, uczenia się na podstawie środowiska i dostosowywania swoich działań do osiągania określonych celów. W tej sekcji opisano dwie podstawowe funkcje autonomicznego agenta SI.

Autonomiczny agent SI do wykonywania zadań

Autonomiczni agenci SI mogą wykonywać różne zadania, w tym:

Natural Language Processing (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i odpowiadanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
Podejmowanie decyzji — podejmowanie świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
Automatyzacja — automatyzacja powtarzających się lub czasochłonnych zadań.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracyjne:

Tworzenie autonomicznego agenta SI do wykonywania czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI
Dodawanie czynności do autonomicznego agenta SI
Konfigurowanie napełniania gniazda
Zdefiniuj spełnienie

Tworzenie autonomicznego agenta SI do wykonywania czynności

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoli kliknij opcję +Utwórz agenta.
3	Na ekranie Utwórz agenta AI kliknij opcję Rozpocznij od podstaw. Możesz także wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta SI. Filtruj typ agenta SI na Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jaki typ agenta budujesz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij opcję Wykonaj czynności.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Zdefiniuj agenta podaj następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta SI. System ID — unikatowy identyfikator wygenerowany przez system. To pole można edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej. Domyślny silnik SI to Nova. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta SI. Sprawdzone procedury i przykłady opisano w temacie Wytyczne dotyczące definiowania celów oraz instrukcje dla agenta SI .
9	Kliknij przycisk Utwórz. Teraz z powodzeniem utworzono autonomicznego agenta SI do wykonywania działań, który jest teraz dostępny w konsoli. W nagłówku agenta SI można wykonywać następujące zadania: Podgląd Kopiuj łącze do podglądu Kopiuj token dostępu Usuń Eksportuj Aby uzyskać więcej informacji, zobacz tę sekcję. Możesz również zaimportować prekompilowanych agentów SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie prekompilowanego agenta AI

Co zrobić dalej

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta SI.

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI

Przed rozpoczęciem

Utwórz autonomicznego agenta SI do wykonywania czynności.

W konsoli kliknij utworzonego agenta SI.

Przejdź do karty Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta SI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta SI.
Cel agenta — w razie potrzeby edytuj cel agenta SI. Zobacz Wskazówki dotyczące definiowania celów oraz instrukcje dla agenta SI , aby uzyskać wskazówki i przykłady.
Instrukcje — wprowadź instrukcje dla agenta SI. Zobacz Wskazówki dotyczące definiowania celów oraz instrukcje dla agenta SI , aby uzyskać wskazówki i przykłady.
Adres URL obrazu profilu agenta — domyślny adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta sztucznej inteligencji. Zmień to w razie potrzeby.
Silnik AI — w razie potrzeby zaktualizuj silnik AI.
Komunikat powitalny — domyślny komunikat powitalny używany przez agenta SI do rozpoczęcia interakcji. W razie potrzeby zaktualizuj to ustawienie.

Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta SI.

Co zrobić dalej

Dodaj wymagane działania do agenta SI.

Dodawanie czynności do autonomicznego agenta SI

Autonomiczni agenci SI do wykonywania działań mają na celu zrozumienie zamiarów użytkownika i odpowiednie działanie. Na przykład w restauracji istnieje potrzeba zautomatyzowania przyjmowania zamówień online. Aby wykonać to zadanie, można utworzyć autonomicznego agenta SI, który wykonuje następujące czynności:

Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
Przekaż informacje do wymaganego przepływu.

Autonomiczny agent SI do wykonywania czynności pracuje na następujących elementach składowych:

Czynność — funkcja, która umożliwia agentowi sztucznej inteligencji łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
Obiekt lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnienie gniazda polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu realizacji intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta SI, który rozpoczyna wykonywanie czynności. Zdefiniuj elementy wejściowe jako część wypełnienia gniazda.
Realizacja — określa sposób, w jaki agent SI wykonuje czynność. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie zakończyć zadanie.

Na karcie Czynność kliknij przycisk +Nowa czynność.

Na stronie Dodaj nową czynność określ następujące szczegóły:

Nazwa czynności — wprowadź nazwę czynności. Na przykład Rezerwuj bilety.
Opis czynności — podaj krótki opis oczekiwanej czynności. Upewnij się, że opis czynności jest jasny i dokładny.
Zakres działania — wybierz zakres działania z listy rozwijanej. Dostępne są następujące opcje:
- Kliknij Wypełnianie gniazda , aby skonfigurować wymagane elementy wejściowe do wypełniania gniazda. Jeśli wybrano wypełnienie gniazda, nie można skonfigurować szczegółów wypełnienia.
- Kliknij Wypełnienie gniazda z wypełnieniem , aby skonfigurować wymagane elementy wejściowe do wypełnienia gniazda, a także zdefiniować szczegóły wykonania czynności.
Przekazywanie agenta to czynność domyślna, która jest domyślnie włączona. Użyj opcji przełącznika, aby wyłączyć przekazywanie agenta.

Co zrobić dalej

Można skonfigurować automaty albo skonfigurować automaty i zdefiniować ich wypełnienie w zależności od wybranego zakresu działania.

Konfigurowanie napełniania gniazda

Wypełnienie gniazda polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika SI. W sekcji Wypełnianie gniazda na stronie Działania dodaj elementy wejściowe:

Elementy można dodawać pojedynczo w formacie tabeli.
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować elementy. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Prezentacja schematu JSON .

Dodaj elementy wejściowe w formacie tabeli

1	Aby dodać jednostkę wejściową, kliknij przycisk +Nowa jednostka wejściowa.
2	Na stronie Dodawanie nowej jednostki wejściowej określ następujące szczegóły: Nazwa obiektu — wprowadź nazwę obiektu wejściowego. Typ jednostki — wybierz typ danych jednostki. Opis jednostki — podaj krótki opis jednostki. Upewnij się, że opis obiektu jest jasny i dokładny. Przykłady jednostki — wprowadź przykład jednostki. Kliknij +Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby ta jednostka stała się obowiązkowa.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wejściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wejściowych.
4	Użyj opcji Elementy sterujące , aby wykonać następujące czynności na jednostce: Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować dodane elementy wejściowe. Kliknij ikonę Usuń , aby usunąć jednostkę.

Dodawanie jednostek za pomocą edytora JSON

Elementy wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON elementy muszą być zdefiniowane w uporządkowanym formacie JSON.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Struktura parametru wejściowego

Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:

typ — typ danych obiektu parametrów. Zawsze jest to 'obiekt', który oznacza, że parametry są skonstruowane jako obiekt.

właściwości — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i powiązane z nim metadane.

wymagane— tablica ciągów z nazwami parametrów, które są obowiązkowe.

właściwości Obiekt

Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi o tym parametrze. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:

typ — typ danych parametru. Dozwolone są następujące typy:
- string — dane tekstowe.
- liczba całkowita — dane liczbowe bez ułamków dziesiętnych.
- liczba — dane liczbowe zawierające ułamki dziesiętne.
- boolean — wartości prawda/fałsz.
- tablica— lista elementów, z których wszystkie są zwykle tego samego typu.
- obiekt — złożona struktura danych o zagnieżdżonych właściwościach.
opis— krótkie wyjaśnienie reprezentowanej przez jednostkę. Pomaga to silnikowi SI zrozumieć cel i zastosowanie parametru. W celu uzyskania lepszej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, jak również zgodny z instrukcjami agenta i opisem czynności.
Walidacja jest egzekwowana przez platformę tylko dla „typu”. Określenie „opis” nie jest obowiązkowe dla wszystkich podmiotów, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe w metadanych obiektu to:
- wyliczenie — pole wyliczeń zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Programiści mogą definiować niestandardowe listy wartości, które dany parametr powinien zaakceptować.
- wzorzec — pole wzorca jest używane z typami ciągu do określenia wyrażenia regularnego, które musi pasować do ciągu. Jest to szczególnie przydatne w przypadku sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
- przykłady — pole przykładów zawiera co najmniej jedno przykłady prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi SI zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.

Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja obiektu będzie dokładniejsza i bardziej niezawodna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.

Przykład

Poniższy przykład zawiera różne typy elementów i słowa kluczowe:

{ "type": "obiekt", "właściwości": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "hasło": { "type": "string", "description": "Hasło konta", "minLength": 8, "format": "hasło" }, "email": { "typ": "ciąg", "opis": "Adres e-mail konta.", "wzorzec": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "data urodzenia": { "typ": "ciąg", "opis": "Data urodzenia użytkownika.", "przykłady": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "typ": "obiekt", "opis": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "właściwości": { "newsletter": { "typ": "boolean", "opis": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "domyślne": true }, "powiadomienia": { "typ": "ciąg", "opis": "Preferowana metoda powiadomień", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "typ": "tablica", "opis": "Lista ról przypisanych do użytkownika", "elementy": { "typ": "ciąg", "enum": ["użytkownik", "admin", "moderator"] } } }, "wymagane": ["nazwa użytkownika", "hasło", "email"] }

W tym przykładzie uwzględniono następujące elementy:

nazwa użytkownika — typ ciągu z ograniczeniem długości minimalnej i maksymalnej.
hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że należy je bezpiecznie obsłużyć).
e-mail — typ ciągu ze wzorcem wyrażeń regularnych, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
data urodzenia — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym typ logiczny z wartością domyślną i ciąg z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
role — typ tablicy, w której każdy element jest ciągiem znaków ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).

Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są wymagane zgodnie z definicją zawartą w tablicy "wymagane".

W tym przykładzie jednostki mają nazwy opisowe, jasne opisy i postępują zgodnie ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby utworzyć dobrze zdefiniowane elementy, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik SI.

Zdefiniuj spełnienie

1	Zdefiniuj szczegóły spełnienia dotyczące wdrożenia agenta SI w centrum kontaktu. Określ następujące szczegóły: Wybierz metodę realizacji — wybierz przepływ. Wybierz konstruktor przepływu — wybierz wymagany konstruktor przepływu. Adres URL żądania Webhook przepływu — wprowadź adres URL żądania Webhook. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przychodzące żądania Webhook. Klucz usługi — wprowadź szczegóły klucza usługi.
2	Skonfiguruj jednostki wyjściowe tak, aby agent SI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu.
3	Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij przycisk +Nowa jednostka wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Nazwa obiektu — wprowadź nazwę obiektu wyjściowego. Typ jednostki — wybierz typ danych jednostki. Opis jednostki — podaj krótki opis jednostki. Upewnij się, że opis jest jasny i dokładny. Przykłady jednostki — wprowadź przykład jednostki. Kliknij +Dodaj , aby dodać więcej przykładów. Zaznacz pole wyboru Wymagane , aby uczynić z niego jednostkę obowiązkową. Do dodania jednostek wyjściowych można również użyć pliku JSON. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek za pomocą edytora JSON .
4	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych.
5	Użyj opcji Elementy sterujące , aby wykonać następujące czynności na jednostce: Kliknij ikonę Edytuj , aby wprowadzić zmiany w jednostce. Kliknij ikonę Usuń , aby usunąć jednostkę.
6	Kliknij przycisk Dodaj , aby ukończyć konfigurację.

Co zrobić dalej

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta SI.

Po skonfigurowaniu agenta SI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI za pomocą analityki.
Aby zobaczyć szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Autonomiczni agenci SI do udzielania odpowiedzi na pytania

Autonomiczni agenci mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego w celu udzielania dokładnych i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Jest to przydatne w scenariuszach, w których agent musi:

Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i poprowadź klientów przez procesy.
Oferowanie pomocy technicznej — zapewnianie doradztwa ekspertów w określonych tematach lub domenach.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracyjne:

Utwórz autonomicznego agenta SI do odpowiadania na pytania
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI
Skonfiguruj bazę wiedzy

Utwórz autonomicznego agenta SI do odpowiadania na pytania

Przed rozpoczęciem

Upewnij się, że utworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoli kliknij opcję +Utwórz agenta.
3	Na ekranie Utwórz agenta AI kliknij opcję Rozpocznij od podstaw. Możesz także wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta SI. Typ agenta SI można filtrować na Niezależny. W takim przypadku pola na stronie Profil są automatycznie wypełniane.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jaki typ agenta budujesz kliknij opcję Autonomiczny.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta kliknij opcję Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Zdefiniuj agenta podaj następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta SI. System ID — unikatowy identyfikator wygenerowany przez system. To pole można edytować. Silnik SI — wybierz z listy rozwijanej wymagany silnik SI. Domyślny silnik SI to Nova. W przypadku podglądu głosowego wybierz opcję Vega. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd głosowy . Baza wiedzy — wybierz z listy dostępnych baz wiedzy wymagany plik bazy wiedzy. Nie można zmapować wybranej bazy wiedzy na innych agentów SI. Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta SI. Zobacz Wskazówki dotyczące definiowania celów oraz instrukcje dla agenta SI , aby uzyskać wskazówki i przykłady.
9	Kliknij przycisk Utwórz. Pomyślnie utworzono autonomicznego agenta SI do odpowiadania na pytania i jest teraz dostępny w konsoli. W nagłówku agenta SI można wykonywać następujące zadania: Podgląd Kopiuj łącze do podglądu Kopiuj token dostępu Usuń Eksportuj Aby uzyskać więcej informacji, zobacz tę sekcję. Możesz również zaimportować wstępnie zbudowanych agentów SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie zbudowanego agenta AI.

Co zrobić dalej

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta SI.

Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI

Przed rozpoczęciem

Utwórz autonomicznego agenta SI do odpowiadania na pytania.

W konsoli kliknij utworzonego agenta SI.

Przejdź do karty Ustawienia > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły:

Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta SI.
Identyfikator systemu — w razie potrzeby edytuj identyfikator systemowy agenta SI.
Cel agenta — podaj krótki opis celu agenta SI. Zobacz Wskazówki dotyczące definiowania celów oraz instrukcje dla agenta SI , aby uzyskać wskazówki i przykłady.
Adres URL obrazu profilu agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta SI.
Silnik SI — wybierz z listy rozwijanej wymagany silnik SI.
Komunikat powitalny — wprowadź komunikat powitalny, którego agent SI powinien użyć do rozpoczęcia interakcji.
Zezwól na przekazywanie agenta — włącz opcję przełączania, aby przekazać rozmowę do ludzkiego agenta, gdy klient chce rozmawiać z agentem.

Kliknij opcję Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta SI.

Co zrobić dalej

Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta SI.

Skonfiguruj bazę wiedzy

Przed rozpoczęciem

Utwórz autonomicznego agenta SI do odpowiadania na pytania.

1	Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta SI.
2	Przejdź do karty Baza wiedzy .
3	Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej.
4	Kliknij opcję Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta SI...

Co zrobić dalej

Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.

Po skonfigurowaniu agenta SI:

Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI za pomocą analityki.
Aby zobaczyć szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.

Wyświetlanie sesji i historii autonomicznego agenta AI

Można wyświetlić szczegóły sesji i historii każdego z utworzonych przez siebie autonomicznych agentów SI. Na stronie Sesje wyświetlane są szczegóły sesji nawiązanych z współpracownikami. Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie SI.

Sesje

Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami SI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :

W konsoli kliknij autonomicznego agenta AI, którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Sesje.

Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości z sesji. Te informacje są przydatne do audytowania, analizowania i ulepszania agenta SI.

Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta SI. Tabela jest paginowana, jeśli jest więcej wierszy niż można umieścić na jednym ekranie. Dowolne pola w tabeli można posortować lub filtrować za pomocą sekcji Zawęź zakres wyników po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o poszczególnych sesjach:

Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji dla rozmowy.
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który współpracował z agentem SI.
Kanały— kanał, na którym miała miejsce interakcja.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe— aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Zdarzyło się przekazanie agenta— w celu filtrowania sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, pojawi się ikona słuchawki wskazująca przekazanie czatu do ludzkiego agenta.
- Wystąpił błąd— w celu filtrowania sesji, w których wystąpił błąd.
- Opcja „nie podoba mi się”— w celu filtrowania sesji, w których liczba głosów „nie podoba mi się”.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby uzyskać szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i wymaga odszyfrowania. Musisz mieć pozwolenie na odszyfrowanie sesji. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, możesz uzyskać dostęp do dowolnej sesji za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Jednak ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy opcja Zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na wartość true lub włączona dla dzierżawy.

Historia

Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie SI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:

W konsoli kliknij autonomicznego agenta SI, którego historię chcesz wyświetlić.
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Historia.

Zostanie wyświetlona strona Historia z następującymi kartami:

Dzienniki audytu — kliknij kartę Dzienniki audytu , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach SI.
Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu , aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.

Dzienniki audytu

Na karcie Dzienniki audytu są śledzone zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie SI. Można wyświetlić szczegółowe informacje o zmianach z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki audytu wyświetlane są następujące szczegóły:

Użytkownicy z rolami programisty Admin lub Agent SI mają dostęp tylko do karty Dzienniki audytu . Użytkownicy z niestandardowymi rolami z uprawnieniem „Pobierz dziennik kontroli” mogą również wyświetlać dzienniki kontroli.

Zaktualizowano o — datę i godzinę zmiany.
Zaktualizowane przez— nazwę użytkownika, który wprowadził zmianę.
Pole— konkretna sekcja agenta SI, w której wprowadzono zmianę.
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.

Można wyszukać konkretny dziennik kontroli za pomocą opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Pole i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane według i Zaktualizowane według .

Historia modelu

Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta SI do wykonywania działań.

Za każdym razem, gdy publikujesz autonomicznego agenta AI w celu wykonania działań, wersja autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia modelu . Różne wersje agenta SI można wyświetlić na karcie Historia modelu .

Opis modelu— krótki opis wersji agenta SI.
Silnik AI— silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
Zaktualizowano — data i godzina utworzenia wersji.
Czynności — umożliwia wykonanie następujących czynności w agencie SI
- Załaduj — wszystkie zmiany w agencie SI zostaną utracone. Należy ponownie przeprowadzić konfigurację.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.

Podgląd autonomicznego agenta AI

Autonomicznych agentów SI można wyświetlić podgląd w czasie tworzenia agenta SI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć na stronie:

Pulpit nawigacyjny agenta AI — po najechaniu kursorem na kartę agenta AI zostanie wyświetlona opcja Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta SI.
Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
Widget zminimalizowany — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu , w prawym dolnym rogu strony pojawi się widget głowy czatu. Użyj tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.

Aplikacja Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, z którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj łącze podglądu . Możesz udostępnić łącze podglądu innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta SI.

Widget podglądu platformy

Widget podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz udzielić wystąpień (lub sekwencji wystąpień), aby sprawdzić odpowiedzi agenta SI i upewnić się, że działa on poprawnie.

Można również zminimalizować widget podglądu, dostarczyć informacje dla konsumentów i zainicjować wiele pokojów w celu przetestowania agenta SI.

Widget z możliwością udostępniania podglądu

Widget podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w prezentowany sposób bez konieczności tworzenia niestandardowego interfejsu użytkownika, który miałby powierzchnię agenta AI. Domyślnie skopiowane łącze do podglądu powoduje umieszczenie agenta SI w obudowie telefonu. Możesz zrobić kilka szybkich dostosowań, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Widget można dostosować w następujący sposób:

Kolor widgetu — dołączając parametr brandColor do łącza. Możesz zdefiniować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub użyć kodu szesnastkowego kolorów.
Obudowa telefonu — zmieniając wartość parametru phoneCasing znajdującego się w łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona na true i można ją wyłączyć, ustawiając wartość false.

Przykładowe łącze do podglądu z następującymi parametrami: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.

Podgląd głosowy

Autonomiczny agent SI do udzielania odpowiedzi na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:

Przejdź do opcji Pulpit nawigacyjny i wybierz agenta AI.
Wybierz Ustawienia > Profil.
1. Z listy rozwijanej Silnik AI wybierz pozycję Vega.
Kliknij Zapisz zmiany.

Opcja Podgląd jest aktualizowana o ikonę Mikrofon dla podglądu głosowego. Kliknij Podgląd. Pojawi się widget podglądu głosowego.

Aby korzystać z tej funkcji, należy włączyć dostęp do mikrofonu.

W widżecie podglądu głosowego można wyświetlić następujące opcje:

Przycisk Rozpocznij , aby rozpocząć podgląd.
Gdy trwa podgląd głosowy, transkrypcja na żywo rozmowy jest wyświetlana w widżecie.
Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
Wycisz , aby wyciszyć.

Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analityka

Sekcja Analityka agenta AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk w celu oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizy autonomicznego agenta SI:

Wybierz agenta AI z konsoli.
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Analityka. Przegląd wydajności agenta AI pojawia się zarówno w formacie tabelarycznym, jak i w postaci graficznej.

W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów dla agenta SI.

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta SI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazań agentów, która stanowi liczbę sesji przekazanych agentom ludzkim.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów SI) oraz liczba tych wiadomości pochodzących od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

W drugiej sekcji są wyświetlane statystyki użytkowników. Zawiera liczbę całkowitej liczby użytkowników oraz informacje o średniej sesji przypadającej na użytkownika i przeciętnym dziennym użytkowniku.

W trzeciej sekcji są wyświetlane odpowiedzi agentów SI i ich przekazanie.

Set up Scripted AI Agent

W tej sekcji opisano, jak skonfigurować skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio i zarządzać nimi, w celu zapewnienia dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników i skutecznego wykonywania zadań automatycznych.

Skryptowany agent SI do wykonywania zadań

Skryptowany agent AI rozszerza możliwości tworzenia agentów bez kodu platformy Webex AI Agent Studio. Skryptowany agent SI umożliwia wielotorowe rozmowy, w których może uzyskać odpowiednie dane od klientów w celu wykonania określonych zadań. Obejmuje to:

Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
Przetwarzanie danych — modyfikuj i przekształcaj dane zgodnie z określonymi regułami.
Interakcja z innymi systemami — komunikowanie się z innymi rozwiązaniami i kontrolowanie ich.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracyjne:

Utwórz agenta SI skryptów do wykonywania czynności
Zaktualizuj profil agenta AI w skryptach
Zarządzaj jednostkami
Zarządzaj intencjami
Zarządzaj odpowiedziami
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Dodaj język do skryptowego agenta SI
Skonfiguruj ustawienia przekazywania

Utwórz agenta SI skryptów do wykonywania czynności

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoli kliknij opcję + Utwórz agenta.
3	Na ekranie Utwórz agenta AI utwórz nowego agenta AI od początku. Możesz także wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta SI. Typ agenta SI można filtrować jako skrypt. W takim przypadku pola na stronie Profil są automatycznie wypełniane.
4	Kliknij Rozpocznij od początku , a następnie Dalej.
5	W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij opcję Wykonaj działania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Zdefiniuj agenta podaj następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta SI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator wygenerowany przez system. To pole można również edytować. Silnik AI — wybierz silnik AI z listy rozwijanej.
9	Kliknij przycisk Utwórz. Skryptowany agent SI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w konsoli. W nagłówku agenta SI można wykonywać następujące zadania: Podgląd Kopiuj łącze do podglądu Kopiuj token dostępu Usuń Eksportuj Aby uzyskać więcej informacji, zobacz tę sekcję. Możesz również zaimportować wstępnie zbudowanych agentów SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie zbudowanego agenta AI.

Co zrobić dalej

Utwórz jednostki, dodaj zamiary i zdefiniuj odpowiedzi.

Zaktualizuj profil agenta AI w skryptach

Przed rozpoczęciem

Utwórz agenta SI skryptowego do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoliwybierz utworzonego agenta SI.
3	Przejdź do Ustawień > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta SI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby zmodyfikuj wygenerowany przez system identyfikator agenta SI. Adres URL obrazu profilu agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta SI. Opis — wprowadź szczegóły dotyczące agenta SI. Zezwól na opinię— włącz ten przełącznik, aby agent sztucznej inteligencji mógł poprosić o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawia się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem SI.
4	Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzaj jednostkami

Elementy składowe rozmów są elementami składowymi rozmów. Są to podstawowe elementy, które agent SI wyodrębnia z wypowiedzi użytkowników. Reprezentują one określone informacje, takie jak nazwy produktów, daty, ilości lub jakiekolwiek inne znaczące grupy słów. Skutecznie identyfikując i wyodrębniając jednostki, agent SI może lepiej zrozumieć intencje użytkownika i zapewniać dokładniejsze i adekwatne odpowiedzi.

Typy jednostek

Webex AI Agent Studio oferuje 11 prekompilowanych typów jednostek do przechwytywania różnych typów danych użytkowników. Możesz również utworzyć dowolną z następujących jednostek niestandardowych.

Elementy niestandardowe

Elementy te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla danego przypadku.

Lista niestandardowa — definiuje listy oczekiwanych ciągów w celu przechwycenia określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi elementami. Dla każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowy rozmiar pizzy.
Wyrażenia regularne — służą do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiadających im danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład 123-123-8789).
Cyfry — przechwytują z dużą dokładnością dane wejściowe numeryczne o stałej długości, zwłaszcza w interakcjach głosowych. W interakcjach niegłosowych jest on używany jako alternatywa dla typów Niestandardowe i Regex. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięciu.
Alfanumeryczne — przechwytywanie kombinacji liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno danych głosowych, jak i niegłosowych.
Formularz wolny — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub sprawdzenia.
Mapowanie lokalizacji (WhatsApp) — wyodrębnij dane lokalizacji udostępnione przez Ciebie w kanale WhatsApp.

Elementy systemowe

Nazwa elementu	Opis	Przykładowe dane wejściowe	Przykładowe dane wyjściowe
Data	Analiza dat w języku naturalnym w standardowym formacie daty	„lipiec przyszłego roku”	01/07/2020
Godzina	Paruje czas w języku naturalnym na standardowy format czasu	5 wieczorem	17:00
E-mail	Wykrywa adresy e-mail	napisz do mnie na adres info@cisco.com	info@cisco.com
Numer telefonu	Wykrywa wspólny numer telefonu	zadzwoń do mnie pod numer 9876543210	9876543210
Jednostki monetarne	Analiza waluty i kwoty	Chcę 20$	20$
Zwykły	Wykrywa numer porządkowy	Czwarta z dziesięciu osób	4th
kardynał	Wykrywa liczbę kardynalną	Czwarta z dziesięciu osób	10
Lokalizacja geograficzna	Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.)	Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie, Wielka Brytania	Londyn, Zjednoczone Królestwo
Nazwiska osób	Wykrywa popularne nazwy	Bill Gates z Microsoftu	Billa Gatesa
Jakość	Identyfikuje pomiary, na podstawie wagi lub odległości	Jesteśmy 5 km od Paryża	5km
Czas trwania	Określa przedziały czasu	1 tydzień urlopu	1 tydzień

Utworzone elementy można edytować na karcie elementy. Łączenie jednostek z intencją powoduje dodawanie adnotacji do wypowiedzi za pomocą wykrytych jednostek.

Role podmiotu

Gdy jednostka musi być zbierana wiele razy w ramach jednego celu, role jednostki stają się niezbędne. Przypisując różne role temu samemu podmiotowi, możesz dokładniej poprowadzić agenta SI do zrozumienia i przetwarzania danych wejściowych użytkowników.

Na przykład, aby zarezerwować lot z layover, można utworzyć podmiot Airport z trzema rolami: pochodzenie,miejsce docelowe i układ. Dodając adnotacje do wystąpień szkoleniowych w tych rolach, agent SI może poznać oczekiwane wzorce i bezproblemowo obsługiwać złożone żądania rezerwacji.

Role jednostek są obsługiwane tylko w przypadku jednostek Mindliet (jednostki niestandardowe i systemowe) i Rasa (tylko jednostki niestandardowe). Administratorzy muszą zaznaczyć pole wyboru Role jednostek w ustawieniach zaawansowanych okna dialogowego wyboru silnika NLU.

Administratorzy nie mogą przełączyć się z RASA lub Mindliet na Swiftmatch, gdy role podmiotu są używane. Aby wyłączyć role podmiotu z zaawansowanych ustawień silnika NLU, należy usunąć role z zamiarów. Jednostkę można utworzyć z rolami jednostki.

Tworzenie jednostki z rolami jednostki

Przed rozpoczęciem

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoli kliknij utworzonego skryptowego agenta AI.
3	Kliknij Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Elementy .
5	Kliknij Utwórz jednostkę.
6	W oknie Utwórz jednostkę określ następujące pola: Nazwa obiektu — wprowadź nazwę obiektu. Typ elementu — wybierz opcję Lista niestandardowa z listy rozwijanej. Wartości — wprowadź wartość jednostki.
7	Włącz przełącznik Automatycznie sugeruje wartości gniazd , aby automatycznie uzupełniać i dostarczać alternatywne sugestie dla tego obiektu podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia jednostki niestandardowej tylko wtedy, gdy role jednostek są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkoleniowy dla silników RASA i Mindliet NLU.
8	Kliknij opcję Zapisz. Aby wykonać powiązane działania, można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Czynności .

Co zrobić dalej

Po utworzeniu jednostki można połączyć role z jednostką.

Połącz role z podmiotem

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoli kliknij utworzonego agenta SI.
3	Kliknij Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia jednostek z rolami jednostek. Domyślnie wyświetlana jest karta Zamiar .
5	W sekcji Sloty kliknij opcję Element łącza.
6	Wybierz rolę jednostki dla nazwy jednostki.
7	Kliknij opcję Zapisz. Do jednostki można przypisać role w celu pobrania tej samej jednostki dwa razy w celu zamiaru.

Mechanizm rozumienia języka naturalnego (NLU)

Skryptowani agenci SI wykorzystują mechanizm Natural Language Understanding (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klienta. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:

Swiftmatch — szybki i lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodąca platforma konwersacyjna AI open source.
Mindliet (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Aby osiągnąć wysoką dokładność, system RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i Szkolenie agentów SI skryptów, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta SI, co wymaga przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice wydajności można analizować za pomocą wyników punktowych podobieństwa w Sesjach i testów One-click.

Programiści mogą również testować i dostosowywać wartości progowe w sekcji „Przekazanie i wnioskowanie” po zmianie silników. W przypadku RASA wartości progowe są zazwyczaj odwrotnie proporcjonalne do liczby zamiaru, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) mają zazwyczaj niższe wartości rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.

Zmień silniki szkoleniowe

Przełączanie między silnikami NLU.

Wybierz agenta SI, którego chcesz zmienić silnik szkoleniowy.
- W przypadku agenta skryptów SI odpowiadającego na pytania: Kliknij Artykuły. Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy .
- W przypadku agentów SI skryptowych do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie. Zostanie wyświetlona strona danych szkolenia.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU po prawej stronie. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik szkoleniowy .

Domyślnie silnik NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów SI.
Wybierz silnik szkoleniowy, aby szkolić agenta SI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Szybkie dopasowanie
- Mindliet (wersja beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioski :
- Wynik, poniżej którego wyświetlana jest odpowiedź awaryjna— minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź awaryjna.
- Różnica w wynikach dla dopasowania częściowego— określa minimalną lukę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane .
- Usuń stopwords—„stopwords” to słowa funkcyjne, które ustanawiają zależności gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Gdy usuniesz z zdania takie jak artykuły (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Zaznaczenie tego pola spowoduje usunięcie słów „stopu” ze zdania w czasie szkolenia i wnioskowania. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze danych szkoleniowych można rozszerzyć do oryginalnego formularza wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenckim, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: wyrażenie „nie” jest rozwinięte na „nie”. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, przed przetworzeniem kurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane. Ta możliwość jest obsługiwana przez wszystkie trzy silniki NLU.
- Sprawdzanie pisowni na wnioskach— biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje nieprawidłowe pisownie w tekście przed wnioskowaniem. Funkcja ta jest obsługiwana dla wszystkich trzech silników tylko wtedy, gdy pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskach jest włączone.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi-Fi są traktowane w inny sposób przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu konsumenta zostaną usunięte, aby wyświetlić odpowiednią odpowiedź. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Role jednostek — jednostki niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku RASA i Mindliet.
- Podstawienie obiektu w wnioskowaniu — wartości obiektu w danych treningowych i wnioskach są zastępowane identyfikatorami obiektu. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Nadaj priorytet wypełnieniu gniazda — napełnianie gniazda ma priorytet nad wykrywaniem zamiaru.
- Wyniki zapisane w wiadomości— liczba artykułów, dla których obliczone wyniki zaufania agenta SI będą wyświetlane w informacjach o transakcji w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm ekranu sesji została teraz ograniczona do 5. Najwyższe n wyniki (1=<n=<5) są dostępne w raportach transkrypcji wiadomości dotyczących skryptów agentów SI oraz w sekcji „Wyniki algorytmu” na karcie Informacje o transakcji w Sesjach.
- Rozwijanie form wyrazów — rozwiń dane treningowe o formy wyrazowe, takie jak liczby mnogiej, czasowniki itd., a także synonimy osadzone w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczania tego samego słowa. Po zaznaczeniu tego pola wyboru popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są automatycznie generowane, aby precyzyjnie rozpoznać zapytanie konsumenta. Na przykład, słowem ogród, generowane przez system synonimy mogą być podwórko, podwórko, itd. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Wordforms — Wordforms mogą istnieć w różnych formach, takich jak liczby mnogiej, przymiotniki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słowne mogą być tworzone, tworzyć, twórczy, twórczy, twórczy i tak dalej. W przypadku zaznaczenia tego pola wyboru słowa w zapytaniu są tworzone z użyciem alternatywnych form słów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wartości progowe dla różnych silników NLU, aby określić najniższy wynik akceptowalny dla wyświetlenia odpowiedzi agenta SI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta SI.
Kliknij przycisk Pociąg. Po przeszkoleniu agenta SI z wybranego silnika szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Przeszkolony.

Agenta SI można szkolić z RASA i Mindliet tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz szkolić agenta SI i uruchomić go na żywo w celu przetestowania i wdrożenia. Aby szkolić agenta SI z bieżącym korpusem, kliknij opcję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić stan na Szkolenie.

Po zakończeniu szkolenia stan zmienia się na Przeszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok opcji Szkolenie , aby pobrać bieżący stan szkolenia.

W tym momencie możesz kliknąć opcję Włącz transmisję na żywo , aby uruchomić przeszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent SI.

Model wektorowy

Teraz możesz wybrać preferowane modele wektorowe jako część zaawansowanych ustawień silnika w silniku Swiftmatch NLU. Wybór jest możliwy pomiędzy dwiema opcjami – poziomem wypowiedzi a wektorami poziomu artykułu. W naszych ciągłych wysiłkach zmierzających do zwiększenia dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z wykorzystaniem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Zwróć uwagę, że wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów SI. W przypadku wielojęzycznych agentów SI dopasowania na poziomie artykułu są obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.

Możesz sprawdzić informacje na modelu wektorowym, które są dostępne w momencie wnioskowania, w sekcji Inne informacje sesji.

Zarządzaj intencjami

Zamiar jest podstawowym składnikiem platformy Webex AI Agent Studio, która umożliwia agentowi AI skuteczne zrozumienie danych wejściowych i reagowanie na nie. Reprezentuje konkretne zadanie lub działanie, które chcesz wykonać podczas rozmowy. Możesz zdefiniować wszystkie zamiary odpowiadające zadaniom, które chcesz wykonać. Dokładność klasyfikacji zamiaru ma bezpośredni wpływ na zdolność agenta SI do udzielania odpowiednich i pomocnych odpowiedzi. Klasyfikacja zamiaru to proces identyfikowania zamiaru na podstawie danych wejściowych, pozwalający agentowi SI na odpowiedź w sposób znaczący i odpowiedni dla kontekstu.

Zamiary systemowe

Domyślny zamiar przełączania rezerwowego — możliwości agenta SI są z natury ograniczone przez zamiary zaprojektowane w celu rozpoznawania i reagowania. Podczas gdy przedsiębiorstwo nie może przewidzieć każdego możliwego pytania, domyślny zamiar przełączania rezerwowego może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Wdrażając domyślny zamiar przełączania rezerwowego, programiści agentów SI mogą zapewnić, że agent SI z wdzięcznością obsłuży nieoczekiwane lub wykraczające poza zakres, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych zamiarów.
Programiści agentów SI nie muszą dodawać określonych wypowiedzi do zamiaru przełączania rezerwowego. Agent może zostać przeszkolony w celu automatycznego wywoływania zamiaru rezerwowego, gdy napotka znane pytania wykraczające poza zakres, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w inne zamiary.
Na przykład w bankowym agencie SI klienci mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent SI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczkami, zapytania te można włączyć jako frazy treningowe w ramach domyślnego celu przełączenia rezerwowego. Gdy klient zapyta o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent SI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza jego zdefiniowane zamiary i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.

Zamiar przełączania rezerwowego nie powinien mieć powiązanych gniazd.

Zamiar przełączania rezerwowego musi używać domyślnego klucza szablonu przełączania rezerwowego do swojej odpowiedzi.
Pomoc — ten zamiar ma na celu odpowiadanie na zapytania klientów dotyczące możliwości agenta SI. Gdy klienci nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o pomoc.
Domyślnie odpowiedź dla intencji pomocy jest mapowana na klucz szablonu wiadomości pomocy . Jednak programiści agentów SI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i informacyjne wskazówki.
Zaleca się przekazywanie możliwości agenta SI na wysokim poziomie, zapewniając klientom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
Porozmawiaj z agentem— ta intencja umożliwia klientom żądanie pomocy od agenta ludzkiego na dowolnym etapie interakcji z agentem sztucznej inteligencji. Po wywołaniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje przekazanie do ludzkiego agenta. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tych zamiarów jest przekazanie agenta. Chociaż nie ma ograniczeń w interfejsie użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana nie będzie miała wpływu na wynik przekazania danych przez człowieka.

Drobna rozmowa

Wszyscy nowo utworzeni agenci SI zawierają cztery predefiniowane zamiary rozmowy umożliwiające obsługę wspólnych powitań klientów, wyrażeń wdzięczności, negatywnych opinii i pożegnań:

Powitania
Dziękujemy
Agent SI nie był pomocny
Do widzenia

Te zamiary i odpowiadające im odpowiedzi są domyślnie dostępne u każdego agenta SI. Można je jednak dostosować lub usunąć, aby dostosować je do konkretnego przypadku użycia i żądanego przepływu konwersacji.

Utwórz zamiar

Przed rozpoczęciem

Przed utworzeniem zamiaru upewnij się, że utworzyłeś jednostki, które będą połączone z tym zamiarem. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie jednostki z rolami jednostki.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoli wybierz agenta SI.
3	Kliknij Szkolenie z lewego panelu.
4	Na stronie Dane szkolenia kliknij pozycję Utwórz zamiar.
5	W oknie Utwórz zamiar podaj następujące szczegóły: Nazwa zamiaru — wprowadź nazwę zamiaru. Dodaj wypowiedź — dodaj frazę, aby wywołać zamiar, i kliknij Dodaj. Jeśli w dodanych wystąpieniach znajdują się jakieś jednostki, są one automatycznie dodawane do nich adnotacje i pojawiają się w sekcji Sloty . Do celu można dodać więcej jednostek. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie jednostki z rolami jednostki. W każdym gnieździe są wyświetlane następujące informacje: Nazwa elementu. Czy jest to wymagane do ukończenia zamiaru. Liczba ponowień prób pobrania przez agenta SI tej wartości gniazda od użytkownika. Klucz szablonu.
6	Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli jednostka jest obowiązkowa.
7	Wprowadź liczbę prób dozwolonych dla tego przedziału. Domyślnie liczba jest ustawiona na trzy.
8	Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. Kliknij przycisk Utwórz nowy , aby utworzyć nowy klucz szablonu odpowiedzi dla jednostki. Treść odpowiedzi dla tych kluczy szablonów jest skonfigurowana w sekcji Odpowiedzi . Każdy klucz szablonu ma odpowiednią odpowiedź, która jest wysyłana do użytkownika, gdy ten zamiar zostanie wyzwolony.
9	W sekcji Odpowiedź wprowadź ostateczny klucz szablonu odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po ukończeniu intencji.
10	Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebranych w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik jest w stanie wyłączonym, okno zachowuje stare wartości i wyświetla taką samą odpowiedź.
11	Włącz przełącznik Zaktualizuj wartości gniazd , aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z klientem. Agent sztucznej inteligencji uwzględnia ostatnią wartość wypełnioną w gnieździe w celu przetworzenia danych. Jeśli ta opcja jest włączona, wartości wypełnionych gniazd są aktualizowane za każdym razem, gdy klient przekazuje nowe informacje dla tego samego typu gniazda.
12	Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby dostarczyć sugestie dotyczące wypełniania gniazd i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi na podstawie danych wejściowych użytkownika.
13	Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tym zamiarze. Narzędzie Webex Connect i przepływy głosowe mogą go używać do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
14	Kliknij opcję Zapisz. Kliknij pozycję Szkolenie w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić zmiany wprowadzone w zamiarach i jednostkach. Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindliet NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) dla każdego celu. Ponadto każde gniazdo musi zawierać co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok intencji, której to dotyczy, pojawia się ikona ostrzeżenia informująca o problemie. Domyślny zamiar przełączenia rezerwowego jest jednak zwolniony z tych wymagań.

Co zrobić dalej

Po utworzeniu zamiaru do jego realizacji wymagane są pewne informacje. Połączone jednostki dyktują sposób uzyskiwania tych informacji z wypowiedzi użytkowników. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączenie jednostek z zamiarem.

Połącz elementy z zamiarem

Przed rozpoczęciem

Przed dodaniem wypowiedzi upewnij się, że tworzysz i łączysz jednostki. To automatyczne dodawanie adnotacji do elementów podczas dodawania wystąpień.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoli kliknij utworzonego agenta SI.
3	Kliknij Szkolenie w lewym okienku.
4	Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia jednostek z rolami jednostek. Domyślnie wyświetlana jest karta Zamiar .
5	W sekcji Sloty kliknij opcję Element łącza. Połączone elementy pojawiają się w sekcji Sloty.
6	Wybierz rolę jednostki dla nazwy jednostki.
7	Kliknij opcję Zapisz. Gdy obiekt zostanie oznaczony jako wymagany, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Możesz określić maksymalną liczbę zdarzeń, gdy agent SI może zażądać brakującej jednostki przed eskalacją lub dostarczeniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu do wywoływania, jeśli wymagana jednostka nie została podana w określonej liczbie prób. Gdy agent SI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowiada przy użyciu komunikatu powiązanego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tej intencji. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne zamiary bez przenoszenia poprzednich danych, należy włączyć przełącznik Resetuj przedziały po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane elementy z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji.

Generuj dane szkolenia

Aby agent SI pracował z rozsądną dokładnością, musisz ręcznie dodać dane szkoleniowe do swoich zamiarów. Dane szkolenia składają się z różnych sposobów wywołania tego samego zamiaru. Aby poprawić dokładność intencji, można dodać co najmniej 15-20 wariantów. Ręczne tworzenie tego korpusu szkoleniowego może być żmudne i czasochłonne. Możesz dodać tylko kilka wariantów lub dodać tylko słowa kluczowe jako warianty, zamiast sensownych zdań. Można tego uniknąć, generując dane szkoleniowe, aby uzupełnić istniejące.

Aby wygenerować dane szkolenia, wykonaj następujące czynności:

Wprowadź nazwę zamiaru i przykładowe wypowiedzi.
Kliknij przycisk Generuj.
Podaj krótki opis zamiaru prowadzenia sztucznej inteligencji.
Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.

Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
Niższe ustawienia kreatywności mogą generować mniej zróżnicowane warianty.
W zależności od liczby żądanych wariantów proces generowania może potrwać kilka sekund.
Ikona błyskawicy odróżnia warianty wygenerowane przez SI od danych szkoleniowych zdefiniowanych przez użytkownika.

Mechanizm rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki i lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodąca platforma konwersacyjna AI open source.
Mindliet (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki szkoleniowe

Przełączanie między silnikami NLU.

Wybierz agenta SI, którego chcesz zmienić silnik szkoleniowy.
- W przypadku agenta skryptów SI odpowiadającego na pytania: Kliknij Artykuły. Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy .
- W przypadku agentów SI skryptowych do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie. Zostanie wyświetlona strona danych szkolenia.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU po prawej stronie. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik szkoleniowy .

Domyślnie silnik NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów SI.
Wybierz silnik szkoleniowy, aby szkolić agenta SI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Szybkie dopasowanie
- Mindliet (wersja beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioski :
- Wynik, poniżej którego wyświetlana jest odpowiedź awaryjna— minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź awaryjna.
- Różnica w wynikach dla dopasowania częściowego— określa minimalną lukę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane .
- Usuń stopwords—„stopwords” to słowa funkcyjne, które ustanawiają zależności gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Gdy usuniesz z zdania takie jak artykuły (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Zaznaczenie tego pola spowoduje usunięcie słów „stopu” ze zdania w czasie szkolenia i wnioskowania. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze danych szkoleniowych można rozszerzyć do oryginalnego formularza wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenckim, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: wyrażenie „nie” jest rozwinięte na „nie”. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, przed przetworzeniem kurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane. Ta możliwość jest obsługiwana przez wszystkie trzy silniki NLU.
- Sprawdzanie pisowni na wnioskach— biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje nieprawidłowe pisownie w tekście przed wnioskowaniem. Funkcja ta jest obsługiwana dla wszystkich trzech silników tylko wtedy, gdy pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskach jest włączone.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi-Fi są traktowane w inny sposób przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu konsumenta zostaną usunięte, aby wyświetlić odpowiednią odpowiedź. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Role jednostek — jednostki niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku RASA i Mindliet.
- Podstawienie obiektu w wnioskowaniu — wartości obiektu w danych treningowych i wnioskach są zastępowane identyfikatorami obiektu. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Nadaj priorytet wypełnieniu gniazda — napełnianie gniazda ma priorytet nad wykrywaniem zamiaru.
- Wyniki zapisane w wiadomości— liczba artykułów, dla których obliczone wyniki zaufania agenta SI będą wyświetlane w informacjach o transakcji w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm ekranu sesji została teraz ograniczona do 5. Najwyższe n wyniki (1=<n=<5) są dostępne w raportach transkrypcji wiadomości dotyczących skryptów agentów SI oraz w sekcji „Wyniki algorytmu” na karcie Informacje o transakcji w Sesjach.
- Rozwijanie form wyrazów — rozwiń dane treningowe o formy wyrazowe, takie jak liczby mnogiej, czasowniki itd., a także synonimy osadzone w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczania tego samego słowa. Po zaznaczeniu tego pola wyboru popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są automatycznie generowane, aby precyzyjnie rozpoznać zapytanie konsumenta. Na przykład, słowem ogród, generowane przez system synonimy mogą być podwórko, podwórko, itd. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Wordforms — Wordforms mogą istnieć w różnych formach, takich jak liczby mnogiej, przymiotniki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słowne mogą być tworzone, tworzyć, twórczy, twórczy, twórczy i tak dalej. W przypadku zaznaczenia tego pola wyboru słowa w zapytaniu są tworzone z użyciem alternatywnych form słów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wartości progowe dla różnych silników NLU, aby określić najniższy wynik akceptowalny dla wyświetlenia odpowiedzi agenta SI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta SI.
Kliknij przycisk Pociąg. Po przeszkoleniu agenta SI z wybranego silnika szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Przeszkolony.

Agenta SI można szkolić z RASA i Mindliet tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia stan zmienia się na Przeszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok opcji Szkolenie , aby pobrać bieżący stan szkolenia.

Model wektorowy

Możesz sprawdzić informacje na modelu wektorowym, które są dostępne w momencie wnioskowania, w sekcji Inne informacje sesji.

Oflagowanie wygenerowanych wariantów

Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji, programiści mogą oznaczać wyniki wygenerowane przez sztuczną inteligencję w celu weryfikacji. Pozwala to na identyfikację i zapobieganie wszelkim szkodliwym lub stronniczym treściom. Aby oznaczyć produkty wygenerowane przez sztuczną inteligencję:

Zlokalizuj opcję oflagowania: Dla każdego wygenerowanego wystąpienia dostępna jest opcja oflagowania.
Podaj opinię: Podczas oznaczania wyników programiści mogą dodawać komentarze i określać przyczynę oznaczania wyników.

Ta funkcja jest początkowo dostępna, a miesięczny limit użycia wynosi 500 operacji generowania. Aby zaspokoić rosnące potrzeby, programiści mogą skontaktować się z właścicielami kont, aby poprosić o zwiększenie tego limitu.

Utwórz wielojęzyczny zamiar i jednostkę

Dane szkolenia można utworzyć w wielu językach. Dla każdego języka skonfigurowanego dla agenta SI należy zdefiniować wypowiedzi, które odzwierciedlają żądane interakcje. Chociaż odstępy czasu pozostają spójne we wszystkich językach, klucze szablonów jednoznacznie identyfikują odpowiedzi w każdym języku.

Nie wszystkie języki obsługują wszystkie typy jednostek. Aby uzyskać więcej informacji na temat listy typów jednostek obsługiwanych w każdym języku, zobacz tabelę Obsługiwane podmioty wersetów językowych w Obsługiwane języki dla skryptowych agentów SI.

Zarządzaj odpowiedziami

Odpowiedzi to komunikaty, które agent SI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można tworzyć odpowiedzi, które obejmują:

Tekst — wiadomości tekstowe do komunikacji bezpośredniej.
Kod — kod osadzony dla zawartości lub działań dynamicznych.
Multimedia— obrazy, audio lub elementy wideo w celu poprawy komfortu użytkowania.

Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:

Szablony— wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane do określonych intencji.
Przepływy pracy — logika, która określa, którego szablonu należy użyć w oparciu o zidentyfikowany zamiar.

Szablony funkcji przekazywania agenta, pomocy, przełączania rezerwowego i powitania są wstępnie skonfigurowane, a komunikat odpowiedzi można zmienić na podstawie odpowiednich szablonów.

Typy odpowiedzi

Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposób ich konfigurowania.

Karta Przepływy pracy służy do obsługi odpowiedzi asynchronicznych podczas wywoływania zewnętrznego interfejsu API, który odpowiada w asynchroniczny sposób. Przepływy pracy muszą być zakodowane w Pythonie.

Podstawienie zmienne

Podstawienie zmiennych umożliwia stosowanie zmiennych dynamicznych w ramach szablonów odpowiedzi. Wszystkie standardowe zmienne (lub jednostki) w sesji oraz te, które programista agenta AI może ustawić wewnątrz obiektu formularza wolnego, takiego jak pole magazynu danych , mogą być używane w szablonach odpowiedzi za pośrednictwem tej funkcji. Zmienne są przedstawiane za pomocą następującej składni: ${variable_name}. Na przykład użycie wartości jednostki o nazwie apptdate powoduje użycie ${entities.apptdate} lub ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Odpowiedzi mogą być personalizowane przy użyciu zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od konsumentów w trakcie rozmowy. Funkcja autouzupełniania pokazuje składnię zmiennych w obszarze tekstowym po rozpoczęciu wpisywania ${. Wybranie wymaganej sugestii automatycznie wypełnia obszar zmienną i podświetla taką zmienną.

Konfiguruj odpowiedzi przy użyciu projektanta odpowiedzi

Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania obszernej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:

Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe tworzenie odpowiedzi, które agent SI dostarcza do klientów.
Fragmenty kodu: Dla programistów korzystających z Pythona opcja ta zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi za pomocą kodu.

Projektant odpowiedzi został zaprojektowany w taki sposób, aby zapewnić, że interfejs użytkownika odpowiada określonemu kanałowi, z którym wchodzi w interakcję agent SI.

Szablony odpowiedzi

Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby poprawić komfort użytkownika, projektant odpowiedzi zezwala na wiele pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, umożliwiając dzielenie długich wiadomości na sekcje łatwiejsze do zarządzania. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczny i angażujący interfejs użytkownika, można dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. W przypadku aktywowania szablonu z wieloma opcjami jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Tę funkcję można włączyć, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się w dolnej części odpowiedzi.

Podczas zapisywania odpowiedzi może zostać wyświetlone ostrzeżenie informujące o liczbie błędów wymagających poprawienia. Pola z błędami zostaną zaznaczone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja kropek umożliwia przechodzenie przez karty z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmieni kolor na czerwony, sygnalizując błąd.
Szybka odpowiedź— odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być łączami tekstowymi lub adresami URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, które są wysyłane do bota po kliknięciu. Przyciski URL przekierowują użytkowników do określonej strony WWW.
Gdy zapytanie klienta jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zaproponować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i serwisu Facebook.
Dodawanie szybkich odpowiedzi w adresie URL
Przyciski szybkiej odpowiedzi w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do strony internetowej w celu uzyskania dalszych informacji lub wykonania takich czynności, jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przycisków te otwierają określony adres URL na nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać szybką odpowiedź w adresie URL w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
1. Wybierz artykuł lub klucz szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź w adresie URL.
2. Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Pojawi się wyskakujące okienko Typ przycisku .
3. Wybierz typ przycisku jako adres URL w kanale internetowym.
4. Określ tytuł przycisku i adres URL, pod który konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
5. Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź w adresie URL.
Przyciski typu URL mogą być również konfigurowane poprzez dynamiczny typ odpowiedzi, gdzie przyciski te należy skonfigurować za pomocą fragmentów kodu pythona. Te przyciski są obsługiwane w sekcjach podglądu i podglądu z możliwością udostępniania. Obecnie nie są one obsługiwane przez widget czatu na żywo usługi IMIchat ani przez inne kanały innych firm.
Karuzela — bogate odpowiedzi mogą zawierać jedną kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzeli. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie karuzeli można skonfigurować za pomocą łączy tekstowych lub adresów URL. Kliknięcie przycisku adresu URL spowoduje przekierowanie użytkownika do określonej witryny internetowej. Kliknięcie przycisku szybkiej odpowiedzi tekstowej powoduje wysłanie skonfigurowanego ładunku do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
Obraz — szablon multimediów, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy poprzez podanie adresów URL.
Wideo — renderuje wideo w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL wideo.
Kod — może być używany do pisania kodu Python dla interfejsów API wywoływania lub wykonywania innej logiki.

Fragmenty kodu

Odpowiedzi warunkowe, dzięki swoim rozbudowanym funkcjom i zróżnicowanym szablonom, mogą skutecznie zaspokoić większość potrzeb agentów SI. Jednak w przypadku złożonych przypadków użycia, których nie można w pełni zrealizować za pomocą odpowiedzi warunkowych lub dla programistów, którzy preferują kodowanie, dostępny jest typ odpowiedzi Snippet kodu.

Fragmenty kodu umożliwiają konfigurowanie odpowiedzi za pomocą kodu Pythona. To podejście umożliwia tworzenie wszystkich typów odpowiedzi, w tym szybkich odpowiedzi, tekstu, karuzeli, obrazów, dźwięku, wideo i plików, w szablonie odpowiedzi lub artykule.

Kod funkcji zdefiniowany w szablonie wycinka kodu może służyć do ustawiania zmiennych, które są następnie używane w innych szablonach. Należy zauważyć, że kod funkcji nie może zwracać odpowiedzi bezpośrednio, gdy jest używany w odpowiedziach warunkowych.

Sprawdzanie poprawności fragmentu kodu — platforma sprawdza tylko pod kątem błędów składni w konfigurowanym fragmencie kodu. Jednak wszelkie błędy w samej treści odpowiedzi mogą powodować problemy dla użytkowników wchodzących w interakcję z botem w skonfigurowanym kanale. Na przykład edytor nie uniemożliwi dodania odpowiedzi „selektora czasu” dla kanału internetowego, ale powoduje to błędy, jeśli zapytanie użytkownika wyzwala tę konkretną odpowiedź.

Jeśli nie skonfigurujesz unikatowej odpowiedzi dla różnych kanałów, odpowiedź sieciowa jest traktowana jako odpowiedź domyślna i wysyłana do klienta. Lista szablonów obsługiwanych w kanale internetowym to:

Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
Szybka odpowiedź— szablon zawierający tekst i przyciski z możliwością klikania.
Karuzela— kolekcja kart, a każda karta ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
Obraz — szablon do konfigurowania obrazów poprzez podanie adresów URL.
Wideo — szablon do konfigurowania wideo poprzez podanie adresu URL wideo. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
Plik — szablon do konfigurowania pliku PDF poprzez podanie adresu URL umożliwiający dostęp do pliku.
Audio — szablon do konfigurowania pliku audio poprzez podanie adresu URL audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Przed rozpoczęciem

Utwórz agenta SI w skryptach.

Przejdź do Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz przełącznikiem, aby agent SI był niedostępny.
Komunikat wyłączony — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta, ten komunikat będzie wyświetlany użytkownikom, którzy próbują uzyskać dostęp do tego Agenta.
Czynność rezerwowa — wybierz tę opcję, aby podjąć odpowiednie działanie w przypadku wiadomości przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nic nie rób: Nie podjęto żadnej akcji.
- Wyślij do agenta: Czat jest przekazywany do agenta na podstawie wiadomości przychodzących do agenta SI.
Zarządzanie sesjami > Zezwalaj na opinie— włącz ten przełącznik, aby prosić użytkowników o opinie na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta SI.
Czas zamknięcia sesji— limit czasu sesji (w minutach), po którym sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Zabezpieczenia — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko w przypadku włączenia opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ustawisz wartość Prawda, możesz wyświetlić to pole.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Co zrobić dalej

Dodaj język (języki) do agenta SI skryptów.

Dodaj język do skryptowego agenta SI

Przed rozpoczęciem

Utwórz agenta SI w skryptach.

1	Przejdź do karty Ustawienia > Język .
2	Kliknij +Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Aby włączyć język, włącz przełącznik w obszarze Czynność .
5	Po dodaniu języka można go ustawić jako domyślny. Najedź kursorem na język i kliknij opcję Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć również wpływ na artykuły, kuracje, testy i podglądy agenta SI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Skonfiguruj ustawienia przekazywania

Przed rozpoczęciem

Utwórz agenta SI w skryptach.

Przejdź do opcji Ustawienia > Przekazywanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazywanie agenta — przekazanie użytkownika do agenta, gdy agent SI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o nie poprosi.
Włącz przekazywanie w przypadku przełączania rezerwowego — wiele kolejnych komunikatów przełączania rezerwowego w sesji może wyzwolić przekazanie agenta. Ten numer można konfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie w przypadku dopasowania częściowego — wiele kolejnych dopasowań częściowych w sesji może wyzwolić przekazanie. Ten numer jest konfigurowalny.
Włącz przekazywanie dla kolejnych wiadomości— kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą wyzwolić przekazanie agenta. Liczbę powtórzeń wymaganych dla tego wyzwalacza można konfigurować.

Kliknij pozycję Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazywania.

Co zrobić dalej

Przejdź do sekcji Zarządzanie skryptami agentów AI lub wyświetl podgląd agenta AI skryptów.

Skryptowany agent SI do odpowiadania na pytania

Zarejestrowani agenci SI to agenci kierowani na wiedzę, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent SI może dostarczać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Jest to przydatne w scenariuszach, w których:

Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w wstępnie zdefiniowanej domenie.
Konsekwencja jest ważna — agent musi zapewniać spójne odpowiedzi na podobne zapytania.
Wymagana jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone przez informacje z korpusu szkolenia.

Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracyjne:

Utwórz skryptowego agenta SI do odpowiadania na pytania
Zaktualizuj profil agenta AI w skryptach
Zarządzaj artykułami
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Dodaj język do skryptowego agenta SI
Skonfiguruj ustawienia przekazywania

Utwórz skryptowego agenta SI do odpowiadania na pytania

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoli kliknij opcję +Utwórz agenta.
3	Na ekranie Utwórz agenta AI kliknij opcję Rozpocznij od podstaw. Możesz także wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta SI. Typ agenta SI można filtrować jako skrypt. W takim przypadku pola na stronie Profil są automatycznie wypełniane.
4	Kliknij przycisk Dalej.
5	W sekcji Jaki typ agenta budujesz kliknij pozycję Skrypty.
6	W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta kliknij opcję Odpowiedz na pytania.
7	Kliknij przycisk Dalej.
8	Na stronie Zdefiniuj agenta podaj następujące informacje: Nazwa agenta — wprowadź nazwę agenta SI. Identyfikator systemu — unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
9	Kliknij przycisk Utwórz. Skryptowany agent SI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w konsoli. W nagłówku agenta SI można wykonywać następujące zadania: Podgląd Kopiuj łącze do podglądu Kopiuj token dostępu Usuń Eksportuj Aby uzyskać więcej informacji, zobacz tę sekcję. Możesz również zaimportować prekompilowanych agentów SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie zbudowanego agenta AI.

Co zrobić dalej

Dodaj artykuły do agenta AI.

Zaktualizuj profil agenta AI w skryptach

Przed rozpoczęciem

Utwórz agenta SI skryptowego do odpowiadania na pytania.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	W konsoliwybierz utworzonego agenta SI.
3	Przejdź do Ustawień > Profil i skonfiguruj następujące szczegóły: Nazwa agenta — w razie potrzeby edytuj nazwę agenta SI. Identyfikator systemu — w razie potrzeby zmodyfikuj wygenerowany przez system identyfikator agenta SI. Adres URL obrazu profilu agenta — edytuj adres URL, z którego system pobiera logo lub obraz agenta SI. Opis — wprowadź szczegóły dotyczące agenta SI. Zezwól na opinię— włącz ten przełącznik, aby agent sztucznej inteligencji mógł poprosić o opinię w wiadomości. Niestandardowy komunikat o błędzie — napisz komunikat, który pojawia się w przypadku jakiegokolwiek błędu podczas czatu z agentem SI.
4	Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Zarządzaj artykułami

Artykuły są ważną częścią skryptów agentów SI. Artykuł jest połączeniem pytania, jego wariacji i odpowiedzi na to pytanie. Każdy artykuł ma Pytanie domyślne , które je identyfikuje. Wszystkie artykuły razem tworzą bazę wiedzy lub korpus agenta SI. Gdy klient o coś zapyta, system sprawdza swoją bazę wiedzy i daje najlepszą odpowiedź, którą znajdzie.

Silniki Rasa i Mindliet NLU wymagają co najmniej dwóch wariantów treningowych (wypowiedzi), aby artykuł był częścią wyszkolonego modelu ciała. Przyciski Pociąg oraz Zapisz i Pociąg pozostają niedostępne w skryptowym agencie SI do odpowiadania na pytania, jeśli wybierzesz silnik Rasa lub Mindliet NLU i jeśli artykuł zawiera mniej niż dwie wersje. Gdy wskaźnik spoczywa na tych niedostępnych przyciskach, system wyświetli komunikat z prośbą o rozwiązanie problemów przed rozpoczęciem szkolenia. Ponadto system wyświetla ikonę ostrzeżenia odpowiadającą artykułowi z problemami. Możesz rozwiązać problemy, dodając więcej niż dwa warianty dla artykułu. Przyciski Pociąg oraz Zapisz i Pociąg staną się dostępne po rozwiązaniu problemów. Posiadanie dwóch wariantów nie ma zastosowania do artykułów domyślnych – wiadomości częściowego dopasowania, wiadomości rezerwowej i wiadomości powitalnej.

Możesz przypisać artykuły do wybranych kategorii, a wszystkie artykuły niezklasyfikowane pozostaną klasyfikowane jako nieprzypisane. Od czasu utworzenia artykułów dla każdego agenta SI dostępne są cztery artykuły domyślne. Poniżej przedstawiono:

Komunikat powitalny — zawiera pierwszy komunikat po rozpoczęciu rozmowy między klientem a agentem SI.
Komunikat rezerwowy— agent SI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
Częściowe dopasowanie — gdy agent SI rozpozna wiele artykułów z niewielką różnicą wyników (zgodnie z ustawieniami Przekazywanie i Wnioski ), agent wyświetla ten komunikat o dopasowaniu wraz z dopasowanymi artykułami jako opcje. Można również skonfigurować odpowiedź tekstową, która ma być wyświetlana wraz z tymi opcjami.
Co możesz zrobić? — można skonfigurować możliwości agenta SI. Agent SI wyświetla tę informację, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta SI.

Ponadto domyślny artykuł Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli funkcja przekazywania agenta z ustawień Przekazywanie i Wnioskowanie jest włączona.

Wszyscy nowi agenci SI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:

Powitania
Dziękujemy
Agent SI nie był pomocny
Do widzenia

Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również modyfikować lub usunąć.

Nie można usunąć domyślnych artykułów wiadomości powitalnej, wiadomości rezerwowej, rozmowy z agentem ani wiadomości częściowych.

Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i odpowiedzi domyślnej

Artykuł jest połączeniem pytania, jego wariacji i odpowiedzi na to pytanie. Zapytanie każdego konsumenta jest porównywane z tymi artykułami (baza wiedzy), a odpowiedź, która zwraca najwyższy poziom zaufania, jest wyświetlana użytkownikowi jako odpowiedź agenta SI. Aby dodać artykuły:

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI.
3	Wybierz Ustawienia > Artykuły i kliknij opcję Utwórz nowy artykuł.
4	Dodaj warianty domyślne.
5	Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości: Odpowiedź warunkowa — odpowiedź jest konfigurowana według reguł. Odpowiedź może być w różnych formatach, takich jak tekst, karuzela, szybka odpowiedź, obraz, audio, wideo, kod i plik. Do artykułu można dodać wiele odpowiedzi. Wycinek kodu — odpowiedź jest tworzona przy użyciu warunków if-else. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu narzędzia Projektant odpowiedzi .
6	Kliknij opcję Zapisz i szkol.

Importuj z katalogów

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij ikonę Wielokropek .
4	Kliknij opcję Importuj z katalogów.
5	Wybierz kategorie artykułów, które mają zostać dodane do agenta.
6	Kliknij Gotowe.

Wyodrębnij często zadawane pytania z łącza

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij ikonę wielokropka.
4	Kliknij opcję Wyodrębnij często zadawane pytania z łącza.
5	Podaj adres URL, pod którym są obsługiwane często zadawane pytania i kliknij opcję Wyodrębnij.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Importuj z pliku

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij ikonę Wielokropek .
4	Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz opcję CSV , aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz opcję JSON.
5	Kliknij opcję Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie artykuły. Kliknij opcję Pobierz próbkę , aby wyświetlić format, w którym należy określić artykuły.
6	Kliknij przycisk Importuj.

Dodaj niestandardowe synonimy

W wielu przypadkach użycia agentów sztucznej inteligencji często występują słowa i frazy, które mogą nie być częścią standardowego słownictwa angielskiego lub są specyficzne dla kontekstu biznesowego. Na przykład chcesz, aby agent SI rozpoznawał aplikację dla systemu Android, aplikację dla systemu iOS itd. Agent sztucznej inteligencji musi uwzględnić te warunki i ich zmiany w wypowiedziach szkoleniowych dla wszystkich powiązanych artykułów, prowadząc do nadmiarowego wprowadzania danych.

Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz odpowiadać na pytania za pomocą niestandardowych synonimów w skryptowym agencie SI. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane słowem głównym w runtime przez platformę.

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI.
3	Przejdź do Ustawienia > Artykuły i kliknij ikonę Wielokropek.
4	Kliknij opcję Synonimy niestandardowe.
5	Kliknij Nowe słowo główne.
6	Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz.
7	Po dodaniu synonimów przetrain agenta SI. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem do platformy.

Mechanizm rozumienia języka naturalnego (NLU)

Swiftmatch — szybki i lekki silnik obsługujący wiele języków.
RASA — wiodąca platforma konwersacyjna AI open source.
Mindliet (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.

Zmień silniki szkoleniowe

Przełączanie między silnikami NLU.

Wybierz agenta SI, którego chcesz zmienić silnik szkoleniowy.
- W przypadku agenta skryptów SI odpowiadającego na pytania: Kliknij Artykuły. Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy .
- W przypadku agentów SI skryptowych do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie. Zostanie wyświetlona strona danych szkolenia.
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU po prawej stronie. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik szkoleniowy .

Domyślnie silnik NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów SI.
Wybierz silnik szkoleniowy, aby szkolić agenta SI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Szybkie dopasowanie
- Mindliet (wersja beta)
Określ te informacje w sekcji Wnioski :
- Wynik, poniżej którego wyświetlana jest odpowiedź awaryjna— minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź awaryjna.
- Różnica w wynikach dla dopasowania częściowego— określa minimalną lukę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane .
- Usuń stopwords—„stopwords” to słowa funkcyjne, które ustanawiają zależności gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Gdy usuniesz z zdania takie jak artykuły (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Zaznaczenie tego pola spowoduje usunięcie słów „stopu” ze zdania w czasie szkolenia i wnioskowania. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze danych szkoleniowych można rozszerzyć do oryginalnego formularza wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenckim, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: wyrażenie „nie” jest rozwinięte na „nie”. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, przed przetworzeniem kurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane. Ta możliwość jest obsługiwana przez wszystkie trzy silniki NLU.
- Sprawdzanie pisowni na wnioskach— biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje nieprawidłowe pisownie w tekście przed wnioskowaniem. Funkcja ta jest obsługiwana dla wszystkich trzech silników tylko wtedy, gdy pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskach jest włączone.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi-Fi są traktowane w inny sposób przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu konsumenta zostaną usunięte, aby wyświetlić odpowiednią odpowiedź. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Role jednostek — jednostki niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku RASA i Mindliet.
- Podstawienie obiektu w wnioskowaniu — wartości obiektu w danych treningowych i wnioskach są zastępowane identyfikatorami obiektu. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Nadaj priorytet wypełnieniu gniazda — napełnianie gniazda ma priorytet nad wykrywaniem zamiaru.
- Wyniki zapisane w wiadomości— liczba artykułów, dla których obliczone wyniki zaufania agenta SI będą wyświetlane w informacjach o transakcji w sesjach.
  
  Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm ekranu sesji została teraz ograniczona do 5. Najwyższe n wyniki (1=<n=<5) są dostępne w raportach transkrypcji wiadomości dotyczących skryptów agentów SI oraz w sekcji „Wyniki algorytmu” na karcie Informacje o transakcji w Sesjach.
- Rozwijanie form wyrazów — rozwiń dane treningowe o formy wyrazowe, takie jak liczby mnogiej, czasowniki itd., a także synonimy osadzone w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczania tego samego słowa. Po zaznaczeniu tego pola wyboru popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są automatycznie generowane, aby precyzyjnie rozpoznać zapytanie konsumenta. Na przykład, słowem ogród, generowane przez system synonimy mogą być podwórko, podwórko, itd. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Wordforms — Wordforms mogą istnieć w różnych formach, takich jak liczby mnogiej, przymiotniki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słowne mogą być tworzone, tworzyć, twórczy, twórczy, twórczy i tak dalej. W przypadku zaznaczenia tego pola wyboru słowa w zapytaniu są tworzone z użyciem alternatywnych form słów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wartości progowe dla różnych silników NLU, aby określić najniższy wynik akceptowalny dla wyświetlenia odpowiedzi agenta SI.
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta SI.
Kliknij przycisk Pociąg. Po przeszkoleniu agenta SI z wybranego silnika szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Przeszkolony.

Agenta SI można szkolić z RASA i Mindliet tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.

Szkolenie

Po zakończeniu szkolenia stan zmienia się na Przeszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok opcji Szkolenie , aby pobrać bieżący stan szkolenia.

Model wektorowy

Możesz sprawdzić informacje na modelu wektorowym, które są dostępne w momencie wnioskowania, w sekcji Inne informacje sesji.

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Przed rozpoczęciem

Utwórz agenta SI w skryptach.

Przejdź do Ustawienia > Zarządzanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Stan agenta — włącz przełącznikiem, aby agent SI był niedostępny.
Komunikat wyłączony — napisz wiadomość dla wyłączonego agenta, ten komunikat będzie wyświetlany użytkownikom, którzy próbują uzyskać dostęp do tego Agenta.
Czynność rezerwowa — wybierz tę opcję, aby podjąć odpowiednie działanie w przypadku wiadomości przychodzących do agenta. Możliwe wartości:
- Nic nie rób: Nie podjęto żadnej akcji.
- Wyślij do agenta: Czat jest przekazywany do agenta na podstawie wiadomości przychodzących do agenta SI.
Zarządzanie sesjami > Zezwalaj na opinie— włącz ten przełącznik, aby prosić użytkowników o opinie na temat przydatności każdej odpowiedzi agenta SI.
Czas zamknięcia sesji— limit czasu sesji (w minutach), po którym sesja zostanie automatycznie zamknięta w przypadku braku aktywności użytkownika.
Zabezpieczenia — komunikat o wyłączeniu odpowiedzialności dotyczący zgody. To pole jest dostępne tylko w przypadku włączenia opcji Zaawansowana ochrona danych. Ta opcja została przeniesiona do zaplecza. Gdy ustawisz wartość Prawda, możesz wyświetlić to pole.

Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia.

Co zrobić dalej

Dodaj język (języki) do agenta SI skryptów.

Dodaj język do skryptowego agenta SI

Przed rozpoczęciem

Utwórz agenta SI w skryptach.

1	Przejdź do karty Ustawienia > Język .
2	Kliknij +Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej.
3	Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język.
4	Aby włączyć język, włącz przełącznik w obszarze Czynność .
5	Po dodaniu języka można go ustawić jako domyślny. Najedź kursorem na język i kliknij opcję Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć również wpływ na artykuły, kuracje, testy i podglądy agenta SI.
6	Kliknij Zapisz zmiany.

Skonfiguruj ustawienia przekazywania

Przed rozpoczęciem

Utwórz agenta SI w skryptach.

Przejdź do opcji Ustawienia > Przekazywanie i skonfiguruj następujące szczegóły:

Zezwól na przekazywanie agenta — przekazanie użytkownika do agenta, gdy agent SI nie jest w stanie obsłużyć jego zapytań lub jeśli wyraźnie o nie poprosi.
Włącz przekazywanie w przypadku przełączania rezerwowego — wiele kolejnych komunikatów przełączania rezerwowego w sesji może wyzwolić przekazanie agenta. Ten numer można konfigurować w podanym polu tekstowym.
Włącz przekazywanie w przypadku dopasowania częściowego — wiele kolejnych dopasowań częściowych w sesji może wyzwolić przekazanie. Ten numer jest konfigurowalny.
Włącz przekazywanie dla kolejnych wiadomości— kolejne powtarzające się wiadomości w sesji mogą wyzwolić przekazanie agenta. Liczbę powtórzeń wymaganych dla tego wyzwalacza można konfigurować.

Kliknij pozycję Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazywania.

Co zrobić dalej

Przejdź do sekcji Zarządzanie skryptami agentów AI lub wyświetl podgląd agenta AI skryptów.

Podgląd skryptów agenta SI

Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI podczas jego tworzenia, a nawet po jego zakończeniu. W ten sposób można przetestować działanie agentów SI i ustalić, czy żądane odpowiedzi są generowane zgodnie z odpowiednimi zapytaniami wejściowymi. Możesz wyświetlić podgląd swojego skryptowego agenta SI w następujący sposób.

Pulpit nawigacyjny agenta AI— najedź kursorem myszy na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij Podgląd , aby otworzyć widget podglądu agenta AI.
Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dla dowolnego agenta AI, klikając kartę agenta AI lub przycisk Edytuj na karcie agenta AI, opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
Widget zminimalizowany — po uruchomieniu, a następnie zminimalizowaniu podglądu, w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widget głowy czatu, umożliwiając łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.

Oprócz tego możesz skopiować łącze do udostępniania podglądu z poziomu agenta SI. Na karcie agenta AI kliknij ikonę Wielokropek w prawym górnym rogu, a następnie kliknij opcję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić to łącze innym użytkownikom agenta SI.

Widget podglądu platformy

Widget podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak reaguje agent SI, zapewniając jego działanie zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta SI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Możesz również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając z listy dostępnych opcji.

Aby uzyskać lepszy widok, można zmaksymalizować widget podglądu. Możesz również podać informacje dla konsumentów i inicjować wiele pokojów, aby dokładnie przetestować agenta SI.

Widget z możliwością udostępniania podglądu

Kolor widgetu — dołączając parametr brandColor do łącza. Możesz zdefiniować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub użyć kodu szesnastkowego kolorów.
Obudowa telefonu — zmieniając wartość parametru phoneCasing znajdującego się w łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona na true i można ją wyłączyć, ustawiając wartość false.

Przykładowe łącze do podglądu z tymi parametrami: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Wspólne sekcje zarządzania dla skryptów agenta SI

W lewym panelu strony konfiguracji agenta SI pojawiają się następujące sekcje:

Szkolenie

Ponieważ agenci sztucznej inteligencji ewoluują i stają się bardziej złożone, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agenta SI oferuje wygodną platformę testowania botów jednym kliknięciem. Możesz:

Łatwe tworzenie i prowadzenie kompleksowego zestawu przypadków testowych.
Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma wiadomościami.

Zdefiniuj testy

Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:

Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
W konsoli kliknij utworzonego skryptowego agenta AI.
Kliknij Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
Wybierz przypadek testowy i kliknij opcję Wykonaj wybrane testy.

Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy mający następujące parametry:

Tabela 1. Przypadki testowe
Parametr	Opis
Wiadomość	Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i stwierdzeń, których można oczekiwać, że użytkownicy będą wysyłać do agenta SI.
Oczekiwany język	Język, w którym użytkownicy mają wchodzić w interakcję z agentem SI.
Oczekiwany artykuł	Wybierz artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretną wiadomość użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, w tej kolumnie znajduje się funkcja inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje pasujące artykuły na podstawie tekstu wprowadzonego do tej pory.
Zresetuj poprzedni kontekst	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby izolować przypadki testowe i upewnić się, że są one uruchomione niezależnie od istniejącego kontekstu agenta SI. Po włączeniu tej opcji każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając interferencjom wynikającym z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych.
Uwzględnij dopasowania częściowe	Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za udane, nawet jeśli oczekiwane artykuły tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi.
Importuj z pliku CSV	Zaimportuj przypadki testowe z pliku rozdzielonego przecinkami (CSV). W tym przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione.
Eksportuj do pliku CSV	Eksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielonego przecinkami (CSV).
Testuj oddzwonienia	Włącz ten przełącznik, aby symulować oddzwonienia przychodzące i przetestować zachowanie przepływu bez konieczności wykonywania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla agentów SI w skryptach do wykonywania działań.
Połączenie zwrotne w przepływie	Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wywołać połączenie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla agentów SI w skryptach do wykonywania działań.
Oczekiwano szablonu połączenia zwrotnego	Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany, gdy nastąpi połączenie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla agentów SI w skryptach do wykonywania działań.
Limit czasu połączenia zwrotnego (s)	Maksymalny czas (w sekundach), przez jaki agent sztucznej inteligencji czeka na odpowiedź na połączenie zwrotne, zanim zostanie uznane za przekroczenie limitu czasu dla połączenia zwrotnego. Dozwolony jest maksymalny limit czasu wynoszący 20 sekund. Ta opcja jest dostępna tylko dla agentów SI w skryptach do wykonywania działań.

Wykonaj testy

Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby rozpocząć sekwencyjne wykonywanie wszystkich wybranych przypadków testów.

Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .

Po zakończeniu każdego przypadku testowego system wyświetla wynik obok odpowiedniego wpisu. Aby zakończyć uruchomiony przypadek testowy, kliknij opcję Przerwij uruchamianie w prawym górnym rogu ekranu.

Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone, Zakończone z częściowym dopasowaniem, Nieudane, Oczekujące) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.

Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Umożliwia to szybkie wyszukiwanie przypadków testowych i wyświetlanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Czynności .

Historia wykonywania

Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.

Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Czynności , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV na potrzeby analizy lub raportowania offline.
Zapoznaj się z określonymi ustawieniami silnika i algorytmu używanymi dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta SI.
Aby wyświetlić zaawansowane ustawienia konfiguracji algorytmu używane dla konkretnego silnika szkoleniowego, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które miały wpływ na zachowanie agenta SI podczas testowania.

Sesje

Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami SI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV na potrzeby analizy i audytu offline. Za pomocą tych danych można badać komunikaty i kontekst określonych sesji, aby uzyskać wgląd w interakcje użytkowników oraz identyfikować obszary do poprawy, doprecyzować odpowiedzi agenta SI i ogólnie poprawić komfort użytkowania.

Potrafi obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Możesz użyć sekcji Zawęź wyniki do filtrowania i sortowania sesji w oparciu o różne kryteria. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze informacje o sesji, w tym:

Kanały — kanał, na którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
Wiadomości — liczba wiadomości wymienianych podczas sesji.
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlać tylko listę sesji na żywo.
- Zdarzyło się przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawki wskazująca przekazanie czatu do ludzkiego agenta.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Głosy „nie podoba mi się” — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, na które nie wybrano.

Kliknij jeden wiersz, aby uzyskać dostęp do widoku szczegółowego określonej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów „nie podoba mi się”. Odszyfrowanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij opcję Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.

Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowym agencie SI dla odpowiedzi na pytania

Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI na udzielenie odpowiedzi na pytania zawiera kompleksowy podział określonej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.

Sekcja Wiadomości :

Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
Przedstawia odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta SI.
Przedstawia chronologiczną kolejność komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.

Karta Informacje o transakcji:

Wyświetla artykuły, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, włączając zarówno dokładne, jak i częściowe.
Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień istotności.
Przedstawia wyniki bazowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikacji odpowiednich artykułów.
Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Przekazywanie i wnioskowanie .

Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Przetworzone zapytanie — wyświetla wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu ich w toku funkcji rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta według reguł , jeśli przekazywanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta SI, taki jak wycinek kodu lub odpowiedź warunkowa.
Stan odpowiedzi — wskazuje konkretny stan lub regułę, która spowodowała odpowiedź agenta SI.
Silnik NLU — wskazuje silnik NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindliet).
Wyniki progów — wyświetla minimalny wynik progu i różnicę wyniku częściowego dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazywanie i wnioskowanie. Wartości te określają, kiedy zapytanie jest uważane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Zaawansowane dzienniki — zawiera listę dzienników debugowania powiązanych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zazwyczaj przechowywane przez 180 dni.

Szczegóły sesji określonej sesji w skryptowym agencie SI do wykonywania działań

Karta Informacje o transakcji w skryptowym agencie SI do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział określonej interakcji, podzielając informacje na cztery sekcje:

Sekcja Zidentyfikowane zamiary :

Wyświetla zamiary, które zostały zidentyfikowane dla zapytania klienta.
Wskazuje poziom ufności związany z każdą zidentyfikowaną intencją.
Wyświetla listę przedziałów, które są skojarzone ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij pozycję, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jej wartości i sposobie wyodrębnienia jej z zapytania użytkownika.

Sekcja Zidentyfikowane jednostki zawiera listę jednostek, które zostały wyodrębnione z wiadomości klienta i są powiązane z intencją aktywnego konsumenta. Elementy te reprezentują kluczowe informacje, które bot zidentyfikował w zapytaniu użytkownika.

Sekcja Wyniki algorytmu zawiera informacje na temat procesów leżących u podstaw odpowiedzi agenta SI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:

Lista zamiarów— przedstawia zidentyfikowane zamiary i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
Lista jednostek — wyświetla elementy, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.

Inne informacje są wyświetlane:

Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta według reguł , jeśli przekazywanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która spowodowała odpowiedź agenta SI.
Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta SI, taki jak wycinek kodu lub odpowiedź warunkowa.
Stan odpowiedzi — wskazuje konkretny stan lub regułę, która spowodowała odpowiedź agenta SI.
Silnik NLU — wskazuje silnik NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindliet).
Wyniki progów — wyświetla minimalny wynik progu i różnicę wyniku częściowego dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazywanie i wnioskowanie. Wartości te określają, kiedy zapytanie jest uważane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
Zaawansowane dzienniki — zawiera listę dzienników debugowania powiązanych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zazwyczaj przechowywane przez 180 dni.

Przy użyciu opcji pobierania można również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON.

Na karcie Metadane są wyświetlane:

Metadane NLP — przejrzyj kroki przetwarzania wstępnego zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
Datastore i FinalDF— dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby szybko znaleźć konkretne wypowiedzi w rozmowie.

Historia

Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz artykuły, zamiary lub jednostki, konieczne jest ponowne przeszkolenie skryptowanego agenta SI, aby był on aktualny. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta SI, aby sprawdzić jego dokładność i skuteczność.

Strona Historia umożliwia:

Wyświetl historię szkolenia — śledź, kiedy korpus został przeszkolony i wprowadzone zmiany.
Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane do różnych iteracji i odpowiadające im czasy trwania szkolenia.
Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, kodu NLP i leczenia.
Powróć do poprzednich wersji — w razie potrzeby możesz łatwo powrócić do starszego zestawu szkoleń.

Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami bazy wiedzy:

Aktywuj artykuły — ustaw wcześniej nieaktywne artykuły na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta SI.
Edytowanie artykułów — tworzy nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał do odwołania.
Wydajność podglądu — ocenia wydajność agenta SI przy użyciu określonej bazy wiedzy za pomocą funkcji Podgląd .
Pobierz artykuły — eksportuj artykuły z bazy wiedzy w postaci pliku CSV do analizy offline lub odniesienia.
Ta opcja jest dostępna tylko dla agenta SI w skryptach do odpowiadania na pytania.

Dzienniki audytu

Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy rekord modyfikacji dokonanych w skryptowym agencie SI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:

Przejdź do konsoli i kliknij utworzonego przez siebie agenta SI.
Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
Kliknij kartę Dzienniki audytu , aby zobaczyć szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowane przez — użytkownika, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe szczegóły dotyczące zmiany.

Użyj opcji wyszukiwania Zaktualizowane przez i Pole , aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika audytu.
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów na każdego agenta SI.

Kuracja

Wiadomości są dodawane do konsoli Curation w oparciu o następujące kryteria:

Komunikaty rezerwowe — gdy agent SI nie rozumie komunikatu użytkownika i uruchamia intencję rezerwową.
Domyślny zamiar przełączania rezerwowego — po włączeniu tego przełącznika wiadomości aktywujące domyślny zamiar przełączania zostaną wysłane do konsoli usługi Curation.

Te kryteria dotyczą tylko agenta SI w skryptach do wykonywania działań.
Wiadomości „nie podoba mi się” — wiadomości, na które użytkownicy zagłosowali „nie podoba mi się” podczas podglądu agenta SI.
Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta na podstawie skonfigurowanych reguł.
Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące żądanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
Niska pewność — komunikaty z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu małej pewności.
Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent SI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowej intencji lub odpowiedzi.

Rozwiąż problemy

Karta Problemy zapewnia scentralizowaną lokalizację przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone jako leczone. Możesz wykonać następujące czynności:

Wybierz, aby rozwiązać lub zignorować problemy na podstawie ich wagi i istotności.
Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta SI i dołączone multimedia.

Pełną zawartość zaszyfrowanych sesji można wyświetlić za pomocą opcji Odszyfruj zawartość , jeśli masz włączony dostęp do odszyfrowywania.

Odszyfrowywanie dostępu jest przyznawane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia opcji Zaawansowana ochrona danych w backendzie.

Aby rozwiązać ten problem, można:

Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć problem z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
Utwórz nową wiadomość — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nową wiadomość bezpośrednio z konsoli curation.
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli curation.

Łączenie z artykułami domyślnymi (wiadomościami powitalnymi, wiadomościami rezerwowymi, dopasowaniem częściowym) jest niedozwolone.
W przypadku agenta SI w skryptach do wykonywania czynności należy wybrać z listy rozwijanej odpowiednią intencję i oznaczyć wszystkie istotne elementy.
Po wprowadzeniu zmian przetrain agenta SI, aby upewnić się, że nowa wiedza zostanie odzwierciedlona w jego odpowiedziach.
Rozwiązywanie lub ignorowanie wielu problemów jednocześnie w celu efektywnego zarządzania.

Karta Rozwiązane zawiera kompleksowy przegląd wszystkich rozwiązanych problemów. Można wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym to, czy problem został połączony z istniejącym artykułem, użyty do utworzenia nowego artykułu/intencji czy zignorowany. Jeśli napotkasz niepożądane odpowiedzi, które nie zostały automatycznie przechwycone przez istniejące reguły, możesz ręcznie dodać konkretne wypowiedzi do Konsoli Curation.

Aby dodać problemy z sesjami:

Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która spowodowała niepoprawną odpowiedź.
Sprawdź stan curation (Curation Status) — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w Konsoli Curation, zostanie wyświetlony przełącznik Status curation .
Przełączanie flagi — włącz przełącznik Stan kuracji , aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu przeglądania i rozwiązywania.

Jeśli problem występuje już w konsoli Curation, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio w celu wskazania jego stanu.

Wyświetlanie wydajności SI skryptów przy użyciu analiz

Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk w celu oceny wydajności i skuteczności agenta SI. Kluczowe metryki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty. Są to: Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Curation.

Po wizycie na ekranie analiz programiści mogą wybrać agenta SI, dla którego chcą wyświetlić analizy. Mogą również dostosować widok analityczny, wybierając kanał, dla którego chcą wyświetlić dane, wraz z zakresem dat i ziarnistością danych. Domyślnie dane analityczne za ostatni miesiąc są wyświetlane dla wszystkich kanałów z dzienną rozdzielczością (każdy dzień jest punktem na osi x na wykresach).

Przegląd

Przegląd zawiera kluczowe metryki i wykresy, które dostarczają programistom migawki ogólnego użycia i wydajności agentów SI.

Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI.
W lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Analityka. Przegląd wydajności agenta AI pojawia się zarówno w formacie tabelarycznym, jak i w postaci graficznej.

Sesje i wiadomości

W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów dla agenta SI:

Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta SI bez interwencji człowieka.
Łączna liczba przekazań agentów, która jest liczbą sesji przekazanych agentom ludzkim.
Średnia dzienna sesja
Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów SI) oraz liczba tych wiadomości pochodzących od użytkowników.
Średnia dzienna wiadomość

Następnie wyświetlana jest graficzna reprezentacja sesji (ułożona w stos kolumnach reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz łączna liczba odpowiedzi wysyłanych przez agenta AI.

Użytkownicy

Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki użytkowników dotyczące agenta SI. Zawiera liczbę całkowitej liczby użytkowników oraz informacje o średniej sesji przypadającej na użytkownika i przeciętnym dziennym użytkowniku. Następnie znajduje się wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej rozdzielczości.

Wydajność

Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta tbe AI dla użytkowników. Tutaj można zobaczyć łączną liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta SI i podział między odpowiedzi, gdzie agent SI:

Zidentyfikowano intencję użytkownika.
Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
Poinformowano użytkownika o przekazaniu agenta.

To samo dane są agregowane na wykresie kołowym, a wykres obszarowy dostarcza informacji na podstawie wybranej ziarnistości.

Szkolenie

Sekcja szkoleniowa przedstawia stan korpusu agenta SI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali ponad 20 wystąpień szkoleniowych dla każdego zamiaru/artykułu w swoich agentach SI. W tej sekcji wszystkie artykuły/zamiary w korpusie są wyświetlane jako indywidualne prostokąty, gdzie kolor i względny rozmiar każdego prostokąta wskazują dane treningowe, które zawiera artykuł/zamiary. Im bliżej białego zamiaru, tym więcej danych szkoleniowych potrzebnych do poprawy dokładności agenta SI.

Odpowiedzi

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat tego, o co użytkownicy pytają i jak często zadają to pytanie. Zapewnia graficzną reprezentację najpopularniejszych artykułów dla agentów SI służących do odpowiadania na pytania i szablonów odpowiedzi dla agentów SI służących do wykonywania działań.

Kuracja

Ta sekcja zawiera wizualne podsumowanie liczby problemów z leczeniem pojawiających się każdego dnia i liczby z nich rozwiązanych przez agentów SI.

Integrate AI Agents

W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów SI z kanałami głosowymi i cyfrowymi w celu zarządzania konwersacjami z klientami.

Integracja agentów SI z kanałami głosowymi i cyfrowymi

Po utworzeniu i skonfigurowaniu agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio, następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja umożliwia agentom SI obsługę rozmów głosowych i cyfrowych z klientami, zapewniając bezproblemowe i interaktywne środowisko użytkownika.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integracja agentów SI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.

Manage AI Agent Reports

W tej sekcji opisano przegląd raportów agentów AI, typy raportów, tworzenie raportów agentów AI oraz tryby dostarczania raportów.

Zrozumienie raportów agentów SI

Funkcja raportów umożliwia generowanie lub planowanie (okresowo generowanie) określonych raportów na podstawie dostępnych typów raportów oraz otrzymywanie ich w dostępnych trybach dostarczania. Te raporty mogą dostarczać cennych informacji na temat zachowania użytkownika, użytkowania, zaangażowania, wydajności produktu itd. Żądane informacje można dostarczyć na adres e-mail użytkownika, ścieżkę SFTP lub zasobnik S3. Z listy raportów gotowych można wybrać typ raportu, a także wybrać, czy raport ma być generowany jednorazowo natychmiast, czy w regularnych odstępach czasu.

Po otwarciu menu Raporty z lewego panelu nawigacyjnego pojawiają się następujące karty:

Konfiguruj — na tej karcie są wyświetlane wszystkie raporty, które są aktualnie aktywne i okresowo generowane. Lista raportów zawiera następujące informacje:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal ma subskrypcję raportu.
- Agent SI — nazwa agenta SI powiązanego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie skonstruowany typ raportu, na który został subskrybowany.
- Częstotliwość — odstęp czasu, w którym jest odbierany raport.
- Ostatni wygenerowany raport— ostatni raport, który został wysłany.
- Następna zaplanowana data— następna data wysłania raportu.
Historia — na tej karcie są wyświetlane wszystkie informacje historyczne raportów wysłanych do dnia. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.

Aby pobrać te raporty historyczne, można kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Czynności .

Raporty na żądanie, które pojawiają się na karcie Historia , są dostępne do pobrania dopiero po ukończeniu generowania raportu.

Utwórz raport agenta AI

1	Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
2	Kliknij Raporty na lewym pasku nawigacyjnym.
3	Kliknij przycisk +Nowy raport.
4	Aby utworzyć i skonfigurować raport, podaj następujące informacje: Agent SI — nazwa agenta SI powiązanego z raportem. Możesz wyświetlić wszystkich agentów SI, którzy odpowiadają na pytania i wykonują zadania w tej aplikacji. Typ raportu — wstępnie skonfigurowany typ raportu, na który chcesz subskrybować. Po wybraniu agenta SI do odpowiadania na pytania w polu agenta SI są wyświetlane trzy różne typy raportów: Podsumowanie użycia i zachowania Transkrypcja wiadomości Problemy kuratorskie Format danych wyjściowych — format, w którym raport ma być generowany i wysyłany do skonfigurowanego trybu dostarczania. Obsługiwane formaty to CSV i .xlsx. Wybierz jedną z następujących opcji i odpowiednie ustawienia dla typu raportów, które chcesz wygenerować: Wygeneruj teraz — podaj datę rozpoczęcia i datę zakończenia dla raportu na żądanie. Zaplanowany raport— zaplanuj częstotliwość, godzinę, strefę czasową i datę rozpoczęcia raportu. Po utworzeniu tego raportu można użyć przełącznika Włącz raport w raporcie. Ten przełącznik można włączyć lub wyłączyć później, aby otrzymywać lub zatrzymywać raport z zaplanowaną częstotliwością. Tryb dostawy — więcej informacji zawiera sekcja Tryby dostawy .

Typy raportów agentów SI

Można wybrać z listy wstępnie przygotowanych raportów w zależności od wybranego typu agenta SI. Ta sekcja obejmuje te typy raportów, arkusze uwzględnione w każdym raporcie i kolumny dostępne w każdym arkuszu.

Agent SI do odpowiadania na pytania typu raportu

Dostępne są trzy różne typy raportów umożliwiające agentowi SI udzielenie odpowiedzi na pytania w aplikacji. Korzystając z różnych typów raportów, można ich użyć do zrozumienia podsumowania użycia agenta SI, zachowania, pytań zadawanych przez użytkowników i sposobu odpowiedzi agenta SI na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.

Zachowanie i podsumowanie użycia

W tej sekcji wyświetlane jest podsumowanie agenta AI z częstotliwością wywoływania artykułów i kategorii. Informacje o podsumowaniu, kategoriach i artykułach można wyświetlić na osobnej karcie w raportach:

Tabela 1. Szczegóły karty Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta SI	Nazwa agenta SI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów/sesji obsługiwanych przez agenta SI.
Rozmowy z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy przekazali co najmniej jeden wpis.
Łączna liczba wiadomości ludzkich	Wiadomości wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta SI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów SI	Łączna liczba wiadomości wysłanych przez agenta SI do użytkowników końcowych.
Całkowita liczba częściowych dopasowań	Przypadki, w których wiadomość użytkownika była niejasna, a agent sztucznej inteligencji zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Łączna liczba rozmów została przekazana agentowi ludzkiemu.
Łączna liczba głosów za	Łączna liczba odpowiedzi agentów SI zagłosowanych przez klientów.
Łączna liczba głosów przeciw	Łączna liczba odpowiedzi agentów SI zagłosowanych przez klientów.

Tabela 2. Szczegóły karty kategorii
Pole	Opis
Nazwa kategorii	Nazwa kategorii skonfigurowanej w agencie SI.
Rozmowy dla kategorii	Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii.
Łączna liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii.
Łączna liczba głosów za	Liczba przypadków zagłosowania za odpowiedzią z tej kategorii.
Łączna liczba głosów przeciw	Liczba przypadków, w których odpowiedź z tej kategorii została odrzucona.

Tabela 3. Szczegóły karty artykułu
Pole	Opis
Nazwa artykułu	Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie SI.
Kategoria artykułu	Do kategorii, do której należy ten zamiar.
Rozmowy dotyczące artykułu	Liczba rozmów lub sesji, podczas których wykryto ten artykuł.
Łączna liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wykrycia tego artykułu.
Łączna liczba głosów za	Liczba przypadków, w których odpowiedź na ten artykuł została zagłosowana za.
Łączna liczba głosów przeciw	Liczba przypadków, w których odpowiedź na ten artykuł jest odrzucana.

Zarządzaj transkrypcjami

Wyświetla rozmowę między agentem SI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Znacznik czasu wiadomości.
Identyfikator sesji	Unikatowy identyfikator sesji.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta SI.
Typ wiadomości	Wiadomość agenta SI lub wiadomość ludzka.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi wysłanej przez agenta SI.
Kategoria	Intencja wykryta przez agenta SI dla wiadomości klienta.
Wynik najlepszego dopasowania	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Zamiar wykryty przez wybrany silnik NLU.
Artykuł 1 litera	Wykryto wynik dla zamiaru.
Opinie	Informację zwrotną użytkownika, jeśli wiadomość została zagłosowana „podoba mi się” lub „nie podoba mi się”.
Komentarz dotyczący opinii	Komentarze pozostawiane przez użytkowników podczas odrzucania wiadomości.

Problemy kuratorskie

Wyświetla wiadomości, które zakończyły się w kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Znacznik czasu wiadomości.
Identyfikator sesji	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta SI.
Wiadomość ludzka	Treść ludzkiej wiadomości.
Komunikat agenta SI	Treść wiadomości, na którą odpowiedział agent sztucznej inteligencji.
Przyczyna problemu	Przyczyna tej wiadomości kończy się kuracją.
Artykuł	Identyfikator odpowiedzi wysłanej przez agenta sztucznej inteligencji.
Kategoria	Zamiar wykryty przez agenta sztucznej inteligencji dla wiadomości użytkownika.
Wynik najlepszego dopasowania	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany artykuł 1	Zamiar wykryty przez wybrany silnik NLU.
Artykuł 1 litera	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Typ raportu agenta SI do wykonywania zadań

W aplikacji konstruktora agenta AI dostępne są trzy różne typy raportów do wykonywania zadania przez agenta AI. Jako programista agenta SI możesz tworzyć różne typy raportów. Można ich użyć do zrozumienia podsumowania użycia agenta SI, zachowania agenta SI, pytań zadawanych przez użytkowników i sposobu odpowiedzi agenta SI na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.

Zachowanie i podsumowanie użycia

Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z wyzwalanymi kluczami zamiaru i szablonu. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące informacje:

Tabela 4. Karta Podsumowanie
Pole	Opis
Nazwa agenta SI	Nazwa agenta SI.
Łączna liczba rozmów	Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta SI.
Rozmowy z co najmniej jedną wiadomością użytkownika	Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy przekazali co najmniej jeden wpis.
Łączna liczba wiadomości ludzkich	Wiadomości wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta SI.
Łączna liczba odpowiedzi agentów SI	Łączna liczba wiadomości wysłanych przez agenta SI do użytkowników końcowych.
Całkowita liczba częściowych dopasowań	Przypadki, w których wiadomość użytkownika była niejasna, a agent sztucznej inteligencji zareagował z wieloma intencjami jako opcjami.
Rozmowy wysłane do agenta	Łączna liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu
Łączna liczba głosów za	Łączna liczba odpowiedzi agentów SI zagłosowanych przez użytkowników.
Łączna liczba głosów przeciw	Łączna liczba odpowiedzi agentów SI zagłosowanych przez użytkowników.

Szczegóły zamiarów można również wyświetlić na karcie Zamiary w arkuszu kalkulacyjnym:

Tabela 5. Karta Zamiary
Pole	Opis
Nazwa zamiaru	Nazwa zamiaru skonfigurowana w agencie SI.
Rozmowy dla intencji	Liczba rozmów lub sesji, w których ten zamiar został wywołany.
Łączna liczba wywołań	Liczba przypadków wywołania tego zamiaru.
Łączna liczba ukończeń	Liczba razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany.
Łączna liczba głosów za	Łączna liczba odpowiedzi na to została zagłosowana za każdym zamiarem.
Łączna liczba głosów przeciw	Łączna liczba odpowiedzi, na które zagłosowano przeciw dla każdego zamiaru.

Raport zawiera również szczegółowe informacje na temat szablonu, takie jak:

Tabela 6. Szczegóły szablonu
Pole	Opis
Nazwa klucza szablonu	Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie SI.
Zamiar klucza szablonu	Zamiary dotyczące użycia tego klucza szablonu.
Rozmowy dla klucza szablonu	Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu w odpowiedzi.
Łączna liczba odpowiedzi	Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu w odpowiedzi.
Łączna liczba głosów za	Liczba przypadków zagłosowania za odpowiedzią dla tego szablonu.
Łączna liczba głosów przeciw	Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten szablon.

Transkrypcje wiadomości

Wyświetla rozmowę klienta z agentem SI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Znacznik czasu wiadomości.
Identyfikator sesji	Unikatowy identyfikator sesji użytkownika.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego aplikacji.
Typ wiadomości	wiadomości agenta SI lub wiadomości ludzkiej.
Tekst wiadomości	Treść wiadomości.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi wysłanej przez agenta sztucznej inteligencji.
Zamiar	Zamiar wykryty przez agenta sztucznej inteligencji dla wiadomości klienta.
Wynik najlepszego dopasowania	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany silnik NLU.
Wynik 1. zamiaru	Wynik dla wykrytego zamiaru.
Opinie	Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została zagłosowana za lub nie.
Komentarz dotyczący opinii	Komentarze pozostawiane przez użytkowników podczas odrzucania wiadomości.

Problemy kuratorskie

Wyświetla wiadomości, które zakończyły się kuracją, jako problemy z różnych powodów. Ten raport jest istotny tylko dla skryptów agentów SI. W tym raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:

Pole	Opis
Znacznik czasu	Znacznik czasu wiadomości.
Identyfikator sesji	Unikatowy identyfikator sesji klienta.
Identyfikator konsumenta	Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego aplikacji.
Wiadomość ludzka	Treść ludzkiej wiadomości.
Komunikat agenta SI	W odpowiedzi odpowiedział agent sztucznej inteligencji wiadomości.
Przyczyna problemu	Przyczyna tej wiadomości kończy się kuracją.
Klucz szablonu	Identyfikator odpowiedzi wysłanej przez agenta sztucznej inteligencji.
Zamiar	Zamiar wykryty przez agenta sztucznej inteligencji dla wiadomości użytkownika.
Wynik najlepszego dopasowania	Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru.
Dopasowany zamiar 1	Zamiar wykryty przez wybrany silnik NLU.
Wynik 1. zamiaru	Wynik dla wykrytego zamiaru.

Tryby dostarczania raportu agenta AI

W dzisiejszym świecie opartym na danych wydajne i bezpieczne dostarczanie raportów agentów SI ma kluczowe znaczenie dla świadomego podejmowania decyzji i doskonałości operacyjnej. Aby sprostać zróżnicowanym potrzebom organizacyjnym, oferujemy wiele trybów dostarczania raportów agentów SI, zapewniając elastyczność, niezawodność i bezpieczeństwo. Opcje dostarczania obejmują protokół SFTP (Secure File Transfer Protocol), e-mail i Amazon S3 Bucket. Każdy tryb jest zaprojektowany tak, aby spełniać różne wymagania, niezależnie od tego, czy jest to potrzeba wysokiego bezpieczeństwa, łatwości dostępu, czy skalowalnych rozwiązań pamięci masowej. Niniejszy dokument przedstawia cechy i zalety każdego trybu dostarczania, pomagając wybrać najlepszą opcję dla konkretnych potrzeb.

SFTP

Pole	Opis
Wypychaj raporty do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem	Włącz tę opcję, aby przesłać raporty do bezpiecznej lokalizacji o zaplanowanej godzinie. Włączenie tego przełącznika umożliwia podanie następujących szczegółów tylko.
Adres IP	Adres IP systemu.
Nazwa użytkownika	Nazwa użytkownika służąca do uzyskiwania dostępu do raportów.
Hasło	Hasło umożliwiające dostęp do raportów.
Klucz prywatny	Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików.
Ścieżka przesyłania	Ścieżka do której są kierowane pliki w systemie.

E-mail

Pole	Opis
Planowanie wiadomości e-mail dla wielu odbiorców oddzielone średnikiem (;)	Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców.
Odbiorcy	Adresy e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty o określonej godzinie i częstotliwości.

Wiadro S3

Pole	Opis
Przesyłanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem	Włącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i przekierować raporty do skonfigurowanego zasobnika S3.
Identyfikator klucza dostępu do AWS	Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Tajny klucz dostępu AWS	Klucz tajny umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS.
Nazwa zasobnika	Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport.
Nazwa folderu	Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3.

Understand AI Compliance

Te sekcje pomagają zrozumieć rozwój SI, prywatność danych, bezpieczeństwo i zabezpieczenia

Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność danych, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo

Rozwój produktu AI

Każda funkcja wspomagana sztuczną inteligencją w firmie Cisco przechodzi ocenę wpływu sztucznej inteligencji na nasze zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i jest zgodna z zasadami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów w zakresie bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka według projektu.

Prywatność i zabezpieczenia

Firma Cisco nie zachowuje danych wejściowych klienta po zakończeniu procesu wnioskowania, a dostawca modelu 3rd party, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu do danych klientów firmy Cisco, ich nie monitoruje ani nie przechowuje. Więcej szczegółów na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla funkcji można znaleźć w portalu Cisco Trust.

Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości sztucznej inteligencji dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:

Źródła danych na potrzeby szkolenia i oceny

Dostawca modelu 3rd party firmy Cisco, Microsoft, reprezentuje, że nie będzie używał zawartości klienta do ulepszania modeli Azure OpenAI i że nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów firmy Cisco w infrastrukturze Azure.

Kwestie bezpieczeństwa i etyczne

Wszystkie generatywne funkcje AI są podatne na błędy, więc Cisco priorytetyzuje bezpieczeństwo zawartości dla funkcji AI, wybierając filtrowanie zawartości, dostarczone przez Azure OpenAI.

Ocena modelu i wydajność

Cisco nadaje priorytet wydajności i dokładności Asystenta AI, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnienie jakości modelu bazowego.

Dziękujemy za opinię.

Webex AI Agent Studio Administration guide

Rozpocznij pracę z Webex AI Agent

Możliwości Webex AI Agent

Kluczowe korzyści dla firm

Opis typów i przykładów agentów AI

Przykłady

Wymagania wstępne

Dostęp Webex agenta AI

Logowanie z centrum sterowania

Logowanie z Webex Connect

Układ strony głównej

Poznaj swój pulpit nawigacyjny

Zadania na karcie agenta AI

Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI Agent

Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI

Wyszukiwanie słów kluczowych

Filtruj według typu agenta

Zarządzanie bazą wiedzy

Tworzenie bazy wiedzy dla agentów AI

Konfigurowanie autonomicznych agentów AI

Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań

Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI

Konfigurowanie wypełniania szczelin

Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli

Dodawanie encji za pomocą edytora JSON

Struktura parametrów wejściowych

Właściwości Obiekt

Przykład

Definiowanie realizacji

Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania

Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania

Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI

Konfigurowanie bazy wiedzy

Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI

Sesji

Historia

Dzienniki audytu

Historia modelu

Podgląd autonomicznego agenta AI

Widżet podglądu platformy

Widżet podglądu z możliwością udostępniania

Podgląd głosowy

Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics

Konfigurowanie skryptowanego agenta AI

Skryptowy agent AI do wykonywania zadań

Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań

Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami

Zarządzanie encjami

Typy encji

Role encji

Tworzenie encji z rolami encji

Łączenie ról z encją

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Zmień silniki treningowe

Szkolenie

Zarządzanie intencjami

Intencje systemowe

Intencje Small Talk

Tworzenie intencji

Łączenie encji z zamiarem

Generowanie danych treningowych

Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)

Zmień silniki treningowe

Szkolenie

Oznaczanie wygenerowanych wariantów

Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji

Zarządzanie odpowiedziami

Typy odpowiedzi

Substytucja zmiennych

Konfigurowanie odpowiedzi za pomocą Projektanta odpowiedzi

Szablony odpowiedzi

Fragmenty kodu

Konfigurowanie ustawień zarządzania

Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI

Konfigurowanie ustawień przekazywania

Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania

Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania