Webex Ghid de administrare AI Agent Studio

În acest articol

Feedback?

Acest articol descrie prezentarea generală a Webex AI Agent Studio și a capabilităților sale, configurarea configurației agentului AI, integrarea agenților AI cu canalele vocalen și digitale și rapoartele agenților AI.

Începeți cu Webex Agent AI

Webex AI Agent este o platformă sofisticată concepută pentru a crea, gestiona și implementa agenți AI automatizați pentru a îndeplini nevoile de servicii și asistență pentru clienți. Folosind inteligența artificială, agenții AI oferă asistență automată clienților înainte ca aceștia să interacționeze cu agenții umani. Acești agenți susțin interacțiunile vocale cu intonația, înțelegerea limbajului și conștientizarea contextuală în cadrul conversațiilor. De asemenea, agenții AI gestionează perfect și informativ interacțiunile canalului digital prin text și chat online. Clienții beneficiază de o experiență asemănătoare concierge-ului, primind asistență cu întrebări, recuperarea informațiilor și minimizarea timpilor de așteptare.

Capacitățile Webex agent AI

Răspunsuri precise și în timp util—Oferă răspunsuri precise la întrebările clienților în timp real.
Execuție inteligentă a activităților—execută activități pe baza solicitărilor sau intrărilor clienților.

Beneficii cheie pentru companii

Experiență îmbunătățită a clienților – Oferă clienților o experiență conversațională în timp real.
Interacțiuni personalizate—Adaptează răspunsurile la nevoile și preferințele individuale ale clienților.
Scalabilitate și eficiență—Gestionează volumul mare de interacțiuni cu clienții fără a necesita agenți umani suplimentari, ceea ce duce la o satisfacție îmbunătățită și la costuri operaționale reduse.

Înțelegeți tipurile și exemplele de agenți AI

Următorul tabel oferă o privire asupra tipurilor de agenți AI și a capacităților acestora:

Tabelul 1. Tipuri de agenți AI și capacitățile acestora
Tipul agentului AI	Scop	Capabilitate	Descriere	Cum se configurează?
Autonom	Agenții IA autonomi sunt concepuți să funcționeze independent, luând decizii și îndeplinind sarcini fără intervenție umană directă.	Efectuați acțiuni	Faceți alegeri în cunoștință de cauză, pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite. Automatizați sarcinile repetitive sau consumatoare de timp.	Agenți AI autonomi pentru efectuarea acțiunilor
Autonom		Răspundeți la întrebări	Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la întrebările utilizatorilor.	Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări
Scriptate	Agenții AI scriptați sunt programați să urmeze un set predefinit de reguli și instrucțiuni.	Efectuați acțiuni	Agenții scriptați pot efectua activități specifice care sunt clar definite și structurate.	Agenți AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor
Scriptate		Răspundeți la întrebări	Agenții scriptați pot răspunde la întrebări pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri.	Agenți AI scriptați pentru a răspunde la întrebări

Exemple

Atât agenții AI autonomi, cât și cei scriptați pot fi aplicați diferitelor cazuri de utilizare, în funcție de cerințele specifice și de capacitățile dorite. Câteva exemple includ:

Serviciu clienți—Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a oferi asistență clienților, agenții autonomi oferind mai multă flexibilitate și mai multă înțelegere a limbajului natural.
Asistenți virtuali – Agenții autonomi sunt potriviți pentru rolurile de asistent virtual, deoarece pot gestiona diverse activități și pot oferi interacțiuni mai personalizate.
Analiza datelor—Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a analiza seturi mari de date și pentru a extrage informații valoroase.
Automatizarea proceselor – Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a automatiza activitățile repetitive, pentru a îmbunătăți eficiența și pentru a reduce erorile.
Gestionarea cunoștințelor – Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a crea și gestiona depozite de cunoștințe, făcând informațiile ușor accesibile utilizatorilor.

Alegerea între agenții AI autonomi și scriptați depinde de complexitatea sarcinilor, de nivelul necesar de autonomie și de disponibilitatea datelor de antrenament.

Condiţii prealabile

Dacă sunteți client existent Webex Contact Center, asigurați-vă că îndepliniți următoarele cerințe preliminare:
- Webex Entitate găzduită Contact Center 2.0.
- Webex Connect este asigurat pentru entitatea găzduită.
- Platforma media de voce este platforma media Next-Generation.
Dacă nu aveți o entitate găzduită Webex Contact Center, contactați-vă partenerul pentru a iniția o versiune de încercare Webex Contact Center cu platforma media de generație următoare.
Administratorii pot solicita un Webex sandbox pentru dezvoltatori Contact Center pentru a încerca agenții AI.

Activarea caracteristicilor

Această funcție este momentan în versiune beta. Clienții se pot înscrie pentru această funcție pe Webex Beta Portal completând sondajul de participare pentru agenții AI.

În prezent, numai funcționalitatea scriptată a agentului AI este disponibilă în faza Beta.
Agenții autonomi sunt disponibili numai pentru anumiți clienți. Solicitările pot fi făcute prin CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) sau prin e-mail ask-ccai@cisco.com. După aprobare, agenții autonomi vor fi disponibili în plus față de agenții scriptați pentru entitatea găzduită.

Acces Webex agent AI

Pentru a crea agenți AI, trebuie să vă conectați la aplicația Webex AI Agent. Acest lucru se poate face în următoarele moduri:

Conectarea din Control Hub

Dacă nu vedeți Webex Agent AI, contactați asistența Cisco pentru a activa semnalizatorul de caracteristici corespunzător.

conectați-vă la Control Hub utilizând URL-ul  https://admin.webex.com.
Din secțiunea Servicii a panoului de navigare, alegeți Centru de contact.
În Linkuri rapide din panoul din dreapta, accesați secțiunea Suită centru de contact.
Faceți clic pe Webex AI Agent pentru a accesa aplicația.

Sistemul lansează încrucișat aplicația Webex AI Agent într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Conectarea de la Webex Connect

Pentru a accesa aplicația Webex AI Agent, trebuie să aveți acces la Webex Connect.

conectați-vă la aplicația Webex Connect utilizând URL-ul entității găzduite furnizat pentru întreprinderea și acreditările dvs.
În mod implicit, pagina Servicii apare ca pagină de pornire.
Din meniul App Tray din panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Webex AI Agent pentru a accesa aplicația.
Sistemul lansează încrucișat aplicația Webex AI Agent într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Aspectul paginii de pornire

Bine ați venit pe platforma Webex AI Agent. Când faceți Login, pagina de pornire afișează următorul aspect:

Bara de navigare

Bara de navigare care apare în partea stângă oferă acces la următoarele meniuri:
- Tablou de bord — afișează o listă de agenți AI la care utilizatorul are acces, așa cum este acordat de administratorul de întreprindere.
- Cunoștințe – Afișează depozitul central de cunoștințe sau baza de cunoștințe, care servește drept creier pentru agenții AI autonomi pentru a răspunde la întrebările clienților.
- Rapoarte — Listează rapoarte predefinite ale agenților AI de diferite tipuri. Puteți genera sau programa rapoarte în funcție de nevoile afacerii dvs.
- Ajutor — oferă acces la Ghidul utilizatorului agentului Webex AI din Centrul de ajutor Webex.
Profilul utilizatorului
Meniul Profil utilizator vă permite să vizualizați informațiile de profil și să vă deconectați de la aplicație.

Pagina Profil întreprindere conține informații despre entitatea găzduită Agent AI, accesibile numai administratorilor cu acces de administrator complet.
- Fila Prezentare generală conține următoarele informații:
  - Identificatori de întreprindere — include ID-ul Webex organizației, ID-ul organizației CPaaS, ID-ul abonamentului pentru întreprindere. Acest lucru este disponibil pentru întreprinderile cu integrare Webex Contact Center pentru entitatea găzduită Webex Connect corespunzătoare.
  - Setări profil — Conține numele întreprinderii, numele unic al întreprinderii și URL-ul siglei.
  - Setări agent global — Permite selectarea agentului implicit pentru canalul de voce pentru a gestiona scenariile de rezervă.
  - Rezumatul păstrării datelor — furnizează un rezumat al perioadelor de păstrare a datelor pentru această întreprindere.
- În fila Coechipieri, puteți vizualiza și gestiona lista coechipierilor care au acces la aplicație. Fiecărui utilizator i se atribuie un rol, care determină acțiunile pe care le poate efectua pe baza permisiunilor acordate.

Cunoașteți-vă tabloul de bord

Pe tabloul de bord, agenții AI sunt reprezentați de carduri care afișează informații de bază, inclusiv numele agentului AI, actualizat ultima dată de, actualizat ultima dată și motorul utilizat pentru instruirea agentului.

Sarcini pe cardul agentului AI

Treci cu mouse-ul peste un card de agent AI pentru a vedea următoarele opțiuni:

Previzualizare — faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului AI.
Pictograma Puncte de suspensie — Faceți clic pe această pictogramă pentru a efectua următoarele activități:
- Copiați linkul Previzualizare - copiați linkul de previzualizare pentru a-l lipi într-o filă nouă și previzualizați agentul AI pe widgetul de chat.
- Copy Access token— Copiați tokenul de acces al agentului AI pentru invocarea agentului prin API-uri.
- Export — exportați detaliile agentului AI (în format JSON) în folderul local.
- Ștergere — ștergeți definitiv agentul AI din sistem.
- Fixare — fixați agentul AI în prima poziție a tabloului de bord sau anulați fixarea pentru a-l muta înapoi în poziția anterioară.

Creați un nou agent AI

Puteți crea un nou agent AI utilizând opțiunea + Creare agent din colțul din dreapta sus al tabloului de bord. Puteți alege să utilizați un șablon predefinit sau să creați un agent de la zero.

Pentru a afla cum să creați agenți AI scriptați și autonomi, consultați următoarele secțiuni:

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări
Agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor
Agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări
Agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

Importați agent AI predefinit

Puteți importa un agent AI predefinit în format JSON dintr-o listă de agenți AI disponibili. Mai întâi, asigurați-vă că ați exportat agentul AI în format JSON în folderul local. Urmați acești pași pentru a-l importa:

Faceți clic pe Import agent.
Faceți clic pe Încărcare pentru a încărca fișierul agent AI (în format JSON) exportat de pe platformă.
În câmpul Nume agent, introduceți numele agentului AI.
(Opțional) În ID-ul sistemului, editați identificatorul unic generat de sistem.
Faceți clic pe Import.

Agentul AI este acum importat cu succes pe platforma Webex AI Agent și este disponibil pe tabloul de bord.

Căutare cuvinte cheie

Platforma oferă capabilități robuste de căutare pentru a vă ajuta să localizați și să gestionați cu ușurință agenții AI. Puteți efectua căutarea după cuvinte cheie utilizând numele agentului. Introduceți numele agentului sau o porțiune a numelui în bara de căutare. Sistemul afișează o listă de agenți AI care corespund criteriilor dvs. de căutare.

Filtrare după tipul de agent

În plus față de căutarea cuvintelor cheie, puteți rafina rezultatele căutării prin filtrarea pe baza tipului de agent AI. Alegeți unul dintre filtrele tipului de agent din lista verticală - Scriptat , Autonom șiToate .

Gestionarea bazei de cunoștințe

O bază de cunoștințe este un depozit central de informații pentru agenții autonomi AI bazați pe modele lingvistice mari (LLM). Agenții AI autonomi utilizează tehnologii avansate AI și de învățare automată pentru a înțelege, procesa și genera text asemănător omului. Acești agenți AI se antrenează pe cantități mari de date, permițându-le să ofere răspunsuri detaliate și relevante din punct de vedere contextual. Bazele de cunoștințe stochează datele necesare pentru funcționarea agenților AI autonomi.

Pentru a accesa baza de cunoștințe:

Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga. Apare pagina Baze de cunoștințe.
Puteți găsi o bază de cunoștințe bazată pe următoarele criterii:
- Numele bazei de cunoștințe
- Tipul bazei de cunoștințe
- Baze de cunoștințe actualizate între datele specificate
- Baze de cunoștințe create între date specificate
- Faceți clic pe Resetare totală pentru a reseta criteriile de căutare.
De asemenea, puteți crea o nouă bază de cunoștințe. Pentru a crea o nouă bază de cunoștințe, consultați Crearea bazei de cunoștințe pentru agenții AI.

Creați o bază de cunoștințe pentru agenții AI

1	Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga.
2	Pe pagina Baze de cunoștințe, faceți clic pe butonul + Creare bază de cunoștințe din colțul din dreapta sus.
3	Pe pagina Creare bază de cunoștințe, introduceți următoarele detalii: Nume bază de cunoștințe — Furnizați un nume pentru baza de cunoștințe. Descriere — Furnizați o scurtă descriere despre baza de cunoștințe.
4	Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele furnizat.
5	Pe fila Fișiere : Glisați și fixați fișierele în baza de cunoștințe. Alternativ, faceți clic pe Adauga fisier pentru a adăuga un fișier. Sistemul acceptă următoarele formate de fișiere: PDF, docx, date prin cablu, txt, xlsx, xls și CSV. Dimensiunea fiecărui fișier nu trebuie să depășească 2 MB. După adăugarea fișierelor, faceți clic pe Procesare fișiere pentru a procesa fișierul. Când ați terminat, sistemul listează fișierul sub fila Fișiere .
6	Pe fila Documente : Faceți clic pe + Creare document pentru a vă crea propriile documente din baza de cunoștințe. Pe pagina Creare document , introduceți numele documentului. Utilizați editorul de text pentru a adăuga informațiile necesare și a formata textul, după cum este necesar. Bifați Adăugare la categoria existentă pentru a adăuga documentul la categoria existentă. De asemenea, puteți alege să adăugați la o categorie nouă și să creați o categorie nouă. Faceți clic pe Salvare. De asemenea, puteți să faceți clic pe +Adăugare categorie pentru a defini categoriile și a adăuga documentele sub categoria corespunzătoare. Selectați documentul necesar din panoul din stânga și faceți clic pe Previzualizare web pentru a previzualiza documentul.
7	Navigați la fila Informații . Puteți vizualiza și urmări detaliile fișierelor pe care le-ați încărcat și ale documentelor pe care le-ați creat. Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita fișierele din baza de cunoștințe. Editați numele fișierului, dacă este necesar. De asemenea, puteți șterge fișierele existente și puteți adăuga fișiere noi. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge complet baza de cunoștințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru Autonomous AI Agent pentru a răspunde la întrebări.

Configurați agenți AI autonomi

Agenții IA autonomi funcționează independent, fără intervenție umană directă. Acești agenți utilizează algoritmi avansați și tehnici de învățare automată pentru a analiza datele, a învăța din mediul lor și a-și adapta acțiunile pentru a atinge obiective specifice. Această secțiune prezintă cele două capacități principale ale Autonomous AI Agent.

Agent AI autonom pentru îndeplinirea sarcinilor

Agenții AI autonomi pot efectua diverse sarcini, inclusiv:

Procesarea limbajului natural (NLP) – Înțelegeți și răspundeți la limbajul uman într-o manieră naturală și conversațională.
Luarea deciziilor – Faceți alegeri în cunoștință de cauză pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite.
Automatizare - Automatizați activitățile repetitive sau consumatoare de timp.

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Filtrați tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului, faceți clic pe Efectuare acțiuni.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil. Motor AI — Selectați motorul AI din lista derulantă. Motorul AI implicit este Nova. Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru cele mai bune practici și exemple.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul autonom AI pentru efectuarea acțiunilor este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului Autonomous AI.

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar.
ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.
Obiectivul agentului — editați obiectivul agentului AI, dacă este necesar. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
Instrucțiuni — Introduceți instrucțiunile pentru agentul AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
URL pentru imaginea de profil a agentului - URL-ul implicit de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Modificați acest lucru dacă este necesar.
Motor AI - Actualizați motorul AI, dacă este necesar.
Mesaj de întâmpinare — Mesajul de întâmpinare implicit pe care agentul AI îl utilizează pentru a începe interacțiunea. Actualizați-o, dacă este necesar.

Faceți clic pe Publicare pentru a face agentul AI live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați acțiunile necesare la agentul AI.

Adăugați acțiuni la Autonomous AI Agent

Agenții AI autonomi pentru efectuarea acțiunilor sunt concepuți pentru a înțelege intențiile utilizatorilor și pentru a acționa în consecință. De exemplu, într-un restaurant este nevoie să automatizați aportul de comenzi alimentare online. Pentru a îndeplini sarcina, puteți crea un agent AI autonom care efectuează următoarele acțiuni:

Obțineți informațiile solicitate de la client.
Transferați informațiile în fluxul necesar.

Agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor funcționează pe următoarele blocuri componente:

Acțiune – O funcționalitate care permite agentului AI să se conecteze cu sisteme externe pentru a efectua sarcini complexe.
Entitate sau slot — reprezintă un pas în îndeplinirea intenției utilizatorului. Umplerea sloturilor implică punerea de întrebări specifice clientului pentru a îndeplini intenția clientului pe baza declarațiilor. Este declanșatorul pentru ca un agent AI să înceapă să efectueze o acțiune. Definiți entitățile de intrare ca parte a umplerii sloturilor.
Îndeplinire — determină modul în care agentul AI finalizează acțiunea. Ca parte a îndeplinirii, definiți entitățile de ieșire pentru ca agentul AI autonom să genereze răspunsul într-un format specific. Sistemul trimite entitățile de ieșire la flux pentru a continua acțiunea și a finaliza sarcina cu succes.

În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă.

Pe pagina Adăugați o acțiune nouă, specificați următoarele detalii:

Nume acțiune — Introduceți numele acțiunii. De exemplu,Rezervați bilete.
Descrierea acțiunii—Furnizați o scurtă descriere a acțiunii așteptate. Asigurați-vă că descrierea acțiunii este clară și exactă.
Domeniu de acțiune — Alegeți domeniul de acțiune din lista derulantă. Sunt disponibile următoarele opțiuni:
- Faceți clic pe Umplere slot pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor. Dacă alegeți umplerea sloturilor, nu puteți configura detaliile de îndeplinire.
- Faceți clic pe Umplere slot cu îndeplinire pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor și, de asemenea, pentru a defini detaliile pentru îndeplinirea acțiunii.
Predarea agentului este acțiunea implicită care este activată în mod implicit. Utilizați opțiunea de comutare pentru a dezactiva predarea agentului.

Ce trebuie să faceți în continuare

Puteți configura sloturile sau puteți configura sloturile și defini îndeplinirea în funcție de domeniul de acțiune ales.

Configurați umplerea sloturilor

Umplerea sloturilor implică adăugarea entităților de intrare necesare pentru motorul AI. În secțiunea Umplere slot din pagina Acțiuni , adăugați entitățile de intrare:

Puteți adăuga entitățile una câte una în format tabel.
De asemenea, puteți să utilizați fișierul JSON și să definiți entitățile. Consultați Un tur al schemei JSON pentru detalii.

Adăugarea entităților de intrare în format de tabel

1	Pentru a adăuga o entitate de intrare, faceți clic pe +Entitate de intrare nouă.
2	Pe pagina Adăugați o nouă entitate de intrare, specificați următoarele detalii: Nume entitate — Introduceți numele entității de intrare. Tip entitate — Selectați tipul de date al entității. Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea entității este clară și exactă. Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple. Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face această entitate obligatorie.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de intrare. Puteți adăuga oricâte entități de intrare aveți nevoie.
4	Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității: Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita entitățile de intrare adăugate. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge entitatea.

Adăugați entități utilizând editorul JSON

Puteți adăuga entitățile de intrare și entitățile de ieșire utilizând editorul JSON. În vizualizarea editorului JSON, entitățile trebuie definite într-un format JSON structurat.

Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Structura parametrilor de intrare

Parametrii de intrare trebuie să respecte următoarea structură:

type— Tipul de date al obiectului parametri. Acesta este întotdeauna "obiect" pentru a indica faptul că parametrii sunt structurați ca un obiect.

proprietăți - Un obiect în care fiecare cheie reprezintă un parametru și metadatele asociate acestuia.

obligatoriu — O matrice de șiruri care listează numele parametrilor care sunt obligatorii.

Proprietăți Obiect

Fiecare cheie din obiectul proprietăți reprezintă o entitate/un parametru de intrare și conține un alt obiect cu metadate despre acel parametru. Metadatele trebuie să includă întotdeauna următoarele cuvinte cheie:

type— tipul de date al parametrului. Tipurile permise sunt:
- șir - Date textuale.
- număr întreg - Date numerice fără zecimale.
- număr - date numerice care pot include zecimale.
- boolean - valori adevărate/false.
- matrice - O listă de elemente, toate fiind de obicei de același tip.
- obiect - O structură complexă de date cu proprietăți imbricate.
descriere — O scurtă explicație a ceea ce reprezintă entitatea. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă scopul și utilizarea parametrului. Pentru o mai bună acuratețe, se recomandă o descriere concisă și consecventă cu instrucțiunile agentului și cu descrierea acțiunii.
Validarea este impusă de platformă numai pentru "tip". "Descrierea" nu este impusă pentru toate entitățile, dar este foarte recomandat să fie adăugată. Alte cuvinte cheie utile pentru metadatele entității sunt:
- enum - câmpul enum listează valorile posibile pentru un parametru. Acest lucru este util pentru parametrii care ar trebui să accepte doar un set limitat de valori. Dezvoltatorii pot defini liste personalizate de valori pe care un parametru ar trebui să le accepte pentru a utiliza acest lucru.
- model - Câmpul model este utilizat cu tipurile de șiruri pentru a specifica o expresie regulată pe care șirul trebuie să o corespundă. Acest lucru este util în special pentru validarea anumitor formate, cum ar fi numere de telefon, coduri poștale sau identificatori personalizați.
- exemple - câmpul Exemple oferă unul sau mai multe exemple de valori valide pentru parametru. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă ce fel de date se așteaptă și poate fi util în special în scopuri de interpretare și validare.

Există și alte cuvinte cheie care pot face definiția entității mai precisă și mai robustă. Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Exemplul xxx

Următorul exemplu include diferite tipuri de entități și cuvinte cheie:

{ "type": "obiect", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Numele de utilizator unic pentru cont.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Parola contului.", "minLength": 8, "format": "parola" }, "email": { "type": "string", "description": "Adresa de e-mail pentru cont.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "data nasterii": { "type": "string", "description": "Data nasterii utilizatorului.", "examples": ["ll/zz/AAAA"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Dacă utilizatorul dorește să primească buletine informative.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Metoda de notificare preferată.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista rolurilor atribuite utilizatorului.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["nume utilizator", "parolă", "email"] }

Acest exemplu include următoarele entități:

username (nume utilizator) — Un tip de șir cu restricții de lungime minimă și maximă.
parolă — Un tip de șir cu o lungime minimă și un format specific (parola indică faptul că trebuie gestionat în siguranță).
email — Un tip de șir cu un model regex pentru a vă asigura că este o adresă de e-mail validă.
birthdate - Un tip de șir cu exemple pentru a prescrie formatul datei.
preferințe — Un tip de obiect cu proprietăți imbricate (buletin informativ și notificări), inclusiv un boolean cu o valoare implicită și un șir cu valori permise specifice (enum).
roluri - Un tip de matrice în care fiecare element este un șir limitat la valori specifice (enum).

Numele de utilizator, parola și adresa de e-mail sunt obligatorii, așa cum sunt definite de matricea "necesară".

În acest exemplu, entitățile au nume descriptive, descrieri clare și urmează o structură consecventă și o convenție de denumire. Urmați aceste bune practici pentru a crea entități bine definite, ușor de interpretat și aplicat de motorul AI.

Definiți împlinirea

1	Definiți detaliile de îndeplinire pentru implementarea agentului AI într-un centru de contact. Specificați următoarele detalii: Selectați o abordare de onorare a comenzilor—Selectați fluxul. Selectați un generator de flux—Selectați generatorul de flux necesar. URL de flux webhook - Introduceți adresa URL a webhookului. Pentru mai multe informații, consultați Webhooks de intrare. Cheie serviciu — Introduceți detaliile cheii de serviciu.
2	Configurați entitățile de ieșire astfel încât agentul AI să genereze rezultatul într-un format ușor de înțeles de flux.
3	Pentru a adăuga o entitate de ieșire, faceți clic pe +Entitate de ieșire nouă. În ecranul Adăugați o nouă entitate de ieșire, specificați următoarele detalii: Nume entitate — Introduceți numele entității de ieșire. Tip entitate — Selectați tipul de date al entității. Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea este clară și exactă. Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple. Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face din aceasta o entitate obligatorie. De asemenea, puteți utiliza un fișier JSON pentru a adăuga entitățile de ieșire. Pentru mai multe informații, consultați Adăugarea entităților utilizând editorul JSON .
4	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de ieșire. Puteți adăuga câte entități de ieșire aveți nevoie.
5	Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității: Faceți clic pe pictograma Editare pentru a efectua modificări la entitate. Faceți clic pe pictograma Ștergerepentru a șterge entitatea.
6	Faceți clic pe Adăugare pentru a finaliza codificarea.

Ce trebuie să faceți în continuare

Faceți clic pe Previzualizare pentru a previzualiza agentul AI. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea agentului AI autonom. Faceți clic pe Publicare pentru a face agentul AI live.

După ce configurați agentul AI:

Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vedea detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări

Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la întrebările utilizatorilor. Această capacitate este utilă în scenariile în care agentul trebuie:

Oferiți asistență pentru clienți: răspundeți la întrebări frecvente, depanați probleme și îndrumați clienții prin procese.
Oferiți asistență tehnică – Oferiți consultanță de specialitate pe teme sau domenii specifice.

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări

nainte de a începe

Asigurați-vă că creați baza de cunoștințe. Pentru mai multe informații, consultați gestionarea bazelor de cunoștințe.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil. Motor AI — Selectați motorul AI necesar din lista derulantă. Motorul AI implicit este Nova. Pentru previzualizarea bazată pe voce, selectați Vega. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea bazată pe voce . Bază de cunoștințe — Selectați fișierul bazei de cunoștințe necesar din lista bazelor de cunoștințe disponibile. Nu puteți mapa baza de cunoștințe selectată la alți agenți AI. Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul autonom AI pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului Autonomous AI.

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar.
ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.
Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI.
Motor AI - Alegeți motorul AI necesar din lista derulantă.
Mesaj de întâmpinare — Introduceți mesajul de întâmpinare pe care agentul AI trebuie să îl utilizeze pentru a începe interacțiunea.
Permitere predare agent — — Activați opțiunea de comutare pentru a transfera conversația către un agent uman atunci când un client dorește să vorbească cu un agent.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI.

Configurați baza de cunoștințe

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

1	Pe pagina Tablou de bord , selectați agentul AI pe care l-ați creat.
2	Navigați la fila Bază de cunoștințe.
3	Alegeți baza de cunoștințe necesară din lista derulantă.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Faceți clic pe Previzualizare pentru a previzualiza agentul AI. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea agentului AI autonom.

După ce configurați agentul AI:

Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vedea detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Vizualizarea sesiunii și istoricului agentului AI autonom

Puteți vizualiza detaliile sesiunii și istoricul fiecărui agent AI autonom pe care l-ați creat. Pagina Sesiuni afișează detaliile sesiunilor stabilite cu constomerii. Pagina Istoric vă permite să vizualizați detaliile modificărilor de configurare efectuate asupra agentului AI.

Sesiuni

Pagina Sesiuni oferă o evidență cuprinzătoare a tuturor interacțiunilor dintre agenții AI și utilizatori. Pentru a naviga la pagina Sesiuni :

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați detaliile sesiunii.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Sesiuni.

Apare pagina Sesiuni . Fiecare sesiune este afișată ca o înregistrare care conține toate mesajele sesiunii. Aceste informații sunt utile pentru auditul, analizarea și îmbunătățirea agentului AI.

Tabelul de sesiuni afișează o listă cu toate sesiunile/sălile create pentru acel agent AI. Tabelul este paginat dacă există mai multe rânduri decât pot fi găzduite într-un singur ecran. Oricare dintre câmpurile din tabel poate fi sortat sau filtrat folosind secțiunea Rafinare rezultate din partea stângă. Campurile prezente reprezinta urmatoarele informatii despre o anumita sesiune:

ID sesiune — ID-ul unic de cameră sau de sesiune pentru o conversație.
ID consumator— ID-ul consumatorului care a interacționat cu agentul AI.
Canale — Canalul în care a avut loc interacțiunea.
Actualizat la—Ora închiderii camerei.
Metadate cameră — Conține informații suplimentare despre cameră.
Bifați casetele de selectare necesare:
- Ascundere sesiuni de testare — Pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa doar lista sesiunilor live.
- Predarea agentului a avut loc - pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă are loc predarea agentului , se afișează pictograma Căști care indică predarea chat-ului către un agent uman.
- Eroare — Pentru a filtra sesiunile în care a apărut eroarea.
- Downvoting — Pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.
Faceți clic pe un rând din tabelul de sesiuni pentru o vizualizare detaliată a sesiunii respective. Pictograma lacăt indică faptul că sesiunea este blocată și trebuie decriptată. Trebuie să aveți permisiunea de a decripta sesiunea. În cazul în care comutatorul Decriptează accesul este activat, puteți accesa orice sesiune utilizând butonul Decriptare conținut . Cu toate acestea, această funcționalitate este aplicabilă numai atunci când Protecția avansată a datelor este setată la true sau activată pentru entitatea găzduită.

Istorie

Pagina Istoric vă permite să vizualizați detaliile modificărilor de configurare efectuate asupra agentului AI. Pentru a vizualiza istoricul unui anumit agent:

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați istoricul.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Istoric.

Pagina Istoric apare cu următoarele file:

Jurnale de audit — Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vizualiza modificările aduse agenților AI.
Istoric model — Faceți clic pe fila Istoric model pentru a vizualiza diferitele versiuni ale Agentului AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Jurnalele de audit

Fila Jurnale de audit urmărește modificările aduse agentului AI autonom. Puteți vizualiza detaliile modificărilor din ultimele 35 de zile. Fila Jurnale de audit afișează următoarele detalii:

Utilizatorii cu roluri de dezvoltator de administrator sau agent AI pot accesa numai fila Jurnale de audit. Utilizatorii cu roluri particularizate care au permisiunea "Obțineți jurnalul de audit" pot, de asemenea, să vizualizeze jurnalele de audit.

Actualizat la—Datele și ora modificării.
Actualizat de - numele utilizatorului care a încorporat modificarea.
Câmp — Secțiunea specifică a agentului AI în care s-a efectuat modificarea.
Descriere — informații suplimentare despre modificare.

Aveți posibilitatea să căutați un anumit jurnal de audit utilizând opțiunile de căutare Actualizat de, Câmp și Descriere . Puteți sorta jurnalele pe baza câmpurilor Actualizat la și Actualizat de .

Istoria modelului

Fila Istoric model este disponibilă numai pentru Agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Ori de câte ori publicați Autonomous AI Agent pentru efectuarea acțiunilor, o versiune a agentului Autonomous AI este salvată și este disponibilă în fila Istoric model. Puteți vizualiza diferitele versiuni ale agentului AI din fila Istoric model.

Descrierea modelului – O scurtă descriere despre versiunea agentului AI.
Motor AI – Motorul AI utilizat pentru acea versiune a agentului AI.
Actualizat la—Data și ora la care a fost creată versiunea.
Acțiuni — vă permite să efectuați următoarele acțiuni asupra agentului AI:
- Încărcare — Toate modificările agentului AI se pierd. Trebuie să efectuați din nou configurarea.
- Export – se utilizează pentru a exporta agentul AI.

Previzualizați agentul AI autonom

Puteți previzualiza agenții AI autonomi în momentul creării agentului AI, în timpul editării și după implementarea agentului. Puteți lansa previzualizarea din:

Tabloul de bord al agentului AI – când treceți cu mouse-ul peste un card Agent AI, opțiunea Previzualizare pentru acel agent AI devine vizibilă. Faceți clic pentru a lansa previzualizarea Agentului AI.
Antet agent AI— Faceți clic pe cardul Agent AI pentru a deschide. Butonul Previzualizare este întotdeauna vizibil în secțiunea antet.
Widget minimizat – După ce o previzualizare este lansată și apoi minimizată, se creează un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii și poate fi utilizat pentru a relansa cu ușurință modul de previzualizare.

Webex AI Agent oferă, de asemenea, o opțiune de previzualizare partajabilă. Faceți clic pe meniul din colțul din dreapta sus și selectați opțiunea Copiere link de previzualizare. Linkul de previzualizare poate fi partajat cu testerii sau consumatorii agentului AI.

Widget de previzualizare a platformei

Widgetul de previzualizare se deschide în secțiunea din dreapta jos a ecranului. Utilizatorii pot furniza enunțuri (sau secvențe de enunțuri) pentru care răspunsul agentului AI trebuie verificat. Această funcționalitate permite dezvoltatorului să se asigure că agentul AI răspunde conform așteptărilor.

Widgetul de previzualizare poate fi maximizat. Există și alte caracteristici utile disponibile, cum ar fi furnizarea de informații despre consumatori și inițierea mai multor camere pentru a testa agentul AI.

Widget de previzualizare partajabil

Widgetul de previzualizare partajabil permite dezvoltatorilor AI Agent să-și partajeze agentul AI cu părțile interesate și consumatorii într-o manieră prezentabilă, fără a fi nevoie să dezvolte o interfață de utilizare personalizată pentru a afișa agentul AI. În mod implicit, linkul de previzualizare copiat redă agentul AI cu carcasa telefonului. Dezvoltatorii pot face unele personalizări rapide modificând anumiți parametri în linkul de previzualizare. Cele două personalizări majore sunt:

Culoarea widgetului — Prin adăugarea parametrului brandColor la link. Utilizatorii pot defini culori simple folosind nume de culori sau pot folosi codul hexazecimal al culorilor.
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii parametrului Cascare telefon din link. Acest lucru este setat la true în mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l false.

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<introduceți valoarea hexazecimală a unei culori în formatul '_XXXX'>.

Previzualizare bazată pe voce

Autonomous AI Agent pentru a răspunde la întrebări acceptă previzualizarea bazată pe voce. Pentru a activa această opțiune:

Alegeți agentul AI din tabloul de bord.
Navigați la Setări > Profil.
1. Din lista derulantă AI Engine , selectați Vega.
Dați clic pe Salvați modificările.

Butonul Previzualizare este actualizat cu o pictogramă Microfon pentru previzualizarea bazată pe voce. Faceți clic pe butonul Previzualizare . Apare widgetul de previzualizare vocală:

Utilizatorul trebuie să activeze accesul microfonului pentru a utiliza această funcționalitate.

Widgetul de previzualizare vocală oferă următoarele caracteristici pentru utilizatori:

Start pentru a începe examinarea.
Transcriere live Când previzualizarea vocală este în curs, o transcriere live a conversației este afișată în widget.
Terminați apelul pentru a încheia conversația.
Fără sonor pentru a dezactiva sunetul.

Vedeți performanța Agentului AI autonom folosind Analytics

Secțiunea Analiza agentului AI oferă o reprezentare grafică a valorilor cheie pentru a evalua performanța și eficacitatea agentului AI. Pentru a genera analiza agentului autonom AI:

Alegeți agentul AI din tabloul de bord.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Prima secțiune afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI.

Total sesiuni și sesiuni gestionate de agentul AI fără intervenție umană.
Total predări de agenți, care reprezintă numărul de sesiuni predate agenților umani.
Media zilnică a sesiunilor
Numărul total de mesaje (mesaje umane și mesaje ale agentului AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.
Media zilnică de mesaje

A doua secțiune afișează statisticile despre utilizatori. Acesta oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnici.

A treia secțiune afișează răspunsurile agentului AI și predările agenților

Configurați Scripted AI Agent

Această secțiune descrie cum să configurați și să gestionați agenții AI scriptați pe Webex platformă AI Agent, astfel încât să ofere răspunsuri exacte la întrebările utilizatorilor și să efectueze eficient sarcini automatizate.

Agent AI scriptat pentru efectuarea sarcinilor

Scripted AI agent mărește capacitățile de construire a agenților fără cod ale platformei Webex AI Agent. Scripted AI Agent permite conversații în mai multe ture, unde poate obține date relevante de la clienți pentru a efectua sarcini specifice. Aceasta include:

Rulați comenzi simple - urmați instrucțiunile pentru a finaliza acțiuni predefinite.
Prelucrarea datelor—Manipularea și transformarea datelor în conformitate cu regulile specificate.
Interacționați cu alte sisteme—Comunicați cu alte soluții și controlați.

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe + Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, creați un nou agent AI de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceți clic pe Start de la zero , apoi pe Următorul.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți? , faceți clic pe Scripted.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs.? , faceți clic pe Efectuare acțiuni.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem. De asemenea, puteți edita acest câmp. Motor AI - Alegeți motorul AI din lista derulantă.
9	Faceți clic pe Creare. Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce creați un agent AI, puteți să creați entități, să adăugați intenții și să definiți răspunsuri.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii: Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar. ID sistem — editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar. URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Descriere — furnizați detalii despre acest agent AI. Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite agentului AI să solicite feedback în mesaj. Mesaj de eroare personalizat — Scrieți un mesaj care va apărea în cazul oricărei erori în timpul chatului cu agentul AI.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionarea entităților

Entitățile sunt blocurile de construcție ale conversațiilor. Acestea sunt elementele esențiale pe care agenții AI le extrag din declarațiile utilizatorilor. Acestea reprezintă informații specifice, cum ar fi numele produselor, datele, cantitățile sau orice alt grup semnificativ de cuvinte. Prin identificarea și extragerea eficientă a entităților, agenții AI pot înțelege mai bine intenția utilizatorilor și pot oferi răspunsuri mai precise și mai relevante.

Tipuri de entități

Webex AI Agents oferă 11 tipuri de entități predefinite pentru a capta diferite tipuri de date ale utilizatorilor. De asemenea, puteți crea oricare dintre următoarele entități particularizate.

Entități particularizate

Aceste entități sunt configurabile și permit dezvoltatorilor să capteze informații specifice cazurilor de utilizare. Ele sunt folosite pentru lucruri care nu sunt acoperite de entitățile sistemului.

Listă particularizată — definiți liste de șiruri așteptate pentru a captura puncte de date specifice care nu sunt acoperite de entități predefinite. Puteți adăuga mai multe sinonime pentru fiecare șir. De exemplu, o entitate personalizată pentru dimensiunea unei pizza.
Regex - utilizați expresii regulate pentru a identifica modele specifice și pentru a extrage datele corespunzătoare. De exemplu, un număr de telefon regex (de exemplu, 123-123-8789).
Cifre – captează intrări numerice de lungime fixă cu precizie ridicată, în special în interacțiunile vocale. În interacțiunile non-vocale, este utilizat ca alternativă la tipurile de entități Custom și Regex. De exemplu, pentru a detecta un număr de cont din cinci cifre, trebuie definită o lungime de cinci.
Alfanumeric – capturați combinații de litere și numere, oferind o recunoaștere precisă atât pentru intrările vocale, cât și pentru cele non-vocale.
Formă liberă - capturați puncte de date flexibile care sunt dificil de definit sau validat.
Locația pe hartă (WhatsApp) — extrageți datele despre locație pe care le-ați distribuit pe canalul WhatsApp.

Entități de sistem

Denumirea entității	Descriere	Exemplu de intrare	Exemplu de ieșire
Data	Analizați datele în limbaj natural într-un format de dată standard	"Iulie anul viitor"	01/07/2020
Ora	Analizează timpul în limbaj natural într-un format standard de timp	5 seara	17:00
E-mail	Detectează adresele de e-mail	scrie-mi la info@cisco.com	info@cisco.com
Număr de telefon	Detectează numărul de telefon comun	Sună-mă la 9876543210	9876543210
Unități monetare	Analizează moneda și suma	Vreau 20$	20$
Ordinale	Detectează numărul ordinal	Al patrulea din zece oameni	Locul 4
Cardinal	Detectează numărul cardinal	Al patrulea din zece oameni	10
Geolocalizare	Detectează locațiile geografice (orașe, țări etc.)	Am înotat în Tamisa, în Londra, Marea Britanie	Londra, Marea Britanie
Numele persoanelor	Detectează numele comune	Bill Gates de la Microsoft	Bill Gates
Cantitate	Identifică măsurătorile, în funcție de greutate sau distanță	Suntem la 5km distanță de Paris	5km
Durată	Identifică perioadele de timp	1 săptămână de vacanță	1 săptămână

Entitățile create pot fi editate din fila entități. Legarea entităților la o intenție adnotează enunțurile dvs. cu entitățile detectate pe măsură ce le adăugați.

Roluri de entitate

Atunci când o entitate trebuie colectată de mai multe ori într-o singură intenție, rolurile entității devin esențiale. Prin atribuirea unor roluri distincte aceleiași entități, puteți ghida agentul AI în înțelegerea și procesarea mai precisă a datelor introduse de utilizator.

De exemplu, pentru a rezerva un zbor cu escală, puteți crea o entitate Aeroport cu trei roluri: origine, destinație și escală. Prin adnotarea declarațiilor de instruire cu aceste roluri, agentul AI poate învăța tiparele așteptate și poate gestiona fără probleme solicitările complexe de rezervare.

Rolurile de entitate sunt acceptate numai pentru Mindmeld (entități personalizate și de sistem) și Rasa (numai entități particularizate), administratorii trebuie să bifeze caseta de selectare Roluri de entitate sub setările avansate ale casetei de dialog a selectorului motorului NLU.

Administratorii nu pot comuta de la RASA sau Mindmeld la Swiftmatch în timp ce rolurile de entitate sunt în uz. Rolurile trebuie eliminate din intențiile de a dezactiva rolurile entității din setările avansate ale motorului NLU. Puteți crea o entitate cu roluri de entitate.

Crearea unei entități cu roluri de entitate

nainte de a începe

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , faceți clic pe fila Entități .
5	Faceți clic pe Creare entitate.
6	În fereastra Creare entitate , specificați următoarele câmpuri: Nume entitate — Introduceți numele entității. Tip entitate — Alegeți opțiunea Listă personalizată din lista derulantă. Valori — Introduceți o valoare pentru entitate.
7	Activați comutatorul Sugestii automate valori slot pentru completare automată și furnizați sugestii alternative pentru această entitate în timpul conversației. Câmpul Roluri este afișat în timp ce creați o entitate particularizată numai dacă rolurile de entitate sunt activate în secțiunea Setări avansate din fereastra Modificare motor de instruire pentru motoarele RASA și Mindmeld NLU.
8	Faceți clic pe Salvare. Puteți utiliza opțiunile Editare și Ștergere din coloana Acțiuni pentru a efectua acțiuni corelate.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce creați o entitate, puteți lega rolurile la o entitate.

Legarea rolurilor la o entitate

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate. În mod implicit, se afișează fila Intenție .
5	În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate.
6	Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.
7	Faceți clic pe Salvare. Puteți atribui roluri unei entități pentru colectarea aceleiași entități de două ori pentru o intenție.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Agenții AI scriptați utilizează înțelegerea limbajului natural (NLU) cu învățarea automată pentru a identifica intenția clienților. Următoarele motoare NLU interpretează intrările clienților și oferă răspunsuri precise:

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

RASA necesită mai multe date de antrenament decât Swiftmatch pentru a obține o precizie ridicată. Dezvoltatorii pot comuta motoarele NLU în filele Articole ale agenților AI scriptați și Instruire pentru a evalua performanța. Schimbarea motorului actualizează algoritmul agentului AI, necesitând reinstruirea pentru o deducție precisă bazată pe noul model. Diferențele de performanță pot fi analizate folosind scoruri de similitudine în sesiuni și testarea cu un singur clic.

Dezvoltatorii pot, de asemenea, să testeze și să ajusteze scorurile de prag în secțiunea "Predare și deducție" după comutarea motoarelor. Pentru RASA, scorurile de prag tind să fie invers proporționale cu numărul de intenții, ceea ce înseamnă că agenții cu mai multe intenții (100+) au de obicei scoruri de rezervă mai mici în setările de inferență.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care va fi afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială — definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este bifată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultate stocate per mesaj — Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate de agentul AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta diferite scoruri de prag pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

Odată ce toate articolele dorite sunt create, puteți instrui agentul AI și îl puteți face live pentru a-l testa și implementa. Pentru a instrui agentul AI cu corpusul său actual, faceți clic pe Tren în dreapta sus. Acest lucru ar trebui să schimbe starea la Instruire.

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

În acest moment, puteți face clic pe Faceți live pentru a face corpusul instruit live și a-l testa într-Webex previzualizare partajabilă a agentului AI sau pe canale externe unde este implementat agentul AI.

Model vectorial

Acum puteți selecta modelele vectoriale preferate ca parte a setărilor avansate ale motorului din motorul NLU Swiftmatch. Selecția este posibilă între două opțiuni - nivel de rostire vs vectori la nivel de articol. În efortul nostru continuu de a îmbunătăți precizia motoarelor noastre NLU, am experimentat utilizarea vectorilor la nivel de articol, spre deosebire de modelul mai vechi de utilizare a vectorilor la nivel de enunț și am constatat că vectorii la nivel de articol îmbunătățesc precizia în majoritatea cazurilor. Notă: vectorii la nivel de articol vor fi noua valoare implicită pentru vectorizare pentru noii agenți AI monolingvi, iar pentru agenții AI multilingvi, potrivirile la nivel de articol vor fi acceptate numai atunci când modelul multilingv este Polymatch.

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care a fost prezent la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Gestionarea intențiilor

Intenția este o componentă esențială a platformei Webex AI Agent, care permite agenților AI să înțeleagă și să răspundă eficient la informațiile dvs. Reprezintă o sarcină sau o acțiune specifică pe care doriți să o realizați în timpul unei conversații. Dezvoltatorii agentului AI definesc toate intențiile care corespund activităților pe care doriți să le efectuați. Acuratețea clasificării intenției are un impact direct asupra capacității agentului AI de a oferi răspunsuri relevante și utile. Clasificarea intenției este procesul de identificare a intenției pe baza informațiilor dvs., permițând agentului AI să răspundă într-o manieră semnificativă și relevantă din punct de vedere contextual.

Intențiile sistemului

Intenție implicită de rezervă – Capacitățile unui agent AI sunt în mod inerent limitate de intențiile care sunt proiectate să recunoască și să răspundă. Deși o întreprindere nu poate anticipa fiecare întrebare posibilă pe care ați putea-o pune, intenția implicită de rezervă poate ajuta conversațiile să fie pe drumul cel bun.
Prin implementarea unei intenții implicite de rezervă, dezvoltatorii AI Agent se pot asigura că agentul AI gestionează cu grație interogări neașteptate sau în afara domeniului de aplicare, redirecționând conversația înapoi la intenții cunoscute.
Dezvoltatorii de agenți AI nu trebuie să adauge afirmații specifice intenției de rezervă. Agentul poate fi instruit să declanșeze automat intenția de rezervă atunci când întâlnește întrebări cunoscute în afara domeniului de aplicare, care altfel ar putea fi clasificate incorect în alte scopuri.
De exemplu, într-un agent bancar AI, utilizatorii ar putea încerca să întrebe despre împrumuturi. Dacă agentul AI nu este configurat să gestioneze solicitările legate de împrumuturi, aceste interogări pot fi încorporate ca fraze de instruire în cadrul intenției implicite de rezervă. Atunci când un utilizator interoghează despre împrumuturi în orice moment al conversației, agentul AI recunoaște interogarea ca neîncadrându-se în intențiile definite și declanșează răspunsul de rezervă. Acest lucru asigură un răspuns mai adecvat.

Intenția de rezervă nu ar trebui să aibă sloturi asociate cu aceasta.

Intenția de rezervă trebuie să utilizeze cheia implicită a șablonului de rezervă pentru răspunsul său.
Ajutor – această intenție este concepută pentru a răspunde întrebărilor utilizatorilor cu privire la capacitățile agentului AI. Atunci când utilizatorii nu sunt siguri de ceea ce pot realiza sau întâmpină dificultăți în timpul unei conversații, ei caută adesea asistență cerând ajutor.
În mod implicit, răspunsul pentru intenția de ajutor este mapat la cheia șablonului mesajului de ajutor . Cu toate acestea, dezvoltatorii AI Agent pot personaliza răspunsul sau pot modifica cheia șablonului asociată pentru a oferi îndrumări mai personalizate și mai informative.
Se recomandă transmiterea capabilităților agentului AI la un nivel înalt, oferind utilizatorilor o înțelegere clară a ceea ce pot face în continuare.
Discutați cu un agent – Această intenție permite utilizatorilor să solicite asistență de la un agent uman în orice etapă a interacțiunii lor cu agentul AI. Când această intenție este declanșată, sistemul inițiază automat un transfer către un agent uman. Șablonul de răspuns implicit pentru această intenție este Predare agent. Deși nu există restricții UI privind schimbarea cheii șablonului de răspuns, modificarea acesteia nu va afecta rezultatul predării umane.

Intenții de discuții mici

Toți agenții AI nou creați includ patru intenții predefinite de discuții mici pentru a gestiona saluturile comune ale utilizatorilor, expresii de recunoștință, feedback negativ și rămas bun:

Formule de salut
Vă mulțumesc
Agentul AI nu a fost de ajutor
La revedere

Aceste intenții și răspunsurile lor corespunzătoare sunt disponibile în mod implicit în fiecare agent AI. Cu toate acestea, le puteți particulariza sau șterge pentru a se alinia la cazul de utilizare specific și la fluxul conversațional dorit.

Creați o intenție

nainte de a începe

Înainte de a crea o intenție, se recomandă să creați entități care să trimită la intenție. Entitățile trebuie să finalizeze sarcina. Pentru mai multe informații, consultați Crearea entităților.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe pagina Tablou de bord, alegeți o activitate.
3	Faceți clic pe Training din panoul din stânga.
4	Pe pagina Date antrenament, faceți clic pe Creare intenție.
5	În fereastra Creare intenție , specificați următoarele detalii: Numele intenției — introduceți numele intenției. Adăugați enunț - adăugați o expresie pentru a declanșa intenția și faceți clic pe Adăugare. Dacă există entități prezente în enunțurile adăugate, acestea sunt adnotate automat în enunțuri și apar în secțiunea Sloturi . Puteți adăuga mai multe entități ca sloturi la o intenție. Pentru mai multe informații, consultați Crearea unei entități cu roluri de entitate. Fiecare slot afișează următoarele: Numele entității Dacă este necesar pentru finalizarea intenției. Numărul de reîncercări pe care agentul AI încearcă să le obțină de la utilizator pentru această valoare a slotului. Cheia șablonului
6	Bifați caseta de selectare Obligatoriu , dacă entitatea este obligatorie.
7	Introduceți numărul de reîncercări permise pentru acest slot atunci când este completat incorect de către consumator. În mod implicit, numărul este setat la trei.
8	Alegeți cheia șablonului din lista derulantă. Faceți clic pe Creare nou pentru a crea o nouă cheie de șablon de răspuns pentru entitate. Conținutul răspunsului pentru aceste chei șablon este configurat în secțiunea Răspunsuri . Fiecare cheie șablon are un răspuns corespunzător care este trimis utilizatorului atunci când intenția respectivă este declanșată.
9	În secțiunea Răspuns , introduceți cheia șablonului de răspuns final pentru a fi returnată utilizatorilor la finalizarea intenției.
10	Activați comutatorul Resetare sloturi după finalizare pentru a reseta valorile sloturilor colectate în conversație după finalizarea intenției. Dacă acest comutator este dezactivat, slotul păstrează valorile vechi și afișează același răspuns.
11	Activați comutatorul Actualizare valori slot pentru a actualiza valoarea slotului în timpul conversației cu consumatorul. Ultima valoare completată în slot este considerată de agentul AI pentru a procesa datele. Dacă această caracteristică este activată, valorile pentru sloturile ocupate sunt actualizate ori de câte ori utilizatorii furnizează informații noi pentru același tip de slot.
12	Activați comutatorul Furnizați sugestii pentru sloturi pentru a oferi sugestii pentru umplerea sloturilor și valori alternative ale sloturilor în răspunsul final, pe baza datelor introduse de utilizator.
13	Activați comutatorul Terminați conversația pentru a închide sesiunea după această intenție. Fluxurile de conectare și voce pot utiliza acest lucru pentru a închide o conversație cu consumatorii.
14	Faceți clic pe Salvare. Dați clic pe Antrenați în partea dreaptă sus a filei Instruire pentru a reflecta modificările aduse intențiilor și entităților. Pentru a antrena motoarele Rasa sau Mindmeld NLU, este necesar un minim de două variante de antrenament (enunțuri) per intenție. De asemenea, fiecare slot trebuie să aibă cel puțin două adnotări. Dacă aceste cerințe nu sunt îndeplinite, butonul Tren este dezactivat. Lângă intenția afectată apare o pictogramă de avertizare pentru a indica problema. Cu toate acestea, intenția implicită de rezervă este exceptată de la aceste cerințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

După crearea unei intenții, sunt necesare unele informații pentru a îndeplini intenția. Entitățile legate dictează modul în care aceste informații sunt obținute din enunțurile utilizatorilor. Pentru mai multe informații, consultați Legarea entităților cu intenție.

Legarea entităților cu intenție

nainte de a începe

Se recomandă ca entitățile să fie create și legate înainte de a adăuga enunțuri. Acest automat adnotează entitățile în timp ce sunt adăugate enunțuri.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate. În mod implicit, se afișează fila Intenție .
5	În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate. Entitățile legate apar în secțiunea Sloturi.
6	Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.
7	Faceți clic pe Salvare. Atunci când o entitate este marcată ca fiind necesară, devin disponibile opțiuni suplimentare de configurare. Puteți specifica numărul maxim de solicitări ale agentului AI pentru entitatea lipsă înainte de a escalada sau de a oferi un răspuns de rezervă. Puteți defini cheia șablon care va fi declanșată dacă entitatea necesară nu este furnizată în cadrul numărului specificat de încercări. Odată ce un agent AI identifică o intenție și colectează toate datele necesare (sloturi), acesta răspunde utilizând mesajul asociat cheii șablonului final configurat pentru intenția respectivă. Pentru a începe o nouă conversație sau pentru a gestiona intențiile ulterioare fără a prelua datele anterioare, trebuie să fie activat comutatorul Resetare sloturi după finalizare . Această setare șterge toate entitățile recunoscute din istoricul conversațiilor, asigurând un nou început pentru fiecare nouă interacțiune.

Generați date de antrenament

Trebuie să adăugați manual date de antrenament la intențiile lor pentru ca agentul AI să funcționeze cu o precizie rezonabilă. Datele de antrenament constau în moduri diferite în care puteți invoca aceeași intenție. Puteți adăuga cel puțin 15-20 de variante pentru fiecare intenție, pentru a-i îmbunătăți precizia. Crearea manuală a acestui corpus de antrenament poate fi obositoare și consumatoare de timp. Puteți adăuga doar câteva variante sau puteți adăuga numai cuvinte cheie ca variante în loc de propoziții semnificative. Acest lucru poate fi evitat prin generarea de date de antrenament pentru a le completa pe cele existente.

Pentru a genera date de antrenament, urmați pașii de mai jos:

Introduceți numele intenției și un exemplu de enunț.
Faceți clic pe Generate (Generare).
Furnizați o scurtă descriere a intenției de a ghida AI.
Specificați numărul dorit de variante și nivelul de creativitate pentru sugestiile generate de AI.

Generarea mai multor variante simultan poate afecta calitatea. Vă recomandăm maximum 20 de variante pe generație.
Un cadru de creativitate mai scăzut poate produce variante mai puțin diverse.
Procesul de generare poate dura câteva secunde, în funcție de numărul de variante solicitate.
Pictograma fulger distinge variantele generate de AI de datele de antrenament definite de utilizator.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care va fi afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială — definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este bifată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultate stocate per mesaj — Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate de agentul AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta diferite scoruri de prag pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care a fost prezent la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Semnalizarea variantelor generate

Pentru a asigura utilizarea responsabilă a AI, dezvoltatorii pot semnala rezultatele generate de AI pentru revizuire. Acest lucru permite identificarea și prevenirea oricărui conținut dăunător sau părtinitor. Pentru a semnala ieșirile generate de IA:

Localizați opțiunea de semnalizare: Este disponibilă o opțiune de semnalizare pentru fiecare enunț generat.
Oferiți feedback: atunci când semnalează o ieșire, dezvoltatorii pot adăuga comentarii și pot specifica motivul semnalării.

Această caracteristică este disponibilă inițial cu o limită lunară de utilizare de 500 de operațiuni generate. Pentru a răspunde nevoilor în creștere, dezvoltatorii își pot contacta proprietarii de conturi pentru a solicita o creștere a acestei limite.

Creați intenție și entitate multilingvă

Puteți crea date de antrenament în mai multe limbi. Pentru fiecare limbă configurată pentru agentul AI, trebuie să definiți enunțuri care să reflecte interacțiunile dorite. În timp ce sloturile rămân consecvente în toate limbile, cheile șablonului identifică în mod unic răspunsurile în fiecare limbă.

Nu toate limbile acceptă toate tipurile de entități. Pentru mai multe informații despre lista tipurilor de entități acceptate de fiecare limbă, consultați tabelul Limbi versuri entități acceptate în Limbi acceptate pentru agenții AI scriptați.

Gestionarea răspunsurilor

Răspunsurile sunt mesajele pe care agentul AI le trimite clienților ca răspuns la întrebările sau intențiile acestora. Puteți crea răspunsuri care includ:

Text — Mesaje text simplu pentru comunicare directă.
Cod — Cod încorporat pentru conținut sau acțiuni dinamice.
Multimedia - Imagini, elemente audio sau video pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

Răspunsurile au două componente majore:

Șabloane - Structuri de răspuns predefinite care sunt mapate la intenții specifice.
Fluxuri de lucru — Logica care determină ce șablon să utilizați pe baza intenției identificate.

Șabloanele pentru Agent Handover, Ajutor, Rezervă și Bun venit sunt preconfigurate, iar mesajul de răspuns poate fi modificat din șabloanele corespunzătoare.

Tipuri de răspuns

Secțiunea Designerului de răspunsuri acoperă diferite tipuri de răspunsuri și modul în care acestea pot fi configurate.

Fila Fluxuri de lucru este utilizată pentru a gestiona răspunsurile asincrone în timp ce apelați un API extern care răspunde într-o manieră asincronă. Fluxurile de lucru trebuie să fie codificate în python.

Substituție variabilă

Substituția variabilelor vă permite să utilizați variabile dinamice ca parte a șabloanelor de răspuns. Toate variabilele standard (sau entitățile) dintr-o sesiune, împreună cu cele pe care un dezvoltator AI Agent le poate seta în interiorul unui obiect de formular liber, cum ar fi câmpul de stocare a datelor, pot fi utilizate în șabloane de răspuns prin intermediul acestei funcții. Variabilele sunt reprezentate folosind această sintaxă: ${variable_name}. De exemplu, utilizarea valorii unei entități numite apptdate utilizează ${entities.apptdate} sau ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Răspunsurile pot fi personalizate folosind variabile primite de la canal sau colectate de la consumatori pe parcursul unei conversații. Funcționalitatea de completare automată afișează sintaxa variabilelor din zona de text atunci când începeți să tastați ${. Selectarea sugestiei necesare completează automat zona cu variabila și evidențiază această variabilă.

Configurarea răspunsurilor utilizând Designerul de răspunsuri

Designerul de răspunsuri oferă o interfață ușor de utilizat pentru crearea răspunsurilor fără a necesita cunoștințe extinse de codificare. Sunt disponibile două tipuri de răspuns:

Răspunsuri condiționate: Pentru nondezvoltatori, această opțiune permite construirea ușoară a răspunsurilor pe care agentul AI le oferă clienților.
Fragmente de cod: Pentru dezvoltatorii care utilizează Python, această opțiune oferă flexibilitate pentru configurarea răspunsurilor folosind codul.

Proiectantul de răspuns Webex AI Agent este conceput pentru a se asigura că experiența utilizatorului este adaptată canalului specific cu care interacționează agentul AI.

Șabloane de răspuns

Text - Acestea sunt răspunsuri text simple. Pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului, proiectantul de răspunsuri permite mai multe casete de text într-un singur răspuns, permițându-vă să împărțiți mesajele lungi în secțiuni mai ușor de gestionat. Fiecare casetă text poate include diverse opțiuni de răspuns. În timpul unei conversații, una dintre aceste opțiuni este selectată aleatoriu și afișată utilizatorului, asigurând o interacțiune dinamică și antrenantă.
Pentru a menține o experiență de utilizator dinamică și captivantă, puteți adăuga mai multe opțiuni de răspuns la șabloanele dvs. Când este activat un șablon cu mai multe opțiuni, una dintre ele este selectată aleatoriu și afișată utilizatorului. Puteți activa această funcție făcând clic pe butonul +Adăugați o variantă situat în partea de jos a răspunsului .

La salvarea răspunsurilor, dezvoltatorii văd un avertisment care indică numărul de erori care trebuie corectate. Câmpurile cu erori vor fi evidențiate cu roșu. Folosind săgețile de navigare, dezvoltatorii pot localiza și remedia cu ușurință aceste erori în orice canal sau format de răspuns. Dacă selectorul de liste sau caruselul conține mai multe carduri, navigarea prin puncte vă permite să vă deplasați printre cardurile cu erori. Pentru un singur card, punctul corespunzător devine roșu pentru a semnala eroarea.
Răspuns rapid – Răspunsurile text pot fi asociate cu butoane, care pot fi fie pe bază de text, fie linkuri URL. Butoanele text necesită un titlu și o sarcină utilă, care este trimisă botului atunci când faceți clic. Butoanele URL redirecționează utilizatorii către o anumită pagină web.
Atunci când interogarea unui utilizator este ambiguă, potrivirea parțială permite botului să sugereze articole sau intenții relevante ca opțiuni. Această funcție este disponibilă pentru interacțiunile de pe web și Facebook.
Adăugarea răspunsurilor rapide URL
Butoanele de răspuns rapid URL din răspunsurile fixe și condiționate vă permit să creați butoane care redirecționează utilizatorii către site-ul dvs. pentru informații suplimentare sau acțiuni, cum ar fi completarea formularelor. Când faceți clic, aceste butoane deschid adresa URL specificată într-o filă nouă din aceeași fereastră a browserului, fără a trimite date înapoi botului.
Pentru a adăuga un răspuns rapid URL ca răspuns condiționat sau fix:
1. Alegeți articolul sau cheia șablonului pentru care doriți să configurați răspunsul rapid URL.
2. Dați clic pe +Adăugați un răspuns rapid. Apare fereastra pop-up Tip buton.
3. Alegeți tipul de buton ca URL în canalul web.
4. Specificați titlul butonului și adresa URL către care trebuie redirecționat consumatorul după ce faceți clic pe buton.
5. Faceți clic pe OK pentru a adăuga un răspuns rapid la URL.
Butoanele de tip URL pot fi, de asemenea, configurate prin tipul de răspuns dinamic, unde aceste butoane urmează să fie configurate folosind fragmente de cod python. Aceste butoane sunt acceptate în previzualizarea platformei Webex AI Agent și în previzualizarea partajabilă. În prezent, acestea nu sunt acceptate de widgetul de chat live IMIchat sau de alte canale terțe.
Carusel – Răspunsurile îmbogățite pot include o singură unitate sau mai multe unități aranjate într-un format carusel. Fiecare carte necesită un titlu și poate conține o imagine, o descriere și până la trei butoane.
Butoanele de răspuns rapid din șablonul Carusel pot fi configurate folosind linkuri text sau URL. Dacă faceți clic pe un buton URL, utilizatorul va fi redirecționat către site-ul web specificat. Dacă faceți clic pe un buton de răspuns rapid bazat pe text, trimiteți o sarcină utilă configurată către bot, declanșând răspunsul corespunzător.
Imagine - Un șablon multimedia în care utilizatorii pot configura imagini furnizând adrese URL.
Video — redă videoclipurile în previzualizare pe baza adresei URL configurate a videoclipului.
Cod - Poate fi folosit pentru a scrie cod Python pentru apelarea API-urilor sau executarea altor logici.

Fragmente de cod

Răspunsurile condiționate, cu caracteristicile lor extinse și șabloanele diverse, pot aborda în mod eficient majoritatea nevoilor agentului AI. Cu toate acestea, pentru cazurile de utilizare complexe care nu pot fi realizate pe deplin prin răspunsuri condiționate sau pentru dezvoltatorii care preferă codificarea, este disponibil tipul de răspuns fragment de cod.

Fragmentele de cod vă permit să configurați răspunsurile utilizând codul Python. Această abordare vă permite să creați toate tipurile de răspunsuri, inclusiv răspunsuri rapide, text, carusele, imagini, audio, video și fișiere, într-un șablon de răspuns sau într-un articol.

Codul funcției definit în șablonul fragment de cod poate fi utilizat pentru a seta variabile care sunt apoi utilizate în alte șabloane. Este important să rețineți că codul funcției nu poate returna direct răspunsuri atunci când este utilizat în cadrul răspunsurilor condiționate.

Validarea fragmentului de cod - platforma verifică numai erorile de sintaxă din fragmentul de cod pe care îl configurați. Cu toate acestea, orice erori din conținutul răspunsului în sine pot cauza probleme utilizatorilor care interacționează cu botul pe canalul configurat. De exemplu, editorul nu vă va împiedica să adăugați un răspuns "selector de timp" pentru canalul web, dar acest lucru duce la erori dacă interogarea unui utilizator declanșează acel răspuns specific.

Dacă alegeți să nu configurați un răspuns unic pentru canale diferite, răspunsul Web va fi considerat ca răspuns implicit și va fi trimis utilizatorului final. Lista de șabloane acceptate pe canalul Web este:

Text - Un mesaj text simplu care poate avea mai multe variante. Acest mesaj configurat se afișează pe baza interogării.
Răspuns rapid — Un șablon cu text și butoane pe care se poate face clic.
Carusel – o colecție de carduri, fiecare unitate având un titlu, o adresă URL a imaginii și o descriere.
Imagine - Un șablon pentru configurarea imaginilor prin furnizarea de adrese URL.
Video - Un șablon pentru configurarea videoclipului prin furnizarea adresei URL a videoclipului. Puteți reda videoclipul făcând clic sau atingând imaginea.
Fișier — Un șablon pentru configurarea unui fișier pdf prin furnizarea URL-ului pentru accesarea fișierului.
Audio — Un șablon pentru configurarea unui fișier audio prin furnizarea URL-ului audio. De asemenea, arată durata mesajului audio în ieșire.

Configurarea setărilor de gestionare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.
Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat; acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.
Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:
- Nu faceți nimic: nu se ia nicio măsură.
- Trimitere către agent: chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.
Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.
Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea va fi închisă automat în scenariul inactivității utilizatorului.
Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când aceasta este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1	Navigați la fila Setări > limbă .
2	Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.
4	Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.
5	După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă, dă clic pe Setează ca prestabilită. Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, dacă treceți de la o limbă implicită existentă, aceasta poate afecta articolele, organizarea, testarea și experiențele de previzualizare ale agentului AI.
6	Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.
Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.
Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa predarea. Acest număr este configurabil.
Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare

Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Agenții AI scriptați sunt agenți bazați pe cunoaștere, a căror bază de cunoștințe constă dintr-un corpus de întrebări și răspunsuri. Agentul AI scriptat poate oferi răspunsuri pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri. Această capacitate este utilă în scenarii în care:

Sunt necesare cunoștințe specifice—Agentul trebuie să răspundă la întrebări dintr-un domeniu predefinit.
Consecvența este importantă—Agentul trebuie să ofere răspunsuri consecvente la interogări similare.
Este necesară o flexibilitate limitată—Răspunsurile agentului sunt limitate de informațiile din corpusul de instruire.

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Scriptat.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem.
9	Faceți clic pe Creare. Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Creați o entitate cu roluri de entitate pentru agentul AI.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii: Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar. ID sistem — editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar. URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Descriere — furnizați detalii despre acest agent AI. Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite agentului AI să solicite feedback în mesaj. Mesaj de eroare personalizat — Scrieți un mesaj care va apărea în cazul oricărei erori în timpul chatului cu agentul AI.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionați articolele

Articole din esența agenților AI scriptați. Un articol este combinația dintre o întrebare, variațiile sale și răspunsul la această întrebare. Fiecare articol are o întrebare implicită care servește drept identificator pentru articolul respectiv în sesiuni, organizare și în alte locuri din agentul AI. Toate articolele configurate într-un agent AI constituie împreună baza de cunoștințe sau corpusul agentului. Sistemul compară interogarea dvs. cu această bază de cunoștințe și afișează răspunsul cu cel mai înalt nivel de încredere ca răspuns din partea agentului.

Motoarele NLU Rasa și Mindmeld necesită cel puțin două variante de antrenament (enunțuri) pentru ca un articol să facă parte din modelul antrenat al unui corpora. Într-un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări, dacă este selectat motorul NLU Rasa sau Mindmeld și dacă un articol are mai puțin de două variante, butoanele Train and Save și Train nu sunt disponibile. Când poziționați indicatorul pe aceste butoane indisponibile, se afișează un mesaj pentru a rezolva problemele înainte de antrenament. Există, de asemenea, o pictogramă de avertizare afișată corespunzătoare articolului cu probleme. Problemele sunt rezolvate prin adăugarea a mai mult de două variante pentru un articol. Odată ce problemele sunt rezolvate, butoanele Tren și Salvare și Tren . sunt puse la dispoziție. Având două variante nu se aplică pentru articolele implicite - mesaj cu potrivire parțială, mesaj de rezervă și mesaj de întâmpinare.

Puteți clasifica articolele în categorii la alegere și toate articolele necategorizate sunt clasificate ca neatribuite. Există patru articole implicite care sunt disponibile pentru fiecare agent AI, chiar din momentul creării. Acestea sunt:

Mesaj de bun venit— Acesta conține primul mesaj ori de câte ori există un început de conversație între client și agentul AI.
Mesaj de rezervă – agentul AI afișează acest mesaj atunci când agentul nu poate înțelege întrebarea utilizatorului.
Potrivire parțială— Când agentul AI recunoaște mai multe articole cu o mică diferență de scoruri (așa cum este setat în setările de predare și inferență ), agentul afișează acest mesaj de potrivire împreună cu articolele potrivite ca opțiuni. De asemenea, puteți configura răspunsul text care va fi afișat împreună cu aceste opțiuni.
Ce poți face?— Puteți configura capacitățile agentului AI. AI Agent afișează acest lucru ori de câte ori utilizatorii finali pun la îndoială capacitățile AI Agent.

În plus față de acestea, articolul implicit Discuție cu un agent este adăugat dacă sunt activate setările de predare a agentului din Handover și Inferență .

Toți noii agenți AI au, de asemenea, patru articole Smalltalk care gestionează enunțurile utilizatorilor pentru:

Formule de salut
Vă mulțumesc
Agentul AI nu a fost de ajutor
La revedere

Aceste articole și răspunsuri sunt disponibile în mod implicit în baza de cunoștințe Agent AI, în timp ce creați un nou agent AI. De asemenea, puteți să le modificați sau să le eliminați.

Nu puteți șterge articolele implicite Mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, Discuție cu un agent și Mesaj parțial implicit.

Adăugați articole prin interfața de utilizare și răspunsul implicit

Un articol este combinația dintre o întrebare, variațiile sale și răspunsul la această întrebare. Interogarea fiecărui consumator este comparată cu aceste articole (baza de cunoștințe), iar răspunsul care returnează cel mai înalt nivel de încredere este afișat utilizatorului ca răspuns al agentului AI. Pentru a adăuga articole:

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe Creare articol nou.
4	Adăugați variantele implicite.
5	Selectați oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile: Răspuns condiționat— Răspunsul este configurat de reguli. Răspunsul poate fi în diferite formate, cum ar fi text, carusel, răspuns rapid, imagine, audio, video, cod și fișier. Puteți adăuga mai multe răspunsuri la un articol. Fragment de cod— Răspunsul este creat folosind condiții dacă-altceva. Pentru mai multe informații, consultați secțiunea Configurarea răspunsurilor utilizând Designerul de răspunsuri.
6	Dați clic pe Salvați și instruiți.

Import din cataloage

1	Accesați Webex platformă de agenți AI
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe cele trei elipse.
4	Apasă pe Importă din cataloage.
5	Selectați categoriile de articole care trebuie adăugate agentului.
6	Faceți clic pe Finalizat.

Extrageți întrebări frecvente din link

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe cele trei puncte de suspensie.
4	Dați clic pe Extrageți întrebările frecvente din link.
5	Dați adresa URL pentru locul unde sunt găzduite întrebările frecvente și faceți clic pe Extragere.
6	Faceți clic pe Import.

Import din fișier

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe cele trei elipse.
4	Faceți clic pe Import dintr-un fișier și selectați CSV pentru a importa articolele din fișierul CSV. Dacă importați articole dintr-un fișier în format JSON, selectați JSON.
5	Faceți clic pe Răsfoire și selectați un fișier care conține toate aticle. Faceți clic pe Descărcare eșantion pentru a vizualiza formatul în care trebuie specificate articolele.
6	Faceți clic pe Import.

Adăugați sinonime personalizate

O mulțime de cazuri de utilizare a agentului AI tind să implice cuvinte și fraze care pot să nu facă parte din vocabularul standard al limbii engleze sau să fie specifice unui context de afaceri. De exemplu, doriți ca agentul AI să recunoască aplicația Android, aplicația iOS și așa mai departe. Agentul AI trebuie să includă acești termeni și variațiile lor în enunțurile de instruire pentru toate articolele conexe, ceea ce duce la introducerea redundantă a datelor.

Pentru a depăși această problemă de redundanță, puteți utiliza sinonime personalizate într-un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări. Sinonimele fiecărui cuvânt rădăcină sunt înlocuite automat cu cuvântul rădăcină în timpul rulării de către platformă.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe cele trei puncte de suspensie.
4	Dați clic pe Sinonime personalizate.
5	Faceți clic pe Cuvânt rădăcină nou.
6	Configurați valoarea cuvântului rădăcină și sinonimele sale și faceți clic pe Salvare.
7	Instruiți din nou agentul AI după adăugarea sinonimelor. De asemenea, puteți exporta sinonimele (în format de fișier .CSV) în folderul local și puteți importa fișierul înapoi pe platformă.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care va fi afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială — definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este bifată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultate stocate per mesaj — Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate de agentul AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta diferite scoruri de prag pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care a fost prezent la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Configurarea setărilor de gestionare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.
Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat; acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.
Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:
- Nu faceți nimic: nu se ia nicio măsură.
- Trimitere către agent: chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.
Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.
Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea va fi închisă automat în scenariul inactivității utilizatorului.
Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când aceasta este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1	Navigați la fila Setări > limbă .
2	Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.
4	Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.
5	După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă, dă clic pe Setează ca prestabilită. Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, dacă treceți de la o limbă implicită existentă, aceasta poate afecta articolele, organizarea, testarea și experiențele de previzualizare ale agentului AI.
6	Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.
Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.
Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa predarea. Acest număr este configurabil.
Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare

Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Previzualizarea agentului AI scriptat

Webex AI Agent vă permite să previzualizați agenții AI în timp ce îl dezvoltați și chiar și după finalizarea dezvoltării. În acest fel, puteți testa funcționarea agenților AI și puteți determina dacă sunt generate răspunsurile dorite corespunzătoare interogărilor de intrare respective. Puteți previzualiza agentul AI scriptat utilizând următoarele moduri.

Tabloul de bord Agent AI — treceți cu mouse-ul peste un card Agent AI pentru a vizualiza opțiunea Previzualizare pentru acel agent AI. Faceți clic pe Previzualizare pentru a lansa widgetul de previzualizare a agentului AI.
Antet Agent AI – După intrarea în modul Editare pentru orice agent AI făcând clic pe cardul Agent AI sau pe butonul Editare de pe cardul Agent AI, opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea antetului.
Widget minimizat – După ce o previzualizare este lansată și apoi minimizată, se creează un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii, permițându-vă să relansați cu ușurință modul de previzualizare.

În plus, puteți copia linkul de previzualizare partajabil din cadrul unui agent AI. Pe cardul Agent AI, faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie din dreapta sus și faceți clic pe Copiați linkul de previzualizare. Acest link poate fi partajat cu ceilalți utilizatori ai agentului AI.

Widget de previzualizare a platformei

Widgetul de previzualizare apare în partea dreaptă jos a ecranului. Puteți furniza enunțuri (sau o secvență de enunțuri) pentru a vedea cum răspunde agentul AI, asigurându-vă că funcționează conform așteptărilor. Previzualizarea agentului AI acceptă mai multe limbi și poate detecta automat limba enunțurilor pentru a răspunde în consecință. De asemenea, puteți selecta manual limba din previzualizare, făcând clic pe selectorul de limbă și alegând din lista de opțiuni disponibile.

Widgetul de previzualizare poate fi maximizat pentru o vizualizare mai bună. Caracteristicile utile suplimentare includ furnizarea de informații despre consumatori și inițierea mai multor camere pentru a testa temeinic agentul AI.

Widget de previzualizare partajabil

Culoarea widgetului — Prin adăugarea parametrului brandColor la link. Utilizatorii pot defini culori simple folosind nume de culori sau pot folosi codul hexazecimal al culorilor.
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii parametrului Cascare telefon din link. Acest lucru este setat la true în mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l fals

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Secțiuni comune de gestionare pentru Scripted AI Agent

Următoarele secțiuni apar în panoul din stânga al paginii de configurare a agentului AI:

Instruire

Pe măsură ce agenții AI evoluează și devin mai complecși, modificările logicii lor sau ale înțelegerii limbajului natural (NLU) pot avea uneori consecințe neintenționate. Pentru a asigura performanțe optime și pentru a identifica potențialele probleme, platforma AI Agent oferă un cadru convenabil de testare bot cu un singur clic. Aveţi posibilitatea să efectuaţi următoarele:

Creați și executați cu ușurință un set cuprinzător de cazuri de testare.
Definiți mesajele de testare și răspunsurile așteptate pentru diferite scenarii.
Simulați interacțiuni complexe creând cazuri de testare cu mai multe mesaje.

Definiți testele

Puteți defini testele urmând pașii de mai jos:

Conectați-vă la platforma AI Agent.
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.
Faceți clic pe Testare în panoul din stânga. În mod implicit, apare fila Testcase .
Selectați un caz de testare și faceți clic pe Executare teste selectate.

Fiecare rând din tabel reprezintă un caz de testare având următorii parametri:

Tabelul 1. Cazuri de testare
Parametru	Descriere
Mesaj	Un exemplu de mesaj care reprezintă tipurile de interogări și declarații pe care vă puteți aștepta ca utilizatorii să le trimită agentului AI.
Limba așteptată	Limba în care se așteaptă ca utilizatorii să interacționeze cu agentul AI.
Articol așteptat	Specificați articolul care trebuie afișat ca răspuns la un anumit mesaj de utilizator. Pentru a vă ajuta să găsiți cel mai relevant articol, această coloană are o funcție inteligentă de completare automată. Pe măsură ce tastați, sistemul va sugera potrivirea articolelor pe baza textului introdus până acum.
Resetarea contextului anterior	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a izola cazurile de testare și a vă asigura că acestea sunt executate independent de orice context existent al agentului AI. Când este activată, fiecare caz de testare este simulat într-o nouă sesiune, prevenind orice interferență din interacțiunile anterioare sau datele stocate.
Includeți potriviri parțiale	Activați acest comutator pentru a include cazuri de testare cu articole așteptate care se potrivesc doar parțial cu răspunsul real este considerat reușit.
Import din CSV	Importați cazuri de test dintr-un fișier separat prin virgulă (CSV). În acest caz, toate cazurile de testare existente vor fi suprascrise.
Export în CSV	Exportați cazuri de testare într-un fișier separat prin virgulă (CSV).
Testați apelurile inverse	Activați acest comutator pentru a simula reapelările primite și pentru a testa comportamentul fluxului fără a necesita apeluri primite efectiv. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Apel invers în flux	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a indica faptul că o intenție trebuie să declanșeze o apelare inversă. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Șablon de apel invers așteptat	Specificați cheia șablon care trebuie activată atunci când are loc reapelarea. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Expirare apel invers	Perioada maximă de timp (în secunde) în care agentul AI așteaptă un răspuns de apelare inversă înainte de a considera apelul invers ca fiind expirat. În prezent, se aplică un timeout de 20 de secunde. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.

Executați teste

Pe fila Executare , faceți clic pe Executare teste selectate pentru a iniția o execuție secvențială a tuturor cazurilor de testare selectate.

De asemenea, puteți executa cazuri de testare din fila Testcase .

Pe măsură ce fiecare caz de testare se finalizează, rezultatul acestuia este afișat lângă intrarea corespunzătoare. Pentru a termina un caz de testare care rulează, faceți clic pe Abandonare rulare în colțul din dreapta sus al ecranului.

Pentru a vizualiza cazuri de testare cu rezultate specifice, faceți clic pe rezultatul dorit (de exemplu,Admis,Trecut cu potrivire parțială,Eșuat,În așteptare ) în panglica rezumat. Aceasta va filtra lista cazurilor de testare pentru a afișa numai cele care corespund rezultatului selectat.

ID-ul sesiunii asociat fiecărui caz de testare este afișat în rezultate. Acest lucru vă permite să faceți rapid referințe încrucișate la cazuri de testare și să vizualizați detaliile tranzacției. Pentru a efectua acest lucru, alegeți opțiunea Detalii tranzacție din coloana Acțiuni .

Istoricul execuției

În fila Istoric , accesați toate cazurile de testare executate.

Faceți clic pe pictograma Descărcare din coloana Acțiuni pentru a exporta datele de test executate ca fișier CSV pentru analiză sau raportare offline.
Examinați setările specifice ale motorului și algoritmului utilizate pentru executarea fiecărui caz de testare. Aceste informații ajută dezvoltatorii să optimizeze performanța agentului AI.
Pentru a vizualiza setările avansate de configurare a algoritmului utilizat pentru un anumit motor de antrenament, faceți clic pe pictograma Informații de lângă numele motorului de antrenament. Acest lucru va oferi informații despre parametrii și setările care au influențat comportamentul agentului AI în timpul testării.

Sesiuni

Secțiunea Sesiuni oferă o evidență cuprinzătoare a tuturor interacțiunilor dintre agenții AI și clienți. Fiecare sesiune include un istoric detaliat al mesajelor schimbate. Puteți exporta datele sesiunii ca fișier CSV pentru analiză și audit offline. Puteți utiliza aceste date pentru a examina mesajele și contextul anumitor sesiuni, pentru a obține informații despre interacțiunile cu utilizatorii și pentru a identifica zonele de îmbunătățire, pentru a rafina răspunsurile agentului AI și pentru a îmbunătăți experiența generală a utilizatorului.

Poate gestiona seturi mari de date prin afișarea rezultatelor în pagini. Puteți utiliza secțiunea Rafinare rezultate pentru a filtra și sorta sesiunile pe baza diferitelor criterii. Fiecare rând din tabel afișează detalii esențiale despre sesiune, inclusiv:

Canale — canalul în care a avut loc interacțiunea (de exemplu, chat, voce).
ID sesiune — Un identificator unic pentru sesiune.
ID-ul consumatorului — identificatorul unic al utilizatorului.
Mesaje — Numărul de mesaje schimbate în timpul sesiunii.
Actualizat la - Ora la care sesiunea a fost închisă.
Metadate — Informații suplimentare despre sesiune.
- Ascundere sesiuni de testare — Bifați această casetă de selectare pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa numai lista sesiunilor în direct.
- Predarea agentului a avut loc — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă are loc predarea agentului, se afișează pictograma căștilor care indică predarea chatului către un agent uman.
- Eroare — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile în care a survenit eroarea.
- Downvoted— Bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.

Faceți clic pe un rând pentru a accesa vizualizarea detaliată a unei anumite sesiuni. Utilizați casetele de selectare pentru a filtra sesiunile pe baza predării agentului, a erorilor și a voturilor negative. Sesiunile de decriptare necesită permisiune la nivel de utilizator și setări avansate de protecție a datelor. Faceți clic pe Decriptare conținut pentru a vizualiza detaliile sesiunii.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Vizualizarea Detalii sesiune într-un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări oferă o defalcare cuprinzătoare a unei interacțiuni specifice între un utilizator și agentul AI.

Secțiunea Mesaje :

Afișează toate mesajele trimise de utilizator în timpul sesiunii.
Afișează răspunsurile corespunzătoare generate de agentul AI.
Prezintă ordinea cronologică a mesajelor, oferind context pentru interacțiune.

Fila Informații tranzacție:

Listează articolele care au fost identificate ca fiind relevante pentru interogarea clientului, incluzând atât potriviri exacte, cât și potriviri parțiale.
Afișează scorurile de similitudine asociate fiecărui articol identificat, indicând gradul de relevanță.
Prezintă rezultatele algoritmilor de bază utilizați pentru a procesa interogarea clientului și pentru a identifica articolele relevante.
Afișează numărul de rezultate ale algoritmului în funcție de setările configurate în fila Predare și deducție .

Secțiunea Alte informații din vizualizarea Detalii sesiune oferă context suplimentar și detalii despre o anumită interacțiune. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Interogare procesată— Afișează versiunea preprocesată a datelor de intrare ale clientului după ce acestea au fost procesate de conducta de înțelegere a limbajului natural (NLU) a agentului AI.
Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă predarea unui agent a fost declanșată de reguli specifice.
Tip de răspuns — specifică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru efectuarea acțiunilor

Fila Informații tranzacție din Agentul AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor oferă o defalcare detaliată a unei interacțiuni specifice, clasificând informațiile în patru secțiuni:

Secțiunea Intenții identificate :

Afișează intențiile care au fost identificate pentru interogarea clientului.
Indică nivelul de încredere asociat fiecărei intenții identificate.
Listează sloturile asociate cu intenția identificată. Faceți clic pe slot pentru a vizualiza informații suplimentare despre valoarea sa și despre modul în care a fost extras din interogarea utilizatorului.

Secțiunea Entități identificate listează entitățile care au fost extrase din mesajul clientului și sunt asociate cu intenția activă a consumatorului. Aceste entități reprezintă informațiile cheie pe care robotul le-a identificat în interogarea utilizatorului.

Secțiunea Rezultate algoritm oferă informații despre procesele subiacente care au condus la răspunsul agentului AI. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Listă de intenții — Afișează intențiile identificate și scorurile de similitudine corespunzătoare.
Listă entități — Afișează entitățile care au fost extrase din mesajul utilizatorului.

Alte informații afișează:

Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă predarea unui agent a fost declanșată de reguli specifice.
Cheie șablon — indică cheia șablonului asociată cu intenția care a declanșat răspunsul agentului AI.
Tip de răspuns— indică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

De asemenea, puteți descărca și vizualiza informațiile despre tranzacție în format JSON utilizând opțiunea de descărcare.

Fila Metadate afișează:

Metadate NLP — Examinați pașii de preprocesare aplicați datelor introduse de client în fila NLP .
Datastore și FinalDF - Accesați datele legate de sesiune din filele Datastore și FinalDF pentru roboții inteligenți.
Funcționalitate de căutare — Utilizați bara de căutare încorporată pentru a găsi rapid anumite enunțuri în cadrul unei conversații.

Istorie

Ori de câte ori adăugați sau modificați articole, intenții sau entități, este esențial să vă reinstruiți agentul AI scriptat pentru a vă asigura că este actualizat. După fiecare sesiune de instruire, testează-ți temeinic agentul AI pentru a-i verifica acuratețea și eficacitatea.

Pagina Istoric vă permite:

Vizualizare istoric instruire—Urmăriți momentul în care un corpus a fost instruit și modificările efectuate.
Comparați motoarele de antrenament - Examinați motoarele de antrenament utilizate pentru diferite iterații și duratele de antrenament corespunzătoare.
Urmăriți modificările - Monitorizați modificările setărilor, articolelor, răspunsurilor, NLP și organizării.
Reveniți la versiunile anterioare—Reveniți cu ușurință la un set de antrenament mai vechi, dacă este necesar.

Secțiunea Istoric oferă instrumente convenabile pentru gestionarea articolelor din baza de cunoștințe:

Activare articole - Faceți articole inactive anterior Live pentru a le include în răspunsurile agentului AI.
Editare articole — Creați o versiune nouă a unui articol existent, păstrând originalul pentru referință.
Previzualizare performanță — Evaluați performanța agentului AI cu o bază de cunoștințe specifică, utilizând caracteristica Previzualizare .
Descărcare articole — Exportați articolele din baza de cunoștințe ca fișier CSV pentru analiză sau referință offline.
Această opțiune este disponibilă pentru Scripted AI Agent numai pentru a răspunde la întrebări.

Jurnalele de audit

Secțiunea Jurnale de audit oferă o înregistrare detaliată a modificărilor aduse agentului AI scriptat în ultimele 35 de zile. Pentru a accesa jurnalele de audit:

Navigați la tabloul de bord și faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
Faceți clic pe fila Istoric pentru a vizualiza istoricul agentului AI.
Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vedea un jurnal detaliat al modificărilor:
- Actualizat la - Data și ora la care a fost efectuată modificarea.
- Actualizat de - utilizatorul care a efectuat modificarea.
- Câmp — secțiunea din aplicația bot în care a avut loc modificarea (de exemplu, Setări, Articole, Răspunsuri).
- Descriere — detalii suplimentare despre modificare.

Utilizați opțiunile de căutare Actualizat de și Câmp pentru a găsi rapid anumite intrări de jurnal de audit.
Fila Istoric model afișează maximum 10 corpusuri pentru fiecare agent AI.

Curare

Mesajele sunt adăugate la consola Curation pe baza următoarelor criterii:

Mesaje de rezervă – atunci când agentul AI nu reușește să înțeleagă mesajul unui utilizator și declanșează intenția de rezervă.
Intenție implicită de rezervă — Dacă acest comutator este activat, mesajele care activează intenția implicită de rezervă vor fi trimise la consola Organizare.

Acest criteriu este aplicabil numai agentului AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor.
Mesaje cu vot negativ – mesaje pe care utilizatorii le-au respins în timpul previzualizărilor agentului AI.
Predare agent — Mesaje care au ca rezultat predarea unui agent uman din cauza regulilor configurate.
Din sesiune — Mesajele semnalizate de utilizatori ca neprimind răspunsul dorit din datele sesiunii sau din cameră.
Încredere scăzută — Mesaje cu un scor de încredere care se încadrează în pragul de încredere scăzut specificat.
Potrivire parțială— mesaje în care agentul AI nu a putut identifica definitiv intenția sau răspunsul corect.

Rezolvați problemele

Fila Probleme oferă o locație centralizată pentru revizuirea și adresarea mesajelor care au fost semnalizate pentru organizare. Puteți face următoarele:

Alegeți să rezolvați sau să ignorați problemele în funcție de gravitatea și relevanța lor.
Examinați enunțul original al utilizatorului, răspunsul agentului AI și orice suport atașat.

Puteți vizualiza întregul conținut al sesiunilor criptate utilizând opțiunea Decriptare conținut , dacă aveți activat accesul la decriptare.

Accesul la decriptare este acordat la nivel de utilizator și necesită activarea protecției avansate a datelor în backend.

Pentru a rezolva o problemă, puteți:

Link la un articol existent — Pentru a conecta o problemă la un articol existent, selectați opțiunea Link și căutați articolul dorit.
Creare articol nou — Utilizați opțiunea Adăugare la un articol nou pentru a crea un articol nou direct din Consola organizare.
Ignorare probleme — Rezolvați sau ignorați problemele pentru a le elimina din Consola de organizare.

Legarea la articole implicite (mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, potrivire parțială) nu este permisă.
Pentru agentul AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor, selectați intenția corespunzătoare din lista derulantă și etichetați orice entități relevante.
După efectuarea modificărilor, reinstruiți-vă agentul AI pentru a vă asigura că noile cunoștințe se reflectă în răspunsurile sale.
Rezolvați sau ignorați mai multe probleme simultan pentru o gestionare eficientă.

Fila Rezolvate oferă o prezentare generală cuprinzătoare a tuturor problemelor care au fost abordate. Puteți vizualiza un rezumat al fiecărei probleme rezolvate, inclusiv dacă problema a fost legată de un articol existent, utilizată pentru a crea un articol/intenție nouă sau ignorată. Dacă întâlniți răspunsuri nedorite care nu au fost capturate automat de regulile existente, puteți adăuga manual enunțuri specifice la Consola de organizare.

Pentru a adăuga probleme din sesiuni:

Identificați enunțul — Localizați enunțul care a declanșat răspunsul incorect.
Verificare stare organizare — Dacă problema nu se află deja în Consola de organizare, se afișează comutatorul Stare organizare.
Comutați semnalizatorul—Activați comutatorul Stare organizare pentru a adăuga enunțul la Consola de organizare pentru revizuire și rezolvare.

Dacă problema este deja prezentă în consola de organizare, aspectul comutatorului se modifică în consecință, pentru a indica starea sa.

Vedeți performanța AI scriptată folosind Analytics

Secțiunea Analytics oferă reprezentarea grafică a valorilor cheie pentru a evalua performanța și eficacitatea agentului AI. Valorile cheie sunt împărțite în patru secțiuni reprezentate ca file. Acestea sunt: Prezentare generală, Răspunsuri, Instruire și Organizare.

Când vizitează ecranul de analiză, dezvoltatorii pot selecta agentul AI pentru care doresc să vadă analiza. De asemenea, aceștia pot personaliza vizualizarea analitică alegând canalul pentru care doresc să vadă datele, împreună cu intervalul de date și granularitatea datelor. În mod prestabilit, datele statistice pentru ultima lună sunt afișate pentru toate canalele cu o granularitate zilnică (fiecare zi fiind un punct de pe axa x din grafice).

Prezentare generală

Prezentarea generală conține valori și grafice cheie care oferă dezvoltatorilor un instantaneu al utilizării și performanței generale a agentului AI.

Selectați agentul AI din pagina Tablou de bord.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Sesiuni și mesaje

Prima secțiune din prezentare afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI:

Total sesiuni și sesiuni gestionate de agentul AI fără intervenție umană.
Total predări de agenți, care reprezintă numărul de sesiuni predate agenților umani.
Media zilnică a sesiunilor
Numărul total de mesaje (mesaje umane și mesaje ale agentului AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.
Media zilnică de mesaje

Aceasta este urmată de o reprezentare grafică a sesiunilor (coloană stivuită reprezentând sesiunile gestionate de agentul AI și sesiunile predate) și răspunsurile totale trimise de agentul AI.

Utilizatori

A doua secțiune din Prezentare generală conține statistici despre utilizatori pentru Agentul AI. Acesta oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnici. Acesta este urmat de un grafic care afișează utilizatorii noi și cei care revin pentru fiecare unitate, în funcție de granularitatea selectată.

Performanță

A treia secțiune oferă statistici despre răspunsurile agentului AI către utilizatori. Aici se pot vedea răspunsurile totale trimise de agentul AI și împărțirea între răspunsurile în care agentul AI:

A identificat intenția utilizatorului.
A răspuns cu un mesaj de rezervă.
A răspuns cu un mesaj de potrivire parțială.
A informat utilizatorul despre predarea unui agent.

Același lucru este agregat într-o diagramă circulară și un grafic de zonă oferă informații bazate pe granularitatea selectată.

Instruire

Secțiunea de instruire reprezintă "sănătatea" unui corpus de agenți AI. Se recomandă ca dezvoltatorii să configureze 20+ enunțuri de antrenament pentru fiecare intenție / articol din agenții lor AI. În această secțiune, toate articolele/intențiile dintr-un corpus sunt afișate ca dreptunghiuri individuale, unde culoarea și dimensiunea relativă a fiecărui dreptunghi indică datele de antrenament pe care le conține articolul/intenția. Cu cât o intenție este mai aproape de alb, cu atât are nevoie de mai multe date de antrenament pentru ca precizia agentului AI să se îmbunătățească.

Răspunsuri

Această secțiune oferă dezvoltatorilor o imagine detaliată a ceea ce întreabă utilizatorii și cât de des o întreabă. Oferă o reprezentare grafică a celor mai populare articole pentru agenții AI pentru a răspunde la întrebări și șabloane de răspuns pentru agenții AI pentru efectuarea acțiunilor.

Curare

Oferă un rezumat vizual al numărului de probleme de organizare care au apărut în fiecare zi și câte dintre ele au fost rezolvate de dezvoltatorii AI Agent.

Integrarea agenților AI

Această secțiune explică modul de integrare a agenților AI atât cu canalele vocale, cât și cu cele digitale pentru a gestiona conversațiile clienților.

Integrați agenții AI cu canalele vocale și digitale

După ce ați creat și configurat agenții AI în platforma Webex AI Agent, următorul pas este să îi integrați cu canalele vocale și digitale. Această integrare permite agenților AI să gestioneze atât conversațiile vocale, cât și cele digitale cu clienții dvs., oferind o experiență de utilizator perfectă și interactivă.

Pentru mai multe informații, consultați articolul Integrarea agenților AI cu canalele vocale și digitale.

Gestionarea rapoartelor agenților AI

Această secțiune prezintă prezentarea generală a rapoartelor agenților AI, a tipurilor de rapoarte, a creării rapoartelor agenților AI și a modurilor de livrare a rapoartelor.

Înțelegeți rapoartele agenților AI

Funcția de rapoarte vă permite să generați sau să programați (să generați periodic) rapoarte specifice din tipurile de rapoarte disponibile și să le primiți peste modurile de livrare disponibile. Aceste rapoarte pot oferi informații valoroase despre comportamentul utilizatorilor, utilizare, implicare, performanța produsului și așa mai departe. Puteți livra informațiile dorite la adresa lor de e-mail, la calea SFTP sau la găleata S3. Puteți alege tipul de raport dintr-o listă de rapoarte predefinite și, de asemenea, puteți alege dacă doriți să generați un raport unic instantaneu sau la intervale regulate.

Când accesați meniul Rapoarte din panoul de navigare din stânga, apar următoarele file:

Configurare—Această filă listează toate rapoartele care sunt active în prezent și generate periodic. Următoarele detalii sunt disponibile pentru lista de rapoarte:
- Activ — dacă un utilizator este încă abonat la raport.
- Agent AI — numele agentului AI asociat raportului.
- Tip raport — Tipul de raport predefinit la care v-ați abonat.
- Frecvență — Intervalul în care primiți raportul.
- Ultimul raport generat—Ultimul raport care a fost trimis.
- Următoarea dată programată – următoarea dată la care va fi trimis raportul.
Istoric — Această filă listează toate informațiile istorice ale rapoartelor trimise până în prezent. Dați clic pe orice raport din această pagină pentru a modifica configurația rapoartelor.

Puteți să dați clic pe pictograma Descărcați din coloana Acțiuni pentru a descărca aceste rapoarte istorice.

Rapoartele la cerere care apar în fila Istoric sunt disponibile pentru descărcare numai după finalizarea generării rapoartelor.

Crearea unui raport Agent AI

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Dați clic pe Rapoarte în bara de navigare din stânga.
3	Dați clic pe +Raport nou.
4	Furnizați următoarele informații pentru a crea și configura raportul: Agent AI — numele agentului AI asociat raportului. Puteți vizualiza toți agenții AI pentru a răspunde la întrebări și pentru a efectua sarcini în această aplicație. Tip raport — Tipul de raport predefinit la care doriți să vă abonați. Selectarea agentului AI pentru a răspunde la întrebările din dosarul agentului AI afișează trei tipuri diferite de rapoarte: i) rezumatul utilizării și comportamentului, ii) transcrierea mesajelor și iii) problemele de organizare. Format ieșire — Formatul în care raportul la care s-a abonat este generat și trimis în modul de livrare configurat. Formate posibile: I) csv și ii) xlsx. Alegeți una dintre următoarele două opțiuni și setări relevante pentru tipul de rapoarte pe care doriți să le generați: Generați acum – furnizați data de început și data de sfârșit pentru un raport la cerere. Raport programat— Programați frecvența , ora , fusul orar șidata de începere pentru un raport. După crearea acestui raport, puteți utiliza comutatorul Activare raport care este adăugat la raport. Puteți activa sau dezactiva ulterior acest comutator pentru a primi sau opri raportul la frecvența programată. Mod de livrare—Consultați secțiunea Moduri de livrare pentru mai multe detalii.

Tipuri de rapoarte agent AI

Puteți alege dintr-o listă de rapoarte predefinite pe baza tipului de agent AI selectat. Această secțiune acoperă aceste tipuri de rapoarte, foile incluse în fiecare raport și coloanele disponibile în fiecare foaie.

Agent AI pentru a răspunde la întrebări tip raport

Există trei tipuri diferite de rapoarte disponibile pentru un agent AI pentru a răspunde la întrebările din aplicație. Folosind diferite tipuri de rapoarte, puteți fi utilizat pentru a înțelege rezumatul utilizării agentului AI, comportamentul, ceea ce întreabă utilizatorii și modul în care agentul AI răspunde la interogări. De asemenea, puteți vizualiza mesajele care s-au încheiat ca probleme în organizare.

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Această secțiune afișează rezumatul agentului AI cu frecvența cu care sunt invocate articolele și categoriile. Puteți vizualiza rezumatul, categoriile și informațiile despre articole într-o filă separată din rapoarte:

Tabelul 1. Detalii filă rezumat
Câmp	Descriere
Numele agentului AI	Numele agentului AI.
Total conversații	Total conversații/sesiuni gestionate de agentul AI.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator	Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.
Total mesaje umane	Mesajele trimise de utilizatorii finali agentului AI.
Total răspunsuri ale agentului AI	Total mesaje trimise de agentul AI către utilizatorii finali.
Total meciuri parțiale	Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversații trimise agentului	Total conversații predate unui agent uman.
Total voturi pozitive	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost votate pozitiv de clienți.
Total voturi negative	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost respinse de clienți.

Tabelul 2. Detalii filă categorie
Câmp	Descriere
Numele categoriei	Numele categoriei, așa cum este configurat în agentul AI.
Conversații pentru categorie	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total voturi pozitive	De câte ori a fost votat un răspuns din această categorie.
Total voturi negative	De câte ori un răspuns din această categorie a fost negativ.

Tabelul 3. Detalii filă articol
Câmp	Descriere
Nume articol	Numele articolului (varianta implicită) care este configurat în agentul AI.
Categoria articolului	Categoria din care face parte această intenție.
Conversații pentru articol	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat acest articol.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat acest articol.
Total voturi pozitive	De câte ori răspunsul pentru acest articol a fost votat.
Total voturi negative	De câte ori răspunsul pentru acest articol este negativ.

Gestionarea transcrierilor

Afișează conversația dintre agentul AI și client, împreună cu scorul de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificatorul unic al sesiunii.
ID-ul consumatorului	Identificatorul unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.
Tipul mesajului	Mesajul agentului AI sau mesajul uman.
Text mesaj	Conținutul mesajului.
Articol	Identificatorul răspunsului trimis înapoi de agentul AI.
Categorie	Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.
Cel mai bun scor al meciului	Scorul de similitudine pentru intenția detectată.
Articol corespunzător 1	Intenția detectată de motorul NLU selectat.
Articolul 1 punctaj	Scorul pentru intenția detectată.
Feedback	Feedback-ul utilizatorului dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.
Comentariu de feedback	Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat

Afișează mesajele care au ajuns în organizare ca probleme din diverse motive. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.
Mesaj uman	Conținutul mesajului uman.
Mesajul agentului AI	Conținutul mesajului la care a răspuns agentul AI.
Motivul problemei	Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.
Articol	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Categorie	Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Articol corespunzător 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Articolul 1 punctaj	Scorul pentru intenția detectată.

Agent AI pentru efectuarea sarcinilor tip raport

Există trei tipuri diferite de rapoarte disponibile pentru un agent AI pentru efectuarea sarcinilor în aplicația de generare a agenților AI. În calitate de dezvoltator de agent AI, puteți crea diferite tipuri de rapoarte. Acestea pot fi utilizate pentru a înțelege rezumatul utilizării agentului AI, comportamentul agentului AI, ceea ce întreabă utilizatorii și modul în care un agent AI răspunde la interogări. De asemenea, puteți vizualiza mesajele care s-au încheiat ca probleme în organizare.

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablon care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:

Tabelul 4. Fila Rezumat
Câmp	Descriere
Numele agentului AI	Numele agentului AI.
Total conversații	Total conversații sau sesiuni gestionate de agentul AI.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator	Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.
Total mesaje umane	Mesajele trimise de utilizatorii finali către agentul AI.
Total răspunsuri ale agentului AI	Total mesaje trimise de Agentul AI către utilizatorii finali.
Total meciuri parțiale	Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversații trimise agentului	Total conversații predate unui agent uman
Total voturi pozitive	Total răspunsuri ale agentului AI care au fost votate pozitiv de utilizatori.
Total voturi negative	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost respinse de utilizatori.

De asemenea, puteți vizualiza detaliile intenției în fila Intenții din foaia de calcul:

Tabelul 5. Fila Intenții
Câmp	Descriere
Numele intenției	Numele intenției, așa cum este configurat în agentul AI.
Conversații cu intenția	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost invocată această intenție.
Total invocații	De câte ori a fost invocată această intenție.
Total completări	De câte ori au fost colectate toate sloturile și această intenție a fost finalizată.
Total voturi pozitive	Răspunsurile totale au fost votate pozitiv pentru fiecare intenție.
Total voturi negative	Răspunsurile totale pentru aceasta au fost votate negativ pentru fiecare intenție.

Raportul conține, de asemenea, detalii șablon la nivel înalt, cum ar fi:

Tabelul 6. Detalii șablon
Câmp	Descriere
Numele cheii șablonului	Numele șablonului, așa cum este configurat în agentul AI.
Intenția cheie a șablonului	Intențiile în care este utilizată această cheie șablon.
Conversații pentru cheia șablonului	De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.
Total răspunsuri	De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.
Total voturi pozitive	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost votat.
Total voturi negative	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost negativ.

Transcrieri mesaje

Afișează conversația unui client cu agentul AI, împreună cu scorurile de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.
Tipul mesajului	Mesaj de agent AI sau mesaj uman.
Text mesaj	Conținutul mesajului.
Cheie șablon	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Intenție	Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Intenție potrivită 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Scor intenție 1	Scorul pentru intenția detectată.
Feedback	Feedbackul utilizatorilor dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.
Comentariu de feedback	Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat

Afișează mesajele care au ajuns în organizare ca probleme din diverse motive. Acest raport este relevant numai pentru agenții AI scriptați. Puteți vizualiza următoarele detalii în acest raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea clientului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.
Mesaj uman	Conținutul mesajului uman.
Mesajul agentului AI	Conținutul mesajului cu care a răspuns agentul AI.
Motivul problemei	Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.
Cheie șablon	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Intenție	Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Intenție potrivită 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Scor intenție 1	Scorul pentru intenția detectată.

Moduri de livrare a raportului Agent AI

În lumea de astăzi bazată pe date, livrarea eficientă și sigură a rapoartelor agenților AI este crucială pentru luarea deciziilor informate și excelența operațională. Pentru a satisface diverse nevoi organizaționale, oferim mai multe moduri de livrare pentru rapoartele agenților AI, asigurând flexibilitate, fiabilitate și securitate. Opțiunile de livrare includ Secure File Transfer Protocol (SFTP), Email și Amazon S3 Bucket. Fiecare mod este conceput pentru a satisface cerințe diferite, fie că este vorba de nevoie de securitate ridicată, ușurință în acces sau soluții de stocare scalabile. Acest document prezintă caracteristicile și beneficiile fiecărui mod de livrare, ajutându-vă să alegeți cea mai bună opțiune pentru nevoile dvs. specifice.

SFTP

Câmp	Descriere
Trimiteți rapoartele într-o locație sigură, conform planificării	Activați acest lucru pentru a împinge rapoartele în locația securizată la ora programată. Puteți furniza următoarele detalii numai activând acest comutator.
Adresa IP	Adresa IP a sistemului.
Nume de utilizator	Numele de utilizator pentru accesarea rapoartelor.
Parolă	Parola pentru accesarea rapoartelor.
Cheie privată	Cheia privată pentru a accesa fișierele.
Calea de încărcare	Calea în care fișierele sunt direcționate în sistem.

E-mail

Câmp	Descriere
Programați e-mailuri pentru mai mulți destinatari, separate prin punct și virgulă (;)	Comutați această opțiune pentru a adăuga destinatari.
Destinatari	Adresa de e-mail a tuturor destinatarilor care trebuie să primească rapoartele la ora și frecvența specificate.

Cupă S3

Câmp	Descriere
Încărcați rapoarte într-o bandă S3 conform programului	Comutați această opțiune pentru a face disponibile câmpurile S3 și pentru a direcționa rapoartele către grupul S3 configurat.
ID cheie de acces AWS	ID-ul cheii de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Cheie de acces secretă AWS	Cheia secretă de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Numele găleții	Numele grupului către care este direcționat raportul.
Numele folderului	Numele folderului creat în găleata S3.

Înțelegeți conformitatea AI

Această secțiune vă ajută să înțelegeți dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Dezvoltarea produselor AI

Fiecare funcție bazată pe AI de la Cisco trece printr-o evaluare a impactului AI în raport cu principiile noastreResponsible AI și aderă la Responsible AI Framework, pe lângă procesele existente de securitate, confidențialitate și drepturile omului prin proiectare.

Confidențialitate și securitate

Cisco nu păstrează datele de intrare ale clienților după procesul de deducție, iar furnizorul modelului 3rd party, Microsoft, nu accesează, nu monitorizează și nu stochează datele clienților Cisco. Pentru mai multe detalii despre politicile de păstrare a datelor specifice caracteristicilor, consultați Cisco Trust Portal.

Următoarea este lista notelor de transparență AI pentru toate caracteristicile AI:

Surse de date pentru instruire și evaluare

Furnizorul de modele 3rd party de la Cisco, Microsoft, declară că nu va utiliza conținutul clienților pentru a îmbunătăți modelele Azure OpenAI și că nu stochează și nu păstrează datele clienților Cisco în infrastructura Azure.

Considerații etice și de siguranță

Toate caracteristicile generative AI sunt predispuse la erori, astfel încât Cisco acordă prioritate siguranței conținutului pentru caracteristicile AI, optând pentru filtrarea conținutului, furnizată de Azure OpenAI.

Evaluarea și performanța modelului

Cisco prioritizează performanța și acuratețea AI Assistant prin implicarea oamenilor în revizuirea, testarea și asigurarea calității modelului de bază.

Începeți cu Webex Agent AI

Capacitățile Webex agent AI

Răspunsuri precise și în timp util—Oferă răspunsuri precise la întrebările clienților în timp real.
Execuție inteligentă a activităților—execută activități pe baza solicitărilor sau intrărilor clienților.

Beneficii cheie pentru companii

Experiență îmbunătățită a clienților – Oferă clienților o experiență conversațională în timp real.
Interacțiuni personalizate—Adaptează răspunsurile la nevoile și preferințele individuale ale clienților.
Scalabilitate și eficiență—Gestionează volumul mare de interacțiuni cu clienții fără a necesita agenți umani suplimentari, ceea ce duce la o satisfacție îmbunătățită și la costuri operaționale reduse.

Înțelegeți tipurile și exemplele de agenți AI

Următorul tabel oferă o privire asupra tipurilor de agenți AI și a capacităților acestora:

Tabelul 1. Tipuri de agenți AI și capacitățile acestora
Tipul agentului AI	Scop	Capabilitate	Descriere	Cum se configurează?
Autonom	Agenții IA autonomi sunt concepuți să funcționeze independent, luând decizii și îndeplinind sarcini fără intervenție umană directă.	Efectuați acțiuni	Faceți alegeri în cunoștință de cauză, pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite. Automatizați sarcinile repetitive sau consumatoare de timp.	Agenți AI autonomi pentru efectuarea acțiunilor
Autonom		Răspundeți la întrebări	Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la întrebările utilizatorilor.	Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări
Scriptate	Agenții AI scriptați sunt programați să urmeze un set predefinit de reguli și instrucțiuni.	Efectuați acțiuni	Agenții scriptați pot efectua activități specifice care sunt clar definite și structurate.	Agenți AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor
Scriptate		Răspundeți la întrebări	Agenții scriptați pot răspunde la întrebări pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri.	Agenți AI scriptați pentru a răspunde la întrebări

Exemple

Atât agenții AI autonomi, cât și cei scriptați pot fi aplicați diferitelor cazuri de utilizare, în funcție de cerințele specifice și de capacitățile dorite. Câteva exemple includ:

Serviciu clienți—Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a oferi asistență clienților, agenții autonomi oferind mai multă flexibilitate și mai multă înțelegere a limbajului natural.
Asistenți virtuali – Agenții autonomi sunt potriviți pentru rolurile de asistent virtual, deoarece pot gestiona diverse activități și pot oferi interacțiuni mai personalizate.
Analiza datelor—Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a analiza seturi mari de date și pentru a extrage informații valoroase.
Automatizarea proceselor – Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a automatiza activitățile repetitive, pentru a îmbunătăți eficiența și pentru a reduce erorile.
Gestionarea cunoștințelor – Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a crea și gestiona depozite de cunoștințe, făcând informațiile ușor accesibile utilizatorilor.

Alegerea între agenții AI autonomi și scriptați depinde de complexitatea sarcinilor, de nivelul necesar de autonomie și de disponibilitatea datelor de antrenament.

Condiţii prealabile

Dacă sunteți client existent Webex Contact Center, asigurați-vă că îndepliniți următoarele cerințe preliminare:
- Webex Entitate găzduită Contact Center 2.0.
- Webex Connect este asigurat pentru entitatea găzduită.
- Platforma media de voce este platforma media Next-Generation.
Dacă nu aveți o entitate găzduită Webex Contact Center, contactați-vă partenerul pentru a iniția o versiune de încercare Webex Contact Center cu platforma media de generație următoare.
Administratorii pot solicita un Webex sandbox pentru dezvoltatori Contact Center pentru a încerca agenții AI.

Activarea caracteristicilor

Această funcție este momentan în versiune beta. Clienții se pot înscrie pentru această funcție pe Webex Beta Portal completând sondajul de participare pentru agenții AI.

În prezent, numai funcționalitatea scriptată a agentului AI este disponibilă în faza Beta.
Agenții autonomi sunt disponibili numai pentru anumiți clienți. Solicitările pot fi făcute prin CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) sau prin e-mail ask-ccai@cisco.com. După aprobare, agenții autonomi vor fi disponibili în plus față de agenții scriptați pentru entitatea găzduită.

Acces Webex agent AI

Pentru a crea agenți AI, trebuie să vă conectați la aplicația Webex AI Agent. Acest lucru se poate face în următoarele moduri:

Conectarea din Control Hub

Dacă nu vedeți Webex Agent AI, contactați asistența Cisco pentru a activa semnalizatorul de caracteristici corespunzător.

conectați-vă la Control Hub utilizând URL-ul  https://admin.webex.com.
Din secțiunea Servicii a panoului de navigare, alegeți Centru de contact.
În Linkuri rapide din panoul din dreapta, accesați secțiunea Suită centru de contact.
Faceți clic pe Webex AI Agent pentru a accesa aplicația.

Sistemul lansează încrucișat aplicația Webex AI Agent într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Conectarea de la Webex Connect

Pentru a accesa aplicația Webex AI Agent, trebuie să aveți acces la Webex Connect.

conectați-vă la aplicația Webex Connect utilizând URL-ul entității găzduite furnizat pentru întreprinderea și acreditările dvs.
În mod implicit, pagina Servicii apare ca pagină de pornire.
Din meniul App Tray din panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Webex AI Agent pentru a accesa aplicația.
Sistemul lansează încrucișat aplicația Webex AI Agent într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Aspectul paginii de pornire

Bine ați venit pe platforma Webex AI Agent. Când faceți Login, pagina de pornire afișează următorul aspect:

Bara de navigare

Bara de navigare care apare în partea stângă oferă acces la următoarele meniuri:
- Tablou de bord — afișează o listă de agenți AI la care utilizatorul are acces, așa cum este acordat de administratorul de întreprindere.
- Cunoștințe – Afișează depozitul central de cunoștințe sau baza de cunoștințe, care servește drept creier pentru agenții AI autonomi pentru a răspunde la întrebările clienților.
- Rapoarte — Listează rapoarte predefinite ale agenților AI de diferite tipuri. Puteți genera sau programa rapoarte în funcție de nevoile afacerii dvs.
- Ajutor — oferă acces la Ghidul utilizatorului agentului Webex AI din Centrul de ajutor Webex.
Profilul utilizatorului
Meniul Profil utilizator vă permite să vizualizați informațiile de profil și să vă deconectați de la aplicație.

Pagina Profil întreprindere conține informații despre entitatea găzduită Agent AI, accesibile numai administratorilor cu acces de administrator complet.
- Fila Prezentare generală conține următoarele informații:
  - Identificatori de întreprindere — include ID-ul Webex organizației, ID-ul organizației CPaaS, ID-ul abonamentului pentru întreprindere. Acest lucru este disponibil pentru întreprinderile cu integrare Webex Contact Center pentru entitatea găzduită Webex Connect corespunzătoare.
  - Setări profil — Conține numele întreprinderii, numele unic al întreprinderii și URL-ul siglei.
  - Setări agent global — Permite selectarea agentului implicit pentru canalul de voce pentru a gestiona scenariile de rezervă.
  - Rezumatul păstrării datelor — furnizează un rezumat al perioadelor de păstrare a datelor pentru această întreprindere.
- În fila Coechipieri, puteți vizualiza și gestiona lista coechipierilor care au acces la aplicație. Fiecărui utilizator i se atribuie un rol, care determină acțiunile pe care le poate efectua pe baza permisiunilor acordate.

Cunoașteți-vă tabloul de bord

Sarcini pe cardul agentului AI

Treci cu mouse-ul peste un card de agent AI pentru a vedea următoarele opțiuni:

Previzualizare — faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului AI.
Pictograma Puncte de suspensie — Faceți clic pe această pictogramă pentru a efectua următoarele activități:
- Copiați linkul Previzualizare - copiați linkul de previzualizare pentru a-l lipi într-o filă nouă și previzualizați agentul AI pe widgetul de chat.
- Copy Access token— Copiați tokenul de acces al agentului AI pentru invocarea agentului prin API-uri.
- Export — exportați detaliile agentului AI (în format JSON) în folderul local.
- Ștergere — ștergeți definitiv agentul AI din sistem.
- Fixare — fixați agentul AI în prima poziție a tabloului de bord sau anulați fixarea pentru a-l muta înapoi în poziția anterioară.

Creați un nou agent AI

Pentru a afla cum să creați agenți AI scriptați și autonomi, consultați următoarele secțiuni:

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări
Agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor
Agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări
Agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

Importați agent AI predefinit

Faceți clic pe Import agent.
Faceți clic pe Încărcare pentru a încărca fișierul agent AI (în format JSON) exportat de pe platformă.
În câmpul Nume agent, introduceți numele agentului AI.
(Opțional) În ID-ul sistemului, editați identificatorul unic generat de sistem.
Faceți clic pe Import.

Agentul AI este acum importat cu succes pe platforma Webex AI Agent și este disponibil pe tabloul de bord.

Căutare cuvinte cheie

Filtrare după tipul de agent

Gestionarea bazei de cunoștințe

Pentru a accesa baza de cunoștințe:

Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga. Apare pagina Baze de cunoștințe.
Puteți găsi o bază de cunoștințe bazată pe următoarele criterii:
- Numele bazei de cunoștințe
- Tipul bazei de cunoștințe
- Baze de cunoștințe actualizate între datele specificate
- Baze de cunoștințe create între date specificate
- Faceți clic pe Resetare totală pentru a reseta criteriile de căutare.
De asemenea, puteți crea o nouă bază de cunoștințe. Pentru a crea o nouă bază de cunoștințe, consultați Crearea bazei de cunoștințe pentru agenții AI.

Creați o bază de cunoștințe pentru agenții AI

1	Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga.
2	Pe pagina Baze de cunoștințe, faceți clic pe butonul + Creare bază de cunoștințe din colțul din dreapta sus.
3	Pe pagina Creare bază de cunoștințe, introduceți următoarele detalii: Nume bază de cunoștințe — Furnizați un nume pentru baza de cunoștințe. Descriere — Furnizați o scurtă descriere despre baza de cunoștințe.
4	Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele furnizat.
5	Pe fila Fișiere : Glisați și fixați fișierele în baza de cunoștințe. Alternativ, faceți clic pe Adauga fisier pentru a adăuga un fișier. Sistemul acceptă următoarele formate de fișiere: PDF, docx, date prin cablu, txt, xlsx, xls și CSV. Dimensiunea fiecărui fișier nu trebuie să depășească 2 MB. După adăugarea fișierelor, faceți clic pe Procesare fișiere pentru a procesa fișierul. Când ați terminat, sistemul listează fișierul sub fila Fișiere .
6	Pe fila Documente : Faceți clic pe + Creare document pentru a vă crea propriile documente din baza de cunoștințe. Pe pagina Creare document , introduceți numele documentului. Utilizați editorul de text pentru a adăuga informațiile necesare și a formata textul, după cum este necesar. Bifați Adăugare la categoria existentă pentru a adăuga documentul la categoria existentă. De asemenea, puteți alege să adăugați la o categorie nouă și să creați o categorie nouă. Faceți clic pe Salvare. De asemenea, puteți să faceți clic pe +Adăugare categorie pentru a defini categoriile și a adăuga documentele sub categoria corespunzătoare. Selectați documentul necesar din panoul din stânga și faceți clic pe Previzualizare web pentru a previzualiza documentul.
7	Navigați la fila Informații . Puteți vizualiza și urmări detaliile fișierelor pe care le-ați încărcat și ale documentelor pe care le-ați creat. Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita fișierele din baza de cunoștințe. Editați numele fișierului, dacă este necesar. De asemenea, puteți șterge fișierele existente și puteți adăuga fișiere noi. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge complet baza de cunoștințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru Autonomous AI Agent pentru a răspunde la întrebări.

Configurați agenți AI autonomi

Agent AI autonom pentru îndeplinirea sarcinilor

Agenții AI autonomi pot efectua diverse sarcini, inclusiv:

Procesarea limbajului natural (NLP) – Înțelegeți și răspundeți la limbajul uman într-o manieră naturală și conversațională.
Luarea deciziilor – Faceți alegeri în cunoștință de cauză pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite.
Automatizare - Automatizați activitățile repetitive sau consumatoare de timp.

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Filtrați tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului, faceți clic pe Efectuare acțiuni.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil. Motor AI — Selectați motorul AI din lista derulantă. Motorul AI implicit este Nova. Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru cele mai bune practici și exemple.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul autonom AI pentru efectuarea acțiunilor este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului Autonomous AI.

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar.
ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.
Obiectivul agentului — editați obiectivul agentului AI, dacă este necesar. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
Instrucțiuni — Introduceți instrucțiunile pentru agentul AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
URL pentru imaginea de profil a agentului - URL-ul implicit de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Modificați acest lucru dacă este necesar.
Motor AI - Actualizați motorul AI, dacă este necesar.
Mesaj de întâmpinare — Mesajul de întâmpinare implicit pe care agentul AI îl utilizează pentru a începe interacțiunea. Actualizați-o, dacă este necesar.

Faceți clic pe Publicare pentru a face agentul AI live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați acțiunile necesare la agentul AI.

Adăugați acțiuni la Autonomous AI Agent

Obțineți informațiile solicitate de la client.
Transferați informațiile în fluxul necesar.

Agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor funcționează pe următoarele blocuri componente:

Acțiune – O funcționalitate care permite agentului AI să se conecteze cu sisteme externe pentru a efectua sarcini complexe.
Entitate sau slot — reprezintă un pas în îndeplinirea intenției utilizatorului. Umplerea sloturilor implică punerea de întrebări specifice clientului pentru a îndeplini intenția clientului pe baza declarațiilor. Este declanșatorul pentru ca un agent AI să înceapă să efectueze o acțiune. Definiți entitățile de intrare ca parte a umplerii sloturilor.
Îndeplinire — determină modul în care agentul AI finalizează acțiunea. Ca parte a îndeplinirii, definiți entitățile de ieșire pentru ca agentul AI autonom să genereze răspunsul într-un format specific. Sistemul trimite entitățile de ieșire la flux pentru a continua acțiunea și a finaliza sarcina cu succes.

În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă.

Pe pagina Adăugați o acțiune nouă, specificați următoarele detalii:

Nume acțiune — Introduceți numele acțiunii. De exemplu,Rezervați bilete.
Descrierea acțiunii—Furnizați o scurtă descriere a acțiunii așteptate. Asigurați-vă că descrierea acțiunii este clară și exactă.
Domeniu de acțiune — Alegeți domeniul de acțiune din lista derulantă. Sunt disponibile următoarele opțiuni:
- Faceți clic pe Umplere slot pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor. Dacă alegeți umplerea sloturilor, nu puteți configura detaliile de îndeplinire.
- Faceți clic pe Umplere slot cu îndeplinire pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor și, de asemenea, pentru a defini detaliile pentru îndeplinirea acțiunii.
Predarea agentului este acțiunea implicită care este activată în mod implicit. Utilizați opțiunea de comutare pentru a dezactiva predarea agentului.

Ce trebuie să faceți în continuare

Puteți configura sloturile sau puteți configura sloturile și defini îndeplinirea în funcție de domeniul de acțiune ales.

Configurați umplerea sloturilor

Umplerea sloturilor implică adăugarea entităților de intrare necesare pentru motorul AI. În secțiunea Umplere slot din pagina Acțiuni , adăugați entitățile de intrare:

Puteți adăuga entitățile una câte una în format tabel.
De asemenea, puteți să utilizați fișierul JSON și să definiți entitățile. Consultați Un tur al schemei JSON pentru detalii.

Adăugarea entităților de intrare în format de tabel

1	Pentru a adăuga o entitate de intrare, faceți clic pe +Entitate de intrare nouă.
2	Pe pagina Adăugați o nouă entitate de intrare, specificați următoarele detalii: Nume entitate — Introduceți numele entității de intrare. Tip entitate — Selectați tipul de date al entității. Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea entității este clară și exactă. Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple. Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face această entitate obligatorie.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de intrare. Puteți adăuga oricâte entități de intrare aveți nevoie.
4	Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității: Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita entitățile de intrare adăugate. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge entitatea.

Adăugați entități utilizând editorul JSON

Puteți adăuga entitățile de intrare și entitățile de ieșire utilizând editorul JSON. În vizualizarea editorului JSON, entitățile trebuie definite într-un format JSON structurat.

Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Structura parametrilor de intrare

Parametrii de intrare trebuie să respecte următoarea structură:

type— Tipul de date al obiectului parametri. Acesta este întotdeauna "obiect" pentru a indica faptul că parametrii sunt structurați ca un obiect.

proprietăți - Un obiect în care fiecare cheie reprezintă un parametru și metadatele asociate acestuia.

obligatoriu — O matrice de șiruri care listează numele parametrilor care sunt obligatorii.

Proprietăți Obiect

type— tipul de date al parametrului. Tipurile permise sunt:
- șir - Date textuale.
- număr întreg - Date numerice fără zecimale.
- număr - date numerice care pot include zecimale.
- boolean - valori adevărate/false.
- matrice - O listă de elemente, toate fiind de obicei de același tip.
- obiect - O structură complexă de date cu proprietăți imbricate.
descriere — O scurtă explicație a ceea ce reprezintă entitatea. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă scopul și utilizarea parametrului. Pentru o mai bună acuratețe, se recomandă o descriere concisă și consecventă cu instrucțiunile agentului și cu descrierea acțiunii.
Validarea este impusă de platformă numai pentru "tip". "Descrierea" nu este impusă pentru toate entitățile, dar este foarte recomandat să fie adăugată. Alte cuvinte cheie utile pentru metadatele entității sunt:
- enum - câmpul enum listează valorile posibile pentru un parametru. Acest lucru este util pentru parametrii care ar trebui să accepte doar un set limitat de valori. Dezvoltatorii pot defini liste personalizate de valori pe care un parametru ar trebui să le accepte pentru a utiliza acest lucru.
- model - Câmpul model este utilizat cu tipurile de șiruri pentru a specifica o expresie regulată pe care șirul trebuie să o corespundă. Acest lucru este util în special pentru validarea anumitor formate, cum ar fi numere de telefon, coduri poștale sau identificatori personalizați.
- exemple - câmpul Exemple oferă unul sau mai multe exemple de valori valide pentru parametru. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă ce fel de date se așteaptă și poate fi util în special în scopuri de interpretare și validare.

Există și alte cuvinte cheie care pot face definiția entității mai precisă și mai robustă. Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Exemplul xxx

Următorul exemplu include diferite tipuri de entități și cuvinte cheie:

{ "type": "obiect", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Numele de utilizator unic pentru cont.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Parola contului.", "minLength": 8, "format": "parola" }, "email": { "type": "string", "description": "Adresa de e-mail pentru cont.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "data nasterii": { "type": "string", "description": "Data nasterii utilizatorului.", "examples": ["ll/zz/AAAA"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Dacă utilizatorul dorește să primească buletine informative.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Metoda de notificare preferată.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista rolurilor atribuite utilizatorului.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["nume utilizator", "parolă", "email"] }

Acest exemplu include următoarele entități:

username (nume utilizator) — Un tip de șir cu restricții de lungime minimă și maximă.
parolă — Un tip de șir cu o lungime minimă și un format specific (parola indică faptul că trebuie gestionat în siguranță).
email — Un tip de șir cu un model regex pentru a vă asigura că este o adresă de e-mail validă.
birthdate - Un tip de șir cu exemple pentru a prescrie formatul datei.
preferințe — Un tip de obiect cu proprietăți imbricate (buletin informativ și notificări), inclusiv un boolean cu o valoare implicită și un șir cu valori permise specifice (enum).
roluri - Un tip de matrice în care fiecare element este un șir limitat la valori specifice (enum).

Numele de utilizator, parola și adresa de e-mail sunt obligatorii, așa cum sunt definite de matricea "necesară".

Definiți împlinirea

1	Definiți detaliile de îndeplinire pentru implementarea agentului AI într-un centru de contact. Specificați următoarele detalii: Selectați o abordare de onorare a comenzilor—Selectați fluxul. Selectați un generator de flux—Selectați generatorul de flux necesar. URL de flux webhook - Introduceți adresa URL a webhookului. Pentru mai multe informații, consultați Webhooks de intrare. Cheie serviciu — Introduceți detaliile cheii de serviciu.
2	Configurați entitățile de ieșire astfel încât agentul AI să genereze rezultatul într-un format ușor de înțeles de flux.
3	Pentru a adăuga o entitate de ieșire, faceți clic pe +Entitate de ieșire nouă. În ecranul Adăugați o nouă entitate de ieșire, specificați următoarele detalii: Nume entitate — Introduceți numele entității de ieșire. Tip entitate — Selectați tipul de date al entității. Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea este clară și exactă. Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple. Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face din aceasta o entitate obligatorie. De asemenea, puteți utiliza un fișier JSON pentru a adăuga entitățile de ieșire. Pentru mai multe informații, consultați Adăugarea entităților utilizând editorul JSON .
4	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de ieșire. Puteți adăuga câte entități de ieșire aveți nevoie.
5	Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității: Faceți clic pe pictograma Editare pentru a efectua modificări la entitate. Faceți clic pe pictograma Ștergerepentru a șterge entitatea.
6	Faceți clic pe Adăugare pentru a finaliza codificarea.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce configurați agentul AI:

Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vedea detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări

Oferiți asistență pentru clienți: răspundeți la întrebări frecvente, depanați probleme și îndrumați clienții prin procese.
Oferiți asistență tehnică – Oferiți consultanță de specialitate pe teme sau domenii specifice.

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări

nainte de a începe

Asigurați-vă că creați baza de cunoștințe. Pentru mai multe informații, consultați gestionarea bazelor de cunoștințe.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil. Motor AI — Selectați motorul AI necesar din lista derulantă. Motorul AI implicit este Nova. Pentru previzualizarea bazată pe voce, selectați Vega. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea bazată pe voce . Bază de cunoștințe — Selectați fișierul bazei de cunoștințe necesar din lista bazelor de cunoștințe disponibile. Nu puteți mapa baza de cunoștințe selectată la alți agenți AI. Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul autonom AI pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului Autonomous AI.

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar.
ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.
Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI.
Motor AI - Alegeți motorul AI necesar din lista derulantă.
Mesaj de întâmpinare — Introduceți mesajul de întâmpinare pe care agentul AI trebuie să îl utilizeze pentru a începe interacțiunea.
Permitere predare agent — — Activați opțiunea de comutare pentru a transfera conversația către un agent uman atunci când un client dorește să vorbească cu un agent.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI.

Configurați baza de cunoștințe

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

1	Pe pagina Tablou de bord , selectați agentul AI pe care l-ați creat.
2	Navigați la fila Bază de cunoștințe.
3	Alegeți baza de cunoștințe necesară din lista derulantă.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Faceți clic pe Previzualizare pentru a previzualiza agentul AI. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea agentului AI autonom.

După ce configurați agentul AI:

Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vedea detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Vizualizarea sesiunii și istoricului agentului AI autonom

Sesiuni

Pagina Sesiuni oferă o evidență cuprinzătoare a tuturor interacțiunilor dintre agenții AI și utilizatori. Pentru a naviga la pagina Sesiuni :

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați detaliile sesiunii.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Sesiuni.

ID sesiune — ID-ul unic de cameră sau de sesiune pentru o conversație.
ID consumator— ID-ul consumatorului care a interacționat cu agentul AI.
Canale — Canalul în care a avut loc interacțiunea.
Actualizat la—Ora închiderii camerei.
Metadate cameră — Conține informații suplimentare despre cameră.
Bifați casetele de selectare necesare:
- Ascundere sesiuni de testare — Pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa doar lista sesiunilor live.
- Predarea agentului a avut loc - pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă are loc predarea agentului , se afișează pictograma Căști care indică predarea chat-ului către un agent uman.
- Eroare — Pentru a filtra sesiunile în care a apărut eroarea.
- Downvoting — Pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.
Faceți clic pe un rând din tabelul de sesiuni pentru o vizualizare detaliată a sesiunii respective. Pictograma lacăt indică faptul că sesiunea este blocată și trebuie decriptată. Trebuie să aveți permisiunea de a decripta sesiunea. În cazul în care comutatorul Decriptează accesul este activat, puteți accesa orice sesiune utilizând butonul Decriptare conținut . Cu toate acestea, această funcționalitate este aplicabilă numai atunci când Protecția avansată a datelor este setată la true sau activată pentru entitatea găzduită.

Istorie

Pagina Istoric vă permite să vizualizați detaliile modificărilor de configurare efectuate asupra agentului AI. Pentru a vizualiza istoricul unui anumit agent:

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați istoricul.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Istoric.

Pagina Istoric apare cu următoarele file:

Jurnale de audit — Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vizualiza modificările aduse agenților AI.
Istoric model — Faceți clic pe fila Istoric model pentru a vizualiza diferitele versiuni ale Agentului AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Jurnalele de audit

Fila Jurnale de audit urmărește modificările aduse agentului AI autonom. Puteți vizualiza detaliile modificărilor din ultimele 35 de zile. Fila Jurnale de audit afișează următoarele detalii:

Actualizat la—Datele și ora modificării.
Actualizat de - numele utilizatorului care a încorporat modificarea.
Câmp — Secțiunea specifică a agentului AI în care s-a efectuat modificarea.
Descriere — informații suplimentare despre modificare.

Istoria modelului

Fila Istoric model este disponibilă numai pentru Agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Descrierea modelului – O scurtă descriere despre versiunea agentului AI.
Motor AI – Motorul AI utilizat pentru acea versiune a agentului AI.
Actualizat la—Data și ora la care a fost creată versiunea.
Acțiuni — vă permite să efectuați următoarele acțiuni asupra agentului AI:
- Încărcare — Toate modificările agentului AI se pierd. Trebuie să efectuați din nou configurarea.
- Export – se utilizează pentru a exporta agentul AI.

Previzualizați agentul AI autonom

Puteți previzualiza agenții AI autonomi în momentul creării agentului AI, în timpul editării și după implementarea agentului. Puteți lansa previzualizarea din:

Tabloul de bord al agentului AI – când treceți cu mouse-ul peste un card Agent AI, opțiunea Previzualizare pentru acel agent AI devine vizibilă. Faceți clic pentru a lansa previzualizarea Agentului AI.
Antet agent AI— Faceți clic pe cardul Agent AI pentru a deschide. Butonul Previzualizare este întotdeauna vizibil în secțiunea antet.
Widget minimizat – După ce o previzualizare este lansată și apoi minimizată, se creează un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii și poate fi utilizat pentru a relansa cu ușurință modul de previzualizare.

Widget de previzualizare a platformei

Widget de previzualizare partajabil

Culoarea widgetului — Prin adăugarea parametrului brandColor la link. Utilizatorii pot defini culori simple folosind nume de culori sau pot folosi codul hexazecimal al culorilor.
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii parametrului Cascare telefon din link. Acest lucru este setat la true în mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l false.

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<introduceți valoarea hexazecimală a unei culori în formatul '_XXXX'>.

Previzualizare bazată pe voce

Autonomous AI Agent pentru a răspunde la întrebări acceptă previzualizarea bazată pe voce. Pentru a activa această opțiune:

Alegeți agentul AI din tabloul de bord.
Navigați la Setări > Profil.
1. Din lista derulantă AI Engine , selectați Vega.
Dați clic pe Salvați modificările.

Butonul Previzualizare este actualizat cu o pictogramă Microfon pentru previzualizarea bazată pe voce. Faceți clic pe butonul Previzualizare . Apare widgetul de previzualizare vocală:

Utilizatorul trebuie să activeze accesul microfonului pentru a utiliza această funcționalitate.

Widgetul de previzualizare vocală oferă următoarele caracteristici pentru utilizatori:

Start pentru a începe examinarea.
Transcriere live Când previzualizarea vocală este în curs, o transcriere live a conversației este afișată în widget.
Terminați apelul pentru a încheia conversația.
Fără sonor pentru a dezactiva sunetul.

Vedeți performanța Agentului AI autonom folosind Analytics

Secțiunea Analiza agentului AI oferă o reprezentare grafică a valorilor cheie pentru a evalua performanța și eficacitatea agentului AI. Pentru a genera analiza agentului autonom AI:

Alegeți agentul AI din tabloul de bord.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Prima secțiune afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI.

Total sesiuni și sesiuni gestionate de agentul AI fără intervenție umană.
Total predări de agenți, care reprezintă numărul de sesiuni predate agenților umani.
Media zilnică a sesiunilor
Numărul total de mesaje (mesaje umane și mesaje ale agentului AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.
Media zilnică de mesaje

A doua secțiune afișează statisticile despre utilizatori. Acesta oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnici.

A treia secțiune afișează răspunsurile agentului AI și predările agenților

Configurați Scripted AI Agent

Agent AI scriptat pentru efectuarea sarcinilor

Rulați comenzi simple - urmați instrucțiunile pentru a finaliza acțiuni predefinite.
Prelucrarea datelor—Manipularea și transformarea datelor în conformitate cu regulile specificate.
Interacționați cu alte sisteme—Comunicați cu alte soluții și controlați.

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe + Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, creați un nou agent AI de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceți clic pe Start de la zero , apoi pe Următorul.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți? , faceți clic pe Scripted.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs.? , faceți clic pe Efectuare acțiuni.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem. De asemenea, puteți edita acest câmp. Motor AI - Alegeți motorul AI din lista derulantă.
9	Faceți clic pe Creare. Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce creați un agent AI, puteți să creați entități, să adăugați intenții și să definiți răspunsuri.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii: Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar. ID sistem — editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar. URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Descriere — furnizați detalii despre acest agent AI. Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite agentului AI să solicite feedback în mesaj. Mesaj de eroare personalizat — Scrieți un mesaj care va apărea în cazul oricărei erori în timpul chatului cu agentul AI.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionarea entităților

Tipuri de entități

Webex AI Agents oferă 11 tipuri de entități predefinite pentru a capta diferite tipuri de date ale utilizatorilor. De asemenea, puteți crea oricare dintre următoarele entități particularizate.

Entități particularizate

Listă particularizată — definiți liste de șiruri așteptate pentru a captura puncte de date specifice care nu sunt acoperite de entități predefinite. Puteți adăuga mai multe sinonime pentru fiecare șir. De exemplu, o entitate personalizată pentru dimensiunea unei pizza.
Regex - utilizați expresii regulate pentru a identifica modele specifice și pentru a extrage datele corespunzătoare. De exemplu, un număr de telefon regex (de exemplu, 123-123-8789).
Cifre – captează intrări numerice de lungime fixă cu precizie ridicată, în special în interacțiunile vocale. În interacțiunile non-vocale, este utilizat ca alternativă la tipurile de entități Custom și Regex. De exemplu, pentru a detecta un număr de cont din cinci cifre, trebuie definită o lungime de cinci.
Alfanumeric – capturați combinații de litere și numere, oferind o recunoaștere precisă atât pentru intrările vocale, cât și pentru cele non-vocale.
Formă liberă - capturați puncte de date flexibile care sunt dificil de definit sau validat.
Locația pe hartă (WhatsApp) — extrageți datele despre locație pe care le-ați distribuit pe canalul WhatsApp.

Entități de sistem

Denumirea entității	Descriere	Exemplu de intrare	Exemplu de ieșire
Data	Analizați datele în limbaj natural într-un format de dată standard	"Iulie anul viitor"	01/07/2020
Ora	Analizează timpul în limbaj natural într-un format standard de timp	5 seara	17:00
E-mail	Detectează adresele de e-mail	scrie-mi la info@cisco.com	info@cisco.com
Număr de telefon	Detectează numărul de telefon comun	Sună-mă la 9876543210	9876543210
Unități monetare	Analizează moneda și suma	Vreau 20$	20$
Ordinale	Detectează numărul ordinal	Al patrulea din zece oameni	Locul 4
Cardinal	Detectează numărul cardinal	Al patrulea din zece oameni	10
Geolocalizare	Detectează locațiile geografice (orașe, țări etc.)	Am înotat în Tamisa, în Londra, Marea Britanie	Londra, Marea Britanie
Numele persoanelor	Detectează numele comune	Bill Gates de la Microsoft	Bill Gates
Cantitate	Identifică măsurătorile, în funcție de greutate sau distanță	Suntem la 5km distanță de Paris	5km
Durată	Identifică perioadele de timp	1 săptămână de vacanță	1 săptămână

Entitățile create pot fi editate din fila entități. Legarea entităților la o intenție adnotează enunțurile dvs. cu entitățile detectate pe măsură ce le adăugați.

Roluri de entitate

Crearea unei entități cu roluri de entitate

nainte de a începe

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , faceți clic pe fila Entități .
5	Faceți clic pe Creare entitate.
6	În fereastra Creare entitate , specificați următoarele câmpuri: Nume entitate — Introduceți numele entității. Tip entitate — Alegeți opțiunea Listă personalizată din lista derulantă. Valori — Introduceți o valoare pentru entitate.
7	Activați comutatorul Sugestii automate valori slot pentru completare automată și furnizați sugestii alternative pentru această entitate în timpul conversației. Câmpul Roluri este afișat în timp ce creați o entitate particularizată numai dacă rolurile de entitate sunt activate în secțiunea Setări avansate din fereastra Modificare motor de instruire pentru motoarele RASA și Mindmeld NLU.
8	Faceți clic pe Salvare. Puteți utiliza opțiunile Editare și Ștergere din coloana Acțiuni pentru a efectua acțiuni corelate.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce creați o entitate, puteți lega rolurile la o entitate.

Legarea rolurilor la o entitate

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate. În mod implicit, se afișează fila Intenție .
5	În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate.
6	Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.
7	Faceți clic pe Salvare. Puteți atribui roluri unei entități pentru colectarea aceleiași entități de două ori pentru o intenție.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care va fi afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială — definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este bifată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultate stocate per mesaj — Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate de agentul AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta diferite scoruri de prag pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care a fost prezent la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Gestionarea intențiilor

Intențiile sistemului

Intenție implicită de rezervă – Capacitățile unui agent AI sunt în mod inerent limitate de intențiile care sunt proiectate să recunoască și să răspundă. Deși o întreprindere nu poate anticipa fiecare întrebare posibilă pe care ați putea-o pune, intenția implicită de rezervă poate ajuta conversațiile să fie pe drumul cel bun.
Prin implementarea unei intenții implicite de rezervă, dezvoltatorii AI Agent se pot asigura că agentul AI gestionează cu grație interogări neașteptate sau în afara domeniului de aplicare, redirecționând conversația înapoi la intenții cunoscute.
Dezvoltatorii de agenți AI nu trebuie să adauge afirmații specifice intenției de rezervă. Agentul poate fi instruit să declanșeze automat intenția de rezervă atunci când întâlnește întrebări cunoscute în afara domeniului de aplicare, care altfel ar putea fi clasificate incorect în alte scopuri.
De exemplu, într-un agent bancar AI, utilizatorii ar putea încerca să întrebe despre împrumuturi. Dacă agentul AI nu este configurat să gestioneze solicitările legate de împrumuturi, aceste interogări pot fi încorporate ca fraze de instruire în cadrul intenției implicite de rezervă. Atunci când un utilizator interoghează despre împrumuturi în orice moment al conversației, agentul AI recunoaște interogarea ca neîncadrându-se în intențiile definite și declanșează răspunsul de rezervă. Acest lucru asigură un răspuns mai adecvat.

Intenția de rezervă nu ar trebui să aibă sloturi asociate cu aceasta.

Intenția de rezervă trebuie să utilizeze cheia implicită a șablonului de rezervă pentru răspunsul său.
Ajutor – această intenție este concepută pentru a răspunde întrebărilor utilizatorilor cu privire la capacitățile agentului AI. Atunci când utilizatorii nu sunt siguri de ceea ce pot realiza sau întâmpină dificultăți în timpul unei conversații, ei caută adesea asistență cerând ajutor.
În mod implicit, răspunsul pentru intenția de ajutor este mapat la cheia șablonului mesajului de ajutor . Cu toate acestea, dezvoltatorii AI Agent pot personaliza răspunsul sau pot modifica cheia șablonului asociată pentru a oferi îndrumări mai personalizate și mai informative.
Se recomandă transmiterea capabilităților agentului AI la un nivel înalt, oferind utilizatorilor o înțelegere clară a ceea ce pot face în continuare.
Discutați cu un agent – Această intenție permite utilizatorilor să solicite asistență de la un agent uman în orice etapă a interacțiunii lor cu agentul AI. Când această intenție este declanșată, sistemul inițiază automat un transfer către un agent uman. Șablonul de răspuns implicit pentru această intenție este Predare agent. Deși nu există restricții UI privind schimbarea cheii șablonului de răspuns, modificarea acesteia nu va afecta rezultatul predării umane.

Intenții de discuții mici

Formule de salut
Vă mulțumesc
Agentul AI nu a fost de ajutor
La revedere

Creați o intenție

nainte de a începe

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe pagina Tablou de bord, alegeți o activitate.
3	Faceți clic pe Training din panoul din stânga.
4	Pe pagina Date antrenament, faceți clic pe Creare intenție.
5	În fereastra Creare intenție , specificați următoarele detalii: Numele intenției — introduceți numele intenției. Adăugați enunț - adăugați o expresie pentru a declanșa intenția și faceți clic pe Adăugare. Dacă există entități prezente în enunțurile adăugate, acestea sunt adnotate automat în enunțuri și apar în secțiunea Sloturi . Puteți adăuga mai multe entități ca sloturi la o intenție. Pentru mai multe informații, consultați Crearea unei entități cu roluri de entitate. Fiecare slot afișează următoarele: Numele entității Dacă este necesar pentru finalizarea intenției. Numărul de reîncercări pe care agentul AI încearcă să le obțină de la utilizator pentru această valoare a slotului. Cheia șablonului
6	Bifați caseta de selectare Obligatoriu , dacă entitatea este obligatorie.
7	Introduceți numărul de reîncercări permise pentru acest slot atunci când este completat incorect de către consumator. În mod implicit, numărul este setat la trei.
8	Alegeți cheia șablonului din lista derulantă. Faceți clic pe Creare nou pentru a crea o nouă cheie de șablon de răspuns pentru entitate. Conținutul răspunsului pentru aceste chei șablon este configurat în secțiunea Răspunsuri . Fiecare cheie șablon are un răspuns corespunzător care este trimis utilizatorului atunci când intenția respectivă este declanșată.
9	În secțiunea Răspuns , introduceți cheia șablonului de răspuns final pentru a fi returnată utilizatorilor la finalizarea intenției.
10	Activați comutatorul Resetare sloturi după finalizare pentru a reseta valorile sloturilor colectate în conversație după finalizarea intenției. Dacă acest comutator este dezactivat, slotul păstrează valorile vechi și afișează același răspuns.
11	Activați comutatorul Actualizare valori slot pentru a actualiza valoarea slotului în timpul conversației cu consumatorul. Ultima valoare completată în slot este considerată de agentul AI pentru a procesa datele. Dacă această caracteristică este activată, valorile pentru sloturile ocupate sunt actualizate ori de câte ori utilizatorii furnizează informații noi pentru același tip de slot.
12	Activați comutatorul Furnizați sugestii pentru sloturi pentru a oferi sugestii pentru umplerea sloturilor și valori alternative ale sloturilor în răspunsul final, pe baza datelor introduse de utilizator.
13	Activați comutatorul Terminați conversația pentru a închide sesiunea după această intenție. Fluxurile de conectare și voce pot utiliza acest lucru pentru a închide o conversație cu consumatorii.
14	Faceți clic pe Salvare. Dați clic pe Antrenați în partea dreaptă sus a filei Instruire pentru a reflecta modificările aduse intențiilor și entităților. Pentru a antrena motoarele Rasa sau Mindmeld NLU, este necesar un minim de două variante de antrenament (enunțuri) per intenție. De asemenea, fiecare slot trebuie să aibă cel puțin două adnotări. Dacă aceste cerințe nu sunt îndeplinite, butonul Tren este dezactivat. Lângă intenția afectată apare o pictogramă de avertizare pentru a indica problema. Cu toate acestea, intenția implicită de rezervă este exceptată de la aceste cerințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

Legarea entităților cu intenție

nainte de a începe

Se recomandă ca entitățile să fie create și legate înainte de a adăuga enunțuri. Acest automat adnotează entitățile în timp ce sunt adăugate enunțuri.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate. În mod implicit, se afișează fila Intenție .
5	În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate. Entitățile legate apar în secțiunea Sloturi.
6	Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.
7	Faceți clic pe Salvare. Atunci când o entitate este marcată ca fiind necesară, devin disponibile opțiuni suplimentare de configurare. Puteți specifica numărul maxim de solicitări ale agentului AI pentru entitatea lipsă înainte de a escalada sau de a oferi un răspuns de rezervă. Puteți defini cheia șablon care va fi declanșată dacă entitatea necesară nu este furnizată în cadrul numărului specificat de încercări. Odată ce un agent AI identifică o intenție și colectează toate datele necesare (sloturi), acesta răspunde utilizând mesajul asociat cheii șablonului final configurat pentru intenția respectivă. Pentru a începe o nouă conversație sau pentru a gestiona intențiile ulterioare fără a prelua datele anterioare, trebuie să fie activat comutatorul Resetare sloturi după finalizare . Această setare șterge toate entitățile recunoscute din istoricul conversațiilor, asigurând un nou început pentru fiecare nouă interacțiune.

Generați date de antrenament

Pentru a genera date de antrenament, urmați pașii de mai jos:

Introduceți numele intenției și un exemplu de enunț.
Faceți clic pe Generate (Generare).
Furnizați o scurtă descriere a intenției de a ghida AI.
Specificați numărul dorit de variante și nivelul de creativitate pentru sugestiile generate de AI.

Generarea mai multor variante simultan poate afecta calitatea. Vă recomandăm maximum 20 de variante pe generație.
Un cadru de creativitate mai scăzut poate produce variante mai puțin diverse.
Procesul de generare poate dura câteva secunde, în funcție de numărul de variante solicitate.
Pictograma fulger distinge variantele generate de AI de datele de antrenament definite de utilizator.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care va fi afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială — definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este bifată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultate stocate per mesaj — Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate de agentul AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta diferite scoruri de prag pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care a fost prezent la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Semnalizarea variantelor generate

Localizați opțiunea de semnalizare: Este disponibilă o opțiune de semnalizare pentru fiecare enunț generat.
Oferiți feedback: atunci când semnalează o ieșire, dezvoltatorii pot adăuga comentarii și pot specifica motivul semnalării.

Creați intenție și entitate multilingvă

Gestionarea răspunsurilor

Răspunsurile sunt mesajele pe care agentul AI le trimite clienților ca răspuns la întrebările sau intențiile acestora. Puteți crea răspunsuri care includ:

Text — Mesaje text simplu pentru comunicare directă.
Cod — Cod încorporat pentru conținut sau acțiuni dinamice.
Multimedia - Imagini, elemente audio sau video pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

Răspunsurile au două componente majore:

Șabloane - Structuri de răspuns predefinite care sunt mapate la intenții specifice.
Fluxuri de lucru — Logica care determină ce șablon să utilizați pe baza intenției identificate.

Șabloanele pentru Agent Handover, Ajutor, Rezervă și Bun venit sunt preconfigurate, iar mesajul de răspuns poate fi modificat din șabloanele corespunzătoare.

Tipuri de răspuns

Secțiunea Designerului de răspunsuri acoperă diferite tipuri de răspunsuri și modul în care acestea pot fi configurate.

Substituție variabilă

Configurarea răspunsurilor utilizând Designerul de răspunsuri

Designerul de răspunsuri oferă o interfață ușor de utilizat pentru crearea răspunsurilor fără a necesita cunoștințe extinse de codificare. Sunt disponibile două tipuri de răspuns:

Răspunsuri condiționate: Pentru nondezvoltatori, această opțiune permite construirea ușoară a răspunsurilor pe care agentul AI le oferă clienților.
Fragmente de cod: Pentru dezvoltatorii care utilizează Python, această opțiune oferă flexibilitate pentru configurarea răspunsurilor folosind codul.

Proiectantul de răspuns Webex AI Agent este conceput pentru a se asigura că experiența utilizatorului este adaptată canalului specific cu care interacționează agentul AI.

Șabloane de răspuns

Text - Acestea sunt răspunsuri text simple. Pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului, proiectantul de răspunsuri permite mai multe casete de text într-un singur răspuns, permițându-vă să împărțiți mesajele lungi în secțiuni mai ușor de gestionat. Fiecare casetă text poate include diverse opțiuni de răspuns. În timpul unei conversații, una dintre aceste opțiuni este selectată aleatoriu și afișată utilizatorului, asigurând o interacțiune dinamică și antrenantă.
Pentru a menține o experiență de utilizator dinamică și captivantă, puteți adăuga mai multe opțiuni de răspuns la șabloanele dvs. Când este activat un șablon cu mai multe opțiuni, una dintre ele este selectată aleatoriu și afișată utilizatorului. Puteți activa această funcție făcând clic pe butonul +Adăugați o variantă situat în partea de jos a răspunsului .

La salvarea răspunsurilor, dezvoltatorii văd un avertisment care indică numărul de erori care trebuie corectate. Câmpurile cu erori vor fi evidențiate cu roșu. Folosind săgețile de navigare, dezvoltatorii pot localiza și remedia cu ușurință aceste erori în orice canal sau format de răspuns. Dacă selectorul de liste sau caruselul conține mai multe carduri, navigarea prin puncte vă permite să vă deplasați printre cardurile cu erori. Pentru un singur card, punctul corespunzător devine roșu pentru a semnala eroarea.
Răspuns rapid – Răspunsurile text pot fi asociate cu butoane, care pot fi fie pe bază de text, fie linkuri URL. Butoanele text necesită un titlu și o sarcină utilă, care este trimisă botului atunci când faceți clic. Butoanele URL redirecționează utilizatorii către o anumită pagină web.
Atunci când interogarea unui utilizator este ambiguă, potrivirea parțială permite botului să sugereze articole sau intenții relevante ca opțiuni. Această funcție este disponibilă pentru interacțiunile de pe web și Facebook.
Adăugarea răspunsurilor rapide URL
Butoanele de răspuns rapid URL din răspunsurile fixe și condiționate vă permit să creați butoane care redirecționează utilizatorii către site-ul dvs. pentru informații suplimentare sau acțiuni, cum ar fi completarea formularelor. Când faceți clic, aceste butoane deschid adresa URL specificată într-o filă nouă din aceeași fereastră a browserului, fără a trimite date înapoi botului.
Pentru a adăuga un răspuns rapid URL ca răspuns condiționat sau fix:
1. Alegeți articolul sau cheia șablonului pentru care doriți să configurați răspunsul rapid URL.
2. Dați clic pe +Adăugați un răspuns rapid. Apare fereastra pop-up Tip buton.
3. Alegeți tipul de buton ca URL în canalul web.
4. Specificați titlul butonului și adresa URL către care trebuie redirecționat consumatorul după ce faceți clic pe buton.
5. Faceți clic pe OK pentru a adăuga un răspuns rapid la URL.
Butoanele de tip URL pot fi, de asemenea, configurate prin tipul de răspuns dinamic, unde aceste butoane urmează să fie configurate folosind fragmente de cod python. Aceste butoane sunt acceptate în previzualizarea platformei Webex AI Agent și în previzualizarea partajabilă. În prezent, acestea nu sunt acceptate de widgetul de chat live IMIchat sau de alte canale terțe.
Carusel – Răspunsurile îmbogățite pot include o singură unitate sau mai multe unități aranjate într-un format carusel. Fiecare carte necesită un titlu și poate conține o imagine, o descriere și până la trei butoane.
Butoanele de răspuns rapid din șablonul Carusel pot fi configurate folosind linkuri text sau URL. Dacă faceți clic pe un buton URL, utilizatorul va fi redirecționat către site-ul web specificat. Dacă faceți clic pe un buton de răspuns rapid bazat pe text, trimiteți o sarcină utilă configurată către bot, declanșând răspunsul corespunzător.
Imagine - Un șablon multimedia în care utilizatorii pot configura imagini furnizând adrese URL.
Video — redă videoclipurile în previzualizare pe baza adresei URL configurate a videoclipului.
Cod - Poate fi folosit pentru a scrie cod Python pentru apelarea API-urilor sau executarea altor logici.

Fragmente de cod

Text - Un mesaj text simplu care poate avea mai multe variante. Acest mesaj configurat se afișează pe baza interogării.
Răspuns rapid — Un șablon cu text și butoane pe care se poate face clic.
Carusel – o colecție de carduri, fiecare unitate având un titlu, o adresă URL a imaginii și o descriere.
Imagine - Un șablon pentru configurarea imaginilor prin furnizarea de adrese URL.
Video - Un șablon pentru configurarea videoclipului prin furnizarea adresei URL a videoclipului. Puteți reda videoclipul făcând clic sau atingând imaginea.
Fișier — Un șablon pentru configurarea unui fișier pdf prin furnizarea URL-ului pentru accesarea fișierului.
Audio — Un șablon pentru configurarea unui fișier audio prin furnizarea URL-ului audio. De asemenea, arată durata mesajului audio în ieșire.

Configurarea setărilor de gestionare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.
Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat; acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.
Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:
- Nu faceți nimic: nu se ia nicio măsură.
- Trimitere către agent: chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.
Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.
Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea va fi închisă automat în scenariul inactivității utilizatorului.
Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când aceasta este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1	Navigați la fila Setări > limbă .
2	Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.
4	Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.
5	După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă, dă clic pe Setează ca prestabilită. Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, dacă treceți de la o limbă implicită existentă, aceasta poate afecta articolele, organizarea, testarea și experiențele de previzualizare ale agentului AI.
6	Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.
Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.
Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa predarea. Acest număr este configurabil.
Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare

Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Sunt necesare cunoștințe specifice—Agentul trebuie să răspundă la întrebări dintr-un domeniu predefinit.
Consecvența este importantă—Agentul trebuie să ofere răspunsuri consecvente la interogări similare.
Este necesară o flexibilitate limitată—Răspunsurile agentului sunt limitate de informațiile din corpusul de instruire.

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Scriptat.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem.
9	Faceți clic pe Creare. Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Creați o entitate cu roluri de entitate pentru agentul AI.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii: Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar. ID sistem — editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar. URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Descriere — furnizați detalii despre acest agent AI. Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite agentului AI să solicite feedback în mesaj. Mesaj de eroare personalizat — Scrieți un mesaj care va apărea în cazul oricărei erori în timpul chatului cu agentul AI.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionați articolele

Mesaj de bun venit— Acesta conține primul mesaj ori de câte ori există un început de conversație între client și agentul AI.
Mesaj de rezervă – agentul AI afișează acest mesaj atunci când agentul nu poate înțelege întrebarea utilizatorului.
Potrivire parțială— Când agentul AI recunoaște mai multe articole cu o mică diferență de scoruri (așa cum este setat în setările de predare și inferență ), agentul afișează acest mesaj de potrivire împreună cu articolele potrivite ca opțiuni. De asemenea, puteți configura răspunsul text care va fi afișat împreună cu aceste opțiuni.
Ce poți face?— Puteți configura capacitățile agentului AI. AI Agent afișează acest lucru ori de câte ori utilizatorii finali pun la îndoială capacitățile AI Agent.

În plus față de acestea, articolul implicit Discuție cu un agent este adăugat dacă sunt activate setările de predare a agentului din Handover și Inferență .

Toți noii agenți AI au, de asemenea, patru articole Smalltalk care gestionează enunțurile utilizatorilor pentru:

Formule de salut
Vă mulțumesc
Agentul AI nu a fost de ajutor
La revedere

Aceste articole și răspunsuri sunt disponibile în mod implicit în baza de cunoștințe Agent AI, în timp ce creați un nou agent AI. De asemenea, puteți să le modificați sau să le eliminați.

Nu puteți șterge articolele implicite Mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, Discuție cu un agent și Mesaj parțial implicit.

Adăugați articole prin interfața de utilizare și răspunsul implicit

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe Creare articol nou.
4	Adăugați variantele implicite.
5	Selectați oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile: Răspuns condiționat— Răspunsul este configurat de reguli. Răspunsul poate fi în diferite formate, cum ar fi text, carusel, răspuns rapid, imagine, audio, video, cod și fișier. Puteți adăuga mai multe răspunsuri la un articol. Fragment de cod— Răspunsul este creat folosind condiții dacă-altceva. Pentru mai multe informații, consultați secțiunea Configurarea răspunsurilor utilizând Designerul de răspunsuri.
6	Dați clic pe Salvați și instruiți.

Import din cataloage

1	Accesați Webex platformă de agenți AI
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe cele trei elipse.
4	Apasă pe Importă din cataloage.
5	Selectați categoriile de articole care trebuie adăugate agentului.
6	Faceți clic pe Finalizat.

Extrageți întrebări frecvente din link

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe cele trei puncte de suspensie.
4	Dați clic pe Extrageți întrebările frecvente din link.
5	Dați adresa URL pentru locul unde sunt găzduite întrebările frecvente și faceți clic pe Extragere.
6	Faceți clic pe Import.

Import din fișier

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe cele trei elipse.
4	Faceți clic pe Import dintr-un fișier și selectați CSV pentru a importa articolele din fișierul CSV. Dacă importați articole dintr-un fișier în format JSON, selectați JSON.
5	Faceți clic pe Răsfoire și selectați un fișier care conține toate aticle. Faceți clic pe Descărcare eșantion pentru a vizualiza formatul în care trebuie specificate articolele.
6	Faceți clic pe Import.

Adăugați sinonime personalizate

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Din pagina Tablou de bord agenți AI, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe cele trei puncte de suspensie.
4	Dați clic pe Sinonime personalizate.
5	Faceți clic pe Cuvânt rădăcină nou.
6	Configurați valoarea cuvântului rădăcină și sinonimele sale și faceți clic pe Salvare.
7	Instruiți din nou agentul AI după adăugarea sinonimelor. De asemenea, puteți exporta sinonimele (în format de fișier .CSV) în folderul local și puteți importa fișierul înapoi pe platformă.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care va fi afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială — definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este bifată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultate stocate per mesaj — Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate de agentul AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta diferite scoruri de prag pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care a fost prezent la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Configurarea setărilor de gestionare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.
Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat; acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.
Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:
- Nu faceți nimic: nu se ia nicio măsură.
- Trimitere către agent: chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.
Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.
Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea va fi închisă automat în scenariul inactivității utilizatorului.
Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când aceasta este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1	Navigați la fila Setări > limbă .
2	Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.
4	Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.
5	După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă, dă clic pe Setează ca prestabilită. Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, dacă treceți de la o limbă implicită existentă, aceasta poate afecta articolele, organizarea, testarea și experiențele de previzualizare ale agentului AI.
6	Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.
Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.
Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa predarea. Acest număr este configurabil.
Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare

Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Previzualizarea agentului AI scriptat

Tabloul de bord Agent AI — treceți cu mouse-ul peste un card Agent AI pentru a vizualiza opțiunea Previzualizare pentru acel agent AI. Faceți clic pe Previzualizare pentru a lansa widgetul de previzualizare a agentului AI.
Antet Agent AI – După intrarea în modul Editare pentru orice agent AI făcând clic pe cardul Agent AI sau pe butonul Editare de pe cardul Agent AI, opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea antetului.
Widget minimizat – După ce o previzualizare este lansată și apoi minimizată, se creează un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii, permițându-vă să relansați cu ușurință modul de previzualizare.

Widget de previzualizare a platformei

Widget de previzualizare partajabil

Culoarea widgetului — Prin adăugarea parametrului brandColor la link. Utilizatorii pot defini culori simple folosind nume de culori sau pot folosi codul hexazecimal al culorilor.
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii parametrului Cascare telefon din link. Acest lucru este setat la true în mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l fals

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Secțiuni comune de gestionare pentru Scripted AI Agent

Următoarele secțiuni apar în panoul din stânga al paginii de configurare a agentului AI:

Instruire

Creați și executați cu ușurință un set cuprinzător de cazuri de testare.
Definiți mesajele de testare și răspunsurile așteptate pentru diferite scenarii.
Simulați interacțiuni complexe creând cazuri de testare cu mai multe mesaje.

Definiți testele

Puteți defini testele urmând pașii de mai jos:

Conectați-vă la platforma AI Agent.
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.
Faceți clic pe Testare în panoul din stânga. În mod implicit, apare fila Testcase .
Selectați un caz de testare și faceți clic pe Executare teste selectate.

Fiecare rând din tabel reprezintă un caz de testare având următorii parametri:

Tabelul 1. Cazuri de testare
Parametru	Descriere
Mesaj	Un exemplu de mesaj care reprezintă tipurile de interogări și declarații pe care vă puteți aștepta ca utilizatorii să le trimită agentului AI.
Limba așteptată	Limba în care se așteaptă ca utilizatorii să interacționeze cu agentul AI.
Articol așteptat	Specificați articolul care trebuie afișat ca răspuns la un anumit mesaj de utilizator. Pentru a vă ajuta să găsiți cel mai relevant articol, această coloană are o funcție inteligentă de completare automată. Pe măsură ce tastați, sistemul va sugera potrivirea articolelor pe baza textului introdus până acum.
Resetarea contextului anterior	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a izola cazurile de testare și a vă asigura că acestea sunt executate independent de orice context existent al agentului AI. Când este activată, fiecare caz de testare este simulat într-o nouă sesiune, prevenind orice interferență din interacțiunile anterioare sau datele stocate.
Includeți potriviri parțiale	Activați acest comutator pentru a include cazuri de testare cu articole așteptate care se potrivesc doar parțial cu răspunsul real este considerat reușit.
Import din CSV	Importați cazuri de test dintr-un fișier separat prin virgulă (CSV). În acest caz, toate cazurile de testare existente vor fi suprascrise.
Export în CSV	Exportați cazuri de testare într-un fișier separat prin virgulă (CSV).
Testați apelurile inverse	Activați acest comutator pentru a simula reapelările primite și pentru a testa comportamentul fluxului fără a necesita apeluri primite efectiv. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Apel invers în flux	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a indica faptul că o intenție trebuie să declanșeze o apelare inversă. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Șablon de apel invers așteptat	Specificați cheia șablon care trebuie activată atunci când are loc reapelarea. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Expirare apel invers	Perioada maximă de timp (în secunde) în care agentul AI așteaptă un răspuns de apelare inversă înainte de a considera apelul invers ca fiind expirat. În prezent, se aplică un timeout de 20 de secunde. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.

Executați teste

Pe fila Executare , faceți clic pe Executare teste selectate pentru a iniția o execuție secvențială a tuturor cazurilor de testare selectate.

De asemenea, puteți executa cazuri de testare din fila Testcase .

Istoricul execuției

În fila Istoric , accesați toate cazurile de testare executate.

Faceți clic pe pictograma Descărcare din coloana Acțiuni pentru a exporta datele de test executate ca fișier CSV pentru analiză sau raportare offline.
Examinați setările specifice ale motorului și algoritmului utilizate pentru executarea fiecărui caz de testare. Aceste informații ajută dezvoltatorii să optimizeze performanța agentului AI.
Pentru a vizualiza setările avansate de configurare a algoritmului utilizat pentru un anumit motor de antrenament, faceți clic pe pictograma Informații de lângă numele motorului de antrenament. Acest lucru va oferi informații despre parametrii și setările care au influențat comportamentul agentului AI în timpul testării.

Sesiuni

Canale — canalul în care a avut loc interacțiunea (de exemplu, chat, voce).
ID sesiune — Un identificator unic pentru sesiune.
ID-ul consumatorului — identificatorul unic al utilizatorului.
Mesaje — Numărul de mesaje schimbate în timpul sesiunii.
Actualizat la - Ora la care sesiunea a fost închisă.
Metadate — Informații suplimentare despre sesiune.
- Ascundere sesiuni de testare — Bifați această casetă de selectare pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa numai lista sesiunilor în direct.
- Predarea agentului a avut loc — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă are loc predarea agentului, se afișează pictograma căștilor care indică predarea chatului către un agent uman.
- Eroare — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile în care a survenit eroarea.
- Downvoted— Bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Vizualizarea Detalii sesiune într-un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări oferă o defalcare cuprinzătoare a unei interacțiuni specifice între un utilizator și agentul AI.

Secțiunea Mesaje :

Afișează toate mesajele trimise de utilizator în timpul sesiunii.
Afișează răspunsurile corespunzătoare generate de agentul AI.
Prezintă ordinea cronologică a mesajelor, oferind context pentru interacțiune.

Fila Informații tranzacție:

Listează articolele care au fost identificate ca fiind relevante pentru interogarea clientului, incluzând atât potriviri exacte, cât și potriviri parțiale.
Afișează scorurile de similitudine asociate fiecărui articol identificat, indicând gradul de relevanță.
Prezintă rezultatele algoritmilor de bază utilizați pentru a procesa interogarea clientului și pentru a identifica articolele relevante.
Afișează numărul de rezultate ale algoritmului în funcție de setările configurate în fila Predare și deducție .

Secțiunea Alte informații din vizualizarea Detalii sesiune oferă context suplimentar și detalii despre o anumită interacțiune. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Interogare procesată— Afișează versiunea preprocesată a datelor de intrare ale clientului după ce acestea au fost procesate de conducta de înțelegere a limbajului natural (NLU) a agentului AI.
Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă predarea unui agent a fost declanșată de reguli specifice.
Tip de răspuns — specifică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru efectuarea acțiunilor

Fila Informații tranzacție din Agentul AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor oferă o defalcare detaliată a unei interacțiuni specifice, clasificând informațiile în patru secțiuni:

Secțiunea Intenții identificate :

Afișează intențiile care au fost identificate pentru interogarea clientului.
Indică nivelul de încredere asociat fiecărei intenții identificate.
Listează sloturile asociate cu intenția identificată. Faceți clic pe slot pentru a vizualiza informații suplimentare despre valoarea sa și despre modul în care a fost extras din interogarea utilizatorului.

Secțiunea Rezultate algoritm oferă informații despre procesele subiacente care au condus la răspunsul agentului AI. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Listă de intenții — Afișează intențiile identificate și scorurile de similitudine corespunzătoare.
Listă entități — Afișează entitățile care au fost extrase din mesajul utilizatorului.

Alte informații afișează:

Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă predarea unui agent a fost declanșată de reguli specifice.
Cheie șablon — indică cheia șablonului asociată cu intenția care a declanșat răspunsul agentului AI.
Tip de răspuns— indică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

De asemenea, puteți descărca și vizualiza informațiile despre tranzacție în format JSON utilizând opțiunea de descărcare.

Fila Metadate afișează:

Metadate NLP — Examinați pașii de preprocesare aplicați datelor introduse de client în fila NLP .
Datastore și FinalDF - Accesați datele legate de sesiune din filele Datastore și FinalDF pentru roboții inteligenți.
Funcționalitate de căutare — Utilizați bara de căutare încorporată pentru a găsi rapid anumite enunțuri în cadrul unei conversații.

Istorie

Pagina Istoric vă permite:

Vizualizare istoric instruire—Urmăriți momentul în care un corpus a fost instruit și modificările efectuate.
Comparați motoarele de antrenament - Examinați motoarele de antrenament utilizate pentru diferite iterații și duratele de antrenament corespunzătoare.
Urmăriți modificările - Monitorizați modificările setărilor, articolelor, răspunsurilor, NLP și organizării.
Reveniți la versiunile anterioare—Reveniți cu ușurință la un set de antrenament mai vechi, dacă este necesar.

Secțiunea Istoric oferă instrumente convenabile pentru gestionarea articolelor din baza de cunoștințe:

Activare articole - Faceți articole inactive anterior Live pentru a le include în răspunsurile agentului AI.
Editare articole — Creați o versiune nouă a unui articol existent, păstrând originalul pentru referință.
Previzualizare performanță — Evaluați performanța agentului AI cu o bază de cunoștințe specifică, utilizând caracteristica Previzualizare .
Descărcare articole — Exportați articolele din baza de cunoștințe ca fișier CSV pentru analiză sau referință offline.
Această opțiune este disponibilă pentru Scripted AI Agent numai pentru a răspunde la întrebări.

Jurnalele de audit

Secțiunea Jurnale de audit oferă o înregistrare detaliată a modificărilor aduse agentului AI scriptat în ultimele 35 de zile. Pentru a accesa jurnalele de audit:

Navigați la tabloul de bord și faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
Faceți clic pe fila Istoric pentru a vizualiza istoricul agentului AI.
Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vedea un jurnal detaliat al modificărilor:
- Actualizat la - Data și ora la care a fost efectuată modificarea.
- Actualizat de - utilizatorul care a efectuat modificarea.
- Câmp — secțiunea din aplicația bot în care a avut loc modificarea (de exemplu, Setări, Articole, Răspunsuri).
- Descriere — detalii suplimentare despre modificare.

Utilizați opțiunile de căutare Actualizat de și Câmp pentru a găsi rapid anumite intrări de jurnal de audit.
Fila Istoric model afișează maximum 10 corpusuri pentru fiecare agent AI.

Curare

Mesajele sunt adăugate la consola Curation pe baza următoarelor criterii:

Mesaje de rezervă – atunci când agentul AI nu reușește să înțeleagă mesajul unui utilizator și declanșează intenția de rezervă.
Intenție implicită de rezervă — Dacă acest comutator este activat, mesajele care activează intenția implicită de rezervă vor fi trimise la consola Organizare.

Acest criteriu este aplicabil numai agentului AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor.
Mesaje cu vot negativ – mesaje pe care utilizatorii le-au respins în timpul previzualizărilor agentului AI.
Predare agent — Mesaje care au ca rezultat predarea unui agent uman din cauza regulilor configurate.
Din sesiune — Mesajele semnalizate de utilizatori ca neprimind răspunsul dorit din datele sesiunii sau din cameră.
Încredere scăzută — Mesaje cu un scor de încredere care se încadrează în pragul de încredere scăzut specificat.
Potrivire parțială— mesaje în care agentul AI nu a putut identifica definitiv intenția sau răspunsul corect.

Rezolvați problemele

Fila Probleme oferă o locație centralizată pentru revizuirea și adresarea mesajelor care au fost semnalizate pentru organizare. Puteți face următoarele:

Alegeți să rezolvați sau să ignorați problemele în funcție de gravitatea și relevanța lor.
Examinați enunțul original al utilizatorului, răspunsul agentului AI și orice suport atașat.

Puteți vizualiza întregul conținut al sesiunilor criptate utilizând opțiunea Decriptare conținut , dacă aveți activat accesul la decriptare.

Accesul la decriptare este acordat la nivel de utilizator și necesită activarea protecției avansate a datelor în backend.

Pentru a rezolva o problemă, puteți:

Link la un articol existent — Pentru a conecta o problemă la un articol existent, selectați opțiunea Link și căutați articolul dorit.
Creare articol nou — Utilizați opțiunea Adăugare la un articol nou pentru a crea un articol nou direct din Consola organizare.
Ignorare probleme — Rezolvați sau ignorați problemele pentru a le elimina din Consola de organizare.

Legarea la articole implicite (mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, potrivire parțială) nu este permisă.
Pentru agentul AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor, selectați intenția corespunzătoare din lista derulantă și etichetați orice entități relevante.
După efectuarea modificărilor, reinstruiți-vă agentul AI pentru a vă asigura că noile cunoștințe se reflectă în răspunsurile sale.
Rezolvați sau ignorați mai multe probleme simultan pentru o gestionare eficientă.

Pentru a adăuga probleme din sesiuni:

Identificați enunțul — Localizați enunțul care a declanșat răspunsul incorect.
Verificare stare organizare — Dacă problema nu se află deja în Consola de organizare, se afișează comutatorul Stare organizare.
Comutați semnalizatorul—Activați comutatorul Stare organizare pentru a adăuga enunțul la Consola de organizare pentru revizuire și rezolvare.

Dacă problema este deja prezentă în consola de organizare, aspectul comutatorului se modifică în consecință, pentru a indica starea sa.

Vedeți performanța AI scriptată folosind Analytics

Prezentare generală

Prezentarea generală conține valori și grafice cheie care oferă dezvoltatorilor un instantaneu al utilizării și performanței generale a agentului AI.

Selectați agentul AI din pagina Tablou de bord.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Sesiuni și mesaje

Prima secțiune din prezentare afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI:

Total sesiuni și sesiuni gestionate de agentul AI fără intervenție umană.
Total predări de agenți, care reprezintă numărul de sesiuni predate agenților umani.
Media zilnică a sesiunilor
Numărul total de mesaje (mesaje umane și mesaje ale agentului AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.
Media zilnică de mesaje

Utilizatori

Performanță

A identificat intenția utilizatorului.
A răspuns cu un mesaj de rezervă.
A răspuns cu un mesaj de potrivire parțială.
A informat utilizatorul despre predarea unui agent.

Același lucru este agregat într-o diagramă circulară și un grafic de zonă oferă informații bazate pe granularitatea selectată.

Instruire

Răspunsuri

Curare

Oferă un rezumat vizual al numărului de probleme de organizare care au apărut în fiecare zi și câte dintre ele au fost rezolvate de dezvoltatorii AI Agent.

Integrarea agenților AI

Această secțiune explică modul de integrare a agenților AI atât cu canalele vocale, cât și cu cele digitale pentru a gestiona conversațiile clienților.

Integrați agenții AI cu canalele vocale și digitale

Pentru mai multe informații, consultați articolul Integrarea agenților AI cu canalele vocale și digitale.

Gestionarea rapoartelor agenților AI

Această secțiune prezintă prezentarea generală a rapoartelor agenților AI, a tipurilor de rapoarte, a creării rapoartelor agenților AI și a modurilor de livrare a rapoartelor.

Înțelegeți rapoartele agenților AI

Când accesați meniul Rapoarte din panoul de navigare din stânga, apar următoarele file:

Configurare—Această filă listează toate rapoartele care sunt active în prezent și generate periodic. Următoarele detalii sunt disponibile pentru lista de rapoarte:
- Activ — dacă un utilizator este încă abonat la raport.
- Agent AI — numele agentului AI asociat raportului.
- Tip raport — Tipul de raport predefinit la care v-ați abonat.
- Frecvență — Intervalul în care primiți raportul.
- Ultimul raport generat—Ultimul raport care a fost trimis.
- Următoarea dată programată – următoarea dată la care va fi trimis raportul.
Istoric — Această filă listează toate informațiile istorice ale rapoartelor trimise până în prezent. Dați clic pe orice raport din această pagină pentru a modifica configurația rapoartelor.

Puteți să dați clic pe pictograma Descărcați din coloana Acțiuni pentru a descărca aceste rapoarte istorice.

Rapoartele la cerere care apar în fila Istoric sunt disponibile pentru descărcare numai după finalizarea generării rapoartelor.

Crearea unui raport Agent AI

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent.
2	Dați clic pe Rapoarte în bara de navigare din stânga.
3	Dați clic pe +Raport nou.
4	Furnizați următoarele informații pentru a crea și configura raportul: Agent AI — numele agentului AI asociat raportului. Puteți vizualiza toți agenții AI pentru a răspunde la întrebări și pentru a efectua sarcini în această aplicație. Tip raport — Tipul de raport predefinit la care doriți să vă abonați. Selectarea agentului AI pentru a răspunde la întrebările din dosarul agentului AI afișează trei tipuri diferite de rapoarte: i) rezumatul utilizării și comportamentului, ii) transcrierea mesajelor și iii) problemele de organizare. Format ieșire — Formatul în care raportul la care s-a abonat este generat și trimis în modul de livrare configurat. Formate posibile: I) csv și ii) xlsx. Alegeți una dintre următoarele două opțiuni și setări relevante pentru tipul de rapoarte pe care doriți să le generați: Generați acum – furnizați data de început și data de sfârșit pentru un raport la cerere. Raport programat— Programați frecvența , ora , fusul orar șidata de începere pentru un raport. După crearea acestui raport, puteți utiliza comutatorul Activare raport care este adăugat la raport. Puteți activa sau dezactiva ulterior acest comutator pentru a primi sau opri raportul la frecvența programată. Mod de livrare—Consultați secțiunea Moduri de livrare pentru mai multe detalii.

Tipuri de rapoarte agent AI

Agent AI pentru a răspunde la întrebări tip raport

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Tabelul 1. Detalii filă rezumat
Câmp	Descriere
Numele agentului AI	Numele agentului AI.
Total conversații	Total conversații/sesiuni gestionate de agentul AI.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator	Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.
Total mesaje umane	Mesajele trimise de utilizatorii finali agentului AI.
Total răspunsuri ale agentului AI	Total mesaje trimise de agentul AI către utilizatorii finali.
Total meciuri parțiale	Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversații trimise agentului	Total conversații predate unui agent uman.
Total voturi pozitive	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost votate pozitiv de clienți.
Total voturi negative	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost respinse de clienți.

Tabelul 2. Detalii filă categorie
Câmp	Descriere
Numele categoriei	Numele categoriei, așa cum este configurat în agentul AI.
Conversații pentru categorie	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total voturi pozitive	De câte ori a fost votat un răspuns din această categorie.
Total voturi negative	De câte ori un răspuns din această categorie a fost negativ.

Tabelul 3. Detalii filă articol
Câmp	Descriere
Nume articol	Numele articolului (varianta implicită) care este configurat în agentul AI.
Categoria articolului	Categoria din care face parte această intenție.
Conversații pentru articol	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat acest articol.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat acest articol.
Total voturi pozitive	De câte ori răspunsul pentru acest articol a fost votat.
Total voturi negative	De câte ori răspunsul pentru acest articol este negativ.

Gestionarea transcrierilor

Afișează conversația dintre agentul AI și client, împreună cu scorul de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificatorul unic al sesiunii.
ID-ul consumatorului	Identificatorul unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.
Tipul mesajului	Mesajul agentului AI sau mesajul uman.
Text mesaj	Conținutul mesajului.
Articol	Identificatorul răspunsului trimis înapoi de agentul AI.
Categorie	Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.
Cel mai bun scor al meciului	Scorul de similitudine pentru intenția detectată.
Articol corespunzător 1	Intenția detectată de motorul NLU selectat.
Articolul 1 punctaj	Scorul pentru intenția detectată.
Feedback	Feedback-ul utilizatorului dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.
Comentariu de feedback	Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat

Afișează mesajele care au ajuns în organizare ca probleme din diverse motive. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.
Mesaj uman	Conținutul mesajului uman.
Mesajul agentului AI	Conținutul mesajului la care a răspuns agentul AI.
Motivul problemei	Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.
Articol	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Categorie	Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Articol corespunzător 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Articolul 1 punctaj	Scorul pentru intenția detectată.

Agent AI pentru efectuarea sarcinilor tip raport

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablon care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:

Tabelul 4. Fila Rezumat
Câmp	Descriere
Numele agentului AI	Numele agentului AI.
Total conversații	Total conversații sau sesiuni gestionate de agentul AI.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator	Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.
Total mesaje umane	Mesajele trimise de utilizatorii finali către agentul AI.
Total răspunsuri ale agentului AI	Total mesaje trimise de Agentul AI către utilizatorii finali.
Total meciuri parțiale	Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversații trimise agentului	Total conversații predate unui agent uman
Total voturi pozitive	Total răspunsuri ale agentului AI care au fost votate pozitiv de utilizatori.
Total voturi negative	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost respinse de utilizatori.

De asemenea, puteți vizualiza detaliile intenției în fila Intenții din foaia de calcul:

Tabelul 5. Fila Intenții
Câmp	Descriere
Numele intenției	Numele intenției, așa cum este configurat în agentul AI.
Conversații cu intenția	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost invocată această intenție.
Total invocații	De câte ori a fost invocată această intenție.
Total completări	De câte ori au fost colectate toate sloturile și această intenție a fost finalizată.
Total voturi pozitive	Răspunsurile totale au fost votate pozitiv pentru fiecare intenție.
Total voturi negative	Răspunsurile totale pentru aceasta au fost votate negativ pentru fiecare intenție.

Raportul conține, de asemenea, detalii șablon la nivel înalt, cum ar fi:

Tabelul 6. Detalii șablon
Câmp	Descriere
Numele cheii șablonului	Numele șablonului, așa cum este configurat în agentul AI.
Intenția cheie a șablonului	Intențiile în care este utilizată această cheie șablon.
Conversații pentru cheia șablonului	De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.
Total răspunsuri	De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.
Total voturi pozitive	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost votat.
Total voturi negative	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost negativ.

Transcrieri mesaje

Afișează conversația unui client cu agentul AI, împreună cu scorurile de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.
Tipul mesajului	Mesaj de agent AI sau mesaj uman.
Text mesaj	Conținutul mesajului.
Cheie șablon	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Intenție	Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Intenție potrivită 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Scor intenție 1	Scorul pentru intenția detectată.
Feedback	Feedbackul utilizatorilor dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.
Comentariu de feedback	Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea clientului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.
Mesaj uman	Conținutul mesajului uman.
Mesajul agentului AI	Conținutul mesajului cu care a răspuns agentul AI.
Motivul problemei	Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.
Cheie șablon	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Intenție	Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Intenție potrivită 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Scor intenție 1	Scorul pentru intenția detectată.

Moduri de livrare a raportului Agent AI

SFTP

Câmp	Descriere
Trimiteți rapoartele într-o locație sigură, conform planificării	Activați acest lucru pentru a împinge rapoartele în locația securizată la ora programată. Puteți furniza următoarele detalii numai activând acest comutator.
Adresa IP	Adresa IP a sistemului.
Nume de utilizator	Numele de utilizator pentru accesarea rapoartelor.
Parolă	Parola pentru accesarea rapoartelor.
Cheie privată	Cheia privată pentru a accesa fișierele.
Calea de încărcare	Calea în care fișierele sunt direcționate în sistem.

E-mail

Câmp	Descriere
Programați e-mailuri pentru mai mulți destinatari, separate prin punct și virgulă (;)	Comutați această opțiune pentru a adăuga destinatari.
Destinatari	Adresa de e-mail a tuturor destinatarilor care trebuie să primească rapoartele la ora și frecvența specificate.

Cupă S3

Câmp	Descriere
Încărcați rapoarte într-o bandă S3 conform programului	Comutați această opțiune pentru a face disponibile câmpurile S3 și pentru a direcționa rapoartele către grupul S3 configurat.
ID cheie de acces AWS	ID-ul cheii de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Cheie de acces secretă AWS	Cheia secretă de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Numele găleții	Numele grupului către care este direcționat raportul.
Numele folderului	Numele folderului creat în găleata S3.

Înțelegeți conformitatea AI

Această secțiune vă ajută să înțelegeți dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Dezvoltarea produselor AI

Confidențialitate și securitate

Următoarea este lista notelor de transparență AI pentru toate caracteristicile AI:

Surse de date pentru instruire și evaluare

Considerații etice și de siguranță

Evaluarea și performanța modelului

Cisco prioritizează performanța și acuratețea AI Assistant prin implicarea oamenilor în revizuirea, testarea și asigurarea calității modelului de bază.

Începeți Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio este o platformă sofisticată concepută pentru a crea, gestiona și implementa agenți AI automatizați pentru a îndeplini nevoile de servicii și asistență pentru clienți. Folosind inteligența artificială, agenții AI oferă asistență automată clienților înainte ca aceștia să interacționeze cu agenții umani. Acești agenți susțin interacțiunile vocale cu intonația, înțelegerea limbajului și conștientizarea contextuală în cadrul conversațiilor. De asemenea, agenții AI gestionează perfect și informativ interacțiunile canalului digital prin text și chat online. Clienții beneficiază de o experiență asemănătoare concierge-ului, primind asistență cu întrebări, recuperarea informațiilor și minimizarea timpilor de așteptare.

Capacitățile Webex AI Agent Studio

Răspunsuri precise și în timp util—Oferă răspunsuri precise la întrebările clienților în timp real.
Execuție inteligentă a activităților—execută activități pe baza solicitărilor sau intrărilor clienților.

Beneficii cheie pentru întreprinderi

Experiență îmbunătățită a clienților – Oferă clienților o experiență conversațională în timp real.
Interacțiuni personalizate—Adaptează răspunsurile la nevoile și preferințele individuale ale clienților.
Scalabilitate și eficiență—Gestionează volumul mare de interacțiuni cu clienții fără a necesita agenți umani suplimentari, ceea ce duce la o satisfacție îmbunătățită și la costuri operaționale reduse.

Înțelegeți tipurile și exemplele de agenți AI

Următorul tabel oferă o privire asupra tipurilor de agenți AI și a capacităților acestora:

Tabelul 1. Tipuri de agenți AI și capacitățile acestora
Tipul agentului AI	Scop	Capabilitate	Descriere	Cum se configurează?
Autonom	Agenții IA autonomi sunt concepuți să funcționeze independent, luând decizii și îndeplinind sarcini fără intervenție umană directă.	Efectuați acțiuni	Faceți alegeri în cunoștință de cauză, pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite. Automatizați sarcinile repetitive sau consumatoare de timp.	Agenți AI autonomi pentru efectuarea acțiunilor
Autonom		Răspundeți la întrebări	Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la întrebările utilizatorilor.	Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări
Scriptate	Agenții AI scriptați sunt programați să urmeze un set predefinit de reguli și instrucțiuni.	Efectuați acțiuni	Agenții scriptați pot efectua activități specifice care sunt clar definite și structurate.	Agenți AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor
Scriptate		Răspundeți la întrebări	Agenții scriptați pot răspunde la întrebări pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri.	Agenți AI scriptați pentru a răspunde la întrebări

Exemple

Atât agenții AI autonomi, cât și cei scriptați pot fi aplicați diferitelor cazuri de utilizare, în funcție de cerințele specifice și de capacitățile dorite. Câteva exemple includ:

Serviciu clienți—Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a oferi asistență clienților, agenții autonomi oferind mai multă flexibilitate și mai multă înțelegere a limbajului natural.
Asistenți virtuali – Agenții autonomi sunt potriviți pentru rolurile de asistent virtual, deoarece pot gestiona diverse activități și pot oferi interacțiuni mai personalizate.
Analiza datelor—Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a analiza seturi mari de date și pentru a extrage informații valoroase.
Automatizarea proceselor – Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a automatiza activitățile repetitive, pentru a îmbunătăți eficiența și pentru a reduce erorile.
Gestionarea cunoștințelor – Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a crea și gestiona depozite de cunoștințe, făcând informațiile ușor accesibile utilizatorilor.

Alegerea între agenții AI autonomi și scriptați depinde de complexitatea sarcinilor, de nivelul necesar de autonomie și de disponibilitatea datelor de antrenament.

Condiţii prealabile

Dacă sunteți client existent Webex Contact Center, asigurați-vă că îndepliniți următoarele cerințe preliminare:
- Webex Entitate găzduită Contact Center 2.0.
- Webex Connect este asigurat pentru entitatea găzduită.
- Platforma media de voce este platforma media Next-Generation.
Dacă nu aveți o entitate găzduită Webex Contact Center, contactați-vă partenerul pentru a iniția o versiune de încercare Webex Contact Center cu platforma media de generație următoare.
Administratorii pot solicita un Webex sandbox pentru dezvoltatori Contact Center pentru a încerca agenții AI.

Activarea caracteristicilor

Această funcție este momentan în versiune beta. Clienții se pot înscrie pentru această caracteristică pe Webex Beta Portal completând sondajul de participare pentru agenții AI.

În prezent, numai funcționalitatea scriptată a agentului AI este disponibilă în faza beta.
Agenții autonomi sunt disponibili numai pentru anumiți clienți. Solicitările pot fi făcute prin CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) sau prin e-mail ask-ccai@cisco.com. După aprobare, agenții autonomi vor fi disponibili în plus față de agenții scriptați pentru entitatea găzduită.

Acces Webex AI Agent Studio

Pentru a crea agenți AI, trebuie să vă conectați la aplicația Webex AI Agent Studio. Acest lucru se poate face în următoarele moduri:

Conectarea din Control Hub

Dacă nu vedeți Webex AI Agent Studio, contactați asistența Cisco pentru a activa semnalizatorul de caracteristici corespunzător.

conectați-vă la Control Hub utilizând URL-ul  https://admin.webex.com.
Din secțiunea Servicii a panoului de navigare, alegeți Centru de contact.
În Linkuri rapide din panoul din dreapta, accesați secțiunea Suită centru de contact.
Faceți clic pe Webex AI Agent Studio pentru a accesa aplicația.

Sistemul lansează încrucișat aplicația Webex AI Agent Studio într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Conectarea de la Webex Connect

Pentru a accesa aplicația Webex AI Agent Studio, trebuie să aveți acces la Webex Connect.

conectați-vă la aplicația Webex Connect utilizând URL-ul entității găzduite furnizat pentru întreprinderea și acreditările dvs.
În mod implicit, pagina Servicii apare ca pagină de pornire.
Din meniul App Tray din panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Webex AI Agent Studio pentru a accesa aplicația.
Sistemul lansează încrucișat aplicația Webex AI Agent Studio într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Aspectul paginii de pornire

Bine ați venit la aplicația Webex AI Agent Studio. Când faceți Login, pagina de pornire afișează următorul aspect:

Bara de navigare

Bara de navigare care apare în partea stângă oferă acces la următoarele meniuri:
- Tablou de bord — afișează o listă de agenți AI la care utilizatorul are acces, așa cum este acordat de administratorul de întreprindere.
- Cunoștințe – Afișează depozitul central de cunoștințe sau baza de cunoștințe, care servește drept creier pentru agenții AI autonomi pentru a răspunde la întrebările clienților.
- Rapoarte — Listează rapoarte predefinite ale agenților AI de diferite tipuri. Puteți genera sau programa rapoarte în funcție de nevoile afacerii dvs.
- Ajutor — oferă acces la Ghidul utilizatorului Webex AI Agent Studio din Centrul de ajutor Webex.
Profilul utilizatorului
Meniul Profil utilizator vă permite să vizualizați informațiile de profil și să vă deconectați de la aplicație.

Pagina Profil întreprindere conține informații despre entitatea găzduită agent AI, accesibile numai administratorilor cu acces de administrator complet.
- Fila Prezentare generală conține următoarele informații:
  - Identificatori de întreprindere — include ID-ul Webex organizației, ID-ul organizației CPaaS, ID-ul abonamentului pentru întreprindere. Acest lucru este disponibil pentru întreprinderile cu integrare Webex Contact Center pentru entitatea găzduită Webex Connect corespunzătoare.
  - Setări profil — Conține numele întreprinderii, numele unic al întreprinderii și URL-ul siglei.
  - Setări agent global — Permite selectarea agentului implicit pentru canalul de voce pentru a gestiona scenariile de rezervă.
  - Rezumatul păstrării datelor — furnizează un rezumat al perioadelor de păstrare a datelor pentru această întreprindere.
- În fila Coechipieri, puteți vizualiza și gestiona lista coechipierilor care au acces la aplicație. Fiecărui utilizator i se atribuie un rol, care determină acțiunile pe care le poate efectua pe baza permisiunilor acordate.

Cunoașteți-vă tabloul de bord

Sarcini pe cardul agentului AI

Treci cu mouse-ul peste un card de agent AI pentru a vedea următoarele opțiuni:

Previzualizare — Faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului AI.
Pictograma Puncte de suspensie — Faceți clic pe această pictogramă pentru a efectua următoarele activități:
- Copiați linkul Previzualizare - copiați linkul de previzualizare pentru a-l lipi într-o filă nouă și previzualizați agentul AI pe widgetul de chat.
- Copy Access token— Copiați tokenul de acces al agentului AI pentru invocarea agentului prin API-uri.
- Export — exportați detaliile agentului AI (în format JSON) în folderul local.
- Ștergere — ștergeți definitiv agentul AI din sistem.
- Fixare — fixați agentul AI în prima poziție a tabloului de bord sau anulați fixarea pentru a-l muta înapoi în poziția anterioară.

Creați un nou agent AI

Pentru a afla cum să creați agenți AI scriptați și autonomi, consultați următoarele secțiuni:

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări
Agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor
Agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări
Agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

Importați agent AI predefinit

Faceți clic pe Import agent.
Faceți clic pe Încărcare pentru a încărca fișierul agent AI (în format JSON) exportat de pe platformă.
În câmpul Nume agent, introduceți numele agentului AI.
(Opțional) În ID-ul sistemului, editați identificatorul unic generat de sistem.
Faceți clic pe Import.

Agentul AI este acum importat cu succes pe platforma Webex AI Agent Studio și este disponibil pe tabloul de bord.

Căutare cuvinte cheie

Filtrare după tipul de agent

Gestionarea bazei de cunoștințe

O bază de cunoștințe este un depozit central de informații pentru agenții AI autonomi bazați pe modelul lingvistic mare (LLM). Agenții AI autonomi utilizează tehnologii avansate de AI și învățare automată pentru a înțelege, procesa și genera text asemănător omului. Acești agenți AI se antrenează pe cantități mari de date, permițându-le să ofere răspunsuri detaliate și relevante din punct de vedere contextual. Bazele de cunoștințe stochează datele necesare pentru funcționarea agenților IA autonomi.

Pentru a accesa baza de cunoștințe:

Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga. Apare pagina Baze de cunoștințe.
Puteți găsi o bază de cunoștințe bazată pe următoarele criterii:
- Numele bazei de cunoștințe
- Tipul bazei de cunoștințe
- Baze de cunoștințe actualizate între datele specificate
- Baze de cunoștințe create între date specificate
  Faceți clic pe Resetare totală pentru a reseta criteriile de căutare.
De asemenea, puteți crea o nouă bază de cunoștințe. Pentru a crea o nouă bază de cunoștințe, consultați Crearea bazei de cunoștințe pentru agentul AI.

Creați o bază de cunoștințe pentru agentul AI

1	Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga.
2	Pe pagina Baze de cunoștințe, faceți clic pe + Creare bază de cunoștințe în colțul din dreapta sus.
3	Pe pagina Creare bază de cunoștințe, introduceți următoarele detalii: Nume bază de cunoștințe — Furnizați un nume pentru baza de cunoștințe. Descriere — Furnizați o scurtă descriere despre baza de cunoștințe.
4	Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele specificat.
5	Pe fila Fișiere : Glisați și fixați fișierele în baza de cunoștințe. Alternativ, faceți clic pe Adăugare fișier pentru a adăuga un fișier. Sistemul acceptă următoarele formate de fișiere: PDF, .doc, .docx, date prin cablu, .txt, .xlsx, .xls și CSV. Dimensiunea fiecărui fișier nu trebuie să depășească 2 MB. După adăugarea fișierelor, faceți clic pe Fișiere proces pentru a procesa fișierele. Când ați terminat, sistemul listează fișierele sub fila Fișiere .
6	Pe fila Documente : Faceți clic pe + Creare document pentru a vă crea propriile documente din baza de cunoștințe. Pe pagina Creare document , introduceți numele documentului. Utilizați editorul de text pentru a adăuga informațiile necesare și a formata textul, după cum este necesar. Bifați Adăugare la categoria existentă pentru a adăuga documentul la categoria existentă. De asemenea, puteți alege să adăugați la o categorie nouă și să creați o categorie nouă. Faceți clic pe Salvare. De asemenea, puteți să faceți clic pe +Adăugare categorie pentru a defini categoriile și a adăuga documentele sub categoria corespunzătoare. Selectați documentul necesar din panoul din stânga și faceți clic pe Previzualizare web pentru a previzualiza documentul.
7	Navigați la fila Informații pentru a vizualiza și urmări detaliile fișierelor pe care le-ați încărcat și ale documentelor pe care le-ați creat. Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita fișierele din baza de cunoștințe. Editați numele fișierului, dacă este necesar. De asemenea, puteți șterge fișierele existente și puteți adăuga fișiere noi. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge complet baza de cunoștințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

Configurați agenți AI autonomi

Agent AI autonom pentru îndeplinirea sarcinilor

Agenții AI autonomi pot efectua diverse sarcini, inclusiv:

Procesarea limbajului natural (NLP) – Înțelegeți și răspundeți la limbajul uman într-o manieră naturală și conversațională.
Luarea deciziilor – Faceți alegeri în cunoștință de cauză pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite.
Automatizare - Automatizați activitățile repetitive sau consumatoare de timp.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor
Actualizarea profilului Autonomous AI Agent
Adăugați acțiuni la Autonomous AI Agent
Configurați umplerea sloturilor
Definiți împlinirea

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul AI. Filtrați tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina de profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului, faceți clic pe Efectuare acțiuni.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil. Motor AI — Selectați motorul AI din lista derulantă. Motorul AI implicit este Nova. Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru cele mai bune practici și exemple.
9	Faceți clic pe Creare. Acum ați creat cu succes agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor, care este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI predefiniți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului AI autonom.

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar.
ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.
Obiectivul agentului — editați obiectivul agentului AI, dacă este necesar. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
Instrucțiuni — Introduceți instrucțiunile pentru agentul AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
URL pentru imaginea de profil a agentului - URL-ul implicit de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Modificați acest lucru dacă este necesar.
Motor AI - Actualizați motorul AI, dacă este necesar.
Mesaj de întâmpinare — Mesajul de întâmpinare implicit pe care agentul AI îl utilizează pentru a începe interacțiunea. Actualizați-o, dacă este necesar.

Faceți clic pe Publicare pentru a face agentul AI live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați acțiunile necesare la agentul AI.

Adăugați acțiuni la Autonomous AI Agent

Obțineți informațiile solicitate de la client.
Transferați informațiile în fluxul necesar.

Agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor funcționează pe următoarele blocuri componente:

Acțiune – O funcționalitate care permite agentului AI să se conecteze cu sisteme externe pentru a efectua sarcini complexe.
Entitate sau slot — reprezintă un pas în îndeplinirea intenției utilizatorului. Umplerea sloturilor implică punerea de întrebări specifice clientului pentru a îndeplini intenția clientului pe baza declarațiilor. Este declanșatorul pentru ca un agent AI să înceapă să efectueze o acțiune. Definiți entitățile de intrare ca parte a umplerii sloturilor.
Îndeplinire — determină modul în care agentul AI finalizează acțiunea. Ca parte a îndeplinirii, definiți entitățile de ieșire pentru ca agentul AI autonom să genereze răspunsul într-un format specific. Sistemul trimite entitățile de ieșire la flux pentru a continua acțiunea și a finaliza sarcina cu succes.

În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă.

Pe pagina Adăugați o acțiune nouă, specificați următoarele detalii:

Nume acțiune — Introduceți numele acțiunii. De exemplu,Rezervați bilete.
Descrierea acțiunii—Furnizați o scurtă descriere a acțiunii așteptate. Asigurați-vă că descrierea acțiunii este clară și exactă.
Domeniu de acțiune — Alegeți domeniul de acțiune din lista derulantă. Sunt disponibile următoarele opțiuni:
- Faceți clic pe Umplere slot pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor. Dacă alegeți umplerea sloturilor, nu puteți configura detaliile de îndeplinire.
- Faceți clic pe Umplere slot cu îndeplinire pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor și, de asemenea, pentru a defini detaliile pentru îndeplinirea acțiunii.
Predarea agentului este acțiunea implicită care este activată în mod implicit. Utilizați opțiunea de comutare pentru a dezactiva predarea agentului.

Ce trebuie să faceți în continuare

Puteți configura sloturile sau puteți configura sloturile și defini îndeplinirea în funcție de domeniul de acțiune ales.

Configurați umplerea sloturilor

Umplerea sloturilor implică adăugarea entităților de intrare necesare pentru motorul AI. În secțiunea Umplere slot din pagina Acțiuni , adăugați entitățile de intrare:

Puteți adăuga entitățile una câte una în format tabel.
De asemenea, puteți să utilizați fișierul JSON și să definiți entitățile. Consultați Un tur al schemei JSON pentru detalii.

Adăugarea entităților de intrare în format de tabel

1	Pentru a adăuga o entitate de intrare, faceți clic pe +Entitate de intrare nouă.
2	Pe pagina Adăugați o nouă entitate de intrare, specificați următoarele detalii: Nume entitate — Introduceți numele entității de intrare. Tip entitate — Selectați tipul de date al entității. Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea entității este clară și exactă. Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple. Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face această entitate obligatorie.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de intrare. Puteți adăuga oricâte entități de intrare aveți nevoie.
4	Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității: Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita entitățile de intrare adăugate. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge entitatea.

Adăugați entități utilizând editorul JSON

Puteți adăuga entitățile de intrare și entitățile de ieșire utilizând editorul JSON. În vizualizarea editorului JSON, entitățile trebuie definite într-un format JSON structurat.

Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Structura parametrilor de intrare

Parametrii de intrare trebuie să respecte următoarea structură:

type— Tipul de date al obiectului parametri. Acesta este întotdeauna "obiect" pentru a indica faptul că parametrii sunt structurați ca un obiect.

proprietăți - Un obiect în care fiecare cheie reprezintă un parametru și metadatele asociate acestuia.

obligatoriu — O matrice de șiruri care listează numele parametrilor care sunt obligatorii.

Proprietăți Obiect

type— tipul de date al parametrului. Tipurile permise sunt:
- șir - Date textuale.
- număr întreg - Date numerice fără zecimale.
- număr - date numerice care pot include zecimale.
- boolean - valori adevărate/false.
- matrice - O listă de elemente, toate fiind de obicei de același tip.
- obiect - O structură complexă de date cu proprietăți imbricate.
descriere — O scurtă explicație a ceea ce reprezintă entitatea. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă scopul și utilizarea parametrului. Pentru o mai bună acuratețe, se recomandă o descriere concisă și consecventă cu instrucțiunile agentului și cu descrierea acțiunii.
Validarea este impusă de platformă numai pentru "tip". "Descrierea" nu este impusă pentru toate entitățile, dar este foarte recomandat să fie adăugată. Alte cuvinte cheie utile pentru metadatele entității sunt:
- enum - câmpul enum listează valorile posibile pentru un parametru. Acest lucru este util pentru parametrii care ar trebui să accepte doar un set limitat de valori. Dezvoltatorii pot defini liste personalizate de valori pe care un parametru ar trebui să le accepte pentru a utiliza acest lucru.
- model - Câmpul model este utilizat cu tipurile de șiruri pentru a specifica o expresie regulată pe care șirul trebuie să o corespundă. Acest lucru este util în special pentru validarea anumitor formate, cum ar fi numere de telefon, coduri poștale sau identificatori personalizați.
- exemple - câmpul Exemple oferă unul sau mai multe exemple de valori valide pentru parametru. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă ce fel de date se așteaptă și poate fi util în special în scopuri de interpretare și validare.

Există și alte cuvinte cheie care pot face definiția entității mai precisă și mai robustă. Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Exemplul xxx

Următorul exemplu include diferite tipuri de entități și cuvinte cheie:

{ "type": "obiect", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Numele de utilizator unic pentru cont.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Parola contului.", "minLength": 8, "format": "parola" }, "email": { "type": "string", "description": "Adresa de e-mail pentru cont.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "data nasterii": { "type": "string", "description": "Data nasterii utilizatorului.", "examples": ["ll/zz/AAAA"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Dacă utilizatorul dorește să primească buletine informative.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Metoda de notificare preferată.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista rolurilor atribuite utilizatorului.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["nume utilizator", "parolă", "email"] }

Acest exemplu include următoarele entități:

username (nume utilizator) — Un tip de șir cu restricții de lungime minimă și maximă.
parolă — Un tip de șir cu o lungime minimă și un format specific (parola indică faptul că trebuie gestionat în siguranță).
email — Un tip de șir cu un model regex pentru a vă asigura că este o adresă de e-mail validă.
birthdate - Un tip de șir cu exemple pentru a prescrie formatul datei.
preferințe — Un tip de obiect cu proprietăți imbricate (buletin informativ și notificări), inclusiv un boolean cu o valoare implicită și un șir cu valori permise specifice (enum).
roluri - Un tip de matrice în care fiecare element este un șir limitat la valori specifice (enum).

Numele de utilizator, parola și adresa de e-mail sunt obligatorii, așa cum sunt definite de matricea "necesară".

Definiți împlinirea

1	Definiți detaliile de îndeplinire pentru implementarea agentului AI într-un centru de contact. Specificați următoarele detalii: Selectați o abordare de onorare a comenzilor—Selectați fluxul. Selectați un generator de flux—Selectați generatorul de flux necesar. URL de flux webhook - Introduceți adresa URL a webhookului. Pentru mai multe informații, consultați Webhooks de intrare. Cheie serviciu — Introduceți detaliile cheii de serviciu.
2	Configurați entitățile de ieșire astfel încât agentul AI să genereze rezultatul într-un format ușor de înțeles de flux.
3	Pentru a adăuga o entitate de ieșire, faceți clic pe +Entitate de ieșire nouă. În ecranul Adăugați o nouă entitate de ieșire, specificați următoarele detalii: Nume entitate — Introduceți numele entității de ieșire. Tip entitate — Selectați tipul de date al entității. Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea este clară și exactă. Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple. Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face din aceasta o entitate obligatorie. De asemenea, puteți utiliza un fișier JSON pentru a adăuga entitățile de ieșire. Pentru mai multe informații, consultați Adăugarea entităților utilizând editorul JSON .
4	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de ieșire. Puteți adăuga câte entități de ieșire aveți nevoie.
5	Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității: Faceți clic pe pictograma Editare pentru a efectua modificări la entitate. Faceți clic pe pictograma Ștergerepentru a șterge entitatea.
6	Faceți clic pe Adăugare pentru a finaliza codificarea.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce configurați agentul AI:

Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vedea detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări

Oferiți asistență pentru clienți: răspundeți la întrebări frecvente, depanați probleme și îndrumați clienții prin procese.
Oferiți asistență tehnică – Oferiți consultanță de specialitate pe teme sau domenii specifice.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări
Actualizarea profilului Autonomous AI Agent
Configurați baza de cunoștințe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări

nainte de a începe

Asigurați-vă că creați baza de cunoștințe. Pentru mai multe informații, consultați gestionarea bazelor de cunoștințe.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil. Motor AI — Selectați motorul AI necesar din lista derulantă. Motorul AI implicit este Nova. Pentru previzualizarea bazată pe voce, selectați Vega. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea bazată pe voce . Bază de cunoștințe — Selectați fișierul bazei de cunoștințe necesar din lista bazelor de cunoștințe disponibile. Nu puteți mapa baza de cunoștințe selectată la alți agenți AI. Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul AI autonom pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului AI autonom.

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar.
ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.
Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI.
Motor AI - Alegeți motorul AI necesar din lista derulantă.
Mesaj de întâmpinare — Introduceți mesajul de întâmpinare pe care agentul AI trebuie să îl utilizeze pentru a începe interacțiunea.
Permitere predare agent — — Activați opțiunea de comutare pentru a transfera conversația către un agent uman atunci când un client dorește să vorbească cu un agent.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI.

Configurați baza de cunoștințe

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

1	Pe pagina Tablou de bord , selectați agentul AI pe care l-ați creat.
2	Navigați la fila Bază de cunoștințe.
3	Alegeți baza de cunoștințe necesară din lista derulantă.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Faceți clic pe Previzualizare pentru a previzualiza agentul AI. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea agentului AI autonom.

După ce configurați agentul AI:

Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vedea detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Vizualizarea sesiunii și istoricului agentului AI autonom

Sesiuni

Pagina Sesiuni oferă o evidență cuprinzătoare a tuturor interacțiunilor dintre agenții AI și utilizatori. Pentru a naviga la pagina Sesiuni :

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați detaliile sesiunii.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Sesiuni.

ID sesiune — ID-ul unic de cameră sau de sesiune pentru o conversație.
ID consumator— ID-ul consumatorului care a interacționat cu agentul AI.
Canale — Canalul în care a avut loc interacțiunea.
Actualizat la—Ora închiderii camerei.
Metadate cameră — Conține informații suplimentare despre cameră.
Bifați casetele de selectare necesare:
- Ascundere sesiuni de testare — Pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa doar lista sesiunilor live.
- Predarea agentului a avut loc - pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă are loc predarea agentului , se afișează pictograma Căști care indică predarea chat-ului către un agent uman.
- Eroare — Pentru a filtra sesiunile în care a apărut eroarea.
- Downvoting — Pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.
Faceți clic pe un rând din tabelul de sesiuni pentru o vizualizare detaliată a sesiunii respective. Pictograma lacăt indică faptul că sesiunea este blocată și trebuie decriptată. Trebuie să aveți permisiunea de a decripta sesiunea. În cazul în care comutatorul Decriptează accesul este activat, puteți accesa orice sesiune utilizând butonul Decriptare conținut . Cu toate acestea, această funcționalitate este aplicabilă numai atunci când Protecția avansată a datelor este setată la true sau activată pentru entitatea găzduită.

Istorie

Pagina Istoric vă permite să vizualizați detaliile modificărilor de configurare efectuate asupra agentului AI. Pentru a vizualiza istoricul unui anumit agent:

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați istoricul.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Istoric.

Pagina Istoric apare cu următoarele file:

Jurnale de audit — Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vizualiza modificările aduse agenților AI.
Istoric model — Faceți clic pe fila Istoric model pentru a vizualiza diferitele versiuni ale Agentului AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Jurnalele de audit

Fila Jurnale de audit urmărește modificările aduse agentului AI autonom. Puteți vizualiza detaliile modificărilor din ultimele 35 de zile. Fila Jurnale de audit afișează următoarele detalii:

Actualizat la—Datele și ora modificării.
Actualizat de - numele utilizatorului care a încorporat modificarea.
Câmp — Secțiunea specifică a agentului AI în care s-a efectuat modificarea.
Descriere — informații suplimentare despre modificare.

Istoria modelului

Fila Istoric model este disponibilă numai pentru Agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Descrierea modelului – O scurtă descriere despre versiunea agentului AI.
Motor AI – Motorul AI utilizat pentru acea versiune a agentului AI.
Actualizat la—Data și ora la care a fost creată versiunea.
Acțiuni — vă permite să efectuați următoarele acțiuni asupra agentului AI:
- Încărcare — Toate modificările agentului AI se pierd. Trebuie să efectuați din nou configurarea.
- Export – se utilizează pentru a exporta agentul AI.

Previzualizați agentul AI autonom

Puteți previzualiza agenții AI autonomi în momentul creării agentului AI, în timpul editării și după implementarea agentului. Puteți deschide previzualizarea din:

Tabloul de bord al agentului AI – când treceți cu mouse-ul peste un card Agent AI, opțiunea Previzualizare pentru agentul AI respectiv devine vizibilă. Faceți clic pentru a deschide previzualizarea agentului AI.
Antet agent AI— Faceți clic pe cardul Agent AI pentru a deschide agentul AI. Opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea antet.
Widget minimizat — După lansarea și minimizarea unei previzualizări, apare un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii. Puteți utiliza această opțiune pentru a redeschide cu ușurință modul de previzualizare.

Webex AI Agent Studio oferă, de asemenea, o opțiune de previzualizare partajabilă. Faceți clic pe meniul din colțul din dreapta sus și selectați opțiunea Copiere link de previzualizare. Puteți partaja linkul de previzualizare cu alți utilizatori, cum ar fi testerii sau consumatorii agentului AI.

Widget de previzualizare a platformei

Widgetul de previzualizare apare în secțiunea din dreapta jos a ecranului. Puteți furniza enunțuri (sau o secvență de enunțuri) pentru a verifica răspunsurile agentului AI și pentru a vă asigura că funcționează corect.

De asemenea, puteți minimiza widgetul de previzualizare, puteți oferi informații despre consumatori și puteți iniția mai multe camere pentru a testa agentul AI.

Widget de previzualizare partajabil

Widgetul de previzualizare partajabil vă permite să partajați agentul AI cu părțile interesate și consumatorii într-o manieră prezentabilă, fără a fi nevoie să dezvoltați o interfață de utilizare personalizată pentru a afișa agentul AI. În mod implicit, linkul de previzualizare copiat redă agentul AI cu o carcasă de telefon. Puteți face o personalizare rapidă modificând anumiți parametri în linkul de previzualizare. Puteți personaliza widgetul după cum urmează:

Culoare widget — Prin adăugarea parametrului brandColor la link. Puteți defini culori simple utilizând nume de culori sau puteți utiliza codul hexazecimal al culorilor.
Carcasă telefon — Prin modificarea valorii parametrului Cascare telefon din link. Acest lucru este setat la true în mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l false.

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<introduceți valoarea hexazecimală a unei culori în formatul '_XXXX'>.

Previzualizare bazată pe voce

Agentul AI autonom pentru a răspunde la întrebări acceptă previzualizarea bazată pe voce. Pentru a activa această opțiune:

Navigați la Tabloul de bord și alegeți agentul AI.
Navigați la Setări > Profil.
1. Din lista derulantă AI Engine , selectați Vega.
Dați clic pe Salvați modificările.

Opțiunea Previzualizare este actualizată cu o pictogramă Microfon pentru previzualizarea bazată pe voce. Faceți clic pe Previzualizare. Apare widgetul de previzualizare vocală.

Trebuie să activați accesul microfonului pentru a utiliza această funcționalitate.

Puteți vizualiza următoarele opțiuni în widgetul de previzualizare vocală:

Start pentru a începe examinarea.
Transcrierea live a conversației este afișată în widget atunci când previzualizarea vocală este în curs.
Terminați apelul pentru a încheia conversația.
Fără sonor pentru a dezactiva sunetul.

Vedeți performanța Agentului AI autonom folosind Analytics

Secțiunea Analiza agentului AI oferă o reprezentare grafică a valorilor cheie pentru a evalua performanța și eficacitatea agentului AI. Pentru a genera analiza agentului autonom AI:

Alegeți agentul AI din tabloul de bord.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Prima secțiune afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI.

Total sesiuni și sesiuni gestionate de agentul AI fără intervenție umană.
Total predări de agenți, care reprezintă numărul de sesiuni predate agenților umani.
Media zilnică a sesiunilor
Numărul total de mesaje (mesaje umane și mesaje ale agentului AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.
Media zilnică de mesaje

A doua secțiune afișează statisticile despre utilizatori. Acesta oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnici.

A treia secțiune afișează răspunsurile agentului AI și predările agenților

Configurați Scripted AI Agent

Această secțiune descrie cum să configurați și să gestionați agenții AI scriptați pe Webex platformă AI Agent Studio, astfel încât să ofere răspunsuri exacte la întrebările utilizatorilor și să efectueze sarcini automatizate în mod eficient.

Agent AI scriptat pentru efectuarea sarcinilor

Agentul AI scriptat mărește capacitățile de construire a agenților fără cod ale platformei Webex AI Agent Studio. Agentul AI scriptat permite conversații cu mai multe ture, unde poate obține date relevante de la clienți pentru a efectua sarcini specifice. Aceasta include:

Rulați comenzi simple - urmați instrucțiunile pentru a finaliza acțiuni predefinite.
Prelucrarea datelor—Manipularea și transformarea datelor în conformitate cu regulile specificate.
Interacționați cu alte sisteme—Comunicați cu alte soluții și controlați.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor
Actualizarea profilului de agent AI scriptat
Gestionarea entităților
Gestionarea intențiilor
Gestionarea răspunsurilor
Configurarea setărilor de gestionare
Adăugați o limbă la agentul AI scriptat
Configurarea setărilor de predare

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe + Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, creați un nou agent AI de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceți clic pe Start de la zero , apoi pe Următorul.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți? , faceți clic pe Scripted.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs.? , faceți clic pe Efectuare acțiuni.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem. De asemenea, puteți edita acest câmp. Motor AI - Alegeți motorul AI din lista derulantă.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Creați entități, adăugați intenții și definiți răspunsuri.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii: Nume agent — Editați numele agentului AI, după cum este necesar. ID sistem — Editați identificatorul generat de sistem al agentului AI, după cum este necesar. URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Descriere — introduceți detaliile despre agentul AI. Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite unui agent AI să solicite feedback în mesaj. Mesaj de eroare personalizat – Scrieți un mesaj care apare în cazul oricărei erori în timpul unei conversații cu agentul AI.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionarea entităților

Entitățile sunt blocurile de construcție ale conversațiilor. Acestea sunt elementele esențiale pe care agentul AI le extrage din declarațiile utilizatorilor. Acestea reprezintă informații specifice, cum ar fi numele produselor, datele, cantitățile sau orice alt grup semnificativ de cuvinte. Prin identificarea și extragerea eficientă a entităților, un agent AI poate înțelege mai bine intenția utilizatorului și poate oferi răspunsuri mai precise și mai relevante.

Tipuri de entități

Webex AI Agent Studio oferă 11 tipuri de entități predefinite pentru a captura diferite tipuri de date ale utilizatorilor. De asemenea, puteți crea oricare dintre următoarele entități particularizate.

Entități particularizate

Aceste entități sunt configurabile și permit dezvoltatorilor să capteze informații specifice cazurilor de utilizare.

Listă particularizată — definiți liste de șiruri așteptate pentru a captura puncte de date specifice care nu sunt acoperite de entități predefinite. Puteți adăuga mai multe sinonime pentru fiecare șir. De exemplu, o entitate personalizată pentru dimensiunea unei pizza.
Regex - utilizați expresii regulate pentru a identifica modele specifice și pentru a extrage datele corespunzătoare. De exemplu, un număr de telefon regex (de exemplu, 123-123-8789).
Cifre – captează intrări numerice de lungime fixă cu precizie ridicată, în special în interacțiunile vocale. În interacțiunile non-vocale, este utilizat ca alternativă la tipurile de entități Custom și Regex. De exemplu, pentru a detecta un număr de cont din cinci cifre, trebuie definită o lungime de cinci.
Alfanumeric – capturați combinații de litere și numere, oferind o recunoaștere precisă atât pentru intrările vocale, cât și pentru cele non-vocale.
Formă liberă - capturați puncte de date flexibile care sunt dificil de definit sau validat.
Locația pe hartă (WhatsApp) — extrageți datele despre locație pe care le-ați distribuit pe canalul WhatsApp.

Entități de sistem

Denumirea entității	Descriere	Exemplu de intrare	Exemplu de ieșire
Data	Analizați datele în limbaj natural într-un format de dată standard	"Iulie anul viitor"	01/07/2020
Ora	Analizează timpul în limbaj natural într-un format standard de timp	5 seara	17:00
E-mail	Detectează adresele de e-mail	scrie-mi la info@cisco.com	info@cisco.com
Număr de telefon	Detectează numărul de telefon comun	Sună-mă la 9876543210	9876543210
Unități monetare	Analizează moneda și suma	Vreau 20$	20$
Ordinale	Detectează numărul ordinal	Al patrulea din zece oameni	Locul 4
Cardinal	Detectează numărul cardinal	Al patrulea din zece oameni	10
Geolocalizare	Detectează locațiile geografice (orașe, țări etc.)	Am înotat în Tamisa, în Londra, Marea Britanie	Londra, Marea Britanie
Numele persoanelor	Detectează numele comune	Bill Gates de la Microsoft	Bill Gates
Cantitate	Identifică măsurătorile, în funcție de greutate sau distanță	Suntem la 5km distanță de Paris	5km
Durată	Identifică perioadele de timp	1 săptămână de vacanță	1 săptămână

Entitățile create pot fi editate din fila entități. Legarea entităților la o intenție adnotează enunțurile dvs. cu entitățile detectate pe măsură ce le adăugați.

Roluri de entitate

Crearea unei entități cu roluri de entitate

nainte de a începe

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , faceți clic pe fila Entități .
5	Faceți clic pe Creare entitate.
6	În fereastra Creare entitate , specificați următoarele câmpuri: Nume entitate — Introduceți numele entității. Tip entitate — Alegeți opțiunea Listă personalizată din lista derulantă. Valori — Introduceți o valoare pentru entitate.
7	Activați comutatorul Sugestii automate valori slot pentru completare automată și furnizați sugestii alternative pentru această entitate în timpul conversației. Câmpul Roluri este afișat în timp ce creați o entitate particularizată numai dacă rolurile de entitate sunt activate în secțiunea Setări avansate din fereastra Modificare motor de instruire pentru motoarele RASA și Mindmeld NLU.
8	Faceți clic pe Salvare. Puteți utiliza opțiunile Editare și Ștergere din coloana Acțiuni pentru a efectua acțiuni corelate.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce creați o entitate, puteți lega rolurile la o entitate.

Legarea rolurilor la o entitate

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate. În mod prestabilit, apare fila Intenție .
5	În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate.
6	Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.
7	Faceți clic pe Salvare. Puteți atribui roluri unei entități pentru colectarea aceleiași entități de două ori pentru o intenție.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

RASA necesită mai multe date de antrenament decât Swiftmatch pentru a obține o precizie ridicată. Dezvoltatorii pot comuta motoarele NLU în filele Articole și Instruire ale agenților AI scriptați pentru a evalua performanța. Schimbarea motorului actualizează algoritmul agentului AI, necesitând reinstruire pentru o deducție precisă bazată pe noul model. Puteți analiza diferențele de performanță utilizând scorurile de similitudine din sesiuni și testarea cu un singur clic.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care este afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială - definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială.
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este activată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultatele stocate per mesaj – Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate ale agentului AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta scoruri de prag diferite pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După ce ați creat toate articolele, puteți instrui agentul AI și îl puteți face live pentru a-l testa și implementa. Pentru a instrui agentul AI cu corpusul său actual, faceți clic pe Tren în dreapta sus. Acest lucru ar trebui să schimbe starea la Instruire.

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

În acest moment, puteți face clic pe Faceți live pentru a face corpusul instruit live și a-l testa în previzualizare partajabilă sau pe canale externe unde este implementat agentul AI.

Model vectorial

Acum puteți selecta modelele vectoriale preferate ca parte a setărilor avansate ale motorului din motorul NLU Swiftmatch. Selecția este posibilă între două opțiuni - Nivel de enunț versus vectori la nivel de articol. În eforturile noastre continue de a îmbunătăți precizia motoarelor noastre NLU, am experimentat utilizarea vectorilor la nivel de articol în locul modelului mai vechi care folosea vectori la nivel de enunț. Am constatat că vectorii la nivel de articol îmbunătățesc precizia în majoritatea cazurilor. Rețineți că vectorii la nivel de articol sunt noua valoare implicită pentru vectorizare pentru noii agenți AI monolingvi. Pentru agenții AI multilingvi, potrivirile la nivel de articol sunt acceptate numai atunci când modelul multilingv este Polymatch.

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care sunt disponibile la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Gestionarea intențiilor

Intenția este o componentă esențială a platformei Webex AI Agent Studio, care permite agentului AI să înțeleagă și să răspundă eficient la informațiile dvs. Reprezintă o sarcină sau o acțiune specifică pe care doriți să o realizați în timpul unei conversații. Puteți defini toate intențiile care corespund activităților pe care doriți să le efectuați. Acuratețea clasificării intenției are un impact direct asupra capacității agentului AI de a oferi răspunsuri relevante și utile. Clasificarea intenției este procesul de identificare a intenției pe baza informațiilor introduse, permițând agentului AI să răspundă într-o manieră semnificativă și relevantă din punct de vedere contextual.

Intențiile sistemului

Intenție implicită de rezervă – Capacitățile unui agent AI sunt în mod inerent limitate de intențiile care sunt proiectate să recunoască și să răspundă. Deși o întreprindere nu poate anticipa fiecare întrebare posibilă pe care ați putea-o pune, intenția implicită de rezervă poate ajuta conversațiile să fie pe drumul cel bun.
Prin implementarea unei intenții implicite de rezervă, dezvoltatorii de agenți AI se pot asigura că agentul AI gestionează cu grație interogările neașteptate sau în afara domeniului de aplicare, redirecționând conversația înapoi la intenții cunoscute.
Dezvoltatorii de agenți AI nu trebuie să adauge afirmații specifice intenției de rezervă. Agentul poate fi instruit să declanșeze automat intenția de rezervă atunci când întâlnește întrebări cunoscute în afara domeniului de aplicare, care altfel ar putea fi clasificate incorect în alte scopuri.
De exemplu, într-un agent bancar AI, clienții ar putea încerca să întrebe despre împrumuturi. Dacă agentul AI nu este configurat să gestioneze solicitările legate de împrumuturi, aceste interogări pot fi încorporate ca fraze de instruire în cadrul intenției implicite derezervă. Atunci când un client întreabă despre împrumuturi în orice moment al conversației, agentul AI recunoaște interogarea ca neîncadrându-se în intențiile definite și declanșează răspunsul de rezervă. Acest lucru asigură un răspuns mai adecvat.

Intenția de rezervă nu ar trebui să aibă sloturi asociate cu aceasta.

Intenția de rezervă trebuie să utilizeze cheia implicită a șablonului de rezervă pentru răspunsul său.
Ajutor - Această intenție este concepută pentru a răspunde întrebărilor clienților despre capacitățile agentului AI. Atunci când clienții nu sunt siguri de ceea ce pot realiza sau întâmpină dificultăți în timpul unei conversații, aceștia caută adesea asistență cerând ajutor.
În mod implicit, răspunsul pentru intenția de ajutor este mapat la cheia șablonului mesajului de ajutor . Cu toate acestea, dezvoltatorii de agenți AI pot personaliza răspunsul sau pot modifica cheia șablonului asociată pentru a oferi îndrumări mai personalizate și mai informative.
Este recomandat să transmiteți capacitățile agentului AI la un nivel înalt, oferind clienților o înțelegere clară a ceea ce pot face în continuare.
Discutați cu un agent – Această intenție le permite clienților să solicite asistență de la un agent uman în orice etapă a interacțiunii lor cu agentul AI. Când această intenție este invocată, sistemul inițiază automat un transfer către un agent uman. Șablonul de răspuns implicit pentru această intenție este predarea agentului. Deși nu există restricții UI privind schimbarea cheii șablonului de răspuns, modificarea acesteia nu va afecta rezultatul predării umane.

Intenții de discuții mici

Toți agenții AI nou creați includ patru intenții predefinite de discuții mici pentru a gestiona saluturile comune ale clienților, expresii de recunoștință, feedback negativ și rămas bun:

Formule de salut
Vă mulțumesc
Agentul AI nu a fost de ajutor
La revedere

Creați o intenție

nainte de a începe

Înainte de a crea o intenție, asigurați-vă că ați creat entități care să facă legătura cu intenția. Pentru mai multe informații, consultați Crearea unei entități cu roluri de entitate.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, alegeți un agent AI.
3	Faceți clic pe Training din panoul din stânga.
4	Pe pagina Date antrenament, faceți clic pe Creare intenție.
5	În fereastra Creare intenție , specificați următoarele detalii: Numele intenției — introduceți numele intenției. Adăugați enunț - adăugați o expresie pentru a invoca intenția și faceți clic pe Adăugare. Dacă există entități prezente în enunțurile adăugate, acestea sunt adnotate automat în enunțuri și apar în secțiunea Sloturi . Puteți adăuga mai multe entități ca sloturi la o intenție. Pentru mai multe informații, consultați Crearea unei entități cu roluri de entitate. Fiecare slot afișează următoarele: Numele entității. Dacă este necesar pentru finalizarea intenției. Numărul de reîncercări pe care agentul AI încearcă să le obțină această valoare a slotului de la utilizator. Cheia șablon.
6	Bifați caseta de selectare Obligatoriu dacă entitatea este obligatorie.
7	Introduceți numărul de reîncercări permise pentru acest slot. În mod implicit, numărul este setat la trei.
8	Alegeți cheia șablonului din lista derulantă. Faceți clic pe Creare nou pentru a crea o nouă cheie de șablon de răspuns pentru entitate. Conținutul răspunsului pentru aceste chei șablon este configurat în secțiunea Răspunsuri . Fiecare cheie șablon are un răspuns corespunzător care este trimis utilizatorului atunci când intenția respectivă este declanșată.
9	În secțiunea Răspuns , introduceți cheia șablonului de răspuns final pentru a fi returnată utilizatorilor la finalizarea intenției.
10	Activați comutatorul Resetare sloturi după finalizare pentru a reseta valorile sloturilor colectate în conversație după finalizarea intenției. Dacă acest comutator este în starea dezactivat, slotul păstrează valorile vechi și afișează același răspuns.
11	Activați comutatorul Actualizare valori slot pentru a actualiza valoarea slotului în timpul conversației cu consumatorul. Agentul AI ia în considerare ultima valoare completată în slot pentru a procesa datele. Dacă este activată, valorile pentru sloturile umplute sunt actualizate ori de câte ori clienții furnizează informații noi pentru același tip de slot.
12	Activați comutatorul Furnizați sugestii pentru sloturi pentru a oferi sugestii pentru umplerea sloturilor și valori alternative ale sloturilor în răspunsul final, pe baza datelor introduse de utilizator.
13	Activați comutatorul Terminați conversația pentru a închide sesiunea după această intenție. Webex Connect și fluxurile de voce pot utiliza acest lucru pentru a închide o conversație cu consumatorii.
14	Faceți clic pe Salvare. Dați clic pe Antrenați în partea dreaptă sus a filei Instruire pentru a reflecta modificările aduse intențiilor și entităților. Pentru a antrena motoarele Rasa sau Mindmeld NLU, este necesar un minim de două variante de antrenament (enunțuri) per intenție. De asemenea, fiecare slot trebuie să aibă cel puțin două adnotări. Dacă aceste cerințe nu sunt îndeplinite, butonul Tren este dezactivat. Lângă intenția afectată apare o pictogramă de avertizare pentru a indica problema. Cu toate acestea, intenția implicită de rezervă este exceptată de la aceste cerințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

Legarea entităților cu intenție

nainte de a începe

Asigurați-vă că creați entități și le legați înainte de a adăuga enunțuri. Acest automat adnotează entitățile în timp ce sunt adăugate enunțuri.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate. În mod prestabilit, apare fila Intenție .
5	În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate. Entitățile legate apar în secțiunea Sloturi.
6	Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.
7	Faceți clic pe Salvare. Atunci când o entitate este marcată ca fiind necesară, devin disponibile opțiuni suplimentare de configurare. Puteți specifica numărul maxim de solicitări ale agentului AI pentru entitatea lipsă înainte de a escalada sau de a furniza un răspuns de rezervă. Puteți defini cheia șablonului care va fi invocată dacă entitatea necesară nu este furnizată în cadrul numărului specificat de încercări. Odată ce un agent AI identifică o intenție și colectează toate datele necesare (sloturi), acesta răspunde utilizând mesajul asociat cheii șablonului final configurat pentru intenția respectivă. Pentru a începe o nouă conversație sau pentru a gestiona intențiile ulterioare fără a prelua datele anterioare, trebuie să activați comutatorul Resetare sloturi după finalizare . Această setare șterge toate entitățile recunoscute din istoricul conversațiilor, asigurând un nou început pentru fiecare nouă interacțiune.

Generați date de antrenament

Pentru a genera date de antrenament, urmați pașii de mai jos:

Introduceți numele intenției și un exemplu de enunț.
Faceți clic pe Generate (Generare).
Furnizați o scurtă descriere a intenției de a ghida AI.
Specificați numărul dorit de variante și nivelul de creativitate pentru sugestiile generate de AI.

Generarea mai multor variante simultan poate afecta calitatea. Vă recomandăm maximum 20 de variante pe generație.
Un cadru de creativitate mai scăzut poate produce variante mai puțin diverse.
Procesul de generare poate dura câteva secunde, în funcție de numărul de variante solicitate.
Pictograma fulger distinge variantele generate de AI de datele de antrenament definite de utilizator.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care este afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială - definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială.
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este activată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultatele stocate per mesaj – Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate ale agentului AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta scoruri de prag diferite pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

În acest moment, puteți face clic pe Faceți live pentru a face corpusul instruit live și a-l testa în previzualizare partajabilă sau pe canale externe unde este implementat agentul AI.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care sunt disponibile la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Semnalizarea variantelor generate

Localizați opțiunea de semnalizare: Este disponibilă o opțiune de semnalizare pentru fiecare enunț generat.
Oferiți feedback: atunci când semnalează o ieșire, dezvoltatorii pot adăuga comentarii și pot specifica motivul semnalării.

Creați intenție și entitate multilingvă

Gestionarea răspunsurilor

Răspunsurile sunt mesajele pe care agentul AI le trimite clienților ca răspuns la întrebările sau intențiile acestora. Puteți crea răspunsuri care includ:

Text — Mesaje text simplu pentru comunicare directă.
Cod — Cod încorporat pentru conținut sau acțiuni dinamice.
Multimedia - Imagini, elemente audio sau video pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

Răspunsurile au două componente majore:

Șabloane - Structuri de răspuns predefinite care sunt mapate la intenții specifice.
Fluxuri de lucru — Logica care determină ce șablon să utilizați pe baza intenției identificate.

Șabloanele pentru Agent Handover, Ajutor, Rezervă și Bun venit sunt preconfigurate, iar mesajul de răspuns poate fi modificat din șabloanele corespunzătoare.

Tipuri de răspuns

Secțiunea Designerului de răspunsuri acoperă diferite tipuri de răspunsuri și modul în care acestea pot fi configurate.

Substituție variabilă

Configurarea răspunsurilor utilizând proiectantul de răspunsuri

Designerul de răspunsuri oferă o interfață ușor de utilizat pentru crearea răspunsurilor fără a necesita cunoștințe extinse de codificare. Sunt disponibile două tipuri de răspuns:

Răspunsuri condiționate: Pentru nondezvoltatori, această opțiune permite construirea ușoară a răspunsurilor pe care agentul AI le oferă clienților.
Fragmente de cod: Pentru dezvoltatorii care utilizează Python, această opțiune oferă flexibilitate pentru configurarea răspunsurilor folosind codul.

Proiectantul de răspunsuri este conceput pentru a se asigura că experiența utilizatorului se adresează canalului specific cu care interacționează agentul AI.

Șabloane de răspuns

Text - Acestea sunt răspunsuri text simple. Pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului, proiectantul de răspunsuri permite mai multe casete de text într-un singur răspuns, permițându-vă să împărțiți mesajele lungi în secțiuni mai ușor de gestionat. Fiecare casetă text poate include diverse opțiuni de răspuns. În timpul unei conversații, una dintre aceste opțiuni este selectată aleatoriu și afișată utilizatorului, asigurând o interacțiune dinamică și antrenantă.
Pentru a menține o experiență de utilizator dinamică și captivantă, puteți adăuga mai multe opțiuni de răspuns la șabloanele dvs. Când este activat un șablon cu mai multe opțiuni, una dintre ele este selectată aleatoriu și afișată utilizatorului. Puteți activa această funcție făcând clic pe butonul +Adăugați o variantă situat în partea de jos a răspunsului .

Când salvați răspunsurile, este posibil să vedeți un avertisment care indică numărul de erori care trebuie corectate. Câmpurile cu erori vor fi evidențiate cu roșu. Folosind săgețile de navigare, dezvoltatorii pot localiza și remedia cu ușurință aceste erori în orice canal sau format de răspuns. Dacă selectorul de liste sau caruselul conține mai multe carduri, navigarea prin puncte vă permite să vă deplasați printre cardurile cu erori. Pentru un singur card, punctul corespunzător devine roșu pentru a semnala eroarea.
Răspuns rapid – Răspunsurile text pot fi asociate cu butoane, care pot fi fie pe bază de text, fie linkuri URL. Butoanele text necesită un titlu și o sarcină utilă, care este trimisă botului atunci când faceți clic. Butoanele URL redirecționează utilizatorii către o anumită pagină web.
Atunci când interogarea unui client este ambiguă, potrivirea parțială permite botului să sugereze articole sau intenții relevante ca opțiuni. Această funcție este disponibilă pentru interacțiunile de pe web și Facebook.
Adăugarea răspunsurilor rapide URL
Butoanele de răspuns rapid URL din răspunsurile fixe și condiționate vă permit să creați butoane care redirecționează utilizatorii către site-ul dvs. pentru informații suplimentare sau acțiuni, cum ar fi completarea formularelor. Când faceți clic, aceste butoane deschid adresa URL specificată într-o filă nouă din aceeași fereastră a browserului, fără a trimite date înapoi botului.
Pentru a adăuga un răspuns rapid URL ca răspuns condiționat sau fix:
1. Alegeți articolul sau cheia șablonului pentru care doriți să configurați răspunsul rapid URL.
2. Faceți clic pe +Adăugați un răspuns rapid. Apare fereastra pop-up de tip buton.
3. Alegeți tipul de buton ca URL în canalul web.
4. Specificați titlul butonului și adresa URL către care trebuie redirecționat consumatorul după ce faceți clic pe buton.
5. Faceți clic pe OK pentru a adăuga un răspuns rapid la URL.
Butoanele de tip URL pot fi, de asemenea, configurate prin tipul de răspuns dinamic, unde aceste butoane urmează să fie configurate folosind fragmente de cod python. Aceste butoane sunt acceptate în secțiunile Previzualizare și Previzualizare partajabilă. În prezent, acestea nu sunt acceptate de widgetul de chat live IMIchat sau de alte canale terțe.
Carusel – Răspunsurile îmbogățite pot include o singură unitate sau mai multe unități aranjate într-un format carusel. Fiecare carte necesită un titlu și poate conține o imagine, o descriere și până la trei butoane.
Butoanele de răspuns rapid din șablonul Carusel pot fi configurate folosind linkuri text sau URL. Dacă faceți clic pe un buton URL, utilizatorul va fi redirecționat către site-ul web specificat. Dacă faceți clic pe un buton de răspuns rapid bazat pe text, trimiteți o sarcină utilă configurată către bot, declanșând răspunsul corespunzător.
Imagine - Un șablon multimedia în care utilizatorii pot configura imagini furnizând adrese URL.
Video — redă videoclipurile în previzualizare pe baza adresei URL configurate a videoclipului.
Cod - Poate fi folosit pentru a scrie cod Python pentru apelarea API-urilor sau executarea altor logici.

Fragmente de cod

Răspunsurile condiționate, cu caracteristicile lor extinse și șabloanele diverse, pot aborda în mod eficient majoritatea nevoilor agenților AI. Cu toate acestea, pentru cazurile de utilizare complexe care nu pot fi realizate pe deplin prin răspunsuri condiționate sau pentru dezvoltatorii care preferă codificarea, este disponibil tipul de răspuns fragment de cod.

Dacă nu configurați un răspuns unic pentru canale diferite, răspunsul web este luat ca răspuns implicit și același lucru este trimis clientului. Lista șabloanelor acceptate pe canalul web este:

Text - Un mesaj text simplu care poate avea mai multe variante. Acest mesaj configurat se afișează pe baza interogării.
Răspuns rapid — Un șablon cu text și butoane pe care se poate face clic.
Carusel – o colecție de carduri, fiecare unitate având un titlu, o adresă URL a imaginii și o descriere.
Imagine - Un șablon pentru configurarea imaginilor prin furnizarea de adrese URL.
Video - Un șablon pentru configurarea videoclipului prin furnizarea adresei URL a videoclipului. Puteți reda videoclipul făcând clic sau atingând imaginea.
Fișier — Un șablon pentru configurarea unui fișier pdf prin furnizarea URL-ului pentru accesarea fișierului.
Audio — Un șablon pentru configurarea unui fișier audio prin furnizarea URL-ului audio. De asemenea, arată durata mesajului audio în ieșire.

Configurarea setărilor de gestionare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.
Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat; acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.
Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:
- Nu faceți nimic: nu se ia nicio măsură.
- Trimitere către agent: chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.
Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.
Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea va fi închisă automat în scenariul inactivității utilizatorului.
Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când aceasta este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1	Navigați la fila Setări > limbă .
2	Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.
4	Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.
5	După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă, dă clic pe Setează ca prestabilită. Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, dacă treceți de la o limbă implicită existentă, aceasta poate afecta articolele, organizarea, testarea și experiențele de previzualizare ale agentului AI.
6	Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.
Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.
Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa predarea. Acest număr este configurabil.
Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare

Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Sunt necesare cunoștințe specifice—Agentul trebuie să răspundă la întrebări dintr-un domeniu predefinit.
Consecvența este importantă—Agentul trebuie să ofere răspunsuri consecvente la interogări similare.
Este necesară o flexibilitate limitată—Răspunsurile agentului sunt limitate de informațiile din corpusul de instruire.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări
Actualizarea profilului de agent AI scriptat
Gestionați articolele
Configurarea setărilor de gestionare
Adăugați o limbă la agentul AI scriptat
Configurarea setărilor de predare

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina de profil se completează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Scriptat.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI predefiniți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați articole la agentul AI.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii: Nume agent — Editați numele agentului AI, după cum este necesar. ID sistem — Editați identificatorul generat de sistem al agentului AI, după cum este necesar. URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Descriere — introduceți detaliile despre agentul AI. Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite unui agent AI să solicite feedback în mesaj. Mesaj de eroare personalizat – Scrieți un mesaj care apare în cazul oricărei erori în timpul unei conversații cu agentul AI.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionați articolele

Articolele sunt o parte importantă a agenților AI scriptați. Un articol este combinația dintre o întrebare, variațiile sale și răspunsul la această întrebare. Fiecare articol are o întrebare implicită care îl identifică. Toate articolele alcătuiesc împreună baza de cunoștințe sau corpusul agentuluiAI. Când clientul întreabă ceva, sistemul își verifică baza de cunoștințe și vă oferă cel mai bun răspuns pe care îl găsește.

Motoarele NLU Rasa și Mindmeld necesită cel puțin două variante de antrenament (enunțuri) pentru ca un articol să facă parte din modelul antrenat al unui corpora. Butoanele Tren și Salvare și Tren rămân indisponibile într-un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări, dacă selectați un motor NLU Rasa sau Mindmeld și dacă un articol are mai puțin de două variante. Când așezați cursorul pe aceste butoane indisponibile, sistemul afișează un mesaj care vă solicită să rezolvați problemele înainte de antrenament. De asemenea, sistemul afișează o pictogramă de avertizare corespunzătoare articolului cu probleme. Puteți rezolva problemele adăugând mai mult de două variante pentru un articol. Butoanele Tren și Salvare și Tren devin disponibile odată ce problemele sunt rezolvate. Având două variante nu se aplică pentru articolele implicite - mesaj cu potrivire parțială, mesaj de rezervă și mesaj de întâmpinare.

Puteți clasifica articolele în categorii la alegere și toate articolele necategorizate rămân clasificate ca neatribuite. Din momentul creării articolelor, există patru articole implicite care sunt disponibile pentru fiecare agent AI. Următoarele sunt următoarele:

Mesaj de bun venit— Acesta conține primul mesaj ori de câte ori există un început de conversație între client și agentul AI.
Mesaj de rezervă – agentul AI afișează acest mesaj atunci când agentul nu poate înțelege întrebarea utilizatorului.
Potrivire parțială— Când agentul AI recunoaște mai multe articole cu o mică diferență de scoruri (așa cum este setat în setările de predare și inferență ), agentul afișează acest mesaj de potrivire împreună cu articolele potrivite ca opțiuni. De asemenea, puteți configura răspunsul text care va fi afișat împreună cu aceste opțiuni.
Ce poți face?— Puteți configura capacitățile agentului AI. AI Agent afișează acest lucru ori de câte ori utilizatorii finali pun la îndoială capacitățile AI Agent.

În plus față de acestea, articolul implicit Discuție cu un agent este adăugat dacă sunt activate setările de predare a agentului din Handover și Inferență .

Toți noii agenți AI au, de asemenea, patru articole Smalltalk care gestionează enunțurile utilizatorilor pentru:

Formule de salut
Vă mulțumesc
Agentul AI nu a fost de ajutor
La revedere

Aceste articole și răspunsuri sunt disponibile în mod implicit în baza de cunoștințe Agent AI, în timp ce creați un nou agent AI. De asemenea, puteți să le modificați sau să le eliminați.

Nu puteți șterge articolele implicite Mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, Discuție cu un agent și Mesaj parțial implicit.

Adăugați articole prin interfața de utilizare și răspunsul implicit

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe Creare articol nou.
4	Adăugați variantele implicite.
5	Alegeți oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile: Răspuns condițional — Răspunsul este configurat de reguli. Răspunsul poate fi în diferite formate, cum ar fi text, carusel, răspuns rapid, imagine, audio, video, cod și fișier. Puteți adăuga mai multe răspunsuri la un articol. Fragment de cod - Răspunsul este creat utilizând condițiile dacă-altceva. Pentru mai multe informații, consultați secțiunea Configurarea răspunsurilor utilizând Designerul de răspunsuri.
6	Dați clic pe Salvați și instruiți.

Import din cataloage

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie.
4	Apasă pe Importă din cataloage.
5	Alegeți categoriile articolelor care vor fi adăugate agentului.
6	Faceți clic pe Finalizat.

Extrageți întrebări frecvente din link

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma puncte de suspensie.
4	Dați clic pe Extrageți întrebările frecvente din link.
5	Introduceți adresa URL unde sunt găzduite întrebările frecvente și faceți clic pe Extragere.
6	Faceți clic pe Import.

Import din fișier

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie .
4	Faceți clic pe Import dintr-un fișier și alegeți CSV pentru a importa articolele din fișierul CSV. Dacă importați articole dintr-un fișier în format JSON, alegeți JSON.
5	Faceți clic pe Răsfoire și selectați un fișier care conține toate articolele. Faceți clic pe Descărcare eșantion pentru a vizualiza formatul în care trebuie specificate articolele.
6	Faceți clic pe Import.

Adăugați sinonime particularizate

Multe cazuri de utilizare a agenților AI tind să implice cuvinte și fraze care pot să nu facă parte din vocabularul standard al limbii engleze sau să fie specifice unui context de afaceri. De exemplu, doriți ca agentul AI să recunoască aplicația Android, aplicația iOS și așa mai departe. Agentul AI trebuie să includă acești termeni și variațiile lor în enunțurile de instruire pentru toate articolele conexe, ceea ce duce la introducerea redundantă a datelor.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie.
4	Dați clic pe Sinonime personalizate.
5	Faceți clic pe Cuvânt rădăcină nou.
6	Configurați valoarea cuvântului rădăcină și sinonimele sale și faceți clic pe Salvare.
7	Instruiți din nou agentul AI după adăugarea sinonimelor. De asemenea, puteți exporta sinonimele (în format de fișier .CSV) în folderul local și puteți importa fișierul înapoi pe platformă.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care este afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială - definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială.
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este activată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultatele stocate per mesaj – Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate ale agentului AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta scoruri de prag diferite pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

În acest moment, puteți face clic pe Faceți live pentru a face corpusul instruit live și a-l testa în previzualizare partajabilă sau pe canale externe unde este implementat agentul AI.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care sunt disponibile la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Configurarea setărilor de gestionare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.
Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat; acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.
Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:
- Nu faceți nimic: nu se ia nicio măsură.
- Trimitere către agent: chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.
Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.
Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea va fi închisă automat în scenariul inactivității utilizatorului.
Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când aceasta este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1	Navigați la fila Setări > limbă .
2	Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.
4	Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.
5	După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă, dă clic pe Setează ca prestabilită. Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, dacă treceți de la o limbă implicită existentă, aceasta poate afecta articolele, organizarea, testarea și experiențele de previzualizare ale agentului AI.
6	Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.
Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.
Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa predarea. Acest număr este configurabil.
Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare

Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Previzualizarea agentului AI scriptat

Webex AI Agent Studio vă permite să previzualizați agenții AI în timp ce îl dezvoltați și chiar și după finalizarea dezvoltării. În acest fel, puteți testa funcționarea agenților AI și puteți determina dacă sunt generate răspunsurile dorite corespunzătoare interogărilor de intrare respective. Puteți previzualiza agentul AI scriptat utilizând următoarele moduri.

Tabloul de bord Agent AI — treceți cu mouse-ul peste un card Agent AI pentru a vizualiza opțiunea Previzualizare pentru acel agent AI. Faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului AI.
Antet Agent AI – După intrarea în modul Editare pentru orice agent AI făcând clic pe cardul Agent AI sau pe butonul Editare de pe cardul Agent AI, opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea antetului.
Widget minimizat – După ce o previzualizare este lansată și apoi minimizată, se creează un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii, permițându-vă să redeschideți cu ușurință modul de previzualizare.

În plus, puteți copia linkul de previzualizare partajabil din cadrul unui agent AI. Pe cardul Agent AI, faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie din dreapta sus și faceți clic pe Copiați linkul de previzualizare. Puteți partaja acest link cu ceilalți utilizatori ai agentului AI.

Widget de previzualizare a platformei

Puteți maximiza widgetul de previzualizare pentru o vizualizare mai bună. De asemenea, puteți oferi informații consumatorilor și puteți iniția mai multe camere pentru a testa temeinic agentul AI.

Widget de previzualizare partajabil

Culoare widget — Prin adăugarea unui parametru brandColor la link. Puteți defini culori simple folosind nume de culori sau puteți utiliza codul hexazecimal al culorilor.
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii unui parametru al carcasei telefonului din link. Acest lucru este setat la true în mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l fals

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Secțiuni comune de gestionare pentru Scripted AI Agent

Următoarele secțiuni apar în panoul din stânga al paginii de configurare a agentului AI:

Instruire

Pe măsură ce agenții AI evoluează și devin mai complecși, modificările logicii lor sau ale înțelegerii limbajului natural (NLU) pot avea uneori consecințe neintenționate. Pentru a asigura performanțe optime și pentru a identifica potențialele probleme, platforma de agenți AI oferă un cadru convenabil de testare bot cu un singur clic. Aveţi posibilitatea să efectuaţi următoarele:

Creați și rulați cu ușurință un set cuprinzător de cazuri de testare.
Definiți mesajele de testare și răspunsurile așteptate pentru diferite scenarii.
Simulați interacțiuni complexe creând cazuri de testare cu mai multe mesaje.

Definiți testele

Puteți defini teste utilizând următorii pași:

Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.
Faceți clic pe Testare în panoul din stânga. În mod implicit, apare fila Testcase .
Selectați un caz de testare și faceți clic pe Executare teste selectate.

Fiecare rând din tabel reprezintă un caz de testare având următorii parametri:

Tabelul 1. Cazuri de testare
Parametru	Descriere
Mesaj	Un exemplu de mesaj care reprezintă tipurile de interogări și declarații pe care vă puteți aștepta ca utilizatorii să le trimită agentului AI.
Limba așteptată	Limba în care se așteaptă ca utilizatorii să interacționeze cu agentul AI.
Articol așteptat	Specificați articolul care va fi afișat ca răspuns la un anumit mesaj de utilizator. Pentru a vă ajuta să găsiți cel mai relevant articol, această coloană are o funcție inteligentă de completare automată. Pe măsură ce introduceți, sistemul sugerează potrivirea articolelor pe baza textului introdus până acum.
Resetarea contextului anterior	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a izola cazurile de testare și a vă asigura că acestea sunt rulate independent de orice context de agent AI existent. Când este activată, fiecare caz de testare este simulat într-o nouă sesiune, prevenind orice interferență din interacțiunile anterioare sau datele stocate.
Includeți potriviri parțiale	Activați acest comutator pentru a considera cazurile de testare reușite, chiar dacă articolele așteptate se potrivesc doar parțial cu răspunsul real.
Import din CSV	Importați cazuri test dintr-un fișier separat prin virgulă (CSV). În acest caz, toate cazurile de testare existente sunt suprascrise.
Export în CSV	Exportați cazuri de testare într-un fișier separat prin virgulă (CSV).
Testați apelurile inverse	Activați acest comutator pentru a simula reapelările primite și pentru a testa comportamentul fluxului fără a necesita apeluri primite efectiv. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Apel invers în flux	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a indica faptul că o intenție trebuie să declanșeze o apelare inversă. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Șablon de apel invers așteptat	Specificați cheia șablon de activat atunci când are loc reapelarea. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Expirare apel invers	Perioada maximă de timp (în secunde) în care agentul AI așteaptă un răspuns de apelare inversă înainte de a considera reapelarea ca fiind expirată. Este permisă o expirare maximă de 20 de secunde. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.

Executați teste

Pe fila Executare , faceți clic pe Executare teste selectate pentru a iniția o execuție secvențială a tuturor cazurilor de testare selectate.

De asemenea, puteți executa cazuri de testare din fila Cazuri de testare.

Pe măsură ce fiecare caz de testare se finalizează, sistemul afișează rezultatul lângă intrarea corespunzătoare. Pentru a termina un caz de testare care rulează, faceți clic pe Abandonare rulare în colțul din dreapta sus al ecranului.

Pentru a vizualiza cazuri de testare cu rezultate specifice, faceți clic pe rezultatul dorit (de exemplu,Admis,Trecut cu potrivire parțială,Eșuat,În așteptare ) în panglica rezumat. Aceasta filtrează lista cazurilor de testare pentru a afișa numai cele care corespund rezultatului selectat.

Istoricul execuției

În fila Istoric , accesați toate cazurile de testare executate.

Faceți clic pe pictograma Descărcare din coloana Acțiuni pentru a exporta datele de test executate ca fișier CSV pentru analiză sau raportare offline.
Examinați setările specifice ale motorului și algoritmului utilizate pentru executarea fiecărui caz de testare. Aceste informații ajută dezvoltatorii să optimizeze performanța agentului AI.
Pentru a vizualiza setările avansate de configurare a algoritmului utilizat pentru un anumit motor de antrenament, faceți clic pe pictograma Informații de lângă numele motorului de antrenament. Aceasta oferă informații despre parametrii și setările care au influențat comportamentul agentului AI în timpul testării.

Sesiuni

Canale — canalul în care a avut loc interacțiunea (de exemplu, chat, voce).
ID sesiune — Un identificator unic pentru sesiune.
ID-ul consumatorului — identificatorul unic al utilizatorului.
Mesaje — Numărul de mesaje schimbate în timpul sesiunii.
Actualizat la - Ora la care sesiunea a fost închisă.
Metadate — Informații suplimentare despre sesiune.
- Ascundere sesiuni de testare — Bifați această casetă de selectare pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa numai lista sesiunilor în direct.
- Predarea agentului a avut loc — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă are loc predarea agentului, se afișează pictograma căștilor care indică predarea chatului către un agent uman.
- Eroare — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile în care a survenit eroarea.
- Downvoted— Bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Vizualizarea Detalii sesiune într-un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări oferă o defalcare cuprinzătoare a unei interacțiuni specifice între un utilizator și agentul AI.

Secțiunea Mesaje :

Afișează toate mesajele trimise de utilizator în timpul sesiunii.
Afișează răspunsurile corespunzătoare generate de agentul AI.
Prezintă ordinea cronologică a mesajelor, oferind context pentru interacțiune.

Fila Informații tranzacție:

Listează articolele care au fost identificate ca fiind relevante pentru interogarea clientului, incluzând atât potriviri exacte, cât și potriviri parțiale.
Afișează scorurile de similitudine asociate fiecărui articol identificat, indicând gradul de relevanță.
Prezintă rezultatele algoritmilor de bază utilizați pentru a procesa interogarea clientului și pentru a identifica articolele relevante.
Afișează numărul de rezultate ale algoritmului în funcție de setările configurate în fila Predare și deducție .

Secțiunea Alte informații din vizualizarea Detalii sesiune oferă context suplimentar și detalii despre o anumită interacțiune. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Interogare procesată— Afișează versiunea preprocesată a datelor de intrare ale clientului după ce acestea au fost procesate de conducta de înțelegere a limbajului natural (NLU) a agentului AI.
Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă predarea unui agent a fost declanșată de reguli specifice.
Tip de răspuns — specifică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru efectuarea acțiunilor

Fila Informații tranzacție din Agentul AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor oferă o defalcare detaliată a unei interacțiuni specifice, clasificând informațiile în patru secțiuni:

Secțiunea Intenții identificate :

Afișează intențiile care au fost identificate pentru interogarea clientului.
Indică nivelul de încredere asociat fiecărei intenții identificate.
Listează sloturile asociate cu intenția identificată. Faceți clic pe slot pentru a vizualiza informații suplimentare despre valoarea sa și despre modul în care a fost extras din interogarea utilizatorului.

Secțiunea Rezultate algoritm oferă informații despre procesele subiacente care au condus la răspunsul agentului AI. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Listă de intenții — Afișează intențiile identificate și scorurile de similitudine corespunzătoare.
Listă entități — Afișează entitățile care au fost extrase din mesajul utilizatorului.

Alte informații afișează:

Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă predarea unui agent a fost declanșată de reguli specifice.
Cheie șablon — indică cheia șablonului asociată cu intenția care a declanșat răspunsul agentului AI.
Tip de răspuns— indică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

De asemenea, puteți descărca și vizualiza informațiile despre tranzacție în format JSON utilizând opțiunea de descărcare.

Fila Metadate afișează:

Metadate NLP — Examinați pașii de preprocesare aplicați datelor introduse de client în fila NLP .
Datastore și FinalDF - Accesați datele legate de sesiune din filele Datastore și FinalDF pentru roboții inteligenți.
Funcționalitate de căutare — Utilizați bara de căutare încorporată pentru a găsi rapid anumite enunțuri în cadrul unei conversații.

Istorie

Pagina Istoric vă permite:

Vizualizare istoric instruire—Urmăriți momentul în care un corpus a fost instruit și modificările efectuate.
Comparați motoarele de antrenament - Examinați motoarele de antrenament utilizate pentru diferite iterații și duratele de antrenament corespunzătoare.
Urmăriți modificările - Monitorizați modificările setărilor, articolelor, răspunsurilor, NLP și organizării.
Reveniți la versiunile anterioare—Reveniți cu ușurință la un set de antrenament mai vechi, dacă este necesar.

Secțiunea Istoric oferă instrumente convenabile pentru gestionarea articolelor din baza de cunoștințe:

Activare articole - Faceți articole inactive anterior Live pentru a le include în răspunsurile agentului AI.
Editare articole — Creați o versiune nouă a unui articol existent, păstrând originalul pentru referință.
Previzualizare performanță — Evaluați performanța agentului AI cu o bază de cunoștințe specifică, utilizând caracteristica Previzualizare .
Descărcare articole — Exportați articolele din baza de cunoștințe ca fișier CSV pentru analiză sau referință offline.
Această opțiune este disponibilă pentru Scripted AI Agent numai pentru a răspunde la întrebări.

Jurnalele de audit

Secțiunea Jurnale de audit oferă o înregistrare detaliată a modificărilor aduse agentului AI scriptat în ultimele 35 de zile. Pentru a accesa jurnalele de audit:

Navigați la tabloul de bord și faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
Faceți clic pe fila Istoric pentru a vizualiza istoricul agentului AI.
Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vedea un jurnal detaliat al modificărilor:
- Actualizat la - Data și ora la care a fost efectuată modificarea.
- Actualizat de - utilizatorul care a efectuat modificarea.
- Câmp — secțiunea din aplicația bot în care a avut loc modificarea (de exemplu, Setări, Articole, Răspunsuri).
- Descriere — detalii suplimentare despre modificare.

Utilizați opțiunile de căutare Actualizat de și Câmp pentru a găsi rapid anumite intrări de jurnal de audit.
Fila Istoric model afișează maximum 10 corpusuri pentru fiecare agent AI.

Curare

Mesajele sunt adăugate la consola Curation pe baza următoarelor criterii:

Mesaje de rezervă – atunci când agentul AI nu reușește să înțeleagă mesajul unui utilizator și declanșează intenția de rezervă.
Intenție implicită de rezervă — Dacă acest comutator este activat, mesajele care activează intenția implicită de rezervă vor fi trimise la consola Organizare.

Acest criteriu este aplicabil numai agentului AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor.
Mesaje cu vot negativ – mesaje pe care utilizatorii le-au respins în timpul previzualizărilor agentului AI.
Predare agent — Mesaje care au ca rezultat predarea unui agent uman din cauza regulilor configurate.
Din sesiune — Mesajele semnalizate de utilizatori ca neprimind răspunsul dorit din datele sesiunii sau din cameră.
Încredere scăzută — Mesaje cu un scor de încredere care se încadrează în pragul de încredere scăzut specificat.
Potrivire parțială— mesaje în care agentul AI nu a putut identifica definitiv intenția sau răspunsul corect.

Rezolvați problemele

Fila Probleme oferă o locație centralizată pentru revizuirea și adresarea mesajelor care au fost semnalizate pentru organizare. Puteți face următoarele:

Alegeți să rezolvați sau să ignorați problemele în funcție de gravitatea și relevanța lor.
Examinați enunțul original al utilizatorului, răspunsul agentului AI și orice suport atașat.

Puteți vizualiza întregul conținut al sesiunilor criptate utilizând opțiunea Decriptare conținut , dacă aveți activat accesul la decriptare.

Accesul la decriptare este acordat la nivel de utilizator și necesită activarea protecției avansate a datelor în backend.

Pentru a rezolva o problemă, puteți:

Link la un articol existent — Pentru a conecta o problemă la un articol existent, selectați opțiunea Link și căutați articolul dorit.
Creare articol nou — Utilizați opțiunea Adăugare la un articol nou pentru a crea un articol nou direct din Consola organizare.
Ignorare probleme — Rezolvați sau ignorați problemele pentru a le elimina din Consola de organizare.

Legarea la articole implicite (mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, potrivire parțială) nu este permisă.
Pentru agentul AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor, selectați intenția corespunzătoare din lista derulantă și etichetați orice entități relevante.
După efectuarea modificărilor, reinstruiți-vă agentul AI pentru a vă asigura că noile cunoștințe se reflectă în răspunsurile sale.
Rezolvați sau ignorați mai multe probleme simultan pentru o gestionare eficientă.

Pentru a adăuga probleme din sesiuni:

Identificați enunțul — Localizați enunțul care a declanșat răspunsul incorect.
Verificare stare organizare — Dacă problema nu se află deja în Consola de organizare, se afișează comutatorul Stare organizare.
Comutați semnalizatorul—Activați comutatorul Stare organizare pentru a adăuga enunțul la Consola de organizare pentru revizuire și rezolvare.

Dacă problema este deja prezentă în consola de organizare, aspectul comutatorului se modifică în consecință, pentru a indica starea sa.

Vedeți performanța AI scriptată folosind Analytics

Secțiunea Analytics oferă o reprezentare grafică a valorilor cheie pentru a evalua performanța și eficacitatea agentului AI. Valorile cheie sunt împărțite în patru secțiuni reprezentate ca file. Acestea sunt: Prezentare generală, Răspunsuri, Instruire și Organizare.

La vizitarea ecranului de analiză, dezvoltatorii pot selecta agentul AI pentru care doresc să vadă analiza. De asemenea, aceștia pot personaliza vizualizarea analitică alegând canalul pentru care doresc să vadă datele, împreună cu intervalul de date și granularitatea datelor. În mod prestabilit, datele statistice pentru ultima lună sunt afișate pentru toate canalele cu o granularitate zilnică (fiecare zi fiind un punct de pe axa x din grafice).

Prezentare generală

Prezentarea generală conține valori și grafice cheie care oferă dezvoltatorilor un instantaneu al utilizării și performanței generale a agenților AI.

Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Sesiuni și mesaje

Prima secțiune din prezentare afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI:

Total sesiuni și sesiuni care sunt gestionate de agentul AI fără intervenție umană.
Total predări de agenți, care reprezintă un număr de sesiuni predate agenților umani.
Media zilnică a sesiunilor
Numărul total de mesaje (mesaje ale agenților umani și AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.
Media zilnică de mesaje

Utilizatori

A doua secțiune din prezentare conține statistici despre utilizatori pentru agentul AI. Acesta oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnici. Acesta este urmat de un grafic care afișează utilizatorii noi și cei care revin pentru fiecare unitate, în funcție de granularitatea selectată.

Performanță

A identificat intenția utilizatorului.
A răspuns cu un mesaj de rezervă.
A răspuns cu un mesaj de potrivire parțială.
A informat utilizatorul despre predarea unui agent.

Același lucru este agregat într-o diagramă circulară și un grafic de zonă oferă informații bazate pe granularitatea selectată.

Instruire

Secțiunea de instruire reprezintă "sănătatea" unui corpus de agenți AI. Este recomandat ca dezvoltatorii să configureze 20+ enunțuri de antrenament pentru fiecare intenție / articol din agenții lor AI. În această secțiune, toate articolele/intențiile dintr-un corpus sunt afișate ca dreptunghiuri individuale, unde culoarea și dimensiunea relativă a fiecărui dreptunghi indică datele de antrenament pe care le conține articolul/intenția. Cu cât o intenție este mai aproape de alb, cu atât are nevoie de mai multe date de antrenament pentru ca precizia agentului AI să se îmbunătățească.

Răspunsuri

Curare

Această secțiune oferă un rezumat vizual al numărului de probleme de organizare care au apărut în fiecare zi și câte dintre ele au fost rezolvate de agenții AI.

Integrarea agenților AI

Această secțiune explică modul de integrare a agenților AI atât cu canalele vocale, cât și cu cele digitale pentru a gestiona conversațiile clienților.

Integrați agenții AI cu canalele vocale și digitale

După ce ați creat și configurat agenții AI în platforma Webex AI Agent Studio, următorul pas este să îi integrați cu canalele de voce și digitale. Această integrare permite agenților AI să gestioneze atât conversațiile vocale, cât și cele digitale cu clienții dvs., oferind o experiență de utilizator perfectă și interactivă.

Pentru mai multe informații, consultați articolul Integrarea agenților AI cu canalele vocale și digitale.

Gestionarea rapoartelor agenților AI

Această secțiune prezintă prezentarea generală a rapoartelor agenților AI, a tipurilor de rapoarte, a creării rapoartelor agenților AI și a modurilor de livrare a rapoartelor.

Înțelegeți rapoartele agenților AI

Când accesați meniul Rapoarte din panoul de navigare din stânga, apar următoarele file:

Configurare—Această filă listează toate rapoartele care sunt active în prezent și generate periodic. Următoarele detalii sunt disponibile pentru lista de rapoarte:
- Activ — dacă un utilizator este încă abonat la raport.
- Agent AI — numele agentului AI asociat raportului.
- Tip raport — Tipul de raport predefinit la care v-ați abonat.
- Frecvență — Intervalul în care primiți raportul.
- Ultimul raport generat—Ultimul raport care a fost trimis.
- Următoarea dată programată – următoarea dată la care va fi trimis raportul.
Istoric — Această filă listează toate informațiile istorice ale rapoartelor trimise până în prezent. Dați clic pe orice raport din această pagină pentru a modifica configurația rapoartelor.

Puteți să dați clic pe pictograma Descărcați din coloana Acțiuni pentru a descărca aceste rapoarte istorice.

Rapoartele la cerere care apar în fila Istoric sunt disponibile pentru descărcare numai după finalizarea generării rapoartelor.

Crearea unui raport de agent AI

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Dați clic pe Rapoarte în bara de navigare din stânga.
3	Dați clic pe +Raport nou.
4	Furnizați următoarele informații pentru a crea și configura raportul: Agent AI — numele agentului AI asociat raportului. Puteți vizualiza toți agenții AI pentru a răspunde la întrebări și pentru a efectua sarcini în această aplicație. Tip raport — Tipul de raport predefinit la care doriți să vă abonați. Atunci când alegeți agentul AI pentru a răspunde la întrebări, câmpul agent AI afișează trei tipuri diferite de rapoarte: Rezumatul utilizării și comportamentului Transcrierea mesajelor Probleme de curatoriat Format de ieșire — formatul în care doriți ca raportul să fie generat și trimis în modul de livrare configurat. Formatele acceptate sunt CSV și .xlsx. Alegeți una dintre următoarele opțiuni și setări relevante pentru tipul de rapoarte pe care doriți să le generați: Generați acum – furnizați data de început și data de sfârșit pentru un raport la cerere. Raport programat— Programați frecvența , ora , fusul orar șidata de începere pentru un raport. După ce creați acest raport, puteți utiliza comutatorul Activați raportul din raport. Puteți activa sau dezactiva ulterior acest comutator pentru a primi sau opri raportul la frecvența programată. Mod de livrare—Consultați secțiunea Moduri de livrare pentru mai multe detalii.

Tipuri de rapoarte agent AI

Agent AI pentru a răspunde la întrebări tip raport

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Tabelul 1. Detalii filă rezumat
Câmp	Descriere
Numele agentului AI	Numele agentului AI.
Total conversații	Total conversații/sesiuni gestionate de agentul AI.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator	Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.
Total mesaje umane	Mesajele trimise de utilizatorii finali agentului AI.
Total răspunsuri ale agentului AI	Total mesaje trimise de agentul AI către utilizatorii finali.
Total meciuri parțiale	Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversații trimise agentului	Total conversații predate unui agent uman.
Total voturi pozitive	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost votate pozitiv de clienți.
Total voturi negative	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost respinse de clienți.

Tabelul 2. Detalii filă categorie
Câmp	Descriere
Numele categoriei	Numele categoriei, așa cum este configurat în agentul AI.
Conversații pentru categorie	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total voturi pozitive	De câte ori a fost votat un răspuns din această categorie.
Total voturi negative	De câte ori un răspuns din această categorie a fost negativ.

Tabelul 3. Detalii filă articol
Câmp	Descriere
Nume articol	Numele articolului (varianta implicită) care este configurat în agentul AI.
Categoria articolului	Categoria din care face parte această intenție.
Conversații pentru articol	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat acest articol.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat acest articol.
Total voturi pozitive	De câte ori răspunsul pentru acest articol a fost votat.
Total voturi negative	De câte ori răspunsul pentru acest articol este negativ.

Gestionarea transcrierilor

Afișează conversația dintre agentul AI și client, împreună cu scorul de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificatorul unic al sesiunii.
ID-ul consumatorului	Identificatorul unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.
Tipul mesajului	Mesajul agentului AI sau mesajul uman.
Text mesaj	Conținutul mesajului.
Articol	Identificatorul răspunsului trimis înapoi de agentul AI.
Categorie	Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.
Cel mai bun scor al meciului	Scorul de similitudine pentru intenția detectată.
Articol corespunzător 1	Intenția detectată de motorul NLU selectat.
Articolul 1 punctaj	Scorul pentru intenția detectată.
Feedback	Feedback-ul utilizatorului dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.
Comentariu de feedback	Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat

Afișează mesajele care au ajuns în organizare ca probleme din diverse motive. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.
Mesaj uman	Conținutul mesajului uman.
Mesajul agentului AI	Conținutul mesajului la care a răspuns agentul AI.
Motivul problemei	Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.
Articol	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Categorie	Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Articol corespunzător 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Articolul 1 punctaj	Scorul pentru intenția detectată.

Agent AI pentru efectuarea sarcinilor tip raport

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablon care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:

Tabelul 4. Fila Rezumat
Câmp	Descriere
Numele agentului AI	Numele agentului AI.
Total conversații	Total conversații sau sesiuni gestionate de agentul AI.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator	Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.
Total mesaje umane	Mesajele trimise de utilizatorii finali către agentul AI.
Total răspunsuri ale agentului AI	Total mesaje trimise de Agentul AI către utilizatorii finali.
Total meciuri parțiale	Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversații trimise agentului	Total conversații predate unui agent uman
Total voturi pozitive	Total răspunsuri ale agentului AI care au fost votate pozitiv de utilizatori.
Total voturi negative	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost respinse de utilizatori.

De asemenea, puteți vizualiza detaliile intenției în fila Intenții din foaia de calcul:

Tabelul 5. Fila Intenții
Câmp	Descriere
Numele intenției	Numele intenției, așa cum este configurat în agentul AI.
Conversații cu intenția	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost invocată această intenție.
Total invocații	De câte ori a fost invocată această intenție.
Total completări	De câte ori au fost colectate toate sloturile și această intenție a fost finalizată.
Total voturi pozitive	Răspunsurile totale au fost votate pozitiv pentru fiecare intenție.
Total voturi negative	Răspunsurile totale pentru aceasta au fost votate negativ pentru fiecare intenție.

Raportul conține, de asemenea, detalii șablon la nivel înalt, cum ar fi:

Tabelul 6. Detalii șablon
Câmp	Descriere
Numele cheii șablonului	Numele șablonului, așa cum este configurat în agentul AI.
Intenția cheie a șablonului	Intențiile în care este utilizată această cheie șablon.
Conversații pentru cheia șablonului	De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.
Total răspunsuri	De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.
Total voturi pozitive	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost votat.
Total voturi negative	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost negativ.

Transcrieri mesaje

Afișează conversația unui client cu agentul AI, împreună cu scorurile de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.
Tipul mesajului	Mesaj de agent AI sau mesaj uman.
Text mesaj	Conținutul mesajului.
Cheie șablon	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Intenție	Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Intenție potrivită 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Scor intenție 1	Scorul pentru intenția detectată.
Feedback	Feedbackul utilizatorilor dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.
Comentariu de feedback	Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea clientului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.
Mesaj uman	Conținutul mesajului uman.
Mesajul agentului AI	Conținutul mesajului cu care a răspuns agentul AI.
Motivul problemei	Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.
Cheie șablon	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Intenție	Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Intenție potrivită 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Scor intenție 1	Scorul pentru intenția detectată.

Moduri de livrare a raportului Agent AI

SFTP

Câmp	Descriere
Trimiteți rapoartele într-o locație sigură, conform planificării	Activați acest lucru pentru a împinge rapoartele în locația securizată la ora programată. Puteți furniza următoarele detalii numai activând acest comutator.
Adresa IP	Adresa IP a sistemului.
Nume de utilizator	Numele de utilizator pentru accesarea rapoartelor.
Parolă	Parola pentru accesarea rapoartelor.
Cheie privată	Cheia privată pentru a accesa fișierele.
Calea de încărcare	Calea în care fișierele sunt direcționate în sistem.

E-mail

Câmp	Descriere
Programați e-mailuri pentru mai mulți destinatari, separate prin punct și virgulă (;)	Comutați această opțiune pentru a adăuga destinatari.
Destinatari	Adresa de e-mail a tuturor destinatarilor care trebuie să primească rapoartele la ora și frecvența specificate.

Cupă S3

Câmp	Descriere
Încărcați rapoarte într-o bandă S3 conform programului	Comutați această opțiune pentru a face disponibile câmpurile S3 și pentru a direcționa rapoartele către grupul S3 configurat.
ID cheie de acces AWS	ID-ul cheii de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Cheie de acces secretă AWS	Cheia secretă de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Numele găleții	Numele grupului către care este direcționat raportul.
Numele folderului	Numele folderului creat în găleata S3.

Înțelegeți conformitatea AI

Această secțiune vă ajută să înțelegeți dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Dezvoltarea produselor AI

Confidențialitate și securitate

Următoarea este lista notelor de transparență AI pentru toate caracteristicile AI:

Surse de date pentru instruire și evaluare

Considerații etice și de siguranță

Evaluarea și performanța modelului

Cisco prioritizează performanța și acuratețea AI Assistant prin implicarea oamenilor în revizuirea, testarea și asigurarea calității modelului de bază.

Începeți Webex AI Agent Studio

Capacitățile Webex AI Agent Studio

Răspunsuri precise și în timp util—Oferă răspunsuri precise la întrebările clienților în timp real.
Execuție inteligentă a activităților—execută activități pe baza solicitărilor sau intrărilor clienților.

Beneficii cheie pentru întreprinderi

Experiență îmbunătățită a clienților – Oferă clienților o experiență conversațională în timp real.
Interacțiuni personalizate—Adaptează răspunsurile la nevoile și preferințele individuale ale clienților.
Scalabilitate și eficiență—Gestionează volumul mare de interacțiuni cu clienții fără a necesita agenți umani suplimentari, ceea ce duce la o satisfacție îmbunătățită și la costuri operaționale reduse.

Înțelegeți tipurile și exemplele de agenți AI

Următorul tabel oferă o privire asupra tipurilor de agenți AI și a capacităților acestora:

Tabelul 1. Tipuri de agenți AI și capacitățile acestora
Tipul agentului AI	Scop	Capabilitate	Descriere	Cum se configurează?
Autonom	Agenții IA autonomi sunt concepuți să funcționeze independent, luând decizii și îndeplinind sarcini fără intervenție umană directă.	Efectuați acțiuni	Faceți alegeri în cunoștință de cauză, pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite. Automatizați sarcinile repetitive sau consumatoare de timp.	Agenți AI autonomi pentru efectuarea acțiunilor
Autonom		Răspundeți la întrebări	Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la întrebările utilizatorilor.	Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări
Scriptate	Agenții AI scriptați sunt programați să urmeze un set predefinit de reguli și instrucțiuni.	Efectuați acțiuni	Agenții scriptați pot efectua activități specifice care sunt clar definite și structurate.	Agenți AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor
Scriptate		Răspundeți la întrebări	Agenții scriptați pot răspunde la întrebări pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri.	Agenți AI scriptați pentru a răspunde la întrebări

Exemple

Atât agenții AI autonomi, cât și cei scriptați pot fi aplicați diferitelor cazuri de utilizare, în funcție de cerințele specifice și de capacitățile dorite. Câteva exemple includ:

Serviciu clienți—Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a oferi asistență clienților, agenții autonomi oferind mai multă flexibilitate și mai multă înțelegere a limbajului natural.
Asistenți virtuali – Agenții autonomi sunt potriviți pentru rolurile de asistent virtual, deoarece pot gestiona diverse activități și pot oferi interacțiuni mai personalizate.
Analiza datelor—Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a analiza seturi mari de date și pentru a extrage informații valoroase.
Automatizarea proceselor – Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a automatiza activitățile repetitive, pentru a îmbunătăți eficiența și pentru a reduce erorile.
Gestionarea cunoștințelor – Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a crea și gestiona depozite de cunoștințe, făcând informațiile ușor accesibile utilizatorilor.

Alegerea între agenții AI autonomi și scriptați depinde de complexitatea sarcinilor, de nivelul necesar de autonomie și de disponibilitatea datelor de antrenament.

Condiţii prealabile

Dacă sunteți client existent Webex Contact Center, asigurați-vă că îndepliniți următoarele cerințe preliminare:
- Webex Entitate găzduită Contact Center 2.0.
- Webex Connect este asigurat pentru entitatea găzduită.
- Platforma media de voce este platforma media Next-Generation.
Dacă nu aveți o entitate găzduită Webex Contact Center, contactați-vă partenerul pentru a iniția o versiune de încercare Webex Contact Center cu platforma media de generație următoare.
Administratorii pot solicita un Webex sandbox pentru dezvoltatori Contact Center pentru a încerca agenții AI.

Activarea caracteristicilor

Această funcție este momentan în versiune beta. Clienții se pot înscrie pentru această caracteristică pe Webex Beta Portal completând sondajul de participare pentru agenții AI.

În prezent, numai funcționalitatea scriptată a agentului AI este disponibilă în faza beta.
Agenții autonomi sunt disponibili numai pentru anumiți clienți. Solicitările pot fi făcute prin CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) sau prin e-mail ask-ccai@cisco.com. După aprobare, agenții autonomi vor fi disponibili în plus față de agenții scriptați pentru entitatea găzduită.

Acces Webex AI Agent Studio

Pentru a crea agenți AI, trebuie să vă conectați la aplicația Webex AI Agent Studio. Acest lucru se poate face în următoarele moduri:

Conectarea din Control Hub

Dacă nu vedeți Webex AI Agent Studio, contactați asistența Cisco pentru a activa semnalizatorul de caracteristici corespunzător.

conectați-vă la Control Hub utilizând URL-ul  https://admin.webex.com.
Din secțiunea Servicii a panoului de navigare, alegeți Centru de contact.
În Linkuri rapide din panoul din dreapta, accesați secțiunea Suită centru de contact.
Faceți clic pe Webex AI Agent Studio pentru a accesa aplicația.

Sistemul lansează încrucișat aplicația Webex AI Agent Studio într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Conectarea de la Webex Connect

Pentru a accesa aplicația Webex AI Agent Studio, trebuie să aveți acces la Webex Connect.

conectați-vă la aplicația Webex Connect utilizând URL-ul entității găzduite furnizat pentru întreprinderea și acreditările dvs.
În mod implicit, pagina Servicii apare ca pagină de pornire.
Din meniul App Tray din panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Webex AI Agent Studio pentru a accesa aplicația.
Sistemul lansează încrucișat aplicația Webex AI Agent Studio într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Aspectul paginii de pornire

Bine ați venit la aplicația Webex AI Agent Studio. Când faceți Login, pagina de pornire afișează următorul aspect:

Bara de navigare

Bara de navigare care apare în partea stângă oferă acces la următoarele meniuri:
- Tablou de bord — afișează o listă de agenți AI la care utilizatorul are acces, așa cum este acordat de administratorul de întreprindere.
- Cunoștințe – Afișează depozitul central de cunoștințe sau baza de cunoștințe, care servește drept creier pentru agenții AI autonomi pentru a răspunde la întrebările clienților.
- Rapoarte — Listează rapoarte predefinite ale agenților AI de diferite tipuri. Puteți genera sau programa rapoarte în funcție de nevoile afacerii dvs.
- Ajutor — oferă acces la Ghidul utilizatorului Webex AI Agent Studio din Centrul de ajutor Webex.
Profilul utilizatorului
Meniul Profil utilizator vă permite să vizualizați informațiile de profil și să vă deconectați de la aplicație.

Pagina Profil întreprindere conține informații despre entitatea găzduită agent AI, accesibile numai administratorilor cu acces de administrator complet.
- Fila Prezentare generală conține următoarele informații:
  - Identificatori de întreprindere — include ID-ul Webex organizației, ID-ul organizației CPaaS, ID-ul abonamentului pentru întreprindere. Acest lucru este disponibil pentru întreprinderile cu integrare Webex Contact Center pentru entitatea găzduită Webex Connect corespunzătoare.
  - Setări profil — Conține numele întreprinderii, numele unic al întreprinderii și URL-ul siglei.
  - Setări agent global — Permite selectarea agentului implicit pentru canalul de voce pentru a gestiona scenariile de rezervă.
  - Rezumatul păstrării datelor — furnizează un rezumat al perioadelor de păstrare a datelor pentru această întreprindere.
- În fila Coechipieri, puteți vizualiza și gestiona lista coechipierilor care au acces la aplicație. Fiecărui utilizator i se atribuie un rol, care determină acțiunile pe care le poate efectua pe baza permisiunilor acordate.

Cunoașteți-vă tabloul de bord

Sarcini pe cardul agentului AI

Treci cu mouse-ul peste un card de agent AI pentru a vedea următoarele opțiuni:

Previzualizare — Faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului AI.
Pictograma Puncte de suspensie — Faceți clic pe această pictogramă pentru a efectua următoarele activități:
- Copiați linkul Previzualizare - copiați linkul de previzualizare pentru a-l lipi într-o filă nouă și previzualizați agentul AI pe widgetul de chat.
- Copy Access token— Copiați tokenul de acces al agentului AI pentru invocarea agentului prin API-uri.
- Export — exportați detaliile agentului AI (în format JSON) în folderul local.
- Ștergere — ștergeți definitiv agentul AI din sistem.
- Fixare — fixați agentul AI în prima poziție a tabloului de bord sau anulați fixarea pentru a-l muta înapoi în poziția anterioară.

Creați un nou agent AI

Pentru a afla cum să creați agenți AI scriptați și autonomi, consultați următoarele secțiuni:

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări
Agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor
Agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări
Agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

Importați agent AI predefinit

Faceți clic pe Import agent.
Faceți clic pe Încărcare pentru a încărca fișierul agent AI (în format JSON) exportat de pe platformă.
În câmpul Nume agent, introduceți numele agentului AI.
(Opțional) În ID-ul sistemului, editați identificatorul unic generat de sistem.
Faceți clic pe Import.

Agentul AI este acum importat cu succes pe platforma Webex AI Agent Studio și este disponibil pe tabloul de bord.

Căutare cuvinte cheie

Filtrare după tipul de agent

Gestionarea bazei de cunoștințe

Pentru a accesa baza de cunoștințe:

Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga. Apare pagina Baze de cunoștințe.
Puteți găsi o bază de cunoștințe bazată pe următoarele criterii:
- Numele bazei de cunoștințe
- Tipul bazei de cunoștințe
- Baze de cunoștințe actualizate între datele specificate
- Baze de cunoștințe create între date specificate
  Faceți clic pe Resetare totală pentru a reseta criteriile de căutare.
De asemenea, puteți crea o nouă bază de cunoștințe. Pentru a crea o nouă bază de cunoștințe, consultați Crearea bazei de cunoștințe pentru agentul AI.

Creați o bază de cunoștințe pentru agentul AI

1	Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga.
2	Pe pagina Baze de cunoștințe, faceți clic pe + Creare bază de cunoștințe în colțul din dreapta sus.
3	Pe pagina Creare bază de cunoștințe, introduceți următoarele detalii: Nume bază de cunoștințe — Furnizați un nume pentru baza de cunoștințe. Descriere — Furnizați o scurtă descriere despre baza de cunoștințe.
4	Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele specificat.
5	Pe fila Fișiere : Glisați și fixați fișierele în baza de cunoștințe. Alternativ, faceți clic pe Adăugare fișier pentru a adăuga un fișier. Sistemul acceptă următoarele formate de fișiere: PDF, .doc, .docx, date prin cablu, .txt, .xlsx, .xls și CSV. Dimensiunea fiecărui fișier nu trebuie să depășească 2 MB. După adăugarea fișierelor, faceți clic pe Fișiere proces pentru a procesa fișierele. Când ați terminat, sistemul listează fișierele sub fila Fișiere .
6	Pe fila Documente : Faceți clic pe + Creare document pentru a vă crea propriile documente din baza de cunoștințe. Pe pagina Creare document , introduceți numele documentului. Utilizați editorul de text pentru a adăuga informațiile necesare și a formata textul, după cum este necesar. Bifați Adăugare la categoria existentă pentru a adăuga documentul la categoria existentă. De asemenea, puteți alege să adăugați la o categorie nouă și să creați o categorie nouă. Faceți clic pe Salvare. De asemenea, puteți să faceți clic pe +Adăugare categorie pentru a defini categoriile și a adăuga documentele sub categoria corespunzătoare. Selectați documentul necesar din panoul din stânga și faceți clic pe Previzualizare web pentru a previzualiza documentul.
7	Navigați la fila Informații pentru a vizualiza și urmări detaliile fișierelor pe care le-ați încărcat și ale documentelor pe care le-ați creat. Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita fișierele din baza de cunoștințe. Editați numele fișierului, dacă este necesar. De asemenea, puteți șterge fișierele existente și puteți adăuga fișiere noi. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge complet baza de cunoștințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

Configurați agenți AI autonomi

Agent AI autonom pentru îndeplinirea sarcinilor

Agenții AI autonomi pot efectua diverse sarcini, inclusiv:

Procesarea limbajului natural (NLP) – Înțelegeți și răspundeți la limbajul uman într-o manieră naturală și conversațională.
Luarea deciziilor – Faceți alegeri în cunoștință de cauză pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite.
Automatizare - Automatizați activitățile repetitive sau consumatoare de timp.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor
Actualizarea profilului Autonomous AI Agent
Adăugați acțiuni la Autonomous AI Agent
Configurați umplerea sloturilor
Definiți împlinirea

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul AI. Filtrați tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina de profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului, faceți clic pe Efectuare acțiuni.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil. Motor AI — Selectați motorul AI din lista derulantă. Motorul AI implicit este Nova. Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru cele mai bune practici și exemple.
9	Faceți clic pe Creare. Acum ați creat cu succes agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor, care este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI predefiniți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului AI autonom.

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar.
ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.
Obiectivul agentului — editați obiectivul agentului AI, dacă este necesar. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
Instrucțiuni — Introduceți instrucțiunile pentru agentul AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
URL pentru imaginea de profil a agentului - URL-ul implicit de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Modificați acest lucru dacă este necesar.
Motor AI - Actualizați motorul AI, dacă este necesar.
Mesaj de întâmpinare — Mesajul de întâmpinare implicit pe care agentul AI îl utilizează pentru a începe interacțiunea. Actualizați-o, dacă este necesar.

Faceți clic pe Publicare pentru a face agentul AI live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați acțiunile necesare la agentul AI.

Adăugați acțiuni la Autonomous AI Agent

Obțineți informațiile solicitate de la client.
Transferați informațiile în fluxul necesar.

Agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor funcționează pe următoarele blocuri componente:

Acțiune – O funcționalitate care permite agentului AI să se conecteze cu sisteme externe pentru a efectua sarcini complexe.
Entitate sau slot — reprezintă un pas în îndeplinirea intenției utilizatorului. Umplerea sloturilor implică punerea de întrebări specifice clientului pentru a îndeplini intenția clientului pe baza declarațiilor. Este declanșatorul pentru ca un agent AI să înceapă să efectueze o acțiune. Definiți entitățile de intrare ca parte a umplerii sloturilor.
Îndeplinire — determină modul în care agentul AI finalizează acțiunea. Ca parte a îndeplinirii, definiți entitățile de ieșire pentru ca agentul AI autonom să genereze răspunsul într-un format specific. Sistemul trimite entitățile de ieșire la flux pentru a continua acțiunea și a finaliza sarcina cu succes.

În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă.

Pe pagina Adăugați o acțiune nouă, specificați următoarele detalii:

Nume acțiune — Introduceți numele acțiunii. De exemplu,Rezervați bilete.
Descrierea acțiunii—Furnizați o scurtă descriere a acțiunii așteptate. Asigurați-vă că descrierea acțiunii este clară și exactă.
Domeniu de acțiune — Alegeți domeniul de acțiune din lista derulantă. Sunt disponibile următoarele opțiuni:
- Faceți clic pe Umplere slot pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor. Dacă alegeți umplerea sloturilor, nu puteți configura detaliile de îndeplinire.
- Faceți clic pe Umplere slot cu îndeplinire pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor și, de asemenea, pentru a defini detaliile pentru îndeplinirea acțiunii.
Predarea agentului este acțiunea implicită care este activată în mod implicit. Utilizați opțiunea de comutare pentru a dezactiva predarea agentului.

Ce trebuie să faceți în continuare

Puteți configura sloturile sau puteți configura sloturile și defini îndeplinirea în funcție de domeniul de acțiune ales.

Configurați umplerea sloturilor

Umplerea sloturilor implică adăugarea entităților de intrare necesare pentru motorul AI. În secțiunea Umplere slot din pagina Acțiuni , adăugați entitățile de intrare:

Puteți adăuga entitățile una câte una în format tabel.
De asemenea, puteți să utilizați fișierul JSON și să definiți entitățile. Consultați Un tur al schemei JSON pentru detalii.

Adăugarea entităților de intrare în format de tabel

1	Pentru a adăuga o entitate de intrare, faceți clic pe +Entitate de intrare nouă.
2	Pe pagina Adăugați o nouă entitate de intrare, specificați următoarele detalii: Nume entitate — Introduceți numele entității de intrare. Tip entitate — Selectați tipul de date al entității. Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea entității este clară și exactă. Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple. Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face această entitate obligatorie.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de intrare. Puteți adăuga oricâte entități de intrare aveți nevoie.
4	Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității: Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita entitățile de intrare adăugate. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge entitatea.

Adăugați entități utilizând editorul JSON

Puteți adăuga entitățile de intrare și entitățile de ieșire utilizând editorul JSON. În vizualizarea editorului JSON, entitățile trebuie definite într-un format JSON structurat.

Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Structura parametrilor de intrare

Parametrii de intrare trebuie să respecte următoarea structură:

type— Tipul de date al obiectului parametri. Acesta este întotdeauna "obiect" pentru a indica faptul că parametrii sunt structurați ca un obiect.

proprietăți - Un obiect în care fiecare cheie reprezintă un parametru și metadatele asociate acestuia.

obligatoriu — O matrice de șiruri care listează numele parametrilor care sunt obligatorii.

Proprietăți Obiect

type— tipul de date al parametrului. Tipurile permise sunt:
- șir - Date textuale.
- număr întreg - Date numerice fără zecimale.
- număr - date numerice care pot include zecimale.
- boolean - valori adevărate/false.
- matrice - O listă de elemente, toate fiind de obicei de același tip.
- obiect - O structură complexă de date cu proprietăți imbricate.
descriere — O scurtă explicație a ceea ce reprezintă entitatea. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă scopul și utilizarea parametrului. Pentru o mai bună acuratețe, se recomandă o descriere concisă și consecventă cu instrucțiunile agentului și cu descrierea acțiunii.
Validarea este impusă de platformă numai pentru "tip". "Descrierea" nu este impusă pentru toate entitățile, dar este foarte recomandat să fie adăugată. Alte cuvinte cheie utile pentru metadatele entității sunt:
- enum - câmpul enum listează valorile posibile pentru un parametru. Acest lucru este util pentru parametrii care ar trebui să accepte doar un set limitat de valori. Dezvoltatorii pot defini liste personalizate de valori pe care un parametru ar trebui să le accepte pentru a utiliza acest lucru.
- model - Câmpul model este utilizat cu tipurile de șiruri pentru a specifica o expresie regulată pe care șirul trebuie să o corespundă. Acest lucru este util în special pentru validarea anumitor formate, cum ar fi numere de telefon, coduri poștale sau identificatori personalizați.
- exemple - câmpul Exemple oferă unul sau mai multe exemple de valori valide pentru parametru. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă ce fel de date se așteaptă și poate fi util în special în scopuri de interpretare și validare.

Există și alte cuvinte cheie care pot face definiția entității mai precisă și mai robustă. Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Exemplul xxx

Următorul exemplu include diferite tipuri de entități și cuvinte cheie:

{ "type": "obiect", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Numele de utilizator unic pentru cont.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Parola contului.", "minLength": 8, "format": "parola" }, "email": { "type": "string", "description": "Adresa de e-mail pentru cont.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "data nasterii": { "type": "string", "description": "Data nasterii utilizatorului.", "examples": ["ll/zz/AAAA"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Dacă utilizatorul dorește să primească buletine informative.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Metoda de notificare preferată.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista rolurilor atribuite utilizatorului.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["nume utilizator", "parolă", "email"] }

Acest exemplu include următoarele entități:

username (nume utilizator) — Un tip de șir cu restricții de lungime minimă și maximă.
parolă — Un tip de șir cu o lungime minimă și un format specific (parola indică faptul că trebuie gestionat în siguranță).
email — Un tip de șir cu un model regex pentru a vă asigura că este o adresă de e-mail validă.
birthdate - Un tip de șir cu exemple pentru a prescrie formatul datei.
preferințe — Un tip de obiect cu proprietăți imbricate (buletin informativ și notificări), inclusiv un boolean cu o valoare implicită și un șir cu valori permise specifice (enum).
roluri - Un tip de matrice în care fiecare element este un șir limitat la valori specifice (enum).

Numele de utilizator, parola și adresa de e-mail sunt obligatorii, așa cum sunt definite de matricea "necesară".

Definiți împlinirea

1	Definiți detaliile de îndeplinire pentru implementarea agentului AI într-un centru de contact. Specificați următoarele detalii: Selectați o abordare de onorare a comenzilor—Selectați fluxul. Selectați un generator de flux—Selectați generatorul de flux necesar. URL de flux webhook - Introduceți adresa URL a webhookului. Pentru mai multe informații, consultați Webhooks de intrare. Cheie serviciu — Introduceți detaliile cheii de serviciu.
2	Configurați entitățile de ieșire astfel încât agentul AI să genereze rezultatul într-un format ușor de înțeles de flux.
3	Pentru a adăuga o entitate de ieșire, faceți clic pe +Entitate de ieșire nouă. În ecranul Adăugați o nouă entitate de ieșire, specificați următoarele detalii: Nume entitate — Introduceți numele entității de ieșire. Tip entitate — Selectați tipul de date al entității. Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea este clară și exactă. Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple. Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face din aceasta o entitate obligatorie. De asemenea, puteți utiliza un fișier JSON pentru a adăuga entitățile de ieșire. Pentru mai multe informații, consultați Adăugarea entităților utilizând editorul JSON .
4	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de ieșire. Puteți adăuga câte entități de ieșire aveți nevoie.
5	Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității: Faceți clic pe pictograma Editare pentru a efectua modificări la entitate. Faceți clic pe pictograma Ștergerepentru a șterge entitatea.
6	Faceți clic pe Adăugare pentru a finaliza codificarea.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce configurați agentul AI:

Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vedea detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări

Oferiți asistență pentru clienți: răspundeți la întrebări frecvente, depanați probleme și îndrumați clienții prin procese.
Oferiți asistență tehnică – Oferiți consultanță de specialitate pe teme sau domenii specifice.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări
Actualizarea profilului Autonomous AI Agent
Configurați baza de cunoștințe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări

nainte de a începe

Asigurați-vă că creați baza de cunoștințe. Pentru mai multe informații, consultați gestionarea bazelor de cunoștințe.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil. Motor AI — Selectați motorul AI necesar din lista derulantă. Motorul AI implicit este Nova. Pentru previzualizarea bazată pe voce, selectați Vega. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea bazată pe voce . Bază de cunoștințe — Selectați fișierul bazei de cunoștințe necesar din lista bazelor de cunoștințe disponibile. Nu puteți mapa baza de cunoștințe selectată la alți agenți AI. Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul AI autonom pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului AI autonom.

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar.
ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.
Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.
URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI.
Motor AI - Alegeți motorul AI necesar din lista derulantă.
Mesaj de întâmpinare — Introduceți mesajul de întâmpinare pe care agentul AI trebuie să îl utilizeze pentru a începe interacțiunea.
Permitere predare agent — — Activați opțiunea de comutare pentru a transfera conversația către un agent uman atunci când un client dorește să vorbească cu un agent.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI.

Configurați baza de cunoștințe

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

1	Pe pagina Tablou de bord , selectați agentul AI pe care l-ați creat.
2	Navigați la fila Bază de cunoștințe.
3	Alegeți baza de cunoștințe necesară din lista derulantă.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Faceți clic pe Previzualizare pentru a previzualiza agentul AI. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea agentului AI autonom.

După ce configurați agentul AI:

Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vedea detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Vizualizarea sesiunii și istoricului agentului AI autonom

Sesiuni

Pagina Sesiuni oferă o evidență cuprinzătoare a tuturor interacțiunilor dintre agenții AI și utilizatori. Pentru a naviga la pagina Sesiuni :

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați detaliile sesiunii.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Sesiuni.

ID sesiune — ID-ul unic de cameră sau de sesiune pentru o conversație.
ID consumator— ID-ul consumatorului care a interacționat cu agentul AI.
Canale — Canalul în care a avut loc interacțiunea.
Actualizat la—Ora închiderii camerei.
Metadate cameră — Conține informații suplimentare despre cameră.
Bifați casetele de selectare necesare:
- Ascundere sesiuni de testare — Pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa doar lista sesiunilor live.
- Predarea agentului a avut loc - pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă are loc predarea agentului , se afișează pictograma Căști care indică predarea chat-ului către un agent uman.
- Eroare — Pentru a filtra sesiunile în care a apărut eroarea.
- Downvoting — Pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.
Faceți clic pe un rând din tabelul de sesiuni pentru o vizualizare detaliată a sesiunii respective. Pictograma lacăt indică faptul că sesiunea este blocată și trebuie decriptată. Trebuie să aveți permisiunea de a decripta sesiunea. În cazul în care comutatorul Decriptează accesul este activat, puteți accesa orice sesiune utilizând butonul Decriptare conținut . Cu toate acestea, această funcționalitate este aplicabilă numai atunci când Protecția avansată a datelor este setată la true sau activată pentru entitatea găzduită.

Istorie

Pagina Istoric vă permite să vizualizați detaliile modificărilor de configurare efectuate asupra agentului AI. Pentru a vizualiza istoricul unui anumit agent:

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați istoricul.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Istoric.

Pagina Istoric apare cu următoarele file:

Jurnale de audit — Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vizualiza modificările aduse agenților AI.
Istoric model — Faceți clic pe fila Istoric model pentru a vizualiza diferitele versiuni ale Agentului AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Jurnalele de audit

Fila Jurnale de audit urmărește modificările aduse agentului AI autonom. Puteți vizualiza detaliile modificărilor din ultimele 35 de zile. Fila Jurnale de audit afișează următoarele detalii:

Actualizat la—Datele și ora modificării.
Actualizat de - numele utilizatorului care a încorporat modificarea.
Câmp — Secțiunea specifică a agentului AI în care s-a efectuat modificarea.
Descriere — informații suplimentare despre modificare.

Istoria modelului

Fila Istoric model este disponibilă numai pentru Agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Descrierea modelului – O scurtă descriere despre versiunea agentului AI.
Motor AI – Motorul AI utilizat pentru acea versiune a agentului AI.
Actualizat la—Data și ora la care a fost creată versiunea.
Acțiuni — vă permite să efectuați următoarele acțiuni asupra agentului AI:
- Încărcare — Toate modificările agentului AI se pierd. Trebuie să efectuați din nou configurarea.
- Export – se utilizează pentru a exporta agentul AI.

Previzualizați agentul AI autonom

Puteți previzualiza agenții AI autonomi în momentul creării agentului AI, în timpul editării și după implementarea agentului. Puteți deschide previzualizarea din:

Tabloul de bord al agentului AI – când treceți cu mouse-ul peste un card Agent AI, opțiunea Previzualizare pentru agentul AI respectiv devine vizibilă. Faceți clic pentru a deschide previzualizarea agentului AI.
Antet agent AI— Faceți clic pe cardul Agent AI pentru a deschide agentul AI. Opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea antet.
Widget minimizat — După lansarea și minimizarea unei previzualizări, apare un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii. Puteți utiliza această opțiune pentru a redeschide cu ușurință modul de previzualizare.

Widget de previzualizare a platformei

De asemenea, puteți minimiza widgetul de previzualizare, puteți oferi informații despre consumatori și puteți iniția mai multe camere pentru a testa agentul AI.

Widget de previzualizare partajabil

Culoare widget — Prin adăugarea parametrului brandColor la link. Puteți defini culori simple utilizând nume de culori sau puteți utiliza codul hexazecimal al culorilor.
Carcasă telefon — Prin modificarea valorii parametrului Cascare telefon din link. Acest lucru este setat la true în mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l false.

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<introduceți valoarea hexazecimală a unei culori în formatul '_XXXX'>.

Previzualizare bazată pe voce

Agentul AI autonom pentru a răspunde la întrebări acceptă previzualizarea bazată pe voce. Pentru a activa această opțiune:

Navigați la Tabloul de bord și alegeți agentul AI.
Navigați la Setări > Profil.
1. Din lista derulantă AI Engine , selectați Vega.
Dați clic pe Salvați modificările.

Opțiunea Previzualizare este actualizată cu o pictogramă Microfon pentru previzualizarea bazată pe voce. Faceți clic pe Previzualizare. Apare widgetul de previzualizare vocală.

Trebuie să activați accesul microfonului pentru a utiliza această funcționalitate.

Puteți vizualiza următoarele opțiuni în widgetul de previzualizare vocală:

Start pentru a începe examinarea.
Transcrierea live a conversației este afișată în widget atunci când previzualizarea vocală este în curs.
Terminați apelul pentru a încheia conversația.
Fără sonor pentru a dezactiva sunetul.

Vedeți performanța Agentului AI autonom folosind Analytics

Secțiunea Analiza agentului AI oferă o reprezentare grafică a valorilor cheie pentru a evalua performanța și eficacitatea agentului AI. Pentru a genera analiza agentului autonom AI:

Alegeți agentul AI din tabloul de bord.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Prima secțiune afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI.

Total sesiuni și sesiuni gestionate de agentul AI fără intervenție umană.
Total predări de agenți, care reprezintă numărul de sesiuni predate agenților umani.
Media zilnică a sesiunilor
Numărul total de mesaje (mesaje umane și mesaje ale agentului AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.
Media zilnică de mesaje

A doua secțiune afișează statisticile despre utilizatori. Acesta oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnici.

A treia secțiune afișează răspunsurile agentului AI și predările agenților

Configurați Scripted AI Agent

Agent AI scriptat pentru efectuarea sarcinilor

Rulați comenzi simple - urmați instrucțiunile pentru a finaliza acțiuni predefinite.
Prelucrarea datelor—Manipularea și transformarea datelor în conformitate cu regulile specificate.
Interacționați cu alte sisteme—Comunicați cu alte soluții și controlați.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor
Actualizarea profilului de agent AI scriptat
Gestionarea entităților
Gestionarea intențiilor
Gestionarea răspunsurilor
Configurarea setărilor de gestionare
Adăugați o limbă la agentul AI scriptat
Configurarea setărilor de predare

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe + Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, creați un nou agent AI de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.
4	Faceți clic pe Start de la zero , apoi pe Următorul.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți? , faceți clic pe Scripted.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs.? , faceți clic pe Efectuare acțiuni.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem. De asemenea, puteți edita acest câmp. Motor AI - Alegeți motorul AI din lista derulantă.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Creați entități, adăugați intenții și definiți răspunsuri.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii: Nume agent — Editați numele agentului AI, după cum este necesar. ID sistem — Editați identificatorul generat de sistem al agentului AI, după cum este necesar. URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Descriere — introduceți detaliile despre agentul AI. Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite unui agent AI să solicite feedback în mesaj. Mesaj de eroare personalizat – Scrieți un mesaj care apare în cazul oricărei erori în timpul unei conversații cu agentul AI.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionarea entităților

Tipuri de entități

Entități particularizate

Aceste entități sunt configurabile și permit dezvoltatorilor să capteze informații specifice cazurilor de utilizare.

Listă particularizată — definiți liste de șiruri așteptate pentru a captura puncte de date specifice care nu sunt acoperite de entități predefinite. Puteți adăuga mai multe sinonime pentru fiecare șir. De exemplu, o entitate personalizată pentru dimensiunea unei pizza.
Regex - utilizați expresii regulate pentru a identifica modele specifice și pentru a extrage datele corespunzătoare. De exemplu, un număr de telefon regex (de exemplu, 123-123-8789).
Cifre – captează intrări numerice de lungime fixă cu precizie ridicată, în special în interacțiunile vocale. În interacțiunile non-vocale, este utilizat ca alternativă la tipurile de entități Custom și Regex. De exemplu, pentru a detecta un număr de cont din cinci cifre, trebuie definită o lungime de cinci.
Alfanumeric – capturați combinații de litere și numere, oferind o recunoaștere precisă atât pentru intrările vocale, cât și pentru cele non-vocale.
Formă liberă - capturați puncte de date flexibile care sunt dificil de definit sau validat.
Locația pe hartă (WhatsApp) — extrageți datele despre locație pe care le-ați distribuit pe canalul WhatsApp.

Entități de sistem

Denumirea entității	Descriere	Exemplu de intrare	Exemplu de ieșire
Data	Analizați datele în limbaj natural într-un format de dată standard	"Iulie anul viitor"	01/07/2020
Ora	Analizează timpul în limbaj natural într-un format standard de timp	5 seara	17:00
E-mail	Detectează adresele de e-mail	scrie-mi la info@cisco.com	info@cisco.com
Număr de telefon	Detectează numărul de telefon comun	Sună-mă la 9876543210	9876543210
Unități monetare	Analizează moneda și suma	Vreau 20$	20$
Ordinale	Detectează numărul ordinal	Al patrulea din zece oameni	Locul 4
Cardinal	Detectează numărul cardinal	Al patrulea din zece oameni	10
Geolocalizare	Detectează locațiile geografice (orașe, țări etc.)	Am înotat în Tamisa, în Londra, Marea Britanie	Londra, Marea Britanie
Numele persoanelor	Detectează numele comune	Bill Gates de la Microsoft	Bill Gates
Cantitate	Identifică măsurătorile, în funcție de greutate sau distanță	Suntem la 5km distanță de Paris	5km
Durată	Identifică perioadele de timp	1 săptămână de vacanță	1 săptămână

Entitățile create pot fi editate din fila entități. Legarea entităților la o intenție adnotează enunțurile dvs. cu entitățile detectate pe măsură ce le adăugați.

Roluri de entitate

Crearea unei entități cu roluri de entitate

nainte de a începe

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , faceți clic pe fila Entități .
5	Faceți clic pe Creare entitate.
6	În fereastra Creare entitate , specificați următoarele câmpuri: Nume entitate — Introduceți numele entității. Tip entitate — Alegeți opțiunea Listă personalizată din lista derulantă. Valori — Introduceți o valoare pentru entitate.
7	Activați comutatorul Sugestii automate valori slot pentru completare automată și furnizați sugestii alternative pentru această entitate în timpul conversației. Câmpul Roluri este afișat în timp ce creați o entitate particularizată numai dacă rolurile de entitate sunt activate în secțiunea Setări avansate din fereastra Modificare motor de instruire pentru motoarele RASA și Mindmeld NLU.
8	Faceți clic pe Salvare. Puteți utiliza opțiunile Editare și Ștergere din coloana Acțiuni pentru a efectua acțiuni corelate.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce creați o entitate, puteți lega rolurile la o entitate.

Legarea rolurilor la o entitate

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate. În mod prestabilit, apare fila Intenție .
5	În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate.
6	Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.
7	Faceți clic pe Salvare. Puteți atribui roluri unei entități pentru colectarea aceleiași entități de două ori pentru o intenție.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care este afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială - definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială.
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este activată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultatele stocate per mesaj – Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate ale agentului AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta scoruri de prag diferite pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

În acest moment, puteți face clic pe Faceți live pentru a face corpusul instruit live și a-l testa în previzualizare partajabilă sau pe canale externe unde este implementat agentul AI.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care sunt disponibile la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Gestionarea intențiilor

Intențiile sistemului

Intenție implicită de rezervă – Capacitățile unui agent AI sunt în mod inerent limitate de intențiile care sunt proiectate să recunoască și să răspundă. Deși o întreprindere nu poate anticipa fiecare întrebare posibilă pe care ați putea-o pune, intenția implicită de rezervă poate ajuta conversațiile să fie pe drumul cel bun.
Prin implementarea unei intenții implicite de rezervă, dezvoltatorii de agenți AI se pot asigura că agentul AI gestionează cu grație interogările neașteptate sau în afara domeniului de aplicare, redirecționând conversația înapoi la intenții cunoscute.
Dezvoltatorii de agenți AI nu trebuie să adauge afirmații specifice intenției de rezervă. Agentul poate fi instruit să declanșeze automat intenția de rezervă atunci când întâlnește întrebări cunoscute în afara domeniului de aplicare, care altfel ar putea fi clasificate incorect în alte scopuri.
De exemplu, într-un agent bancar AI, clienții ar putea încerca să întrebe despre împrumuturi. Dacă agentul AI nu este configurat să gestioneze solicitările legate de împrumuturi, aceste interogări pot fi încorporate ca fraze de instruire în cadrul intenției implicite derezervă. Atunci când un client întreabă despre împrumuturi în orice moment al conversației, agentul AI recunoaște interogarea ca neîncadrându-se în intențiile definite și declanșează răspunsul de rezervă. Acest lucru asigură un răspuns mai adecvat.

Intenția de rezervă nu ar trebui să aibă sloturi asociate cu aceasta.

Intenția de rezervă trebuie să utilizeze cheia implicită a șablonului de rezervă pentru răspunsul său.
Ajutor - Această intenție este concepută pentru a răspunde întrebărilor clienților despre capacitățile agentului AI. Atunci când clienții nu sunt siguri de ceea ce pot realiza sau întâmpină dificultăți în timpul unei conversații, aceștia caută adesea asistență cerând ajutor.
În mod implicit, răspunsul pentru intenția de ajutor este mapat la cheia șablonului mesajului de ajutor . Cu toate acestea, dezvoltatorii de agenți AI pot personaliza răspunsul sau pot modifica cheia șablonului asociată pentru a oferi îndrumări mai personalizate și mai informative.
Este recomandat să transmiteți capacitățile agentului AI la un nivel înalt, oferind clienților o înțelegere clară a ceea ce pot face în continuare.
Discutați cu un agent – Această intenție le permite clienților să solicite asistență de la un agent uman în orice etapă a interacțiunii lor cu agentul AI. Când această intenție este invocată, sistemul inițiază automat un transfer către un agent uman. Șablonul de răspuns implicit pentru această intenție este predarea agentului. Deși nu există restricții UI privind schimbarea cheii șablonului de răspuns, modificarea acesteia nu va afecta rezultatul predării umane.

Intenții de discuții mici

Toți agenții AI nou creați includ patru intenții predefinite de discuții mici pentru a gestiona saluturile comune ale clienților, expresii de recunoștință, feedback negativ și rămas bun:

Formule de salut
Vă mulțumesc
Agentul AI nu a fost de ajutor
La revedere

Creați o intenție

nainte de a începe

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, alegeți un agent AI.
3	Faceți clic pe Training din panoul din stânga.
4	Pe pagina Date antrenament, faceți clic pe Creare intenție.
5	În fereastra Creare intenție , specificați următoarele detalii: Numele intenției — introduceți numele intenției. Adăugați enunț - adăugați o expresie pentru a invoca intenția și faceți clic pe Adăugare. Dacă există entități prezente în enunțurile adăugate, acestea sunt adnotate automat în enunțuri și apar în secțiunea Sloturi . Puteți adăuga mai multe entități ca sloturi la o intenție. Pentru mai multe informații, consultați Crearea unei entități cu roluri de entitate. Fiecare slot afișează următoarele: Numele entității. Dacă este necesar pentru finalizarea intenției. Numărul de reîncercări pe care agentul AI încearcă să le obțină această valoare a slotului de la utilizator. Cheia șablon.
6	Bifați caseta de selectare Obligatoriu dacă entitatea este obligatorie.
7	Introduceți numărul de reîncercări permise pentru acest slot. În mod implicit, numărul este setat la trei.
8	Alegeți cheia șablonului din lista derulantă. Faceți clic pe Creare nou pentru a crea o nouă cheie de șablon de răspuns pentru entitate. Conținutul răspunsului pentru aceste chei șablon este configurat în secțiunea Răspunsuri . Fiecare cheie șablon are un răspuns corespunzător care este trimis utilizatorului atunci când intenția respectivă este declanșată.
9	În secțiunea Răspuns , introduceți cheia șablonului de răspuns final pentru a fi returnată utilizatorilor la finalizarea intenției.
10	Activați comutatorul Resetare sloturi după finalizare pentru a reseta valorile sloturilor colectate în conversație după finalizarea intenției. Dacă acest comutator este în starea dezactivat, slotul păstrează valorile vechi și afișează același răspuns.
11	Activați comutatorul Actualizare valori slot pentru a actualiza valoarea slotului în timpul conversației cu consumatorul. Agentul AI ia în considerare ultima valoare completată în slot pentru a procesa datele. Dacă este activată, valorile pentru sloturile umplute sunt actualizate ori de câte ori clienții furnizează informații noi pentru același tip de slot.
12	Activați comutatorul Furnizați sugestii pentru sloturi pentru a oferi sugestii pentru umplerea sloturilor și valori alternative ale sloturilor în răspunsul final, pe baza datelor introduse de utilizator.
13	Activați comutatorul Terminați conversația pentru a închide sesiunea după această intenție. Webex Connect și fluxurile de voce pot utiliza acest lucru pentru a închide o conversație cu consumatorii.
14	Faceți clic pe Salvare. Dați clic pe Antrenați în partea dreaptă sus a filei Instruire pentru a reflecta modificările aduse intențiilor și entităților. Pentru a antrena motoarele Rasa sau Mindmeld NLU, este necesar un minim de două variante de antrenament (enunțuri) per intenție. De asemenea, fiecare slot trebuie să aibă cel puțin două adnotări. Dacă aceste cerințe nu sunt îndeplinite, butonul Tren este dezactivat. Lângă intenția afectată apare o pictogramă de avertizare pentru a indica problema. Cu toate acestea, intenția implicită de rezervă este exceptată de la aceste cerințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

Legarea entităților cu intenție

nainte de a începe

Asigurați-vă că creați entități și le legați înainte de a adăuga enunțuri. Acest automat adnotează entitățile în timp ce sunt adăugate enunțuri.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Training în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate. În mod prestabilit, apare fila Intenție .
5	În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate. Entitățile legate apar în secțiunea Sloturi.
6	Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.
7	Faceți clic pe Salvare. Atunci când o entitate este marcată ca fiind necesară, devin disponibile opțiuni suplimentare de configurare. Puteți specifica numărul maxim de solicitări ale agentului AI pentru entitatea lipsă înainte de a escalada sau de a furniza un răspuns de rezervă. Puteți defini cheia șablonului care va fi invocată dacă entitatea necesară nu este furnizată în cadrul numărului specificat de încercări. Odată ce un agent AI identifică o intenție și colectează toate datele necesare (sloturi), acesta răspunde utilizând mesajul asociat cheii șablonului final configurat pentru intenția respectivă. Pentru a începe o nouă conversație sau pentru a gestiona intențiile ulterioare fără a prelua datele anterioare, trebuie să activați comutatorul Resetare sloturi după finalizare . Această setare șterge toate entitățile recunoscute din istoricul conversațiilor, asigurând un nou început pentru fiecare nouă interacțiune.

Generați date de antrenament

Pentru a genera date de antrenament, urmați pașii de mai jos:

Introduceți numele intenției și un exemplu de enunț.
Faceți clic pe Generate (Generare).
Furnizați o scurtă descriere a intenției de a ghida AI.
Specificați numărul dorit de variante și nivelul de creativitate pentru sugestiile generate de AI.

Generarea mai multor variante simultan poate afecta calitatea. Vă recomandăm maximum 20 de variante pe generație.
Un cadru de creativitate mai scăzut poate produce variante mai puțin diverse.
Procesul de generare poate dura câteva secunde, în funcție de numărul de variante solicitate.
Pictograma fulger distinge variantele generate de AI de datele de antrenament definite de utilizator.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care este afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială - definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială.
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este activată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultatele stocate per mesaj – Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate ale agentului AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta scoruri de prag diferite pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

În acest moment, puteți face clic pe Faceți live pentru a face corpusul instruit live și a-l testa în previzualizare partajabilă sau pe canale externe unde este implementat agentul AI.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care sunt disponibile la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Semnalizarea variantelor generate

Localizați opțiunea de semnalizare: Este disponibilă o opțiune de semnalizare pentru fiecare enunț generat.
Oferiți feedback: atunci când semnalează o ieșire, dezvoltatorii pot adăuga comentarii și pot specifica motivul semnalării.

Creați intenție și entitate multilingvă

Gestionarea răspunsurilor

Răspunsurile sunt mesajele pe care agentul AI le trimite clienților ca răspuns la întrebările sau intențiile acestora. Puteți crea răspunsuri care includ:

Text — Mesaje text simplu pentru comunicare directă.
Cod — Cod încorporat pentru conținut sau acțiuni dinamice.
Multimedia - Imagini, elemente audio sau video pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

Răspunsurile au două componente majore:

Șabloane - Structuri de răspuns predefinite care sunt mapate la intenții specifice.
Fluxuri de lucru — Logica care determină ce șablon să utilizați pe baza intenției identificate.

Șabloanele pentru Agent Handover, Ajutor, Rezervă și Bun venit sunt preconfigurate, iar mesajul de răspuns poate fi modificat din șabloanele corespunzătoare.

Tipuri de răspuns

Secțiunea Designerului de răspunsuri acoperă diferite tipuri de răspunsuri și modul în care acestea pot fi configurate.

Substituție variabilă

Configurarea răspunsurilor utilizând proiectantul de răspunsuri

Designerul de răspunsuri oferă o interfață ușor de utilizat pentru crearea răspunsurilor fără a necesita cunoștințe extinse de codificare. Sunt disponibile două tipuri de răspuns:

Răspunsuri condiționate: Pentru nondezvoltatori, această opțiune permite construirea ușoară a răspunsurilor pe care agentul AI le oferă clienților.
Fragmente de cod: Pentru dezvoltatorii care utilizează Python, această opțiune oferă flexibilitate pentru configurarea răspunsurilor folosind codul.

Proiectantul de răspunsuri este conceput pentru a se asigura că experiența utilizatorului se adresează canalului specific cu care interacționează agentul AI.

Șabloane de răspuns

Text - Acestea sunt răspunsuri text simple. Pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului, proiectantul de răspunsuri permite mai multe casete de text într-un singur răspuns, permițându-vă să împărțiți mesajele lungi în secțiuni mai ușor de gestionat. Fiecare casetă text poate include diverse opțiuni de răspuns. În timpul unei conversații, una dintre aceste opțiuni este selectată aleatoriu și afișată utilizatorului, asigurând o interacțiune dinamică și antrenantă.
Pentru a menține o experiență de utilizator dinamică și captivantă, puteți adăuga mai multe opțiuni de răspuns la șabloanele dvs. Când este activat un șablon cu mai multe opțiuni, una dintre ele este selectată aleatoriu și afișată utilizatorului. Puteți activa această funcție făcând clic pe butonul +Adăugați o variantă situat în partea de jos a răspunsului .

Când salvați răspunsurile, este posibil să vedeți un avertisment care indică numărul de erori care trebuie corectate. Câmpurile cu erori vor fi evidențiate cu roșu. Folosind săgețile de navigare, dezvoltatorii pot localiza și remedia cu ușurință aceste erori în orice canal sau format de răspuns. Dacă selectorul de liste sau caruselul conține mai multe carduri, navigarea prin puncte vă permite să vă deplasați printre cardurile cu erori. Pentru un singur card, punctul corespunzător devine roșu pentru a semnala eroarea.
Răspuns rapid – Răspunsurile text pot fi asociate cu butoane, care pot fi fie pe bază de text, fie linkuri URL. Butoanele text necesită un titlu și o sarcină utilă, care este trimisă botului atunci când faceți clic. Butoanele URL redirecționează utilizatorii către o anumită pagină web.
Atunci când interogarea unui client este ambiguă, potrivirea parțială permite botului să sugereze articole sau intenții relevante ca opțiuni. Această funcție este disponibilă pentru interacțiunile de pe web și Facebook.
Adăugarea răspunsurilor rapide URL
Butoanele de răspuns rapid URL din răspunsurile fixe și condiționate vă permit să creați butoane care redirecționează utilizatorii către site-ul dvs. pentru informații suplimentare sau acțiuni, cum ar fi completarea formularelor. Când faceți clic, aceste butoane deschid adresa URL specificată într-o filă nouă din aceeași fereastră a browserului, fără a trimite date înapoi botului.
Pentru a adăuga un răspuns rapid URL ca răspuns condiționat sau fix:
1. Alegeți articolul sau cheia șablonului pentru care doriți să configurați răspunsul rapid URL.
2. Faceți clic pe +Adăugați un răspuns rapid. Apare fereastra pop-up de tip buton.
3. Alegeți tipul de buton ca URL în canalul web.
4. Specificați titlul butonului și adresa URL către care trebuie redirecționat consumatorul după ce faceți clic pe buton.
5. Faceți clic pe OK pentru a adăuga un răspuns rapid la URL.
Butoanele de tip URL pot fi, de asemenea, configurate prin tipul de răspuns dinamic, unde aceste butoane urmează să fie configurate folosind fragmente de cod python. Aceste butoane sunt acceptate în secțiunile Previzualizare și Previzualizare partajabilă. În prezent, acestea nu sunt acceptate de widgetul de chat live IMIchat sau de alte canale terțe.
Carusel – Răspunsurile îmbogățite pot include o singură unitate sau mai multe unități aranjate într-un format carusel. Fiecare carte necesită un titlu și poate conține o imagine, o descriere și până la trei butoane.
Butoanele de răspuns rapid din șablonul Carusel pot fi configurate folosind linkuri text sau URL. Dacă faceți clic pe un buton URL, utilizatorul va fi redirecționat către site-ul web specificat. Dacă faceți clic pe un buton de răspuns rapid bazat pe text, trimiteți o sarcină utilă configurată către bot, declanșând răspunsul corespunzător.
Imagine - Un șablon multimedia în care utilizatorii pot configura imagini furnizând adrese URL.
Video — redă videoclipurile în previzualizare pe baza adresei URL configurate a videoclipului.
Cod - Poate fi folosit pentru a scrie cod Python pentru apelarea API-urilor sau executarea altor logici.

Fragmente de cod

Text - Un mesaj text simplu care poate avea mai multe variante. Acest mesaj configurat se afișează pe baza interogării.
Răspuns rapid — Un șablon cu text și butoane pe care se poate face clic.
Carusel – o colecție de carduri, fiecare unitate având un titlu, o adresă URL a imaginii și o descriere.
Imagine - Un șablon pentru configurarea imaginilor prin furnizarea de adrese URL.
Video - Un șablon pentru configurarea videoclipului prin furnizarea adresei URL a videoclipului. Puteți reda videoclipul făcând clic sau atingând imaginea.
Fișier — Un șablon pentru configurarea unui fișier pdf prin furnizarea URL-ului pentru accesarea fișierului.
Audio — Un șablon pentru configurarea unui fișier audio prin furnizarea URL-ului audio. De asemenea, arată durata mesajului audio în ieșire.

Configurarea setărilor de gestionare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.
Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat; acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.
Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:
- Nu faceți nimic: nu se ia nicio măsură.
- Trimitere către agent: chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.
Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.
Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea va fi închisă automat în scenariul inactivității utilizatorului.
Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când aceasta este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1	Navigați la fila Setări > limbă .
2	Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.
4	Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.
5	După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă, dă clic pe Setează ca prestabilită. Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, dacă treceți de la o limbă implicită existentă, aceasta poate afecta articolele, organizarea, testarea și experiențele de previzualizare ale agentului AI.
6	Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.
Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.
Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa predarea. Acest număr este configurabil.
Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare

Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Sunt necesare cunoștințe specifice—Agentul trebuie să răspundă la întrebări dintr-un domeniu predefinit.
Consecvența este importantă—Agentul trebuie să ofere răspunsuri consecvente la interogări similare.
Este necesară o flexibilitate limitată—Răspunsurile agentului sunt limitate de informațiile din corpusul de instruire.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări
Actualizarea profilului de agent AI scriptat
Gestionați articolele
Configurarea setărilor de gestionare
Adăugați o limbă la agentul AI scriptat
Configurarea setărilor de predare

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina de profil se completează automat.
4	Faceţi clic pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Scriptat.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.
7	Faceţi clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent — introduceți numele agentului AI. ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem.
9	Faceți clic pe Creare. Agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord. În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități: Previzualizare Copiere link previzualizare Copiere token de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții AI predefiniți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați articole la agentul AI.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii: Nume agent — Editați numele agentului AI, după cum este necesar. ID sistem — Editați identificatorul generat de sistem al agentului AI, după cum este necesar. URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Descriere — introduceți detaliile despre agentul AI. Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite unui agent AI să solicite feedback în mesaj. Mesaj de eroare personalizat – Scrieți un mesaj care apare în cazul oricărei erori în timpul unei conversații cu agentul AI.
4	Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionați articolele

Mesaj de bun venit— Acesta conține primul mesaj ori de câte ori există un început de conversație între client și agentul AI.
Mesaj de rezervă – agentul AI afișează acest mesaj atunci când agentul nu poate înțelege întrebarea utilizatorului.
Potrivire parțială— Când agentul AI recunoaște mai multe articole cu o mică diferență de scoruri (așa cum este setat în setările de predare și inferență ), agentul afișează acest mesaj de potrivire împreună cu articolele potrivite ca opțiuni. De asemenea, puteți configura răspunsul text care va fi afișat împreună cu aceste opțiuni.
Ce poți face?— Puteți configura capacitățile agentului AI. AI Agent afișează acest lucru ori de câte ori utilizatorii finali pun la îndoială capacitățile AI Agent.

În plus față de acestea, articolul implicit Discuție cu un agent este adăugat dacă sunt activate setările de predare a agentului din Handover și Inferență .

Toți noii agenți AI au, de asemenea, patru articole Smalltalk care gestionează enunțurile utilizatorilor pentru:

Formule de salut
Vă mulțumesc
Agentul AI nu a fost de ajutor
La revedere

Aceste articole și răspunsuri sunt disponibile în mod implicit în baza de cunoștințe Agent AI, în timp ce creați un nou agent AI. De asemenea, puteți să le modificați sau să le eliminați.

Nu puteți șterge articolele implicite Mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, Discuție cu un agent și Mesaj parțial implicit.

Adăugați articole prin interfața de utilizare și răspunsul implicit

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe Creare articol nou.
4	Adăugați variantele implicite.
5	Alegeți oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile: Răspuns condițional — Răspunsul este configurat de reguli. Răspunsul poate fi în diferite formate, cum ar fi text, carusel, răspuns rapid, imagine, audio, video, cod și fișier. Puteți adăuga mai multe răspunsuri la un articol. Fragment de cod - Răspunsul este creat utilizând condițiile dacă-altceva. Pentru mai multe informații, consultați secțiunea Configurarea răspunsurilor utilizând Designerul de răspunsuri.
6	Dați clic pe Salvați și instruiți.

Import din cataloage

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie.
4	Apasă pe Importă din cataloage.
5	Alegeți categoriile articolelor care vor fi adăugate agentului.
6	Faceți clic pe Finalizat.

Extrageți întrebări frecvente din link

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma puncte de suspensie.
4	Dați clic pe Extrageți întrebările frecvente din link.
5	Introduceți adresa URL unde sunt găzduite întrebările frecvente și faceți clic pe Extragere.
6	Faceți clic pe Import.

Import din fișier

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie .
4	Faceți clic pe Import dintr-un fișier și alegeți CSV pentru a importa articolele din fișierul CSV. Dacă importați articole dintr-un fișier în format JSON, alegeți JSON.
5	Faceți clic pe Răsfoire și selectați un fișier care conține toate articolele. Faceți clic pe Descărcare eșantion pentru a vizualiza formatul în care trebuie specificate articolele.
6	Faceți clic pe Import.

Adăugați sinonime particularizate

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie.
4	Dați clic pe Sinonime personalizate.
5	Faceți clic pe Cuvânt rădăcină nou.
6	Configurați valoarea cuvântului rădăcină și sinonimele sale și faceți clic pe Salvare.
7	Instruiți din nou agentul AI după adăugarea sinonimelor. De asemenea, puteți exporta sinonimele (în format de fișier .CSV) în folderul local și puteți importa fișierul înapoi pe platformă.

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Swiftmatch - Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA – Un cadru AI conversațional open-source de vârf.
Mindmeld (Beta) - Oferă fluxuri conversaționale avansate și capabilități NLU.

Schimbați motoarele de antrenament

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul AI pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.
- Pentru agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Bază de cunoștințe.
- Pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea sarcinilor: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina Date antrenament.
Faceți clic pe pictograma Setări de lângă motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Modificare motor de instruire.

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții AI nou creați.
Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul AI. Valori posibile:
- RASA (Beta)
- Potrivire rapidă
- Mindmeld (Beta)
Specificați aceste informații în secțiunea Inferență :
- Scor sub care se afișează soluția de rezervă – Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vă fie afișat, sub care este afișat un răspuns de rezervă.
- Diferența de scoruri pentru potrivirea parțială - definește diferența minimă dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cea mai bună potrivire sub care este afișat un șablon de potrivire parțială.
Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate.
- "Cuvintele stop" sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au sens lexical în sine. Când eliminați cuvinte stop, cum ar fi articole (a, an, the, etc.), pronume (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc sensul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină "cuvintele stop" din propoziție în momentul antrenamentului și al deducției. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Extindeți contracțiile - contracțiile în limba engleză din datele de antrenament pot fi extinse la forma originală, împreună cu termenii din interogarea consumatorului primit, pentru o precizie mai mare. Exemplu: "nu" este extins la "nu". Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile din mesajele de intrare sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
- Verificare ortografică în inferență - Biblioteca de corectare a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de deducție. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este activată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență.
- Eliminați caracterele speciale - Caracterele speciale sunt caracterele non-alfanumerice care au un impact asupra deducției. De exemplu, Wi-Fi și Wi Fi sunt considerate diferit de motorul NLU. Dacă este bifată această casetă de selectare, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Roluri de entitate – Entitățile particularizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
- Înlocuirea entității în inferență – Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-uri de entitate. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Prioritizați umplerea sloturilor – Umplerea sloturilor are prioritate față de detectarea intenției.
- Rezultatele stocate per mesaj – Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate ale agentului AI vor fi afișate sub informații despre tranzacții în sesiuni.
  
  Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului Sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor agenților AI scriptați și în secțiunea "Rezultatele algoritmului" din fila Informații despre tranzacții din Sesiuni.
- Extinderea formei de text - extindeți datele de antrenament cu forme de cuvinte, cum ar fi plural, verbe etc., împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Sinonime - Sinonimele sunt cuvinte alternative folosite pentru a desemna același cuvânt. Dacă este bifată această casetă de selectare, sinonimele uzuale în limba engleză pentru cuvintele din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște cu precizie interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte, o curte și așa mai departe. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
- Forme de cuvinte - Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plural, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul "creație", formele de cuvinte pot fi create, create, creator, creative, creative și așa mai departe. Dacă este bifată această casetă de selectare, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt procesate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.
Dezvoltatorii pot seta scoruri de prag diferite pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului AI.
Faceți clic pe Actualizare pentru a schimba algoritmul din corpusul agentului AI.
Faceți clic pe Tren. Odată ce agentul AI este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se schimbă de la Salvat la Instruit.

Puteți instrui agentul AI cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două enunțuri.

Instruire

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Training pentru a prelua starea curentă a antrenamentului.

În acest moment, puteți face clic pe Faceți live pentru a face corpusul instruit live și a-l testa în previzualizare partajabilă sau pe canale externe unde este implementat agentul AI.

Model vectorial

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care sunt disponibile la momentul unei inferențe în secțiunea alte informații a sesiunii.

Configurarea setărilor de gestionare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.
Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat; acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.
Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:
- Nu faceți nimic: nu se ia nicio măsură.
- Trimitere către agent: chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.
Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.
Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea va fi închisă automat în scenariul inactivității utilizatorului.
Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când aceasta este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1	Navigați la fila Setări > limbă .
2	Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.
4	Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.
5	După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă, dă clic pe Setează ca prestabilită. Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, dacă treceți de la o limbă implicită existentă, aceasta poate afecta articolele, organizarea, testarea și experiențele de previzualizare ale agentului AI.
6	Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.
Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.
Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa predarea. Acest număr este configurabil.
Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare

Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Previzualizarea agentului AI scriptat

Tabloul de bord Agent AI — treceți cu mouse-ul peste un card Agent AI pentru a vizualiza opțiunea Previzualizare pentru acel agent AI. Faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului AI.
Antet Agent AI – După intrarea în modul Editare pentru orice agent AI făcând clic pe cardul Agent AI sau pe butonul Editare de pe cardul Agent AI, opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea antetului.
Widget minimizat – După ce o previzualizare este lansată și apoi minimizată, se creează un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii, permițându-vă să redeschideți cu ușurință modul de previzualizare.

Widget de previzualizare a platformei

Widget de previzualizare partajabil

Culoare widget — Prin adăugarea unui parametru brandColor la link. Puteți defini culori simple folosind nume de culori sau puteți utiliza codul hexazecimal al culorilor.
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii unui parametru al carcasei telefonului din link. Acest lucru este setat la true în mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l fals

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Secțiuni comune de gestionare pentru Scripted AI Agent

Următoarele secțiuni apar în panoul din stânga al paginii de configurare a agentului AI:

Instruire

Pe măsură ce agenții AI evoluează și devin mai complecși, modificările logicii lor sau ale înțelegerii limbajului natural (NLU) pot avea uneori consecințe neintenționate. Pentru a asigura performanțe optime și pentru a identifica potențialele probleme, platforma de agenți AI oferă un cadru convenabil de testare bot cu un singur clic. Aveţi posibilitatea să efectuaţi următoarele:

Creați și rulați cu ușurință un set cuprinzător de cazuri de testare.
Definiți mesajele de testare și răspunsurile așteptate pentru diferite scenarii.
Simulați interacțiuni complexe creând cazuri de testare cu mai multe mesaje.

Definiți testele

Puteți defini teste utilizând următorii pași:

Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.
Faceți clic pe Testare în panoul din stânga. În mod implicit, apare fila Testcase .
Selectați un caz de testare și faceți clic pe Executare teste selectate.

Fiecare rând din tabel reprezintă un caz de testare având următorii parametri:

Tabelul 1. Cazuri de testare
Parametru	Descriere
Mesaj	Un exemplu de mesaj care reprezintă tipurile de interogări și declarații pe care vă puteți aștepta ca utilizatorii să le trimită agentului AI.
Limba așteptată	Limba în care se așteaptă ca utilizatorii să interacționeze cu agentul AI.
Articol așteptat	Specificați articolul care va fi afișat ca răspuns la un anumit mesaj de utilizator. Pentru a vă ajuta să găsiți cel mai relevant articol, această coloană are o funcție inteligentă de completare automată. Pe măsură ce introduceți, sistemul sugerează potrivirea articolelor pe baza textului introdus până acum.
Resetarea contextului anterior	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a izola cazurile de testare și a vă asigura că acestea sunt rulate independent de orice context de agent AI existent. Când este activată, fiecare caz de testare este simulat într-o nouă sesiune, prevenind orice interferență din interacțiunile anterioare sau datele stocate.
Includeți potriviri parțiale	Activați acest comutator pentru a considera cazurile de testare reușite, chiar dacă articolele așteptate se potrivesc doar parțial cu răspunsul real.
Import din CSV	Importați cazuri test dintr-un fișier separat prin virgulă (CSV). În acest caz, toate cazurile de testare existente sunt suprascrise.
Export în CSV	Exportați cazuri de testare într-un fișier separat prin virgulă (CSV).
Testați apelurile inverse	Activați acest comutator pentru a simula reapelările primite și pentru a testa comportamentul fluxului fără a necesita apeluri primite efectiv. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Apel invers în flux	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a indica faptul că o intenție trebuie să declanșeze o apelare inversă. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Șablon de apel invers așteptat	Specificați cheia șablon de activat atunci când are loc reapelarea. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.
Expirare apel invers	Perioada maximă de timp (în secunde) în care agentul AI așteaptă un răspuns de apelare inversă înainte de a considera reapelarea ca fiind expirată. Este permisă o expirare maximă de 20 de secunde. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.

Executați teste

Pe fila Executare , faceți clic pe Executare teste selectate pentru a iniția o execuție secvențială a tuturor cazurilor de testare selectate.

De asemenea, puteți executa cazuri de testare din fila Cazuri de testare.

Pentru a vizualiza cazuri de testare cu rezultate specifice, faceți clic pe rezultatul dorit (de exemplu,Admis,Trecut cu potrivire parțială,Eșuat,În așteptare ) în panglica rezumat. Aceasta filtrează lista cazurilor de testare pentru a afișa numai cele care corespund rezultatului selectat.

Istoricul execuției

În fila Istoric , accesați toate cazurile de testare executate.

Faceți clic pe pictograma Descărcare din coloana Acțiuni pentru a exporta datele de test executate ca fișier CSV pentru analiză sau raportare offline.
Examinați setările specifice ale motorului și algoritmului utilizate pentru executarea fiecărui caz de testare. Aceste informații ajută dezvoltatorii să optimizeze performanța agentului AI.
Pentru a vizualiza setările avansate de configurare a algoritmului utilizat pentru un anumit motor de antrenament, faceți clic pe pictograma Informații de lângă numele motorului de antrenament. Aceasta oferă informații despre parametrii și setările care au influențat comportamentul agentului AI în timpul testării.

Sesiuni

Canale — canalul în care a avut loc interacțiunea (de exemplu, chat, voce).
ID sesiune — Un identificator unic pentru sesiune.
ID-ul consumatorului — identificatorul unic al utilizatorului.
Mesaje — Numărul de mesaje schimbate în timpul sesiunii.
Actualizat la - Ora la care sesiunea a fost închisă.
Metadate — Informații suplimentare despre sesiune.
- Ascundere sesiuni de testare — Bifați această casetă de selectare pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa numai lista sesiunilor în direct.
- Predarea agentului a avut loc — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă are loc predarea agentului, se afișează pictograma căștilor care indică predarea chatului către un agent uman.
- Eroare — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile în care a survenit eroarea.
- Downvoted— Bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Vizualizarea Detalii sesiune într-un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări oferă o defalcare cuprinzătoare a unei interacțiuni specifice între un utilizator și agentul AI.

Secțiunea Mesaje :

Afișează toate mesajele trimise de utilizator în timpul sesiunii.
Afișează răspunsurile corespunzătoare generate de agentul AI.
Prezintă ordinea cronologică a mesajelor, oferind context pentru interacțiune.

Fila Informații tranzacție:

Listează articolele care au fost identificate ca fiind relevante pentru interogarea clientului, incluzând atât potriviri exacte, cât și potriviri parțiale.
Afișează scorurile de similitudine asociate fiecărui articol identificat, indicând gradul de relevanță.
Prezintă rezultatele algoritmilor de bază utilizați pentru a procesa interogarea clientului și pentru a identifica articolele relevante.
Afișează numărul de rezultate ale algoritmului în funcție de setările configurate în fila Predare și deducție .

Secțiunea Alte informații din vizualizarea Detalii sesiune oferă context suplimentar și detalii despre o anumită interacțiune. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Interogare procesată— Afișează versiunea preprocesată a datelor de intrare ale clientului după ce acestea au fost procesate de conducta de înțelegere a limbajului natural (NLU) a agentului AI.
Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă predarea unui agent a fost declanșată de reguli specifice.
Tip de răspuns — specifică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru efectuarea acțiunilor

Fila Informații tranzacție din Agentul AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor oferă o defalcare detaliată a unei interacțiuni specifice, clasificând informațiile în patru secțiuni:

Secțiunea Intenții identificate :

Afișează intențiile care au fost identificate pentru interogarea clientului.
Indică nivelul de încredere asociat fiecărei intenții identificate.
Listează sloturile asociate cu intenția identificată. Faceți clic pe slot pentru a vizualiza informații suplimentare despre valoarea sa și despre modul în care a fost extras din interogarea utilizatorului.

Secțiunea Rezultate algoritm oferă informații despre procesele subiacente care au condus la răspunsul agentului AI. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Listă de intenții — Afișează intențiile identificate și scorurile de similitudine corespunzătoare.
Listă entități — Afișează entitățile care au fost extrase din mesajul utilizatorului.

Alte informații afișează:

Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă predarea unui agent a fost declanșată de reguli specifice.
Cheie șablon — indică cheia șablonului asociată cu intenția care a declanșat răspunsul agentului AI.
Tip de răspuns— indică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

De asemenea, puteți descărca și vizualiza informațiile despre tranzacție în format JSON utilizând opțiunea de descărcare.

Fila Metadate afișează:

Metadate NLP — Examinați pașii de preprocesare aplicați datelor introduse de client în fila NLP .
Datastore și FinalDF - Accesați datele legate de sesiune din filele Datastore și FinalDF pentru roboții inteligenți.
Funcționalitate de căutare — Utilizați bara de căutare încorporată pentru a găsi rapid anumite enunțuri în cadrul unei conversații.

Istorie

Pagina Istoric vă permite:

Vizualizare istoric instruire—Urmăriți momentul în care un corpus a fost instruit și modificările efectuate.
Comparați motoarele de antrenament - Examinați motoarele de antrenament utilizate pentru diferite iterații și duratele de antrenament corespunzătoare.
Urmăriți modificările - Monitorizați modificările setărilor, articolelor, răspunsurilor, NLP și organizării.
Reveniți la versiunile anterioare—Reveniți cu ușurință la un set de antrenament mai vechi, dacă este necesar.

Secțiunea Istoric oferă instrumente convenabile pentru gestionarea articolelor din baza de cunoștințe:

Activare articole - Faceți articole inactive anterior Live pentru a le include în răspunsurile agentului AI.
Editare articole — Creați o versiune nouă a unui articol existent, păstrând originalul pentru referință.
Previzualizare performanță — Evaluați performanța agentului AI cu o bază de cunoștințe specifică, utilizând caracteristica Previzualizare .
Descărcare articole — Exportați articolele din baza de cunoștințe ca fișier CSV pentru analiză sau referință offline.
Această opțiune este disponibilă pentru Scripted AI Agent numai pentru a răspunde la întrebări.

Jurnalele de audit

Secțiunea Jurnale de audit oferă o înregistrare detaliată a modificărilor aduse agentului AI scriptat în ultimele 35 de zile. Pentru a accesa jurnalele de audit:

Navigați la tabloul de bord și faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
Faceți clic pe fila Istoric pentru a vizualiza istoricul agentului AI.
Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vedea un jurnal detaliat al modificărilor:
- Actualizat la - Data și ora la care a fost efectuată modificarea.
- Actualizat de - utilizatorul care a efectuat modificarea.
- Câmp — secțiunea din aplicația bot în care a avut loc modificarea (de exemplu, Setări, Articole, Răspunsuri).
- Descriere — detalii suplimentare despre modificare.

Utilizați opțiunile de căutare Actualizat de și Câmp pentru a găsi rapid anumite intrări de jurnal de audit.
Fila Istoric model afișează maximum 10 corpusuri pentru fiecare agent AI.

Curare

Mesajele sunt adăugate la consola Curation pe baza următoarelor criterii:

Mesaje de rezervă – atunci când agentul AI nu reușește să înțeleagă mesajul unui utilizator și declanșează intenția de rezervă.
Intenție implicită de rezervă — Dacă acest comutator este activat, mesajele care activează intenția implicită de rezervă vor fi trimise la consola Organizare.

Acest criteriu este aplicabil numai agentului AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor.
Mesaje cu vot negativ – mesaje pe care utilizatorii le-au respins în timpul previzualizărilor agentului AI.
Predare agent — Mesaje care au ca rezultat predarea unui agent uman din cauza regulilor configurate.
Din sesiune — Mesajele semnalizate de utilizatori ca neprimind răspunsul dorit din datele sesiunii sau din cameră.
Încredere scăzută — Mesaje cu un scor de încredere care se încadrează în pragul de încredere scăzut specificat.
Potrivire parțială— mesaje în care agentul AI nu a putut identifica definitiv intenția sau răspunsul corect.

Rezolvați problemele

Fila Probleme oferă o locație centralizată pentru revizuirea și adresarea mesajelor care au fost semnalizate pentru organizare. Puteți face următoarele:

Alegeți să rezolvați sau să ignorați problemele în funcție de gravitatea și relevanța lor.
Examinați enunțul original al utilizatorului, răspunsul agentului AI și orice suport atașat.

Puteți vizualiza întregul conținut al sesiunilor criptate utilizând opțiunea Decriptare conținut , dacă aveți activat accesul la decriptare.

Accesul la decriptare este acordat la nivel de utilizator și necesită activarea protecției avansate a datelor în backend.

Pentru a rezolva o problemă, puteți:

Link la un articol existent — Pentru a conecta o problemă la un articol existent, selectați opțiunea Link și căutați articolul dorit.
Creare articol nou — Utilizați opțiunea Adăugare la un articol nou pentru a crea un articol nou direct din Consola organizare.
Ignorare probleme — Rezolvați sau ignorați problemele pentru a le elimina din Consola de organizare.

Legarea la articole implicite (mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, potrivire parțială) nu este permisă.
Pentru agentul AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor, selectați intenția corespunzătoare din lista derulantă și etichetați orice entități relevante.
După efectuarea modificărilor, reinstruiți-vă agentul AI pentru a vă asigura că noile cunoștințe se reflectă în răspunsurile sale.
Rezolvați sau ignorați mai multe probleme simultan pentru o gestionare eficientă.

Pentru a adăuga probleme din sesiuni:

Identificați enunțul — Localizați enunțul care a declanșat răspunsul incorect.
Verificare stare organizare — Dacă problema nu se află deja în Consola de organizare, se afișează comutatorul Stare organizare.
Comutați semnalizatorul—Activați comutatorul Stare organizare pentru a adăuga enunțul la Consola de organizare pentru revizuire și rezolvare.

Dacă problema este deja prezentă în consola de organizare, aspectul comutatorului se modifică în consecință, pentru a indica starea sa.

Vedeți performanța AI scriptată folosind Analytics

Prezentare generală

Prezentarea generală conține valori și grafice cheie care oferă dezvoltatorilor un instantaneu al utilizării și performanței generale a agenților AI.

Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Sesiuni și mesaje

Prima secțiune din prezentare afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI:

Total sesiuni și sesiuni care sunt gestionate de agentul AI fără intervenție umană.
Total predări de agenți, care reprezintă un număr de sesiuni predate agenților umani.
Media zilnică a sesiunilor
Numărul total de mesaje (mesaje ale agenților umani și AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.
Media zilnică de mesaje

Utilizatori

Performanță

A identificat intenția utilizatorului.
A răspuns cu un mesaj de rezervă.
A răspuns cu un mesaj de potrivire parțială.
A informat utilizatorul despre predarea unui agent.

Același lucru este agregat într-o diagramă circulară și un grafic de zonă oferă informații bazate pe granularitatea selectată.

Instruire

Răspunsuri

Curare

Această secțiune oferă un rezumat vizual al numărului de probleme de organizare care au apărut în fiecare zi și câte dintre ele au fost rezolvate de agenții AI.

Integrarea agenților AI

Această secțiune explică modul de integrare a agenților AI atât cu canalele vocale, cât și cu cele digitale pentru a gestiona conversațiile clienților.

Integrați agenții AI cu canalele vocale și digitale

Pentru mai multe informații, consultați articolul Integrarea agenților AI cu canalele vocale și digitale.

Gestionarea rapoartelor agenților AI

Această secțiune prezintă prezentarea generală a rapoartelor agenților AI, a tipurilor de rapoarte, a creării rapoartelor agenților AI și a modurilor de livrare a rapoartelor.

Înțelegeți rapoartele agenților AI

Când accesați meniul Rapoarte din panoul de navigare din stânga, apar următoarele file:

Configurare—Această filă listează toate rapoartele care sunt active în prezent și generate periodic. Următoarele detalii sunt disponibile pentru lista de rapoarte:
- Activ — dacă un utilizator este încă abonat la raport.
- Agent AI — numele agentului AI asociat raportului.
- Tip raport — Tipul de raport predefinit la care v-ați abonat.
- Frecvență — Intervalul în care primiți raportul.
- Ultimul raport generat—Ultimul raport care a fost trimis.
- Următoarea dată programată – următoarea dată la care va fi trimis raportul.
Istoric — Această filă listează toate informațiile istorice ale rapoartelor trimise până în prezent. Dați clic pe orice raport din această pagină pentru a modifica configurația rapoartelor.

Puteți să dați clic pe pictograma Descărcați din coloana Acțiuni pentru a descărca aceste rapoarte istorice.

Rapoartele la cerere care apar în fila Istoric sunt disponibile pentru descărcare numai după finalizarea generării rapoartelor.

Crearea unui raport de agent AI

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Dați clic pe Rapoarte în bara de navigare din stânga.
3	Dați clic pe +Raport nou.
4	Furnizați următoarele informații pentru a crea și configura raportul: Agent AI — numele agentului AI asociat raportului. Puteți vizualiza toți agenții AI pentru a răspunde la întrebări și pentru a efectua sarcini în această aplicație. Tip raport — Tipul de raport predefinit la care doriți să vă abonați. Atunci când alegeți agentul AI pentru a răspunde la întrebări, câmpul agent AI afișează trei tipuri diferite de rapoarte: Rezumatul utilizării și comportamentului Transcrierea mesajelor Probleme de curatoriat Format de ieșire — formatul în care doriți ca raportul să fie generat și trimis în modul de livrare configurat. Formatele acceptate sunt CSV și .xlsx. Alegeți una dintre următoarele opțiuni și setări relevante pentru tipul de rapoarte pe care doriți să le generați: Generați acum – furnizați data de început și data de sfârșit pentru un raport la cerere. Raport programat— Programați frecvența , ora , fusul orar șidata de începere pentru un raport. După ce creați acest raport, puteți utiliza comutatorul Activați raportul din raport. Puteți activa sau dezactiva ulterior acest comutator pentru a primi sau opri raportul la frecvența programată. Mod de livrare—Consultați secțiunea Moduri de livrare pentru mai multe detalii.

Tipuri de rapoarte agent AI

Agent AI pentru a răspunde la întrebări tip raport

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Tabelul 1. Detalii filă rezumat
Câmp	Descriere
Numele agentului AI	Numele agentului AI.
Total conversații	Total conversații/sesiuni gestionate de agentul AI.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator	Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.
Total mesaje umane	Mesajele trimise de utilizatorii finali agentului AI.
Total răspunsuri ale agentului AI	Total mesaje trimise de agentul AI către utilizatorii finali.
Total meciuri parțiale	Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversații trimise agentului	Total conversații predate unui agent uman.
Total voturi pozitive	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost votate pozitiv de clienți.
Total voturi negative	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost respinse de clienți.

Tabelul 2. Detalii filă categorie
Câmp	Descriere
Numele categoriei	Numele categoriei, așa cum este configurat în agentul AI.
Conversații pentru categorie	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total voturi pozitive	De câte ori a fost votat un răspuns din această categorie.
Total voturi negative	De câte ori un răspuns din această categorie a fost negativ.

Tabelul 3. Detalii filă articol
Câmp	Descriere
Nume articol	Numele articolului (varianta implicită) care este configurat în agentul AI.
Categoria articolului	Categoria din care face parte această intenție.
Conversații pentru articol	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat acest articol.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat acest articol.
Total voturi pozitive	De câte ori răspunsul pentru acest articol a fost votat.
Total voturi negative	De câte ori răspunsul pentru acest articol este negativ.

Gestionarea transcrierilor

Afișează conversația dintre agentul AI și client, împreună cu scorul de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificatorul unic al sesiunii.
ID-ul consumatorului	Identificatorul unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.
Tipul mesajului	Mesajul agentului AI sau mesajul uman.
Text mesaj	Conținutul mesajului.
Articol	Identificatorul răspunsului trimis înapoi de agentul AI.
Categorie	Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.
Cel mai bun scor al meciului	Scorul de similitudine pentru intenția detectată.
Articol corespunzător 1	Intenția detectată de motorul NLU selectat.
Articolul 1 punctaj	Scorul pentru intenția detectată.
Feedback	Feedback-ul utilizatorului dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.
Comentariu de feedback	Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat

Afișează mesajele care au ajuns în organizare ca probleme din diverse motive. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.
Mesaj uman	Conținutul mesajului uman.
Mesajul agentului AI	Conținutul mesajului la care a răspuns agentul AI.
Motivul problemei	Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.
Articol	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Categorie	Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Articol corespunzător 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Articolul 1 punctaj	Scorul pentru intenția detectată.

Agent AI pentru efectuarea sarcinilor tip raport

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablon care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:

Tabelul 4. Fila Rezumat
Câmp	Descriere
Numele agentului AI	Numele agentului AI.
Total conversații	Total conversații sau sesiuni gestionate de agentul AI.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator	Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.
Total mesaje umane	Mesajele trimise de utilizatorii finali către agentul AI.
Total răspunsuri ale agentului AI	Total mesaje trimise de Agentul AI către utilizatorii finali.
Total meciuri parțiale	Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversații trimise agentului	Total conversații predate unui agent uman
Total voturi pozitive	Total răspunsuri ale agentului AI care au fost votate pozitiv de utilizatori.
Total voturi negative	Total răspunsuri ale agenților AI care au fost respinse de utilizatori.

De asemenea, puteți vizualiza detaliile intenției în fila Intenții din foaia de calcul:

Tabelul 5. Fila Intenții
Câmp	Descriere
Numele intenției	Numele intenției, așa cum este configurat în agentul AI.
Conversații cu intenția	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost invocată această intenție.
Total invocații	De câte ori a fost invocată această intenție.
Total completări	De câte ori au fost colectate toate sloturile și această intenție a fost finalizată.
Total voturi pozitive	Răspunsurile totale au fost votate pozitiv pentru fiecare intenție.
Total voturi negative	Răspunsurile totale pentru aceasta au fost votate negativ pentru fiecare intenție.

Raportul conține, de asemenea, detalii șablon la nivel înalt, cum ar fi:

Tabelul 6. Detalii șablon
Câmp	Descriere
Numele cheii șablonului	Numele șablonului, așa cum este configurat în agentul AI.
Intenția cheie a șablonului	Intențiile în care este utilizată această cheie șablon.
Conversații pentru cheia șablonului	De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.
Total răspunsuri	De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.
Total voturi pozitive	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost votat.
Total voturi negative	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost negativ.

Transcrieri mesaje

Afișează conversația unui client cu agentul AI, împreună cu scorurile de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.
Tipul mesajului	Mesaj de agent AI sau mesaj uman.
Text mesaj	Conținutul mesajului.
Cheie șablon	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Intenție	Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Intenție potrivită 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Scor intenție 1	Scorul pentru intenția detectată.
Feedback	Feedbackul utilizatorilor dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.
Comentariu de feedback	Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat

Câmp	Descriere
Marcaj orar	Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune	Identificator unic pentru sesiunea clientului.
ID-ul consumatorului	Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.
Mesaj uman	Conținutul mesajului uman.
Mesajul agentului AI	Conținutul mesajului cu care a răspuns agentul AI.
Motivul problemei	Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.
Cheie șablon	Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Intenție	Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.
Cel mai bun scor al meciului	Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Intenție potrivită 1	Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Scor intenție 1	Scorul pentru intenția detectată.

Moduri de livrare a raportului Agent AI

SFTP

Câmp	Descriere
Trimiteți rapoartele într-o locație sigură, conform planificării	Activați acest lucru pentru a împinge rapoartele în locația securizată la ora programată. Puteți furniza următoarele detalii numai activând acest comutator.
Adresa IP	Adresa IP a sistemului.
Nume de utilizator	Numele de utilizator pentru accesarea rapoartelor.
Parolă	Parola pentru accesarea rapoartelor.
Cheie privată	Cheia privată pentru a accesa fișierele.
Calea de încărcare	Calea în care fișierele sunt direcționate în sistem.

E-mail

Câmp	Descriere
Programați e-mailuri pentru mai mulți destinatari, separate prin punct și virgulă (;)	Comutați această opțiune pentru a adăuga destinatari.
Destinatari	Adresa de e-mail a tuturor destinatarilor care trebuie să primească rapoartele la ora și frecvența specificate.

Cupă S3

Câmp	Descriere
Încărcați rapoarte într-o bandă S3 conform programului	Comutați această opțiune pentru a face disponibile câmpurile S3 și pentru a direcționa rapoartele către grupul S3 configurat.
ID cheie de acces AWS	ID-ul cheii de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Cheie de acces secretă AWS	Cheia secretă de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Numele găleții	Numele grupului către care este direcționat raportul.
Numele folderului	Numele folderului creat în găleata S3.

Înțelegeți conformitatea AI

Această secțiune vă ajută să înțelegeți dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Dezvoltarea produselor AI

Confidențialitate și securitate

Următoarea este lista notelor de transparență AI pentru toate caracteristicile AI:

Surse de date pentru instruire și evaluare

Considerații etice și de siguranță

Evaluarea și performanța modelului

Cisco prioritizează performanța și acuratețea AI Assistant prin implicarea oamenilor în revizuirea, testarea și asigurarea calității modelului de bază.

Începeți să utilizați Webex AI Agent Studio

Webex IA Agent Studio este o platformă sofisticată care este concepută pentru a crea, gestiona și implementa agenți IA automatizați pentru a satisface nevoile de asistență și asistență pentru clienți. Utilizând inteligența artificială, agenții IA oferă clienților asistență automată înainte ca aceștia să interacționeze cu agenți umani. Acești agenți acceptă interacțiuni vocale cu intonația, înțelegerea limbajului și conștientizarea contextuală în cadrul conversațiilor. De asemenea, agenții IA gestionează fără probleme și în mod informativ interacțiunile de canal digital prin mesaje text și chat online. Clienții beneficiază de o experiență de tip concierge, beneficiind de asistență cu întrebări, recuperarea informațiilor și minimizarea timpului de așteptare.

Capacitățile Webex IA Agent Studio

Răspunsuri precise și în timp util—Oferă răspunsuri precise la solicitările clienților, în timp real.
Executarea inteligentă a sarcinilor—Execută sarcinile pe baza solicitărilor sau a intrărilor clienților.

Beneficii esențiale pentru întreprinderi

Experiență îmbunătățită a clienților—Oferă clienților o experiență conversațională în timp real.

Interacțiuni personalizate- Tailerii răspund nevoilor și preferințelor individuale ale clienților.

Scalabilitate și eficiență- Gestionează un volum mare de interacțiuni cu clienții fără a necesita agenți umani suplimentari, ceea ce duce la o satisfacție îmbunătățită și la costuri operaționale reduse.

Înțelegeți tipurile și exemplele de agenți IA

Următorul tabel oferă o imagine de ansamblu a tipurilor de agenți IA și a capacităților acestora:

Tabelul 1. Tipurile de agenți IA și capacitățile acestora
Tipul de agent IA Scopul Capacitate Descriere Cum se configurează?

Comunitatea autonomă

Agenții IA autonomi sunt concepuți să funcționeze independent, să ia decizii și să îndeplinească sarcini fără intervenție umană directă.

Execută acțiunile

Faceți alegeri în cunoștință de cauză pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite. Automatizați sarcinile repetitive sau care consumă timp.

Agenți IA autonomi pentru efectuarea de acțiuni

Răspundeți la întrebări

Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la interogările utilizatorilor.
Agenți IA autonomi pentru a răspunde la întrebări

Scriptată

Agenții IA scriptați sunt programați să urmeze un set predefinit de reguli și instrucțiuni.

Execută acțiunile

Agenții scriptați pot efectua sarcini specifice care sunt clar definite și structurate.
Agenți IA scriptați pentru efectuarea de acțiuni

Răspundeți la întrebări

Agenții scriptați pot răspunde la întrebări pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri.
Agenți IA scriptați pentru a răspunde la întrebări

Exemplu

Atât agenții IA autonomi, cât și cei scriptați pot fi aplicați la diferite cazuri de utilizare, în funcție de cerințele specifice și de capacitățile dorite. Câteva exemple includ:

Serviciul pentru clienți—Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a oferi asistență pentru clienți, agenții autonomi oferind mai multă flexibilitate și o înțelegere a limbajului natural.

Asistenți virtuali—Agenții autonomi sunt bine adaptați pentru rolurile de asistent virtual, deoarece pot gestiona diferite sarcini și pot oferi interacțiuni mai personalizate.

Analiză date- Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a analiza seturi mari de date și pentru a extrage informații valoroase.

Automatizarea procesului- Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot fi utilizați pentru a automatiza sarcinile repetitive, a îmbunătăți eficiența și a reduce erorile.

Gestionarea cunoștințelor—Agenții autonomi pot fi utilizați pentru a crea și gestiona depozite de cunoștințe, făcând informațiile ușor accesibile utilizatorilor.

Alegerea între agenții IA autonomi și cei cu scriere depinde de complexitatea sarcinilor, de nivelul necesar de autonomie și de disponibilitatea datelor de instruire.

Cerințe preliminare

Dacă sunteți client existent al Webex Contact Center, asigurați-vă că îndepliniți următoarele cerințe preliminare:

Entitate găzduită Webex Contact Center 2.0.

Webex Connect este furnizat pentru entitatea dvs. găzduită.

Platforma media de voce este o platformă media de Ultimă Generație.

Dacă nu aveți o entitate găzduită Webex Contact Center, contactați partenerul dvs. pentru a iniția o versiune de probă Webex Contact Center cu platforma media de ultimă generație.

Administratorii pot solicita unui dezvoltator Webex Contact Center să încerce agenții IA.

Activare funcții

Această funcție este în prezent în versiunea beta. Clienții se pot înscrie la această funcție din Webex Beta Portal completând sondajul de participare pentru agenții IA.

În prezent, numai funcționalitatea de agent IA scriptată este disponibilă în faza beta.

Agenții autonomi sunt disponibili numai pentru a selecta clienți. Solicitările pot fi efectuate prin intermediul CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) sau prin trimiterea unui e-mail la ask-ccai@cisco.com. După aprobare, agenții autonomi vor fi disponibili, în plus față de agenții scriptați pentru entitatea dvs. găzduită.

Accesați Webex IA Agent Studio

Pentru a vă crea agenți IA, trebuie să vă conectați la aplicația Webex Agent IA. Acest lucru se poate face în următoarele moduri:

Conectați-vă din Control Hub

Dacă nu vedeți Webex AI Agent Studio, contactați Asistența Cisco pentru a activa semnalizarea de funcții corespunzătoare.

Conectați-vă la Control Hub utilizând URL-ul https://admin.webex.com.
Din secțiunea Servicii a panoului de navigare, alegeți Centru de contact.
În Linkuri rapide din panoul din dreapta, accesați secțiunea Suita Centru de contact.
Faceți clic pe Webex AI Agent Studio pentru a accesa aplicația.

Sistemul lansează indirect aplicația Webex AI Agent Studio într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Conectați-vă din Webex Connect

Pentru a accesa aplicația Webex AI Agent Studio, trebuie să aveți acces la Webex Connect.

Conectați-vă la aplicația Webex Connect utilizând URL-ul entității găzduite furnizat pentru întreprinderea și datele de autentificare.
În mod implicit, pagina Servicii apare ca pagină principală.
Din meniul Tava de aplicații din panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Webex AI Agent Studio pentru a accesa aplicația.
Sistemul lansează indirect aplicația Webex AI Agent Studio într-o altă filă de browser și veți fi conectat automat la aplicație.

Configurația paginii principale

Bine ați venit la aplicația Webex AI Agent Studio. Când vă conectați, pagina principală afișează următorul aspect:

Bară de navigare

Bara de navigare care apare în stânga oferă acces la următoarele meniuri:

Dashboard- Afișează o listă de agenți IA la care utilizatorul are acces, conform celor acordate de administratorul întreprinderii.
Cunoștințe—Afișează depozitul central de cunoștințe sau baza de cunoștințe, care servește ca creier pentru agenții IA autonomi care răspund la interogările clienților.
Rapoarte—Listează rapoarte preconstruite ale agenților IA de diferite tipuri. Puteți genera sau programa rapoarte în funcție de nevoile afacerii dvs.
Ajutor—Oferă acces la ghidul utilizatorului Webex AI Agent Studio din Centrul de ajutor Webex.

Profilul utilizatorului
Meniul profil de utilizator vă permite să vizualizați informațiile profilului și să vă deconectați de la aplicație.

Pagina Profil Enterprise conține informații despre entitatea găzduită de agenți IA, accesibile numai administratorilor cu acces de administrator complet.

Fila Prezentare generală conține următoarele informații:

Identificatori companie—Include ID-ul de organizație Webex, ID-ul de organizație CPaaS, ID-ul de abonament pentru companie. Acest lucru este disponibil pentru întreprinderile cu integrarea Webex Contact Center pentru entitatea găzduită Webex Connect corespunzătoare.
Setări profil—Conține numele întreprinderii, numele unic al întreprinderii și URL-ul siglei.
Setări globale Agent — Permite selectarea agentului implicit pentru canalul de voce pentru a gestiona scenariile de rezervă.
Rezumat privind păstrarea datelor- Oferă un rezumat al perioadelor de păstrare a datelor pentru această întreprindere.

În fila Colegi de echipă, puteți vizualiza și gestiona lista de colegi de echipă care au acces la aplicație. Fiecărui utilizator i se atribuie un rol, care determină acțiunile pe care le poate efectua pe baza permisiunilor acordate.

Cunoașteți-vă tabloul de bord

Pe tabloul de bord, agenții IA sunt reprezentați prin carduri care afișează informații de bază, inclusiv numele agentului IA, ultima actualizare de către, ultima actualizare la și motorul utilizat pentru instruirea agentului.

Sarcini pe cardul agentului IA

Plasați cursorul pe un card de agent IA pentru a vizualiza următoarele opțiuni:

Previzualizare—Faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului IA.
Pictogramă Puncte de suspensie — Faceți clic pe această pictogramă pentru a efectua următoarele sarcini:

Copiați linkul de previzualizare—Copiați linkul de previzualizare pentru a-l lipi într-o filă nouă și previzualizați agentul IA în widgetul de chat.

Copiați tokenul de acces—Copiați tokenul de acces al agentului IA pentru invocarea agentului prin API-uri.

Export—Exportați detaliile agentului IA (în format JSON) în folderul local.

Ștergere—Ștergeți permanent agentul IA din sistem.

Fixați- Fixați agentul IA la prima poziție de pe dashboard sau anulați fixarea pentru a-l muta înapoi la poziția sa anterioară.

Creați un nou agent IA

Puteți crea un nou agent IA utilizând opțiunea + Creare agent din colțul din dreapta sus al tabloului de bord. Puteți alege să utilizați un șablon predefinit sau să creați un agent de la zero.

Pentru a afla cum să creați agenți IA scriptați și autonomi, consultați următoarele secțiuni:

Agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări
Agent IA scriptat pentru efectuarea de acțiuni
Agent IA autonom pentru a răspunde la întrebări
Agent IA autonom pentru efectuarea de acțiuni

Importați agentul IA predefinit

Puteți importa un agent IA predefinit, în format JSON, dintr-o listă de agenți IA disponibili. Mai întâi, asigurați-vă că ați exportat agentul IA în format JSON în folderul local. Urmați acești pași pentru a-l importa:

Faceți clic pe Importați agentul.
Faceți clic pe Încărcați pentru a încărca fișierul de agent IA (în format JSON) exportat din platformă.
În câmpul Nume agent, introduceți numele agentului IA.
(Opțional) În ID sistem, editați identificatorul unic generat de sistem.
Faceți clic pe Importați.

Agentul dvs. IA este acum importat cu succes pe platforma Webex Agent IA Webex și este disponibil pe tabloul de bord.

Căutare după cuvinte cheie

Platforma oferă capacități de căutare robuste pentru a vă ajuta să găsiți și să gestionați cu ușurință agenții IA. Puteți efectua căutarea după cuvinte cheie utilizând numele agentului. Introduceți numele agentului sau o parte din nume în bara de căutare. Sistemul afișează o listă de agenți IA care corespund criteriilor dvs. de căutare.

Filtrați după tipul de agent

Pe lângă căutarea de cuvinte cheie, puteți rafina rezultatele căutării filtrând în funcție de tipul de agent IA. Alegeți unul dintre filtrele de tip agent din lista derulantă—Scripted, Autonom și All.

Gestionați baza de cunoștințe

Creați o bază de cunoștințe pentru agentul IA

O bază de cunoștințe este un depozit central de informații pentru agenții IA autonomi alimentați de Large Language Model (LLM). Agenții IA autonomi utilizează tehnologii avansate de IA și învățare automată pentru a înțelege, a procesa și a genera text asemănător omului. Acești agenți IA se instruiesc cu privire la volume mari de date, permițându-le să ofere răspunsuri detaliate și relevante din punct de vedere contextual. Bazele de cunoștințe stochează datele necesare pentru funcționarea agenților IA autonomi.

Pentru a accesa baza de cunoștințe:
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
Pe Dashboard, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga. Apare pagina bazei de cunoștințe.
Puteți găsi o bază de cunoștințe bazată pe următoarele criterii:
Denumirea bazei de cunoștințe
Tipul bazei de cunoștințe
Baze de cunoștințe actualizate între datele specificate
Baze de cunoștințe create între datele specificate
Faceți clic pe Resetați toate pentru a reseta criteriile de căutare.
De asemenea, puteți crea o nouă bază de cunoștințe. Pentru a crea o nouă bază de cunoștințe, consultați Creați o bază de cunoștințe pentru agentul IA.

Creați o bază de cunoștințe pentru agentul IA

1
Pe Dashboard, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga.

2
Pe pagina Baze de cunoștințe , faceți clic pe +Creare bază de cunoștințe în colțul din dreapta sus.

3
Pe pagina Creați o bază de cunoștințe , introduceți următoarele detalii:

Nume bază de cunoștințe—Furnizați un nume pentru baza de cunoștințe.

Descriere- Furnizați o scurtă descriere despre baza de cunoștințe.

4
Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele specificat.

5
În fila Fișiere :

Trageți și plasați fișierele în baza de cunoștințe. Ca alternativă, faceți clic pe Adăugați fișier pentru a adăuga un fișier.

Sistemul acceptă următoarele formate de fișiere: PDF, .doc, .docx, date prin cablu, .txt, .xlsx, .xls și CSV. Dimensiunea fiecărui fișier nu trebuie să depășească 2 MB.

După adăugarea fișierelor, faceți clic pe Procesare fișiere pentru a procesa fișierele. După finalizare, sistemul listează fișierele în fila Fișiere .

6
În fila Documente :

Faceți clic pe +Creați document pentru a crea propriile documente în baza de cunoștințe.

Pe pagina Creare document, introduceți Numele documentului. Utilizați editorul de text pentru a adăuga informațiile necesare și a formata textul, după cum este necesar.

Bifați opțiunea Adăugați la categoria existentă pentru a adăuga documentul la categoria existentă. De asemenea, puteți alege să Adăugați la o categorie nouă și să creați o categorie nouă.

Faceți clic pe Salvați.

De asemenea, puteți face clic pe +Adăugare categorie pentru a defini categoriile și a adăuga documentele în categoria corespunzătoare.

Selectați documentul necesar din panoul din stânga și faceți clic pe Previzualizare web pentru a previzualiza documentul.

7
Navigați la fila Informații pentru a vizualiza și urmări detaliile fișierelor pe care le-ați încărcat și ale documentelor pe care le-ați creat.

Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita fișierele cu baza de cunoștințe. Editați numele fișierului, dacă este necesar. De asemenea, puteți șterge fișierele existente și adăuga fișiere noi.
Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge complet baza de cunoștințe.

Ce este de făcut în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul IA autonom pentru a răspunde la întrebări.

Configurarea agenților IA autonomi

Agent IA autonom pentru efectuarea de sarcini

Creați un agent IA autonom pentru efectuarea de acțiuni

Actualizați profilul agentului IA autonom

Adăugați acțiuni la agentul IA autonom

Configurați umplerea sloturilor

Adăugați entități de intrare în format de tabel

Adăugați entități utilizând editorul JSON

Definiți îndeplinirea

Agenți IA autonomi pentru a răspunde la întrebări

Creați un agent IA autonom pentru a răspunde la întrebări

Actualizați profilul agentului IA autonom

Configurați baza de cunoștințe

Vizualizați sesiunea și istoricul agentului IA autonom

Previzualizați agentul IA autonom

Vizualizați performanța agentului IA autonom utilizând Statistici

Agenții IA autonomi funcționează independent, fără intervenție umană directă. Acești agenți utilizează algoritmi avansați și tehnici de învățare automată pentru a analiza date, a învăța din mediul lor și a-și adapta acțiunile pentru a atinge obiective specifice. Această secțiune prezintă cele două capacități principale ale agentului IA autonom.

Agent IA autonom pentru efectuarea de sarcini

Agenții IA autonomi pot efectua diverse sarcini, inclusiv:

Procesarea limbajului natural (NLP) – Înțelegeți și răspundeți la limbajul uman într-un mod natural și conversațional.

Luarea deciziilor – Faceți alegeri în cunoștință de cauză pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite.

Automatizare – Automatizați sarcinile repetitive sau care consumă timp.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent IA autonom pentru efectuarea de acțiuni

Actualizați profilul agentului IA autonom

Adăugați acțiuni la agentul IA autonom

Configurați umplerea sloturilor

Definiți îndeplinirea

Creați un agent IA autonom pentru efectuarea de acțiuni

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
În Dashboard, faceți clic pe +Creare agent.

3
Pe ecranul Creați un agent IA , faceți clic pe Începeți de la zero.

De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul IA. Filtrați tipul de agent IA ca Autonom. În acest caz, câmpurile de pe pagina Profil sunt completate automat.

4
Faceți clic pe Următorul.

5
În secțiunea Ce tip de agent creați , faceți clic pe Autonom.

6
În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs. , faceți clic pe Efectuați acțiuni.

7
Faceți clic pe Înainte.

8
Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii:

Nume agent – Introduceți numele agentului IA.

ID sistem—Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp poate fi editat.

Motor IA — Selectați motorul IA din lista derulantă. Motorul IA implicit este Nova.

Obiectivul agentului—Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului IA. Consultați Ghidul pentru definirea obiectivelor și instrucțiunile pentru agentul IA pentru cele mai bune practici și exemple.

9
Faceți clic pe Creați. Acum ați creat cu succes agentul IA autonom pentru efectuarea acțiunilor, care este acum disponibil pe dashboard.

În antetul Agent IA, puteți efectua următoarele activități:
Preview
Copiere link previzualizare
Copiați tokenul de acces
Ștergere
Export
Pentru mai multe informații, consultați această secțiune.

De asemenea, puteți importa agenții IA preconstruiți. Pentru mai multe informații, consultați Importați agentul IA predefinit

Ce este de făcut în continuare

Actualizați profilul pentru agentul IA autonom.

Actualizați profilul agentului IA autonom
Înainte de a începe

Creați un agent IA autonom pentru efectuarea de acțiuni.

1
Pe Dashboard, faceți clic pe agentul IA pe care l-ați creat.

2
Navigați la Setări > fila Profil și configurați următoarele detalii:

Nume agent—Editați numele agentului IA, dacă este necesar.

ID sistem- Editați ID-ul de sistem al agentului IA, dacă este necesar.

Obiectivul agentului—Editați obiectivul agentului IA, dacă este necesar. Consultați Îndrumări pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru agentul IA pentru îndrumări și exemple.

Instrucțiuni—Introduceți instrucțiunile pentru agentul IA. Consultați Îndrumări pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru agentul IA pentru îndrumări și exemple.

URL pentru imaginea de profil a agentului—URL-ul implicit de la care sistemul preia sigla sau imaginea agentului IA. Modificați această opțiune dacă este necesar.

Motor IA—Actualizați motorul IA dacă este necesar.

Mesaj de întâmpinare—Mesajul de întâmpinare implicit utilizat de agentul IA pentru a iniția interacțiunea. Actualizați acest lucru, dacă este necesar.

3
Faceți clic pe Publicare pentru a pune agentul IA în direct.

Ce este de făcut în continuare

Adăugați acțiunile necesare la agentul IA.

Adăugați acțiuni la agentul IA autonom

Agenții IA autonomi pentru efectuarea acțiunilor sunt concepuți pentru a înțelege intențiile utilizatorilor și pentru a acționa în consecință. De exemplu, într-un restaurant există nevoia de a automatiza consumul de alimente online. Pentru a îndeplini sarcina, puteți crea un agent IA autonom care efectuează următoarele acțiuni:

Obțineți informațiile solicitate de la client.

Transferați informațiile în fluxul necesar.

Agentul IA autonom pentru a efectua acțiunile funcționează la următoarele blocuri de construcție:

Acțiune — o funcționalitate care permite agentului IA să se conecteze la sisteme externe pentru a efectua sarcini complexe.

Entitate sau slot – reprezintă un pas în îndeplinirea intenției utilizatorului. Umplerea sloturilor implică adresarea de întrebări specifice clientului pentru a îndeplini intenția clientului pe baza afirmațiilor. Este declanșatorul pentru ca un agent IA să înceapă să efectueze o acțiune. Definiți entitățile de intrare ca parte a umplerii sloturilor.

Îndeplinire — determină modul în care agentul IA finalizează acțiunea. Ca parte a îndeplinirii, definiți entitățile de ieșire pentru agentul IA autonom pentru a genera răspunsul într-un format specific. Sistemul trimite entitățile de ieșire la flux pentru a continua acțiunea și a finaliza cu succes sarcina.

1
În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă.

2
Pe pagina Adăugați o acțiune nouă , specificați următoarele detalii:

Nume acțiune – Introduceți numele Acțiunii. De exemplu, Rezervați bilete.

Descriere acțiune—Furnizați o scurtă descriere despre acțiunea preconizată. Asigurați-vă că descrierea acțiunii este clară și precisă.

Domeniu de acțiune—Alegeți domeniul de acțiune din lista derulantă. Sunt disponibile următoarele opțiuni:

Faceți clic pe Umplere sloturi pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor. Dacă alegeți umplerea sloturilor, nu puteți configura detaliile de umplere.
Faceți clic pe Umplere slot cu completare pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor și pentru a defini, de asemenea, detaliile pentru finalizarea acțiunii.

Transferul agentului este acțiunea implicită care este activată în mod implicit. Utilizați opțiunea de comutare pentru a dezactiva transferul agentului.

Ce este de făcut în continuare

Puteți fie să configurați sloturile, fie să configurați sloturile și să definiți gradul de îndeplinire în funcție de domeniul de acțiune ales.

Configurați umplerea sloturilor

Umplerea sloturilor implică adăugarea entităților de intrare necesare pentru motorul IA. În secțiunea Umplere slot din pagina Acțiuni , adăugați entitățile de introducere:

Puteți adăuga entitățile una câte una, în format de tabel.

De asemenea, puteți să utilizați fișierul JSON și să definiți entitățile. Consultați Un tur al schemei JSON pentru detalii.

Adăugați entități de intrare în format de tabel

1
Pentru a adăuga o entitate de intrare, faceți clic pe +Entitate de intrare nouă.

2
Pe pagina Adăugați o entitate de intrare nouă , specificați următoarele detalii:

Nume entitate – Introduceți numele entității de intrare.

Tip entitate – Selectați tipul de date al entității.

Descriere entitate—Furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea entității este clară și exactă.

Exemple entitate- Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple.

Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face această entitate obligatorie.

3
Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de intrare. Puteți adăuga oricâte entități de intrare aveți nevoie.

4
Utilizați opțiunea Comenzi pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității:

Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita entitățile de intrare adăugate.

Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge entitatea.

Adăugați entități utilizând editorul JSON

Puteți adăuga entitățile de intrare și entitățile de ieșire utilizând editorul JSON. În vizualizarea editor JSON, entitățile trebuie să fie definite într-un format JSON structurat.

Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Structura parametrilor de intrare

Parametrii de intrare trebuie să adere la următoarea structură:

tip– Tipul de date al obiectului parametrilor. Acesta este întotdeauna 'obiect' pentru a indica faptul că parametrii sunt structurați ca obiect.

proprietăți—Un obiect în care fiecare cheie reprezintă un parametru și metadatele asociate.

obligatoriu—O matrice de șiruri care enumeră numele parametrilor care sunt obligatorii.

Obiect proprietăți

Fiecare cheie din obiectul proprietăți reprezintă o entitate/parametru de intrare și conține un alt obiect cu metadate despre acel parametru. Metadatele trebuie să includă întotdeauna următoarele cuvinte cheie:

tip– Tipul de date al parametrului. Tipurile permise sunt:

string – Date text.

număr întreg—Date numerice fără zecimale.

număr—Date numerice care pot include zecimale.

boolean – Valori adevărate/false.

array- O listă de elemente, toate fiind de obicei de același tip.

obiect—O structură de date complexă, cu proprietăți imbricate.

descriere- O scurtă explicație a ceea ce reprezintă entitatea. Acest lucru ajută motorul IA să înțeleagă scopul și utilizarea parametrului. Pentru o mai bună acuratețe, se recomandă o descriere concisă, în concordanță cu instrucțiunile agentului și cu descrierea acțiunilor.

Validarea este impusă de platformă numai pentru „tip”. „Descrierea” nu este aplicată pentru toate entitățile, dar se recomandă cu tărie să fie adăugată. Alte cuvinte cheie utile pentru metadatele entității sunt:

enum—Câmpul enum listează valorile posibile pentru un parametru. Acest lucru este util pentru parametrii care ar trebui să accepte doar un set limitat de valori. Dezvoltatorii pot defini liste personalizate de valori pe care un parametru ar trebui să le accepte pentru a le utiliza.

pattern- Câmpul pattern este utilizat cu tipurile de șiruri pentru a specifica o expresie regulată pe care șirul trebuie să o corespundă. Acest lucru este util în special pentru validarea unor formate specifice, cum ar fi numere de telefon, coduri poștale sau identificatori personalizați.

exemple—Câmpul de exemple furnizează unul sau mai multe exemple de valori valide pentru parametru. Acest lucru ajută motorul IA să înțeleagă ce fel de date se așteaptă și pot fi utile în special în scopuri de interpretare și validare.

Există alte cuvinte cheie care pot face definiția entității mai precisă și mai robustă. Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Exemplu

Următorul exemplu include diferite tipuri de entități și cuvinte cheie:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Numele unic de utilizator pentru cont.", "minLength": 3, „maxLength”: 20 }, „parolă”: { „type”: „șir”, „description”: „Parola pentru cont”, „minLength”: 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adresa de e-mail a contului.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "date de naștere": { "type": "string", "description": "Data de naștere a utilizatorului.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "Settings user preferences.", "properties": { "newsletter": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Whether user wants to receive newsletters.", "default": true }, "notificări": { "tip": "șir", "descriere": "Metoda preferată de notificare.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roluri": { "type": "array", "description": "Lista rolurilor atribuite utilizatorului.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] }

Acest exemplu include următoarele entități:
nume de utilizator—Un tip de șir cu restricție de lungime minimă și maximă.
parolă—Un tip de șir cu o lungime minimă și un format specific (parola indică faptul că trebuie gestionat în siguranță).
e-mail—Un tip de șir cu un șablon regex pentru a vă asigura că este o adresă de e-mail validă.
birthdate—Un tip de șir cu exemple care prescriu formatul datei.
preferințe—Un tip de obiect cu proprietăți imbricate (buletin informativ și notificări), inclusiv un boolean cu o valoare implicită și un șir cu valori specifice permise (enum).
roluri—Un tip de matrice în care fiecare element este un șir limitat la valori specifice (enum).

Numele de utilizator, parola și e-mailul sunt obligatorii, așa cum sunt definite de matricea „obligatorie”.

În acest exemplu, entitățile au nume descriptive, descrieri clare și urmează o convenție coerentă privind structura și denumirile. Urmați aceste bune practici pentru a crea entități bine definite, care sunt ușor de interpretat și de impus de motorul IA.

Definiți îndeplinirea

1
Definiți detaliile de îndeplinire pentru implementarea agentului IA într-un centru de contact. Specificați următoarele detalii:

Selectați o abordare de realizare—Selectați fluxul.

Selectați un generator de flux— Selectați generatorul de flux necesar.

URL webhook flux – Introduceți URL-ul webhookului. Pentru mai multe informații, consultați Webhookuri de intrare.

Cheie serviciu – Introduceți detaliile cheii de serviciu.

2
Configurați entitățile de ieșire astfel încât agentul IA să genereze rezultatul într-un format ușor de înțeles de flux.

3
Pentru a adăuga o entitate de ieșire, faceți clic pe +Entitate de ieșire nouă. În ecranul Adăugați o entitate de ieșire nouă , specificați următoarele detalii:

Nume entitate – Introduceți numele entității de ieșire.

Tip entitate – Selectați tipul de date al entității.

Descriere entitate—Furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea este clară și exactă.

Exemple entitate- Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple.

Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face ca această entitate să fie obligatorie.

De asemenea, puteți utiliza un fișier JSON pentru a adăuga entitățile de ieșire. Pentru mai multe informații, consultați Adăugați entități utilizând editorul JSON
.

4
Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de ieșire. Puteți adăuga oricâte entități de ieșire aveți nevoie.

5
Utilizați opțiunea Comenzi pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității:

Faceți clic pe pictograma Editare pentru a efectua modificări asupra entității.

Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge entitatea.

6
Faceți clic pe Adăugați pentru a finaliza configurarea.

Ce este de făcut în continuare

Faceți clic pe Previzualizare pentru a previzualiza agentul IA. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizați agentul IA autonom. Faceți clic pe Publicare pentru a pune agentul IA în direct.

După ce configurați agentul IA:
Pentru a vizualiza performanța agentului IA, consultați Vizualizați performanța agentului IA autonom prin Statistici.
Pentru a vizualiza detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizați sesiunile și istoricul agenților IA autonomi.

Agenți IA autonomi pentru a răspunde la întrebări

Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la interogările utilizatorilor. Această capacitate este utilă în scenariile în care agentul trebuie să:

Oferiți asistență pentru clienți — răspundeți la întrebări frecvente, soluționați problemele și ghidați clienții prin procese.

Oferiți asistență tehnică – oferiți consultanță de specialitate pe anumite subiecte sau domenii.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent IA autonom pentru a răspunde la întrebări

Actualizați profilul agentului IA autonom

Configurați baza de cunoștințe

Creați un agent IA autonom pentru a răspunde la întrebări
Înainte de a începe

Asigurați-vă că ați creat baza de cunoștințe. Pentru mai multe informații, consultați Gestionați bazele de cunoștințe.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
În Dashboard, faceți clic pe +Creare agent.

3
Pe ecranul Creați un agent IA , faceți clic pe Începeți de la zero.

De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul IA. Puteți filtra tipul de agent IA ca Autonom. În acest caz, câmpurile din pagina Profil sunt populate automat.

4
Faceți clic pe Următorul.

5
În secțiunea Ce tip de agent creați , faceți clic pe Autonom.

6
În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs. , faceți clic pe Răspundeți la întrebări.

7
Faceți clic pe Înainte.

8
Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii:

Nume agent – Introduceți numele agentului IA.

ID sistem—Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp poate fi editat.

Motor IA — Selectați motorul IA necesar din lista derulantă. Motorul IA implicit este Nova.

Pentru previzualizarea pe bază de voce, selectați Vega. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea bazată pe voce
.

Bază de cunoștințe—Selectați fișierul de bază de cunoștințe necesar din lista bazelor de cunoștințe disponibile.

Nu puteți mapa baza de cunoștințe selectată cu alți agenți IA.

Obiectivul agentului—Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului IA. Consultați Îndrumări pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru agentul IA pentru îndrumări și exemple.

9
Faceți clic pe Creați. Agentul IA autonom pentru a răspunde la întrebări a fost creat cu succes și este acum disponibil pe dashboard.

În antetul Agent IA, puteți efectua următoarele activități:
Preview
Copiere link previzualizare
Copiați tokenul de acces
Ștergere
Export
Pentru mai multe informații, consultați această secțiune.

De asemenea, puteți importa agenții IA preconstruiți. Pentru mai multe informații, consultați Importați un agent IA precreat.

Ce este de făcut în continuare

Actualizați profilul pentru agentul IA autonom.

Actualizați profilul agentului IA autonom

Înainte de a începe

Creați un agent IA autonom pentru a răspunde la întrebări.

1
Pe Dashboard, faceți clic pe agentul IA pe care l-ați creat.

2
Navigați la Setări > fila Profil și configurați următoarele detalii:

Nume agent—Editați numele agentului IA, dacă este necesar.

ID sistem- Editați ID-ul de sistem al agentului IA, dacă este necesar.

Obiectivul agentului—Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului IA. Consultați Îndrumări pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru agentul IA pentru îndrumări și exemple.

URL pentru imaginea de profil a agentului— Editați URL-ul de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului IA.

Motor IA—Alegeți motorul IA necesar din lista derulantă.

Mesaj de întâmpinare—Introduceți mesajul de întâmpinare pe care agentul IA ar trebui să îl utilizeze pentru a începe interacțiunea.

Permiteți transferul agentului——Activați opțiunea de comutare pentru a transfera conversația către un agent uman atunci când un client dorește să vorbească cu un agent.

3
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a pune agentul IA în direct.

Ce este de făcut în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul IA.

Configurați baza de cunoștințe

Înainte de a începe

Creați un agent IA autonom pentru a răspunde la întrebări.

1
Pe Tablou de bord pagină, selectați agentul IA pe care l-ați creat.

2
Navigați la fila Bază de cunoștințe .

3
Selectați baza de cunoștințe necesară din lista derulantă.

4
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a pune agentul IA în direct.

Ce este de făcut în continuare

Faceți clic pe Previzualizare pentru a previzualiza agentul IA. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizați agentul IA autonom.

După ce configurați agentul IA:
Pentru a vizualiza performanța agentului IA, consultați Vizualizați performanța agentului IA autonom prin Statistici.
Pentru a vizualiza detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizați sesiunile și istoricul agenților IA autonomi.

Vizualizați sesiunea și istoricul agentului IA autonom

Puteți vizualiza detaliile sesiunii și istoricul fiecărui agent IA autonom pe care l-ați creat. Pagina Sesiuni afișează detaliile sesiunilor stabilite cu constantele. Pagina Istoric vă permite să vizualizați detaliile modificărilor de configurație efectuate asupra agentului IA.

Sesiuni

Pagina Sesiuni oferă o înregistrare cuprinzătoare a tuturor interacțiunilor dintre agenții IA și utilizatori. Pentru a naviga la pagina Sesiuni :

Pe Dashboard, faceți clic pe agentul IA autonom pentru care doriți să vizualizați detaliile sesiunii.
Din panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Sesiuni.

Apare pagina Sesiuni . Fiecare sesiune este afișată ca o înregistrare care conține toate mesajele sesiunii. Aceste informații sunt utile pentru auditarea, analizarea și îmbunătățirea agentului IA.

Tabelul de sesiuni afișează o listă cu toate sesiunile/sălile create pentru acel agent IA. Tabelul este paginat dacă există mai multe rânduri decât pot fi găzduite într-un singur ecran. Oricare dintre câmpurile din tabel poate fi sortat sau filtrat utilizând secțiunea Rafinare rezultate din partea stângă. Câmpurile prezente reprezintă următoarele informații despre orice sesiune anume:

ID sesiune—ID-ul unic al sălii sau ID-ul sesiunii pentru o conversație.

Id consumator—ID-ul consumatorului care a interacționat cu agentul IA.

Canale—Canalul în care a avut loc interacțiunea.

Actualizat La- Momentul închiderii sălii.

Metadatele sălii—Conține informații suplimentare despre sală.

Bifați casetele de selectare necesare:

Ascundere sesiuni de testare—Pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa numai lista de sesiuni live.
Transferul agentului a avut loc—Pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă se întâmplă transferul agentului, se afișează pictograma Căști indicând transferul chatului către un agent uman.
A apărut o eroare—Pentru a filtra sesiunile în care a apărut eroarea.
Vot negativ—Pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.

Faceți clic pe un rând din tabelul de sesiuni pentru o vizualizare detaliată a sesiunii respective. Pictograma de blocare indică faptul că sesiunea este blocată și trebuie decriptată. Trebuie să aveți permisiunea de a decripta sesiunea. Dacă comutatorul Decriptare acces este activat, puteți accesa orice sesiune utilizând butonul Decriptare conținut . Cu toate acestea, această funcționalitate este aplicabilă numai atunci când Protecția avansată a datelor este setată la adevărat sau activată pentru entitatea găzduită.

Istoric

Pagina Istoric vă permite să vizualizați detaliile modificărilor de configurație efectuate asupra agentului IA. Pentru a vizualiza istoricul unui anumit agent:

Pe Dashboard, faceți clic pe agentul IA autonom pentru care doriți să vizualizați istoricul.
Din panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Istoric.

Pagina Istoric apare cu următoarele file:
Jurnale de audit—Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vizualiza modificările efectuate asupra agenților IA.
Istoric model- Faceți clic pe fila Istoric model pentru a vizualiza diferitele versiuni ale agentului IA autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Jurnale de audit

Fila Jurnale de audit urmărește modificările efectuate agentului IA autonom. Puteți vizualiza detaliile modificărilor din ultimele 35 de zile. Fila Jurnale de audit afișează următoarele detalii:

Utilizatorii cu roluri de dezvoltatori de administrator sau agenți IA pot accesa numai fila Jurnale de audit . Utilizatorii cu roluri personalizate care au permisiunea de „Obținere jurnal de audit” pot vizualiza, de asemenea, jurnalele de audit.

Actualizat la—Datele și ora modificării.
Actualizat de—Numele utilizatorului care a încorporat modificarea.
Câmp—Secțiunea specifică a agentului IA în care a fost efectuată modificarea.
Descriere—Informații suplimentare despre modificare.

Puteți căuta un anumit jurnal de audit utilizând opțiunile de căutare Actualizat de, Câmp și Descriere . Puteți sorta jurnalele pe baza câmpurilor Actualizat la și Actualizat după .

Istoric model

Fila Istoric modele este disponibilă numai pentru agentul IA autonom pentru efectuarea de acțiuni.

Ori de câte ori publicați agentul IA autonom pentru a efectua acțiuni, se salvează o versiune a agentului IA autonom și este disponibilă în fila Istoric modele . Puteți vizualiza diferitele versiuni ale agentului IA din fila Istoric model .

Descriere model—O scurtă descriere despre versiunea agentului IA.
Motor IA—Motorul IA utilizat pentru acea versiune a agentului IA.
Actualizată pe—Data și ora la care a fost creată versiunea.
Acțiuni—Vă permite să efectuați următoarele acțiuni asupra agentului IA
Încărcare—Toate modificările privind agentul IA se pierd. Trebuie să efectuați configurația din nou.
Export—Utilizați pentru a exporta agentul IA.

Previzualizați agentul IA autonom

Puteți previzualiza agenții IA autonomi în momentul creării agentului IA, în timp ce editați și după implementarea agentului. Puteți deschide previzualizarea din:

Tablou de bord agent IA— La trecerea cu mouse-ul peste un card de agent IA, opțiunea Previzualizare pentru acel agent IA devine vizibilă. Faceți clic pentru a deschide previzualizarea agentului IA.

Antet agent IA— Faceți clic pe cardul Agent IA pentru a deschide agentul IA. Opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea de antet.

Widget minimizat- După ce o previzualizare este lansată și minimizată, un widget de chat apare în partea din dreapta jos a paginii. Puteți utiliza această opțiune pentru a redeschide cu ușurință modul de previzualizare.

Webex AI Agent Studio oferă, de asemenea, o opțiune de previzualizare partajabilă. Faceți clic pe meniul din colțul din dreapta sus și selectați opțiunea Copiere link previzualizare . Puteți partaja linkul de previzualizare cu alți utilizatori, cum ar fi testeri sau consumatori de agent IA.

Widget de previzualizare a platformei

Widgetul de previzualizare apare în secțiunea din dreapta jos a ecranului. Puteți furniza declarații (sau o secvență de declarații) pentru a verifica răspunsurile agentului IA și a vă asigura că funcționează corect.

De asemenea, puteți minimiza widgetul de previzualizare, puteți oferi informații despre consumator și puteți iniția mai multe săli pentru a testa agentul IA.

Widget de previzualizare partajabil

Widgetul de previzualizare partajabil vă permite să partajați agentul IA cu părțile interesate și consumatorii într-un mod prezentabil, fără a fi nevoie să dezvoltați o interfață personalizată pentru a afișa agentul IA. În mod implicit, linkul de previzualizare copiat redă agentul IA cu o carcasă de telefon. Puteți face o personalizare rapidă prin modificarea anumitor parametri din linkul de previzualizare. Puteți personaliza widgetul după cum urmează:

Culoare widget — Prin adăugarea parametrului brandColor la link. Puteți defini culori simple utilizând nume de culori sau puteți utiliza codul hexazecimal al culorilor.

Casare telefon — Prin modificarea valorii parametrului phoneCasing din link. Această setare este setată implicit la valoarea Adevărat și poate fi dezactivată dacă este setată ca Fals.

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=&brandcolor<introduceți valoarea hexazecimală a unei culori în formatul '_XXXX'>.

Previzualizare bazată pe voce

Agentul IA autonom pentru a răspunde la întrebări acceptă previzualizarea prin voce. Pentru a activa această opțiune:

Navigați la Dashboard și alegeți agentul IA.
Navigați la Setări > Profil.
Din lista derulantă Motor IA , selectați Vega.
Faceți clic pe Salvați modificările.

Opțiunea Previzualizare este actualizată cu o pictogramă Mic pentru previzualizarea pe bază de voce. Faceți clic pe Previzualizare. Apare widgetul de previzualizare vocală.

Trebuie să activați accesul la microfon pentru a utiliza această funcționalitate.

Puteți vizualiza următoarele opțiuni în widgetul de previzualizare vocală:
Buton Începeți pentru a iniția previzualizarea.
Transcrierea live a conversației este afișată în widget atunci când previzualizarea vocală este în curs.
Încheiați apelul pentru a încheia conversația.
Dezactivați sunetul pentru a dezactiva sunetul.

Vizualizați performanța agentului IA autonom utilizând Statistici

Secțiunea Statistici agent IA oferă o reprezentare grafică a valorilor cheie pentru evaluarea performanței și eficacității agentului IA. Pentru a genera statisticile agentului IA autonom:

Alegeți agentul IA din dashboard.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Statistici. O prezentare generală a performanței agentului IA apare atât în format tabular, cât și în reprezentare grafică.

Prima secțiune afișează următoarele statistici despre sesiuni și mesaje pentru agentul IA.

Total sesiuni și sesiuni gestionate de agentul IA fără intervenție umană.

Transfer total de agenți, care reprezintă numărul de sesiuni predate agenților umani.

Sesiuni medii zilnice

Numărul total de mesaje (mesaje umane și ale agenților IA) și câte dintre aceste mesaje au venit de la utilizatori.

Mesaje medii zilnice

A doua secțiune afișează statisticile despre utilizatori. Oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnice.

A treia secțiune afișează răspunsurile agentului IA și transferurile agenților

Configurați agentul IA scriptat

Agent IA scriptat pentru efectuarea sarcinilor

Creați un agent IA scriptat pentru efectuarea acțiunilor

Actualizați profilul de agent IA scriptat

Gestionați entitățile

Creați o entitate cu roluri de entitate

Asociați rolurile cu o entitate

Motor pentru înțelegerea limbajului natural (NLU)

Gestionați intențiile

Creați o intenție

Asociați entitățile cu intenție

Generați date de instruire

Motor pentru înțelegerea limbajului natural (NLU)

Variante generate de marcare

Creare Intenție și Entitate multilingvă

Gestionați răspunsurile

Configurați răspunsurile utilizând proiectantul de răspuns

Configurați setările de gestionare

Adăugați o limbă la agentul IA scriptat

Configurați setările de transfer

Agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări

Creați un agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări

Actualizați profilul de agent IA scriptat

Gestionați articolele

Adăugați articole prin interfața de utilizator și răspunsul implicit

Importați din cataloage

Extrageți întrebări frecvente din link

Importați din fișier

Adăugați sinonime personalizate

Motor pentru înțelegerea limbajului natural (NLU)

Configurați setările de gestionare

Adăugați o limbă la agentul IA scriptat

Configurați setările de transfer

Previzualizați agentul IA scriptat

Secțiuni comune de gestionare pentru agentul IA scriptat

Instruire

Sesiuni

Istoric

Curație

Vizualizați performanța IA scriptată utilizând Statistici

Această secțiune descrie modul de configurare și gestionare a agenților IA scriptați pe platforma Webex IA Agent Studio, astfel încât aceștia să ofere răspunsuri precise la interogările utilizatorilor și să efectueze în mod eficient sarcini automate.

Agent IA scriptat pentru efectuarea sarcinilor

Agentul IA scripted îmbunătățește capacitățile de construire a agentului fără cod ale platformei Webex IA Agent Studio. Agentul IA scripted permite conversații în mai multe rânduri în care poate obține date relevante de la clienți pentru a efectua sarcini specifice. Aici sunt incluse:

Executați comenzi simple – urmați instrucțiunile pentru a finaliza acțiunile predefinite.

Prelucrarea datelor – Manipulați și transformați datele în conformitate cu regulile specificate.

Interacționați cu alte sisteme – comunicați cu și controlați alte soluții.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent IA scriptat pentru efectuarea acțiunilor

Actualizați profilul de agent IA scriptat

Gestionați entitățile

Gestionați intențiile

Gestionați răspunsurile

Configurați setările de gestionare

Adăugați o limbă la agentul IA scriptat

Configurați setările de transfer

Creați un agent IA scriptat pentru efectuarea acțiunilor

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe Dashboard, faceți clic pe + Creare agent.

3
În ecranul Creați un agent IA , creați un agent IA nou de la zero.

De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul IA. Puteți filtra tipul de agent IA ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina Profil sunt populate automat.

4
Faceți clic pe Începeți de la zero , apoi pe Înainte.

5
În secțiunea Ce tip de agent creați? , faceți clic pe Scriptat.

6
În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs. , faceți clic pe Efectuați acțiuni.

7
Faceți clic pe Înainte.

8
Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii:

Nume agent – Introduceți numele agentului IA.

ID sistem—Acesta este identificatorul unic generat de sistem.

De asemenea, puteți edita acest câmp.

Motor IA—Alegeți motorul IA din lista derulantă.

9
Faceți clic pe Creați. Agentul IA scriptat pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe dashboard.

În antetul Agent IA, puteți efectua următoarele activități:
Preview
Copiere link previzualizare
Copiați tokenul de acces
Ștergere
Export
Pentru mai multe informații, consultați această secțiune.

De asemenea, puteți importa agenții IA preconstruiți. Pentru mai multe informații, consultați Importați un agent IA precreat.

Ce este de făcut în continuare

Creați entități, adăugați intenții și definiți răspunsurile.

Actualizați profilul de agent IA scriptat
Înainte de a începe

Creați un agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din Dashboard, selectați agentul IA pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Nume agent—Editați numele agentului IA, după cum este necesar.

ID sistem- Editați identificatorul generat de sistem al agentului IA, după cum este necesar.

URL pentru imaginea de profil a agentului— Editați URL-ul de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului IA.

Descriere—Introduceți detaliile despre agentul IA.

Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a permite unui agent IA să solicite feedback în mesaj.

Mesaj de eroare personalizat—Scrieți un mesaj care apare în caz de eroare în timpul unui chat cu agentul IA.

4
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a salva setările.

Gestionați entitățile

Entitățile sunt elementele de bază ale conversațiilor. Acestea sunt elementele esențiale pe care agentul IA le extrage din afirmațiile utilizatorilor. Acestea reprezintă informații specifice, cum ar fi numele produselor, datele, cantitățile sau orice alt grup semnificativ de cuvinte. Prin identificarea și extragerea eficientă a entităților, un agent IA poate înțelege mai bine intențiile utilizatorului și poate oferi răspunsuri mai precise și relevante.

Tipuri de entități

Webex AI Agent Studio oferă 11 tipuri de entități preconstruite pentru a capta diferite tipuri de date ale utilizatorilor. De asemenea, puteți crea oricare dintre următoarele entități personalizate.

Entități personalizate

Aceste entități sunt configurabile și permit dezvoltatorilor să capteze informații specifice cazurilor de utilizare.

Listă personalizată — definiți liste de șiruri așteptate pentru a captura anumite puncte de date care nu sunt acoperite de entitățile preconstruite. Puteți adăuga mai multe sinonime pentru fiecare șir. De exemplu, o entitate personalizată de dimensiune pizza.

Regex – utilizați expresii regulate pentru a identifica anumite modele și a extrage datele corespunzătoare. De exemplu, un număr de telefon regex (de exemplu, 123-123-8789).

Cifrele – captați intrările numerice cu lungime fixă, cu o precizie ridicată, în special în interacțiunile vocale. În interacțiunile non-vocale, este utilizată ca o alternativă la tipurile de entități particularizate și Regex. De exemplu, pentru a detecta un număr de cont format din cinci cifre, trebuie definită o lungime de cinci.

Alfanumerice — captați combinații de litere și cifre, oferind o recunoaștere precisă atât pentru intrările vocale, cât și pentru cele non-vocale.

Formular gratuit – obțineți puncte de date flexibile care sunt dificil de definit sau de validat.

Mapați locația (WhatsApp) — extrageți datele despre locație partajate de dvs. pe canalul WhatsApp.

Entități de sistem
Denumire entitate Descriere Exemplu de introducere Exemplu de afișare
Dată Analizați datele în limbaj natural într-un format standard de dată „iulie anul viitor” 01/07/2020
Oră Analizați ora în limbajul natural la un format standard de oră 5 seara 17:00
E-mail Detectează adresele de e-mail scrieți-mi la info@cisco.com info@cisco.com
Număr de telefon Detectează numărul de telefon comun sună-mă la 9876543210 9876543210
Unități monetare Analizați moneda și suma Vreau 20$ 20$
Ordinal (dezambiguizare) Detectează numărul ordinal Patru din zece persoane 4th
cardinalul Detectează numărul cardinal Patru din zece persoane 10
Geolocalizare Detectează locații geografice (orașe, țări etc.) Am mers să înot în Tamisa în Londra, Marea Britanie Londra, Regatul Unit
Numele persoanei Detectează numele comune Bill Gates din Microsoft lui Bill Gates
Cantitate Identifică măsurătorile, în funcție de greutate sau distanță Suntem la 5 km distanță de Paris 5km
Durată Identifică perioadele de timp 1 săptămână de vacanță 1 săptămână

Entitățile create pot fi editate din fila entități. Asocierea entităților la o intenție adnotează afirmațiile dvs. cu entitățile detectate pe măsură ce le adăugați.

Roluri entitate

Atunci când o entitate trebuie să fie colectată de mai multe ori într-o singură intenție, rolurile entității devin esențiale. Prin atribuirea de roluri distincte aceleiași entități, puteți ghida agentul IA în înțelegerea și prelucrarea informațiilor introduse de utilizator cu mai multă precizie.

De exemplu, pentru a rezerva un zbor cu un layover, puteți crea o entitate Aeroport cu trei roluri: origine,destinație și aspect. Prin adnotarea declarațiilor de instruire cu aceste roluri, agentul IA poate învăța modelele așteptate și poate gestiona fără probleme solicitările complexe de rezervare.

Rolurile entității sunt acceptate numai pentru Mindmeld (entități personalizate și de sistem) și Rasa (numai entități personalizate); administratorii trebuie să bifeze caseta de selectare Roluri entitate din setările avansate ale casetei de dialog selector de motor NLU.

Administratorii nu pot comuta de la RASA sau Mindmeld la Swiftmatch în timp ce rolurile entității sunt în uz. Rolurile trebuie să fie eliminate din intenții pentru a dezactiva rolurile entității din setările avansate ale motorului NLU. Puteți crea o entitate cu roluri de entitate.

Creați o entitate cu roluri de entitate
Înainte de a începe

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe Dashboard, faceți clic pe agentul IA scriptat pe care l-ați creat.

3
Faceți clic pe Instruire în panoul din stânga.

4
Pe pagina Date instruire , faceți clic pe fila Entități .

5
Faceți clic pe Creați entitate.

6
În fereastra Creați entitate , specificați următoarele câmpuri:

Nume entitate – Introduceți numele entității.

Tip entitate — Alegeți opțiunea Listă personalizată din lista derulantă.

Valori – Introduceți o valoare pentru entitate.

7
Activați comutatorul Sugerează automat valori slot pentru a finaliza automat și a oferi sugestii alternative pentru această entitate în timpul conversației.

Câmpul Roluri este afișat la crearea unei entități personalizate numai dacă rolurile entității sunt activate în secțiunea Setări avansate din fereastra Modificare motor de instruire pentru motoarele RASA și Mindmeld NLU.

8
Faceți clic pe Salvați.

Puteți utiliza opțiunile Editare și Ștergere din coloana Acțiuni pentru a efectua acțiuni conexe.

Ce este de făcut în continuare

După ce creați o entitate, puteți asocia roluri cu o entitate.

Asociați rolurile cu o entitate

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe Dashboard, faceți clic pe agentul IA pe care l-ați creat.

3
Faceți clic pe Instruire în panoul din stânga.

4
Pe pagina Date instruire , alegeți o intenție de a asocia entități și roluri de entități.

În mod implicit, apare fila Intenție .

5
În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Entitate link.

6
Alegeți rolul entității pentru numele entității.

7
Faceți clic pe Salvați.

Puteți aloca roluri unei entități pentru colectarea aceleiași entități de două ori pentru o intenție.

Motor pentru înțelegerea limbajului natural (NLU)

Agenții IA scriptați utilizează înțelegerea limbajului natural (NLU) cu învățare automată pentru a identifica intenția clientului. Următoarele motoare NLU interpretează intrările clienților și oferă răspunsuri precise:
Swiftmatch – Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA — Un cadru de IA conversațional cu sursă deschisă.
Mindmeld (Beta) – Oferă fluxuri conversaționale avansate și capacități NLU.

RASA necesită mai multe date de instruire decât Swiftmatch pentru a obține o precizie ridicată. Dezvoltatorii pot comuta motoarele NLU în filele Articole și Instruire ale agenților IA scriptați pentru a evalua performanța. Modificarea motorului actualizează algoritmul agentului IA, fiind necesară reinstruire pentru o deducție exactă pe baza noului model. Puteți analiza diferențele de performanță utilizând scorurile de asemănare din Sesiuni și testarea cu un singur clic.

Dezvoltatorii pot, de asemenea, să testeze și să ajusteze scorurile de prag în secțiunea „Transfer și inferență” după comutarea motoarelor. Pentru RASA, scorurile de prag tind să fie invers proporționale cu numărul de intenții, ceea ce înseamnă că agenții cu multe intenții (100+) au de obicei scoruri de rezervă mai mici în setările de inferență.

Schimbați motoarele de instruire

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul IA pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.

Pentru agentul IA scriptat pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Baza de cunoștințe .
Pentru agenții IA scriptați pentru efectuarea de sarcini: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina de date Instruire.

Faceți clic pe pictograma Setări de lângă Motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Schimbați motorul de instruire .

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții IA nou creați.

Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul IA. Valori posibile:
RASA (Beta)
Potrivire rapidă
Mindmeld (Beta)

Specificați aceste informații în secțiunea Concluzii :
Scor sub care se afișează răspunsul de rezervă- Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vi se afișeze, sub care se afișează un răspuns de rezervă.
Diferența de scoruri pentru meciul parțial- Definește decalajul minim dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cel mai bun meci sub care este afișat un șablon de meciul parțial.

Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate .
Eliminați cuvintele stop-„StopWords” sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au un înțeles lexical pe cont propriu. Atunci când eliminați cuvinte cheie precum articole (a, an, the și așa mai departe), pronumele (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc înțelesul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină cuvintele de oprire din propoziție în momentul instruirii și al deducerii. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Extindeți contracțiile- Pentru o mai mare acuratețe, contracțiile în limba engleză din datele de instruire pot fi extinse la formularul original, împreună cu termenii din interogarea primită de consumatori. Exemplu: „nu” este extins la „nu”. Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile mesajelor introduse sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
Verificare ortografică în inferență- Biblioteca de corecție a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de inferență. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este activată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență .
Eliminați caracterele speciale- Caracterele speciale sunt caractere non-alfanumerice care au impact asupra inferenței. De exemplu, Wi-Fi și Wi-Fi sunt luate în considerare diferit de motorul NLU. Dacă această casetă de selectare este selectată, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Roluri entitate- Entitățile personalizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
Substituire entitate în inferență- Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-urile entității. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Prioritizați umplerea sloturilor—Umplerea sloturilor este prioritizată față de detectarea intenției.
Rezultate stocate per mesaj- Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate ale agentului IA vor fi afișate sub informațiile tranzacției din sesiuni.

Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului de sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor ale agenților IA scriptați și în secțiunea „Rezultate algoritm” din fila Informații tranzacție din Sesiuni.

Expansiune wordform—Extindeți datele de instruire cu forme de cuvinte precum plurale, verbe și așa mai departe, împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Sinonime—Sinonimele sunt cuvinte alternative utilizate pentru a denota același cuvânt. Dacă această casetă de selectare este selectată, sinonimele comune din limba engleză pentru cuvinte din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște exact interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte interioară, o curte etc. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Forme de cuvinte—Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plurale, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul „creație”, formele de formulare pot fi create, create, creatoare, creative, creative etc. Dacă această casetă de selectare este selectată, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt prelucrate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.

Dezvoltatorii pot seta scoruri de prag diferite pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului IA.

Faceți clic pe Actualizați pentru a schimba algoritmul din corpul agentului IA.
Faceți clic pe Tren. După ce agentul IA este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se modifică din Salvat în Instruit.

Puteți instrui agentul IA cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două afirmații.

Instruire

După ce ați creat toate articolele, puteți instrui agentul IA și îl puteți pune în direct pentru a-l testa și implementa. Pentru a instrui agentul IA cu corpul său actual, faceți clic pe Instruire în partea din dreapta sus. Astfel, starea trebuie să fie schimbată în Instruire.

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Instruire pentru a prelua starea curentă a instruirii.

În acest moment, puteți face clic pe Redare în flux pentru a reda în flux corpul instruit și a-l testa în previzualizarea partajabilă sau pe canalele externe în care este implementat agentul IA.

Modelul vectorial

Acum puteți selecta modelele lor vectoriale preferate ca parte a setărilor avansate ale motorului în motorul Swiftmatch NLU. Selecția este posibilă între două opțiuni – nivelul Utterance versus Article Level vectors. În eforturile noastre continue de a îmbunătăți acuratețea motoarelor noastre NLU, am experimentat utilizarea vectorilor la nivel de articol în locul modelului mai vechi care a folosit vectori la nivel de utterance. Am descoperit că vectorii la nivel de articol îmbunătățesc acuratețea în majoritatea cazurilor. Rețineți că vectorii la nivel de articol sunt noua valoare implicită pentru vectorizare pentru noii agenți IA cu o singură limbă. Pentru agenții IA multilingvi, potrivirile de nivel de articole sunt acceptate numai atunci când modelul multilingv este Polymatch.

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care sunt disponibile în momentul unei deducții în secțiunea Alte informații a sesiunii.

Gestionați intențiile

Intenția este o componentă de bază a platformei Webex IA Agent Studio care permite agentului IA să înțeleagă și să răspundă eficient la informațiile dvs. Reprezintă o sarcină sau o acțiune specifică pe care doriți să o îndepliniți în timpul unei conversații. Puteți defini toate intențiile care corespund sarcinilor pe care doriți să le efectuați. Acuratețea clasificării intențiilor afectează în mod direct capacitatea agentului IA de a oferi răspunsuri relevante și utile. Clasificarea intenției este procesul de identificare a intenției pe baza informațiilor primite, permițând agentului IA să răspundă într-un mod semnificativ și relevant din punct de vedere contextual.

Intenții de sistem

Intenție implicită de rezervă—Capacitățile unui agent IA sunt limitate în mod inerent de intențiile care sunt concepute să le recunoască și să le răspundă. Deși o întreprindere nu poate anticipa fiecare întrebare posibilă pe care ați putea-o adresa, intenția implicită de rezervă poate ajuta conversațiile să avanseze.
Prin implementarea unei intenții implicite de rezervă, dezvoltatorii agentului IA se pot asigura că agentul IA gestionează cu grație interogările neașteptate sau în afara domeniului de aplicare, redirecționând conversația înapoi la intențiile cunoscute.
Dezvoltatorii agenților IA nu trebuie să adauge afirmații specifice la intenția de rezervă. Agentul poate fi instruit să declanșeze automat intenția de rezervă atunci când întâlnește întrebări cunoscute în afara domeniului de aplicare, care altfel ar putea fi clasificate incorect în alte intenții.
De exemplu, într-un agent IA bancar, clienții ar putea încerca să întrebe despre împrumuturi. Dacă agentul IA nu este configurat să gestioneze solicitările legate de împrumut, aceste interogări pot fi încorporate ca fraze de instruire în cadrul Intenției implicite de rezervă. Atunci când un client solicită împrumuturi în orice moment al conversației, agentul IA recunoaște interogarea ca fiind în afara intențiilor sale definite și declanșează răspunsul de rezervă. Acest lucru asigură un răspuns mai adecvat.

Intenția de rezervă nu trebuie să aibă sloturi asociate cu aceasta.

Intenția de rezervă trebuie să utilizeze cheia șablonului de rezervă implicit pentru răspunsul său.

Ajutor—Această intenție este concepută pentru a răspunde solicitărilor clienților despre capacitățile agentului IA. Atunci când clienții nu sunt siguri de ceea ce pot realiza sau întâmpina dificultăți în timpul unei conversații, aceștia solicită adesea asistență solicitând ajutor.
În mod implicit, răspunsul pentru intenția de ajutor este mapat la cheia șablonului Mesaj de ajutor . Cu toate acestea, dezvoltatorii agenților IA pot personaliza răspunsul sau pot schimba cheia de șablon asociată pentru a oferi îndrumări mai personalizate și informative.
Se recomandă transmiterea capabilităților agentului IA la un nivel înalt, oferind clienților o înțelegere clară a ceea ce pot face în continuare.
Discutați cu un agent—Această intenție le permite clienților să solicite asistență de la un agent uman în orice etapă a interacțiunii lor cu agentul IA. Când este invocată această intenție, sistemul inițiază automat un transfer către un agent uman. Șablonul de răspuns implicit pentru această intenție este transferul agentului. Deși nu există restricții privind interfața de utilizator cu privire la modificarea cheii șablonului de răspuns, modificarea nu va afecta rezultatul transferului uman.

Intenții de discuții minore

Toți agenții IA nou creați includ patru intenții de discuții mici predefinite pentru a gestiona întâmpinările comune ale clienților, exprimări de recunoștință, feedback negativ și mesaje de adio:
Mesaje de întâmpinare
Vă mulțumim
Agentul IA nu a fost util
La revedere
Aceste intenții și răspunsurile lor corespunzătoare sunt disponibile în mod implicit în fiecare agent IA. Cu toate acestea, le puteți personaliza sau șterge pentru a se alinia la cazul dvs. specific de utilizare și la fluxul conversațional dorit.

Creați o intenție
Înainte de a începe

Înainte de a crea o intenție, asigurați-vă că creați entități pe care să le asociați cu intenția. Pentru mai multe informații, consultați Creați entitate cu roluri entitate.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe Dashboard, alegeți un agent IA.

3
Faceți clic pe Instruire din panoul din stânga.

4
Pe pagina Date instruire , faceți clic pe Creați intenție.

5
În fereastra Creați intenție , specificați următoarele detalii:

Nume intenție—Introduceți numele intenției.

Adăugați pronunție—Adăugați o frază pentru a invoca intenția și faceți clic pe Adăugare.

Dacă există entități prezente în enunțurile adăugate, acestea sunt adnotate automat în enunțuri și apar în secțiunea Sloturi . Puteți adăuga mai multe entități ca sloturi la o intenție. Pentru mai multe informații, consultați Creați entitate cu roluri entitate. Fiecare slot afișează următoarele:
Denumirea entității.
Dacă este necesar pentru finalizarea intenției.
Numărul de reîncercări și încercări ale agentului IA de a obține această valoare de slot de la utilizator.
Cheia șablonului.

6
Bifați caseta de selectare Obligatoriu dacă entitatea este obligatorie.

7
Introduceți numărul de reîncercări permise pentru acest slot. În mod implicit, numărul este setat la trei.

8
Alegeți cheia șablonului din lista derulantă.

Faceți clic pe Creați nou pentru a crea o nouă cheie șablon de răspuns pentru entitate. Conținutul răspunsului pentru aceste chei de șablon este configurat în secțiunea Răspunsuri . Fiecare cheie de șablon are un răspuns corespunzător care este trimis utilizatorului atunci când este declanșată acea intenție.

9
În secțiunea Răspuns , introduceți cheia șablonului de răspuns final pentru a fi returnată utilizatorilor la finalizarea intenției.

10
Activați comutatorul Resetați sloturile după finalizare pentru a reseta valorile sloturilor colectate în conversație după finalizarea intenției.

Dacă acest comutator este în stare dezactivată, slotul păstrează valorile vechi și afișează același răspuns.

11
Activați comutatorul Actualizați valorile sloturilor pentru a actualiza valoarea sloturilor în timpul conversației cu consumatorul.

Agentul IA ia în considerare ultima valoare completată în slot pentru a procesa datele. Dacă este activată această opțiune, valorile pentru sloturile ocupate sunt actualizate ori de câte ori clienții furnizează informații noi pentru același tip de slot.

12
Activați comutatorul Furnizați sugestii pentru sloturi pentru a furniza sugestii pentru umplerea sloturilor și valori alternative ale sloturilor în răspunsul final, pe baza datelor introduse de utilizator.

13
Activați comutatorul Încheiați conversația pentru a închide sesiunea după această intenție.

Webex Connect și fluxurile de voce pot utiliza acest lucru pentru a închide o conversație cu consumatorii.

14
Faceți clic pe Salvați.

Faceți clic pe Instruire în partea din dreapta sus a filei Instruire pentru a reflecta orice modificări aduse intențiilor și entităților.

Pentru a antrena motoarele Rasa sau Mindmeld NLU, este necesar un minim de două variante de instruire (pronunții) per intenție. De asemenea, fiecare slot trebuie să aibă cel puțin două adnotări. Dacă aceste cerințe nu sunt îndeplinite, butonul Tren este dezactivat. Lângă intenția afectată apare o pictogramă de avertizare pentru a indica problema. Cu toate acestea, intenția implicită de rezervă este exceptată de la aceste cerințe.

Ce este de făcut în continuare

După ce o intenție este creată, sunt necesare anumite informații pentru îndeplinirea acesteia. Entitățile asociate dictează modul în care aceste informații sunt obținute din afirmațiile utilizatorilor. Pentru mai multe informații, consultați Asociați entitățile cu intenție.

Asociați entitățile cu intenție
Înainte de a începe

Asigurați-vă că creați entități și le asociați înainte de a adăuga discursuri. Această adnotare automată a entităților în timp ce sunt adăugate pronumele.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe Dashboard, faceți clic pe agentul IA pe care l-ați creat.

3
Faceți clic pe Instruire în panoul din stânga.

4
Pe pagina Date instruire , alegeți o intenție de a asocia entități și roluri de entități.

În mod implicit, apare fila Intenție .

5
În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Entitate link.

Entitățile asociate apar în secțiunea Sloturi.

6
Alegeți rolul entității pentru numele entității.

7
Faceți clic pe Salvați.

Atunci când o entitate este marcată ca obligatorie, devin disponibile opțiuni suplimentare de configurare. Puteți specifica numărul maxim de instanțe în care agentul IA poate solicita entității lipsă înainte de escaladare sau de a oferi un răspuns de rezervă. Puteți defini cheia șablonului care va fi invocată dacă entitatea necesară nu este furnizată în numărul specificat de reîncercări.
Odată ce un agent IA identifică o intenție și colectează toate datele necesare (sloturi), acesta răspunde utilizând mesajul asociat cu cheia șablonului final configurată pentru acea intenție. Pentru a începe o nouă conversație sau pentru a gestiona intențiile ulterioare fără a transfera datele anterioare, trebuie să activați comutatorul Resetare sloturi după finalizare . Această setare șterge toate entitățile recunoscute din istoricul conversațiilor, asigurând un nou început pentru fiecare nouă interacțiune.

Generați date de instruire

Trebuie să adăugați manual date de instruire intențiilor acestora, pentru ca agentul IA să lucreze cu o acuratețe rezonabilă. Datele de instruire constau în moduri diferite în care puteți invoca aceeași intenție. Pentru a-i îmbunătăți acuratețea, puteți adăuga cel puțin 15-20 de variante pentru fiecare intenție. Crearea manuală a acestui corp de antrenament poate fi plictisitoare și consumatoare de timp. Puteți adăuga doar câteva variante sau puteți adăuga doar cuvinte cheie ca variante în loc de propoziții semnificative. Acest lucru poate fi evitat prin generarea de date de instruire care să le completeze pe cele existente.

Pentru a genera date de instruire, urmați pașii de mai jos:

Introduceți numele intenției și o expresie eșantion.

Faceți clic pe Generați.

Furnizați o scurtă descriere a intenției de a ghida IA.

Specificați numărul dorit de variante și nivelul de creativitate pentru sugestiile generate de IA.

Generarea mai multor variante simultan poate avea impact asupra calității. Vă recomandăm maximum 20 de variante pe generație.
O setare mai scăzută a creativității poate produce variante mai puțin diverse.
Procesul de generare poate dura câteva secunde, în funcție de numărul de variante solicitate.
Pictograma Lightning distinge variantele generate de IA de datele de instruire definite de utilizator.

Motor pentru înțelegerea limbajului natural (NLU)

Agenții IA scriptați utilizează înțelegerea limbajului natural (NLU) cu învățare automată pentru a identifica intenția clientului. Următoarele motoare NLU interpretează intrările clienților și oferă răspunsuri precise:
Swiftmatch – Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA — Un cadru de IA conversațional cu sursă deschisă.
Mindmeld (Beta) – Oferă fluxuri conversaționale avansate și capacități NLU.

RASA necesită mai multe date de instruire decât Swiftmatch pentru a obține o precizie ridicată. Dezvoltatorii pot comuta motoarele NLU în filele Articole și Instruire ale agenților IA scriptați pentru a evalua performanța. Modificarea motorului actualizează algoritmul agentului IA, fiind necesară reinstruire pentru o deducție exactă pe baza noului model. Puteți analiza diferențele de performanță utilizând scorurile de asemănare din Sesiuni și testarea cu un singur clic.

Dezvoltatorii pot, de asemenea, să testeze și să ajusteze scorurile de prag în secțiunea „Transfer și inferență” după comutarea motoarelor. Pentru RASA, scorurile de prag tind să fie invers proporționale cu numărul de intenții, ceea ce înseamnă că agenții cu multe intenții (100+) au de obicei scoruri de rezervă mai mici în setările de inferență.

Schimbați motoarele de instruire

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul IA pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.

Pentru agentul IA scriptat pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Baza de cunoștințe .
Pentru agenții IA scriptați pentru efectuarea de sarcini: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina de date Instruire.

Faceți clic pe pictograma Setări de lângă Motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Schimbați motorul de instruire .

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții IA nou creați.

Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul IA. Valori posibile:
RASA (Beta)
Potrivire rapidă
Mindmeld (Beta)

Specificați aceste informații în secțiunea Concluzii :
Scor sub care se afișează răspunsul de rezervă- Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vi se afișeze, sub care se afișează un răspuns de rezervă.
Diferența de scoruri pentru meciul parțial- Definește decalajul minim dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cel mai bun meci sub care este afișat un șablon de meciul parțial.

Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate .
Eliminați cuvintele stop-„StopWords” sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au un înțeles lexical pe cont propriu. Atunci când eliminați cuvinte cheie precum articole (a, an, the și așa mai departe), pronumele (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc înțelesul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină cuvintele de oprire din propoziție în momentul instruirii și al deducerii. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Extindeți contracțiile- Pentru o mai mare acuratețe, contracțiile în limba engleză din datele de instruire pot fi extinse la formularul original, împreună cu termenii din interogarea primită de consumatori. Exemplu: „nu” este extins la „nu”. Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile mesajelor introduse sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
Verificare ortografică în inferență- Biblioteca de corecție a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de inferență. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este activată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență .
Eliminați caracterele speciale- Caracterele speciale sunt caractere non-alfanumerice care au impact asupra inferenței. De exemplu, Wi-Fi și Wi-Fi sunt luate în considerare diferit de motorul NLU. Dacă această casetă de selectare este selectată, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Roluri entitate- Entitățile personalizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
Substituire entitate în inferență- Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-urile entității. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Prioritizați umplerea sloturilor—Umplerea sloturilor este prioritizată față de detectarea intenției.
Rezultate stocate per mesaj- Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate ale agentului IA vor fi afișate sub informațiile tranzacției din sesiuni.

Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului de sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor ale agenților IA scriptați și în secțiunea „Rezultate algoritm” din fila Informații tranzacție din Sesiuni.

Expansiune wordform—Extindeți datele de instruire cu forme de cuvinte precum plurale, verbe și așa mai departe, împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Sinonime—Sinonimele sunt cuvinte alternative utilizate pentru a denota același cuvânt. Dacă această casetă de selectare este selectată, sinonimele comune din limba engleză pentru cuvinte din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște exact interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte interioară, o curte etc. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Forme de cuvinte—Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plurale, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul „creație”, formele de formulare pot fi create, create, creatoare, creative, creative etc. Dacă această casetă de selectare este selectată, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt prelucrate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.

Dezvoltatorii pot seta scoruri de prag diferite pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului IA.

Faceți clic pe Actualizați pentru a schimba algoritmul din corpul agentului IA.
Faceți clic pe Tren. După ce agentul IA este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se modifică din Salvat în Instruit.

Puteți instrui agentul IA cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două afirmații.

Instruire

După ce ați creat toate articolele, puteți instrui agentul IA și îl puteți pune în direct pentru a-l testa și implementa. Pentru a instrui agentul IA cu corpul său actual, faceți clic pe Instruire în partea din dreapta sus. Astfel, starea trebuie să fie schimbată în Instruire.

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Instruire pentru a prelua starea curentă a instruirii.

În acest moment, puteți face clic pe Redare în flux pentru a reda în flux corpul instruit și a-l testa în previzualizarea partajabilă sau pe canalele externe în care este implementat agentul IA.

Modelul vectorial

Acum puteți selecta modelele lor vectoriale preferate ca parte a setărilor avansate ale motorului în motorul Swiftmatch NLU. Selecția este posibilă între două opțiuni – nivelul Utterance versus Article Level vectors. În eforturile noastre continue de a îmbunătăți acuratețea motoarelor noastre NLU, am experimentat utilizarea vectorilor la nivel de articol în locul modelului mai vechi care a folosit vectori la nivel de utterance. Am descoperit că vectorii la nivel de articol îmbunătățesc acuratețea în majoritatea cazurilor. Rețineți că vectorii la nivel de articol sunt noua valoare implicită pentru vectorizare pentru noii agenți IA cu o singură limbă. Pentru agenții IA multilingvi, potrivirile de nivel de articole sunt acceptate numai atunci când modelul multilingv este Polymatch.

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care sunt disponibile în momentul unei deducții în secțiunea Alte informații a sesiunii.

Variante generate de marcare

Pentru a asigura o utilizare responsabilă a IA, dezvoltatorii pot marca ieșirile generate de IA pentru revizuire. Acest lucru permite identificarea și prevenirea oricărui conținut dăunător sau subiectiv. Pentru a marca ieșirile generate de IA:

Localizați opțiunea de marcare: Este disponibilă o opțiune de marcare pentru fiecare pronunție generată.

Furnizați feedback: Când marcați o ieșire, dezvoltatorii pot adăuga comentarii și pot specifica motivul marcării.

Această caracteristică este disponibilă inițial, cu o limită de utilizare lunară de 500 de operațiuni de generare. Pentru a se adapta nevoilor în creștere, dezvoltatorii își pot contacta proprietarii de cont pentru a solicita o creștere a acestei limite.

Creare Intenție și Entitate multilingvă

Puteți crea date de instruire în mai multe limbi. Pentru fiecare limbă configurată pentru agentul dvs. IA, trebuie să definiți expresii care să reflecte interacțiunile dorite. Deși sloturile rămân consecvente în toate limbile, tastele șablon identifică în mod unic răspunsurile din fiecare limbă.

Nu toate limbile acceptă toate tipurile de entități. Pentru mai multe informații despre lista tipurilor de entități acceptate de fiecare limbă, consultați tabelul Limbi pentru entitățile acceptate din Limbi acceptate pentru agenții IA scriptați.

Gestionați răspunsurile

Răspunsurile sunt mesajele pe care agentul dvs. IA le trimite clienților ca răspuns la întrebările sau intențiile acestora. Puteți crea răspunsuri care includ:
Text- Mesaje text simplu pentru comunicare directă.
Cod—Cod încorporat pentru conținut sau acțiuni dinamice.
Multimedia—Imagini, elemente audio sau video pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

Răspunsurile au două componente majore:
Șabloane—Structuri de răspuns predefinite care sunt mapate la intenții specifice.
Fluxuri de lucru—Logica care determină ce șablon să utilizeze în funcție de intenția identificată.

Șabloanele pentru Transfer agent, Ajutor, Rezervă și Bun venit sunt preconfigurate, iar mesajul de răspuns poate fi schimbat din șabloanele corespunzătoare.

Tipuri de răspuns

Secțiunea Designer de răspunsuri acoperă diferite tipuri de răspunsuri și modul în care acestea pot fi configurate.

Fila Fluxuri de lucru este utilizată pentru a gestiona răspunsurile asincrone în timp ce apelați un API extern care răspunde asincron. Fluxurile de lucru trebuie să fie codificate în python.

Substituție variabilă

Substituirea variabilă vă permite să utilizați variabile dinamice ca parte a șabloanelor de răspuns. Toate variabilele standard (sau entitățile) dintr-o sesiune, împreună cu cele pe care un dezvoltator agent IA le poate seta în interiorul unui obiect formular gratuit, cum ar fi câmpul datastore , pot fi utilizate în șabloanele de răspuns prin intermediul acestei funcții. Variabilele sunt reprezentate utilizând această sintaxă: ${variable_name}. De exemplu, utilizarea valorii unei entități numite apptdate utilizează ${entities.apptdate} sau ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Răspunsurile pot fi personalizate utilizând variabile primite de la canal sau colectate de la consumatori în timpul unei conversații. Funcționalitatea completă automată afișează sintaxa variabilelor în zona de text atunci când începeți să tastați ${. Selectarea sugestiei necesare umple automat zona cu variabila și evidențiază această variabilă.

Configurați răspunsurile utilizând proiectantul de răspuns

Proiectantul de răspuns oferă o interfață ușor de utilizat pentru crearea de răspunsuri fără a necesita cunoștințe extinse de codificare. Sunt disponibile două tipuri de răspuns:

Răspunsuri condiționate: Pentru non-dezvoltatori, această opțiune permite construirea ușoară a răspunsurilor pe care agentul IA le furnizează clienților.

Fragmente de cod: Pentru dezvoltatorii care folosesc Python, această opțiune oferă flexibilitate pentru configurarea răspunsurilor folosind cod.

Proiectantul de răspuns este conceput pentru a se asigura că experiența utilizatorului se adresează canalului specific cu care interacționează agentul IA.

Șabloane de răspuns

Text—Acestea sunt răspunsuri text simple. Pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului, proiectantul de răspuns permite mai multe casete de text într-un singur răspuns, permițându-vă să împărțiți mesajele lungi în secțiuni mai ușor de gestionat. Fiecare casetă text poate include diferite opțiuni de răspuns. În timpul unei conversații, una dintre aceste opțiuni este selectată aleatoriu și afișată utilizatorului, asigurând o interacțiune dinamică și captivantă.
Pentru a menține o experiență de utilizator dinamică și captivantă, puteți adăuga mai multe opțiuni de răspuns la șabloanele dvs. Atunci când este activat un șablon cu mai multe opțiuni, unul dintre ele este selectat aleatoriu și este afișat utilizatorului. Puteți activa această funcție făcând clic pe butonul +Adăugare variantă din partea de jos a răspunsului.

La salvarea răspunsurilor, este posibil să vedeți un avertisment care indică numărul de erori care trebuie corectate. Câmpurile cu erori vor fi evidențiate cu roșu. Folosind săgețile de navigare, dezvoltatorii pot localiza și remedia cu ușurință aceste erori în orice format de canal sau răspuns. În cazul în care selectorul de listă sau caruselul conține mai multe carduri, navigarea prin puncte vă permite să vă deplasați prin carduri cu erori. Pentru o singură carte, punctul corespunzător devine roșu pentru a semnala eroarea.

Răspuns rapid—Răspunsurile text pot fi asociate cu butoane, care pot fi fie linkuri pe bază de text, fie linkuri URL. Butoanele de text necesită un titlu și o sarcină utilă, care este trimisă către bot atunci când se face clic pe acesta. Butoanele URL redirecționează utilizatorii către o anumită pagină web.
Atunci când interogarea unui client este ambiguă, potrivirea parțială permite botului să sugereze articole sau intenții relevante ca opțiuni. Această funcție este disponibilă pentru interacțiunile web și Facebook.
Adăugarea răspunsurilor rapide la URL
Butoanele de răspuns rapid URL din răspunsurile fixe și condiționate vă permit să creați butoane care redirecționează utilizatorii către site-ul dvs. web pentru informații suplimentare sau acțiuni cum ar fi completarea formularelor. Când faceți clic, aceste butoane deschid adresa URL specificată într-o filă nouă din aceeași fereastră de browser, fără a trimite date înapoi către bot.
Pentru a adăuga un răspuns rapid la URL în răspuns condiționat sau fix:
Alegeți cheia pentru articol sau șablon pentru care doriți să configurați răspunsul rapid al URL-ului.
Faceți clic pe +Adăugați un răspuns rapid. Apare fereastra pop-up Tip buton.
Alegeți tipul de buton ca URL în canalul web.
Specificați titlul butonului și adresa URL la care consumatorul trebuie să fie redirecționat după ce face clic pe buton.
Faceți clic pe Gata pentru a adăuga un răspuns rapid la URL.

Butoanele de tip URL pot fi configurate și prin intermediul tipului de răspuns dinamic, în cazul în care aceste butoane trebuie configurate utilizând fragmente de cod python. Aceste butoane sunt acceptate în secțiunile de previzualizare și previzualizare partajabilă. Momentan, acestea nu sunt acceptate de widgetul de chat live al IMIchat sau de alte canale terțe.

Carusel- Răspunsurile bogate pot include o singură carte sau mai multe carduri dispuse într-un format carusel. Fiecare card necesită un titlu și poate conține o imagine, o descriere și până la trei butoane.
Butoanele de răspuns rapid din șablonul Carusel pot fi configurate cu text sau linkuri URL. Dacă faceți clic pe un buton URL, utilizatorul va fi redirecționat către site-ul web specificat. Făcând clic pe un buton de răspuns rapid bazat pe text, se trimite o sarcină utilă configurată către bot, declanșând răspunsul corespunzător.
Imagine—Un șablon multimedia în care utilizatorii pot configura imagini furnizând URL-uri.
Video—Redă videourile în previzualizare pe baza URL-ului video configurat.
Cod—Poate fi utilizat pentru a scrie cod Python pentru apelarea API-urilor sau pentru a executa altă logică.

Fragmente de cod

Răspunsurile condiționate, cu caracteristicile lor extinse și șabloanele variate, pot răspunde în mod eficient majorității nevoilor agenților IA. Cu toate acestea, pentru cazurile complexe de utilizare care nu pot fi realizate pe deplin prin răspunsuri condiționate sau pentru dezvoltatorii care preferă codificarea, tipul de răspuns Fragment de cod este disponibil.

Fragmentele de cod vă permit să configurați răspunsurile utilizând codul Python. Această abordare vă permite să creați toate tipurile de răspunsuri, inclusiv răspunsuri rapide, text, carusele, imagini, audio, video și fișiere, în cadrul unui șablon de răspuns sau al unui articol.

Codul funcției definit în șablonul Fragment de cod poate fi utilizat pentru a seta variabile care sunt apoi utilizate în alte șabloane. Este important de remarcat faptul că codul funcției nu poate returna direct răspunsurile atunci când este utilizat în cadrul răspunsurilor condiționate.

Validarea fragmentului de cod — platforma verifică numai dacă există erori de sintaxă în fragmentul de cod pe care îl configurați. Cu toate acestea, orice erori în conținutul răspunsului în sine pot cauza probleme pentru utilizatorii care interacționează cu botul pe canalul configurat. De exemplu, editorul nu vă va împiedica să adăugați un răspuns „selector de oră” pentru canalul web, dar acest lucru va genera erori dacă interogarea unui utilizator declanșează acel răspuns specific.

Dacă nu configurați un răspuns unic pentru diferite canale, răspunsul web este luat ca răspuns implicit și este trimis același clientului. Lista de șabloane acceptate pe canalul web este:
Text—Un mesaj text simplu, care poate avea mai multe variante. Acest mesaj configurat este afișat pe baza interogării.
Răspuns rapid—Un șablon cu text și butoane la care se poate face clic.
Carusel—O colecție de carduri, fiecare card având un titlu, un URL de imagine și o descriere.
Imagine—Un șablon pentru configurarea imaginilor prin furnizarea de URL-uri.
Video—Un șablon pentru a configura video prin furnizarea URL-ului video. Puteți reda videoclipul făcând clic sau atingând imaginea.
Fișier—Un șablon pentru a configura un fișier pdf prin furnizarea URL-ului pentru accesarea fișierului.
Audio—Un șablon pentru a configura un fișier audio prin furnizarea URL-ului audio. De asemenea, afișează durata mesajului audio în ieșire.

Configurați setările de gestionare
Înainte de a începe

Creați agentul IA scriptat.

1
Navigați la Setări > Gestionare și configurați următoarele detalii:

Stare agent—Activați cu comutatorul pentru a face agentul IA indisponibil.

Mesaj dezactivat—Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat, acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest Agent.

Acțiune de rezervă—Selectați această opțiune pentru a întreprinde o acțiune adecvată cu privire la mesajele primite către agent. Valori posibile:

Nu faceți nimic: Nu a fost întreprinsă nicio acțiune.

Trimitere către agent: Chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul IA.

Gestionare sesiune > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori despre utilitatea fiecărui răspuns agent IA.

Oră de închidere sesiune—Timpul de expirare a sesiunii (în minute), după care sesiunea se va închide automat în scenariul inactivității utilizatorului.

Securitate—Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune a fost mutată în backend. Când setarea este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

2
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a salva setările.

Ce este de făcut în continuare

Adăugați limba (limbile) la agentul IA scriptat.

Adăugați o limbă la agentul IA scriptat

Înainte de a începe

Creați agentul IA scriptat.

1
Navigați la fila Setări > Limbă .

2
Faceți clic pe +Adăugați limba(ile) pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.

3
Faceți clic pe Adăugați pentru a adăuga limba.

4
Activați comutatorul din secțiunea Acțiune pentru a activa limba.

5
După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treceți cu mouse-ul peste limbă și faceți clic pe Setare implicită.

Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă implicită. De asemenea, dacă schimbați dintr-o limbă implicită existentă, acest lucru poate avea un impact asupra articolelor, cursurilor, testelor și experiențelor de previzualizare ale agentului IA.

6
Faceți clic pe Salvați modificările.

Configurați setările de transfer
Înainte de a începe

Creați agentul IA scriptat.

1
Navigați la Setări > Transfer și configurați următoarele detalii:

Permiteți transferul agentului—Transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul IA nu poate gestiona interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.

Activați transferul la rezervă—Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa un transfer de agent. Acest număr poate fi configurat în caseta text furnizată.

Activați transferul în cazul meciului parțial—Un număr de meciuri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa transferul. Acest număr este configurabil.

Activați transferul pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa transferul agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

2
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a salva setările de predare.

Ce este de făcut în continuare
Navigați la secțiunile de gestionare a agentului IA scriptat sau previzualizați agentul IA scriptat.

Agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări

Agenții IA scriptați sunt agenți bazați pe cunoștințe a căror bază de cunoștințe constă într-un corpus de întrebări și răspunsuri. Agentul IA scriptat poate oferi răspunsuri pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri. Această capacitate este utilă în scenariile în care:
Sunt necesare cunoștințe specifice - agentul trebuie să răspundă la întrebări într-un domeniu predefinit.
Consecvența este importantă - agentul trebuie să ofere răspunsuri consecvente la întrebări similare.
Este necesară o flexibilitate limitată – răspunsurile agentului sunt restricționate de informațiile din corpul de instruire.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări

Actualizați profilul de agent IA scriptat

Gestionați articolele

Configurați setările de gestionare

Adăugați o limbă la agentul IA scriptat

Configurați setările de transfer

Creați un agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
În Dashboard, faceți clic pe +Creare agent.

3
Pe ecranul Creați un agent IA , faceți clic pe Începeți de la zero.

De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul IA. Puteți filtra tipul de agent IA ca Scriptat. În acest caz, câmpurile de pe pagina Profil se autocompletează.

4
Faceți clic pe Următorul.

5
În secțiunea Ce tip de agent creați , faceți clic pe Scriptat.

6
În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs. , faceți clic pe Răspundeți la întrebări.

7
Faceți clic pe Înainte.

8
Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii:

Nume agent – Introduceți numele agentului IA.

ID sistem—Acesta este identificatorul unic generat de sistem.

9
Faceți clic pe Creați.

Agentul IA scriptat pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe dashboard.

În antetul Agent IA, puteți efectua următoarele activități:
Preview
Copiere link previzualizare
Copiați tokenul de acces
Ștergere
Export
Pentru mai multe informații, consultați această secțiune.

De asemenea, puteți importa agenții IA preconstruiți. Pentru mai multe informații, consultați Importați un agent IA precreat.

Ce este de făcut în continuare

Adăugați articole la agentul IA.

Actualizați profilul de agent IA scriptat
Înainte de a începe

Creați un agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din Dashboard, selectați agentul IA pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Nume agent—Editați numele agentului IA, după cum este necesar.

ID sistem- Editați identificatorul generat de sistem al agentului IA, după cum este necesar.

URL pentru imaginea de profil a agentului— Editați URL-ul de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului IA.

Descriere—Introduceți detaliile despre agentul IA.

Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a permite unui agent IA să solicite feedback în mesaj.

Mesaj de eroare personalizat—Scrieți un mesaj care apare în caz de eroare în timpul unui chat cu agentul IA.

4
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a salva setările.

Gestionați articolele

Articolele sunt o parte importantă a agenților IA scriptați. Un articol este combinația unei întrebări, variațiile ei și răspunsul la această întrebare. Fiecare articol are o Întrebare implicită care îl identifică. Toate articolele împreună alcătuiesc baza de cunoștințe sau corpul agentului IA. Atunci când clientul dvs. solicită ceva, sistemul își verifică baza de cunoștințe și vă oferă cel mai bun răspuns pe care îl găsește.

Motoarele Rasa și Mindmeld NLU necesită cel puțin două variante de instruire pentru ca un articol să facă parte din modelul instruit al unei corpora. Butoanele Tren și Salvare și tren rămân indisponibile într-un agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări, dacă selectați un motor Rasa sau Mindmeld NLU și dacă un articol are mai puțin de două variante. Când așezați indicatorul pe aceste butoane indisponibile, sistemul afișează un mesaj care vă cere să rezolvați problemele înainte de instruire. De asemenea, sistemul afișează o pictogramă de avertizare corespunzătoare articolului cu probleme. Puteți rezolva problemele adăugând mai mult de două variante pentru un articol. Butoanele Tren și Salvare și Tren devin disponibile odată ce problemele sunt rezolvate. Două variante nu se aplică pentru articolele implicite – mesaj de potrivire parțială, mesaj de rezervă și mesaj de întâmpinare.

Puteți clasifica articolele în categorii la alegere, iar toate articolele necategorizate rămân clasificate ca nealocate. Din momentul creării articolelor, există patru articole implicite care sunt disponibile pentru fiecare agent IA. Următoarele sunt:

Mesaj de întâmpinare— Acesta conține primul mesaj ori de câte ori începe o conversație între client și agentul IA.

Mesaj de rezervă— Agentul IA afișează acest mesaj atunci când agentul nu poate înțelege întrebarea utilizatorului.

Potrivire parțială— Atunci când agentul IA recunoaște mai multe articole cu o mică diferență în scoruri (așa cum este setat în setările Predare și Deducții ), agentul afișează ca opțiuni acest mesaj de potrivire împreună cu articolele corespunzătoare. De asemenea, puteți configura răspunsul text pentru a fi afișat împreună cu aceste opțiuni.

Ce puteți face?— Puteți configura capacitățile agentului IA. Agentul IA afișează acest lucru ori de câte ori utilizatorii finali pun la îndoială capacitățile agentului IA.

În plus, articolul implicit Discutați cu un agent este adăugat dacă transferul agentului din setările Transfer și Inferență sunt activate.

Toți agenții IA noi au, de asemenea, patru articole Smalltalk care se ocupă de afirmațiile utilizatorilor pentru:

Mesaje de întâmpinare

Vă mulțumim

Agentul IA nu a fost util

La revedere

Aceste articole și răspunsuri sunt disponibile în mod implicit în baza de cunoștințe a agentului IA, în timp ce creați un nou agent IA. De asemenea, le puteți modifica sau elimina.

Nu puteți șterge mesajul de întâmpinare, mesajul de rezervă, vorbitul cu un agent și articolele implicite privind mesajele parțiale.

Adăugați articole prin interfața de utilizator și răspunsul implicit

Un articol este combinația unei întrebări, variațiile ei și răspunsul la această întrebare. Interogarea fiecărui consumator este comparată cu aceste articole (baza de cunoștințe), iar răspunsul care returnează cel mai ridicat nivel de încredere este afișat utilizatorului ca răspuns al agentului IA. Pentru a adăuga articole:

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din Dashboard, alegeți agentul IA pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări >Articole și faceți clic pe Creare articol nou.

4
Adăugați variantele implicite.

5
Alegeți oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile:

Răspuns condiționat—Răspunsul este configurat prin reguli. Răspunsul poate fi în diferite formate, cum ar fi text, carusel, răspuns rapid, imagine, audio, video, cod și fișier. Puteți adăuga mai multe răspunsuri la un articol.
Fragment de cod—Răspunsul este creat utilizând condiții dacă există alte condiții.

Pentru mai multe informații, consultați secțiunea Configurați răspunsurile utilizând Designer de răspuns .

6
Faceți clic pe Salvare și instruire.

Importați din cataloage

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din Dashboard, alegeți agentul IA pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie .

4
Faceți clic pe Importați din cataloage.

5
Alegeți categoriile articolelor pe care doriți să le adăugați la agent.

6
Faceţi clic pe Terminat.

Extrageți întrebări frecvente din link

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din Dashboard, alegeți agentul IA pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie.

4
Faceți clic pe Extrageți întrebări frecvente din link.

5
Furnizați URL-ul unde sunt găzduite întrebările frecvente și faceți clic pe Extragere.

6
Faceți clic pe Import.

Importați din fișier

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din Dashboard, alegeți agentul IA pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie .

4
Faceți clic pe Importați dintr-un fișier și alegeți CSV pentru a importa articolele din fișierul CSV. Dacă importați articole dintr-un fișier în format JSON, alegeți JSON.

5
Faceți clic pe Răsfoiți și selectați un fișier care conține toate articolele. Faceți clic pe Descărcați mostră pentru a vizualiza formatul în care trebuie specificate articolele.

6
Faceți clic pe Import.

Adăugați sinonime personalizate

Multe cazuri de utilizare a agenților IA tind să implice cuvinte și expresii care nu fac parte din vocabularul standard al limbii engleze sau sunt specifice unui context de afaceri. De exemplu, doriți ca agentul IA să recunoască aplicația Android, aplicația iOS etc. Agentul IA trebuie să includă acești termeni și variațiile acestora în enunțurile de instruire pentru toate articolele conexe, ceea ce va duce la introducerea de date redundante.

Pentru a depăși această problemă de redundanță, puteți utiliza sinonime personalizate într-un agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări. Sinonimele fiecărui cuvânt rădăcină sunt înlocuite automat cu cuvântul rădăcină la rulare de către platformă.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din Dashboard, alegeți agentul IA pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie.

4
Faceți clic pe Sinonime personalizate.

5
Faceți clic pe Cuvânt rădăcină nou.

6
Configurați valoarea cuvântului rădăcină și sinonimele sale și faceți clic pe Salvați.

7
Formați din nou agentul IA după adăugarea sinonimelor.

De asemenea, puteți exporta sinonimele (în format de fișier .CSV) în folderul local și puteți importa fișierul înapoi pe platformă.

Motor pentru înțelegerea limbajului natural (NLU)

Agenții IA scriptați utilizează înțelegerea limbajului natural (NLU) cu învățare automată pentru a identifica intenția clientului. Următoarele motoare NLU interpretează intrările clienților și oferă răspunsuri precise:
Swiftmatch – Un motor rapid și ușor care acceptă mai multe limbi.
RASA — Un cadru de IA conversațional cu sursă deschisă.
Mindmeld (Beta) – Oferă fluxuri conversaționale avansate și capacități NLU.

RASA necesită mai multe date de instruire decât Swiftmatch pentru a obține o precizie ridicată. Dezvoltatorii pot comuta motoarele NLU în filele Articole și Instruire ale agenților IA scriptați pentru a evalua performanța. Modificarea motorului actualizează algoritmul agentului IA, fiind necesară reinstruire pentru o deducție exactă pe baza noului model. Puteți analiza diferențele de performanță utilizând scorurile de asemănare din Sesiuni și testarea cu un singur clic.

Dezvoltatorii pot, de asemenea, să testeze și să ajusteze scorurile de prag în secțiunea „Transfer și inferență” după comutarea motoarelor. Pentru RASA, scorurile de prag tind să fie invers proporționale cu numărul de intenții, ceea ce înseamnă că agenții cu multe intenții (100+) au de obicei scoruri de rezervă mai mici în setările de inferență.

Schimbați motoarele de instruire

Pentru a comuta între motoarele NLU.

Selectați agentul IA pe care doriți să îl schimbați motorul de instruire.

Pentru agentul IA scriptat pentru a răspunde la întrebări: Faceți clic pe Articole. Apare pagina Baza de cunoștințe .
Pentru agenții IA scriptați pentru efectuarea de sarcini: Faceți clic pe Instruire. Apare pagina de date Instruire.

Faceți clic pe pictograma Setări de lângă Motorul NLU din partea dreaptă a paginii. Apare fereastra Schimbați motorul de instruire .

În mod implicit, motorul NLU este setat la Swiftmatch pentru agenții IA nou creați.

Alegeți motorul de instruire pentru a instrui agentul IA. Valori posibile:
RASA (Beta)
Potrivire rapidă
Mindmeld (Beta)

Specificați aceste informații în secțiunea Concluzii :
Scor sub care se afișează răspunsul de rezervă- Încrederea minimă necesară pentru ca un răspuns să vi se afișeze, sub care se afișează un răspuns de rezervă.
Diferența de scoruri pentru meciul parțial- Definește decalajul minim dintre nivelurile de încredere ale răspunsurilor pentru a afișa în mod clar cel mai bun meci sub care este afișat un șablon de meciul parțial.

Faceți clic pentru a extinde secțiunea Setări avansate .
Eliminați cuvintele stop-„StopWords” sunt cuvinte funcționale care stabilesc relații gramaticale între alte cuvinte dintr-o propoziție, dar nu au un înțeles lexical pe cont propriu. Atunci când eliminați cuvinte cheie precum articole (a, an, the și așa mai departe), pronumele (el, ea și așa mai departe) din propoziție, algoritmii de învățare automată se pot concentra pe cuvinte care definesc înțelesul interogării textului de către consumator. Dacă bifați caseta, aceasta elimină cuvintele de oprire din propoziție în momentul instruirii și al deducerii. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Extindeți contracțiile- Pentru o mai mare acuratețe, contracțiile în limba engleză din datele de instruire pot fi extinse la formularul original, împreună cu termenii din interogarea primită de consumatori. Exemplu: „nu” este extins la „nu”. Dacă este bifată această casetă de selectare, contracțiile mesajelor introduse sunt extinse înainte de procesare. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare NLU.
Verificare ortografică în inferență- Biblioteca de corecție a textului identifică și corectează ortografiile incorecte din text înainte de inferență. Această capacitate este acceptată pentru toate cele trei motoare numai dacă este activată caseta de selectare Verificare ortografică în inferență .
Eliminați caracterele speciale- Caracterele speciale sunt caractere non-alfanumerice care au impact asupra inferenței. De exemplu, Wi-Fi și Wi-Fi sunt luate în considerare diferit de motorul NLU. Dacă această casetă de selectare este selectată, caracterele speciale din interogarea consumatorului sunt eliminate pentru a afișa un răspuns adecvat. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Roluri entitate- Entitățile personalizate pot avea roluri diferite. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru RASA și Mindmeld.
Substituire entitate în inferență- Valorile entității din datele de instruire și inferență sunt înlocuite cu ID-urile entității. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Prioritizați umplerea sloturilor—Umplerea sloturilor este prioritizată față de detectarea intenției.
Rezultate stocate per mesaj- Numărul de articole pentru care scorurile de încredere calculate ale agentului IA vor fi afișate sub informațiile tranzacției din sesiuni.

Numărul de rezultate de afișat în secțiunea Algoritm a ecranului de sesiuni a fost acum limitat la 5. Primele n rezultate (1=<n=<5) sunt disponibile în rapoartele de transcriere a mesajelor ale agenților IA scriptați și în secțiunea „Rezultate algoritm” din fila Informații tranzacție din Sesiuni.

Expansiune wordform—Extindeți datele de instruire cu forme de cuvinte precum plurale, verbe și așa mai departe, împreună cu sinonimele încorporate în date. Această capacitate este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Sinonime—Sinonimele sunt cuvinte alternative utilizate pentru a denota același cuvânt. Dacă această casetă de selectare este selectată, sinonimele comune din limba engleză pentru cuvinte din datele de instruire sunt generate automat pentru a recunoaște exact interogarea consumatorului. De exemplu, pentru cuvântul grădină, sinonimele generate de sistem pot fi o curte interioară, o curte etc. Această capacitate a motorului NLU este acceptată numai pentru Swiftmatch.
Forme de cuvinte—Formele de cuvinte pot exista în diferite forme, cum ar fi plurale, adverbe, adjective sau verbe. De exemplu, pentru cuvântul „creație”, formele de formulare pot fi create, create, creatoare, creative, creative etc. Dacă această casetă de selectare este selectată, cuvintele din interogare sunt create cu forme alternative de cuvinte și sunt prelucrate pentru a oferi un răspuns adecvat consumatorilor.

Dezvoltatorii pot seta scoruri de prag diferite pentru diferite motoare NLU pentru a determina cel mai mic scor acceptabil pentru afișarea răspunsului agentului IA.

Faceți clic pe Actualizați pentru a schimba algoritmul din corpul agentului IA.
Faceți clic pe Tren. După ce agentul IA este instruit cu motorul de instruire selectat, starea bazei de cunoștințe se modifică din Salvat în Instruit.

Puteți instrui agentul IA cu RASA și Mindmeld numai dacă toate articolele au cel puțin două afirmații.

Instruire

După ce ați creat toate articolele, puteți instrui agentul IA și îl puteți pune în direct pentru a-l testa și implementa. Pentru a instrui agentul IA cu corpul său actual, faceți clic pe Instruire în partea din dreapta sus. Astfel, starea trebuie să fie schimbată în Instruire.

După finalizarea instruirii, starea se schimbă în Instruit. Faceți clic pe pictograma Reîncărcare de lângă Instruire pentru a prelua starea curentă a instruirii.

În acest moment, puteți face clic pe Redare în flux pentru a reda în flux corpul instruit și a-l testa în previzualizarea partajabilă sau pe canalele externe în care este implementat agentul IA.

Modelul vectorial

Acum puteți selecta modelele lor vectoriale preferate ca parte a setărilor avansate ale motorului în motorul Swiftmatch NLU. Selecția este posibilă între două opțiuni – nivelul Utterance versus Article Level vectors. În eforturile noastre continue de a îmbunătăți acuratețea motoarelor noastre NLU, am experimentat utilizarea vectorilor la nivel de articol în locul modelului mai vechi care a folosit vectori la nivel de utterance. Am descoperit că vectorii la nivel de articol îmbunătățesc acuratețea în majoritatea cazurilor. Rețineți că vectorii la nivel de articol sunt noua valoare implicită pentru vectorizare pentru noii agenți IA cu o singură limbă. Pentru agenții IA multilingvi, potrivirile de nivel de articole sunt acceptate numai atunci când modelul multilingv este Polymatch.

Puteți verifica informațiile despre modelul vectorial care sunt disponibile în momentul unei deducții în secțiunea Alte informații a sesiunii.

Configurați setările de gestionare
Înainte de a începe

Creați agentul IA scriptat.

1
Navigați la Setări > Gestionare și configurați următoarele detalii:

Stare agent—Activați cu comutatorul pentru a face agentul IA indisponibil.

Mesaj dezactivat—Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat, acest mesaj va fi afișat utilizatorilor care încearcă să acceseze acest Agent.

Acțiune de rezervă—Selectați această opțiune pentru a întreprinde o acțiune adecvată cu privire la mesajele primite către agent. Valori posibile:

Nu faceți nimic: Nu a fost întreprinsă nicio acțiune.

Trimitere către agent: Chatul este predat unui agent pe baza mesajelor primite către agentul IA.

Gestionare sesiune > Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori despre utilitatea fiecărui răspuns agent IA.

Oră de închidere sesiune—Timpul de expirare a sesiunii (în minute), după care sesiunea se va închide automat în scenariul inactivității utilizatorului.

Securitate—Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune a fost mutată în backend. Când setarea este setată la Adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

2
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a salva setările.

Ce este de făcut în continuare

Adăugați limba (limbile) la agentul IA scriptat.

Adăugați o limbă la agentul IA scriptat

Înainte de a începe

Creați agentul IA scriptat.

1
Navigați la fila Setări > Limbă .

2
Faceți clic pe +Adăugați limba(ile) pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.

3
Faceți clic pe Adăugați pentru a adăuga limba.

4
Activați comutatorul din secțiunea Acțiune pentru a activa limba.

5
După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treceți cu mouse-ul peste limbă și faceți clic pe Setare implicită.

Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă implicită. De asemenea, dacă schimbați dintr-o limbă implicită existentă, acest lucru poate avea un impact asupra articolelor, cursurilor, testelor și experiențelor de previzualizare ale agentului IA.

6
Faceți clic pe Salvați modificările.

Configurați setările de transfer
Înainte de a începe

Creați agentul IA scriptat.

1
Navigați la Setări > Transfer și configurați următoarele detalii:

Permiteți transferul agentului—Transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul IA nu poate gestiona interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.

Activați transferul la rezervă—Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa un transfer de agent. Acest număr poate fi configurat în caseta text furnizată.

Activați transferul în cazul meciului parțial—Un număr de meciuri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa transferul. Acest număr este configurabil.

Activați transferul pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa transferul agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

2
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a salva setările de predare.

Ce este de făcut în continuare
Navigați la secțiunile de gestionare a agentului IA scriptat sau previzualizați agentul IA scriptat.

Previzualizați agentul IA scriptat

Webex IA Agent Studio vă permite să previzualizați agenții dvs. IA în timp ce îi dezvoltați și chiar și după finalizarea dezvoltării. În acest fel, puteți testa funcționarea agenților IA și puteți stabili dacă răspunsurile dorite sunt generate corespunzător interogărilor de intrare respective. Puteți previzualiza agentul IA scriptat utilizând următoarele modalități.
Tablou de bord agent IA — plasați cursorul pe un card de agent IA pentru a vizualiza opțiunea Previzualizare pentru acel agent IA. Faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului IA.
Antet agent IA — După ce intrați în modul Editare pentru orice agent IA, făcând clic pe cardul Agent IA sau pe butonul Editare de pe cardul Agent IA, opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea antet.
Widget minimizat- După ce o previzualizare este lansată și apoi minimizată, se creează un widget de cap de chat în partea din dreapta jos a paginii, permițându-vă să redeschideți cu ușurință modul de previzualizare.

În plus, puteți copia linkul de previzualizare partajabilă din cadrul unui agent IA. Pe cardul Agent IA, faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie din dreapta sus și faceți clic pe Copiați linkul de previzualizare. Puteți partaja acest link cu ceilalți utilizatori ai agentului IA.

Widget de previzualizare a platformei

Widgetul de previzualizare apare în partea din dreapta jos a ecranului. Puteți furniza declarații (sau o secvență de declarații) pentru a vedea modul în care răspunde agentul IA, asigurându-vă că funcționează conform așteptărilor. Previzualizarea agentului IA acceptă mai multe limbi și poate detecta automat limba vorbitorilor pentru a răspunde în consecință. De asemenea, puteți selecta manual limba în previzualizare făcând clic pe selectorul de limbă și alegând din lista de opțiuni disponibile.

Puteți maximiza widgetul de previzualizare pentru o vizualizare mai bună. De asemenea, puteți oferi informații despre consumator și puteți iniția mai multe săli pentru a testa agentul IA aprofundat.

Widget de previzualizare partajabil

Widgetul de previzualizare partajabil vă permite să partajați agentul IA cu părțile interesate și consumatorii într-un mod prezentabil, fără a fi nevoie să dezvoltați o interfață personalizată pentru a afișa agentul IA. În mod implicit, linkul de previzualizare copiat redă agentul IA cu o carcasă de telefon. Puteți face o personalizare rapidă prin modificarea anumitor parametri din linkul de previzualizare. Cele două personalizări majore sunt:

Culoare widget — Prin adăugarea unui parametru brandColor la link. Puteți defini culori simple utilizând nume de culori sau puteți utiliza un cod hexazecimal de culori.

Casing telefon— Prin modificarea valorii unui parametru phoneCasing din link. Această opțiune este setată implicit la adevărat și poate fi dezactivată dacă devine fals

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ?botunique_name==<dvs.bot_unique_name>&întreprindereunique_name==<dvs.enterprise_unique_name>&rădăcină=.casare telefon=adevărat& Culegător culoarebrandColor=_4 din

Secțiuni comune de gestionare pentru agentul IA scriptat

Următoarele secțiuni apar în panoul din stânga al paginii de configurare a agentului IA:

Instruire

Pe măsură ce agenții IA evoluează și devin mai complecși, modificările aduse logicii lor sau înțelegerii limbajului natural (NLU) pot avea uneori consecințe neintenționate. Pentru a asigura performanța optimă și pentru a identifica eventualele probleme, platforma agenților IA oferă un cadru convenabil de testare a robotului cu un singur clic. Puteți să:

Creați și rulați cu ușurință un set cuprinzător de cazuri de testare.

Definiți mesajele de test și răspunsurile așteptate pentru diferite scenarii.

Simulați interacțiuni complexe prin crearea de cazuri de testare cu mai multe mesaje.

Definiți testele

Puteți defini testele utilizând următorii pași:

Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
Pe Dashboard, faceți clic pe agentul IA scriptat pe care l-ați creat.
Faceți clic pe Testare în panoul din stânga. În mod implicit, apare fila Cazuri de testare.
Selectați un caz de testare și faceți clic pe Efectuați testele selectate.

Fiecare rând din tabel reprezintă un caz de test cu următorii parametri:

Tabelul 1. Cazuri de testare
Parametru Descriere
Mesaj Un exemplu de mesaj care reprezintă tipurile de interogări și declarații pe care vă puteți aștepta să le trimită utilizatorii agentului dvs. IA.
Limba preconizată Limba în care se așteaptă ca utilizatorii să interacționeze cu agentul IA.
Articol preconizat Specificați articolul care va fi afișat ca răspuns la un anumit mesaj de utilizator. Pentru a vă ajuta să găsiți cel mai relevant articol, această coloană prezintă o funcție Completare automată inteligentă. Pe măsură ce introduceți, sistemul sugerează articole potrivite pe baza textului introdus până acum.
Resetați contextul anterior Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a izola cazurile de testare și a vă asigura că acestea se execută independent de orice context existent al agentului IA. Când este activată, fiecare caz de test este simulat într-o sesiune nouă, împiedicând orice interferență de la interacțiunile anterioare sau de la datele stocate.
Includeți rezultate parțiale Activați acest comutator pentru a considera cazurile de testare reușite, chiar dacă articolele așteptate corespund doar parțial răspunsului real.
Importați din CSV Importați cazuri de testare dintr-un fișier separat prin virgulă (CSV). În acest caz, toate cazurile de testare existente sunt suprascrise.
Export în CSV Exportați cazurile de testare într-un fișier separat prin virgulă (CSV).
Testați apelurile inverse Activați acest comutator pentru a simula apelurile inverse de intrare și pentru a testa comportamentul fluxului fără a fi nevoie de apeluri de intrare efective.

Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții IA scriptați, pentru efectuarea de acțiuni.

Reapelare în flux Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a indica faptul că o intenție trebuie să declanșeze o reapelare.

Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții IA scriptați, pentru efectuarea de acțiuni.

Se preconiza un șablon de reapelare Specificați cheia șablonului de activat atunci când are loc reapelarea.

Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții IA scriptați, pentru efectuarea de acțiuni.

Expirare (i) pentru apelare inversă Intervalul maxim (în secunde) în care agentul IA așteaptă un răspuns de apelare inversă înainte de a considera apelarea inversă ca depășită. Este permisă o perioadă de expirare maximă de 20 secunde.

Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții IA scriptați, pentru efectuarea de acțiuni.

Rulează teste

În fila Executare , faceți clic pe Executare teste selectate pentru a iniția o executare secvențială a tuturor cazurilor de testare selectate.
De asemenea, puteți executa cazuri de testare din fila Cazuri de testare .
.
Pe măsură ce fiecare caz de testare este finalizat, sistemul își afișează rezultatul lângă intrarea corespunzătoare. Pentru a termina un caz de testare care rulează, faceți clic pe Abandonați rularea în colțul din dreapta sus al ecranului.

Pentru a vizualiza cazurile de testare cu rezultate specifice, faceți clic pe rezultatul dorit (de exemplu, Trecut, Trecut cu rezultat parțial, Eșuat, În așteptare) în panglica rezumat. Acest lucru filtrează lista de cazuri de testare pentru a afișa numai cele care se potrivesc cu rezultatul selectat.

ID-ul sesiunii asociat cu fiecare caz de test este afișat în rezultate. Acest lucru vă permite să efectuați rapid trimiteri încrucișate ale cazurilor de testare și să vizualizați detaliile tranzacției. Pentru a efectua acest lucru, alegeți opțiunea Detalii tranzacție din coloana Acțiuni .

Istoric execuție

În fila Istoric , accesați toate cazurile de testare executate.
Faceți clic pe pictograma Descărcare din coloana Acțiuni pentru a exporta datele de testare executate ca fișier CSV pentru analiză sau raportare offline.
Revizuiți setările specifice ale motorului și ale algoritmului utilizate pentru fiecare execuție a cazului de testare. Aceste informații ajută dezvoltatorii să optimizeze performanța agentului IA.
Pentru a vizualiza setările avansate de configurare a algoritmului utilizate pentru un anumit motor de instruire, faceți clic pe pictograma Informații de lângă numele motorului de instruire. Acest lucru oferă perspective asupra parametrilor și setărilor care au influențat comportamentul agentului IA în timpul testării.

Sesiuni

Secțiunea Sesiuni oferă o înregistrare cuprinzătoare a tuturor interacțiunilor dintre agenții IA și clienți. Fiecare sesiune include un istoric detaliat al mesajelor schimbate. Puteți exporta datele sesiunii ca fișier CSV pentru analiză și audit offline. Puteți utiliza aceste date pentru a examina mesajele și contextul anumitor sesiuni pentru a obține informații despre interacțiunile utilizatorilor și pentru a identifica domeniile în care se pot aduce îmbunătățiri, pentru a rafina răspunsurile agentului IA și pentru a îmbunătăți experiența generală a utilizatorului.

Se poate gestiona seturi mari de date prin afișarea rezultatelor în pagini. Puteți utiliza secțiunea Rafinați rezultatele pentru a filtra și sorta sesiunile pe baza diferitelor criterii. Fiecare rând din tabel afișează detaliile esențiale ale sesiunii, inclusiv:
Canale — canalul în care a avut loc interacțiunea (de exemplu, chat, voce).
ID sesiune — un identificator unic pentru sesiune.
ID consumator — identificatorul unic al utilizatorului.
Mesaje — numărul de mesaje schimbate în timpul sesiunii.
Actualizat la – momentul închiderii sesiunii.
Metadate — Informații suplimentare despre sesiune.
Ascundere sesiuni de testare — Bifați această casetă de selectare pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa numai lista de sesiuni live.
A avut loc predarea agentului — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă se întâmplă transferul agentului, se afișează pictograma căștilor care indică transferul chatului către un agent uman.
A apărut o eroare — selectați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile în care a apărut o eroare.
Vot negativ — Bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.

Faceți clic pe un rând pentru a accesa vizualizarea detaliată a unei anumite sesiuni. Utilizați casetele de selectare pentru a filtra sesiunile pe baza transferului agentului, a erorilor și a voturilor negative. Decriptarea sesiunilor necesită permisiune la nivel de utilizator și setări avansate de protecție a datelor. Faceți clic pe Decriptați conținutul pentru a vizualiza detaliile sesiunii.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în agentul IA scriptat pentru a răspunde la întrebări

Vizualizarea Detalii sesiune într-un agent IA scriptat pentru a răspunde la întrebări oferă o defalcare cuprinzătoare a unei interacțiuni specifice între un utilizator și agentul IA.

Secțiunea Mesaje :
Afișează toate mesajele trimise de utilizator în timpul sesiunii.
Afișează răspunsurile corespunzătoare generate de agentul IA.
Prezintă ordinea cronologică a mesajelor, oferind contextul interacțiunii.

Fila Informații tranzacție:
Afișează articolele identificate ca fiind relevante pentru interogarea clientului, inclusiv atât potriviri exacte, cât și potriviri parțiale.
Afișează scorurile de asemănare asociate fiecărui articol identificat, indicând gradul de relevanță.
Prezintă rezultatele algoritmilor de bază utilizați pentru procesarea interogării clientului și pentru identificarea articolelor relevante.
Afișează numărul de rezultate ale algoritmului în funcție de setările configurate în fila Transfer și deducere .

Secțiunea Alte informații din vizualizarea Detalii sesiune oferă context suplimentar și detalii despre o anumită interacțiune. Iată o prezentare detaliată a informațiilor afișate:

Interogare procesată—Afișează versiunea preprocesată a datelor introduse de client după ce acestea au fost procesate de conducta de înțelegere a limbajului natural (NLU) a agentului IA.
Transfer agent—Indică dacă o transfer de agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Transfer agent după reguli dacă o transfer de agent a fost declanșată de reguli specifice.
Tip răspuns—Specifică tipul de răspuns generat de agentul IA, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns—Indică starea sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului IA.
Motor NLU— Identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul minim al pragului și diferența parțială de punctaj a meciului, configurată în setările Transfer și Deducere . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate—Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul specific al tranzacției. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

Detalii sesiune ale unei anumite sesiuni în agentul IA scriptat pentru efectuarea de acțiuni

Fila Informații tranzacție din Agentul IA scriptat pentru efectuarea acțiunilor oferă o defalcare detaliată a unei interacțiuni specifice, clasificând informațiile în patru secțiuni:

Secțiunea Intenții identificate :

Afișează intențiile care au fost identificate pentru interogarea clientului.
Indică nivelul de încredere asociat cu fiecare intenție identificată.
Afișează sloturile asociate cu intenția identificată. Faceți clic pe slot pentru a vizualiza informații suplimentare despre valoarea sa și despre modul în care a fost extrasă din interogarea utilizatorului.

Secțiunea Entități identificate listează entitățile care au fost extrase din mesajul clientului și sunt asociate cu intenția activă a consumatorului. Aceste entități reprezintă elementele cheie de informații pe care botul le-a identificat în interogarea utilizatorului.

Secțiunea Rezultate algoritm oferă perspective asupra proceselor subiacente care au condus la răspunsul agentului IA. Iată o prezentare detaliată a informațiilor afișate:

Lista de intenții—Afișează intențiile identificate și scorurile lor de asemănare corespunzătoare.
Listă entități—Afișează entitățile care au fost extrase din mesajul utilizatorului.

Alte informații se afișează:

Transfer agent—Indică dacă o transfer de agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Transfer agent după reguli dacă o transfer de agent a fost declanșată de reguli specifice.
Cheie șablon—Indică cheia șablonului asociată cu intenția care a declanșat răspunsul agentului IA.
Tip răspuns—Indică tipul de răspuns generat de agentul IA, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns—Indică starea sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului IA.
Motor NLU— Identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul minim al pragului și diferența parțială de punctaj a meciului, configurată în setările Transfer și Deducere . Aceste valori determină momentul în care o interogare este considerată în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate—Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul specific al tranzacției. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

De asemenea, puteți descărca și vizualiza informațiile tranzacției în format JSON utilizând opțiunea de descărcare.

Fila Metadate se afișează:

Metadate NLP – Revizuiți pașii de preprocesare aplicați datelor introduse de client în fila NLP .
Datastore și FinalDF—Accesați datele legate de sesiune în filele Datastore și FinalDF pentru roboții inteligenți.
Funcționalitate căutare—Utilizați bara de căutare integrată pentru a găsi rapid anumite cuvinte dintr-o conversație.

Istoric

Ori de câte ori adăugați sau modificați articole, intenții sau entități, este esențial să vă reinstruiți agentul IA scriptat pentru a vă asigura că este actualizat. După fiecare sesiune de instruire, testați-vă cu atenție agentul IA pentru a-i verifica acuratețea și eficacitatea.

Pagina Istoric vă permite să:

Vizualizare istoric instruire – Urmăriți momentul în care a fost instruit un corpus și modificările efectuate.

Comparați motoarele de instruire – Examinați motoarele de instruire utilizate pentru diferite iterații și duratele lor de instruire corespunzătoare.

Urmărire modificări – Monitorizați modificările setărilor, articolelor, răspunsurilor, NLP și vindecării.

Reveniți la versiunile anterioare — reveniți cu ușurință la un set de instruire mai vechi, dacă este necesar.

Secțiunea Istoric oferă instrumente convenabile pentru gestionarea articolelor din baza de cunoștințe:

Activare articole — Setați articolele inactive anterior în Live pentru a le include în răspunsurile agentului IA.

Editare articole — creați o nouă versiune a unui articol existent, păstrând în același timp originalul pentru referință.

Previzualizare performanță — evaluați performanța agentului IA cu o bază de cunoștințe specifică, utilizând funcția Previzualizare .

Descărcare articole — Exportați articolele din baza de cunoștințe ca fișier CSV pentru analiză sau referință offline.
Această opțiune este disponibilă numai pentru agentul IA scriptat, pentru a răspunde la întrebări.

Jurnale de audit

Secțiunea Jurnale de audit oferă o înregistrare detaliată a modificărilor efectuate agentului IA scriptat în ultimele 35 de zile. Pentru a accesa jurnalele de audit:

Navigați la dashboard și faceți clic pe agentul IA pe care l-ați creat.
Faceți clic pe fila Istoric pentru a vizualiza istoricul agentului IA.
Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vedea un jurnal detaliat al modificărilor:
Actualizat la – data și ora modificării.
Actualizat de — utilizatorul care a efectuat modificarea.
Câmp — secțiunea botului în care a avut loc modificarea (de exemplu, Setări, Articole, Răspunsuri).
Descriere — detalii suplimentare despre schimbare.

Utilizați opțiunile de căutare Actualizat de și Câmp pentru a localiza rapid anumite intrări din jurnalul de audit.

Fila Istoric model afișează maximum 10 corpora pentru fiecare agent IA.

Curație

Mesajele sunt adăugate la consola Curation pe baza următoarelor criterii:

Mesaje de rezervă — atunci când agentul IA nu reușește să înțeleagă mesajul unui utilizator și declanșează intenția de rezervă.

Intenție implicită de rezervă — Dacă acest comutator este activat, mesajele care activează intenția implicită de rezervă vor fi trimise către consola Curation.

Aceste criterii se aplică numai agentului IA scriptat pentru efectuarea de acțiuni.

Mesaje cu vot negativ — Mesaje pe care utilizatorii le-au votat negativ în timpul previzualizărilor agentului IA.

Transfer agent — Mesaje care au ca rezultat o predare a agentului uman, din cauza regulilor configurate.

Din sesiune — Mesaje semnalizate de utilizatori ca nu au primit răspunsul dorit de la datele sesiunii sau ale sălii.

Încredere scăzută – Mesaje cu un scor de încredere care se încadrează în pragul de încredere scăzut specificat.

Potrivire parțială — Mesaje în care agentul IA nu a putut identifica definitiv intenția sau răspunsul corect.

Rezolvați problemele

Fila Probleme oferă o locație centralizată pentru revizuirea și abordarea mesajelor care au fost semnalizate pentru vindecare. Puteți face următoarele:
Alegeți să rezolvați sau să ignorați problemele în funcție de gravitatea și relevanța lor.
Examinați afirmația inițială a utilizatorului, răspunsul agentului IA și orice elemente media atașate.
Puteți vizualiza conținutul complet al sesiunilor criptate utilizând opțiunea Decriptați conținutul , dacă ați activat accesul decriptat.

Accesul decriptat este acordat la nivel de utilizator și necesită activarea Protecției avansate a datelor în backend.

Pentru a rezolva o problemă, puteți:

Link către un articol existent — pentru a conecta o problemă la un articol existent, selectați opțiunea Link și căutați articolul dorit.

Creare articol nou — utilizați opțiunea Adăugați la un articol nou pentru a crea un articol nou direct din Consola Curation.

Ignorare probleme — rezolvați sau ignorați problemele pentru a le elimina din Consola Curation.

Asocierea la articolele implicite (mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, potrivire parțială) nu este permisă.
Pentru agentul IA scriptat pentru efectuarea de acțiuni, selectați intenția corespunzătoare din lista derulantă și etichetați orice entități relevante.
După efectuarea modificărilor, reinstruiți agentul IA pentru a vă asigura că noile cunoștințe sunt reflectate în răspunsurile sale.
Rezolvați sau ignorați mai multe probleme simultan pentru o gestionare eficientă.

Fila Rezolvate oferă o prezentare generală cuprinzătoare a tuturor problemelor care au fost abordate. Puteți vizualiza un rezumat al fiecărei probleme rezolvate, inclusiv dacă problema a fost legată de un articol existent, utilizat pentru a crea un articol/intenție nou sau ignorat. Dacă întâmpinați răspunsuri nedorite care nu au fost surprinse automat de regulile existente, puteți adăuga manual anumite pronunții în Consola Curation.

Pentru a adăuga probleme din sesiuni:
Identificați rostirea — găsiți rostirea care a declanșat răspunsul incorect.
Verificați starea Curation — dacă problema nu este deja în Consola Curation, se afișează comutatorul Stare curation.
Comutați semnalizatorul — Activați comutatorul Stare curation pentru a adăuga discursul la Consola Curation pentru revizuire și rezoluție.

Dacă problema este deja prezentă în Consola Curation, aspectul comutatorului se modifică în consecință, pentru a indica starea sa.

Vizualizați performanța IA scriptată utilizând Statistici

Secțiunea Statistici oferă o reprezentare grafică a valorilor cheie pentru evaluarea performanței și eficacității agentului IA. Măsurătorile cheie sunt împărțite în patru secțiuni reprezentate ca file. Acestea sunt: Prezentare generală, răspunsuri, instruire și curare.

La accesarea ecranului de statistici, dezvoltatorii pot selecta agentul IA pentru care doresc să vadă statisticile. De asemenea, aceștia pot personaliza vizualizarea statisticilor alegând canalul pentru care doresc să vadă datele, împreună cu intervalul de date și granularitatea datelor. În mod implicit, datele statistice pentru ultima lună sunt afișate pentru toate canalele cu o granularitate zilnică (fiecare zi fiind un punct pe axa x din grafice).

Prezentare generală

Prezentarea generală conține măsurători și grafice cheie care oferă o imagine de ansamblu a utilizării și performanței globale a agenților IA pentru dezvoltatori.

Din Dashboard, alegeți agentul IA pe care l-ați creat.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Statistici. O prezentare generală a performanței agentului IA apare atât în format tabular, cât și în reprezentare grafică.

Sesiuni și mesaje

Prima secțiune din prezentare generală afișează următoarele statistici despre sesiuni și mesaje pentru agentul IA:

Total sesiuni și sesiuni care sunt gestionate de agentul IA fără intervenție umană.
Numărul total de transferuri de agenți, care este o numărătoare a numărului de sesiuni predate agenților umani.
Sesiuni medii zilnice
Numărul total de mesaje (mesaje umane și de agenți IA) și câte dintre aceste mesaje au venit de la utilizatori.
Mesaje medii zilnice

Aceasta este urmată de o reprezentare grafică a sesiunilor (coloană stivuită reprezentând sesiunile gestionate de agentul IA și sesiunile predate) și totalul răspunsurilor trimise de agentul IA.

Utilizatori

A doua secțiune din prezentarea generală conține statistici despre utilizatori pentru agentul IA. Oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnice. Acesta este urmat de un grafic care afișează utilizatorii noi și care revin pentru fiecare unitate, în funcție de granularitatea selectată.

Performanță

A treia secțiune oferă statistici despre răspunsurile agentului tbe IA către utilizatori. Aici puteți vedea totalul răspunsurilor trimise de agentul IA și împărțirea răspunsurilor în cazul în care agentul IA:

A identificat intenția utilizatorului.
A răspuns cu un mesaj de rezervă.
A răspuns cu un mesaj de potrivire parțială.
A informat utilizatorul cu privire la transferul unui agent.

Același lucru este agregat într-o diagramă circulară și un grafic de zonă oferă informații bazate pe granularitatea selectată.

Instruire

Secțiunea de instruire reprezintă „sănătatea” unui corp de agent IA. Se recomandă ca dezvoltatorii să configureze peste 20 de afirmații de instruire pentru fiecare intenție/articol din agenții lor IA. În această secțiune, toate articolele/intențiile dintr-un corp sunt afișate ca dreptunghiuri individuale, unde culoarea și dimensiunea relativă a fiecărui dreptunghi indică datele de instruire pe care le conține articolul/intenția. Cu cât o intenție este mai aproape de alb, cu atât mai multe date de instruire sunt necesare pentru îmbunătățirea acurateței agentului dvs. IA.

Răspunsuri

Această secțiune oferă dezvoltatorilor o perspectivă detaliată asupra întrebărilor utilizatorilor și a frecvenței întrebărilor acestora. Oferă o reprezentare grafică a celor mai populare articole pentru agenții IA pentru a răspunde la întrebări și șabloane de răspuns pentru agenții IA pentru efectuarea de acțiuni.

Curație

Această secțiune oferă un rezumat vizual al numărului de probleme de vindecare au apărut în fiecare zi și câte dintre ele au fost rezolvate de agenții IA.

Integrați agenții IA

Integrați agenții IA cu canale vocale și digitale

Această secțiune explică modul de integrare a agenților IA atât cu canalele vocale, cât și cu cele digitale pentru a gestiona conversațiile clienților.

Integrați agenții IA cu canale vocale și digitale

După ce ați creat și configurat agenții IA în platforma Webex Agent IA Studio, următorul pas este integrarea acestora cu canalele de voce și digitale. Această integrare permite agenților IA să gestioneze atât conversații vocale, cât și conversații digitale cu clienții dvs., oferind o experiență de utilizare cursivă și interactivă.

Pentru mai multe informații, consultați articolul Integrați agenții IA cu canalele de voce și digitale.

Gestionați rapoartele agenților IA

Înțelegeți rapoartele agenților IA

Creați un raport al agentului IA

Tipurile de rapoarte ale agentului IA

Moduri de livrare a raportului agentului IA

Această secțiune prezintă prezentarea generală a rapoartelor agenților IA, a tipurilor de rapoarte, a creării de rapoarte ale agenților IA și a modurilor de transmitere a rapoartelor.

Înțelegeți rapoartele agenților IA

Caracteristica de rapoarte vă permite să generați sau să programați (să generați periodic) anumite rapoarte din tipurile de rapoarte disponibile și să le primiți prin modurile de livrare disponibile. Aceste rapoarte pot oferi informații valoroase despre comportamentul utilizatorului, utilizarea, implicarea, performanța produsului etc. Puteți primi informațiile dorite la e-mailul lor, la calea SFTP sau la găleata S3. Puteți alege tipul de raport dintr-o listă de rapoarte preconstruite și, de asemenea, puteți alege dacă doriți să generați un raport unic instantaneu sau la intervale regulate.

Când accesați meniul Rapoarte din panoul de navigare din stânga, apar următoarele file:

Configurare—Această filă listează toate rapoartele care sunt momentan active și generate periodic. Pentru lista de rapoarte sunt disponibile următoarele detalii:
Activ—Dacă un utilizator este în continuare abonat la raport.
Agent IA — Numele agentului IA asociat cu raportul.
Tip raport—Tipul de raport prestabilit la care v-ați abonat.
Frecvență—Intervalul în care primiți raportul.
Ultimul raport generat—Ultimul raport trimis.
Următoarea dată programată—Următoarea dată când raportul va fi trimis.

Istoric—Această filă listează toate informațiile istorice ale rapoartelor trimise până la data respectivă. Faceți clic pe orice raport de pe această pagină pentru a edita configurația rapoartelor.

Puteți face clic pe pictograma Descărcare din coloana Acțiuni pentru a descărca aceste rapoarte istorice.

Rapoartele la cerere care apar în fila Istoric sunt disponibile pentru descărcare numai după finalizarea generării raportului.

Creați un raport al agentului IA

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Faceți clic pe Rapoarte din bara de navigare din stânga.

3
Faceți clic pe +Raport nou.

4
Furnizați următoarele informații pentru crearea și configurarea raportului:

Agent IA — Numele agentului IA asociat cu raportul. Puteți vizualiza toți agenții IA pentru a răspunde la întrebări și pentru a efectua sarcini în această aplicație.

Tip raport—Tipul de raport preconstruit la care doriți să vă abonați. Atunci când alegeți agentul IA pentru a răspunde la întrebări, câmpul agent IA afișează trei tipuri diferite de rapoarte:

Rezumat utilizare și comportament
Transcriere mesaj
Probleme legate de vindecare

Format de ieșire—Formatul în care doriți ca raportul să fie generat și trimis în modul de livrare configurat. Formatele acceptate sunt CSV și .xlsx.

Alegeți una dintre următoarele opțiuni și setări relevante pentru tipul de rapoarte pe care doriți să le generați:

Generați acum — Furnizați Data de început și Data de sfârșit pentru un raport la cerere.
Raport programat- Programați Frecvența, Ora, Fusul orar și Data de începere pentru un raport. După ce creați acest raport, puteți utiliza comutatorul Activare raport din raport. Puteți activa sau dezactiva acest comutator mai târziu pentru a primi sau a opri raportul la frecvența programată.

Mod de livrare- Consultați secțiunea Moduri de livrare pentru mai multe detalii.

Tipurile de rapoarte ale agentului IA

Puteți alege dintr-o listă de rapoarte preconstruite pe baza tipului de agent IA selectat. Această secțiune acoperă aceste tipuri de rapoarte, foile incluse în fiecare raport și coloanele disponibile în fiecare foaie.

Tipul de raport al agentului IA pentru răspunsul la întrebări

Există trei tipuri diferite de rapoarte disponibile pentru un agent IA pentru a răspunde la întrebările din aplicație. Utilizând diferite tipuri de rapoarte, puteți fi utilizat pentru a înțelege rezumatul utilizării agentului IA, comportamentul, ce întreabă utilizatorii și modul în care agentul IA răspunde la întrebări. De asemenea, puteți vizualiza mesajele care au ajuns ca probleme de vindecare.
Comportamentul de utilizare și rezumatul

Această secțiune afișează rezumatul agentului IA cu frecvența la care sunt invocate articolele și categoriile. Puteți vizualiza informațiile rezumatului, categoriilor și articolelor într-o filă separată din rapoarte:
Tabelul 1. Detalii filă rezumat
Câmp Descriere
Numele agentului IA Numele agentului IA.
Total conversații Total conversații/sesiuni gestionate de agentul IA.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.

Total mesaje umane
Mesajele trimise de utilizatorii finali agentului IA.
Total răspunsuri ale agentului IA Total mesaje trimise de agentul IA utilizatorilor finali.
Total rezultate parțiale Cazuri în care a existat o oarecare ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul IA a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversațiile trimise agentului Total conversații predate unui agent uman.
Voturi pro-pozitive totale Numărul total de răspunsuri ale agenților IA care au fost aprobate de clienți.
Voturi împotrivă totale
Numărul total de răspunsuri ale agenților IA care au fost votate negativ de clienți.

Tabelul 2. Detalii filă categorie
Câmp Descriere
Denumire categorie Numele categoriei, așa cum a fost configurat în agentul IA.
Conversații pentru categorie Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total răspunsuri De câte ori a fost detectat un articol din această categorie.
Voturi pro-pozitive totale De câte ori un răspuns din această categorie a fost votat pozitiv.
Voturi împotrivă totale
De câte ori un răspuns din această categorie a fost votat negativ.

Tabelul 3. Detalii filă articol
Câmp Descriere
Denumirea articolului Numele articolului (varianta implicită) care este configurat în agentul IA.
Categorie de articole Categoria din care face parte această intenție.
Conversații pentru articol Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat acest articol.
Total răspunsuri De câte ori a fost detectat acest articol.
Voturi pro-pozitive totale De câte ori răspunsul la acest articol a fost votat pozitiv.
Voturi împotrivă totale
De câte ori răspunsul la acest articol este votat negativ.

Gestionați transcrierile
Afișează conversația dintre agentul IA și client, împreună cu scorul de asemănare. Puteți vizualiza următoarele detalii în raport:

Câmp Descriere

Marcaj temporal Marca temporală pentru mesaj.

ID sesiune Identificatorul unic pentru sesiune.

ID consumator Identificatorul unic pentru utilizatorul final pe agentul IA.

Tipul mesajului Mesajul agentului IA sau mesajul uman.

Text mesaj Conținutul mesajului.

Articol Identificatorul pentru răspunsul trimis înapoi de agentul IA.

Categorie Intenția detectată de agentul IA pentru mesajul clientului.

Scor din meciul de top Scorul de asemănare pentru intenția detectată.

Articolul 1 care corespunde Intenția detectată de motorul NLU selectat.

Scorul articolului 1 Scorul pentru intenție detectat.

Feedback Feedbackul utilizatorului dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.

Comentariu de feedback
Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme legate de vindecare

Afișează mesajele care au ajuns în vindecare ca probleme din diverse motive. Puteți vizualiza următoarele detalii în raport:

Câmp Descriere
Marcaj temporal Marca temporală pentru mesaj.
ID sesiune Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID consumator Identificator unic pentru utilizatorul final pe agentul IA.
Mesaj uman Conținutul mesajului uman.
Mesaj privind agentul IA Conținutul mesajului cu care a răspuns agentul IA.
Motivul problemei Motivul pentru care acest mesaj se termină în vindecare.
Articol Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul IA.
Categorie Intenție detectată de agentul IA pentru mesajul utilizatorului.
Scor din meciul de top Scorul de asemănare pentru intenția detectată.
Articolul 1 care corespunde Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Scorul articolului 1
Scor pentru intenția detectată.

Agent IA pentru efectuarea tipului de raport al sarcinilor

Există trei tipuri diferite de rapoarte disponibile pentru un agent IA pentru efectuarea sarcinii în aplicația Generator de agenți IA. Ca dezvoltator de agent IA, puteți crea diferite tipuri de rapoarte. Acestea pot fi utilizate pentru a înțelege rezumatul utilizării agentului IA, comportamentul agentului IA, ce solicită utilizatorii și modul în care un agent IA răspunde la întrebări. De asemenea, puteți vizualiza mesajele care au ajuns ca probleme de vindecare.

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablonului care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:

Tabelul 4. Filă rezumat
Câmp Descriere

Numele agentului IA Numele agentului IA.

Total conversații Numărul total de conversații sau sesiuni gestionate de agentul IA.

Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.

Total mesaje umane
Mesajele care sunt trimise de utilizatorii finali agentului IA.

Total răspunsuri ale agentului IA Total mesaje care sunt trimise de agentul IA utilizatorilor finali.

Total rezultate parțiale Cazuri în care a existat o oarecare ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul IA a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.

Conversațiile trimise agentului Total conversații predate unui agent uman

Voturi pro-pozitive totale Numărul total de răspunsuri ale agenților IA care au fost aprobate de utilizatori.

Voturi împotrivă totale
Numărul total de răspunsuri ale agenților IA care au fost votate negativ de utilizatori.

De asemenea, puteți vizualiza detaliile privind intenția în fila Intenții din foaia de calcul:

Tabelul 5. Fila Intenții
Câmp Descriere

Denumirea intenției Numele intenției, așa cum a fost configurată în agentul IA.

Conversații pentru intenție Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost invocată această intenție.

Total invocații De câte ori a fost invocată această intenție.

Total completări De câte ori au fost colectate toate sloturile și această intenție a fost finalizată.

Voturi pro-pozitive totale Răspunsurile totale pentru acestea au fost votate pozitiv pentru fiecare intenție.

Voturi împotrivă totale
Răspunsurile totale pentru acestea au fost votate negativ pentru fiecare intenție.

Raportul include, de asemenea, detalii privind șabloanele la nivel înalt, cum ar fi:

Tabelul 6. Detalii șablon
Câmp Descriere

Nume cheie șablon Numele șablonului, așa cum a fost configurat în agentul IA.

Intenție cheie șablon Intenții în care este utilizată această cheie de șablon.

Conversații pentru cheia șablonului De câte ori a fost trimisă această cheie de șablon ca răspuns.

Total răspunsuri De câte ori s-a trimis această cheie de șablon ca răspuns.

Voturi pro-pozitive totale De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost votat pozitiv.

Voturi împotrivă totale
De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost votat negativ.

Transcrieri mesaje
Afișează conversația unui client cu agentul IA, împreună cu scorurile de asemănare. Puteți vizualiza următoarele detalii în raport:

Câmp Descriere

Marcaj temporal Marca temporală pentru mesaj.

ID sesiune Identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.

ID consumator Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.

Tipul mesajului Mesaj de agent IA sau mesaj uman.

Text mesaj Conținutul mesajului.

Cheie șablon Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul IA.

Intenție Intenție detectată de agentul IA pentru mesajul clientului.

Scor din meciul de top Scorul de asemănare pentru intenția detectată.

Intenție 1 care corespunde Intenție detectată de motorul NLU selectat.

Scor de intenție 1 Scor pentru intenția detectată.

Feedback Feedbackul utilizatorului dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.

Comentariu de feedback
Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme legate de vindecare
Afișează mesajele care au ajuns în vindecare ca probleme din diverse motive. Acest raport este relevant numai pentru agenții IA scriptați. Puteți vizualiza următoarele detalii în acest raport:

Câmp Descriere

Marcaj temporal Marca temporală pentru mesaj.

ID sesiune Identificator unic pentru sesiunea clientului.

ID consumator Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.

Mesaj uman Conținutul mesajului uman.

Mesaj privind agentul IA Conținutul mesajului cu care a răspuns agentul IA.

Motivul problemei Motivul pentru care acest mesaj se termină în vindecare.

Cheie șablon Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul IA.

Intenție Intenție detectată de agentul IA pentru mesajul utilizatorului.

Scor din meciul de top Scorul de asemănare pentru intenția detectată.

Intenție 1 care corespunde Intenție detectată de motorul NLU selectat.

Scor de intenție 1
Scor pentru intenția detectată.

Moduri de livrare a raportului agentului IA

În lumea de astăzi, bazată pe date, furnizarea eficientă și sigură a rapoartelor agenților IA este esențială pentru luarea deciziilor în cunoștință de cauză și pentru excelența operațională. Pentru a satisface diverse nevoi organizaționale, oferim mai multe moduri de livrare pentru rapoartele agenților IA, asigurând flexibilitate, fiabilitate și securitate. Opțiunile de livrare includ Secure File Transfer Protocol (SFTP), E-mail și Amazon S3 Bucket. Fiecare mod este conceput pentru a satisface cerințe diferite, indiferent dacă este vorba despre nevoia de securitate ridicată, ușurința accesului sau soluții de stocare scalabile. Acest document conturează caracteristicile și beneficiile fiecărui mod de livrare, ajutându-vă să alegeți cea mai bună opțiune pentru nevoile dvs. specifice.

sftp

Câmp

Descriere

Împingeți rapoartele într-o locație sigură, conform programului
Activați această opțiune pentru a împinge rapoartele în locația securizată la ora programată. Puteți furniza următoarele detalii numai activând acest comutator.

Adresă IP Adresa IP a sistemului.
Nume utilizator Numele de utilizator pentru accesarea rapoartelor.
Parolă Parola pentru accesarea rapoartelor.
Cheie privată Cheia privată pentru accesarea fișierelor.
Încărcare cale
Calea către care fișierele sunt rutate în sistem.

E-mail

Câmp Descriere
Programați e-mailuri pentru mai mulți destinatari, separați prin două puncte (;) Activați această opțiune pentru a adăuga destinatari.
Destinatari
Adresa de e-mail a tuturor destinatarilor care trebuie să primească rapoartele la ora și frecvența specificate.

S3 Găleată

Câmp Descriere
Încărcați rapoarte într-o găleată S3 conform programului
Activați această opțiune pentru a face disponibile câmpurile S3 și direcționați rapoartele către găleata S3 configurată.

ID cheie de acces AWS ID-ul cheii de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Cheie de acces secret AWS Cheia de acces secretă pentru accesarea serviciilor și resurselor AWS.
Nume găleată Numele găleții către care este direcționat raportul.
Numele folderului
Numele folderului care este creat în găleata S3.

Înțelegeți conformitatea IA

Dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitate și siguranță

Aceste secțiuni vă ajută să înțelegeți Dezvoltarea IA, Confidențialitatea datelor, Securitatea și Siguranța

Dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitate și siguranță

AI Product Development
Fiecare caracteristică bazată pe AI la Cisco este supusă unei evaluări a impactului AI în conformitate cu principiile noastre responsabile privind AI, și aderă la cadrul responsabil privind AI, în plus față de procesele existente de securitate, confidențialitate și drepturile omului prin proiectare.
Confidențialitate și securitate
Cisco nu reține datele de intrare ale clienților după procesul de inferență, iar furnizorul modelului 3rd, Microsoft, nu accesează, monitorizează sau stochează datele clienților Cisco. Pentru mai multe detalii despre politicile de păstrare a datelor specifice caracteristicii, consultați Cisco Trust Portal.

Următoarea este lista notelor de transparență IA pentru toate funcțiile IA:

Creșterea datelor de instruire

Rezumați textul

Generarea codului

Surse de date pentru instruire și evaluare
Furnizorul de model Cisco de 3 părți, Microsoft, reprezintă faptul că nu va utiliza conținutul clientului pentru a îmbunătăți modelele Azure OpenAI și că nu stochează sau păstrează datele clientului Cisco în infrastructura Azure.
Considerații de siguranță și etică
Toate caracteristicile generatoare de IA sunt predispuse la erori, astfel încât Cisco prioritizează siguranța conținutului pentru caracteristicile IA optând pentru filtrarea conținutului, furnizată de Azure OpenAI.
Evaluare model și performanță
Cisco acordă prioritate performanței și acurateței asistentului AI prin implicarea oamenilor în revizuirea, testarea și asigurarea calității modelului de bază.

Începeți Webex AI Agent Studio

Înțelegeți tipurile și exemplele de agenți AI

Condiţii prealabile

Acces Webex AI Agent Studio

Aspectul paginii de pornire

Cunoașteți-vă tabloul de bord

Webex AI Agent Studio este o platformă sofisticată concepută pentru a crea, gestiona și implementa agenți AI automatizați pentru a îndeplini nevoile de servicii și asistență pentru clienți. Folosind inteligența artificială, agenții AI oferă asistență automată clienților înainte ca aceștia să interacționeze cu agenții umani. Acești agenți susțin interacțiunile vocale cu intonația, înțelegerea limbajului și conștientizarea contextuală în cadrul conversațiilor. De asemenea, agenții AI gestionează perfect și informativ interacțiunile canalului digital prin text și chat online. Clienții beneficiază de o experiență asemănătoare concierge-ului, primind asistență cu întrebări, recuperarea informațiilor și minimizarea timpilor de așteptare.

Capacitățile Webex AI Agent Studio

Răspunsuri precise și în timp util – Oferă răspunsuri precise la întrebările clienților în timp real.
Execuție inteligentă a activităților—execută activități pe baza solicitărilor sau intrărilor clienților.

Beneficii cheie pentru întreprinderi

Experiență îmbunătățită a clienților – Oferă clienților o experiență conversațională în timp real.

Interacțiuni personalizate—Adaptează răspunsurile la nevoile și preferințele individuale ale clienților.

Scalabilitate și eficiență—Gestionează volumul mare de interacțiuni cu clienții fără a necesita agenți umani suplimentari, ceea ce duce la o satisfacție îmbunătățită și la costuri operaționale reduse.

Înțelegeți tipurile și exemplele de agenți AI

Următorul tabel oferă o privire asupra tipurilor de agenți AI și a capacităților acestora:

Tabelul 1. Tipuri de agenți AI și capacitățile acestora
Tipul agentului AI Scop Capabilitate Descriere Cum se configurează?

Autonom
Agenții AI autonomi lucrează pe cont propriu, hotărând și îndeplinind sarcini fără a avea nevoie de ajutor direct din partea oamenilor.
Efectuați acțiuni

Faceți alegeri bazate pe informații și reguli predefinite. Automatizați sarcinile care necesită mult timp sau sunt repetitive.

Agenți AI autonomi pentru efectuarea acțiunilor

Răspundeți la întrebări

Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la întrebările utilizatorilor.
Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări

Scriptate
Agenții AI scriptați sunt programați să urmeze un set de reguli și instrucțiuni redefinite.
Efectuați acțiuni

Agenții scriptați pot efectua activități specifice care sunt clar definite și structurate.
Agenți AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor

Răspundeți la întrebări

Agenții scriptați pot răspunde la întrebări pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri.
Agenți AI scriptați pentru a răspunde la întrebări

Exemple

Atât agenții AI autonomi, cât și cei scriptați se aplică diferitelor cazuri de utilizare, în funcție de cerințele specifice și de capacitățile dorite. Câteva exemple includ:

Serviciu clienți—Atât agenții autonomi, cât și cei scriptați pot oferi asistență clienților, iar agenții autonomi oferă mai multă flexibilitate și înțelegere a limbajului natural.

Asistenți virtuali – Agenții autonomi sunt potriviți pentru rolurile de asistent virtual, deoarece pot gestiona o gamă largă de activități și pot oferi interacțiuni mai personalizate.

Gestionarea cunoștințelor – Agenții autonomi pot crea și gestiona depozite de cunoștințe, făcând informațiile ușor accesibile utilizatorilor.

Alegerea între agenții AI autonomi și scriptați depinde de complexitatea sarcinilor, de nivelul necesar de autonomie și de disponibilitatea datelor de antrenament.

Condiţii prealabile

Dacă sunteți client existent Webex Contact Center, asigurați-vă că îndepliniți următoarele cerințe preliminare:

Webex Entitate găzduită Contact Center 2.0.

Webex Connect este asigurat pentru entitatea găzduită.

Platforma media de voce este platforma media Next-Generation.

Dacă nu aveți o entitate găzduită Webex Contact Center, contactați-vă partenerul pentru a iniția o versiune de încercare Webex Contact Center cu platforma media de generație următoare.

Administratorii pot solicita un Webex sandbox pentru dezvoltatori Contact Center pentru a încerca agenții AI.

Activarea caracteristicilor

Această funcție este momentan în versiune beta. Clienții se pot înscrie pentru această caracteristică pe Webex Beta Portal completând sondajul de participare pentru agenții AI.

În prezent, numai funcționalitatea scriptată a agentului AI este disponibilă în faza beta.

Agenții autonomi sunt disponibili numai pentru anumiți clienți. Solicitările pot fi făcute prin CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) sau prin e-mail ask-ccai@cisco.com. După aprobare, agenții autonomi vor fi disponibili în plus față de agenții scriptați pentru entitatea găzduită.

Acces Webex AI Agent Studio

Pentru a crea agenți AI, trebuie să vă conectați la aplicația Webex AI Agent Studio. Vă puteți conecta utilizând următoarele moduri:

Conectarea din Control Hub

Dacă nu vedeți Webex AI Agent Studio, contactați asistența Cisco pentru a activa semnalizatorul de caracteristici corespunzător.

conectați-vă la Control Hub utilizând URL-ul  https://admin.webex.com.
Din secțiunea Servicii a panoului de navigare, alegeți Centru de contact.
În Linkuri rapide în panoul din dreapta, accesați secțiunea Suită centru de contact.
Faceți clic pe Webex AI Agent Studio pentru a accesa aplicația.

Sistemul deschide aplicația Webex AI Agent Studio într-o altă filă de browser și sunteți conectat automat la aplicație.

Conectarea de la Webex Connect

Pentru a accesa aplicația Webex AI Agent Studio, trebuie să aveți acces la Webex Connect.

conectați-vă la aplicația Webex Connect utilizând URL-ul entității găzduite furnizat pentru întreprinderea și acreditările dvs.
În mod implicit, pagina Servicii apare ca pagină de pornire.
Din meniul App Tray din panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Webex AI Agent Studio pentru a accesa aplicația.
Sistemul deschide aplicația Webex AI Agent Studio într-o altă filă de browser și sunteți conectat automat la aplicație.

Aspectul paginii de pornire

Bine ați venit la aplicația Webex AI Agent Studio. Când faceți Login, pagina de pornire afișează următorul aspect:

Bara de navigare

Bara de navigare care apare în partea stângă oferă acces la următoarele meniuri:

Tablou de bord — afișează o listă de agenți AI la care utilizatorul are acces, așa cum este acordat de administratorul de întreprindere.
Cunoștințe – Afișează depozitul central de cunoștințe sau baza de cunoștințe, care servește drept creier pentru agenții AI autonomi pentru a răspunde la întrebările clienților.
Rapoarte — Listează rapoarte predefinite ale agenților AI de diferite tipuri. Puteți genera sau programa rapoarte în funcție de nevoile afacerii dvs.
Ajutor — oferă acces la Ghidul utilizatorului Webex AI Agent Studio din Centrul de ajutor Webex.

Profilul utilizatorului
Meniul profilului de utilizator vă permite să vizualizați informațiile de profil și să vă deconectați de la aplicație.

Pagina Profil întreprindere conține informații despre entitatea găzduită agent AI, accesibile numai administratorilor cu acces de administrator complet.

Fila Prezentare generală conține următoarele informații:

Identificatori de întreprindere — include ID-ul Webex organizației, ID-ul organizației CPaaS, ID-ul abonamentului pentru întreprindere. Acest lucru este disponibil pentru întreprinderile cu integrare Webex Contact Center pentru entitatea găzduită Webex Connect corespunzătoare.
Setări profil — Conține numele întreprinderii, numele unic al întreprinderii și URL-ul siglei.
Setări agent global — Permite selectarea agentului implicit pentru canalul de voce pentru a gestiona scenariile de rezervă.
Rezumatul păstrării datelor — furnizează un rezumat al perioadelor de păstrare a datelor pentru această întreprindere.

În fila Coechipieri, puteți vizualiza și gestiona lista coechipierilor care au acces la aplicație. Fiecărui utilizator i se atribuie un rol, care determină acțiunile pe care le poate efectua pe baza permisiunilor acordate.

Cunoașteți-vă tabloul de bord

Pe tabloul de bord, agenții AI sunt reprezentați de carduri. Fiecare card afișează informații de bază, inclusiv numele agentului AI, ultima actualizare de, ultima actualizare și motorul utilizat pentru instruirea agentului.

Sarcini pe cardul agentului AI

Treci cu mouse-ul peste un card de agent AI pentru a vedea următoarele opțiuni:

Previzualizare — Faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului AI.
Pictograma Puncte de suspensie — Faceți clic pe această pictogramă pentru a efectua următoarele activități:

Copiați linkul Previzualizare - copiați linkul de previzualizare pentru a-l lipi într-o filă nouă și previzualizați agentul AI pe widgetul de chat.

Copy Access token— Copiați tokenul de acces al agentului AI pentru invocarea agentului prin API-uri.

Export — exportați detaliile agentului AI (în format JSON) în folderul local.

Ștergere — ștergeți definitiv agentul AI din sistem.

Fixare — fixați agentul AI în prima poziție a tabloului de bord sau anulați fixarea pentru a-l muta înapoi în poziția anterioară.

Creați un nou agent AI

Puteți crea un nou agent AI utilizând opțiunea + Creare agent din colțul din dreapta sus al tabloului de bord. Puteți alege să utilizați un șablon predefinit sau să creați un agent de la zero.

Pentru a afla cum să creați agenți AI scriptați și autonomi, consultați următoarele secțiuni:

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări
Agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor
Agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări
Agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

Importați agentul AI

Puteți importa un agent AI în format JSON dintr-o listă de agenți AI disponibili. Mai întâi, asigurați-vă că ați exportat agentul AI în format JSON în folderul local. Urmați acești pași pentru a-l importa:

Faceți clic pe Import agent.
Faceți clic pe Încărcare pentru a încărca fișierul agent AI (în format JSON) exportat de pe platformă.
În câmpul Nume agent, introduceți numele agentului AI.
(Opțional) În ID-ul sistemului, editați identificatorul unic generat de sistem.
Faceți clic pe Import.

Agentul AI este acum importat cu succes pe platforma Webex AI Agent Studio și este disponibil pe tabloul de bord.

Căutarea cuvintelor cheie

Platforma oferă capabilități robuste de căutare pentru a vă ajuta să localizați și să gestionați cu ușurință agenții AI. Puteți efectua căutarea după cuvinte cheie utilizând numele agentului. Introduceți numele agentului sau o porțiune a numelui în bara de căutare. Sistemul afișează o listă de agenți AI care corespund criteriilor dvs. de căutare.

Filtrare după tipul de agent

În plus față de căutarea cuvintelor cheie, puteți rafina rezultatele căutării prin filtrarea pe baza tipului de agent AI. Alegeți unul dintre filtrele tipului de agent din lista verticală - Scriptat , Autonom șiToate .

Gestionarea bazei de cunoștințe

Creați o bază de cunoștințe pentru agentul AI

O bază de cunoștințe este un depozit central de informații pentru agenții AI autonomi bazați pe modelul lingvistic mare (LLM). Agenții AI autonomi utilizează tehnologii avansate de AI și învățare automată pentru a înțelege, procesa și genera text asemănător omului. Acești agenți AI se antrenează pe cantități mari de date, permițându-le să ofere răspunsuri detaliate și relevante din punct de vedere contextual. Bazele de cunoștințe stochează datele necesare pentru funcționarea agenților IA autonomi.

Pentru a accesa baza de cunoștințe:
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga. Apare pagina Baze de cunoștințe.
Puteți găsi o bază de cunoștințe bazată pe următoarele criterii:
Numele bazei de cunoștințe
Tipul bazei de cunoștințe
Baze de cunoștințe actualizate între datele specificate
Baze de cunoștințe create între date specificate
Faceți clic pe Resetare totală pentru a reseta criteriile de căutare.
De asemenea, puteți crea o nouă bază de cunoștințe. Pentru a crea o nouă bază de cunoștințe, consultați Crearea bazei de cunoștințe pentru agentul AI.

Creați o bază de cunoștințe pentru agentul AI

1
Pe tabloul de bord, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga.

2
Pe pagina Baze de cunoștințe, faceți clic pe + Creare bază de cunoștințe în colțul din dreapta sus.

3
Pe pagina Creare bază de cunoștințe, introduceți următoarele detalii:

Nume bază de cunoștințe — Furnizați un nume pentru baza de cunoștințe.

Descriere — Furnizați o scurtă descriere despre baza de cunoștințe.

4
Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele specificat.

5
Pe fila Fișiere :

Glisați și fixați fișierele în baza de cunoștințe. Alternativ, faceți clic pe Adăugare fișier pentru a adăuga un fișier.

Sistemul acceptă următoarele formate de fișiere: PDF, .doc, .docx, date prin cablu, .txt, .xlsx, .xls și CSV. Dimensiunea fiecărui fișier nu trebuie să depășească 2 MB.

După adăugarea fișierelor, faceți clic pe Fișiere proces pentru a procesa fișierele. Când ați terminat, sistemul listează fișierele sub fila Fișiere .

6
Pe fila Documente :

Faceți clic pe + Creare document pentru a vă crea propriile documente din baza de cunoștințe.

Pe pagina Creare document , introduceți numele documentului. Utilizați editorul de text pentru a adăuga informațiile necesare și a formata textul, după cum este necesar.

Bifați Adăugare la categoria existentă pentru a adăuga documentul la categoria existentă. De asemenea, puteți alege să adăugați la o categorie nouă și să creați o categorie nouă.

Faceți clic pe Salvare.

De asemenea, puteți să faceți clic pe +Adăugare categorie pentru a defini categoriile și a adăuga documentele sub categoria corespunzătoare.

Selectați documentul necesar din panoul din stânga și faceți clic pe Previzualizare web pentru a previzualiza documentul.

7
Navigați la fila Informații pentru a vizualiza și urmări detaliile fișierelor pe care le-ați încărcat și ale documentelor pe care le-ați creat.

Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita fișierele din baza de cunoștințe. Editați numele fișierului, dacă este necesar. De asemenea, puteți șterge fișierele existente și puteți adăuga fișiere noi.
Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge complet baza de cunoștințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

Configurați agentul AI autonom

Agent AI autonom pentru îndeplinirea sarcinilor

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

Actualizarea profilului de agent AI autonom

Adăugați acțiuni la agentul AI autonom

Configurați umplerea sloturilor

Adăugarea entităților de intrare în format de tabel

Adăugați entități utilizând editorul JSON

Definiți împlinirea

Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

Configurați baza de cunoștințe

Vizualizarea sesiunii și istoricului agentului AI autonom

Previzualizați agentul Autonomous AI

Vedeți performanța Agentului AI autonom folosind Analytics

Agenții IA autonomi funcționează independent, fără intervenție umană directă. Acești agenți utilizează algoritmi avansați și tehnici de învățare automată pentru a analiza datele, a învăța din mediul lor și a-și adapta acțiunile pentru a atinge obiective specifice. Această secțiune prezintă cele două capacități principale ale agentului AI autonom.

Agent AI autonom pentru îndeplinirea sarcinilor

Agenții AI autonomi pot efectua diverse sarcini, inclusiv:

Procesarea limbajului natural (NLP) – Înțelegeți și răspundeți la limbajul uman într-o manieră naturală și conversațională.

Luarea deciziilor – Faceți alegeri în cunoștință de cauză pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite.

Automatizare - Automatizați activitățile repetitive sau consumatoare de timp.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

Actualizarea profilului de agent AI autonom

Adăugați acțiuni la agentul AI autonom

Configurați umplerea sloturilor

Definiți împlinirea

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.

3
Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero.

De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul AI. Filtrați tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina de profil se completează automat.

4
Faceţi clic pe Înainte.

5
În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.

6
În secțiunea Care este funcția principală a agentului, faceți clic pe Efectuare acțiuni.

7
Faceţi clic pe Înainte.

8
Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii:

Nume agent — introduceți numele agentului AI.

ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil.

Motor AI — Selectați motorul AI din lista derulantă. Motorul AI implicit este Nova.

Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru agentul AI pentru cele mai bune practici și exemple.

9
Faceți clic pe Creare. Acum ați creat cu succes agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor, care este acum disponibil pe tabloul de bord.

În antetul agentului AI, puteți efectua următoarele activități:
Previzualizare
Copiere link previzualizare
Copiere token de acces
Ștergere
Export
Pentru mai multe informații, consultați această secțiune.

De asemenea, puteți importa agenții AI predefiniți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului AI autonom.

Actualizarea profilului de agent AI autonom
nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

1
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

2
Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Nume agent — Editați numele agentului AI, dacă este necesar.

ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.

Obiectivul agentului — Editați obiectivul agentului AI, dacă este necesar. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru agentul AI pentru îndrumări și exemple.

Instrucțiuni — Introduceți instrucțiunile pentru agentul AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru agentul AI pentru îndrumări și exemple.

URL pentru imaginea de profil a agentului - URL-ul implicit de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI. Modificați acest lucru dacă este necesar.

Motor AI - Actualizați motorul AI, dacă este necesar.

Mesaj de întâmpinare — Mesajul de întâmpinare implicit pe care agentul AI îl utilizează pentru a începe interacțiunea. Actualizați-o, dacă este necesar.

3
Faceți clic pe Publicare pentru a face agentul AI live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați acțiunile necesare la agentul AI.

Adăugați acțiuni la agentul AI autonom

Agenții AI autonomi pentru efectuarea acțiunilor sunt concepuți pentru a înțelege intențiile utilizatorilor și pentru a acționa în consecință. De exemplu, într-un restaurant este nevoie să automatizați aportul de comenzi alimentare online. Pentru a îndeplini sarcina, puteți crea un agent AI autonom care efectuează următoarele acțiuni:

Obțineți informațiile solicitate de la client.

Transferați informațiile în fluxul necesar.

Agentul AI autonom pentru a efectua acțiuni funcționează pe următoarele blocuri componente:

Acțiune – O funcționalitate care permite agentului AI să se conecteze cu sisteme externe pentru a efectua sarcini complexe.

Entitate sau slot — reprezintă un pas în îndeplinirea intenției utilizatorului. Umplerea sloturilor implică punerea de întrebări specifice clientului pentru a îndeplini intenția clientului pe baza declarațiilor. Este declanșatorul pentru ca un agent AI să înceapă să efectueze o acțiune. Definiți entitățile de intrare ca parte a umplerii sloturilor.

Fulfillment – determină modul în care agentul AI finalizează acțiunea. Ca parte a îndeplinirii, definiți entitățile de ieșire pentru agentul AI autonom pentru a genera răspunsul într-un format specific. Sistemul trimite entitățile de ieșire la flux pentru a continua acțiunea și a finaliza sarcina cu succes.

1
În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă.

2
Pe pagina Adăugați o acțiune nouă, specificați următoarele detalii:

Nume acțiune — Introduceți numele acțiunii. De exemplu,Rezervați bilete.

Descrierea acțiunii—Furnizați o scurtă descriere a acțiunii așteptate. Asigurați-vă că descrierea acțiunii este clară și exactă.

Domeniu de acțiune — Alegeți domeniul de acțiune din lista derulantă. Sunt disponibile următoarele opțiuni:

Faceți clic pe Umplere slot pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor. Dacă alegeți umplerea sloturilor, nu puteți configura detaliile de îndeplinire.
Faceți clic pe Umplere slot cu îndeplinire pentru a configura entitățile de intrare necesare pentru umplerea sloturilor și, de asemenea, pentru a defini detaliile pentru îndeplinirea acțiunii.

Predarea agentului este acțiunea implicită care este activată în mod implicit. Utilizați opțiunea de comutare pentru a dezactiva predarea agentului.

Ce trebuie să faceți în continuare

Puteți configura sloturile sau puteți configura sloturile și defini îndeplinirea în funcție de domeniul de acțiune ales.

Configurați umplerea sloturilor

Umplerea sloturilor implică adăugarea entităților de intrare necesare pentru motorul AI. În secțiunea Umplere slot din pagina Acțiuni , adăugați entitățile de intrare:

Puteți adăuga entitățile una câte una în format tabel.

De asemenea, puteți să utilizați fișierul JSON și să definiți entitățile. Consultați Un tur al schemei JSON pentru detalii.

Adăugarea entităților de intrare în format de tabel

1
Pentru a adăuga o entitate de intrare, faceți clic pe +Entitate de intrare nouă.

2
Pe pagina Adăugați o nouă entitate de intrare, specificați următoarele detalii:

Nume entitate — Introduceți numele entității de intrare.

Tip entitate — Selectați tipul de date al entității.

Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea entității este clară și exactă.

Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple.

Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face această entitate obligatorie.

3
Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de intrare. Puteți adăuga oricâte entități de intrare aveți nevoie.

4
Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității:

Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita entitățile de intrare adăugate.

Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge entitatea.

Adăugați entități utilizând editorul JSON

Puteți adăuga entitățile de intrare și entitățile de ieșire utilizând editorul JSON. În vizualizarea editorului JSON, entitățile trebuie definite într-un format JSON structurat.

Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Structura parametrilor de intrare

Parametrii de intrare trebuie să respecte următoarea structură:

type— Tipul de date al obiectului parametri. Acesta este întotdeauna "obiect" pentru a indica faptul că parametrii sunt structurați ca un obiect.

proprietăți - Un obiect în care fiecare cheie reprezintă un parametru și metadatele asociate acestuia.

obligatoriu — O matrice de șiruri care listează numele parametrilor care sunt obligatorii.

Proprietăți Obiect

Fiecare cheie din obiectul proprietăți reprezintă o entitate/un parametru de intrare și conține un alt obiect cu metadate despre acel parametru. Metadatele trebuie să includă întotdeauna următoarele cuvinte cheie:

type— tipul de date al parametrului. Tipurile permise sunt:

șir - Date textuale.

număr întreg - Date numerice fără zecimale.

număr - date numerice care pot include zecimale.

boolean - valori adevărate/false.

matrice - O listă de elemente, toate fiind de obicei de același tip.

obiect - O structură complexă de date cu proprietăți imbricate.

descriere — O scurtă explicație a ceea ce reprezintă entitatea. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă scopul și utilizarea parametrului. Pentru o mai bună acuratețe, se recomandă o descriere concisă și consecventă cu instrucțiunile agentului și cu descrierea acțiunii.

Validarea este impusă de platformă numai pentru "tip". "Descrierea" nu este impusă pentru toate entitățile, dar este foarte recomandat să fie adăugată. Alte cuvinte cheie utile pentru metadatele entității sunt:

enum - câmpul enum listează valorile posibile pentru un parametru. Acest lucru este util pentru parametrii care ar trebui să accepte doar un set limitat de valori. Dezvoltatorii pot defini liste personalizate de valori pe care un parametru ar trebui să le accepte pentru a utiliza acest lucru.

model - Câmpul model este utilizat cu tipurile de șiruri pentru a specifica o expresie regulată pe care șirul trebuie să o corespundă. Acest lucru este util în special pentru validarea anumitor formate, cum ar fi numere de telefon, coduri poștale sau identificatori personalizați.

exemple - câmpul Exemple oferă unul sau mai multe exemple de valori valide pentru parametru. Acest lucru ajută motorul AI să înțeleagă ce fel de date se așteaptă și poate fi util în special în scopuri de interpretare și validare.

Există și alte cuvinte cheie care pot face definiția entității mai precisă și mai robustă. Pentru mai multe informații, consultați Un tur al schemei JSON.

Exemplul xxx

Următorul exemplu include diferite tipuri de entități și cuvinte cheie:

{ "type": "obiect", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Numele de utilizator unic pentru cont.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Parola contului.", "minLength": 8, "format": "parola" }, "email": { "type": "string", "description": "Adresa de e-mail pentru cont.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "data nasterii": { "type": "string", "description": "Data nasterii utilizatorului.", "examples": ["ll/zz/AAAA"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Dacă utilizatorul dorește să primească buletine informative.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Metoda de notificare preferată.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista rolurilor atribuite utilizatorului.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["nume utilizator", "parolă", "email"] }

Acest exemplu include următoarele entități:
username (nume utilizator) — Un tip de șir cu restricții de lungime minimă și maximă.
parolă — Un tip de șir cu o lungime minimă și un format specific (parola indică faptul că trebuie gestionat în siguranță).
email — Un tip de șir cu un model regex pentru a vă asigura că este o adresă de e-mail validă.
birthdate - Un tip de șir cu exemple pentru a prescrie formatul datei.
preferințe — Un tip de obiect cu proprietăți imbricate (buletin informativ și notificări), inclusiv un boolean cu o valoare implicită și un șir cu valori permise specifice (enum).
roluri - Un tip de matrice în care fiecare element este un șir limitat la valori specifice (enum).

Numele de utilizator, parola și adresa de e-mail sunt obligatorii, așa cum sunt definite de matricea "necesară".

În acest exemplu, entitățile au nume descriptive, descrieri clare și urmează o structură consecventă și o convenție de denumire. Urmați aceste bune practici pentru a crea entități bine definite, ușor de interpretat și aplicat de motorul AI.

Definiți împlinirea

1
Definiți detaliile de îndeplinire pentru implementarea agentului AI într-un centru de contact. Specificați următoarele detalii:

Selectați o abordare de onorare a comenzilor—Selectați fluxul.

Selectați un generator de flux—Selectați generatorul de flux necesar.

URL de flux webhook - Introduceți adresa URL a webhookului. Pentru mai multe informații, consultați Webhooks de intrare.

Cheie serviciu — Introduceți detaliile cheii de serviciu.

2
Configurați entitățile de ieșire astfel încât agentul AI să genereze rezultatul într-un format ușor de înțeles de flux.

3
Pentru a adăuga o entitate de ieșire, faceți clic pe +Entitate de ieșire nouă. În ecranul Adăugați o nouă entitate de ieșire, specificați următoarele detalii:

Nume entitate — Introduceți numele entității de ieșire.

Tip entitate — Selectați tipul de date al entității.

Descrierea entității – furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea este clară și exactă.

Exemple de entități – Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple.

Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face din aceasta o entitate obligatorie.

De asemenea, puteți utiliza un fișier JSON pentru a adăuga entitățile de ieșire. Pentru mai multe informații, consultați Adăugarea entităților utilizând editorul JSON
.

4
Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de ieșire. Puteți adăuga câte entități de ieșire aveți nevoie.

5
Utilizați opțiunea Controale pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității:

Faceți clic pe pictograma Editare pentru a efectua modificări la entitate.

Faceți clic pe pictograma Ștergerepentru a șterge entitatea.

6
Faceți clic pe Adăugare pentru a finaliza codificarea.

Ce trebuie să faceți în continuare

Faceți clic pe Previzualizare pentru a previzualiza agentul AI. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea agentului AI autonom. Faceți clic pe Publicare pentru a face agentul AI live.

După ce configurați agentul AI:
Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vizualiza sesiunile și detaliile istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări

Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la întrebările utilizatorilor. Această capacitate este utilă în scenariile în care agentul trebuie:

Oferiți asistență pentru clienți: răspundeți la întrebări frecvente, depanați probleme și îndrumați clienții prin procese.

Oferiți asistență tehnică – Oferiți consultanță de specialitate pe teme sau domenii specifice.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

Configurați baza de cunoștințe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări
nainte de a începe

Asigurați-vă că creați baza de cunoștințe. Pentru mai multe informații, consultați Gestionarea bazelor de cunoștințe.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.

3
Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero. Motorul AI implicit este Nova.

De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca autonom. În acest caz, câmpurile din pagina Profil se populează automat.

4
Faceţi clic pe Înainte.

5
În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Autonom.

6
În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.

7
Faceţi clic pe Înainte.

8
Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii:

Nume agent — introduceți numele agentului AI.

ID sistem — Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp este editabil.

Motor AI — Selectați motorul AI necesar din lista derulantă.

Bază de cunoștințe — Selectați fișierul bazei de cunoștințe necesar din lista bazelor de cunoștințe disponibile.

Nu puteți mapa baza de cunoștințe selectată la alți agenți AI.

Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru agentul AI pentru îndrumări și exemple.

9
Faceți clic pe Creare. Agentul AI autonom pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord.

În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități:
Previzualizare
Copiere link previzualizare
Copiere token de acces
Ștergere
Export
Pentru mai multe informații, consultați această secțiune.

De asemenea, puteți importa agenții AI. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Actualizați profilul agentului AI autonom.

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

1
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

2
Navigați la fila Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Numele agentului — editați numele agentului AI, dacă este necesar.

ID sistem — Editați ID-ul de sistem al agentului AI, dacă este necesar.

Obiectivul agentului — Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului AI. Consultați Instrucțiuni pentru definirea obiectivelor și instrucțiunilor pentru Agentul AI pentru îndrumări și exemple.

URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI.

Motor AI - Alegeți motorul AI necesar din lista derulantă.

Mesaj de întâmpinare — Introduceți mesajul de întâmpinare pe care agentul AI trebuie să îl utilizeze pentru a începe interacțiunea.

Permitere predare agent — — Activați opțiunea de comutare pentru a transfera conversația către un agent uman atunci când un client dorește să vorbească cu un agent.

3
Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI.

Configurați baza de cunoștințe

nainte de a începe

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări.

1
Pe pagina Tablou de bord , selectați agentul AI pe care l-ați creat.

2
Navigați la fila Bază de cunoștințe.

3
Alegeți baza de cunoștințe necesară din lista derulantă.

4
Faceți clic pe Salvare modificări pentru ca Agentul AI să fie live.

Ce trebuie să faceți în continuare

Faceți clic pe Previzualizare pentru a previzualiza agentul AI. Pentru mai multe informații, consultați Previzualizarea agentului AI autonom.

După ce configurați agentul AI:
Pentru a vizualiza performanța agentului AI, consultați Vizualizarea performanței agentului AI autonom utilizând Google Analytics.
Pentru a vedea detaliile sesiunilor și istoricului, consultați Vizualizarea sesiunilor și istoricului agenților AI autonomi.

Vizualizarea sesiunii și istoricului agentului AI autonom

Puteți vizualiza detaliile sesiunii și istoricul fiecărui agent AI autonom pe care l-ați creat. Pagina Sesiuni afișează detaliile sesiunilor stabilite cu constomerii. Pagina Istoric vă permite să vizualizați detaliile modificărilor de configurație efectuate asupra agentului AI.

Sesiuni

Pagina Sesiuni oferă o evidență cuprinzătoare a tuturor interacțiunilor dintre agenții AI și utilizatori. Pentru a naviga la pagina Sesiuni :

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați detaliile sesiunii.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Sesiuni.

Apare pagina Sesiuni . Fiecare sesiune este afișată ca o înregistrare care conține toate mesajele sesiunii. Aceste informații sunt utile pentru auditul, analizarea și îmbunătățirea agentului AI.

Tabelul de sesiuni afișează o listă cu toate sesiunile/sălile create pentru acel agent AI. Tabelul este paginat dacă există mai multe rânduri decât pot fi găzduite într-un singur ecran. Oricare dintre câmpurile din tabel poate fi sortat sau filtrat folosind secțiunea Rafinare rezultate din partea stângă. Campurile prezente reprezinta urmatoarele informatii despre o anumita sesiune:

ID sesiune — ID-ul unic de cameră sau de sesiune pentru o conversație.

ID consumator— ID-ul consumatorului care a interacționat cu agentul AI.

Canale — Canalul în care a avut loc interacțiunea.

Actualizat la—Ora închiderii camerei.

Metadate cameră — Conține informații suplimentare despre cameră.

Bifați casetele de selectare necesare:

Ascundere sesiuni de testare — Pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa doar lista sesiunilor live.
Predarea agentului a avut loc - pentru a filtra sesiunile care sunt predate unui agent. Dacă are loc predarea agentului , se afișează pictograma Căști care indică predarea chat-ului către un agent uman.
Eroare — Pentru a filtra sesiunile în care a apărut eroarea.
Downvoting — Pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.

Faceți clic pe un rând din tabelul de sesiuni pentru o vizualizare detaliată a sesiunii respective. Pictograma lacăt indică faptul că sesiunea este blocată și trebuie decriptată. Trebuie să aveți permisiunea de a decripta sesiunea. În cazul în care comutatorul Decriptează accesul este activat, puteți accesa orice sesiune utilizând butonul Decriptare conținut . Cu toate acestea, această funcționalitate este aplicabilă numai atunci când Protecția avansată a datelor este setată la true sau activată pentru entitatea găzduită.

Istorie

Pagina Istoric vă permite să vizualizați detaliile modificărilor de configurație efectuate asupra agentului AI. Pentru a vizualiza istoricul unui anumit agent:

În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI autonom pentru care doriți să vizualizați istoricul.
În panoul de navigare din stânga, faceți clic pe Istoric.

Pagina Istoric apare cu următoarele file:
Jurnale de audit — Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vizualiza modificările aduse agenților AI.
Istoric model — Faceți clic pe fila Istoric model pentru a vizualiza diferitele versiuni ale agentului AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Jurnalele de audit

Fila Jurnale de audit urmărește modificările aduse agentului AI autonom. Puteți vizualiza detaliile modificărilor din ultimele 35 de zile. Fila Jurnale de audit afișează următoarele detalii:

Utilizatorii cu roluri de administrator sau agent AI pentru dezvoltatori pot accesa doar fila Jurnale de audit. Utilizatorii cu roluri particularizate care au permisiunea "Obțineți jurnalul de audit" pot, de asemenea, să vizualizeze jurnalele de audit.

Actualizat la—Datele și ora modificării.
Actualizat de - numele utilizatorului care a încorporat modificarea.
Câmp — Secțiunea specifică a agentului AI în care s-a efectuat modificarea.
Descriere — informații suplimentare despre modificare.

Aveți posibilitatea să căutați un anumit jurnal de audit utilizând opțiunile de căutare Actualizat de, Câmp și Descriere . Puteți sorta jurnalele pe baza câmpurilor Actualizat la și Actualizat de .

Istoria modelului

Fila Istoric model este disponibilă numai pentru agentul AI autonom pentru efectuarea acțiunilor.

Ori de câte ori publicați agentul Autonomous AI pentru efectuarea acțiunilor, o versiune a agentului Autonomous AI este salvată și este disponibilă în fila Istoric model. Puteți vizualiza diferitele versiuni ale agentului AI din fila Istoric model.

Descrierea modelului – O scurtă descriere despre versiunea agentului AI.
Motor AI – Motorul AI utilizat pentru acea versiune a agentului AI.
Actualizat la—Data și ora la care a fost creată versiunea.
Acțiuni — vă permite să efectuați următoarele acțiuni asupra agentului AI:
Încărcare — Toate modificările agentului AI se pierd. Trebuie să efectuați din nou configurarea.
Export – se utilizează pentru a exporta agentul AI.

Previzualizați agentul Autonomous AI

Puteți previzualiza agenții AI autonomi în momentul creării agentului AI, în timpul editării și după implementarea agentului. Puteți deschide previzualizarea din:

Tabloul de bord al agentului AI – când treceți cu mouse-ul peste un card de agent AI, opțiunea Previzualizare pentru acel agent AI devine vizibilă. Faceți clic pentru a deschide previzualizarea agentului AI.

Antet agent AI— Faceți clic pe cardul agentului AI pentru a deschide agentul AI. Opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea antet.

Widget minimizat — După lansarea și minimizarea unei previzualizări, apare un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii. Puteți utiliza această opțiune pentru a redeschide cu ușurință modul de previzualizare.

Webex AI Agent Studio oferă, de asemenea, o opțiune de previzualizare partajabilă. Faceți clic pe meniul din colțul din dreapta sus și selectați opțiunea Copiere link de previzualizare. Puteți partaja linkul de previzualizare cu alți utilizatori, cum ar fi testerii sau consumatorii agentului AI.

Widget de previzualizare a platformei

Widgetul de previzualizare apare în secțiunea din dreapta jos a ecranului. Puteți furniza enunțuri (sau o secvență de enunțuri) pentru a verifica răspunsurile agentului AI și pentru a vă asigura că funcționează corect.

De asemenea, puteți minimiza widgetul de previzualizare, puteți oferi informații despre consumatori și puteți iniția mai multe camere pentru a testa agentul AI.

Widget de previzualizare partajabil

Widgetul de previzualizare partajabil vă permite să partajați agentul AI cu părțile interesate și consumatorii într-o manieră prezentabilă, fără a fi nevoie să dezvoltați o interfață de utilizare personalizată pentru a afișa agentul AI. În mod implicit, linkul de previzualizare copiat redă agentul AI cu o carcasă de telefon. Puteți face o personalizare rapidă modificând anumiți parametri în linkul de previzualizare. Puteți personaliza widgetul după cum urmează:

Culoare widget — Prin adăugarea parametrului brandColor la link. Puteți defini culori simple utilizând nume de culori sau puteți utiliza codul hexazecimal al culorilor.

Carcasă telefon — Prin modificarea valorii parametrului Cascare telefon din link. Acest lucru este setat la true în mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l false.

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<introduceți valoarea hexazecimală a unei culori în formatul '_XXXX'>.

Vedeți performanța Agentului AI autonom folosind Analytics

Secțiunea Analiza agentului AI oferă o reprezentare grafică a valorilor cheie pentru a evalua performanța și eficacitatea agentului AI. Pentru a genera analiza agentului autonom AI:

Alegeți agentul AI din tabloul de bord.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Prima secțiune afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI.

Total sesiuni și sesiuni gestionate de agentul AI fără intervenție umană.

Total predări de agenți, care reprezintă numărul de sesiuni predate agenților umani.

Media zilnică a sesiunilor

Numărul total de mesaje (mesaje umane și mesaje ale agentului AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.

Media zilnică de mesaje

A doua secțiune afișează statisticile despre utilizatori. Acesta oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnici.

A treia secțiune afișează răspunsurile agentului AI și predările agenților

Configurați Scripted AI Agent

Agent AI scriptat pentru efectuarea sarcinilor

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

Gestionarea entităților

Crearea unei entități cu roluri de entitate

Legarea rolurilor la o entitate

Gestionarea intențiilor

Creați o intenție

Legarea entităților cu o intenție

Generați date de antrenament

Semnalizarea variantelor generate

Creați intenție și entitate multilingvă

Gestionarea răspunsurilor

Configurarea răspunsurilor utilizând un Designer de răspunsuri

Configurarea setărilor de gestionare

Adăugarea unei limbi la un agent AI scriptat

Configurarea setărilor de predare

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

Gestionați articolele

Adăugați articole prin interfața de utilizare și răspunsul implicit

Import din cataloage

Extrageți întrebări frecvente dintr-un link

Importul dintr-un fișier

Adăugați sinonime particularizate

Configurarea setărilor de gestionare

Adăugarea unei limbi la un agent AI scriptat

Configurarea setărilor de predare

Previzualizarea agentului AI scriptat

Secțiuni comune de gestionare pentru Scripted AI Agent

Instruire

Sesiuni

Istorie

Curare

Vedeți performanța AI scriptată folosind Analytics

Această secțiune explică modul de configurare și gestionare a agenților AI scriptați pe platforma Webex AI Agent Studio pentru a vă asigura că oferă răspunsuri exacte la întrebările utilizatorilor și efectuează eficient sarcini automatizate.

Agent AI scriptat pentru efectuarea sarcinilor

Agenții AI scriptați îmbunătățesc capacitățile de construire a agenților fără cod ale platformei Webex AI Agent Studio. Acestea permit conversații multiturn, colectând date relevante de la clienți pentru a efectua sarcini specifice. Aceasta include:

Rularea comenzilor simple — Urmați instrucțiunile pentru a finaliza acțiuni predefinite.

Prelucrarea datelor—Manipularea și transformarea datelor în conformitate cu regulile specificate.

Interacțiunea cu alte sisteme—Comunicați cu alte soluții și controlați.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

Gestionarea entităților

Gestionarea intențiilor

Gestionarea răspunsurilor

Configurarea setărilor de gestionare

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

Configurarea setărilor de predare

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe tabloul de bord, faceți clic pe + Creare agent.

3
Pe ecranul Creați un agent AI, creați un nou agent AI de la zero.

De asemenea, puteți crea rapid agentul AI alegând un șablon predefinit. Filtrați tipul de agent AI la Scriptat și câmpurile de pe pagina de profil se vor completa automat.

4
Faceți clic pe Start de la zero , apoi pe Următorul.

5
În secțiunea Ce tip de agent construiți? , faceți clic pe Scripted.

6
În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs.? , faceți clic pe Efectuare acțiuni.

7
Faceţi clic pe Înainte.

8
Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii:

Nume agent — introduceți numele agentului AI.

ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem.

De asemenea, puteți edita acest câmp.

Motor AI - Alegeți motorul AI din lista derulantă.

9
Faceți clic pe Creare. Agentul AI scriptat pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe tabloul de bord.

În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități:
Previzualizare
Copiere link previzualizare
Copiere token de acces
Ștergere
Export
Pentru mai multe informații, consultați această secțiune.

De asemenea, puteți importa agenții AI pre-construiți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Creați entități, adăugați intenții și definiți răspunsuri.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat
nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din tabloul de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Nume agent — Editați numele agentului AI, după cum este necesar.

ID sistem — Editați identificatorul generat de sistem al agentului AI, după cum este necesar.

URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI.

Descriere — introduceți detaliile despre agentul AI.

Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite unui agent AI să solicite feedback în mesaj.

Mesaj de eroare personalizat – Scrieți un mesaj care apare dacă există vreo eroare în timpul unei conversații cu agentul AI.

4
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionarea entităților

Entitățile sunt blocurile de construcție ale conversațiilor. Acestea sunt elemente esențiale pe care agentul AI le extrage din declarațiile utilizatorilor. Entitățile reprezintă informații specifice, cum ar fi numele produselor, datele, cantitățile sau orice alt grup semnificativ de cuvinte. Prin identificarea și extragerea eficientă a entităților, agentul IA poate înțelege mai bine intenția utilizatorului și poate oferi răspunsuri mai precise și mai relevante.

Tipuri de entități

Webex AI Agent Studio oferă 11 tipuri de entități predefinite pentru a captura diferite tipuri de date ale utilizatorilor. De asemenea, puteți crea oricare dintre următoarele entități particularizate.

Entități particularizate

Aceste entități sunt configurabile și permit dezvoltatorilor să capteze informații specifice cazurilor de utilizare.

Listă particularizată — Definiți liste de șiruri așteptate pentru a captura puncte de date specifice care nu sunt acoperite de entități predefinite. Puteți adăuga mai multe sinonime pentru fiecare șir. De exemplu, o entitate personalizată pentru dimensiunea unei pizza.

Regex - Utilizați expresii regulate pentru a identifica modele specifice și a extrage datele corespunzătoare. De exemplu, un număr de telefon regex, ca în 123-123-8789

Cifre – Capturați intrări numerice de lungime fixă cu precizie ridicată, în special în interacțiunile vocale. Folosim acest lucru ca alternativă la tipurile de entități personalizate și Regex în interacțiunile non-vocale. De exemplu, definiți o lungime de cinci pentru a detecta un număr de cont din cinci cifre.

Alfanumeric - Capturați combinații de litere și numere, oferind o recunoaștere precisă atât pentru intrările vocale, cât și pentru cele non-vocale.

Formular liber—Capturați puncte de date flexibile, dificil de definit sau de validat.

Locația pe hartă (WhatsApp) — extrageți datele despre locație pe care le-ați distribuit pe canalul WhatsApp.

Entități de sistem
Denumirea entității Descriere Exemplu de intrare Exemplu de ieșire
Data Analizați datele în limbaj natural într-un format de dată standard "Iulie anul viitor" 01/07/2020
Ora Analizează timpul în limbaj natural într-un format standard de timp 5 seara 17:00
E-mail Detectează adresele de e-mail scrie-mi la info@cisco.com info@cisco.com
Număr de telefon Detectează numărul de telefon comun Sună-mă la 9876543210 9876543210
Unități monetare Analizează moneda și suma Vreau 20$ 20$
Ordinale Detectează numărul ordinal Al patrulea din zece oameni Locul 4
Cardinal Detectează numărul cardinal Al patrulea din zece oameni 10
Geolocalizare Detectează locațiile geografice (orașe, țări etc.) Am înotat în Tamisa, în Londra, Marea Britanie Londra, Marea Britanie
Numele persoanelor Detectează numele comune Bill Gates de la Microsoft Bill Gates
Cantitate Identifică măsurătorile, în funcție de greutate sau distanță Suntem la 5km distanță de Paris 5km
Durată Identifică perioadele de timp 1 săptămână de vacanță 1 săptămână

Puteți edita entitățile create din fila entități. Legarea entităților la o intenție adnotează enunțurile dvs. cu entitățile detectate pe măsură ce le adăugați.

Roluri de entitate

Rolurile de entitate sunt cruciale atunci când trebuie să colectați aceeași entitate de mai multe ori într-o singură intenție. Prin atribuirea de roluri distincte aceleiași entități, puteți ajuta agentul AI să înțeleagă și să proceseze mai precis datele introduse de utilizator.

De exemplu, pentru a rezerva un zbor cu escală, puteți crea o entitate Aeroport cu trei roluri: origine, destinație și escală. Prin adnotarea declarațiilor de instruire cu aceste roluri, agentul AI poate învăța modelele așteptate și poate gestiona fără probleme solicitările complexe de rezervare.

Numai Mindmeld (entități particularizate și de sistem) și Rasa (numai entități particularizate) acceptă rolurile entității. Administratorii trebuie să bifeze caseta de selectare Roluri entitate sub setările avansate ale casetei de dialog selector motor NLU pentru a activa rolurile de entitate.

Administratorii nu pot comuta de la RASA sau Mindmeld la Swiftmatch atunci când rolurile de entitate sunt utilizate. Eliminați rolurile din intențiile de a dezactiva rolurile de entitate din setările avansate ale motorului NLU. Puteți crea o entitate cu roluri de entitate.

Crearea unei entități cu roluri de entitate
nainte de a începe

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.

3
Faceți clic pe Training în panoul din stânga.

4
Pe pagina Date instruire , faceți clic pe fila Entități .

5
Faceți clic pe Creare entitate.

6
În fereastra Creare entitate , specificați următoarele câmpuri:

Nume entitate — Introduceți numele entității.

Tip entitate — Alegeți o opțiune de listă particularizată din lista derulantă.

Valori — Introduceți o valoare pentru entitate.

7
Activați comutatorul Sugestii automate valori slot pentru completare automată și furnizați sugestii alternative pentru această entitate în timpul conversației.

Puteți vedea câmpul Roluri atunci când creați o entitate particularizată numai dacă activați rolurile de entitate în secțiunea Setări avansate a ferestrei Modificare motor de instruire pentru motoarele RASA și Mindmeld NLU.

8
Faceți clic pe Salvare.

Puteți utiliza opțiunile Editare și Ștergere din coloana Acțiuni pentru a efectua acțiuni corelate.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce creați o entitate, puteți lega rolurile la o entitate.

Legarea rolurilor la o entitate

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

3
Faceți clic pe Training în panoul din stânga.

4
Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate.

În mod prestabilit, apare fila Intenție .

5
În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate.

6
Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.

7
Faceți clic pe Salvare.

Puteți atribui roluri unei entități pentru colectarea aceleiași entități de două ori pentru o intenție.

Gestionarea intențiilor

Intenția este o componentă esențială a platformei Webex AI Agent Studio, care permite agentului AI să înțeleagă și să răspundă eficient la informațiile dvs. Reprezintă o sarcină sau o acțiune specifică pe care doriți să o realizați în timpul unei conversații. Puteți defini toate intențiile care corespund activităților pe care doriți să le efectuați. Acuratețea clasificării intenției are un impact direct asupra capacității agentului AI de a oferi răspunsuri relevante și utile. Clasificarea intenției este procesul de identificare a intenției pe baza informațiilor introduse, permițând agentului AI să răspundă într-o manieră semnificativă și relevantă din punct de vedere contextual.

Intențiile sistemului

Intenție implicită de rezervă – Capacitățile unui agent AI sunt în mod inerent limitate de intențiile care sunt proiectate să recunoască și să răspundă. Deși o întreprindere nu poate anticipa fiecare întrebare posibilă pe care ați putea-o pune, intenția implicită de rezervă poate ajuta conversațiile să fie pe drumul cel bun.
Prin implementarea unei intenții implicite de rezervă, dezvoltatorii de agenți AI se pot asigura că agentul AI gestionează cu grație interogările neașteptate sau în afara domeniului de aplicare, redirecționând conversația înapoi la intenții cunoscute.
Dezvoltatorii de agenți AI nu trebuie să adauge afirmații specifice intenției de rezervă. Agentul poate fi instruit să declanșeze automat intenția de rezervă atunci când întâlnește întrebări cunoscute în afara domeniului de aplicare, care altfel ar putea fi clasificate incorect în alte scopuri.
De exemplu, într-un agent bancar AI, clienții ar putea încerca să întrebe despre împrumuturi. Dacă agentul AI nu este configurat să gestioneze solicitările legate de împrumuturi, aceste interogări pot fi încorporate ca fraze de instruire în cadrul intenției implicite de rezervă. Atunci când un client întreabă despre împrumuturi în orice moment al conversației, agentul AI recunoaște interogarea ca neîncadrându-se în intențiile definite și declanșează răspunsul de rezervă. Acest lucru asigură un răspuns mai adecvat.
Intenția de rezervă:
Nu ar trebui să aibă sloturi asociate cu acesta.
Trebuie să utilizați cheia implicită a șablonului de rezervă pentru răspunsul său.
Ajutor - Această intenție este concepută pentru a răspunde întrebărilor clienților despre capacitățile agentului AI. Atunci când clienții nu sunt siguri de ceea ce pot realiza sau întâmpină dificultăți în timpul unei conversații, aceștia caută adesea asistență cerând ajutor.
În mod implicit, răspunsul pentru intenția de ajutor este mapat la cheia șablonului mesajului de ajutor . Cu toate acestea, dezvoltatorii de agenți AI pot personaliza răspunsul sau pot modifica cheia șablonului asociată pentru a oferi îndrumări mai personalizate și mai informative.
Este recomandat să transmiteți capacitățile agentului AI la un nivel înalt, oferind clienților o înțelegere clară a ceea ce pot face în continuare.
Discutați cu un agent – Această intenție le permite clienților să solicite asistență de la un agent uman în orice etapă a interacțiunii lor cu agentul AI. Când această intenție este invocată, sistemul inițiază automat un transfer către un agent uman. Șablonul de răspuns implicit pentru această intenție este predarea agentului. Deși nu există restricții UI privind schimbarea cheii șablonului de răspuns, modificarea acesteia nu va afecta rezultatul predării umane.

Intenții de discuții mici

Toți agenții AI nou creați includ patru intenții predefinite de discuții mici pentru a gestiona saluturile comune ale clienților, expresii de recunoștință, feedback negativ și rămas bun:
Formule de salut
Vă mulțumesc
Agentul AI nu a fost de ajutor
La revedere
Aceste intenții și răspunsurile lor corespunzătoare sunt disponibile în mod implicit în fiecare agent AI. Cu toate acestea, le puteți particulariza sau șterge pentru a se alinia la cazul de utilizare specific și la fluxul conversațional dorit.

Creați o intenție
nainte de a începe

Înainte de a crea o intenție, asigurați-vă că ați creat entități care să facă legătura cu intenția. Pentru mai multe informații, consultați Crearea unei entități cu roluri de entitate.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe tabloul de bord, alegeți un agent AI.

3
Faceți clic pe Training din panoul din stânga.

4
Pe pagina Date antrenament, faceți clic pe Creare intenție.

5
În fereastra Creare intenție , specificați următoarele detalii:

Numele intenției — introduceți numele intenției.

Adăugați enunț - adăugați o expresie pentru a invoca intenția și faceți clic pe Adăugare.

Dacă există entități prezente în enunțurile adăugate, acestea sunt adnotate automat în enunțuri și apar în secțiunea Sloturi . Puteți adăuga mai multe entități ca sloturi la o intenție. Pentru mai multe informații, consultați Crearea unei entități cu roluri de entitate. Fiecare slot afișează următoarele:
Numele entității.
Dacă este necesar pentru finalizarea intenției.
Numărul de reîncercări pe care agentul AI încearcă să le obțină această valoare a slotului de la utilizator.
Cheia șablon.

6
Bifați caseta de selectare Obligatoriu dacă entitatea este obligatorie.

7
Introduceți numărul de reîncercări permise pentru acest slot. În mod implicit, numărul este trei.

8
Alegeți cheia șablonului din lista derulantă.

Faceți clic pe Creare nou pentru a crea o nouă cheie de șablon de răspuns pentru entitate. Puteți configura conținutul răspunsului pentru aceste chei șablon în secțiunea Răspunsuri . Fiecare cheie de șablon are un răspuns corespunzător pe care îl trimiteți utilizatorului atunci când intenția respectivă este declanșată.

9
În secțiunea Răspuns , introduceți cheia șablonului de răspuns final pe care doriți să o returnați utilizatorilor la finalizarea intenției.

10
Activați comutatorul Resetare sloturi după finalizare pentru a reseta valorile sloturilor colectate în conversație după finalizarea intenției.

Dacă acest comutator este în starea dezactivat, slotul păstrează valorile vechi și afișează același răspuns.

11
Activați comutatorul Actualizare valori slot pentru a actualiza valoarea slotului în timpul conversației cu consumatorul.

Agentul AI ia în considerare ultima valoare completată în slot pentru a procesa datele. Dacă activați această caracteristică, sistemul actualizează valorile pentru sloturile umplute ori de câte ori clienții furnizează informații noi pentru același tip de slot.

12
Activați comutatorul Furnizați sugestii pentru sloturi pentru a oferi sugestii pentru umplerea sloturilor și valori alternative ale sloturilor în răspunsul final, pe baza datelor introduse de utilizator.

13
Activați comutatorul Terminați conversația pentru a închide sesiunea după această intenție.

Webex Connect și fluxurile de voce pot utiliza acest lucru pentru a închide o conversație cu consumatorii.

14
Faceți clic pe Salvare.

Dați clic pe Antrenați în partea dreaptă sus a filei Instruire pentru a reflecta modificările aduse intențiilor și entităților.

Pentru a antrena motoarele Rasa sau Mindmeld NLU, aveți nevoie de cel puțin două enunțuri de antrenament per intenție. De asemenea, fiecare slot trebuie să aibă cel puțin două adnotări. Dacă nu îndepliniți aceste cerințe, sistemul dezactivează butonul Tren . Lângă intenția afectată apare o pictogramă de avertizare pentru a indica problema. Cu toate acestea, intenția implicită de rezervă este exceptată de la aceste cerințe.

Ce trebuie să faceți în continuare

După ce creați o intenție, sunt necesare unele informații pentru a îndeplini intenția. Entitățile legate dictează modul în care obținem aceste informații din enunțurile utilizatorilor. Pentru mai multe informații, consultați Legarea entităților cu intenție.

Legarea entităților cu o intenție
nainte de a începe

Asigurați-vă că creați entități și le legați înainte de a adăuga enunțuri. Acest lucru adnotează automat entitățile în timp ce adăugați enunțuri.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.

3
Faceți clic pe Training în panoul din stânga.

4
Pe pagina Date instruire , alegeți intenția de a lega entități și roluri de entitate.

În mod prestabilit, apare fila Intenție .

5
În secțiunea Sloturi , faceți clic pe Conectare entitate.

Entitățile legate apar în secțiunea Sloturi.

6
Alegeți rolul de entitate pentru numele entității.

7
Faceți clic pe Salvare.

Atunci când o entitate este marcată ca fiind necesară, devin disponibile opțiuni suplimentare de configurare. Puteți specifica numărul maxim de solicitări ale agentului AI pentru entitatea lipsă înainte de a escalada sau de a furniza un răspuns de rezervă. Puteți defini cheia șablonului care va fi invocată dacă entitatea necesară nu este furnizată în cadrul numărului specificat de încercări.
Odată ce un agent AI identifică o intenție și colectează toate datele necesare (sloturi), acesta răspunde utilizând mesajul asociat cheii șablonului final configurat pentru intenția respectivă. Pentru a începe o nouă conversație sau pentru a gestiona intențiile ulterioare fără a prelua datele anterioare, trebuie să activați comutatorul Resetare sloturi după finalizare . Această setare șterge toate entitățile recunoscute din istoricul conversațiilor, asigurând un nou început pentru fiecare nouă interacțiune.

Generați date de antrenament

Pentru ca agentul AI să funcționeze la o precizie rezonabilă, adăugați manual datele de antrenament la intențiile sale. Datele de antrenament constau în moduri diferite în care puteți invoca aceeași intenție. Puteți adăuga cel puțin 15-20 de variante pentru fiecare intenție, pentru a-i îmbunătăți precizia. Crearea manuală a acestui corpus de antrenament poate fi obositoare și consumatoare de timp. Puteți adăuga doar câteva variante sau puteți adăuga numai cuvinte cheie ca variante în loc de propoziții semnificative. Puteți evita acest lucru generând date de antrenament pentru a le completa pe cele existente.

Pentru a genera date de antrenament, urmați acești pași:

Introduceți numele intenției și un exemplu de enunț.

Faceți clic pe Generate (Generare).

Furnizați o scurtă descriere a intenției de a ghida AI.

Specificați numărul dorit de variante și nivelul de creativitate pentru sugestiile generate de AI.

Generarea mai multor variante simultan poate afecta calitatea. Vă recomandăm maximum 20 de variante pe generație.
Un cadru de creativitate mai scăzut poate produce variante mai puțin diverse.
Procesul de generare poate dura câteva secunde, în funcție de numărul de variante solicitate.
Pictograma fulger distinge variantele generate de AI de datele de antrenament definite de utilizator.

Semnalizarea variantelor generate

Pentru a asigura utilizarea responsabilă a AI, dezvoltatorii pot semnala rezultatele generate de AI pentru revizuire. Acest lucru permite identificarea și prevenirea oricărui conținut dăunător sau părtinitor. Pentru a semnala ieșirile generate de IA:

Localizați opțiunea de semnalizare: Este disponibilă o opțiune de semnalizare pentru fiecare enunț generat.

Oferiți feedback: atunci când semnalează o ieșire, dezvoltatorii pot adăuga comentarii și pot specifica motivul semnalării.

Această caracteristică este disponibilă inițial cu o limită lunară de utilizare de 500 de operațiuni generate. Pentru a răspunde nevoilor în creștere, dezvoltatorii își pot contacta proprietarii de conturi pentru a solicita o creștere a acestei limite.

Creați intenție și entitate multilingvă

Puteți crea date de antrenament în mai multe limbi. Pentru fiecare limbă configurată pentru agentul AI, definiți enunțuri care reflectă interacțiunile dorite. În timp ce sloturile rămân consecvente în toate limbile, cheile șablonului identifică în mod unic răspunsurile în fiecare limbă.

Nu toate limbile acceptă toate tipurile de entități. Pentru mai multe informații despre lista tipurilor de entități acceptate de fiecare limbă, consultați tabelul Limbi versuri acceptate de entități în Limbi acceptate pentru agenții AI scriptați.

Gestionarea răspunsurilor

Răspunsurile sunt mesajele pe care agentul AI le trimite clienților ca răspuns la întrebările sau intențiile acestora. Puteți crea răspunsuri care includ:
Text — Mesaje text simplu pentru comunicare directă.
Cod — Cod încorporat pentru conținut sau acțiuni dinamice.
Multimedia - Imagini, elemente audio sau video pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

Răspunsurile au două componente majore:
Șabloane - Structuri de răspuns predefinite care sunt mapate la intenții specifice.
Fluxuri de lucru — Logica care determină ce șablon să utilizați pe baza intenției identificate.

Preconfigurați șabloanele pentru Predare agent, Ajutor, Rezervă și Bun venit. Puteți modifica mesajul de răspuns din șabloanele corespunzătoare.

Tipuri de răspuns

Secțiunea Designer de răspunsuri descrie modul de configurare a diferitelor tipuri de răspunsuri.

Aveți posibilitatea să utilizați fila Fluxuri de lucru pentru a gestiona răspunsurile asincrone în timp ce apelați un API extern care răspunde asincron. Programați fluxurile de lucru în Python.

Substituție variabilă

Substituția variabilelor vă permite să utilizați variabile dinamice ca parte a șabloanelor de răspuns. Puteți utiliza toate variabilele standard (sau entitățile) într-o sesiune, împreună cu cele pe care un dezvoltator AI Agent le poate seta în interiorul unui obiect de formular liber, cum ar fi câmpul de stocare a datelor, în șabloane de răspuns prin intermediul acestei funcții. Reprezentați variabilele folosind sintaxa: ${variable_name}. De exemplu, utilizarea valorii unei entități numite apptdate utilizează ${entities.apptdate} sau ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Puteți personaliza răspunsurile folosind variabile primite de la canal sau colectate de la consumatori pe parcursul unei conversații. Funcționalitatea de completare automată afișează sintaxa variabilelor din zona de text atunci când începeți să tastați ${. Selectarea sugestiei necesare completează automat zona cu variabila și evidențiază această variabilă.

Configurarea răspunsurilor utilizând un Designer de răspunsuri

Designerul de răspunsuri oferă o interfață ușor de utilizat pentru crearea răspunsurilor fără a necesita cunoștințe extinse de codificare. Sunt disponibile două tipuri de răspuns:

Răspunsuri condiționate: Pentru nondezvoltatori, această opțiune permite construirea ușoară a răspunsurilor pe care agentul AI le oferă clienților.

Fragmente de cod: Pentru dezvoltatorii care utilizează Python, această opțiune oferă flexibilitate pentru configurarea răspunsurilor folosind codul.

Proiectantul de răspunsuri este conceput pentru a se asigura că experiența utilizatorului se adresează canalului specific cu care interacționează agentul AI.

Șabloane de răspuns

Text - Acestea sunt răspunsuri text simple. Pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului, proiectantul de răspunsuri permite mai multe casete de text într-un singur răspuns, permițându-vă să împărțiți mesajele lungi în secțiuni mai ușor de gestionat. Fiecare casetă text poate include diverse opțiuni de răspuns. În timpul unei conversații, sistemul selectează aleatoriu una dintre aceste opțiuni și o afișează utilizatorului, asigurând o interacțiune dinamică și antrenantă.
Pentru a menține o experiență de utilizator dinamică și captivantă, puteți adăuga mai multe opțiuni de răspuns la șabloanele dvs. Când activați un șablon cu mai multe opțiuni, sistemul selectează aleatoriu una dintre ele și o afișează utilizatorului. Puteți activa această funcție făcând clic pe butonul +Adăugați o variantă situat în partea de jos a răspunsului .

Când salvați răspunsurile, este posibil să vedeți un avertisment care indică numărul de erori care trebuie corectate. Sistemul evidențiază câmpurile cu erori în roșu. Puteți utiliza săgețile de navigare pentru a localiza și remedia cu ușurință aceste erori în orice canal sau format de răspuns. Pentru un singur card, punctul corespunzător devine roșu pentru a semnala eroarea. Pentru listele și caruselele cu mai multe carduri, navigarea prin puncte vă permite să vă deplasați printre cardurile cu erori.

Răspuns rapid — Puteți asocia răspunsurile text cu butoane, care pot fi linkuri bazate pe text sau URL. Butoanele text necesită un titlu și o sarcină utilă. Când faceți clic pe ele, sistemul îl trimite agentului AI. Butoanele URL redirecționează utilizatorii către o anumită pagină web.
Atunci când interogarea este ambiguă, potrivirea parțială permite agentului AI să sugereze articole sau intenții relevante ca opțiuni. Această funcție este disponibilă pentru interacțiunile de pe web și Facebook.
Adăugarea răspunsurilor rapide URL
Butoanele de răspuns rapid URL redirecționează utilizatorii către site-ul dvs. web pentru informații sau acțiuni suplimentare. Dacă faceți clic pe aceste butoane de răspuns rapid, se deschide adresa URL specificată într-o filă nouă din aceeași fereastră a browserului. Sistemul nu trimite date înapoi agentului AI.
Pentru a adăuga un răspuns rapid URL ca răspuns condiționat sau fix:
Alegeți articolul sau cheia șablonului pentru care doriți să configurați răspunsul rapid URL.
Faceți clic pe +Adăugați un răspuns rapid. Apare fereastra pop-up de tip buton.
Alegeți tipul de buton ca adresă URL în canalul web.
Specificați titlul butonului și adresa URL către care doriți să redirecționați consumatorul după ce face clic pe buton.
Faceți clic pe OK pentru a adăuga un răspuns rapid la URL.

De asemenea, puteți configura butoanele de tip URL prin tipul de răspuns dinamic, folosind fragmente de cod Python. Sistemul acceptă aceste butoane în secțiunile de previzualizare și previzualizare partajabilă. Cu toate acestea, widgetul de chat live IMIchat și alte canale terțe nu le acceptă în prezent.

Carusel – Răspunsurile îmbogățite pot include o singură unitate sau mai multe unități aranjate într-un format carusel. Fiecare carte necesită un titlu și poate conține o imagine, o descriere și până la trei butoane.
Poți configura butoane de răspuns rapid în cadrul șablonului carusel folosind linkuri text sau URL. Dacă faceți clic pe un buton URL, utilizatorul va fi redirecționat către site-ul web specificat. Dacă faceți clic pe un buton de răspuns rapid bazat pe text, se trimite o sarcină configurată către robot, declanșând răspunsul corespunzător.
Imagine - Un șablon multimedia în care puteți configura imaginile furnizând URL-uri.
Video — redă videoclipurile în previzualizare pe baza adresei URL configurate a videoclipului.
Cod - Folosit pentru a scrie cod Python pentru apelarea API-urilor sau executarea altei logici.

Răspunsuri conștiente de canal

Acceptăm doar anumite șabloane pentru fiecare canal. De exemplu, în SMS, acceptăm numai text, cod (care răspunde în cele din urmă cu text) și șabloane de răspuns rapid. Nu acceptăm șabloane multimedia sau carusel pentru SMS și alte canale care nu le acceptă.

Pe lângă text, oferim șablonul de răspuns rapid pentru aceste canale, indiferent dacă canalul de bază acceptă sau nu acest lucru (de exemplu, WhatsApp). Platforma convertește automat toate răspunsurile rapide configurate în opțiuni de text numerotate pe canalele care nu acceptă răspunsuri rapide.

Șabloane specifice canalului

Fragmente de cod

Răspunsurile condiționate, cu caracteristicile lor extinse și șabloanele diverse, pot răspunde în mod eficient nevoilor agenților AI. Pentru cazuri de utilizare complexe sau pentru dezvoltatorii care preferă codificarea, este disponibil tipul de răspuns fragment de cod.

Fragmentele de cod vă permit să configurați răspunsurile utilizând codul Python. Această abordare vă permite să creați toate tipurile de răspunsuri, inclusiv răspunsuri rapide, text, carusele, imagini, audio, video și fișiere, într-un șablon de răspuns sau într-un articol.

Puteți utiliza codul funcției definit în șablonul Fragment de cod pentru a seta variabile pe care le puteți utiliza apoi în alte șabloane. Este important să rețineți că codul funcției nu poate returna direct răspunsuri atunci când este utilizat în cadrul răspunsurilor condiționate.

Validarea fragmentului de cod - platforma verifică numai erorile de sintaxă din fragmentul de cod pe care îl configurați. Cu toate acestea, orice erori din conținutul răspunsului în sine pot cauza probleme utilizatorilor care interacționează cu botul pe canalul configurat. Editorul vă permite să adăugați un răspuns "selector de timp" pentru canalul web, dar acest lucru poate provoca erori dacă interogarea îl declanșează.

Dacă nu configurați un răspuns unic pentru canale diferite, sistemul utilizează răspunsul web ca implicit. Lista șabloanelor acceptate pe canalul web este:
Text - Un mesaj text simplu care poate avea mai multe variante. Sistemul afișează mesajul configurat pe baza interogării.
Răspuns rapid — Un șablon cu text și butoane pe care se poate face clic.
Carusel – o colecție de carduri, fiecare unitate având un titlu, o adresă URL a imaginii și o descriere.
Imagine - Un șablon pentru configurarea imaginilor prin furnizarea de adrese URL.
Video - Un șablon pentru configurarea videoclipului prin furnizarea adresei URL a videoclipului. Puteți reda videoclipul făcând clic sau atingând imaginea.
Fișier — Un șablon pentru configurarea unui fișier pdf prin furnizarea URL-ului pentru accesarea fișierului.
Audio — Un șablon pentru configurarea unui fișier audio prin furnizarea URL-ului audio. De asemenea, arată durata mesajului audio în ieșire.

Configurarea setărilor de gestionare
nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1
Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.

Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat pe care acest mesaj îl afișează utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.

Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:

Nu faceți nimic: sistemul nu ia nicio măsură.

Trimitere către agent: sistemul predă chatul unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.

Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.

Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea se închide automat din cauza inactivității utilizatorului.

Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când acest lucru este adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

2
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugarea unei limbi la un agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1
Navigați la fila Setări > limbă .

2
Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.

3
Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.

4
Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.

5
După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă și dă clic pe Setează ca prestabilită.

Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, schimbarea limbii implicite poate afecta modul în care funcționează agentul AI, inclusiv articolele, organizarea, testarea și previzualizarea acestuia.

6
Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare
nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1
Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.

Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.

Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa o predare. Acest număr este configurabil.

Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

2
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare
Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Agenții AI scriptați sunt agenți bazați pe cunoaștere, a căror bază de cunoștințe constă dintr-un corpus de întrebări și răspunsuri. Agentul AI scriptat poate oferi răspunsuri pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri. Această capacitate este utilă în scenarii în care:
Sunt necesare cunoștințe specifice—Agentul trebuie să răspundă la întrebări dintr-un domeniu predefinit.
Consecvența este importantă—Agentul trebuie să ofere răspunsuri consecvente la interogări similare.
Este necesară o flexibilitate limitată—Răspunsurile agentului sunt limitate de informațiile din corpusul de instruire.

Această secțiune include următoarele setări de configurare:

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

Gestionați articolele

Configurarea setărilor de gestionare

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

Configurarea setărilor de predare

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Pe tabloul de bord, faceți clic pe +Creare agent.

3
Pe ecranul Creați un agent AI, faceți clic pe Începeți de la zero.

De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul AI. Puteți filtra tipul de agent AI ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina de profil se completează automat.

4
Faceţi clic pe Înainte.

5
În secțiunea Ce tip de agent construiți , faceți clic pe Scriptat.

6
În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs., faceți clic pe Răspuns la întrebări.

7
Faceţi clic pe Înainte.

8
Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii:

Nume agent — introduceți numele agentului AI.

ID sistem — Acesta este identificatorul unic generat de sistem.

9
Faceți clic pe Creare.

Sistemul creează cu succes un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări și este acum disponibil pe tabloul de bord.

În antetul Agent AI, puteți efectua următoarele activități:
Previzualizare
Copiere link previzualizare
Copiere token de acces
Ștergere
Export
Pentru mai multe informații, consultați această secțiune.

De asemenea, puteți importa agenții AI predefiniți. Pentru mai multe informații, consultați Importul agentului AI predefinit.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați articole la agentul AI.

Actualizarea profilului de agent AI scriptat
nainte de a începe

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din tabloul de bord, selectați agentul AI pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii:

Nume agent — Editați numele agentului AI, după cum este necesar.

ID sistem — Editați identificatorul generat de sistem al agentului AI, după cum este necesar.

URL pentru imaginea de profil a agentului — editați adresa URL de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului AI.

Descriere — introduceți detaliile despre agentul AI.

Permiteți feedback— activați acest comutator pentru a permite unui agent AI să solicite feedback în mesaj.

Mesaj de eroare personalizat – Scrieți un mesaj care apare dacă există vreo eroare în timpul unei conversații cu agentul AI.

4
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Gestionați articolele

Articolele sunt o parte importantă a agenților AI scriptați. Un articol este combinația dintre o întrebare, variațiile sale și răspunsul la această întrebare. Fiecare articol are o întrebare implicită care îl identifică. Toate articolele alcătuiesc împreună baza de cunoștințe sau corpusul unui agent AI. Când efectuați o interogare, sistemul își verifică baza de cunoștințe și răspunde cel mai bine pe care îl găsește.

Motoarele NLU Rasa și Mindmeld necesită cel puțin două variante de antrenament (enunțuri) pentru ca un articol să facă parte din modelul antrenat al unui corpora. Dacă un articol are mai puțin de două variante și dacă selectați un motor Rasa sau Mindmeld NLU, butoanele Tren și Salvare și Tren nu sunt disponibile pentru a răspunde la întrebări. Când așezați cursorul pe aceste butoane indisponibile, sistemul afișează un mesaj care vă solicită să rezolvați problemele înainte de antrenament. De asemenea, sistemul afișează o pictogramă de avertizare corespunzătoare articolului cu probleme. Puteți rezolva problemele adăugând mai mult de două variante pentru un articol. Butoanele Tren și Salvare și Tren devin disponibile după ce rezolvați problemele. Având două variante nu se aplică pentru articolele implicite - mesaj cu potrivire parțială, mesaj de rezervă și mesaj de întâmpinare.

Puteți clasifica articolele în categorii la alegere și toate articolele necategorizate rămân clasificate ca neatribuite. Atunci când creați un agent AI, sunt disponibile patru articole implicite:

Mesaj de bun venit – Acesta conține primul mesaj ori de câte ori începe o conversație între client și agentul AI.

Mesaj de rezervă - Agentul AI afișează acest mesaj atunci când agentul nu poate înțelege întrebarea dvs.

Potrivire parțială— Atunci când agentul AI recunoaște mai multe articole cu o mică diferență de scoruri (așa cum este setat în setările Predare și Inferențe ), agentul afișează acest mesaj de potrivire împreună cu articolele potrivite ca opțiuni. De asemenea, puteți configura răspunsul text care va fi afișat împreună cu aceste opțiuni.

Ce poți face?—Puteți configura capacitățile agentului AI. AI Agent afișează acest mesaj ori de câte ori utilizatorii finali pun la îndoială capacitățile AI Agent.

În plus față de acestea, sistemul adaugă articolul implicit Discuție la agent dacă activați predarea agentului din setările de predare și deducție .

Toți noii agenți AI au, de asemenea, patru articole Smalltalk care gestionează enunțurile utilizatorilor pentru:

Formule de salut

Vă mulțumim!

Agentul AI nu a fost de ajutor.

La revedere

Aceste articole și răspunsuri sunt disponibile în mod implicit în baza de cunoștințe Agent AI, în timp ce creați un nou agent AI. De asemenea, le puteți modifica sau elimina.

Nu puteți șterge articolele implicite Mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, Discuție cu un agent și Mesaj parțial implicit.

Adăugați articole prin interfața de utilizare și răspunsul implicit

Un articol este combinația dintre o întrebare, variațiile sale și un răspuns la această întrebare. Sistemul compară fiecare interogare cu aceste articole (baza de cunoștințe) și afișează răspunsul cu cel mai înalt nivel de încredere utilizatorului ca răspuns al agentului AI. Pentru a adăuga articole:

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe Creare articol nou.

4
Adăugați variantele implicite.

5
Alegeți oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile:

Răspuns condiționat — Puteți configura răspunsul după reguli. Răspunsul poate fi în diferite formate, cum ar fi text, carusel, răspuns rapid, imagine, audio, video, cod și fișier. Puteți adăuga mai multe răspunsuri la un articol.
Fragment de cod - Sistemul creează răspunsul utilizând condiții dacă-altceva.

Pentru mai multe informații, consultați secțiunea Configurarea răspunsurilor utilizând Designerul de răspunsuri.

6
Dați clic pe Salvați și instruiți.

Import din cataloage

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie.

4
Apasă pe Importă din cataloage.

5
Alegeți categoriile de articole de adăugat agentului.

6
Faceți clic pe Finalizat.

Extrageți întrebări frecvente dintr-un link

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma puncte de suspensie.

4
Dați clic pe Extrageți întrebările frecvente din link.

5
Introduceți adresa URL unde sunt găzduite întrebările frecvente și faceți clic pe Extragere.

6
Faceți clic pe Import.

Importul dintr-un fișier

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie .

4
Faceți clic pe Import dintr-un fișier și alegeți CSV pentru a importa articolele din fișierul CSV. Dacă importați articole dintr-un fișier în format JSON, alegeți JSON.

5
Faceți clic pe Răsfoire și selectați un fișier care conține toate articolele. Faceți clic pe Descărcare eșantion pentru a vizualiza formatul pentru specificarea articolelor.

6
Faceți clic pe Import.

Adăugați sinonime particularizate

Multe cazuri de utilizare a agenților AI tind să implice cuvinte și fraze care pot să nu fie engleza standard sau să fie specifice unui context de afaceri. De exemplu, doriți ca agentul AI să recunoască aplicația Android, aplicația iOS și așa mai departe. Agentul AI trebuie să includă acești termeni și variațiile lor în enunțurile de instruire pentru toate articolele conexe, ceea ce duce la introducerea redundantă a datelor.

Pentru a depăși această problemă de redundanță, puteți utiliza sinonime personalizate într-un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări. Sinonimele fiecărui cuvânt rădăcină sunt înlocuite automat cu cuvântul rădăcină în timpul rulării de către platformă.

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.

3
Navigați la Setări > Articole și faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie.

4
Dați clic pe Sinonime personalizate.

5
Faceți clic pe Cuvânt rădăcină nou.

6
Configurați valoarea cuvântului rădăcină și sinonimele sale și faceți clic pe Salvare.

7
Instruiți din nou agentul AI după adăugarea sinonimelor.

De asemenea, puteți exporta sinonimele (în format de fișier .CSV) în folderul local și puteți importa fișierul înapoi pe platformă.

Configurarea setărilor de gestionare
nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1
Navigați la Setări > Management și configurați următoarele detalii:

Stare agent — Activarea cu comutatorul face ca agentul AI să nu fie disponibil.

Mesaj dezactivat — Scrieți un mesaj pentru agentul dezactivat pe care acest mesaj îl afișează utilizatorilor care încearcă să acceseze acest agent.

Acțiune de rezervă — Selectați această opțiune pentru a efectua o acțiune corespunzătoare asupra mesajelor primite către agent. Valori posibile:

Nu faceți nimic: sistemul nu ia nicio măsură.

Trimitere către agent: sistemul predă chatul unui agent pe baza mesajelor primite către agentul AI.

Gestionarea sesiunilor > Permiteți feedback—activați acest comutator pentru a solicita feedback de la utilizatori cu privire la utilitatea fiecărui răspuns al agentului AI.

Ora închiderii sesiunii — Expirarea sesiunii (în minute), după care sesiunea se închide automat din cauza inactivității utilizatorului.

Securitate — Mesajul de declinare a responsabilității pentru consimțământ. Acest câmp este disponibil numai dacă activați opțiunea Protecție avansată a datelor. Această opțiune s-a mutat în backend. Când acest lucru este adevărat, puteți vizualiza acest câmp.

2
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările.

Ce trebuie să faceți în continuare

Adăugați limbi la agentul AI scriptat.

Adăugarea unei limbi la un agent AI scriptat

nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1
Navigați la fila Setări > limbă .

2
Faceți clic pe +Adăugați limbi pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.

3
Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga limba.

4
Activați comutatorul de sub Acțiune pentru a activa limba.

5
După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treci cu mouse-ul peste limbă și dă clic pe Setează ca prestabilită.

Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă prestabilită. De asemenea, schimbarea limbii implicite poate afecta modul în care funcționează agentul AI, inclusiv articolele, organizarea, testarea și previzualizarea acestuia.

6
Dați clic pe Salvați modificările.

Configurarea setărilor de predare
nainte de a începe

Creați agentul AI scriptat.

1
Navigați la Setări > Predare și configurați următoarele detalii:

Permiteți predarea agentului – transferați utilizatorul către un agent atunci când agentul AI nu este capabil să gestioneze interogările sale sau dacă solicită acest lucru în mod explicit.

Activare predare la rezerva — Un număr de mesaje de rezervă consecutive dintr-o sesiune pot declanșa o predare a agentului. Acest număr este configurabil în caseta de text furnizată.

Activare predare la potrivire parțială— Un număr de potriviri parțiale consecutive dintr-o sesiune poate declanșa o predare. Acest număr este configurabil.

Activare predare pentru mesaje consecutive—Mesajele repetate consecutive dintr-o sesiune pot declanșa predarea agentului. Numărul de repetări necesare pentru acest declanșator este configurabil.

2
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare.

Ce trebuie să faceți în continuare
Navigați la secțiunile Scripted AI Agent management sau previzualizați Scripted AI Agent.

Previzualizarea agentului AI scriptat

Webex AI Agent Studio vă permite să previzualizați agenții AI în timpul și după dezvoltare. În acest fel, puteți testa funcționarea agentului AI și puteți determina dacă generează răspunsurile dorite pentru interogările de intrare respective. Puteți previzualiza agentul AI scriptat în următoarele moduri:
Tabloul de bord Agent AI — treceți cu mouse-ul peste un card Agent AI pentru a vizualiza opțiunea Previzualizare pentru acel agent AI. Faceți clic pe Previzualizare pentru a deschide widgetul de previzualizare a agentului AI.
Antet Agent AI – După intrarea în modul Editare pentru orice agent AI făcând clic pe cardul Agent AI sau pe butonul Editare de pe cardul Agent AI, opțiunea Previzualizare este întotdeauna vizibilă în secțiunea antet.
Widget minimizat – după lansarea și minimizarea unei previzualizări, apare un widget cap de chat în partea dreaptă jos a paginii. Acest lucru vă permite să redeschideți cu ușurință modul de previzualizare.

În plus, puteți copia linkul de previzualizare partajabil din cadrul unui agent AI. Pe cardul Agent AI, faceți clic pe pictograma Puncte de suspensie din dreapta sus și faceți clic pe Copiați linkul de previzualizare. Puteți partaja acest link cu ceilalți utilizatori ai agentului AI.

Widget de previzualizare a platformei

Widgetul de previzualizare apare în partea dreaptă jos a ecranului. Puteți furniza enunțuri (sau o secvență de enunțuri) pentru a vedea cum răspunde agentul AI, asigurându-vă că funcționează conform așteptărilor. Previzualizarea agentului AI acceptă mai multe limbi și poate detecta automat limba enunțurilor pentru a răspunde în consecință. De asemenea, puteți selecta manual limba din previzualizare, făcând clic pe selectorul de limbă și alegând din lista de opțiuni disponibile.

Puteți maximiza widgetul de previzualizare pentru o vizualizare mai bună. De asemenea, puteți oferi informații consumatorilor și puteți iniția mai multe camere pentru a testa temeinic agentul AI.

Widget de previzualizare partajabil

Widgetul de previzualizare partajabil vă permite să partajați agentul AI cu părțile interesate și consumatorii fără a crea o interfață de utilizare personalizată. În mod implicit, linkul de previzualizare copiat redă agentul AI cu o carcasă de telefon. Puteți face o personalizare rapidă modificând anumiți parametri în linkul de previzualizare. Cele două personalizări majore sunt:

Culoare widget — Prin adăugarea unui parametru brandColor la link. Puteți defini culori simple folosind nume de culori sau puteți utiliza codul hexazecimal al culorilor.

Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii unui parametru al carcasei telefonului din link. Aceasta este setată la true în mod implicit, dar o puteți dezactiva setând-o la false.

Exemplu de link de previzualizare cu acești parametri: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA.

Secțiuni comune de gestionare pentru Scripted AI Agent

Următoarele secțiuni apar în panoul din stânga al paginii de configurare a agentului AI:

Instruire

Pe măsură ce agenții AI evoluează și devin mai complecși, modificările logicii lor sau ale înțelegerii limbajului natural (NLU) pot avea uneori consecințe neintenționate. Pentru a asigura performanțe optime și pentru a identifica potențialele probleme, platforma de agenți AI oferă un cadru convenabil de testare bot cu un singur clic. Aveţi posibilitatea să efectuaţi următoarele:

Creați și rulați cu ușurință un set cuprinzător de cazuri de testare.

Definiți mesajele de testare și răspunsurile așteptate pentru diferite scenarii.

Simulați interacțiuni complexe creând cazuri de testare cu mai multe mesaje.

Definiți testele

Puteți defini teste utilizând următorii pași:

Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI scriptat pe care l-ați creat.
Faceți clic pe Testare în panoul din stânga. În mod implicit, apare fila Testcase .
Selectați un caz de testare și faceți clic pe Executare teste selectate.

Fiecare rând din tabel reprezintă un caz de testare având următorii parametri:

Tabelul 1. Cazuri de testare
Parametru Descriere
Mesaj Un exemplu de mesaj care reprezintă tipurile de interogări și declarații pe care vă puteți aștepta ca utilizatorii să le trimită agentului AI.
Limba așteptată Limba în care interacționați cu agentul AI.
Articol așteptat Specificați articolul care va fi afișat ca răspuns la un anumit mesaj de utilizator. Pentru a vă ajuta să găsiți cel mai relevant articol, această coloană are o funcție inteligentă de completare automată. Pe măsură ce introduceți, sistemul sugerează potrivirea articolelor pe baza textului introdus până acum.
Resetarea contextului anterior Faceți clic pe caseta de selectare pentru a izola cazurile de testare și a le rula independent de orice context de agent AI existent. Când este activată, fiecare caz de testare este simulat într-o nouă sesiune, prevenind interferențele cauzate de interacțiunile anterioare sau de datele stocate.
Includeți potriviri parțiale Activați acest comutator pentru a considera cazurile de testare reușite, chiar dacă articolele așteptate se potrivesc doar parțial cu răspunsul real.
Import din CSV Importați cazuri test dintr-un fișier separat prin virgulă (CSV). În acest caz, toate cazurile de testare existente sunt suprascrise.
Export în CSV Exportați cazuri de testare într-un fișier separat prin virgulă (CSV).
Testați apelurile inverse Activați acest comutator pentru a simula reapelările primite și pentru a testa comportamentul fluxului fără a necesita apeluri de intrare reale.

Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.

Apel invers în flux Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a indica faptul că o intenție trebuie să declanșeze o apelare inversă.

Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.

Șablon de apel invers așteptat Specificați cheia șablon de activat atunci când are loc reapelarea.

Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.

Expirare apel invers Perioada maximă de timp (în secunde) în care agentul AI așteaptă un răspuns de apelare inversă înainte de a considera reapelarea ca fiind expirată. Sistemul permite un timeout maxim de 20 de secunde.

Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor.

Executați teste

Pe fila Executare , faceți clic pe Executare teste selectate pentru a iniția o execuție secvențială a tuturor cazurilor de testare selectate.
De asemenea, puteți executa cazuri de testare din fila Cazuri de testare.
.
Pe măsură ce fiecare caz de testare se finalizează, sistemul afișează rezultatul lângă intrarea corespunzătoare. Pentru a termina un caz de testare care rulează, faceți clic pe Abandonare rulare în colțul din dreapta sus al ecranului.

Pentru a vizualiza cazuri de testare cu rezultate specifice, faceți clic pe rezultatul dorit (de exemplu,Admis,Trecut cu potrivire parțială,Eșuat,În așteptare ) în panglica rezumat. Aceasta filtrează lista cazurilor de testare pentru a afișa numai cele care corespund rezultatului selectat.

ID-ul sesiunii asociat fiecărui caz de testare este afișat în rezultate. Acest lucru vă permite să faceți rapid referințe încrucișate la cazuri de testare și să vizualizați detaliile tranzacției. Pentru a efectua acest lucru, alegeți opțiunea Detalii tranzacție din coloana Acțiuni .

Istoricul execuției

În fila Istoric , accesați toate cazurile de testare executate.
Faceți clic pe pictograma Descărcare din coloana Acțiuni pentru a exporta datele de test executate ca fișier CSV pentru analiză sau raportare offline.
Examinați setările specifice ale motorului și algoritmului utilizate pentru executarea fiecărui caz de testare. Aceste informații ajută dezvoltatorii să optimizeze performanța agentului AI.
Pentru a vizualiza setările avansate de configurare a algoritmului utilizat pentru un anumit motor de antrenament, faceți clic pe pictograma Informații de lângă numele motorului de antrenament. Aceasta oferă informații despre parametrii și setările care au influențat comportamentul agentului AI în timpul testării.

Sesiuni

Secțiunea Sesiuni oferă o evidență cuprinzătoare a tuturor interacțiunilor dintre agenții AI și clienți. Fiecare sesiune include un istoric detaliat al mesajelor schimbate. Puteți exporta datele sesiunii ca fișier CSV pentru analiză și audit offline. Utilizați aceste date pentru a analiza interacțiunile utilizatorilor, pentru a identifica zonele de îmbunătățire și pentru a rafina răspunsurile agenților AI.

Poate gestiona seturi mari de date prin afișarea rezultatelor în pagini. Puteți utiliza secțiunea Rafinare rezultate pentru a filtra și sorta sesiunile pe baza diferitelor criterii. Fiecare rând din tabel afișează detalii esențiale despre sesiune, inclusiv:
Canale — canalul în care a avut loc interacțiunea (de exemplu, chat, voce).
ID sesiune — Un identificator unic pentru sesiune.
ID consumator — identificatorul unic al utilizatorului.
Mesaje — Numărul de mesaje schimbate în timpul sesiunii.
Actualizat la—Ultima oră actualizată a sistemului.
Metadate — Informații suplimentare despre sesiune.
Ascundere sesiuni de testare — Bifați această casetă de selectare pentru a ascunde sesiunile de testare și a afișa numai lista sesiunilor în direct.
Predarea agentului a avut loc — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile pe care le predăm unui agent. Dacă are loc predarea agentului, se afișează pictograma căștilor care indică predarea chatului către un agent uman.
Eroare — bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile în care a apărut o eroare.
Downvoted— Bifați această casetă de selectare pentru a filtra sesiunile cu vot negativ.

Faceți clic pe un rând pentru a accesa vizualizarea detaliată a unei anumite sesiuni. Utilizați casetele de selectare pentru a filtra sesiunile pe baza predării agentului, a erorilor și a voturilor negative. Sesiunile de decriptare necesită permisiune la nivel de utilizator și setări avansate de protecție a datelor. Faceți clic pe Decriptare conținut pentru a vizualiza detaliile sesiunii.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Vizualizarea Detalii sesiune într-un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări oferă o defalcare cuprinzătoare a unei interacțiuni specifice între un utilizator și agentul AI.

Secțiunea Mesaje :
Afișează toate mesajele trimise de dvs. în timpul sesiunii.
Afișează răspunsurile corespunzătoare generate de agentul AI.
Prezintă ordinea cronologică a mesajelor, oferind context pentru interacțiune.

Fila Informații tranzacție:
Listează articolele pe care le-ați identificat ca fiind relevante pentru interogarea dvs., inclusiv potrivirile exacte și parțiale.
Afișează scorurile similare asociate fiecărui articol identificat, indicând gradul de relevanță.
Prezintă rezultatele algoritmilor de bază utilizați pentru a procesa interogarea clientului și pentru a identifica articolele relevante.
Afișează numărul de rezultate ale algoritmului în funcție de setările configurate în fila Predare și deducție .

Secțiunea Alte informații din vizualizarea Detalii sesiune oferă context suplimentar și detalii despre o anumită interacțiune. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Interogare procesată— Afișează versiunea preprocesată a datelor introduse de client după ce canalul de înțelegere a limbajului natural (NLU) al agentului AI le procesează.
Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă anumite reguli au declanșat o predare a agentului.
Tip de răspuns — specifică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Aceste valori determină momentul în care considerăm o interogare în afara domeniului de aplicare sau când necesită intervenția agentului.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Sistemul păstrează de obicei jurnalele avansate timp de 180 de zile.

Detaliile sesiunii unei anumite sesiuni în Scripted AI Agent pentru efectuarea acțiunilor

Fila Informații tranzacție din Agentul AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor oferă o defalcare detaliată a unei interacțiuni specifice, clasificând informațiile în patru secțiuni:

Secțiunea Intenții identificate :

Afișează intențiile identificate pentru interogarea clientului.
Indică nivelul de încredere asociat fiecărei intenții identificate.
Listează sloturile asociate cu intenția identificată. Faceți clic pe slot pentru a vizualiza informații suplimentare despre valoarea sa și despre modul în care sistemul o extrage din interogarea utilizatorului.

Secțiunea Entități identificate listează entitățile pe care sistemul le extrage din mesajul clientului și îl asociază cu intenția activă a consumatorului. Aceste entități reprezintă informațiile cheie pe care agentul AI le-a identificat în interogarea utilizatorului.

Secțiunea Rezultate algoritm oferă informații despre procesele subiacente care au condus la răspunsul agentului AI. Iată o defalcare a informațiilor afișate:

Listă de intenții — Afișează intențiile identificate și scorurile de similitudine corespunzătoare.
Listă entități — Afișează entitățile care au fost extrase din mesajul utilizatorului.

Alte informații afișează:

Predare agent — Indică dacă predarea unui agent a avut loc în timpul sesiunii. Bifați caseta de selectare Predare agent după reguli dacă predarea unui agent a fost declanșată de reguli specifice.
Cheie șablon — indică cheia șablonului asociată cu intenția care a declanșat răspunsul agentului AI.
Tip de răspuns— indică tipul de răspuns generat de agentul AI, cum ar fi un fragment de cod sau un răspuns condiționat.
Condiție de răspuns— indică condiția sau regula specifică care a declanșat răspunsul agentului AI.
Motor NLU — identifică motorul NLU utilizat pentru a procesa interogarea clientului (de exemplu, RASA, Switchmatch sau Mindmeld).
Scoruri prag— Afișează scorul pragului minim și diferența parțială a scorului de potrivire configurate în setările Predare și Inferență . Sistemul determină dacă o interogare este în afara domeniului de aplicare sau necesită intervenția agentului pe baza acestor valori.
Jurnale avansate — Furnizează o listă de jurnale de depanare asociate cu ID-ul tranzacției specifice. Jurnalele avansate sunt de obicei păstrate timp de 180 de zile.

De asemenea, puteți descărca și vizualiza informațiile despre tranzacție în format JSON utilizând opțiunea de descărcare.

Fila Metadate afișează:

Metadate NLP — Examinați pașii de preprocesare aplicați datelor introduse de client în fila NLP .
Datastore și FinalDF — accesați datele legate de sesiune din filele Datastore și FinalDF pentru agenții AI.
Funcționalitate de căutare — Utilizați bara de căutare încorporată pentru a găsi enunțuri specifice în cadrul unei conversații.

Istorie

Ori de câte ori adăugați sau modificați articole, intenții sau entități, este esențial să vă reinstruiți agentul AI scriptat pentru a vă asigura că este cea mai recentă versiune. După fiecare sesiune de instruire, testează-ți temeinic agentul AI pentru a-i verifica acuratețea și eficacitatea.

Pagina Istoric vă permite:

Vizualizare istoric antrenament—Urmăriți momentul în care ați antrenat un corpus și modificările efectuate.

Comparați motoarele de antrenament - Examinați motoarele de antrenament utilizate pentru diferite iterații și duratele de antrenament corespunzătoare.

Urmăriți modificările - Monitorizați modificările setărilor, articolelor, răspunsurilor, NLP și organizării.

Reveniți la versiunile anterioare—Reveniți cu ușurință la un set de antrenament mai vechi, dacă este necesar.

Secțiunea Istoric oferă instrumente convenabile pentru gestionarea articolelor din baza de cunoștințe:

Activare articole - Faceți articole inactive anterior Live pentru a le include în răspunsurile agentului AI.

Editare articole — Creați o versiune nouă a unui articol existent, păstrând originalul pentru referință.

Previzualizare performanță — Evaluați performanța agentului AI cu o bază de cunoștințe specifică, utilizând caracteristica Previzualizare .

Descărcare articole — Exportați articolele din baza de cunoștințe ca fișier CSV pentru analiză sau referință offline.
Această opțiune este disponibilă pentru Scripted AI Agent numai pentru a răspunde la întrebări.

Jurnalele de audit

Secțiunea Jurnale de audit oferă o înregistrare detaliată a modificărilor aduse agentului AI scriptat în ultimele 35 de zile. Pentru a accesa jurnalele de audit:

Navigați la tabloul de bord și faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat.
Faceți clic pe fila Istoric pentru a vizualiza istoricul agentului AI.
Faceți clic pe fila Jurnale de audit pentru a vedea un jurnal detaliat al modificărilor:
Actualizat la - Data și ora la care sistemul a efectuat modificarea.
Actualizat de - utilizatorul care a efectuat modificarea.
Câmp — secțiunea din aplicația bot în care a avut loc modificarea (de exemplu, Setări, Articole și Răspunsuri).
Descriere — detalii suplimentare despre modificare.

Utilizați opțiunile de căutare Actualizat de și Câmp pentru a găsi intrări specifice de jurnal de audit.

Fila Istoric model afișează maximum 10 corpusuri pentru fiecare agent AI.

Curare

Sistemul adaugă mesaje la consola Curation pe baza următoarelor criterii:

Mesaje de rezervă – atunci când agentul AI nu reușește să înțeleagă mesajul și declanșează intenția de rezervă.

Intenție implicită de rezervă — Dacă activați acest comutator, trimitem mesaje care activează intenția implicită de rezervă către consola Organizare.

Acest criteriu este aplicabil numai agentului AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor.

Mesaje cu vot negativ – mesaje pe care utilizatorii le-au respins în timpul previzualizărilor agentului AI.

Predare agent — Mesaje care au ca rezultat predarea unui agent uman din cauza regulilor configurate.

Din sesiune — Mesajele semnalizate de utilizatori ca neprimind răspunsul dorit din datele sesiunii sau din cameră.

Încredere scăzută — Mesaje cu un scor de încredere care se încadrează în pragul de încredere scăzut specificat.

Potrivire parțială— Mesaje în care agentul AI nu și-a putut da seama de intenția sau răspunsul corect.

Rezolvați problemele

Fila Probleme vă permite să revizuiți și să adresați mesajele semnalizate pentru organizare. Puteți face următoarele:
Alegeți să rezolvați sau să ignorați problemele în funcție de gravitatea și relevanța lor.
Examinați enunțul original al utilizatorului, răspunsul agentului AI și orice suport atașat.
Puteți vizualiza întregul conținut al sesiunilor criptate utilizând opțiunea Decriptare conținut , dacă aveți activat accesul la decriptare.

Dacă activați Protecția avansată a datelor în backend, sistemul acordă accesul decriptat la nivel de utilizator.

Pentru a rezolva o problemă, puteți:

Link la un articol existent — Pentru a conecta o problemă la un articol existent, selectați opțiunea Link și căutați articolul dorit.

Creare articol nou — Utilizați opțiunea Adăugare la un articol nou pentru a crea un articol nou direct din Consola organizare.

Ignorare probleme — Rezolvați sau ignorați problemele pentru a le elimina din Consola de organizare.

Nu puteți crea linkuri către articole implicite (mesaj de întâmpinare, mesaj de rezervă, potrivire parțială).
Pentru un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor, selectați intenția corespunzătoare din lista derulantă și etichetați orice entități relevante.
După efectuarea modificărilor, reinstruiți-vă agentul AI pentru a vă asigura că reflectă noile cunoștințe în răspunsurile sale.
Rezolvați sau ignorați mai multe probleme simultan pentru o gestionare eficientă.

Fila Rezolvate afișează toate problemele abordate de sistem. Puteți vedea un rezumat al fiecărei probleme rezolvate, inclusiv dacă am legat-o la un articol existent, am creat un articol/o intenție nouă sau am ignorat-o. Dacă vedeți răspunsuri care nu vă plac și pe care sistemul nu le-a prins, puteți adăuga manual exemple specifice la Consola de organizare.

Pentru a adăuga probleme din sesiuni:
Identificați enunțul — Localizați enunțul care a declanșat răspunsul incorect.
Verificați starea organizării - Dacă problema nu este deja în consola de organizare, sistemul afișează comutatorul Stare organizare.
Comutați semnalizatorul—Activați comutatorul Stare organizare pentru a adăuga enunțul la Consola de organizare pentru revizuire și rezolvare.

Dacă problema este deja în Consola de organizare, aspectul comutatorului se modifică pentru a-i afișa starea.

Vedeți performanța AI scriptată folosind Analytics

Secțiunea Analytics oferă o reprezentare grafică a valorilor cheie pentru a evalua performanța și eficacitatea agentului AI. Valorile cheie sunt împărțite în patru secțiuni reprezentate ca file, și anume Prezentare generală, Răspunsuri, Instruire șiOrganizare .

La vizitarea ecranului de analiză, dezvoltatorii pot selecta agentul AI pentru care doresc să vadă analiza. Aceștia pot personaliza vizualizarea analitică alegând canalul, intervalul de date și granularitatea datelor. În mod implicit, sistemul afișează date analitice pentru ultima lună pentru toate canalele, fiecare zi fiind un punct de date.

Prezentare generală

Prezentarea generală conține valori și grafice cheie care oferă dezvoltatorilor un instantaneu al utilizării și performanței generale a agenților AI.

Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat.
În panoul de navigare din stânga, dați clic pe Date statistice. O prezentare generală a performanței agentului AI apare atât în format tabelar, cât și în reprezentare grafică.

Sesiuni și mesaje

Prima secțiune din prezentare afișează următoarele statistici despre sesiunile și mesajele pentru agentul AI:

Numărul total de sesiuni și sesiuni pe care agentul AI le gestionează fără intervenție umană.
Total predări de agenți, care reprezintă un număr de sesiuni predate agenților umani.
Media zilnică a sesiunilor
Numărul total de mesaje (mesaje ale agenților umani și AI) și câte dintre aceste mesaje au provenit de la utilizatori.
Media zilnică de mesaje

Sistemul urmărește acest lucru cu o reprezentare grafică a sesiunilor (coloană stivuită reprezentând sesiunile gestionate de agentul AI și sesiunile predate) și răspunsurile totale trimise de agentul AI.

Utilizatori

A doua secțiune din prezentare conține statistici despre utilizatori pentru agentul AI. Acesta oferă un număr total de utilizatori și informații despre sesiunile medii per utilizator și utilizatorii medii zilnici. Acesta este urmat de un grafic care afișează utilizatorii noi și cei care revin pentru fiecare unitate, în funcție de granularitatea selectată.

Performanță

A treia secțiune oferă statistici despre răspunsurile agentului AI către utilizatori. Aici se pot vedea răspunsurile totale trimise de agentul AI și împărțirea între răspunsurile în care agentul AI:

A identificat intenția utilizatorului.
A răspuns cu un mesaj de rezervă.
A răspuns cu un mesaj de potrivire parțială.
A informat utilizatorul despre predarea unui agent.

Același lucru este agregat într-o diagramă circulară și un grafic de zonă oferă informații bazate pe granularitatea selectată.

Instruire

Secțiunea de instruire reprezintă "sănătatea" unui corpus de agenți AI. Este recomandat ca dezvoltatorii să configureze 20+ enunțuri de antrenament pentru fiecare intenție / articol din agenții lor AI. Această secțiune afișează toate articolele/intențiile sub formă de dreptunghiuri, culoarea și dimensiunea indicând cantitatea de date de antrenament. Cu cât o intenție este mai aproape de culoarea albă, cu atât are nevoie de mai multe date de antrenament pentru ca precizia agentului AI să se îmbunătățească.

Răspunsuri

Această secțiune oferă dezvoltatorilor o imagine detaliată a ceea ce întreabă utilizatorii și cât de des o întreabă. Acesta prezintă grafic cele mai populare articole pentru agenții AI pentru a răspunde la întrebări și șabloane de răspuns pentru agenții AI pentru efectuarea acțiunilor.

Curare

Această secțiune rezumă vizual numărul de probleme de organizare care apar în fiecare zi și numărul pe care agenții AI îl rezolvă.

Integrarea agenților AI

Integrați agenții AI cu canalele vocale și digitale

Această secțiune explică modul de integrare a agenților AI atât cu canalele vocale, cât și cu cele digitale pentru a gestiona conversațiile clienților.

Integrați agenții AI cu canalele vocale și digitale

După ce ați creat și configurat agenții AI în platforma Webex AI Agent Studio, următorul pas este să îi integrați cu canalele de voce și digitale. Această integrare permite agenților AI să gestioneze atât conversațiile vocale, cât și cele digitale cu clienții dvs., oferind o experiență de utilizator perfectă și interactivă.

Pentru mai multe informații, consultați articolul Integrarea agenților AI cu canalele vocale și digitale.

Gestionarea rapoartelor agenților AI

Înțelegeți rapoartele agenților AI

Crearea unui raport de agent AI

Tipuri de rapoarte de agent AI

Moduri de livrare a unui raport de agent AI

Această secțiune prezintă prezentarea generală a rapoartelor agenților AI, a tipurilor de rapoarte, a creării rapoartelor agenților AI și a modurilor de livrare a rapoartelor.

Înțelegeți rapoartele agenților AI

Funcția de rapoarte vă permite să generați sau să programați (să generați periodic) rapoarte specifice din tipurile de rapoarte disponibile și să le primiți peste modurile de livrare disponibile. Aceste rapoarte pot oferi informații valoroase despre comportamentul utilizatorilor, utilizare, implicare, performanța produsului și așa mai departe. Puteți livra informațiile dorite la adresa lor de e-mail, la calea SFTP sau la găleata S3. Puteți selecta un tip de raport dintre opțiunile predefinite și puteți decide să îl generați o singură dată, imediat sau la intervale regulate.

Când accesați meniul Rapoarte din panoul de navigare din stânga, apar următoarele file:

Configurare—Această filă listează toate rapoartele care sunt active în prezent și generate periodic. Următoarele detalii sunt disponibile pentru lista de rapoarte:
Activ — dacă un utilizator este încă abonat la raport.
Agent AI – numele agentului AI asociat raportului.
Tip raport — Tipul de raport predefinit la care v-ați abonat.
Frecvență — Intervalul în care primiți raportul.
Ultimul raport generat – ultimul raport care a fost trimis.
Următoarea dată programată – următoarea dată la care va fi trimis raportul.

Istoric - Această filă afișează toate rapoartele care au fost expediate până acum. Dați clic pe orice raport din această pagină pentru a modifica configurația rapoartelor.

Puteți să dați clic pe pictograma Descărcare din coloana Acțiuni pentru a descărca aceste rapoarte istorice.

Rapoartele la cerere care apar în fila Istoric sunt disponibile pentru descărcare numai după finalizarea generării rapoartelor.

Crearea unui raport de agent AI

1
Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.

2
Dați clic pe Rapoarte în bara de navigare din stânga.

3
Dați clic pe +Raport nou.

4
Furnizați următoarele informații pentru a crea și configura raportul:

Agent AI — numele agentului AI asociat raportului. Puteți vizualiza toți agenții AI pentru a răspunde la întrebări și pentru a efectua sarcini în această aplicație.

Tip raport — Tipul de raport predefinit la care doriți să vă abonați. Atunci când alegeți agentul AI pentru a răspunde la întrebări, câmpul agent AI afișează trei tipuri diferite de rapoarte:

Rezumatul utilizării și comportamentului
Transcrierea mesajelor
Probleme de curatoriat

Format de ieșire — Puteți alege să generați și să trimiteți raportul în format .xlsx în modul de livrare configurat.

Alegeți una dintre următoarele opțiuni și setări relevante pentru tipul de rapoarte pe care doriți să le generați:

Generați acum – furnizați data de început și data de sfârșit pentru un raport la cerere.
Raport programat— Programați frecvența , ora , fusul orar șidata de începere pentru un raport. După ce creați acest raport, puteți utiliza comutatorul Activați raportul din raport. Puteți activa sau dezactiva ulterior acest comutator pentru a primi sau opri raportul la frecvența programată.

Mod de livrare—Consultați secțiunea Moduri de livrare pentru mai multe detalii.

Tipuri de rapoarte de agent AI

Puteți alege dintr-o listă de rapoarte predefinite pe baza tipului de agent AI selectat. Această secțiune acoperă aceste tipuri de rapoarte, foile incluse în fiecare raport și coloanele disponibile în fiecare foaie.

Agent AI pentru a răspunde la întrebări tip raport

Există trei tipuri diferite de rapoarte disponibile pentru un agent AI pentru a răspunde la întrebări în aplicație. Diferitele tipuri de rapoarte vă ajută să înțelegeți utilizarea agentului AI, întrebările utilizatorilor și modul în care răspunde AI. De asemenea, puteți vizualiza mesajele care s-au încheiat ca probleme în organizare.
Comportamentul de utilizare și rezumatul

Această secțiune arată cât de des accesează agentul AI articole și categorii. Puteți vizualiza rezumatul, categoriile și informațiile despre articole într-o filă separată din rapoarte:
Tabelul 1. Detalii filă rezumat
Câmp Descriere
Numele agentului AI Numele agentului AI.
Total conversații Total conversații/sesiuni gestionate de un agent AI.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.

Total mesaje umane
Mesajele trimise de utilizatorii finali agentului AI.
Total răspunsuri ale agentului AI Total mesaje trimise de agentul AI către utilizatorii finali.
Total meciuri parțiale Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversații trimise agentului Total conversații predate unui agent uman.
Total voturi pozitive Total răspunsuri ale agenților AI care au fost votate pozitiv de clienți.
Total voturi negative
Total răspunsuri ale agenților AI care au fost respinse de clienți.

Tabelul 2. Detalii filă categorie
Câmp Descriere
Numele categoriei Numele categoriei, așa cum este configurat în agentul AI.
Conversații pentru categorie Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total răspunsuri De câte ori a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total voturi pozitive De câte ori a fost votat un răspuns din această categorie.
Total voturi negative
De câte ori un răspuns din această categorie a fost negativ.

Tabelul 3. Detalii filă articol
Câmp Descriere
Nume articol Numele articolului (varianta implicită) care este configurat în agentul AI.
Categoria articolului Categoria din care face parte această intenție.
Conversații pentru articol Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat acest articol.
Total răspunsuri De câte ori a fost detectat acest articol.
Total voturi pozitive De câte ori răspunsul pentru acest articol a fost votat.
Total voturi negative
De câte ori răspunsul pentru acest articol este negativ.

Gestionarea transcrierilor
Afișează conversația dintre agentul AI și client, împreună cu scorul de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp Descriere

Marcaj orar Marcajul temporal al mesajului.

ID sesiune Identificatorul unic al sesiunii.

ID-ul consumatorului Identificatorul unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.

Tipul mesajului Mesajul agentului AI sau mesajul uman.

Text mesaj Conținutul mesajului.

Articol Identificatorul răspunsului trimis înapoi de agentul AI.

Categorie Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.

Cel mai bun scor al meciului Scorul de similitudine pentru intenția detectată.

Articol corespunzător 1 Intenția detectată de motorul NLU selectat.

Articolul 1 punctaj Scorul pentru intenția detectată.

Feedback Feedback-ul utilizatorului dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.

Comentariu de feedback
Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat

Afișează mesajele care au ajuns în organizare ca probleme din diverse motive. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp Descriere
Marcaj orar Marcajul temporal al mesajului.
ID sesiune Un identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.
ID-ul consumatorului Identificator unic pentru utilizatorul final pe agentul AI.
Mesaj uman Conținutul mesajului uman.
Mesajul agentului AI Conținutul mesajului la care a răspuns agentul AI.
Motivul problemei Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.
Articol Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.
Categorie Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.
Cel mai bun scor al meciului Scor de similitudine pentru intenția detectată.
Articol corespunzător 1 Intenție detectată de motorul NLU selectat.
Articolul 1 punctaj
Scorul pentru intenția detectată.

Agent AI pentru efectuarea sarcinilor tip raport

Există trei tipuri diferite de rapoarte disponibile pentru un agent AI pentru efectuarea unei sarcini în aplicația de generare a agenților AI. În calitate de dezvoltator de agenți AI, puteți crea diferite tipuri de rapoarte. Acestea vă ajută să înțelegeți utilizarea, comportamentul, întrebările și răspunsurile utilizatorului agentului AI. De asemenea, puteți vizualiza mesajele care s-au încheiat ca probleme în organizare.

Comportamentul de utilizare și rezumatul

Afișează un rezumat al conversațiilor cu intenții declanșate și chei șablon. Fila rezumat afișează următoarele detalii:

Tabelul 4. Fila Rezumat
Câmp Descriere

Numele agentului AI Numele agentului AI.

Total conversații Total conversații sau sesiuni gestionate de agentul AI.

Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.

Total mesaje umane
Mesajele trimise de utilizatorii finali către agentul AI.

Total răspunsuri ale agentului AI Total mesaje trimise de agentul AI către utilizatorii finali.

Total meciuri parțiale Cazuri în care a existat o anumită ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul AI a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.

Conversații trimise agentului Total conversații predate unui agent uman

Total voturi pozitive Total răspunsuri ale agenților AI votate de utilizatori.

Total voturi negative
Totalul răspunsurilor agenților AI au fost respinse de utilizatori.

De asemenea, puteți vizualiza detaliile intenției în fila Intenții din foaia de calcul:

Tabelul 5. Fila Intenții
Câmp Descriere

Numele intenției Numele intenției, așa cum este configurat în agentul AI.

Conversații cu intenția Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost invocată această intenție.

Total invocații De câte ori a fost invocată această intenție.

Total completări De câte ori au fost colectate toate sloturile și această intenție a fost finalizată.

Total voturi pozitive Răspunsurile totale au fost votate pozitiv pentru fiecare intenție.

Total voturi negative
Răspunsurile totale pentru aceasta au fost votate negativ pentru fiecare intenție.

Raportul conține, de asemenea, detalii șablon la nivel înalt, cum ar fi:

Tabelul 6. Detalii șablon
Câmp Descriere

Numele cheii șablonului Numele șablonului, așa cum este configurat în agentul AI.

Intenția cheie a șablonului Intențiile în care este utilizată această cheie șablon.

Conversații pentru cheia șablonului De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.

Total răspunsuri De câte ori a fost trimisă această cheie șablon ca răspuns.

Total voturi pozitive De câte ori a fost votat răspunsul pentru acest șablon.

Total voturi negative
De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost negativ.

Transcrieri mesaje
Afișează conversația unui client cu agentul AI, împreună cu scorurile de similitudine. Puteți vedea următoarele detalii în raport:

Câmp Descriere

Marcaj orar Marcajul temporal al mesajului.

ID sesiune Un identificator unic pentru sesiunea utilizatorului.

ID-ul consumatorului Identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.

Tipul mesajului Mesaj de agent AI sau mesaj uman.

Text mesaj Conținutul mesajului.

Cheie șablon Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.

Intenție Intenția detectată de agentul AI pentru mesajul clientului.

Cel mai bun scor al meciului Scor de similitudine pentru intenția detectată.

Intenție potrivită 1 Intenție detectată de motorul NLU selectat.

Scor intenție 1 Scorul pentru intenția detectată.

Feedback Feedbackul utilizatorilor dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.

Comentariu de feedback
Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Probleme de curatoriat
Afișează mesajele care au ajuns în organizare ca probleme din diverse motive. Acest raport este relevant numai pentru agenții AI scriptați. Puteți vizualiza următoarele detalii în acest raport:

Câmp Descriere

Marcaj orar Marcajul temporal al mesajului.

ID sesiune Un identificator unic pentru sesiunea clientului.

ID-ul consumatorului Un identificator unic pentru utilizatorul final din aplicație.

Mesaj uman Conținutul mesajului uman.

Mesajul agentului AI Conținutul mesajului la care a răspuns agentul AI.

Motivul problemei Motivul pentru care acest mesaj ajunge în curatoriat.

Cheie șablon Identificator pentru răspunsul trimis înapoi de agentul AI.

Intenție Intenție detectată de agentul AI pentru mesajul utilizatorului.

Cel mai bun scor al meciului Scor de similitudine pentru intenția detectată.

Intenție potrivită 1 Intenție detectată de motorul NLU selectat.

Scor intenție 1
Scorul pentru intenția detectată.

Moduri de livrare a unui raport de agent AI

În lumea de astăzi bazată pe date, livrarea eficientă și sigură a rapoartelor agenților AI este crucială pentru luarea deciziilor în cunoștință de cauză și excelența operațională. Pentru a satisface diverse nevoi organizaționale, oferim mai multe moduri de livrare pentru rapoartele agenților AI, asigurând flexibilitate, fiabilitate și securitate. Opțiunile de livrare includ e-mail, Secure File Transfer Protocol (SFTP) și Amazon S3 Bucket. Fiecare mod este conceput pentru a satisface cerințe diferite, fie că este vorba de nevoie de securitate ridicată, ușurință în acces sau soluții de stocare scalabile. Acest document prezintă caracteristicile și beneficiile fiecărui mod de livrare, ajutându-vă să alegeți cea mai bună opțiune pentru nevoile dvs. specifice.

SFTP

Câmp

Descriere

Trimiteți rapoartele într-o locație sigură, conform planificării
Comutați această opțiune pentru a trimite rapoartele în locația securizată la ora programată. Puteți furniza următoarele detalii numai activând acest comutator.

Adresa IP Adresa IP a sistemului.
Nume de utilizator Numele de utilizator pentru accesarea rapoartelor.
Parolă Parola pentru accesarea rapoartelor.
Cheie privată Cheia privată pentru a accesa fișierele.
Calea de încărcare
Calea în care fișierele sunt direcționate în sistem.

E-mail

Câmp Descriere
Programați e-mailuri pentru mai mulți destinatari, separate prin punct și virgulă (;) Comutați această opțiune pentru a adăuga destinatari.
Destinatari
Adresa de e-mail a tuturor destinatarilor care trebuie să primească rapoartele la ora și frecvența specificate.

Cupă S3

Câmp Descriere
Încărcați rapoarte într-o bandă S3 conform programului
Comutați această opțiune pentru a face disponibile câmpurile S3 și pentru a direcționa rapoartele către grupul S3 configurat.

ID cheie de acces AWS ID-ul cheii de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Cheie de acces secretă AWS Cheia secretă de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Numele găleții Numele grupului către care este direcționat raportul.
Numele folderului
Numele folderului creat în găleata S3.

Înțelegeți conformitatea AI

Dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Această secțiune vă ajută să înțelegeți dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța.

Dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitatea și siguranța

Dezvoltarea produselor AI
Pentru fiecare caracteristică bazată pe AI, suntem supuși unei evaluări a impactului AI în raport cu principiile noastreresponsabile AI și aderăm la Cadrul AI responsabil, pe lângă procesele existente de securitate, confidențialitate și drepturile omului prin proiectare.
Confidențialitate și securitate
Nu păstrăm datele de intrare ale clienților după procesul de deducție, iar furnizorul terț al modelului, Microsoft, nu accesează, nu monitorizează și nu stochează datele clienților Cisco. Pentru mai multe detalii despre politicile de păstrare a datelor specifice caracteristicilor, consultați Cisco Trust Portal.

Următoarea este lista notelor de transparență AI pentru toate caracteristicile AI:

Augmentarea datelor de antrenament

Rezumarea textului

Generarea codului

Surse de date pentru instruire și evaluare
Furnizorul nostru terț de modele, Microsoft, nu utilizează conținutul clienților pentru a îmbunătăți modelele Azure OpenAI și nu stochează și nu păstrează datele clienților Cisco în infrastructura Azure.
Considerații etice și de siguranță
Toate caracteristicile generative AI sunt predispuse la erori, așa că acordăm prioritate siguranței conținutului pentru caracteristicile AI, optând pentru filtrarea conținutului, furnizată de Azure OpenAI.
Evaluarea și performanța modelului
Prioritizăm performanța și acuratețea AI Assistant prin implicarea oamenilor în revizuirea, testarea și asigurarea calității modelului de bază.

Tipul de agent IA	Scopul	Capacitate	Descriere	Cum se configurează?
Comunitatea autonomă	Agenții IA autonomi sunt concepuți să funcționeze independent, să ia decizii și să îndeplinească sarcini fără intervenție umană directă.	Execută acțiunile	Faceți alegeri în cunoștință de cauză pe baza informațiilor disponibile și a regulilor predefinite. Automatizați sarcinile repetitive sau care consumă timp.	Agenți IA autonomi pentru efectuarea de acțiuni
Comunitatea autonomă		Răspundeți la întrebări	Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la interogările utilizatorilor.	Agenți IA autonomi pentru a răspunde la întrebări
Scriptată	Agenții IA scriptați sunt programați să urmeze un set predefinit de reguli și instrucțiuni.	Execută acțiunile	Agenții scriptați pot efectua sarcini specifice care sunt clar definite și structurate.	Agenți IA scriptați pentru efectuarea de acțiuni
Scriptată		Răspundeți la întrebări	Agenții scriptați pot răspunde la întrebări pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri.	Agenți IA scriptați pentru a răspunde la întrebări

1	Pe Dashboard, faceți clic pe pictograma Cunoștințe din panoul de navigare din stânga.
2	Pe pagina Baze de cunoștințe , faceți clic pe +Creare bază de cunoștințe în colțul din dreapta sus.
3	Pe pagina Creați o bază de cunoștințe , introduceți următoarele detalii: Nume bază de cunoștințe—Furnizați un nume pentru baza de cunoștințe. Descriere- Furnizați o scurtă descriere despre baza de cunoștințe.
4	Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele specificat.
5	În fila Fișiere : Trageți și plasați fișierele în baza de cunoștințe. Ca alternativă, faceți clic pe Adăugați fișier pentru a adăuga un fișier. Sistemul acceptă următoarele formate de fișiere: PDF, .doc, .docx, date prin cablu, .txt, .xlsx, .xls și CSV. Dimensiunea fiecărui fișier nu trebuie să depășească 2 MB. După adăugarea fișierelor, faceți clic pe Procesare fișiere pentru a procesa fișierele. După finalizare, sistemul listează fișierele în fila Fișiere .
6	În fila Documente : Faceți clic pe +Creați document pentru a crea propriile documente în baza de cunoștințe. Pe pagina Creare document, introduceți Numele documentului. Utilizați editorul de text pentru a adăuga informațiile necesare și a formata textul, după cum este necesar. Bifați opțiunea Adăugați la categoria existentă pentru a adăuga documentul la categoria existentă. De asemenea, puteți alege să Adăugați la o categorie nouă și să creați o categorie nouă. Faceți clic pe Salvați. De asemenea, puteți face clic pe +Adăugare categorie pentru a defini categoriile și a adăuga documentele în categoria corespunzătoare. Selectați documentul necesar din panoul din stânga și faceți clic pe Previzualizare web pentru a previzualiza documentul.
7	Navigați la fila Informații pentru a vizualiza și urmări detaliile fișierelor pe care le-ați încărcat și ale documentelor pe care le-ați creat. Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita fișierele cu baza de cunoștințe. Editați numele fișierului, dacă este necesar. De asemenea, puteți șterge fișierele existente și adăuga fișiere noi. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge complet baza de cunoștințe.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	În Dashboard, faceți clic pe +Creare agent.
3	Pe ecranul Creați un agent IA , faceți clic pe Începeți de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul IA. Filtrați tipul de agent IA ca Autonom. În acest caz, câmpurile de pe pagina Profil sunt completate automat.
4	Faceți clic pe Următorul.
5	În secțiunea Ce tip de agent creați , faceți clic pe Autonom.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs. , faceți clic pe Efectuați acțiuni.
7	Faceți clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent – Introduceți numele agentului IA. ID sistem—Un identificator unic generat de sistem. Acest câmp poate fi editat. Motor IA — Selectați motorul IA din lista derulantă. Motorul IA implicit este Nova. Obiectivul agentului—Furnizați o scurtă descriere a obiectivului agentului IA. Consultați Ghidul pentru definirea obiectivelor și instrucțiunile pentru agentul IA pentru cele mai bune practici și exemple.
9	Faceți clic pe Creați. Acum ați creat cu succes agentul IA autonom pentru efectuarea acțiunilor, care este acum disponibil pe dashboard. În antetul Agent IA, puteți efectua următoarele activități: Preview Copiere link previzualizare Copiați tokenul de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții IA preconstruiți. Pentru mai multe informații, consultați Importați agentul IA predefinit

1	Pentru a adăuga o entitate de intrare, faceți clic pe +Entitate de intrare nouă.
2	Pe pagina Adăugați o entitate de intrare nouă , specificați următoarele detalii: Nume entitate – Introduceți numele entității de intrare. Tip entitate – Selectați tipul de date al entității. Descriere entitate—Furnizați o scurtă descriere despre entitate. Asigurați-vă că descrierea entității este clară și exactă. Exemple entitate- Introduceți un exemplu pentru entitate. Faceți clic pe +Adăugare pentru a adăuga mai multe exemple. Bifați caseta de selectare Obligatoriu pentru a face această entitate obligatorie.
3	Faceți clic pe Adăugare pentru a adăuga entitatea de intrare. Puteți adăuga oricâte entități de intrare aveți nevoie.
4	Utilizați opțiunea Comenzi pentru a efectua următoarele acțiuni asupra entității: Faceți clic pe pictograma Editare pentru a edita entitățile de intrare adăugate. Faceți clic pe pictograma Ștergere pentru a șterge entitatea.

1	Pe Tablou de bord pagină, selectați agentul IA pe care l-ați creat.
2	Navigați la fila Bază de cunoștințe .
3	Selectați baza de cunoștințe necesară din lista derulantă.
4	Faceți clic pe Salvați modificările pentru a pune agentul IA în direct.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe Dashboard, faceți clic pe + Creare agent.
3	În ecranul Creați un agent IA , creați un agent IA nou de la zero. De asemenea, puteți alege un șablon predefinit pentru a vă crea rapid agentul IA. Puteți filtra tipul de agent IA ca Scriptat. În acest caz, câmpurile din pagina Profil sunt populate automat.
4	Faceți clic pe Începeți de la zero , apoi pe Înainte.
5	În secțiunea Ce tip de agent creați? , faceți clic pe Scriptat.
6	În secțiunea Care este funcția principală a agentului dvs. , faceți clic pe Efectuați acțiuni.
7	Faceți clic pe Înainte.
8	Pe pagina Definire agent , specificați următoarele detalii: Nume agent – Introduceți numele agentului IA. ID sistem—Acesta este identificatorul unic generat de sistem. De asemenea, puteți edita acest câmp. Motor IA—Alegeți motorul IA din lista derulantă.
9	Faceți clic pe Creați. Agentul IA scriptat pentru a răspunde la întrebări este creat cu succes și este acum disponibil pe dashboard. În antetul Agent IA, puteți efectua următoarele activități: Preview Copiere link previzualizare Copiați tokenul de acces Ștergere Export Pentru mai multe informații, consultați această secțiune. De asemenea, puteți importa agenții IA preconstruiți. Pentru mai multe informații, consultați Importați un agent IA precreat.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din Dashboard, selectați agentul IA pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări > Profil și configurați următoarele detalii: Nume agent—Editați numele agentului IA, după cum este necesar. ID sistem- Editați identificatorul generat de sistem al agentului IA, după cum este necesar. URL pentru imaginea de profil a agentului— Editați URL-ul de unde sistemul preia sigla sau imaginea agentului IA. Descriere—Introduceți detaliile despre agentul IA. Permiteți feedback—Activați acest comutator pentru a permite unui agent IA să solicite feedback în mesaj. Mesaj de eroare personalizat—Scrieți un mesaj care apare în caz de eroare în timpul unui chat cu agentul IA.
4	Faceți clic pe Salvați modificările pentru a salva setările.

Denumire entitate	Descriere	Exemplu de introducere	Exemplu de afișare
Dată	Analizați datele în limbaj natural într-un format standard de dată	„iulie anul viitor”	01/07/2020
Oră	Analizați ora în limbajul natural la un format standard de oră	5 seara	17:00
E-mail	Detectează adresele de e-mail	scrieți-mi la info@cisco.com	info@cisco.com
Număr de telefon	Detectează numărul de telefon comun	sună-mă la 9876543210	9876543210
Unități monetare	Analizați moneda și suma	Vreau 20$	20$
Ordinal (dezambiguizare)	Detectează numărul ordinal	Patru din zece persoane	4th
cardinalul	Detectează numărul cardinal	Patru din zece persoane	10
Geolocalizare	Detectează locații geografice (orașe, țări etc.)	Am mers să înot în Tamisa în Londra, Marea Britanie	Londra, Regatul Unit
Numele persoanei	Detectează numele comune	Bill Gates din Microsoft	lui Bill Gates
Cantitate	Identifică măsurătorile, în funcție de greutate sau distanță	Suntem la 5 km distanță de Paris	5km
Durată	Identifică perioadele de timp	1 săptămână de vacanță	1 săptămână

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe Dashboard, faceți clic pe agentul IA scriptat pe care l-ați creat.
3	Faceți clic pe Instruire în panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , faceți clic pe fila Entități .
5	Faceți clic pe Creați entitate.
6	În fereastra Creați entitate , specificați următoarele câmpuri: Nume entitate – Introduceți numele entității. Tip entitate — Alegeți opțiunea Listă personalizată din lista derulantă. Valori – Introduceți o valoare pentru entitate.
7	Activați comutatorul Sugerează automat valori slot pentru a finaliza automat și a oferi sugestii alternative pentru această entitate în timpul conversației. Câmpul Roluri este afișat la crearea unei entități personalizate numai dacă rolurile entității sunt activate în secțiunea Setări avansate din fereastra Modificare motor de instruire pentru motoarele RASA și Mindmeld NLU.
8	Faceți clic pe Salvați. Puteți utiliza opțiunile Editare și Ștergere din coloana Acțiuni pentru a efectua acțiuni conexe.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Pe Dashboard, alegeți un agent IA.
3	Faceți clic pe Instruire din panoul din stânga.
4	Pe pagina Date instruire , faceți clic pe Creați intenție.
5	În fereastra Creați intenție , specificați următoarele detalii: Nume intenție—Introduceți numele intenției. Adăugați pronunție—Adăugați o frază pentru a invoca intenția și faceți clic pe Adăugare. Dacă există entități prezente în enunțurile adăugate, acestea sunt adnotate automat în enunțuri și apar în secțiunea Sloturi . Puteți adăuga mai multe entități ca sloturi la o intenție. Pentru mai multe informații, consultați Creați entitate cu roluri entitate. Fiecare slot afișează următoarele: Denumirea entității. Dacă este necesar pentru finalizarea intenției. Numărul de reîncercări și încercări ale agentului IA de a obține această valoare de slot de la utilizator. Cheia șablonului.
6	Bifați caseta de selectare Obligatoriu dacă entitatea este obligatorie.
7	Introduceți numărul de reîncercări permise pentru acest slot. În mod implicit, numărul este setat la trei.
8	Alegeți cheia șablonului din lista derulantă. Faceți clic pe Creați nou pentru a crea o nouă cheie șablon de răspuns pentru entitate. Conținutul răspunsului pentru aceste chei de șablon este configurat în secțiunea Răspunsuri . Fiecare cheie de șablon are un răspuns corespunzător care este trimis utilizatorului atunci când este declanșată acea intenție.
9	În secțiunea Răspuns , introduceți cheia șablonului de răspuns final pentru a fi returnată utilizatorilor la finalizarea intenției.
10	Activați comutatorul Resetați sloturile după finalizare pentru a reseta valorile sloturilor colectate în conversație după finalizarea intenției. Dacă acest comutator este în stare dezactivată, slotul păstrează valorile vechi și afișează același răspuns.
11	Activați comutatorul Actualizați valorile sloturilor pentru a actualiza valoarea sloturilor în timpul conversației cu consumatorul. Agentul IA ia în considerare ultima valoare completată în slot pentru a procesa datele. Dacă este activată această opțiune, valorile pentru sloturile ocupate sunt actualizate ori de câte ori clienții furnizează informații noi pentru același tip de slot.
12	Activați comutatorul Furnizați sugestii pentru sloturi pentru a furniza sugestii pentru umplerea sloturilor și valori alternative ale sloturilor în răspunsul final, pe baza datelor introduse de utilizator.
13	Activați comutatorul Încheiați conversația pentru a închide sesiunea după această intenție. Webex Connect și fluxurile de voce pot utiliza acest lucru pentru a închide o conversație cu consumatorii.
14	Faceți clic pe Salvați. Faceți clic pe Instruire în partea din dreapta sus a filei Instruire pentru a reflecta orice modificări aduse intențiilor și entităților. Pentru a antrena motoarele Rasa sau Mindmeld NLU, este necesar un minim de două variante de instruire (pronunții) per intenție. De asemenea, fiecare slot trebuie să aibă cel puțin două adnotări. Dacă aceste cerințe nu sunt îndeplinite, butonul Tren este dezactivat. Lângă intenția afectată apare o pictogramă de avertizare pentru a indica problema. Cu toate acestea, intenția implicită de rezervă este exceptată de la aceste cerințe.

1	Navigați la fila Setări > Limbă .
2	Faceți clic pe +Adăugați limba(ile) pentru a adăuga limbi noi și selectați limbile din lista derulantă.
3	Faceți clic pe Adăugați pentru a adăuga limba.
4	Activați comutatorul din secțiunea Acțiune pentru a activa limba.
5	După ce ați adăugat o limbă, puteți seta limba ca implicită. Treceți cu mouse-ul peste limbă și faceți clic pe Setare implicită. Nu puteți șterge sau dezactiva o limbă implicită. De asemenea, dacă schimbați dintr-o limbă implicită existentă, acest lucru poate avea un impact asupra articolelor, cursurilor, testelor și experiențelor de previzualizare ale agentului IA.
6	Faceți clic pe Salvați modificările.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Din Dashboard, alegeți agentul IA pe care l-ați creat.
3	Navigați la Setări >Articole și faceți clic pe Creare articol nou.
4	Adăugați variantele implicite.
5	Alegeți oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile: Răspuns condiționat—Răspunsul este configurat prin reguli. Răspunsul poate fi în diferite formate, cum ar fi text, carusel, răspuns rapid, imagine, audio, video, cod și fișier. Puteți adăuga mai multe răspunsuri la un articol. Fragment de cod—Răspunsul este creat utilizând condiții dacă există alte condiții. Pentru mai multe informații, consultați secțiunea Configurați răspunsurile utilizând Designer de răspuns .
6	Faceți clic pe Salvare și instruire.

Parametru	Descriere
Mesaj	Un exemplu de mesaj care reprezintă tipurile de interogări și declarații pe care vă puteți aștepta să le trimită utilizatorii agentului dvs. IA.
Limba preconizată	Limba în care se așteaptă ca utilizatorii să interacționeze cu agentul IA.
Articol preconizat	Specificați articolul care va fi afișat ca răspuns la un anumit mesaj de utilizator. Pentru a vă ajuta să găsiți cel mai relevant articol, această coloană prezintă o funcție Completare automată inteligentă. Pe măsură ce introduceți, sistemul sugerează articole potrivite pe baza textului introdus până acum.
Resetați contextul anterior	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a izola cazurile de testare și a vă asigura că acestea se execută independent de orice context existent al agentului IA. Când este activată, fiecare caz de test este simulat într-o sesiune nouă, împiedicând orice interferență de la interacțiunile anterioare sau de la datele stocate.
Includeți rezultate parțiale	Activați acest comutator pentru a considera cazurile de testare reușite, chiar dacă articolele așteptate corespund doar parțial răspunsului real.
Importați din CSV	Importați cazuri de testare dintr-un fișier separat prin virgulă (CSV). În acest caz, toate cazurile de testare existente sunt suprascrise.
Export în CSV	Exportați cazurile de testare într-un fișier separat prin virgulă (CSV).
Testați apelurile inverse	Activați acest comutator pentru a simula apelurile inverse de intrare și pentru a testa comportamentul fluxului fără a fi nevoie de apeluri de intrare efective. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții IA scriptați, pentru efectuarea de acțiuni.
Reapelare în flux	Faceți clic pe caseta de selectare din această coloană pentru a indica faptul că o intenție trebuie să declanșeze o reapelare. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții IA scriptați, pentru efectuarea de acțiuni.
Se preconiza un șablon de reapelare	Specificați cheia șablonului de activat atunci când are loc reapelarea. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții IA scriptați, pentru efectuarea de acțiuni.
Expirare (i) pentru apelare inversă	Intervalul maxim (în secunde) în care agentul IA așteaptă un răspuns de apelare inversă înainte de a considera apelarea inversă ca depășită. Este permisă o perioadă de expirare maximă de 20 secunde. Această opțiune este disponibilă numai pentru agenții IA scriptați, pentru efectuarea de acțiuni.

1	Conectați-vă la platforma Webex AI Agent Studio.
2	Faceți clic pe Rapoarte din bara de navigare din stânga.
3	Faceți clic pe +Raport nou.
4	Furnizați următoarele informații pentru crearea și configurarea raportului: Agent IA — Numele agentului IA asociat cu raportul. Puteți vizualiza toți agenții IA pentru a răspunde la întrebări și pentru a efectua sarcini în această aplicație. Tip raport—Tipul de raport preconstruit la care doriți să vă abonați. Atunci când alegeți agentul IA pentru a răspunde la întrebări, câmpul agent IA afișează trei tipuri diferite de rapoarte: Rezumat utilizare și comportament Transcriere mesaj Probleme legate de vindecare Format de ieșire—Formatul în care doriți ca raportul să fie generat și trimis în modul de livrare configurat. Formatele acceptate sunt CSV și .xlsx. Alegeți una dintre următoarele opțiuni și setări relevante pentru tipul de rapoarte pe care doriți să le generați: Generați acum — Furnizați Data de început și Data de sfârșit pentru un raport la cerere. Raport programat- Programați Frecvența, Ora, Fusul orar și Data de începere pentru un raport. După ce creați acest raport, puteți utiliza comutatorul Activare raport din raport. Puteți activa sau dezactiva acest comutator mai târziu pentru a primi sau a opri raportul la frecvența programată. Mod de livrare- Consultați secțiunea Moduri de livrare pentru mai multe detalii.

Câmp	Descriere
Numele agentului IA	Numele agentului IA.
Total conversații	Total conversații/sesiuni gestionate de agentul IA.
Conversații cu cel puțin un mesaj de utilizator	Conversații sau sesiuni în care utilizatorii au furnizat cel puțin o intrare.
Total mesaje umane	Mesajele trimise de utilizatorii finali agentului IA.
Total răspunsuri ale agentului IA	Total mesaje trimise de agentul IA utilizatorilor finali.
Total rezultate parțiale	Cazuri în care a existat o oarecare ambiguitate cu privire la mesajul utilizatorului, iar agentul IA a răspuns cu mai multe intenții ca opțiuni.
Conversațiile trimise agentului	Total conversații predate unui agent uman.
Voturi pro-pozitive totale	Numărul total de răspunsuri ale agenților IA care au fost aprobate de clienți.
Voturi împotrivă totale	Numărul total de răspunsuri ale agenților IA care au fost votate negativ de clienți.

Câmp	Descriere
Denumire categorie	Numele categoriei, așa cum a fost configurat în agentul IA.
Conversații pentru categorie	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat un articol aparținând acestei categorii.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat un articol din această categorie.
Voturi pro-pozitive totale	De câte ori un răspuns din această categorie a fost votat pozitiv.
Voturi împotrivă totale	De câte ori un răspuns din această categorie a fost votat negativ.

Câmp	Descriere
Denumirea articolului	Numele articolului (varianta implicită) care este configurat în agentul IA.
Categorie de articole	Categoria din care face parte această intenție.
Conversații pentru articol	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost detectat acest articol.
Total răspunsuri	De câte ori a fost detectat acest articol.
Voturi pro-pozitive totale	De câte ori răspunsul la acest articol a fost votat pozitiv.
Voturi împotrivă totale	De câte ori răspunsul la acest articol este votat negativ.

Câmp	Descriere
Marcaj temporal	Marca temporală pentru mesaj.
ID sesiune	Identificatorul unic pentru sesiune.
ID consumator	Identificatorul unic pentru utilizatorul final pe agentul IA.
Tipul mesajului	Mesajul agentului IA sau mesajul uman.
Text mesaj	Conținutul mesajului.
Articol	Identificatorul pentru răspunsul trimis înapoi de agentul IA.
Categorie	Intenția detectată de agentul IA pentru mesajul clientului.
Scor din meciul de top	Scorul de asemănare pentru intenția detectată.
Articolul 1 care corespunde	Intenția detectată de motorul NLU selectat.
Scorul articolului 1	Scorul pentru intenție detectat.
Feedback	Feedbackul utilizatorului dacă un mesaj a fost votat pozitiv sau negativ.
Comentariu de feedback	Comentariile lăsate de utilizatori atunci când votează negativ un mesaj.

Câmp	Descriere
Denumirea intenției	Numele intenției, așa cum a fost configurată în agentul IA.
Conversații pentru intenție	Numărul de conversații sau sesiuni în care a fost invocată această intenție.
Total invocații	De câte ori a fost invocată această intenție.
Total completări	De câte ori au fost colectate toate sloturile și această intenție a fost finalizată.
Voturi pro-pozitive totale	Răspunsurile totale pentru acestea au fost votate pozitiv pentru fiecare intenție.
Voturi împotrivă totale	Răspunsurile totale pentru acestea au fost votate negativ pentru fiecare intenție.

Câmp	Descriere
Nume cheie șablon	Numele șablonului, așa cum a fost configurat în agentul IA.
Intenție cheie șablon	Intenții în care este utilizată această cheie de șablon.
Conversații pentru cheia șablonului	De câte ori a fost trimisă această cheie de șablon ca răspuns.
Total răspunsuri	De câte ori s-a trimis această cheie de șablon ca răspuns.
Voturi pro-pozitive totale	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost votat pozitiv.
Voturi împotrivă totale	De câte ori răspunsul pentru acest șablon a fost votat negativ.

Mulțumim pentru feedback.

Webex Ghid de administrare AI Agent Studio

Începeți cu Webex Agent AI

Capacitățile Webex agent AI

Beneficii cheie pentru companii

Înțelegeți tipurile și exemplele de agenți AI

Exemple

Condiţii prealabile

Acces Webex agent AI

Conectarea din Control Hub

Conectarea de la Webex Connect

Aspectul paginii de pornire

Cunoașteți-vă tabloul de bord

Sarcini pe cardul agentului AI

Creați un nou agent AI

Importați agent AI predefinit

Căutare cuvinte cheie

Filtrare după tipul de agent

Gestionarea bazei de cunoștințe

Creați o bază de cunoștințe pentru agenții AI

Configurați agenți AI autonomi

Agent AI autonom pentru îndeplinirea sarcinilor

Creați un agent AI autonom pentru efectuarea acțiunilor

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

Adăugați acțiuni la Autonomous AI Agent

Configurați umplerea sloturilor

Adăugarea entităților de intrare în format de tabel

Adăugați entități utilizând editorul JSON

Structura parametrilor de intrare

Proprietăți Obiect

Exemplul xxx

Definiți împlinirea

Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări

Creați un agent AI autonom pentru a răspunde la întrebări

Actualizarea profilului Autonomous AI Agent

Configurați baza de cunoștințe

Vizualizarea sesiunii și istoricului agentului AI autonom

Sesiuni

Istorie

Jurnalele de audit

Istoria modelului

Previzualizați agentul AI autonom

Widget de previzualizare a platformei

Widget de previzualizare partajabil

Previzualizare bazată pe voce

Vedeți performanța Agentului AI autonom folosind Analytics

Configurați Scripted AI Agent

Agent AI scriptat pentru efectuarea sarcinilor

Creați un agent AI scriptat pentru efectuarea acțiunilor

Actualizarea profilului de agent AI scriptat

Gestionarea entităților

Tipuri de entități

Roluri de entitate

Crearea unei entități cu roluri de entitate

Legarea rolurilor la o entitate

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Schimbați motoarele de antrenament

Instruire

Gestionarea intențiilor

Intențiile sistemului

Intenții de discuții mici

Creați o intenție

Legarea entităților cu intenție

Generați date de antrenament

Motor de înțelegere a limbajului natural (NLU)

Schimbați motoarele de antrenament

Instruire

Semnalizarea variantelor generate

Creați intenție și entitate multilingvă

Gestionarea răspunsurilor

Tipuri de răspuns

Substituție variabilă

Configurarea răspunsurilor utilizând Designerul de răspunsuri

Șabloane de răspuns

Fragmente de cod

Configurarea setărilor de gestionare

Adăugați o limbă la agentul AI scriptat

Configurarea setărilor de predare

Scripted AI Agent pentru a răspunde la întrebări

Creați un agent AI scriptat pentru a răspunde la întrebări

Câmp	Descriere
Împingeți rapoartele într-o locație sigură, conform programului	Activați această opțiune pentru a împinge rapoartele în locația securizată la ora programată. Puteți furniza următoarele detalii numai activând acest comutator.
Adresă IP	Adresa IP a sistemului.
Nume utilizator	Numele de utilizator pentru accesarea rapoartelor.
Parolă	Parola pentru accesarea rapoartelor.
Cheie privată	Cheia privată pentru accesarea fișierelor.
Încărcare cale	Calea către care fișierele sunt rutate în sistem.

Câmp	Descriere
Programați e-mailuri pentru mai mulți destinatari, separați prin două puncte (;)	Activați această opțiune pentru a adăuga destinatari.
Destinatari	Adresa de e-mail a tuturor destinatarilor care trebuie să primească rapoartele la ora și frecvența specificate.

Câmp	Descriere
Încărcați rapoarte într-o găleată S3 conform programului	Activați această opțiune pentru a face disponibile câmpurile S3 și direcționați rapoartele către găleata S3 configurată.
ID cheie de acces AWS	ID-ul cheii de acces pentru a accesa serviciile și resursele AWS.
Cheie de acces secret AWS	Cheia de acces secretă pentru accesarea serviciilor și resurselor AWS.
Nume găleată	Numele găleții către care este direcționat raportul.
Numele folderului	Numele folderului care este creat în găleata S3.

Tipul agentului AI	Scop	Capabilitate	Descriere	Cum se configurează?
Autonom	Agenții AI autonomi lucrează pe cont propriu, hotărând și îndeplinind sarcini fără a avea nevoie de ajutor direct din partea oamenilor.	Efectuați acțiuni	Faceți alegeri bazate pe informații și reguli predefinite. Automatizați sarcinile care necesită mult timp sau sunt repetitive.	Agenți AI autonomi pentru efectuarea acțiunilor
Autonom		Răspundeți la întrebări	Agenții autonomi pot accesa și utiliza un depozit de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri informative și precise la întrebările utilizatorilor.	Agenți AI autonomi pentru a răspunde la întrebări
Scriptate	Agenții AI scriptați sunt programați să urmeze un set de reguli și instrucțiuni redefinite.	Efectuați acțiuni	Agenții scriptați pot efectua activități specifice care sunt clar definite și structurate.	Agenți AI scriptați pentru efectuarea acțiunilor
Scriptate		Răspundeți la întrebări	Agenții scriptați pot răspunde la întrebări pe baza unui corpus de instruire creat de utilizator, care este o colecție de exemple și răspunsuri.	Agenți AI scriptați pentru a răspunde la întrebări

Câmp	Descriere
Trimiteți rapoartele într-o locație sigură, conform planificării	Comutați această opțiune pentru a trimite rapoartele în locația securizată la ora programată. Puteți furniza următoarele detalii numai activând acest comutator.
Adresa IP	Adresa IP a sistemului.
Nume de utilizator	Numele de utilizator pentru accesarea rapoartelor.
Parolă	Parola pentru accesarea rapoartelor.
Cheie privată	Cheia privată pentru a accesa fișierele.
Calea de încărcare	Calea în care fișierele sunt direcționate în sistem.