- Pagină de pornire
- /
- Articol
Mulțumim pentru feedback.
Ghid de administrare a Webex IA Agent Studio
În acest articol
Feedback?Acest articol descrie o prezentare generală a Webex Agent IA Studio și capacitățile sale, configurarea agentului IA, integrarea agenților IA cu voce și canale digitale și rapoarte ale agenților IA.
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:
| 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. |
|
|
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 |
|
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
- 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:
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: |
| 4 |
Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele furnizat. |
| 5 |
Pe fila Fișiere : |
| 6 |
Pe fila Documente : |
| 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: |
| 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:
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.
| 1 |
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat. |
| 2 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 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 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.
| 1 |
În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă. |
| 2 |
Pe pagina Adăugați o acțiune nouă, specificați următoarele detalii: |
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: |
| 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: |
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: |
| 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: 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: |
| 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: |
| 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:
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.
| 1 |
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat. |
| 2 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 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 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 .
- 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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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 |
| 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: |
| 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
Predareagent. 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
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: |
| 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. |
| 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)
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.
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:
- Alegeți articolul sau cheia șablonului pentru care doriți să configurați răspunsul rapid URL.
- Dați 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 către care trebuie redirecționat consumatorul după ce faceți clic pe buton.
- 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
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 . |
| 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare. |
Ce trebuie să faceți în continuare
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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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.
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 și faceți clic pe Creare articol nou. |
| 4 |
Adăugați variantele implicite. |
| 5 |
Selectați oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile:
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 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 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 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 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)
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.
Configurarea setărilor de gestionare
nainte de a începe
Creați agentul AI scriptat.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
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 . |
| 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare. |
Ce trebuie să faceți în continuare
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
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 brandColorla link. Utilizatorii pot defini culori simple folosind nume de culori sau pot folosi codul hexazecimal al culorilor. -
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii parametrului Cascare
telefondin link. Acest lucru este setat latrueîn mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l falsExemplu 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:
| 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 .
.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 șiCâmppentru a găsi rapid anumite intrări de jurnal deaudit. -
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.
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 Stareorganizare. - Comutați semnalizatorul—Activați comutatorul
Stareorganizare 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: |
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 rezumatulAceastă 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:
| 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. |
| 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. |
| 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. |
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. |
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.
Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablon care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:
| 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:
| 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:
| 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. |
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. |
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. |
| 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
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 securitateCisco 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 evaluareFurnizorul 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 siguranțăToate 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 modeluluiCisco prioritizează performanța și acuratețea AI Assistant prin implicarea oamenilor în revizuirea, testarea și asigurarea calității modelului de bază.
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:
| 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. |
|
|
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 |
|
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
- 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:
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: |
| 4 |
Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele furnizat. |
| 5 |
Pe fila Fișiere : |
| 6 |
Pe fila Documente : |
| 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: |
| 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:
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.
| 1 |
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat. |
| 2 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 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 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.
| 1 |
În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă. |
| 2 |
Pe pagina Adăugați o acțiune nouă, specificați următoarele detalii: |
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: |
| 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: |
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: |
| 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: 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: |
| 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: |
| 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:
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.
| 1 |
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat. |
| 2 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 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 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 .
- 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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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 |
| 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: |
| 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
Predareagent. 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
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: |
| 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. |
| 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)
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.
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:
- Alegeți articolul sau cheia șablonului pentru care doriți să configurați răspunsul rapid URL.
- Dați 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 către care trebuie redirecționat consumatorul după ce faceți clic pe buton.
- 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
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 . |
| 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare. |
Ce trebuie să faceți în continuare
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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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.
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 și faceți clic pe Creare articol nou. |
| 4 |
Adăugați variantele implicite. |
| 5 |
Selectați oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile:
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 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 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 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 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)
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.
Configurarea setărilor de gestionare
nainte de a începe
Creați agentul AI scriptat.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
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 . |
| 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare. |
Ce trebuie să faceți în continuare
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
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 brandColorla link. Utilizatorii pot defini culori simple folosind nume de culori sau pot folosi codul hexazecimal al culorilor. -
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii parametrului Cascare
telefondin link. Acest lucru este setat latrueîn mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l falsExemplu 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:
| 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 .
.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 șiCâmppentru a găsi rapid anumite intrări de jurnal deaudit. -
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.
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 Stareorganizare. - Comutați semnalizatorul—Activați comutatorul
Stareorganizare 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: |
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 rezumatulAceastă 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:
| 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. |
| 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. |
| 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. |
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. |
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.
Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablon care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:
| 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:
| 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:
| 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. |
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. |
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. |
| 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
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 securitateCisco 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 evaluareFurnizorul 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 siguranțăToate 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 modeluluiCisco 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:
| 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. |
|
|
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 |
|
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
- 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
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:
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 Studio 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 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: |
| 4 |
Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele specificat. |
| 5 |
Pe fila Fișiere : |
| 6 |
Pe fila Documente : |
| 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.
|
Ce trebuie să faceți în continuare
Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI autonom 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.
Această secțiune include următoarele setări de configurare:
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: |
| 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:
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.
| 1 |
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat. |
| 2 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 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 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.
| 1 |
În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă. |
| 2 |
Pe pagina Adăugați o acțiune nouă, specificați următoarele detalii: |
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: |
| 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: |
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: |
| 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: 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: |
| 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.
Această secțiune include următoarele setări de configurare:
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: |
| 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:
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.
| 1 |
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat. |
| 2 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 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 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 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 .
- 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
| 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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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 |
| 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 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: |
| 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)
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 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.
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 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: |
| 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. |
| 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
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
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
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)
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 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.
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 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.
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 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:
- 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 URL în canalul web.
- Specificați titlul butonului și adresa URL către care trebuie redirecționat consumatorul după ce faceți clic pe buton.
- 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.
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 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
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 . |
| 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare. |
Ce trebuie să faceți în continuare
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
| 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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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.
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 Studio. |
| 2 |
Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat. |
| 3 |
Navigați la și faceți clic pe Creare articol nou. |
| 4 |
Adăugați variantele implicite. |
| 5 |
Alegeți oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile:
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 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 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 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.
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 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)
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 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.
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 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.
Configurarea setărilor de gestionare
nainte de a începe
Creați agentul AI scriptat.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
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 . |
| 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare. |
Ce trebuie să faceți în continuare
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
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 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. Cele două personalizări majore sunt:
- Culoare widget — Prin adăugarea unui
parametru brandColorla link. Puteți defini culori simple folosind nume de culori sau puteți utiliza codul hexazecimal al culorilor. -
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii unui
parametru al carcaseitelefonului din link. Acest lucru este setat latrueîn mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l falsExemplu 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:
| 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.
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. 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 șiCâmppentru a găsi rapid anumite intrări de jurnal deaudit. -
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.
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 Stareorganizare. - Comutați semnalizatorul—Activați comutatorul
Stareorganizare 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
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 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. 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
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
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 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: |
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 rezumatulAceastă 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:
| 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. |
| 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. |
| 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. |
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. |
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.
Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablon care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:
| 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:
| 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:
| 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. |
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. |
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. |
| 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
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 securitateCisco 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 evaluareFurnizorul 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 siguranțăToate 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 modeluluiCisco 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:
| 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. |
|
|
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 |
|
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
- 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
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:
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 Studio 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 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: |
| 4 |
Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele specificat. |
| 5 |
Pe fila Fișiere : |
| 6 |
Pe fila Documente : |
| 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.
|
Ce trebuie să faceți în continuare
Configurați baza de cunoștințe pentru agentul AI autonom 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.
Această secțiune include următoarele setări de configurare:
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: |
| 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:
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.
| 1 |
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat. |
| 2 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 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 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.
| 1 |
În fila Acțiune , faceți clic pe +Acțiune nouă. |
| 2 |
Pe pagina Adăugați o acțiune nouă, specificați următoarele detalii: |
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: |
| 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: |
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: |
| 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: 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: |
| 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.
Această secțiune include următoarele setări de configurare:
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: |
| 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:
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.
| 1 |
În tabloul de bord, faceți clic pe agentul AI pe care l-ați creat. |
| 2 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 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 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 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 .
- 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
| 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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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 |
| 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 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: |
| 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)
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 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.
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 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: |
| 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. |
| 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
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
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
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)
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 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.
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 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.
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 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:
- 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 URL în canalul web.
- Specificați titlul butonului și adresa URL către care trebuie redirecționat consumatorul după ce faceți clic pe buton.
- 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.
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 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
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 . |
| 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare. |
Ce trebuie să faceți în continuare
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
| 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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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.
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 Studio. |
| 2 |
Din tabloul de bord, alegeți agentul AI pe care l-ați creat. |
| 3 |
Navigați la și faceți clic pe Creare articol nou. |
| 4 |
Adăugați variantele implicite. |
| 5 |
Alegeți oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile:
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 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 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 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.
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 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)
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 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.
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 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.
Configurarea setărilor de gestionare
nainte de a începe
Creați agentul AI scriptat.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
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 . |
| 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.
| 1 |
Navigați la și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvare modificări pentru a salva setările de predare. |
Ce trebuie să faceți în continuare
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
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 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. Cele două personalizări majore sunt:
- Culoare widget — Prin adăugarea unui
parametru brandColorla link. Puteți defini culori simple folosind nume de culori sau puteți utiliza codul hexazecimal al culorilor. -
Carcasa telefonului — Prin modificarea valorii unui
parametru al carcaseitelefonului din link. Acest lucru este setat latrueîn mod implicit și poate fi dezactivat făcându-l falsExemplu 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:
| 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.
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. 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 șiCâmppentru a găsi rapid anumite intrări de jurnal deaudit. -
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.
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 Stareorganizare. - Comutați semnalizatorul—Activați comutatorul
Stareorganizare 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
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 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. 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
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
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 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: |
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 rezumatulAceastă 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:
| 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. |
| 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. |
| 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. |
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. |
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.
Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablon care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:
| 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:
| 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:
| 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. |
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. |
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. |
| 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
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 securitateCisco 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 evaluareFurnizorul 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 siguranțăToate 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 modeluluiCisco 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:
| 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. |
|
|
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
- 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:
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
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: |
| 4 |
Faceți clic pe Creare. Sistemul creează o bază de cunoștințe cu numele specificat. |
| 5 |
În fila Fișiere : |
| 6 |
În fila Documente : |
| 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.
|
Ce este de făcut în continuare
Configurați baza de cunoștințe pentru agentul IA autonom pentru a răspunde la întrebări.
Configurarea agenților IA autonomi
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
| 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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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: |
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: |
| 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: |
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: |
| 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: 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: |
| 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
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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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 .
- 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
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
| 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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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 |
| 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: |
| 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
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: |
| 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. |
| 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 și configurați următoarele detalii: |
| 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 . |
| 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 și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a salva setările de predare. |
Ce este de făcut în continuare
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
| 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: |
| 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:
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 și configurați următoarele detalii: |
| 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.
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 Articole și faceți clic pe Creare articol nou. |
| 4 |
Adăugați variantele implicite. |
| 5 |
Alegeți oricare dintre aceste răspunsuri implicite pentru articol. Valori posibile:
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 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 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 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 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 și configurați următoarele detalii: |
| 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 . |
| 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 și configurați următoarele detalii: |
| 2 |
Faceți clic pe Salvați modificările pentru a salva setările de predare. |
Ce este de făcut în continuare
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
brandColorla link. Puteți defini culori simple utilizând nume de culori sau puteți utiliza un cod hexazecimal de culori. -
Casing telefon— Prin modificarea valorii unui parametru
phoneCasingdin link. Această opțiune este setată implicit laadevăratși poate fi dezactivată dacă devine falsExemplu 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:
| 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 .
.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 deșiCâmppentru 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.
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 Starecuration. - Comutați semnalizatorul — Activați comutatorul
Stare curationpentru 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
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
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: |
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 rezumatulAceastă 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:
| 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. |
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. |
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.
Afișează rezumatul conversațiilor, împreună cu intențiile și cheile șablonului care sunt declanșate. Fila rezumat afișează următoarele detalii:
| 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:
| 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:
| 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. |
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. |
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. |
| 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
Aceste secțiuni vă ajută să înțelegeți Dezvoltarea IA, Confidențialitatea datelor, Securitatea și Siguranța
Dezvoltarea AI, confidențialitatea datelor, securitate și siguranță
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 securitateCisco 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:
Surse de date pentru instruire și evaluareFurnizorul 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 eticăToate 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 performanțăCisco acordă prioritate performanței și acurateței asistentului AI prin implicarea oamenilor în revizuirea, testarea și asigurarea calității modelului de bază.
