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Webex AI Agent Studio 管理指南
在此文章中
意見回饋？本文描述Webex AI Agent Studio 的概觀及其功能、AI 代理組態"安裝;設定"、AI 代理與語音的整合 和數位通道，以及 AI 代理報告。
開始使用 Webex AI Agent
Webex AI 代理是一個複雜的平臺，旨在創建、管理和部署自動化 AI 代理，以滿足客戶服務和支援需求。 使用人工智慧，AI 代理在客戶與人工代理交互之前為其提供自動化説明。 這些代理支援對話中的語調、語言理解和上下文感知的語音交互。 此外，AI 代理通過文本和在線聊天無縫且資訊豐富地處理數位管道交互。 客戶受益於類似禮賓的體驗，獲得問題、資訊檢索方面的説明，並最大限度地減少等待時間。
Webex AI 代理的功能
- 準確及時的回應—即時提供對客戶查詢的精確答覆。
- 智慧任務執行 - 根據客戶請求或輸入執行任務。
為企業帶來的主要好處
-
增強的客戶體驗—為客戶提供即時的對話體驗。
-
個人化交互—根據個別客戶需求和偏好定製回應。
-
可擴展性和效率—無需額外的人工代理即可處理大量客戶交互，從而提高了滿意度並降低了運營成本。
瞭解 AI 代理類型和範例
下表簡要介紹了 AI 代理類型及其功能：
| AI 代理類型 | 目的 | 功能 | 描述 | 如何設置？ |
|---|---|---|---|---|
|
自治的 |
自主 AI 代理旨在獨立運行，無需直接人工干預即可做出決策和執行任務。 |
執行動作 |
根據可用資訊和預定義規則做出明智的選擇。 自動執行重複性或耗時的任務。 |
|
|
回答問題 |
自治代理可以訪問和使用知識庫，為用戶查詢提供資訊豐富且準確的答案。 |
用於回答問題的自主 AI 代理 | ||
|
文稿化 |
腳本化的 AI 代理被程式設計為遵循一組預定義的規則和指令。 |
執行動作 |
腳本化代理可以執行明確定義和結構化的特定任務。 |
執行操作的文稿化 AI 代理 |
|
回答問題 |
腳本化代理可以根據使用者創建的訓練語料庫回答問題，該語料庫是示例和答案的集合。 |
用於回答問題的文稿化 AI 代理 |
範例
自主和腳本化的 AI 代理都可以應用於各種用例，具體取決於特定要求和所需的功能。 一些範例包括：
-
客戶服務 - 自治代理和腳本代理都可用於提供客戶支援，自治代理提供更大的靈活性和自然語言理解。
-
虛擬助理 - 自主代理非常適合虛擬助理角色，因為它們可以處理各種任務並提供更加個人化的交互。
-
數據分析 - 自治代理可用於分析大型數據集並提取有價值的見解。
-
流程自動化 - 自主和腳本化座席都可用於自動執行重複性任務、提高效率並減少錯誤。
-
知識管理—自治代理可用於創建和管理知識庫，使用戶能夠輕鬆訪問資訊。
自主和腳本化 AI 代理之間的選擇取決於任務的複雜性、所需的自治級別以及訓練數據的可用性。
先決條件
-
如果您是 Webex Contact Center 的現有客戶，請確保您滿足以下先決條件：
-
Webex Contact Center 2.0 承租人。
-
Webex Connect 已為租戶預配。
-
語音媒體平臺是下一代媒體平臺。
-
-
若您並無 Webex Contact Center 承租人，請聯絡您的合作夥伴，以啟動下一代媒體平台的 Webex Contact Center 試用。
-
管理員可以請求 Webex 聯繫中心開發人員沙箱 來試用 AI 代理。
功能開啟
此功能目前處於測試階段。 客戶可以通過填寫 AI 代理的參與調查 Webex 在 Beta 門戶 上 註冊此功能。
-
目前，只有腳本化的 AI 代理功能在 Beta 階段可用。
-
自主代理僅適用於特定客戶。 可以通過您的 CSM (客戶成功經理)、PSM (合作夥伴成功經理) 或通過電子郵件 ask-ccai@cisco.com提出請求。 獲得批准后，除了租戶的腳本代理外，還將提供自治代理。
Webex AI 代理存取
若要創建 AI 代理，必須登錄到 Webex AI 代理應用程式。 這可以通過以下方式完成：
自 Control Hub 登入
- 使用 URL https://admin.webex.com 登入 Control Hub。
- 從導覽窗格的「服務」區段，選擇「 Contact Center」。
- 在 右側窗格的「快速連結 」中，移至「 Contact Center 套件 」部分。
- 按兩下 Webex AI 代理 以存取該應用程式。
系統將在另一個瀏覽器選項卡中交叉啟動 Webex AI 代理應用程式，您將自動登錄該應用程式。
自 Webex Connect 登入
若要訪問 Webex AI 代理應用程式，您應該有權訪問 Webex Connect。
- 使用為您的企業提供的租戶 URL 和憑據登錄到 Webex Connect 應用程式。
默認情況下，「 服務 」頁面顯示為主頁。
- 從左側導航窗格的應用程式托盤 功能表中，單擊 Webex AI 代理 以存取應用程式。
系統將在另一個瀏覽器選項卡中交叉啟動 Webex AI 代理應用程式，您將自動登錄該應用程式。
首頁配置
歡迎使用 Webex AI 代理平臺。 當您登入時，首頁會顯示以下配置：
-
導覽列
左側顯示的導覽列可讓您存取下列功能表：
- 儀表板 - 顯示企業管理員授予的使用者可存取的 AI 代理清單。
- 知識 - 顯示中央知識庫或知識庫，充當自主 AI 代理回應客戶查詢的大腦。
- 報告 - 列出各種類型的預建構 AI 代理報告。 您可以根據業務需求生成或安排報告。
- 説明 - 提供對 Webex 説明中心上的 Webex AI 代理使用者指南的訪問。
-
使用者設定檔
使用者個人資料功能表可讓您檢視您的個人資料資訊及登出應用程式。
“企業配置檔 ”頁面包含有關 AI 代理租戶的資訊，只有具有完全管理員訪問許可權的管理員才能訪問。
-
「 概觀 」標籤包含下列資訊：
- 企業識別碼 - 包括企業 Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、訂閱 ID。 這適用於具有相應 Webex Connect 租戶的 Webex Contact Center 整合的企業。
- 設定檔設定 - 包含企業名稱、企業唯一名稱和徽標 URL。
- 全局客服設定—允許為語音通道選擇預設客服以處理後援情形。
- 資料保留摘要—提供此企業的資料保留期限摘要。
-
在「隊友 」標籤中，您可以查看和管理有權存取應用程式的隊友清單。 為每個使用者分配一個角色，該角色確定他們可以根據授予的許可權執行的操作。
-
瞭解您的主控台
在儀錶板上，AI 代理由顯示基本資訊的卡片表示，包括 AI 代理名稱、上次更新者、上次更新日期以及用於訓練代理的引擎。
AI 代理卡上的工作
將滑鼠懸停在 AI 代理卡上可查看以下選項：
- 預覽 - 單擊 預覽 以打開 AI 代理預覽小組件。
- 省略符號 圖示—按一下此圖示可執行下列工作：
-
複製預覽連結 - 複製預覽連結以貼上新分頁，並在聊天小組件上預覽 AI 代理。
-
複製存取權杖 - 複製 AI 代理的存取權杖，以便透過 API 調用代理。
-
匯出 - 將 AI 代理詳細資訊 (以 JSON 格式) 匯出到您的本地資料夾。
-
刪除 - 從系統中永久刪除 AI 代理。
-
固定 - 將 AI 代理固定到儀錶板上的第一個位置，或取消固定以將其移回之前的位置。
-
建立新的 AI 代理
可以使用儀錶板右上角的“ + 建立代理 ”選項創建新的 AI 代理。 您可以選擇使用預先定義的範本或從頭開始建立代理。
若要瞭解如何創建腳本化和自治 AI 代理，請參閱以下部分：
匯入預建構的 AI 代理
您可以從可用 AI 代理清單中匯入 JSON 格式的預建構 AI 代理。 首先，請確保已將 JSON 格式的 AI 代理匯出到本地資料夾。 請按照以下步驟匯入它：
- 按兩下 導入代理。
- 單擊上傳以上傳從平台導出的 AI 代理檔 (JSON 格式)。
- 在代理名稱 欄位中，輸入 AI 代理名稱。
- （選用） 在系統 ID中，編輯系統生成的唯一標識碼。
- 點撃匯入。
您的 AI 代理現已成功導入 Webex AI 代理平臺，並在儀錶板上可用。
關鍵字搜尋
該平臺提供強大的搜索功能，可説明您輕鬆查找和管理 AI 代理。 您可以使用代理名稱執行關鍵字搜尋。在搜尋列中輸入代理名稱或名稱的一部分。 系統將顯示符合您搜尋條件的 AI 代理清單。
依代理類型篩選
除了關鍵字搜索之外，您還可以通過基於 AI 代理的類型進行篩選來優化搜尋結果。 在下拉式清單中選擇其中一個代理類型過濾器 - 指令檔、 自主及 全部。
管理知識庫
知識庫是大型語言模型 (LLM) 驅動的自治 AI 代理的中央資訊存儲庫。 自治 AI 代理利用先進的 AI 和機器學習技術來理解、處理和生成類似人類的文本。 這些 AI 代理對大量數據進行訓練，使他們能夠提供詳細且上下文相關的回應。 知識庫存儲自治 AI 代理運行所需的數據。
要存取知識庫：
- 登入 Webex AI 代理平臺。
- 在儀錶板上，按兩下 左側導航窗格中的知識 圖示。 此時將顯示「知識庫」頁面。
- 您可以根據以下條件找到知識庫：
- 知識庫的名稱
- 知識庫的類型
- 在指定日期之間更新的知識庫
- 在指定日期之間建立的知識庫
- 按一下 「全部 重設」以重設搜尋條件。
- 您還可以創建新的知識庫。 若要創建新的知識庫，請參閱 為 AI 代理創建知識庫。
為 AI 代理建立知識庫
| 1 |
在儀錶板上，按兩下 左側導航窗格中的知識 圖示。 |
| 2 |
在“知識庫 ”頁上，按兩下右上角的“ + 創建知識庫 ”按鈕。 |
| 3 |
在「 創建知識庫 」頁上，輸入以下詳細資訊： |
| 4 |
按一下建立， 系統會以所提供的名稱建立知識庫。 |
| 5 |
在「 文件 」選項卡上： |
| 6 |
在「 文件 」選項卡上： |
| 7 |
瀏覽至「 資訊 」標籤。 您可以查看和追蹤已上載檔和已建立文件的詳細資訊。 按兩下編輯 圖示以編輯知識庫檔。 如果需要，編輯檔的名稱。 您還可以刪除現有檔並添加新檔。
按兩下刪除 圖示以完全刪除知識庫。
|
下一步行動
配置自治 AI 代理的知識庫 以回答問題。
設定自治 AI 代理
自主 AI 代理獨立運行，無需直接人工干預。 這些代理使用高級演演演算法和機器學習技術來分析數據、從環境中學習以及調整其操作以實現特定目標。 本部分概述了自治 AI 代理的兩個主要功能。
執行工作的自主 AI 代理
自主 AI 代理可以執行各種任務，包括：
-
自然語言處理 (NLP)- 以自然和對話的方式理解和回應人類語言。
-
決策 - 根據可用資訊和預定義規則做出明智的選擇。
-
自動化 - 自動執行重複性或耗時的任務。
建立自治 AI 代理以執行操作
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。
您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 將 AI 代理類型篩選為「自主」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下 “自治”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 執行操作。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於執行操作的自治 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理 |
下一步行動
更新自治 AI 代理的配置檔。
更新自治 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於執行操作的自治 AI 代理。
| 1 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽到 」選項卡並設定以下詳細資訊： |
| 3 |
按兩下 「發佈」 以使 AI 代理上線。 |
下一步行動
將所需的操作添加到 AI 代理。
將動作新增到自治 AI 代理
用於執行操作的自治 AI 代理旨在理解使用者意圖並採取相應行動。 例如，在餐廳中，需要自動執行在線食品訂單。 要完成任務，您可以創建執行以下操作的自治 AI 代理：
-
從客戶處獲取所需資訊。
-
將資訊傳輸到所需的流。
執行操作的自治 AI 代理在以下構建基塊上工作：
-
操作 - 允許 AI 代理連接外部系統以執行複雜任務的功能。
-
實體或插槽 - 表示實現使用者意圖的步驟。 插槽填充涉及向客戶提出特定問題，以根據話語實現客戶的意圖。 它是 AI 代理開始執行操作的觸發器。 將輸入實體定義為槽填充的一部分。
-
履行 - 確定 AI 代理如何完成操作。 作為履行的一部分，定義自治 AI 代理的輸出實體，以特定格式生成答案。 系統將輸出實體發送到流以繼續操作並成功完成任務。
| 1 |
在“操作 ” 選項卡中，按兩下 “+ 新建操作”。 |
| 2 |
在「 添加新操作 」頁上，指定以下詳細資訊： |
下一步行動
您可以配置槽位，也可以根據所選的操作範圍配置槽位並定義履行。
設定插槽填充
插槽填充涉及為 AI 引擎添加所需的輸入實體。 在操作 頁的 槽填充 部分中，添加輸入實體：
-
您可以以表格格式逐個添加實體。
-
您還可以使用 JSON 檔並定義實體。 有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構 導覽。
以表格格式新增輸入實體
| 1 |
若要添加輸入實體，請按兩下 + 新建輸入實體。 |
| 2 |
在「 添加新輸入實體 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 3 |
按下 添加 以添加輸入實體。 您可以根據需要添加任意數量的輸入實體。 |
| 4 |
使用「 控制項 」選項對實體執行以下操作： |
使用 JSON 編輯器新增實體
您可以使用 JSON 編輯器新增輸入實體和輸出實體。 在 JSON 編輯器檢視中，實體必須以結構化 JSON 格式定義。
有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構教程。
輸入參數結構
輸入參數必須遵循以下結構：
-
type - 參數物件的資料類型。 這始終是“物件”，表示參數被結構化為物件。
屬性 - 一個物件，其中每個鍵表示一個參數及其關聯的元數據。
必需 - 列出必填參數名稱的字串陣列。
屬性物件
屬性物件 中的 每個鍵表示一個輸入實體/參數，並包含另一個物件，其中包含有關該參數的元數據。 中繼資料應始終包含以下關鍵字：
-
type - 參數的資料類型。 允許的類型包括：
-
字串 - 文字資料。
-
整數 - 不含小數位的數字資料。
-
數位 - 可以包含小數位數的數字資料。
-
布林值 - 真/假值。
-
陣列 - 項目的清單，所有這些專案通常屬於相同類型。
-
物件 - 具有嵌套屬性的複雜數據結構。
-
-
描述 - 實體所代表內容的簡要說明。 這有助於 AI 引擎了解參數的用途和用法。 建議使用簡明扼要且與代理的指示和操作描述一致的描述，以提高準確性。
-
平台僅針對“類型”強制執行驗證。 “說明”並非對所有實體強制執行，但強烈建議添加它。 實體元數據的其他有用關鍵字包括：
-
enum—枚舉欄位列出了參數的可能值。 這對於應僅接受有限值集的參數非常有用。 開發人員可以定義參數應接受的自定義值清單以使用它。
- pattern - 模式欄位與字串類型一起使用，以指定字串必須符合的標準運算式。 這對於驗證特定格式 (如電話號碼、郵遞區號或自定義標識碼) 特別有用。
-
範例 - 範例欄位提供參數的一個或多個有效值範例。 這有助於 AI 引擎瞭解預期的數據類型，並且對於解釋和驗證目的特別有用。
-
還有其他關鍵字可以使實體定義更加準確和可靠。 有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構教程。
範例
以下範例包括各種類型的實體和關鍵字：
{“type”：“物件”，“屬性”：{“使用者名”：{“type”：“字符串”，“描述”：“帳戶的唯一使用者名.”，“最小長度”：3，“maxLength”：20 }，“密碼”：{“type”：“字符串”，“description”：“帳戶的密碼.”，“minLength”：8，“format”：“password”}，“email”：{“type”：“string”，“description”：“帳戶的電子郵件位址”，“pattern”：“\w+（[-+.']\w+）*@\w+（[-.]\w+）*\.\w+（[-.]\w+）*“}，”出生日期“：{”type“：”字符串“，”description“：”使用者的出生日期“。”，“examples”：[“mm/dd/YYYY”] }，“首選項”：{“type”：“物件”，“description”：“使用者首選項設置”。，“屬性”：{“新聞稿”：{“type”：“布爾值”，“description”：“使用者是否要接收新聞稿”，“default”：true }，“通知”：{“type”：“string”，“description”：“首選通知方法”。“，”enum“：[”email“，”sms“，”push“] } } }，”roles“：{”type“：”array“，“description”：“分配給使用者的角色列表”。“，”items“：{”type“：”string“，”enum“：[”user“，”admin“，”reviewator“] } } }，”required“：[”username“，”password“，”email“] } 此範例包含以下實體：
- username - 具有最小與最大長度約束的字串類型。
- 密碼 - 具有最小長度和特定格式的字串類型 (密碼指示應安全處理)。
- 電子郵件 - 一種字串類型，帶有正規表示式模式，以確保其為有效的電子郵件位址。
- birthdate - 一種字串類型，其中包含用於規定日期格式的範例。
- 首選項 - 具有嵌套屬性 (新聞稿和通知) 的物件類型，包括具有預設值的布爾值和具有特定允許值 (枚舉) 的字串。
- roles - 一種陣列類型，其中每個專案都是一個限制為特定值 (枚舉) 的字串。
使用者名、密碼和電子郵件是必需的，如“必需”陣列所定義。
在此範例中，實體具有描述性名稱、清晰的說明，並遵循一致的結構和命名約定。 遵循這些最佳做法，創建易於 AI 引擎解釋和實施的明確定義的實體。
定義履行
| 1 |
定義在聯絡中心實施 AI 座席的履行詳細資訊。 指定以下詳細資訊： |
| 2 |
配置輸出實體，以便 AI 代理以流可理解的格式生成結果。 |
| 3 |
若要添加輸出實體，請按下“ + 新建輸出實體”。 在「 添加新的輸出實體 」螢幕中，指定以下詳細資訊： 還可以使用 JSON 檔添加輸出實體。 有關詳細資訊，請參閱 使用 JSON 編輯器添加實體 . |
| 4 |
按下「 添加 」以添加輸出實體。 您可以根據需要添加任意數量的輸出實體。 |
| 5 |
使用「 控制項 」選項對實體執行以下操作： |
| 6 |
按下 添加 以完成配置更改。 |
下一步行動
按兩下 預覽 以預覽 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 預覽自治 AI 代理。 按兩下 「發佈」 以使 AI 代理上線。
設定 AI 代理後：
- 要查看 AI 代理性能，請參閱 使用分析查看自治 AI 代理性能。
- 若要查看會話和歷史記錄詳細資訊，請參閱 查看自治 AI 代理會話和歷史記錄。
用於回答問題的自主 AI 代理
自治代理可以訪問和使用知識庫，為用戶查詢提供資訊豐富且準確的答案。 此功能在代理需要執行以下操作的情況下非常有用：
-
提供客戶支援—回答常見問題解答、排查問題並指導客戶完成流程。
-
提供技術協助 - 就特定主題或領域提供專家建議。
建立用於回答問題的自主 AI 代理
開始之前
確保創建知識庫。 有關詳細資訊，請參閱管理知識庫。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。 您還可以選擇預定義的範本來快速建立 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「自主」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下 “自治”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 回答問題。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的自主 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
更新自治 AI 代理的配置檔。
更新自治 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的自治 AI 代理。
| 1 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽到 」選項卡並設定以下詳細資訊： |
| 3 |
按下 保存更改 以使 AI 代理生效。 |
下一步行動
配置 AI 代理的知識庫。
設定知識庫
開始之前
創建用於回答問題的自治 AI 代理。
| 1 |
在「儀錶板 」頁上，選擇已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導航到 「知識庫 」選項卡。 |
| 3 |
從下拉清單中選擇所需的知識庫。 |
| 4 |
按下 保存更改 以使 AI 代理生效。 |
下一步行動
按兩下 預覽 以預覽 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 預覽自治 AI 代理。
設定 AI 代理後：
- 要查看 AI 代理性能，請參閱 使用分析查看自治 AI 代理性能。
- 若要查看會話和歷史記錄詳細資訊，請參閱 查看自治 AI 代理會話和歷史記錄。
檢視自治 AI 代理作業階段和歷史記錄
您可以查看已創建的每個自治 AI 代理的工作階段和歷史記錄詳細資訊。 “ 會話 ”頁面顯示與參與者建立的會話的詳細資訊。 歷史記錄 頁面允許您查看在 AI 代理上執行的設定更改的詳細資訊。
階段作業
“會話 ”頁面提供了 AI 代理和用戶之間所有交互的全面記錄。 要導航到「 會話 」頁面，請執行以下操作：
- 在儀錶板 上，按兩下要查看其會話詳細資訊的自治 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 會話。
此時將顯示「 會話 」頁面。 每個會話都顯示為包含會話的所有消息的記錄。 此資訊對於審核、分析和改進 AI 代理非常有用。
會話表顯示為該 AI 代理創建的所有會話/聊天室的清單。 如果行數多於一個螢幕可以容納的行數，則表將被分頁。 可以使用左側的「 優化結果 」部分對表中的任何欄位進行排序或篩選。 存在的欄位表示有關任何特定作業階段的以下資訊：
-
作業階段 ID - 對話的唯一聊天室 ID 或作業階段 ID。
- 消費者 ID - 與 AI 代理互動的使用者的 ID。
-
頻道—發生互動的頻道。
-
更新時間 - 聊天室關閉的時間。
-
聊天室中繼資料 - 包含有關聊天室的其他資訊。
-
勾選所需的方塊：
- 隱藏測試會話 - 隱藏測試會話並僅顯示即時會話清單。
- 發生代理切換 - 過濾移交給代理的作業階段。 如果發生代理交接，它顯示耳機 圖示，指示將聊天移交給人工代理。
- 發生錯誤—過濾發生錯誤的作業階段。
- 已投反對票 - 篩選投反對票的作業階段。
按一下作業階段表格中的某一行可詳細檢視該作業階段。 鎖定圖示表示會話已鎖定，需要解密。 您需要具有解密會話的許可權。 如果啟用了 “解密訪問 ”切換開關，則可以使用“ 解密內容 ”按鈕訪問任何會話。 但是，僅當 高級數據保護 設置為 true 或為租戶啟用時，此功能才適用。
歷史
歷史記錄 頁面允許您查看在 AI 代理上執行的設定更改的詳細資訊。 若要檢視特定代理的歷史記錄：
- 在 儀錶板上，按兩下要查看其歷史記錄的自治 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，單擊歷史記錄 。
此時將顯示「 歷史記錄 」頁面，其中包含以下選項卡：
- 審核日誌 - 單擊 審核日誌 選項卡以查看對 AI 代理所做的更改。
- 模型歷史記錄 - 單擊「 模型歷史記錄 」選項卡以查看用於執行操作的各種自治 AI 代理版本。
審計記錄檔
“審核日誌” 選項卡跟蹤對自治 AI 代理所做的更改。 您可以查看過去 35 天的更改詳細資訊。 “ 審核日誌 ”選項卡顯示以下詳細資訊：
具有管理員或 AI 代理開發人員角色的使用者只能訪問 「審核日誌 」選項卡。 具有具有「獲取審核日誌」許可權的自定義角色的使用者也可以查看審核日誌。
- 更新時間 - 變更的資料和時間。
- 更新者 - 合併更改的用戶的名稱。
- 欄位 - 在其中進行變更的 AI 代理的特定部分。
- 描述 - 有關更改的其他資訊。
您可以使用 “更新者 ”、“字段”和 “說明 ”搜索選項搜索特定審核日誌。 您可以根據 “更新時間 ”和 “更新依據 ”字段對日誌進行排序。
模型歷史
“模型歷史記錄 ” 選項卡僅供自治 AI 代理執行操作。
每當發佈自治 AI 代理以執行操作時，都會保存自治 AI 代理的一個版本，並在“ 模型歷史記錄 ”選項卡中可用。 您可以從「模型歷史記錄 」選項卡中查看各種版本的 AI 代理 。
- 模型描述 - 有關 AI 代理版本的簡要描述。
- AI 引擎 - 用於該版本的 AI 代理的 AI 引擎。
- 更新日期 - 建立版本的日期和時間。
- 動作—可讓您在 AI 代理上執行以下動作
- 載入 - AI 代理上的所有變更都將遺失。 您必須重新執行配置。
- 匯出 - 用於匯出 AI 代理。
預覽您的自治 AI 代理
您可以在建立 AI 代理時、編輯時以及部署代理後預覽自治 AI 代理。 您可以從以下位置啟動預覽：
- AI 代理儀錶板 - 將滑鼠懸停在 AI 代理卡上時， 該 AI 代理的預覽 選項將顯示。 按兩下以啟動 AI 代理預覽。
- AI 代理標頭——單擊 AI 代理卡以打開。「 預覽」 按鈕在頁眉部分中始終可見。
- 最小化小部件 - 啟動預覽后再最小化后，將在頁面右下角創建一個聊天頭小部件，可用於輕鬆重新啟動預覽模式。
Webex AI 代理還提供可共用的預覽選項。 點擊右上角的功能表，然後選擇 複製預覽連結 選項。 預覽連結可以與 AI 代理的測試人員或消費者共用。
平台預覽小組件
預覽小部件將在螢幕右下角打開。 使用者可以提供需要檢查 AI 代理回應的話語 (或話語序列)。 此功能使開發人員能夠確保 AI 代理按預期回應。
預覽小組件可以最大化。 還有其他有用的功能可用，例如提供消費者資訊和啟動多個房間來測試 AI 代理。
可分享的預覽小工具
可共用的預覽小組件使 AI 代理開發人員能夠以可呈現的方式與利益幹系人和消費者共用其 AI 代理，而無需開發自定義 UI 來顯示 AI 代理。 依預設，複製的預覽連結會呈現含手機大小寫的 AI 代理。 開發人員可以通過更改預覽連結中的某些參數來進行一些快速自定義。 兩個主要自定義項是：
- 小組件色彩 - 透過將 brandColor 參數附加到連結。 使用者可以使用顏色名稱或使用顏色的十六進位代碼定義簡單顏色。
-
電話大小寫—透過變更連結中的電話大小寫 參數值 。 默認情況下，這設置為 true ，可以通過將其 設為 false 來禁用。
具有以下參數的預覽連結範例：
？bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCaseing=<true/false>&brandcolor<以 '_XXXX' 格式輸入顏色的十六進位值>。
語音預覽
用於回答問題的自治 AI 代理支援基於語音的預覽。 要啟用此選項，請執行以下操作：
- 從 儀表板中選擇 AI 代理。
- 導覽到 」。
- 從 AI 引擎 下拉清單中，選擇 Vega。
- 按一下「儲存變更 」。
「 預覽 」按鈕會更新為 麥克風圖示，以提供基於語音的預覽。 按兩下預覽 按鈕。 語音預覽小工具會隨即出現：
用戶必須啟用麥克風訪問才能使用此功能。
語音預覽小工具為使用者提供了以下功能：
- “開始 ”按鈕開始預覽。
- 即時文字記錄 當語音預覽正在進行時，對話的即時文字記錄將顯示在小組件中。
- 結束通話 以結束對話。
- 靜音 以靜音。
使用分析查看自治 AI 代理績效
AI 代理分析部分提供了用於評估 AI 代理性能和有效性的關鍵指標的圖形表示形式。 要生成自治 AI 代理的分析，請執行以下操作：
- 從 儀表板中選擇 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 分析。 AI 代理性能的概述以表格格式和圖形表示形式顯示。
第一部分顯示以下有關 AI 代理的會話和消息的統計資訊。
- AI 代理在無人干預的情況下處理的會話和會話總數。
- 代理交接總數，即移交給人工代理的作業階段數。
- 每日平均工作階段
- 訊息總數 (人類和 AI 代理訊息) 以及其中有多少訊息來自使用者。
- 每日平均郵件數
第二部分顯示有關用戶的統計資訊。 它提供用戶總數的計數以及有關每個使用者的平均會話數和每日平均用戶數的資訊。
第三部分顯示 AI 代理回應和代理切換
設定指令檔化 AI 代理
本節介紹如何在 Webex AI 代理平臺上設置和管理腳本化 AI 代理，以便它們準確回應使用者查詢並有效地執行自動化任務。
執行工作的文稿化 AI 代理
腳本化 AI 代理增強了 Webex AI 代理平臺的無代碼代理構建功能。 腳本化 AI 代理支援多輪對話，可以從客戶處獲取相關數據以執行特定任務。 這包括：
-
運行簡單命令 - 按照說明完成預定義的操作。
-
處理資料 - 根據指定的規則操作和轉換數據。
-
與其他系統交互 - 與其他解決方案通信並控制其他解決方案。
建立文稿化 AI 代理以執行操作
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 建立代理 。 |
| 3 |
在「 創建 AI 代理 」螢幕上，從頭開始創建新的 AI 代理。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「文稿」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按兩下從頭開始，然後按兩下 一步 。 |
| 5 |
在“ 要構建哪種類型的代理？” 部分中，按兩下 腳本。 |
| 6 |
在「您的代理的主要功能是什麼？ 部分中，按兩下 執行操作。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的腳本化 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
更新指令檔化 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的腳本化 AI 代理。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在「儀錶板」頁面中，選擇創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 4 |
按一下 「儲存變更 」以儲存設定。 |
管理實體
實體是對話的構建基塊。 它們是 AI 代理從使用者話語中提取的基本元素。 它們表示特定的資訊，例如產品名稱、日期、數量或任何其他重要的單詞組。 通過有效識別和提取實體，AI 代理可以更好地瞭解使用者意圖並提供更準確、更相關的回應。
實體類型
Webex AI 代理提供 11 種預構建的實體類型來捕獲各種類型的用戶數據。 您還可以創建以下任何自定義實體。
自訂實體
這些實體是可配置的，允許開發人員捕獲特定於用例的資訊。 它們用於系統實體未涵蓋的內容。
-
自訂清單 - 定義預期字串的清單，以捕獲預構建實體未涵蓋的特定數據點。 您可以針對每個字串新增多個同義詞。 例如，自定義披薩大小實體。
-
正規表示式 - 使用正規表示式識別特定模式並提取相應的數據。 例如，電話號碼正則表達式 (例如，
123-123-8789)。 -
數位—高精度地捕獲固定長度的數字輸入，尤其是在語音交互中。 在非語音交互中，它用作自定義和正則表達式實體類型的替代方法。 例如，要檢測五位數的帳號，必須定義長度為 5。
-
字母數位 - 捕獲字母和數字的組合，為語音和非語音輸入提供準確的識別。
-
自由格式 - 捕獲難以定義或驗證的靈活數據點。
-
地圖位置 (WhatsApp)- 提取您在 WhatsApp 通道上分享的位置資料。
系統實體
| 實體名稱 | 描述 | 範例輸入 | 範例輸出 |
|---|---|---|---|
| 日期 | 將自然語言中的日期解析為標準日期格式 | “明年 7 月” | 01/07/2020 |
| 時間 | 將自然語言中的時間解析為標準時間格式 | 晚上 5 點 | 17:00 |
| 電子郵件 | 偵測電子郵件地址 | 寫信給 我 info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話號碼 | 偵測常用電話號碼 | 給我打電話 9876543210 | 9876543210 |
| 貨幣單位 | 解析貨幣和金額 | 我想要 20$ | 20$ |
| 順序的 | 偵測序數 | 十人之四 | 第四名 |
| 紅衣主教 | 偵測基數 | 十人之四 | 10 |
| 地理位置 | 檢測地理位置 (城市、國家等) | 我去英國倫敦的泰晤士河游泳 | 英國倫敦 |
| 人名 | 偵測常用名稱 | Microsoft 的比爾·蓋茨 | 比爾·蓋茨 |
| 數量 | 識別重量或距離的測量值 | 我們距離巴黎 5 公里 | 5 公里 |
| 持續時間 | 標識時間段 | 1 周假期 | 1 週 |
可以從實體選項卡編輯創建的實體。 將實體連結到意向會在添加語句時使用檢測到的實體對其進行批注。
實體角色
當需要在單個意圖中多次收集實體時，實體角色變得至關重要。 通過為同一實體分配不同的角色，可以指導 AI 代理更準確地理解和處理使用者輸入。
例如，要預訂具有中途停留的航班，您可以創建一個 具有三個角色的機場 實體： 始發地、目的地和 中途停留。 通過使用這些角色批注訓練話語，AI 代理可以學習預期的模式並無縫處理複雜的預訂請求。
實體角色僅支援 Mindmeld (自定義和系統實體) 和 Rasa (僅限自定義實體)，管理員需要 選中 NLU 引擎選擇器對話框高級設置下的實體角色 複選框。
當實體角色在使用中時，管理員無法從 RASA 或 Mindmeld 切換到 Swiftmatch。 必須從意向中刪除角色，才能從高級 NLU 引擎設置中禁用實體角色。 您可以 建立具有實體角色的實體。
建立具有實體角色的實體
開始之前
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的腳本化 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左側窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在「 訓練數據 」頁上，按兩下 實體 選項卡。 |
| 5 |
按兩下 創建實體。 |
| 6 |
在建立 實體 視窗中，指定以下欄位： |
| 7 |
啟用自動 建議槽值 切換以自動完成，並在對話期間為此實體提供備用建議。 只有在 RASA 和 Mindmeld NLU 引擎的「更改訓練引擎 」視窗的「 進階設定 」區 段中啟用實體角色時，才會在建立自訂實體時顯示「角色 」欄位。 |
| 8 |
按一下儲存。 您可以使用 「操作 」列中的 「編輯 」和 「刪除 」選項來執行相關操作。
|
下一步行動
創建實體后，您可以將 角色連結到實體。
將角色連結到實體
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左側窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在訓練 數據 頁面上，選擇連結實體和實體角色的意向。 默認情況下，將顯示“ 意圖 ”選項卡。
|
| 5 |
在“槽 ” 部分中，按兩下 “鏈接實體”。 |
| 6 |
為實體名稱選擇實體角色。 |
| 7 |
按一下儲存。 您可以為實體分配角色，以便為一個目的收集同一實體兩次。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理利用自然語言理解 (NLU) 和機器學習來識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化的 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，因此需要重新訓練以基於新模型進行準確推理。 可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於該置信度後將會顯示後援回應。
- 部分符合的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清晰顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分符合範本
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如冠詞 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當選中「推理中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少包含兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有所需的文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以對其進行測試和部署。 若要使用當前語料庫訓練 AI 代理，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊「 即時 」以使訓練的語料庫上線，並在 AI 代理可共用預覽版或部署 AI 代理的外部通道 Webex 對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎的準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型，發現文章級向量在大多數情況下可以提高準確性。 請注意，文章級別向量將是新的單語言 AI 代理的矢量化的新預設值，對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時存在的向量模型資訊。
管理意向
意圖 是 Webex AI 代理平臺的核心元件，使 AI 代理能夠有效地理解和回應你的輸入。 它表示您希望在對話期間完成的特定任務或操作。 AI 代理開發人員定義與要執行的任務對應的所有意向。 意圖分類的準確性直接影響 AI 代理提供相關且有用的回應的能力。 意圖分類是基於你的輸入識別意圖的過程，允許 AI 代理以有意義且上下文相關的方式做出回應。
系統意圖
- 默認回退意圖 - AI 代理的功能本質上受到旨在識別和回應的意圖的限制。 雖然企業無法預測您可能提出的每個可能的問題，但 預設的回退意圖 可以幫助對話步入正軌。
通過實現預設回退意向，AI 代理開發人員可以確保 AI 代理正常處理意外或超出範圍的查詢，將對話重定向回已知意向。
AI 代理開發人員無需向回退意向添加特定語句。 可以訓練代理在遇到已知的範圍外問題時自動觸發回退意圖，否則這些問題可能會被錯誤地分類為其他意圖。
例如，在銀行 AI 代理中，使用者可能會嘗試查詢貸款。 如果 AI 代理未配置為處理與貸款相關的查詢，則可以將這些查詢合併為預設回退意圖中的 訓練短語。 當使用者在對話中的任何時候查詢貸款時，AI 代理會將查詢識別為超出其定義的意圖，並觸發回退回應。 這確保了更適當的回應。
後援意向不應有任何與其關聯的槽。
回退意圖必須使用預設回退範本密鑰進行回應。
- 説明 - 此意圖旨在解決使用者對 AI 代理功能的查詢。 當使用者不確定他們可以完成什麼或在對話中遇到困難時，他們通常會通過尋求説明
來尋求説明。默認情況下，説明意向的回應映射到
説明消息範本鍵。 但是，AI 代理開發人員可以自定義回應或更改關聯的範本鍵，以提供更量身定製和資訊豐富的指導。建議在高層次上傳達 AI 代理的能力，讓使用者清楚地了解他們接下來可以做什麼。
- 與代理交談 - 此意圖使用戶能夠在與 AI 代理交互的任何階段請求人工代理的説明。 觸發此意圖時，系統會自動啟動向人工代理的轉移。 此意向的預設回應範本為
「代理切換」。 雖然更改回應範本鍵沒有 UI 限制，但更改它不會影響人工交接的結果。
閒聊意圖
所有新創建的 AI 代理都包含四個預定義的閒聊意圖，用於處理常見的使用者問候、感激之情、負面反饋和告別：
- 問候
- 謝謝
- AI 代理沒有説明
- 再見
建立意向
開始之前
在創建意向之前，建議創建實體以連結到意向。 實體是完成任務所必需的。 有關詳細資訊，請參閱 創建實體。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在「主控台」頁面上，選擇一個任務。 |
| 3 |
點擊 左窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在「訓練數據 」頁上，按兩下 創建意圖。 |
| 5 |
在「 創建目的 」視窗中，指定以下詳細資訊： |
| 6 |
如果實體為必填，請選中必需 複選框。 |
| 7 |
輸入當此槽被消費者錯誤填充時允許的重試次數。 默認情況下，該數位設置為 3。 |
| 8 |
從下拉式清單中選擇範本索引鍵。 |
| 9 |
在回應 部分中，輸入完成意向後要返回給用戶的最終響應範本密鑰。 |
| 10 |
啟用完成後 重置槽 切換開關，以便在意圖完成後重置對話中收集的槽值。 如果禁用此切換開關，插槽將保留舊值並顯示相同的回應。
|
| 11 |
啟用「 更新槽值 」開關以在與消費者對話期間更新槽值。 AI 代理會考慮在插槽中填充的最後一個值來處理數據。 如果啟用此功能，則每當使用者提供相同插槽類型的新資訊時，填充插槽的值都會更新。
|
| 12 |
啟用「 為插槽 提供建議」開關，以根據使用者輸入在最終回應中提供有關插槽填充和備用插槽值的建議。 |
| 13 |
啟用結束 對話 開關以在此意圖之後關閉會話。 連接和語音流可以使用它來關閉與消費者的對話。
|
| 14 |
按一下儲存。 按兩下 「 訓練 」選項卡右上角的「訓練 」，以反映對意向和實體所做的任何更改。
要訓練 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，每個意向至少需要兩個訓練變體 (話語)。 此外，每個插槽必須至少有兩個註釋。 如果不滿足這些要求， 則會禁用「訓練 」按鈕。 受影響的意向旁邊會出現一個警告圖示，以指示問題。 但是，預設回退意向不受這些要求的約束。 |
下一步行動
創建意向后，需要一些資訊來實現意向。 鏈接實體指示如何從用戶話語中獲取此資訊。 有關詳細資訊，請參閱 將實體與意向連結。
將實體與意圖連結
開始之前
建議在添加語句之前創建並鏈接實體。 這會在添加話語時自動批注實體。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左側窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在訓練 數據 頁面上，選擇連結實體和實體角色的意向。 默認情況下，將顯示“ 意圖 ”選項卡。
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| 5 |
在“槽 ” 部分中，按兩下 “鏈接實體”。 鏈接的實體將顯示在「插槽」部分中。
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| 6 |
為實體名稱選擇實體角色。 |
| 7 |
按一下儲存。 當實體標記為必需時，其他配置選項將變為可用。 您可以指定 AI 代理在升級或提供回退回應之前可以請求缺失實體的最大次數。 您可以定義在指定的重試次數內未提供所需實體時將觸發的範本鍵。
AI 代理識別意圖並收集所有必要的數據 (槽) 後，它將使用與為該意圖配置的最終範本密鑰關聯的消息進行回應。 若要在不保留以前的數據的情況下開始新對話或處理後續意圖， 必須啟用“完成後 重置槽”切換開關。 此設置從對話歷史記錄中清除所有已識別的實體，確保每次新交互都有新的開始。 |
產生訓練資料
您必須手動將訓練數據添加到他們的意圖中，以使 AI 代理以合理的精度工作。 訓練數據由調用相同意圖的不同方式組成。 您可以為每個意向添加至少 15-20 個變體，以提高其準確性。 手動創建此訓練語料庫可能既乏味又耗時。 您可以只添加幾個變體，或者只添加關鍵字作為變體，而不是有意義的句子。 這可以通過生成訓練數據來補充現有數據來避免。
要生成訓練數據，請執行以下步驟：
- 輸入意向名稱和示例語句。
- 按一下產生。
- 提供指導 AI 的意圖的簡要說明。
- 為 AI 生成的建議指定所需的變體數量和創意水準。
- 一次生成多個變體可能會影響品質。 我們建議每代最多 20 個變體。
- 較低的創造力設置會產生不太多樣化的變體。
- 生成過程可能需要幾秒鐘，具體取決於請求的變體數量。
- 閃電圖示將 AI 生成的變體與使用者定義的訓練數據區分開來。
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理利用自然語言理解 (NLU) 和機器學習來識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化的 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，因此需要重新訓練以基於新模型進行準確推理。 可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於該置信度後將會顯示後援回應。
- 部分符合的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清晰顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分符合範本
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如冠詞 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當選中「推理中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少包含兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有所需的文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以對其進行測試和部署。 若要使用當前語料庫訓練 AI 代理，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊「 即時 」以使訓練的語料庫上線，並在 AI 代理可共用預覽版或部署 AI 代理的外部通道 Webex 對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎的準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型，發現文章級向量在大多數情況下可以提高準確性。 請注意，文章級別向量將是新的單語言 AI 代理的矢量化的新預設值，對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時存在的向量模型資訊。
標記產生的變體
為了確保負責任地使用 AI，開發人員可以標記 AI 生成的輸出以供審核。 這允許識別和預防任何有害或有偏見的內容。 要標記 AI 產生的輸出，請執行以下操作：
- 找到「標記選項」：每個生成的語句都有一個標記選項可用。
- 提供反饋：標記輸出時，開發人員可以添加註釋並指定標記原因。
此功能最初可用，每月使用限制為 500 個生成操作。 為了滿足不斷增長的需求，開發者可以聯繫其帳戶擁有者，請求提高此限制。
建立多語言意圖和實體
您可以使用多種語言建立訓練資料。 對於為 AI 代理配置的每種語言，必須定義反映所需交互的語句。 雖然槽在語言之間保持一致，但範本鍵唯一標識每種語言的回應。
並非所有語言都支援所有實體類型。 有關每種語言支援的實體類型清單的詳細資訊，請參閱 腳本化 AI 代理 支援的語言中的“語言與支援的實體” 表。
管理回應
回應是 AI 代理向客戶發送的消息，以回應他們的查詢或意圖。 您可以建立包含以下內容的回應：
- 文字 - 用於直接通訊的純文字訊息。
- 代碼 - 動態內容或操作的嵌入式代碼。
- 多媒體 - 用於提升使用者體驗的圖像、音訊或視訊元素。
回應有兩個主要組成部分：
- 範本 - 映射到特定意圖的預定義響應結構。
- 工作流 - 根據標識的意圖確定要使用哪個範本的邏輯。
代理切換、幫助、後援和歡迎的範本是預先配置的，回應訊息可以從相應的範本更改。
回應類型
回應設計器部分涵蓋了不同類型的回應以及如何配置它們。
“ 工作流 ”選項卡用於在調用以異步方式回應的外部 API 時處理異步回應。 工作流程必須用 python 編碼。
變數取代
變數替換允許您將動態變數用作回應範本的一部分。 會話中的所有標準變數 (或實體) 以及 AI 代理開發人員可以在自由格式物件（如數據存儲 欄位） 中設置的變數 (或實體) 都可以通過此功能在回應範本中使用。 變數使用以下語法表示： ${variable_name}。 例如，使用名為 apptdate 的實體的值將使用 ${entities.apptdate} or ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}。
可以使用從管道接收或在對話過程中從消費者收集的變數來個人化回應。 自動完成功能在您開始鍵入 ${ 時顯示文字區域中變數的語法。 選擇所需的建議自動會用變數填充該區域並突出顯示該變數。
使用 Response Designer 設定回應
回應設計器提供了一個使用者友好的介面，用於創建回應，而無需大量的編碼知識。 有兩種回應類型可用：
- 條件回應： 對於非開發人員，此選項允許輕鬆構建 AI 代理交付給客戶的回應。
- 代碼片段： 對於使用 Python 的開發人員，此選項為使用代碼配置回應提供了靈活性。
Webex AI 代理回應設計器旨在確保根據 AI 代理與之交互的特定管道定製用戶體驗。
回應範本
- 文字 - 這些是簡單的文字回應。 為了增強用戶體驗，回應設計器允許在單個回應中包含多個文本框，使您能夠將冗長的消息分解為更易於管理的部分。 每個文字框都可以包含各種響應選項。 在對話期間，這些選項之一被隨機選擇並顯示給使用者，確保動態和引人入勝的交互。
為了保持動態且引人入勝的用戶體驗，您可以向範本添加多個響應選項。 啟動具有多個選項的範本時，將隨機選擇其中一個選項並顯示給使用者。 您可以通過按下位於回應底部的 + 添加變體 按鈕來啟用此功能。
保存回應時，開發人員會看到一條警告，指示需要更正的錯誤數。 有錯誤的欄位將以紅色反白顯示。 通過使用導航箭頭，開發人員可以輕鬆地以任何通道或回應格式查找和修復這些錯誤。 如果清單選取器或輪播包含多個卡片，.點導航允許您在卡片之間移動，但有錯誤。 對於單張卡，相應的點會變為紅色以表示錯誤。
- 快速回覆 - 文字回覆可與按鈕配對，按鈕可以是文字連結或 URL 連結。 文本按鈕需要標題和有效負載，按兩下時會將其發送到機器人。 URL 按鈕將使用者重定向到特定網頁。
當使用者的查詢不明確時，部分匹配允許機器人建議相關文章或意圖作為選項。 此功能可用於 Web 和 Facebook 互動。
新增 URL 快速回覆
固定和條件回應中的 URL 快速回復按鈕使您能夠創建按鈕，將使用者重定向到您的網站以獲取更多資訊或填寫表單等操作。 按兩下時，這些按鈕將在同一瀏覽器視窗的新選項卡中打開指定的 URL，而不會將任何數據發送回機器人。
若要在條件回應或固定回應中新增 URL 快速回覆：
- 選擇要為其配置 URL 快速回復的文章或範本金鑰。
- 按兩下 + 添加快速回復。 按鈕類型 快顯視窗隨即出現。
- 在網路通道中選擇按鈕類型作為 URL 。
- 指定按鈕的標題和 URL，按兩下按鈕後必須將消費者重定向到該按鈕。
- 單擊 “完成 ”以添加 URL 快速回復。
URL 類型按鈕也可以通過動態回應類型進行配置，其中這些按鈕將使用 python 代碼片段進行配置。 這些按鈕在 Webex AI 代理平臺預覽版和可共用預覽版中受支援。 IMIchat 的即時聊天小部件或其他第三方管道目前不支持它們。
- 輪播 - 豐富的回復可以包含一張卡片，也可以包含以輪播格式排列的多張卡片。 每張卡片都需要一個標題，並且可以包含一個圖像、一個描述和最多三個按鈕。
輪播範本中的快速回復按鈕可以使用文本或 URL 連結進行配置。 按兩下 URL 按鈕會將使用者重定向到指定的網站。 按兩下基於文字的快速回復按鈕會將配置的有效負載發送到機器人，從而觸發相應的回應。
- 影像 - 多媒體範本，使用者可在其中透過提供 URL 來設定影像。
- 視訊 - 根據設定的視訊 URL 在預覽中呈現視訊。
- 代碼 - 可用於編寫用於調用 API 或執行其他邏輯的 Python 代碼。
程式碼片段
條件回應具有廣泛的功能和多樣化的範本，可以有效地滿足大多數 AI 代理的需求。 但是，對於無法通過條件回應完全實現的複雜用例或喜歡編碼的開發人員，可以使用代碼片段回應類型。
代碼片段允許您使用 Python 代碼設定回應。 此方法使您能夠在回應範本或文章中創建所有類型的回應，包括快速回復、文本、輪播、圖像、音訊、視頻和檔。
代碼段範本中定義的函數代碼可用於設置變數，然後在其他範本中使用。 請務必注意，在條件回應中使用時，函數代碼不能直接返回回應。
代碼片段驗證 - 平臺僅檢查您設定的代碼片段中的語法錯誤。 但是，回應內容本身中的任何錯誤都可能導致使用者在配置的通道上與機器人交互時出現問題。 例如，編輯器不會阻止您為 Web 管道添加「時間選擇器」回應，但如果使用者的查詢觸發該特定回應，這會導致錯誤。
如果選擇不為不同通道配置唯一回應，則 Web 回應將被視為預設回應，並將發送給最終使用者。 Web 管道支援的範本清單包括：
- 文字 - 可有多個變體的簡單文字訊息。 根據查詢顯示此設定的消息。
- 快速回覆 - 具有文字及可點選按鈕的範本。
- 輪播 - 卡片的集合，每張卡片都有標題、圖片 URL 和描述。
- 影像 - 透過提供 URL 來設定影像的範本。
- 視訊—透過提供視訊 URL 來設定視訊的範本。 您可以通過單擊或點擊圖像來播放視頻。
- 檔案 - 透過提供用於存取檔案的 URL 來設定 pdf 檔案的範本。
- 音訊 - 透過提供音訊 URL 來設定音訊檔案的範本。 它還在輸出中顯示音訊消息的持續時間。
設定管理設定
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
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按下 保存更改 以保存設置。 |
下一步行動
將語言添加到文稿化 AI 代理。
向文稿化 AI 代理新增語言
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導航到 」選項卡。 |
| 2 |
單擊“ + 添加語言 ”以添加新語言，然後從下拉清單中選擇語言。 |
| 3 |
按下 添加 以添加語言。 |
| 4 |
啟用「操作 」下的 切換開關以啟用語言。 |
| 5 |
添加語言后，可以將該語言設置為預設語言。 將滑鼠懸停在語言上，按兩下 設為預設值。 您無法刪除或停用預設語言。 此外，如果從現有默認語言更改，則可能會影響 AI 代理的文章、策展、測試和預覽體驗。 |
| 6 |
按一下「儲存變更 」。 |
設定切換設定
用於回答問題的文稿化 AI 代理
腳本化 AI 代理是知識驅動的代理，其知識庫由問題和答案的語料庫組成。 腳本化 AI 代理可以根據使用者創建的訓練語料庫提供答案，該語料庫是示例和答案的集合。 此功能在以下情況下非常有用：
- 需要特定知識 - 代理需要回答預先定義域中的問題。
- 一致性很重要 - 代理必須對類似查詢提供一致的回應。
- 需要有限的靈活性 - 代理的回應受訓練語料庫中的資訊約束。
建立文稿化 AI 代理以回答問題
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登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
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在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「文稿」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
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在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下“腳本化 ”。 |
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在代理的主要功能 部分中，按兩下 回答問題。 |
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按下一步。 |
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在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
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按一下建立， 用於回答問題的腳本化 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
為 AI 代理創建具有實體角色 的實體。
更新指令檔化 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的腳本化 AI 代理。
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登入 Webex AI 代理平臺。 |
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在「儀錶板」頁面中，選擇創建的 AI 代理。 |
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導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
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按一下 「儲存變更 」以儲存設定。 |
管理文章
來自腳本化 AI 代理癥結的文章。 文章是一個問題，其變體和對此問題的回答的組合。 每篇文章都有一個 默認問題 ，用作 AI 代理中會話、策展和其他位置中該文章的標識碼。 AI 代理中配置的所有文章共同構成代理 的知識庫 或 語料庫。 系統將您的查詢與此知識庫進行比較，並將置信度最高的答案顯示為代理的回應。
Rasa 和 Mindmeld NLU 引擎至少需要兩個訓練變體 (話語)，一篇文章才能成為語料庫訓練模型的一部分。 在用於回答問題的腳本化 AI 代理中，如果選擇了 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，並且如果一篇文章的變體少於兩個， 則“訓練”、“ 保存”和“訓練” 按鈕將不可用。 當您將指標停留在這些不可用的按鈕上時，將顯示一條消息以在訓練之前解決問題。 還會顯示一個警告圖示，與有問題的文章相對應。 通過為文章添加兩個以上的變體來解決這些問題。 問題解決後，「 訓練」和 「保存」和「訓練 」 按鈕將可用。 具有兩個變體不適用於預設文章 - 部分匹配消息、回退消息和歡迎消息。
您可以將文章分類到他們選擇的類別中，所有未分類的文章都將歸類為未分配。 從創建時起，每個 AI 代理都有四篇預設文章可用。 這些是：
- 歡迎消息 - 這包含客戶與 AI 代理之間開始對話時的第一條消息。
- 回退消息—當代理無法理解使用者的問題時，AI 代理會顯示此消息。
- 部分匹配—當 AI 代理識別分數差異較小的多篇文章 (如在切換 和 推理 設置中 設置) 時，代理會顯示此匹配消息以及匹配的文章作為選項。 您還可以設定要與這些選項一起顯示的文字回應。
- 你能做什麼？—您可以設定 AI 代理的功能。 每當最終使用者質疑 AI 代理功能時，AI 代理都會顯示此資訊。
除此之外， 如果啟用了代理從 切換 和 推理 設置切換，則會添加與代理 交談預設文章。
所有新的 AI 代理還有四 篇 Smalltalk 文章，用於處理以下使用者的話語：
- 問候
- 謝謝
- AI 代理沒有説明
-
再見
默認情況下，創建新的 AI 代理時，這些文章和回應在 AI 代理知識庫中可用。 您也可以修改或刪除它們。
透過 UI 與預設回應新增文章
文章是一個問題，其變體和對此問題的回答的組合。 將每個消費者的查詢與這些文章 (知識庫) 進行比較，並返回最高置信度的答案作為 AI 代理的回應顯示給使用者。 要新增文章：
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登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
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導航到 ，然後按兩下 創建新文章。 |
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添加預設多屬性。 |
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為文章選擇這些預設回應中的任何一個。 可能的值：
有關詳細資訊，請參閱 使用回應設計器 配置回應部分。 |
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按兩下 保存並訓練。 |
從目錄匯入
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深入瞭解 Webex AI 代理平臺 |
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在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 ”，然後按兩下三個省略號。 |
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點擊 從目錄導入。 |
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選擇必須添加到代理的文章的類別。 |
| 6 |
點擊完成。 |
從連結中提取常見問題解答
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登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 ”，然後按兩下三個省略號。 |
| 4 |
按兩下 從連結中提取常見問題解答。 |
| 5 |
提供常見問題解答的託管位置的 URL，然後按下 提取。 |
| 6 |
點撃匯入。 |
從檔案匯入
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登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 ”，然後按兩下三個省略號。 |
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單擊 從文件 導入，然後選擇 CSV 從 csv 檔案導入文章。 如果要從 JSON 格式的檔案匯入文章，請選擇 JSON。 |
| 5 |
點擊 瀏覽 並選擇包含所有 aticles 的檔案。 單擊「下載範例 」 以查看必須指定文章的格式。 |
| 6 |
點撃匯入。 |
新增自訂同義詞
許多 AI 代理用例往往涉及可能不是標準英語詞彙表的一部分或特定於業務上下文的單詞和短語。 例如，您希望 AI 代理識別 Android 應用、iOS 應用等。 AI 代理必須在所有相關文章的訓練話語中包含這些術語及其變體，從而導致冗餘數據輸入。
若要克服此冗餘問題，可以在腳本化 AI 代理中使用自定義同義詞來回答問題。 平臺會在運行時自動將每個根詞的同義詞替換為根詞。
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登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
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導航到 ”，然後按兩下三個省略號。 |
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按兩下 自定義同義詞。 |
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按兩下 新建根詞。 |
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配置根詞值及其同義詞，然後按下 保存。 |
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添加同義詞后，再次訓練 AI 代理。 您還可以將同義詞 (.CSV 檔案格式) 匯出到本地資料夾，然後將檔案導入回平臺。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理利用自然語言理解 (NLU) 和機器學習來識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化的 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，因此需要重新訓練以基於新模型進行準確推理。 可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於該置信度後將會顯示後援回應。
- 部分符合的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清晰顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分符合範本
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如冠詞 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當選中「推理中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少包含兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有所需的文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以對其進行測試和部署。 若要使用當前語料庫訓練 AI 代理，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊「 即時 」以使訓練的語料庫上線，並在 AI 代理可共用預覽版或部署 AI 代理的外部通道 Webex 對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎的準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型，發現文章級向量在大多數情況下可以提高準確性。 請注意，文章級別向量將是新的單語言 AI 代理的矢量化的新預設值，對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時存在的向量模型資訊。
設定管理設定
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
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導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 2 |
按下 保存更改 以保存設置。 |
下一步行動
將語言添加到文稿化 AI 代理。
向文稿化 AI 代理新增語言
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導航到 」選項卡。 |
| 2 |
單擊“ + 添加語言 ”以添加新語言，然後從下拉清單中選擇語言。 |
| 3 |
按下 添加 以添加語言。 |
| 4 |
啟用「操作 」下的 切換開關以啟用語言。 |
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添加語言后，可以將該語言設置為預設語言。 將滑鼠懸停在語言上，按兩下 設為預設值。 您無法刪除或停用預設語言。 此外，如果從現有默認語言更改，則可能會影響 AI 代理的文章、策展、測試和預覽體驗。 |
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按一下「儲存變更 」。 |
設定切換設定
預覽文稿化 AI 代理
Webex AI 代理允許您在開發時甚至在開發完成後預覽 AI 代理。 這樣，您可以測試 AI 代理的功能，並確定是否生成了與相應輸入查詢相對應的所需回應。 您可以使用以下方式預覽文稿化的 AI 代理。
- AI 代理儀表板 - 將滑鼠懸停在 AI 代理卡上可查看該 AI 代理的 預覽 選項。 按兩下 預覽 以啟動 AI 代理預覽小組件。
- AI 代理標題 - 通過單擊 AI 代理卡或 AI 代理卡上的編輯按鈕進入任何 AI 代理的編輯模式後，預覽選項始終顯示在標題部分。
- 最小化小部件 - 啟動預覽后再最小化后，將在頁面右下角創建一個聊天頭小部件，使您可以輕鬆重新啟動預覽模式。
除此之外，還可以從 AI 代理中複製可共用的預覽連結。 在 AI 代理卡上，按下右上角的省略號圖示，然後按下 複製預覽連結。 此連結可以與 AI 代理的其他用戶共用。
平台預覽小組件
預覽小工具出現在螢幕的右下角。 你可以提供話語 (或一系列話語) 來查看 AI 代理的回應方式，確保其按預期執行。 AI 代理預覽版支援多種語言，並可以自動檢測話語的語言以做出相應的回應。 您還可以在預覽中手動選擇語言，方法是單擊語言選擇器並從可用選項清單中進行選擇。
可以最大化預覽小組件以獲得更好的檢視。 其他有用的功能包括提供消費者資訊和啟動多個房間以徹底測試 AI 代理。
可分享的預覽小工具
可共用的預覽小組件使 AI 代理開發人員能夠以可呈現的方式與利益幹系人和消費者共用其 AI 代理，而無需開發自定義 UI 來顯示 AI 代理。 依預設，複製的預覽連結會呈現含手機大小寫的 AI 代理。 開發人員可以通過更改預覽連結中的某些參數來進行一些快速自定義。 他們的兩個主要自訂是：
- 小組件色彩 - 透過將
brandColor參數附加到連結。 使用者可以使用顏色名稱或使用顏色的十六進位代碼定義簡單顏色。 -
電話大小寫—透過變更連結中的電話大小寫
參數值。 預設設定為true，並可透過將其 設為 false 來停用具有以下參數的預覽連結範例：
botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
文稿化 AI 代理的常見管理部分
以下部分顯示在 AI 代理設定頁面的左側面板上：
培訓
隨著 AI 代理的發展和變得更加複雜，其邏輯或自然語言理解 (NLU) 的更改有時會產生意想不到的後果。 為了確保最佳性能並識別潛在問題，AI 代理平臺提供了一個方便的一鍵式機器人測試框架。 您可以：
- 輕鬆創建和執行一組全面的測試用例。
- 為各種方案定義測試消息和預期回應。
- 通過創建包含多個消息的測試用例來類比複雜的交互。
定義測試
您可以按照以下步驟定義測試：
- 登錄 AI 代理平臺。
- 在儀錶板上，按兩下已創建的腳本化 AI 代理。
- 點擊 左側窗格中的測試 。 默認情況下，將顯示“ 測試用例 ”選項卡。
- 選擇一個測試用例，然後按下“ 執行所選測試”。
表中的每一行表示具有以下參數的測試用例：
| 參數 | 描述 |
|---|---|
| 訊息 | 一個示例消息，表示您可以期望使用者發送給 AI 代理的查詢和語句的類型。 |
| 預期的語言 | 使用者應用於與 AI 代理交互的語言。 |
| 預期文章 | 指定應顯示以回應特定使用者消息的文章。 為了説明您找到最相關的文章，本專欄具有 智慧自動完成功能。 在您鍵入時，系統將根據到目前為止輸入的文本建議匹配的文章。 |
| 重置以前的上下文 | 單擊此列中的複選框以隔離測試用例，並確保它們獨立於任何現有 AI 代理上下文執行。 啟用后，將在新會話中類比每個測試用例，從而防止先前交互或存儲數據的任何干擾。 |
| 包括部分符合項目 | 啟用此切換開關以包含包含預期文章的測試用例，這些文章僅部分匹配實際回應被視為成功。 |
| 自 CSV 匯入 | 從逗號分隔檔 (CSV) 檔案匯入測試用例。 在這種情況下，所有現有的測試用例都將被覆蓋。 |
| 匯出至 CSV | 將測試用例匯出到逗號分隔檔 (CSV) 檔。 |
| 測試回調 | 啟用此開關可類比傳入回調並測試流的行為，而無需實際傳入呼叫。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 回撥流程中 | 按兩下此列中的複選框以指示意圖必須觸發回調。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 預期的回調範本 | 指定發生回調時必須啟動的範本金鑰。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 回撥逾時 (秒) | AI 代理在將回調視為逾時之前等待回調回應的最長時間 (以秒為單位)。 目前，強制執行 20 秒超時。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
執行測試
在“執行 ”選項卡上，按兩下 “執行所選測試 ”以啟動所有所選測試用例的順序執行。
您還可以從「 測試用例」選項卡執行測試用例 。
.若要查看具有特定結果的測試用例，請單擊摘要功能區中的所需結果 (例如，通過、通過但部分匹配 、失敗 、掛起 )。 這將篩選測試用例清單，以僅顯示與所選結果匹配的測試用例清單。
與每個測試用例關聯的會話 ID 將顯示在結果中。 這使您可以快速交叉引用測試用例並查看事務詳細資訊。 為此，請在 “操作 ”列中選擇 “交易詳細資訊 ”選項。
執行歷程記錄
在“ 歷史記錄 ”選項卡上，訪問所有已執行的測試用例。
- 單擊「 操作 」列中的「 下載 」圖示，將執行的測試數據匯出為 CSV 檔，以供離線分析或報告。
- 查看用於每個測試用例執行的特定引擎和演演演算法設置。 此資訊可幫助開發人員優化 AI 代理的性能。
- 要查看用於特定訓練引擎的高級演演演算法配置設置，請按兩下 訓練引擎名稱旁邊的資訊 圖示。這將提供有關在測試期間影響 AI 代理行為的參數和設置的見解。
階段作業
“會話 ”部分提供了 AI 代理與客戶之間所有交互的全面記錄。 每個會話都包含交換消息的詳細歷史記錄。 您可以將會話數據匯出為 CSV 檔，以便進行離線分析和審核。 您可以使用此資料檢查特定會話的消息和上下文，以深入瞭解使用者交互，並確定需要改進的領域，優化 AI 代理的回應，並增強整體用戶體驗。
它可以通過在頁面中顯示結果來處理大型數據集。 您可以使用「 優化結果 」部分根據各種條件篩選和排序會話。 表格中的每一行顯示基本的會話詳細資訊，包括：
- 頻道—發生互動的頻道 (例如聊天、語音)。
- 作業階段 ID - 作業階段的唯一標識符。
- 消費者 ID—使用者的唯一標識符。
- 訊息數—作業階段期間交換的訊息數。
- 更新時間 - 作業階段關閉的時間。
- 中繼資料 - 有關作業階段的其他資訊。
- 隱藏測試會話 - 選取此複選框可隱藏測試會話並僅顯示即時會話清單。
- 發生了代理切換—選取此方塊可過濾已移交給代理的作業階段。 如果發生代理交接，它顯示耳機圖示，指示將聊天移交給人工代理。
- 發生錯誤—選取此方塊可過濾發生錯誤的作業階段。
- 已投反對票 - 選取此複選框可篩選投反對票的會話。
按一下某一行可存取特定作業階段的詳細檢視。 使用複選框可根據代理切換、錯誤和反對票篩選會話。 解密會話需要用戶級許可權和高級數據保護設置。 按兩下 解密內容 以查看工作階段詳細資訊。
文稿化 AI 代理中用於回答問題的特定會話的會話詳細資訊
腳本化 AI 代理中用於回答問題的「會話詳細資訊 」檢視提供了使用者與 AI 代理之間特定交互的全面細分。
「 訊息 」區段：
- 顯示使用者在工作階段期間發送的所有消息。
- 顯示 AI 代理生成的相應回應。
- 顯示消息的時間順序，為交互提供上下文。
「交易資訊 」標籤：
- 列出標識為與客戶查詢相關的專案，包括完全匹配項和部分匹配項。
- 顯示與每個標識的文章關聯的相似性分數，指示相關性程度。
- 顯示用於處理客戶查詢和標識相關文章的基礎演演演算法的結果。
- 根據在切換和推理 選項卡中 配置的設置顯示演演演算法結果的數量。
“會話詳細資訊” 視圖中的 “其他資訊 ”部分提供有關特定交互的其他上下文和詳細資訊。 以下是所顯示資訊的細分：
- 已處理的查詢 - 顯示 AI 代理的自然語言理解 (NLU) 管道處理客戶輸入後的預處理版本。
- 代理交接 - 指出作業階段期間是否發生了代理交接。 如果代理切換是由特定規則觸發的，請核取「代理切換 (依規則 )」方塊。
- 回應類型 - 指定 AI 代理生成的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件 - 表示觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎—標識用於處理客戶查詢的 NLU 引擎 (例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld)。
- 閾值分數 - 顯示在切換和推理 設置中 配置的最低閾值分數和部分匹配分數差異。 這些值確定何時將查詢視為超出範圍或需要代理干預。
- 高級日誌 - 提供與特定事務 ID 關聯的調試日誌清單。 高級日誌通常保留 180 天。
文稿化 AI 代理中特定工作階段的作業階段詳細資訊，用於執行操作
文稿化 AI 代理中用於執行操作的「交易資訊 」選項卡提供了特定交互的詳細細分，將資訊分為四個部分：
已識別 的意向部分：
- 顯示為客戶查詢標識的意向。
- 指示與每個已識別的意向關聯的置信度。
- 列出與標識的意向關聯的槽。 按兩下該插槽可查看有關其值以及如何從使用者查詢中提取該值的其他資訊。
“標識的實體” 部分列出了從客戶消息中提取並與活動消費者意圖關聯的實體。 這些實體表示機器人在用戶查詢中標識的關鍵資訊。
“ 演算法結果 ”部分提供了對導致 AI 代理回應的基礎過程的見解。 以下是所顯示資訊的細分：
- 意向清單 - 顯示已識別的意向及其對應的相似性得分。
- 實體清單 - 顯示從使用者訊息中提取的實體。
「 其他資訊 」會顯示：
- 代理交接 - 指出作業階段期間是否發生了代理交接。 如果代理切換是由特定規則觸發的，請核取「代理切換 (依規則 )」方塊。
- 範本金鑰 - 指示與觸發 AI 代理回應的意圖關聯的範本金鑰。
- 回應類型 - 指示 AI 代理生成的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件 - 指示觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎—標識用於處理客戶查詢的 NLU 引擎 (例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld)。
- 閾值分數 - 顯示在切換和推理 設置中 配置的最低閾值分數和部分匹配分數差異。 這些值確定何時將查詢視為超出範圍或需要代理干預。
- 高級日誌 - 提供與特定事務 ID 關聯的調試日誌清單。 高級日誌通常保留 180 天。
您還可以使用下載選項以 JSON 格式下載和查看交易資訊。
「中繼資料 」標籤顯示：
- NLP 元數據 - 在 NLP 選項卡中 查看應用於客戶輸入的預處理步驟。
- Datastore 和 FinalDF- 在智慧機器人的 Datastore 和 FinalDF 標籤中 存取與會話相關的數據。
- 搜索功能 - 使用內置搜索欄快速查找對話中的特定話語。
歷史
每當添加或修改文章、意向或實體時，都必須重新訓練腳本化的 AI 代理，以確保它是最新的。 每次培訓課程結束后，徹底測試您的 AI 代理以驗證其準確性和有效性。
“歷史記錄”頁面允許您：
- 查看訓練歷史記錄 - 跟蹤訓練語料庫的時間以及所做的更改。
- 比較訓練引擎 - 查看用於不同反覆運算的訓練引擎及其相應的訓練持續時間。
- 跟蹤更改 - 監視對設置、文章、回應、NLP 和策展的更改。
- 恢復到以前的版本 - 如果需要，可以輕鬆恢復到較舊的訓練集。
“歷史記錄”部分提供了用於管理知識庫文章的便捷工具：
- 啟動文章 - 使以前不活動的文章 生效 ，以將其包含在 AI 代理的回應中。
- 編輯文章 - 建立現有文章的新版本，同時保留原始文章以供參考。
- 預覽性能 - 使用 預覽 功能使用特定知識庫評估 AI 代理的性能。
- 下載文章 - 將知識庫文章匯出為 CSV 檔，以供離線分析或參考。 此選項僅適用於文稿化 AI 代理，用於回答問題。
審計記錄檔
“審核日誌” 部分提供了過去 35 天內對腳本化 AI 代理所做的修改的詳細記錄。 要存取審核紀錄，請執行以下操作：
- 導航到儀錶板，然後按下已創建的 AI 代理。
- 單擊“ 歷史記錄 ”選項卡以查看 AI 代理的歷史記錄。
- 點選「審核紀錄 」選項卡以查看詳細的變更紀錄：
- 更新時間 - 進行變更的日期和時間。
- 更新者 - 進行變更的使用者。
- 欄位 - 發生修改的機器人部分 (例如，設置、文章、回應)。
- 描述 - 有關更改的其他詳細資訊。
-
使用“更新依據”和“字段”搜索選項快速查找特定的審核日誌條目。 -
“ 模型歷史記錄 ”選項卡為每個 AI 代理顯示最多 10 個語料庫。
策展
消息根據以下條件添加到 Curation 控制台：
- 回退消息 - 當 AI 代理無法理解使用者的消息並觸發回退意圖時。
- 默認回退意圖 - 如果啟用此切換，啟動預設回退意圖的消息將發送到 Curation 控制台。
此條件僅適用於用於執行操作的腳本化 AI 代理。
- 投反對票的消息 - 使用者在 AI 代理預覽期間投反對票的消息。
- 代理切換 - 由於設定的規則而導致人工代理切換的訊息。
- 發件人作業階段 - 使用者標記為未從作業階段或會議室資料收到所需回應的訊息。
- 低可信度 - 置信度分數在指定的低置信度閾值內的郵件。
- 部分匹配 - AI 代理無法明確識別正確意圖或回應的消息。
解決問題
“問題 ” 選項卡提供了一個集中位置，用於查看和處理已標記為進行策展的郵件。 您可以執行下列動作：
- 根據問題的嚴重性和相關性選擇解決或忽略問題。
- 檢查原始用戶話語、AI 代理的回應以及任何附加的媒體。
解密訪問許可權是在用戶級別授予的，並且需要 在後端啟用高級數據保護 。
要解決問題，您可以：
-
連結到現有文章 - 要將問題連接到現有文章，請選擇連結 選項並搜索所需的文章。
-
創建新文章 - 使用“ 添加到新文章 ”選項直接從 Curation Console 創建新文章。
-
忽略問題 - 解決或忽略問題以將其從 CurationConsole 中刪除。
- 不允許連結到預設文章 (歡迎消息、回退消息、部分匹配)。
- 對於用於執行操作的腳本化 AI 代理，請從下拉清單中選擇適當的意圖並標記任何相關實體。
- 進行更改后，重新訓練 AI 代理，以確保新知識反映在其回應中。
- 同時解決或忽略多個問題以實現高效管理。
“已解決” 選項卡提供已解決的所有問題的全面概述。 您可以查看每個已解決問題的摘要，包括該問題是否連結到現有文章、用於創建新文章/意圖或被忽略。 如果遇到現有規則未自動捕獲的不需要的回應，可以手動將特定語句添加到策展控制台。
要從會話添加問題，請執行以下操作：
- 識別話語 - 找到觸發錯誤回應的話語。
- 檢查策展狀態 - 如果問題尚不在策展控制台中，
則會顯示策展狀態切換開關。 - 切換標誌 - 啟用「
策展狀態」開關，將話語添加到策展控制台以供查看和解決。
如果 CurationConsole 中已存在問題，切換開關的外觀會相應更改，以指示其狀態。
使用分析檢視文稿化 AI 效能
“分析”部分提供了關鍵指標的圖形表示形式，以評估 AI 代理的性能和有效性。 關鍵指標分為四個部分，表示為選項卡。 其中包括： 概述、回應、培訓和策展。
在訪問分析螢幕時，開發人員可以選擇他們想要查看其分析的 AI 代理。 他們還可以通過選擇要查看其數據的管道以及日期範圍和數據的粒度來自定義分析檢視。 默認情況下，所有管道上個月的分析數據都以每日粒度顯示 (每天是圖形中 x 軸上的一個點)。
概覽
概述包含關鍵指標和圖形，可為開發人員提供整體 AI 代理使用方式和性能的快照。
- 從「儀錶板」頁面中選擇 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 分析。 AI 代理性能的概述以表格格式和圖形表示形式顯示。
作業階段和訊息
概述中的第一部分顯示有關 AI 代理的工作階段和訊息的以下統計資訊：
- AI 代理在無人干預的情況下處理的會話和會話總數。
- 代理交接總數，即移交給人工代理的作業階段數。
- 每日平均工作階段
- 訊息總數 (人類和 AI 代理訊息) 以及其中有多少訊息來自使用者。
- 每日平均郵件數
接下來是會話的圖形表示形式 (堆疊列表示 AI 代理處理的會話和已交出的會話) 和 AI 代理發送的回應總數。
使用者
概述中的第二部分包含有關 AI 代理用戶的統計資訊。 它提供用戶總數的計數以及有關每個使用者的平均會話數和每日平均用戶數的資訊。 接下來是一個圖表，根據所選粒度顯示每個單位的新使用者和回訪使用者。
演奏
第三部分提供有關 AI 代理對用戶的回應的統計資訊。 在這裡，人們可以看到 AI 代理發送的回應總數以及 AI 代理的回應之間的拆分：
- 標識使用者的意圖。
- 已回復回復消息。
- 已回復部分匹配消息。
- 已通知使用者代理交接。
相同的內容在餅圖中聚合，面積圖根據所選粒度提供資訊。
培訓
訓練部分代表 AI 代理語料庫的“運行狀況”。 建議開發人員在其 AI 代理中為每個意向/文章配置 20+ 個訓練話語。 在本節中，語料庫中的所有文章/意向都顯示為單獨的矩形，其中每個矩形的顏色和相對大小指示文章/意圖包含的訓練數據。 意圖越接近白色，就越需要更多的訓練數據來提高 AI 代理的準確性。
回應
此部分為開發人員提供了使用者詢問內容以及他們詢問頻率的詳細視圖。 它提供了 AI 代理用於回答問題的最熱門文章的圖形表示形式，以及用於執行操作的 AI 代理的回應範本。
策展
提供每天出現的策展問題數量以及 AI 代理開發人員已解決的策展問題的直觀摘要。
整合 AI 代理
本節介紹如何將 AI 代理與語音和數位管道整合以管理客戶對話。
將 AI 座席與語音和數位管道整合
在 Webex AI 代理平臺中創建並配置 AI 代理後，下一步是將它們與語音和數位管道整合。 這種整合允許 AI 代理處理與客戶的基於語音和數位對話，從而提供無縫的互動式用戶體驗。
有關詳細資訊，請參閱文章 將 AI 代理與語音和數位通道集成。
管理 AI 代理報告
本節概述了 AI 代理報告、報告類型、AI 代理報告的創建以及報告傳遞模式的概述。
瞭解 AI 代理報告
報告功能允許您從可用報告類型生成或計劃 (定期生成) 特定報告，並通過可用的傳遞模式接收這些報告。 這些報告可以提供有關用戶行為、使用方式、參與度、產品性能等的有價值資訊。 您可以將所需資訊傳送到他們的電子郵件、SFTP 路徑或 S3 儲存桶。 您可以從預構建報告清單中選擇報告類型，也可以選擇是要立即生成一次性報告還是定期生成報告。
當您從左導覽窗格存取「報告」功能表時，會出現下列標籤：
-
設定 - 此標籤會列出目前作用中且定期產生的所有報告。 以下詳細資訊可用於報告清單：
- 作用中 - 使用者是否仍訂閱了報告。
- AI 代理 - 與報告關聯的 AI 代理的名稱。
- 報告類型 - 您訂閱的預建報告類型。
- 頻率 - 您接收報告的間隔。
- 上次生成的報告 - 最後傳出的報告。
- 下一個排定日期 - 報告發出的下一個日期。
-
歷史記錄 - 此標籤會列出截至目前為止已調度報告的所有歷史資訊。 按一下此頁面上的任一報告，即可編輯報告的組態。
您可以按一下「動作 」欄下的 「 下載 」圖示來下載這些歷史報告。
僅在報告生成完成後，才能下載“歷史記錄 ” 選項卡中顯示的按需報告。
建立 AI 代理報告
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
點擊 左側導航欄中的報告 。 |
| 3 |
按兩下 + 新建報表。 |
| 4 |
提供以下資訊以建立和設定報告： |
AI 代理報告類型
您可以根據所選的 AI 代理類型從預建構報告清單中進行選擇。 本節介紹這些報告類型、每個報告中包含的工作表以及每個工作表中的可用欄。
用於回答問題的 AI 代理報告類型
AI 代理有三種不同的報告類型可用於回答應用程式中的問題。 使用不同的報告類型，可用於瞭解 AI 代理使用方式摘要、行為、使用者詢問的內容以及 AI 代理如何回應查詢。 您還可以在策展中查看最終成為問題的消息。
使用行為和摘要此部分顯示 AI 代理摘要以及調用文章和類別的頻率。 您可以在報告的單獨選項卡中查看摘要、類別和文章資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話/會話總數。 |
| 與至少一位使用者訊息的對話 | 使用者提供至少一個輸入的對話或會話。 |
|
人工訊息總數 | 最終使用者發送到 AI 代理的消息。 |
| 總計 AI 代理回應 | AI 代理向最終使用者發送的消息總數。 |
| 部分符合項目總數 | 使用者的消息存在一些歧義，並且 AI 代理以多個意圖作為選項進行響應的情況。 |
| 傳送給代理的對話 | 總對話移交給人工代理。 |
| 總點讚 | 客戶投票贊成的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被客戶否決的 AI 代理回應總數。 |
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 類別名稱 | 在 AI 代理中配置的類別名稱。 |
| 該類別的對話 | 檢測到屬於此類別的文章的對話或會話數。 |
| 總回覆數 | 檢測到屬於此類別的文章的次數。 |
| 總點讚 | 此類別的回復被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
此類別的回復被否決的次數。 |
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 文章名稱 | 在 AI 代理中設定的文章 (預設變體) 的名稱。 |
| 文章類別 | 此意向所屬的類別。 |
| 文章的對話 | 檢測到此文章的對話或會話數。 |
| 總回覆數 | 檢測到此文章的次數。 |
| 總點讚 | 本文的回應被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
本文的回應被否決的次數。 |
顯示 AI 代理與客戶之間的對話以及相似性分數。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 會話的唯一標識符。 |
| 消費者 ID | AI 代理上最終使用者的唯一標識碼。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 消息的內容。 |
| 品 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 類別 | AI 代理為客戶消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意向的相似性得分。 |
| 符合的第 1 條 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 第 1 條得分 | 偵測到的意向得分。 |
| 反饋 | 使用者對消息投贊成票或反對票的反饋。 |
| 回饋評論 |
使用者在對消息投反對票時留下的評論。 |
將由於各種原因最終進入策展的消息顯示為問題。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 用戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | AI 代理上最終使用者的唯一標識碼。 |
| 人工訊息 | 人類消息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應的消息內容。 |
| 問題原因 | 此消息最終出現在策展中的原因。 |
| 品 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 類別 | AI 代理為使用者消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合的第 1 條 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 第 1 條得分 |
所偵測到的意向的分數。 |
執行工作的 AI 代理報告類型
有三種不同的報告類型可供 AI 代理在 AI 代理產生器應用程式中執行任務。 作為 AI 代理開發人員，您可以創建不同的報告類型。 這些可用於瞭解 AI 代理使用方式摘要、AI 代理行為、使用者詢問的內容以及 AI 代理如何回應查詢。 您還可以在策展中查看最終成為問題的消息。
顯示對話摘要以及觸發的意向和範本鍵。 摘要標籤顯示以下詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話或會話總數。 |
| 與至少一位使用者訊息的對話 | 使用者提供至少一個輸入的對話或會話。 |
|
人工訊息總數 |
最終使用者發送到 AI 代理的消息。 |
| 總計 AI 代理回應 | AI 代理傳送給最終使用者的消息總數。 |
| 部分符合項目總數 | 使用者的消息存在一些歧義，並且 AI 代理以多個意圖作為選項進行響應的情況。 |
| 傳送給代理的對話 | 移交給人工代理的對話總數 |
| 總點讚 | 用戶點讚的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被使用者否決的 AI 代理回應總數。 |
您還可以在電子表格的 意向 標籤中查看意向詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 意向名稱 | 在 AI 代理中配置的意向名稱。 |
| 為意圖而進行的對話 | 調用此意向的對話或會話數。 |
| 總調用次數 | 調用此意圖的次數。 |
| 完成總數 | 收集所有槽位並完成此意圖的次數。 |
| 總點讚 | 對此的回應總數都對每個意圖投了贊成票。 |
| 反對票總數 |
對此的回應總數對每個意圖投了反對票。 |
該報告還具有高級範本詳細資訊，例如：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 樣本金鑰名稱 | 在 AI 代理中配置的範本名稱。 |
| 樣本鍵意向 | 使用此範本鍵的意向。 |
| 樣本金鑰的對話 | 此範本金鑰作為回應發出的次數。 |
| 總回覆數 | 此範本金鑰作為回應發送的次數。 |
| 總點讚 | 此範本的回應被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
此範本的回應被否決的次數。 |
顯示客戶與 AI 代理的對話以及相似性分數。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 用戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | 應用程式上最終使用者的唯一標識符。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 消息的內容。 |
| 樣本金鑰 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 意圖 | AI 代理為客戶消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合意向 1 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 意圖 1 分數 | 所偵測到的意向的分數。 |
| 反饋 | 用戶反饋 (如果消息被贊成或反對)。 |
| 回饋評論 |
使用者在對消息投反對票時留下的評論。 |
將由於各種原因最終進入策展的消息顯示為問題。 此報告僅與腳本化 AI 代理相關。 您可以在此報告中檢視下列詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 客戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | 應用程式上最終使用者的唯一標識符。 |
| 人工訊息 | 人類消息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應的消息內容。 |
| 問題原因 | 此消息最終出現在策展中的原因。 |
| 樣本金鑰 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 意圖 | AI 代理為使用者消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合意向 1 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 意圖 1 分數 |
所偵測到的意向的分數。 |
AI 代理報告的傳遞模式
在當今數據驅動的世界中，高效安全地交付 AI 代理報告對於明智的決策和卓越運營至關重要。 為了滿足不同的組織需求，我們為 AI 代理報告提供多種交付模式，確保靈活性、可靠性和安全性。 傳輸選項包括安全檔案傳輸協定 (SFTP)、電子郵件和 Amazon S3 儲存桶。 每種模式都旨在滿足不同的要求，無論是對高安全性、易訪問性還是可擴展存儲解決方案的需求。 本文檔概述了每種交付方式的功能和優勢，説明您選擇滿足特定需求的最佳選項。
SFTP
|
欄位 |
描述 |
|---|---|
| 依計劃將報告推送到安全位置 |
切換此選項可在排程時間將報告推送到安全位置。 只能通過啟用此開關來提供以下詳細資訊。 |
| IP 位址 | 系統的 IP 位址。 |
| 使用者名稱 | 存取報告的使用者名稱。 |
| 密碼 | 存取報告的密碼。 |
| 私密金鑰 | 訪問檔的私鑰。 |
| 上傳路徑 |
檔案在系統中路由的路徑。 |
電子郵件
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 為多個收件人排程電子郵件，用分號（;) 分隔 | 開啟此選項以新增收件人。 |
| 收件者 |
必須在指定的時間和頻率接收報告的所有收件者的電子郵件位址。 |
S3 儲存桶
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 依計劃將報告上傳到 S3 儲存桶 |
打開此選項以使 S3 欄位可用，並將報告路由到配置的 S3 儲存桶。 |
| AWS 存取金鑰 ID | 用於訪問 AWS 服務和資源的訪問金鑰 ID。 |
| AWS 秘密存取金鑰 | 用於訪問 AWS 服務和資源的秘密訪問金鑰。 |
| 儲存桶名稱 | 報告路由所至的儲存桶名稱。 |
| 資料夾名稱 |
在 S3 儲存桶中創建的資料夾的名稱。 |
瞭解 AI 合規性
本部分可説明你瞭解 AI 開發、數據隱私、安全性和安全性
AI 開發、資料隱私、安保和安全
思科的每個 AI 功能都根據我們的 負責任 AI 原則進行 AI 影響評估，並遵守 負責任的 AI 框架，以及現有的安全、隱私和人權設計流程。
隱私和安全思科不會在推理過程後保留客戶輸入數據，第三方模型供應商 Microsoft 也不會訪問、監控或存儲思科客戶數據。 有關特定於功能的數據保留策略的更多詳細資訊，請參閱 Cisco 信任門戶。
以下是所有 AI 功能的 AI 透明度說明清單：
用於培訓和評估的資料來源思科的第三方模型供應商 Microsoft 表示，它不會使用客戶內容來改進 Azure OpenAI 模型，並且不會在 Azure 基礎架構中存儲或保留思科客戶數據。
安全和道德考慮所有生成 AI 功能都容易出錯，因此思科通過選擇加入 Azure OpenAI 提供的內容篩選來優先考慮 AI 功能的內容安全性。
模型評估和性能Cisco 透過讓人類參與基礎模型的審查、測試和品質保證，優先考慮 AI Assistant 的性能和準確性。
開始使用 Webex AI Agent
Webex AI 代理是一個複雜的平臺，旨在創建、管理和部署自動化 AI 代理，以滿足客戶服務和支援需求。 使用人工智慧，AI 代理在客戶與人工代理交互之前為其提供自動化説明。 這些代理支援對話中的語調、語言理解和上下文感知的語音交互。 此外，AI 代理通過文本和在線聊天無縫且資訊豐富地處理數位管道交互。 客戶受益於類似禮賓的體驗，獲得問題、資訊檢索方面的説明，並最大限度地減少等待時間。
Webex AI 代理的功能
- 準確及時的回應—即時提供對客戶查詢的精確答覆。
- 智慧任務執行 - 根據客戶請求或輸入執行任務。
為企業帶來的主要好處
-
增強的客戶體驗—為客戶提供即時的對話體驗。
-
個人化交互—根據個別客戶需求和偏好定製回應。
-
可擴展性和效率—無需額外的人工代理即可處理大量客戶交互，從而提高了滿意度並降低了運營成本。
瞭解 AI 代理類型和範例
下表簡要介紹了 AI 代理類型及其功能：
| AI 代理類型 | 目的 | 功能 | 描述 | 如何設置？ |
|---|---|---|---|---|
|
自治的 |
自主 AI 代理旨在獨立運行，無需直接人工干預即可做出決策和執行任務。 |
執行動作 |
根據可用資訊和預定義規則做出明智的選擇。 自動執行重複性或耗時的任務。 |
|
|
回答問題 |
自治代理可以訪問和使用知識庫，為用戶查詢提供資訊豐富且準確的答案。 |
用於回答問題的自主 AI 代理 | ||
|
文稿化 |
腳本化的 AI 代理被程式設計為遵循一組預定義的規則和指令。 |
執行動作 |
腳本化代理可以執行明確定義和結構化的特定任務。 |
執行操作的文稿化 AI 代理 |
|
回答問題 |
腳本化代理可以根據使用者創建的訓練語料庫回答問題，該語料庫是示例和答案的集合。 |
用於回答問題的文稿化 AI 代理 |
範例
自主和腳本化的 AI 代理都可以應用於各種用例，具體取決於特定要求和所需的功能。 一些範例包括：
-
客戶服務 - 自治代理和腳本代理都可用於提供客戶支援，自治代理提供更大的靈活性和自然語言理解。
-
虛擬助理 - 自主代理非常適合虛擬助理角色，因為它們可以處理各種任務並提供更加個人化的交互。
-
數據分析 - 自治代理可用於分析大型數據集並提取有價值的見解。
-
流程自動化 - 自主和腳本化座席都可用於自動執行重複性任務、提高效率並減少錯誤。
-
知識管理—自治代理可用於創建和管理知識庫，使用戶能夠輕鬆訪問資訊。
自主和腳本化 AI 代理之間的選擇取決於任務的複雜性、所需的自治級別以及訓練數據的可用性。
先決條件
-
如果您是 Webex Contact Center 的現有客戶，請確保您滿足以下先決條件：
-
Webex Contact Center 2.0 承租人。
-
Webex Connect 已為租戶預配。
-
語音媒體平臺是下一代媒體平臺。
-
-
若您並無 Webex Contact Center 承租人，請聯絡您的合作夥伴，以啟動下一代媒體平台的 Webex Contact Center 試用。
-
管理員可以請求 Webex 聯繫中心開發人員沙箱 來試用 AI 代理。
功能開啟
此功能目前處於測試階段。 客戶可以通過填寫 AI 代理的參與調查 Webex 在 Beta 門戶 上 註冊此功能。
-
目前，只有腳本化的 AI 代理功能在 Beta 階段可用。
-
自主代理僅適用於特定客戶。 可以通過您的 CSM (客戶成功經理)、PSM (合作夥伴成功經理) 或通過電子郵件 ask-ccai@cisco.com提出請求。 獲得批准后，除了租戶的腳本代理外，還將提供自治代理。
Webex AI 代理存取
若要創建 AI 代理，必須登錄到 Webex AI 代理應用程式。 這可以通過以下方式完成：
自 Control Hub 登入
- 使用 URL https://admin.webex.com 登入 Control Hub。
- 從導覽窗格的「服務」區段，選擇「 Contact Center」。
- 在 右側窗格的「快速連結 」中，移至「 Contact Center 套件 」部分。
- 按兩下 Webex AI 代理 以存取該應用程式。
系統將在另一個瀏覽器選項卡中交叉啟動 Webex AI 代理應用程式，您將自動登錄該應用程式。
自 Webex Connect 登入
若要訪問 Webex AI 代理應用程式，您應該有權訪問 Webex Connect。
- 使用為您的企業提供的租戶 URL 和憑據登錄到 Webex Connect 應用程式。
默認情況下，「 服務 」頁面顯示為主頁。
- 從左側導航窗格的應用程式托盤 功能表中，單擊 Webex AI 代理 以存取應用程式。
系統將在另一個瀏覽器選項卡中交叉啟動 Webex AI 代理應用程式，您將自動登錄該應用程式。
首頁配置
歡迎使用 Webex AI 代理平臺。 當您登入時，首頁會顯示以下配置：
-
導覽列
左側顯示的導覽列可讓您存取下列功能表：
- 儀表板 - 顯示企業管理員授予的使用者可存取的 AI 代理清單。
- 知識 - 顯示中央知識庫或知識庫，充當自主 AI 代理回應客戶查詢的大腦。
- 報告 - 列出各種類型的預建構 AI 代理報告。 您可以根據業務需求生成或安排報告。
- 説明 - 提供對 Webex 説明中心上的 Webex AI 代理使用者指南的訪問。
-
使用者設定檔
使用者個人資料功能表可讓您檢視您的個人資料資訊及登出應用程式。
“企業配置檔 ”頁面包含有關 AI 代理租戶的資訊，只有具有完全管理員訪問許可權的管理員才能訪問。
-
「 概觀 」標籤包含下列資訊：
- 企業識別碼 - 包括企業 Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、訂閱 ID。 這適用於具有相應 Webex Connect 租戶的 Webex Contact Center 整合的企業。
- 設定檔設定 - 包含企業名稱、企業唯一名稱和徽標 URL。
- 全局客服設定—允許為語音通道選擇預設客服以處理後援情形。
- 資料保留摘要—提供此企業的資料保留期限摘要。
-
在「隊友 」標籤中，您可以查看和管理有權存取應用程式的隊友清單。 為每個使用者分配一個角色，該角色確定他們可以根據授予的許可權執行的操作。
-
瞭解您的主控台
在儀錶板上，AI 代理由顯示基本資訊的卡片表示，包括 AI 代理名稱、上次更新者、上次更新日期以及用於訓練代理的引擎。
AI 代理卡上的工作
將滑鼠懸停在 AI 代理卡上可查看以下選項：
- 預覽 - 單擊 預覽 以打開 AI 代理預覽小組件。
- 省略符號 圖示—按一下此圖示可執行下列工作：
-
複製預覽連結 - 複製預覽連結以貼上新分頁，並在聊天小組件上預覽 AI 代理。
-
複製存取權杖 - 複製 AI 代理的存取權杖，以便透過 API 調用代理。
-
匯出 - 將 AI 代理詳細資訊 (以 JSON 格式) 匯出到您的本地資料夾。
-
刪除 - 從系統中永久刪除 AI 代理。
-
固定 - 將 AI 代理固定到儀錶板上的第一個位置，或取消固定以將其移回之前的位置。
-
建立新的 AI 代理
可以使用儀錶板右上角的“ + 建立代理 ”選項創建新的 AI 代理。 您可以選擇使用預先定義的範本或從頭開始建立代理。
若要瞭解如何創建腳本化和自治 AI 代理，請參閱以下部分：
匯入預建構的 AI 代理
您可以從可用 AI 代理清單中匯入 JSON 格式的預建構 AI 代理。 首先，請確保已將 JSON 格式的 AI 代理匯出到本地資料夾。 請按照以下步驟匯入它：
- 按兩下 導入代理。
- 單擊上傳以上傳從平台導出的 AI 代理檔 (JSON 格式)。
- 在代理名稱 欄位中，輸入 AI 代理名稱。
- （選用） 在系統 ID中，編輯系統生成的唯一標識碼。
- 點撃匯入。
您的 AI 代理現已成功導入 Webex AI 代理平臺，並在儀錶板上可用。
關鍵字搜尋
該平臺提供強大的搜索功能，可説明您輕鬆查找和管理 AI 代理。 您可以使用代理名稱執行關鍵字搜尋。在搜尋列中輸入代理名稱或名稱的一部分。 系統將顯示符合您搜尋條件的 AI 代理清單。
依代理類型篩選
除了關鍵字搜索之外，您還可以通過基於 AI 代理的類型進行篩選來優化搜尋結果。 在下拉式清單中選擇其中一個代理類型過濾器 - 指令檔、 自主及 全部。
管理知識庫
知識庫是大型語言模型 (LLM) 驅動的自治 AI 代理的中央資訊存儲庫。 自治 AI 代理利用先進的 AI 和機器學習技術來理解、處理和生成類似人類的文本。 這些 AI 代理對大量數據進行訓練，使他們能夠提供詳細且上下文相關的回應。 知識庫存儲自治 AI 代理運行所需的數據。
要存取知識庫：
- 登入 Webex AI 代理平臺。
- 在儀錶板上，按兩下 左側導航窗格中的知識 圖示。 此時將顯示「知識庫」頁面。
- 您可以根據以下條件找到知識庫：
- 知識庫的名稱
- 知識庫的類型
- 在指定日期之間更新的知識庫
- 在指定日期之間建立的知識庫
- 按一下 「全部 重設」以重設搜尋條件。
- 您還可以創建新的知識庫。 若要創建新的知識庫，請參閱 為 AI 代理創建知識庫。
為 AI 代理建立知識庫
| 1 |
在儀錶板上，按兩下 左側導航窗格中的知識 圖示。 |
| 2 |
在“知識庫 ”頁上，按兩下右上角的“ + 創建知識庫 ”按鈕。 |
| 3 |
在「 創建知識庫 」頁上，輸入以下詳細資訊： |
| 4 |
按一下建立， 系統會以所提供的名稱建立知識庫。 |
| 5 |
在「 文件 」選項卡上： |
| 6 |
在「 文件 」選項卡上： |
| 7 |
瀏覽至「 資訊 」標籤。 您可以查看和追蹤已上載檔和已建立文件的詳細資訊。 按兩下編輯 圖示以編輯知識庫檔。 如果需要，編輯檔的名稱。 您還可以刪除現有檔並添加新檔。
按兩下刪除 圖示以完全刪除知識庫。
|
下一步行動
配置自治 AI 代理的知識庫 以回答問題。
設定自治 AI 代理
自主 AI 代理獨立運行，無需直接人工干預。 這些代理使用高級演演演算法和機器學習技術來分析數據、從環境中學習以及調整其操作以實現特定目標。 本部分概述了自治 AI 代理的兩個主要功能。
執行工作的自主 AI 代理
自主 AI 代理可以執行各種任務，包括：
-
自然語言處理 (NLP)- 以自然和對話的方式理解和回應人類語言。
-
決策 - 根據可用資訊和預定義規則做出明智的選擇。
-
自動化 - 自動執行重複性或耗時的任務。
建立自治 AI 代理以執行操作
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。
您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 將 AI 代理類型篩選為「自主」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下 “自治”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 執行操作。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於執行操作的自治 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理 |
下一步行動
更新自治 AI 代理的配置檔。
更新自治 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於執行操作的自治 AI 代理。
| 1 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽到 」選項卡並設定以下詳細資訊： |
| 3 |
按兩下 「發佈」 以使 AI 代理上線。 |
下一步行動
將所需的操作添加到 AI 代理。
將動作新增到自治 AI 代理
用於執行操作的自治 AI 代理旨在理解使用者意圖並採取相應行動。 例如，在餐廳中，需要自動執行在線食品訂單。 要完成任務，您可以創建執行以下操作的自治 AI 代理：
-
從客戶處獲取所需資訊。
-
將資訊傳輸到所需的流。
執行操作的自治 AI 代理在以下構建基塊上工作：
-
操作 - 允許 AI 代理連接外部系統以執行複雜任務的功能。
-
實體或插槽 - 表示實現使用者意圖的步驟。 插槽填充涉及向客戶提出特定問題，以根據話語實現客戶的意圖。 它是 AI 代理開始執行操作的觸發器。 將輸入實體定義為槽填充的一部分。
-
履行 - 確定 AI 代理如何完成操作。 作為履行的一部分，定義自治 AI 代理的輸出實體，以特定格式生成答案。 系統將輸出實體發送到流以繼續操作並成功完成任務。
| 1 |
在“操作 ” 選項卡中，按兩下 “+ 新建操作”。 |
| 2 |
在「 添加新操作 」頁上，指定以下詳細資訊： |
下一步行動
您可以配置槽位，也可以根據所選的操作範圍配置槽位並定義履行。
設定插槽填充
插槽填充涉及為 AI 引擎添加所需的輸入實體。 在操作 頁的 槽填充 部分中，添加輸入實體：
-
您可以以表格格式逐個添加實體。
-
您還可以使用 JSON 檔並定義實體。 有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構 導覽。
以表格格式新增輸入實體
| 1 |
若要添加輸入實體，請按兩下 + 新建輸入實體。 |
| 2 |
在「 添加新輸入實體 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 3 |
按下 添加 以添加輸入實體。 您可以根據需要添加任意數量的輸入實體。 |
| 4 |
使用「 控制項 」選項對實體執行以下操作： |
使用 JSON 編輯器新增實體
您可以使用 JSON 編輯器新增輸入實體和輸出實體。 在 JSON 編輯器檢視中，實體必須以結構化 JSON 格式定義。
有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構教程。
輸入參數結構
輸入參數必須遵循以下結構：
-
type - 參數物件的資料類型。 這始終是“物件”，表示參數被結構化為物件。
屬性 - 一個物件，其中每個鍵表示一個參數及其關聯的元數據。
必需 - 列出必填參數名稱的字串陣列。
屬性物件
屬性物件 中的 每個鍵表示一個輸入實體/參數，並包含另一個物件，其中包含有關該參數的元數據。 中繼資料應始終包含以下關鍵字：
-
type - 參數的資料類型。 允許的類型包括：
-
字串 - 文字資料。
-
整數 - 不含小數位的數字資料。
-
數位 - 可以包含小數位數的數字資料。
-
布林值 - 真/假值。
-
陣列 - 項目的清單，所有這些專案通常屬於相同類型。
-
物件 - 具有嵌套屬性的複雜數據結構。
-
-
描述 - 實體所代表內容的簡要說明。 這有助於 AI 引擎了解參數的用途和用法。 建議使用簡明扼要且與代理的指示和操作描述一致的描述，以提高準確性。
-
平台僅針對“類型”強制執行驗證。 “說明”並非對所有實體強制執行，但強烈建議添加它。 實體元數據的其他有用關鍵字包括：
-
enum—枚舉欄位列出了參數的可能值。 這對於應僅接受有限值集的參數非常有用。 開發人員可以定義參數應接受的自定義值清單以使用它。
- pattern - 模式欄位與字串類型一起使用，以指定字串必須符合的標準運算式。 這對於驗證特定格式 (如電話號碼、郵遞區號或自定義標識碼) 特別有用。
-
範例 - 範例欄位提供參數的一個或多個有效值範例。 這有助於 AI 引擎瞭解預期的數據類型，並且對於解釋和驗證目的特別有用。
-
還有其他關鍵字可以使實體定義更加準確和可靠。 有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構教程。
範例
以下範例包括各種類型的實體和關鍵字：
{“type”：“物件”，“屬性”：{“使用者名”：{“type”：“字符串”，“描述”：“帳戶的唯一使用者名.”，“最小長度”：3，“maxLength”：20 }，“密碼”：{“type”：“字符串”，“description”：“帳戶的密碼.”，“minLength”：8，“format”：“password”}，“email”：{“type”：“string”，“description”：“帳戶的電子郵件位址”，“pattern”：“\w+（[-+.']\w+）*@\w+（[-.]\w+）*\.\w+（[-.]\w+）*“}，”出生日期“：{”type“：”字符串“，”description“：”使用者的出生日期“。”，“examples”：[“mm/dd/YYYY”] }，“首選項”：{“type”：“物件”，“description”：“使用者首選項設置”。，“屬性”：{“新聞稿”：{“type”：“布爾值”，“description”：“使用者是否要接收新聞稿”，“default”：true }，“通知”：{“type”：“string”，“description”：“首選通知方法”。“，”enum“：[”email“，”sms“，”push“] } } }，”roles“：{”type“：”array“，“description”：“分配給使用者的角色列表”。“，”items“：{”type“：”string“，”enum“：[”user“，”admin“，”reviewator“] } } }，”required“：[”username“，”password“，”email“] } 此範例包含以下實體：
- username - 具有最小與最大長度約束的字串類型。
- 密碼 - 具有最小長度和特定格式的字串類型 (密碼指示應安全處理)。
- 電子郵件 - 一種字串類型，帶有正規表示式模式，以確保其為有效的電子郵件位址。
- birthdate - 一種字串類型，其中包含用於規定日期格式的範例。
- 首選項 - 具有嵌套屬性 (新聞稿和通知) 的物件類型，包括具有預設值的布爾值和具有特定允許值 (枚舉) 的字串。
- roles - 一種陣列類型，其中每個專案都是一個限制為特定值 (枚舉) 的字串。
使用者名、密碼和電子郵件是必需的，如“必需”陣列所定義。
在此範例中，實體具有描述性名稱、清晰的說明，並遵循一致的結構和命名約定。 遵循這些最佳做法，創建易於 AI 引擎解釋和實施的明確定義的實體。
定義履行
| 1 |
定義在聯絡中心實施 AI 座席的履行詳細資訊。 指定以下詳細資訊： |
| 2 |
配置輸出實體，以便 AI 代理以流可理解的格式生成結果。 |
| 3 |
若要添加輸出實體，請按下“ + 新建輸出實體”。 在「 添加新的輸出實體 」螢幕中，指定以下詳細資訊： 還可以使用 JSON 檔添加輸出實體。 有關詳細資訊，請參閱 使用 JSON 編輯器添加實體 . |
| 4 |
按下「 添加 」以添加輸出實體。 您可以根據需要添加任意數量的輸出實體。 |
| 5 |
使用「 控制項 」選項對實體執行以下操作： |
| 6 |
按下 添加 以完成配置更改。 |
下一步行動
按兩下 預覽 以預覽 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 預覽自治 AI 代理。 按兩下 「發佈」 以使 AI 代理上線。
設定 AI 代理後：
- 要查看 AI 代理性能，請參閱 使用分析查看自治 AI 代理性能。
- 若要查看會話和歷史記錄詳細資訊，請參閱 查看自治 AI 代理會話和歷史記錄。
用於回答問題的自主 AI 代理
自治代理可以訪問和使用知識庫，為用戶查詢提供資訊豐富且準確的答案。 此功能在代理需要執行以下操作的情況下非常有用：
-
提供客戶支援—回答常見問題解答、排查問題並指導客戶完成流程。
-
提供技術協助 - 就特定主題或領域提供專家建議。
建立用於回答問題的自主 AI 代理
開始之前
確保創建知識庫。 有關詳細資訊，請參閱管理知識庫。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。 您還可以選擇預定義的範本來快速建立 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「自主」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下 “自治”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 回答問題。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的自主 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
更新自治 AI 代理的配置檔。
更新自治 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的自治 AI 代理。
| 1 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽到 」選項卡並設定以下詳細資訊： |
| 3 |
按下 保存更改 以使 AI 代理生效。 |
下一步行動
配置 AI 代理的知識庫。
設定知識庫
開始之前
創建用於回答問題的自治 AI 代理。
| 1 |
在「儀錶板 」頁上，選擇已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導航到 「知識庫 」選項卡。 |
| 3 |
從下拉清單中選擇所需的知識庫。 |
| 4 |
按下 保存更改 以使 AI 代理生效。 |
下一步行動
按兩下 預覽 以預覽 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 預覽自治 AI 代理。
設定 AI 代理後：
- 要查看 AI 代理性能，請參閱 使用分析查看自治 AI 代理性能。
- 若要查看會話和歷史記錄詳細資訊，請參閱 查看自治 AI 代理會話和歷史記錄。
檢視自治 AI 代理作業階段和歷史記錄
您可以查看已創建的每個自治 AI 代理的工作階段和歷史記錄詳細資訊。 “ 會話 ”頁面顯示與參與者建立的會話的詳細資訊。 歷史記錄 頁面允許您查看在 AI 代理上執行的設定更改的詳細資訊。
階段作業
“會話 ”頁面提供了 AI 代理和用戶之間所有交互的全面記錄。 要導航到「 會話 」頁面，請執行以下操作：
- 在儀錶板 上，按兩下要查看其會話詳細資訊的自治 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 會話。
此時將顯示「 會話 」頁面。 每個會話都顯示為包含會話的所有消息的記錄。 此資訊對於審核、分析和改進 AI 代理非常有用。
會話表顯示為該 AI 代理創建的所有會話/聊天室的清單。 如果行數多於一個螢幕可以容納的行數，則表將被分頁。 可以使用左側的「 優化結果 」部分對表中的任何欄位進行排序或篩選。 存在的欄位表示有關任何特定作業階段的以下資訊：
-
作業階段 ID - 對話的唯一聊天室 ID 或作業階段 ID。
- 消費者 ID - 與 AI 代理互動的使用者的 ID。
-
頻道—發生互動的頻道。
-
更新時間 - 聊天室關閉的時間。
-
聊天室中繼資料 - 包含有關聊天室的其他資訊。
-
勾選所需的方塊：
- 隱藏測試會話 - 隱藏測試會話並僅顯示即時會話清單。
- 發生代理切換 - 過濾移交給代理的作業階段。 如果發生代理交接，它顯示耳機 圖示，指示將聊天移交給人工代理。
- 發生錯誤—過濾發生錯誤的作業階段。
- 已投反對票 - 篩選投反對票的作業階段。
按一下作業階段表格中的某一行可詳細檢視該作業階段。 鎖定圖示表示會話已鎖定，需要解密。 您需要具有解密會話的許可權。 如果啟用了 “解密訪問 ”切換開關，則可以使用“ 解密內容 ”按鈕訪問任何會話。 但是，僅當 高級數據保護 設置為 true 或為租戶啟用時，此功能才適用。
歷史
歷史記錄 頁面允許您查看在 AI 代理上執行的設定更改的詳細資訊。 若要檢視特定代理的歷史記錄：
- 在 儀錶板上，按兩下要查看其歷史記錄的自治 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，單擊歷史記錄 。
此時將顯示「 歷史記錄 」頁面，其中包含以下選項卡：
- 審核日誌 - 單擊 審核日誌 選項卡以查看對 AI 代理所做的更改。
- 模型歷史記錄 - 單擊「 模型歷史記錄 」選項卡以查看用於執行操作的各種自治 AI 代理版本。
審計記錄檔
“審核日誌” 選項卡跟蹤對自治 AI 代理所做的更改。 您可以查看過去 35 天的更改詳細資訊。 “ 審核日誌 ”選項卡顯示以下詳細資訊：
具有管理員或 AI 代理開發人員角色的使用者只能訪問 「審核日誌 」選項卡。 具有具有「獲取審核日誌」許可權的自定義角色的使用者也可以查看審核日誌。
- 更新時間 - 變更的資料和時間。
- 更新者 - 合併更改的用戶的名稱。
- 欄位 - 在其中進行變更的 AI 代理的特定部分。
- 描述 - 有關更改的其他資訊。
您可以使用 “更新者 ”、“字段”和 “說明 ”搜索選項搜索特定審核日誌。 您可以根據 “更新時間 ”和 “更新依據 ”字段對日誌進行排序。
模型歷史
“模型歷史記錄 ” 選項卡僅供自治 AI 代理執行操作。
每當發佈自治 AI 代理以執行操作時，都會保存自治 AI 代理的一個版本，並在“ 模型歷史記錄 ”選項卡中可用。 您可以從「模型歷史記錄 」選項卡中查看各種版本的 AI 代理 。
- 模型描述 - 有關 AI 代理版本的簡要描述。
- AI 引擎 - 用於該版本的 AI 代理的 AI 引擎。
- 更新日期 - 建立版本的日期和時間。
- 動作—可讓您在 AI 代理上執行以下動作
- 載入 - AI 代理上的所有變更都將遺失。 您必須重新執行配置。
- 匯出 - 用於匯出 AI 代理。
預覽您的自治 AI 代理
您可以在建立 AI 代理時、編輯時以及部署代理後預覽自治 AI 代理。 您可以從以下位置啟動預覽：
- AI 代理儀錶板 - 將滑鼠懸停在 AI 代理卡上時， 該 AI 代理的預覽 選項將顯示。 按兩下以啟動 AI 代理預覽。
- AI 代理標頭——單擊 AI 代理卡以打開。「 預覽」 按鈕在頁眉部分中始終可見。
- 最小化小部件 - 啟動預覽后再最小化后，將在頁面右下角創建一個聊天頭小部件，可用於輕鬆重新啟動預覽模式。
Webex AI 代理還提供可共用的預覽選項。 點擊右上角的功能表，然後選擇 複製預覽連結 選項。 預覽連結可以與 AI 代理的測試人員或消費者共用。
平台預覽小組件
預覽小部件將在螢幕右下角打開。 使用者可以提供需要檢查 AI 代理回應的話語 (或話語序列)。 此功能使開發人員能夠確保 AI 代理按預期回應。
預覽小組件可以最大化。 還有其他有用的功能可用，例如提供消費者資訊和啟動多個房間來測試 AI 代理。
可分享的預覽小工具
可共用的預覽小組件使 AI 代理開發人員能夠以可呈現的方式與利益幹系人和消費者共用其 AI 代理，而無需開發自定義 UI 來顯示 AI 代理。 依預設，複製的預覽連結會呈現含手機大小寫的 AI 代理。 開發人員可以通過更改預覽連結中的某些參數來進行一些快速自定義。 兩個主要自定義項是：
- 小組件色彩 - 透過將 brandColor 參數附加到連結。 使用者可以使用顏色名稱或使用顏色的十六進位代碼定義簡單顏色。
-
電話大小寫—透過變更連結中的電話大小寫 參數值 。 默認情況下，這設置為 true ，可以通過將其 設為 false 來禁用。
具有以下參數的預覽連結範例：
？bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCaseing=<true/false>&brandcolor<以 '_XXXX' 格式輸入顏色的十六進位值>。
語音預覽
用於回答問題的自治 AI 代理支援基於語音的預覽。 要啟用此選項，請執行以下操作：
- 從 儀表板中選擇 AI 代理。
- 導覽到 」。
- 從 AI 引擎 下拉清單中，選擇 Vega。
- 按一下「儲存變更 」。
「 預覽 」按鈕會更新為 麥克風圖示，以提供基於語音的預覽。 按兩下預覽 按鈕。 語音預覽小工具會隨即出現：
用戶必須啟用麥克風訪問才能使用此功能。
語音預覽小工具為使用者提供了以下功能：
- “開始 ”按鈕開始預覽。
- 即時文字記錄 當語音預覽正在進行時，對話的即時文字記錄將顯示在小組件中。
- 結束通話 以結束對話。
- 靜音 以靜音。
使用分析查看自治 AI 代理績效
AI 代理分析部分提供了用於評估 AI 代理性能和有效性的關鍵指標的圖形表示形式。 要生成自治 AI 代理的分析，請執行以下操作：
- 從 儀表板中選擇 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 分析。 AI 代理性能的概述以表格格式和圖形表示形式顯示。
第一部分顯示以下有關 AI 代理的會話和消息的統計資訊。
- AI 代理在無人干預的情況下處理的會話和會話總數。
- 代理交接總數，即移交給人工代理的作業階段數。
- 每日平均工作階段
- 訊息總數 (人類和 AI 代理訊息) 以及其中有多少訊息來自使用者。
- 每日平均郵件數
第二部分顯示有關用戶的統計資訊。 它提供用戶總數的計數以及有關每個使用者的平均會話數和每日平均用戶數的資訊。
第三部分顯示 AI 代理回應和代理切換
設定指令檔化 AI 代理
本節介紹如何在 Webex AI 代理平臺上設置和管理腳本化 AI 代理，以便它們準確回應使用者查詢並有效地執行自動化任務。
執行工作的文稿化 AI 代理
腳本化 AI 代理增強了 Webex AI 代理平臺的無代碼代理構建功能。 腳本化 AI 代理支援多輪對話，可以從客戶處獲取相關數據以執行特定任務。 這包括：
-
運行簡單命令 - 按照說明完成預定義的操作。
-
處理資料 - 根據指定的規則操作和轉換數據。
-
與其他系統交互 - 與其他解決方案通信並控制其他解決方案。
建立文稿化 AI 代理以執行操作
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 建立代理 。 |
| 3 |
在「 創建 AI 代理 」螢幕上，從頭開始創建新的 AI 代理。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「文稿」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按兩下從頭開始，然後按兩下 一步 。 |
| 5 |
在“ 要構建哪種類型的代理？” 部分中，按兩下 腳本。 |
| 6 |
在「您的代理的主要功能是什麼？ 部分中，按兩下 執行操作。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的腳本化 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
更新指令檔化 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的腳本化 AI 代理。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在「儀錶板」頁面中，選擇創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 4 |
按一下 「儲存變更 」以儲存設定。 |
管理實體
實體是對話的構建基塊。 它們是 AI 代理從使用者話語中提取的基本元素。 它們表示特定的資訊，例如產品名稱、日期、數量或任何其他重要的單詞組。 通過有效識別和提取實體，AI 代理可以更好地瞭解使用者意圖並提供更準確、更相關的回應。
實體類型
Webex AI 代理提供 11 種預構建的實體類型來捕獲各種類型的用戶數據。 您還可以創建以下任何自定義實體。
自訂實體
這些實體是可配置的，允許開發人員捕獲特定於用例的資訊。 它們用於系統實體未涵蓋的內容。
-
自訂清單 - 定義預期字串的清單，以捕獲預構建實體未涵蓋的特定數據點。 您可以針對每個字串新增多個同義詞。 例如，自定義披薩大小實體。
-
正規表示式 - 使用正規表示式識別特定模式並提取相應的數據。 例如，電話號碼正則表達式 (例如，
123-123-8789)。 -
數位—高精度地捕獲固定長度的數字輸入，尤其是在語音交互中。 在非語音交互中，它用作自定義和正則表達式實體類型的替代方法。 例如，要檢測五位數的帳號，必須定義長度為 5。
-
字母數位 - 捕獲字母和數字的組合，為語音和非語音輸入提供準確的識別。
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自由格式 - 捕獲難以定義或驗證的靈活數據點。
-
地圖位置 (WhatsApp)- 提取您在 WhatsApp 通道上分享的位置資料。
系統實體
| 實體名稱 | 描述 | 範例輸入 | 範例輸出 |
|---|---|---|---|
| 日期 | 將自然語言中的日期解析為標準日期格式 | “明年 7 月” | 01/07/2020 |
| 時間 | 將自然語言中的時間解析為標準時間格式 | 晚上 5 點 | 17:00 |
| 電子郵件 | 偵測電子郵件地址 | 寫信給 我 info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話號碼 | 偵測常用電話號碼 | 給我打電話 9876543210 | 9876543210 |
| 貨幣單位 | 解析貨幣和金額 | 我想要 20$ | 20$ |
| 順序的 | 偵測序數 | 十人之四 | 第四名 |
| 紅衣主教 | 偵測基數 | 十人之四 | 10 |
| 地理位置 | 檢測地理位置 (城市、國家等) | 我去英國倫敦的泰晤士河游泳 | 英國倫敦 |
| 人名 | 偵測常用名稱 | Microsoft 的比爾·蓋茨 | 比爾·蓋茨 |
| 數量 | 識別重量或距離的測量值 | 我們距離巴黎 5 公里 | 5 公里 |
| 持續時間 | 標識時間段 | 1 周假期 | 1 週 |
可以從實體選項卡編輯創建的實體。 將實體連結到意向會在添加語句時使用檢測到的實體對其進行批注。
實體角色
當需要在單個意圖中多次收集實體時，實體角色變得至關重要。 通過為同一實體分配不同的角色，可以指導 AI 代理更準確地理解和處理使用者輸入。
例如，要預訂具有中途停留的航班，您可以創建一個 具有三個角色的機場 實體： 始發地、目的地和 中途停留。 通過使用這些角色批注訓練話語，AI 代理可以學習預期的模式並無縫處理複雜的預訂請求。
實體角色僅支援 Mindmeld (自定義和系統實體) 和 Rasa (僅限自定義實體)，管理員需要 選中 NLU 引擎選擇器對話框高級設置下的實體角色 複選框。
當實體角色在使用中時，管理員無法從 RASA 或 Mindmeld 切換到 Swiftmatch。 必須從意向中刪除角色，才能從高級 NLU 引擎設置中禁用實體角色。 您可以 建立具有實體角色的實體。
建立具有實體角色的實體
開始之前
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的腳本化 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左側窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在「 訓練數據 」頁上，按兩下 實體 選項卡。 |
| 5 |
按兩下 創建實體。 |
| 6 |
在建立 實體 視窗中，指定以下欄位： |
| 7 |
啟用自動 建議槽值 切換以自動完成，並在對話期間為此實體提供備用建議。 只有在 RASA 和 Mindmeld NLU 引擎的「更改訓練引擎 」視窗的「 進階設定 」區 段中啟用實體角色時，才會在建立自訂實體時顯示「角色 」欄位。 |
| 8 |
按一下儲存。 您可以使用 「操作 」列中的 「編輯 」和 「刪除 」選項來執行相關操作。
|
下一步行動
創建實體后，您可以將 角色連結到實體。
將角色連結到實體
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左側窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在訓練 數據 頁面上，選擇連結實體和實體角色的意向。 默認情況下，將顯示“ 意圖 ”選項卡。
|
| 5 |
在“槽 ” 部分中，按兩下 “鏈接實體”。 |
| 6 |
為實體名稱選擇實體角色。 |
| 7 |
按一下儲存。 您可以為實體分配角色，以便為一個目的收集同一實體兩次。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理利用自然語言理解 (NLU) 和機器學習來識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化的 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，因此需要重新訓練以基於新模型進行準確推理。 可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於該置信度後將會顯示後援回應。
- 部分符合的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清晰顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分符合範本
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如冠詞 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當選中「推理中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少包含兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有所需的文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以對其進行測試和部署。 若要使用當前語料庫訓練 AI 代理，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊「 即時 」以使訓練的語料庫上線，並在 AI 代理可共用預覽版或部署 AI 代理的外部通道 Webex 對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎的準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型，發現文章級向量在大多數情況下可以提高準確性。 請注意，文章級別向量將是新的單語言 AI 代理的矢量化的新預設值，對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時存在的向量模型資訊。
管理意向
意圖 是 Webex AI 代理平臺的核心元件，使 AI 代理能夠有效地理解和回應你的輸入。 它表示您希望在對話期間完成的特定任務或操作。 AI 代理開發人員定義與要執行的任務對應的所有意向。 意圖分類的準確性直接影響 AI 代理提供相關且有用的回應的能力。 意圖分類是基於你的輸入識別意圖的過程，允許 AI 代理以有意義且上下文相關的方式做出回應。
系統意圖
- 默認回退意圖 - AI 代理的功能本質上受到旨在識別和回應的意圖的限制。 雖然企業無法預測您可能提出的每個可能的問題，但 預設的回退意圖 可以幫助對話步入正軌。
通過實現預設回退意向，AI 代理開發人員可以確保 AI 代理正常處理意外或超出範圍的查詢，將對話重定向回已知意向。
AI 代理開發人員無需向回退意向添加特定語句。 可以訓練代理在遇到已知的範圍外問題時自動觸發回退意圖，否則這些問題可能會被錯誤地分類為其他意圖。
例如，在銀行 AI 代理中，使用者可能會嘗試查詢貸款。 如果 AI 代理未配置為處理與貸款相關的查詢，則可以將這些查詢合併為預設回退意圖中的 訓練短語。 當使用者在對話中的任何時候查詢貸款時，AI 代理會將查詢識別為超出其定義的意圖，並觸發回退回應。 這確保了更適當的回應。
後援意向不應有任何與其關聯的槽。
回退意圖必須使用預設回退範本密鑰進行回應。
- 説明 - 此意圖旨在解決使用者對 AI 代理功能的查詢。 當使用者不確定他們可以完成什麼或在對話中遇到困難時，他們通常會通過尋求説明
來尋求説明。默認情況下，説明意向的回應映射到
説明消息範本鍵。 但是，AI 代理開發人員可以自定義回應或更改關聯的範本鍵，以提供更量身定製和資訊豐富的指導。建議在高層次上傳達 AI 代理的能力，讓使用者清楚地了解他們接下來可以做什麼。
- 與代理交談 - 此意圖使用戶能夠在與 AI 代理交互的任何階段請求人工代理的説明。 觸發此意圖時，系統會自動啟動向人工代理的轉移。 此意向的預設回應範本為
「代理切換」。 雖然更改回應範本鍵沒有 UI 限制，但更改它不會影響人工交接的結果。
閒聊意圖
所有新創建的 AI 代理都包含四個預定義的閒聊意圖，用於處理常見的使用者問候、感激之情、負面反饋和告別：
- 問候
- 謝謝
- AI 代理沒有説明
- 再見
建立意向
開始之前
在創建意向之前，建議創建實體以連結到意向。 實體是完成任務所必需的。 有關詳細資訊，請參閱 創建實體。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在「主控台」頁面上，選擇一個任務。 |
| 3 |
點擊 左窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在「訓練數據 」頁上，按兩下 創建意圖。 |
| 5 |
在「 創建目的 」視窗中，指定以下詳細資訊： |
| 6 |
如果實體為必填，請選中必需 複選框。 |
| 7 |
輸入當此槽被消費者錯誤填充時允許的重試次數。 默認情況下，該數位設置為 3。 |
| 8 |
從下拉式清單中選擇範本索引鍵。 |
| 9 |
在回應 部分中，輸入完成意向後要返回給用戶的最終響應範本密鑰。 |
| 10 |
啟用完成後 重置槽 切換開關，以便在意圖完成後重置對話中收集的槽值。 如果禁用此切換開關，插槽將保留舊值並顯示相同的回應。
|
| 11 |
啟用「 更新槽值 」開關以在與消費者對話期間更新槽值。 AI 代理會考慮在插槽中填充的最後一個值來處理數據。 如果啟用此功能，則每當使用者提供相同插槽類型的新資訊時，填充插槽的值都會更新。
|
| 12 |
啟用「 為插槽 提供建議」開關，以根據使用者輸入在最終回應中提供有關插槽填充和備用插槽值的建議。 |
| 13 |
啟用結束 對話 開關以在此意圖之後關閉會話。 連接和語音流可以使用它來關閉與消費者的對話。
|
| 14 |
按一下儲存。 按兩下 「 訓練 」選項卡右上角的「訓練 」，以反映對意向和實體所做的任何更改。
要訓練 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，每個意向至少需要兩個訓練變體 (話語)。 此外，每個插槽必須至少有兩個註釋。 如果不滿足這些要求， 則會禁用「訓練 」按鈕。 受影響的意向旁邊會出現一個警告圖示，以指示問題。 但是，預設回退意向不受這些要求的約束。 |
下一步行動
創建意向后，需要一些資訊來實現意向。 鏈接實體指示如何從用戶話語中獲取此資訊。 有關詳細資訊，請參閱 將實體與意向連結。
將實體與意圖連結
開始之前
建議在添加語句之前創建並鏈接實體。 這會在添加話語時自動批注實體。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左側窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在訓練 數據 頁面上，選擇連結實體和實體角色的意向。 默認情況下，將顯示“ 意圖 ”選項卡。
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| 5 |
在“槽 ” 部分中，按兩下 “鏈接實體”。 鏈接的實體將顯示在「插槽」部分中。
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| 6 |
為實體名稱選擇實體角色。 |
| 7 |
按一下儲存。 當實體標記為必需時，其他配置選項將變為可用。 您可以指定 AI 代理在升級或提供回退回應之前可以請求缺失實體的最大次數。 您可以定義在指定的重試次數內未提供所需實體時將觸發的範本鍵。
AI 代理識別意圖並收集所有必要的數據 (槽) 後，它將使用與為該意圖配置的最終範本密鑰關聯的消息進行回應。 若要在不保留以前的數據的情況下開始新對話或處理後續意圖， 必須啟用“完成後 重置槽”切換開關。 此設置從對話歷史記錄中清除所有已識別的實體，確保每次新交互都有新的開始。 |
產生訓練資料
您必須手動將訓練數據添加到他們的意圖中，以使 AI 代理以合理的精度工作。 訓練數據由調用相同意圖的不同方式組成。 您可以為每個意向添加至少 15-20 個變體，以提高其準確性。 手動創建此訓練語料庫可能既乏味又耗時。 您可以只添加幾個變體，或者只添加關鍵字作為變體，而不是有意義的句子。 這可以通過生成訓練數據來補充現有數據來避免。
要生成訓練數據，請執行以下步驟：
- 輸入意向名稱和示例語句。
- 按一下產生。
- 提供指導 AI 的意圖的簡要說明。
- 為 AI 生成的建議指定所需的變體數量和創意水準。
- 一次生成多個變體可能會影響品質。 我們建議每代最多 20 個變體。
- 較低的創造力設置會產生不太多樣化的變體。
- 生成過程可能需要幾秒鐘，具體取決於請求的變體數量。
- 閃電圖示將 AI 生成的變體與使用者定義的訓練數據區分開來。
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理利用自然語言理解 (NLU) 和機器學習來識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化的 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，因此需要重新訓練以基於新模型進行準確推理。 可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
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點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
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選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
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在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於該置信度後將會顯示後援回應。
- 部分符合的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清晰顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分符合範本
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如冠詞 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當選中「推理中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少包含兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有所需的文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以對其進行測試和部署。 若要使用當前語料庫訓練 AI 代理，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊「 即時 」以使訓練的語料庫上線，並在 AI 代理可共用預覽版或部署 AI 代理的外部通道 Webex 對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎的準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型，發現文章級向量在大多數情況下可以提高準確性。 請注意，文章級別向量將是新的單語言 AI 代理的矢量化的新預設值，對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時存在的向量模型資訊。
標記產生的變體
為了確保負責任地使用 AI，開發人員可以標記 AI 生成的輸出以供審核。 這允許識別和預防任何有害或有偏見的內容。 要標記 AI 產生的輸出，請執行以下操作：
- 找到「標記選項」：每個生成的語句都有一個標記選項可用。
- 提供反饋：標記輸出時，開發人員可以添加註釋並指定標記原因。
此功能最初可用，每月使用限制為 500 個生成操作。 為了滿足不斷增長的需求，開發者可以聯繫其帳戶擁有者，請求提高此限制。
建立多語言意圖和實體
您可以使用多種語言建立訓練資料。 對於為 AI 代理配置的每種語言，必須定義反映所需交互的語句。 雖然槽在語言之間保持一致，但範本鍵唯一標識每種語言的回應。
並非所有語言都支援所有實體類型。 有關每種語言支援的實體類型清單的詳細資訊，請參閱 腳本化 AI 代理 支援的語言中的“語言與支援的實體” 表。
管理回應
回應是 AI 代理向客戶發送的消息，以回應他們的查詢或意圖。 您可以建立包含以下內容的回應：
- 文字 - 用於直接通訊的純文字訊息。
- 代碼 - 動態內容或操作的嵌入式代碼。
- 多媒體 - 用於提升使用者體驗的圖像、音訊或視訊元素。
回應有兩個主要組成部分：
- 範本 - 映射到特定意圖的預定義響應結構。
- 工作流 - 根據標識的意圖確定要使用哪個範本的邏輯。
代理切換、幫助、後援和歡迎的範本是預先配置的，回應訊息可以從相應的範本更改。
回應類型
回應設計器部分涵蓋了不同類型的回應以及如何配置它們。
“ 工作流 ”選項卡用於在調用以異步方式回應的外部 API 時處理異步回應。 工作流程必須用 python 編碼。
變數取代
變數替換允許您將動態變數用作回應範本的一部分。 會話中的所有標準變數 (或實體) 以及 AI 代理開發人員可以在自由格式物件（如數據存儲 欄位） 中設置的變數 (或實體) 都可以通過此功能在回應範本中使用。 變數使用以下語法表示： ${variable_name}。 例如，使用名為 apptdate 的實體的值將使用 ${entities.apptdate} or ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}。
可以使用從管道接收或在對話過程中從消費者收集的變數來個人化回應。 自動完成功能在您開始鍵入 ${ 時顯示文字區域中變數的語法。 選擇所需的建議自動會用變數填充該區域並突出顯示該變數。
使用 Response Designer 設定回應
回應設計器提供了一個使用者友好的介面，用於創建回應，而無需大量的編碼知識。 有兩種回應類型可用：
- 條件回應： 對於非開發人員，此選項允許輕鬆構建 AI 代理交付給客戶的回應。
- 代碼片段： 對於使用 Python 的開發人員，此選項為使用代碼配置回應提供了靈活性。
Webex AI 代理回應設計器旨在確保根據 AI 代理與之交互的特定管道定製用戶體驗。
回應範本
- 文字 - 這些是簡單的文字回應。 為了增強用戶體驗，回應設計器允許在單個回應中包含多個文本框，使您能夠將冗長的消息分解為更易於管理的部分。 每個文字框都可以包含各種響應選項。 在對話期間，這些選項之一被隨機選擇並顯示給使用者，確保動態和引人入勝的交互。
為了保持動態且引人入勝的用戶體驗，您可以向範本添加多個響應選項。 啟動具有多個選項的範本時，將隨機選擇其中一個選項並顯示給使用者。 您可以通過按下位於回應底部的 + 添加變體 按鈕來啟用此功能。
保存回應時，開發人員會看到一條警告，指示需要更正的錯誤數。 有錯誤的欄位將以紅色反白顯示。 通過使用導航箭頭，開發人員可以輕鬆地以任何通道或回應格式查找和修復這些錯誤。 如果清單選取器或輪播包含多個卡片，.點導航允許您在卡片之間移動，但有錯誤。 對於單張卡，相應的點會變為紅色以表示錯誤。
- 快速回覆 - 文字回覆可與按鈕配對，按鈕可以是文字連結或 URL 連結。 文本按鈕需要標題和有效負載，按兩下時會將其發送到機器人。 URL 按鈕將使用者重定向到特定網頁。
當使用者的查詢不明確時，部分匹配允許機器人建議相關文章或意圖作為選項。 此功能可用於 Web 和 Facebook 互動。
新增 URL 快速回覆
固定和條件回應中的 URL 快速回復按鈕使您能夠創建按鈕，將使用者重定向到您的網站以獲取更多資訊或填寫表單等操作。 按兩下時，這些按鈕將在同一瀏覽器視窗的新選項卡中打開指定的 URL，而不會將任何數據發送回機器人。
若要在條件回應或固定回應中新增 URL 快速回覆：
- 選擇要為其配置 URL 快速回復的文章或範本金鑰。
- 按兩下 + 添加快速回復。 按鈕類型 快顯視窗隨即出現。
- 在網路通道中選擇按鈕類型作為 URL 。
- 指定按鈕的標題和 URL，按兩下按鈕後必須將消費者重定向到該按鈕。
- 單擊 “完成 ”以添加 URL 快速回復。
URL 類型按鈕也可以通過動態回應類型進行配置，其中這些按鈕將使用 python 代碼片段進行配置。 這些按鈕在 Webex AI 代理平臺預覽版和可共用預覽版中受支援。 IMIchat 的即時聊天小部件或其他第三方管道目前不支持它們。
- 輪播 - 豐富的回復可以包含一張卡片，也可以包含以輪播格式排列的多張卡片。 每張卡片都需要一個標題，並且可以包含一個圖像、一個描述和最多三個按鈕。
輪播範本中的快速回復按鈕可以使用文本或 URL 連結進行配置。 按兩下 URL 按鈕會將使用者重定向到指定的網站。 按兩下基於文字的快速回復按鈕會將配置的有效負載發送到機器人，從而觸發相應的回應。
- 影像 - 多媒體範本，使用者可在其中透過提供 URL 來設定影像。
- 視訊 - 根據設定的視訊 URL 在預覽中呈現視訊。
- 代碼 - 可用於編寫用於調用 API 或執行其他邏輯的 Python 代碼。
程式碼片段
條件回應具有廣泛的功能和多樣化的範本，可以有效地滿足大多數 AI 代理的需求。 但是，對於無法通過條件回應完全實現的複雜用例或喜歡編碼的開發人員，可以使用代碼片段回應類型。
代碼片段允許您使用 Python 代碼設定回應。 此方法使您能夠在回應範本或文章中創建所有類型的回應，包括快速回復、文本、輪播、圖像、音訊、視頻和檔。
代碼段範本中定義的函數代碼可用於設置變數，然後在其他範本中使用。 請務必注意，在條件回應中使用時，函數代碼不能直接返回回應。
代碼片段驗證 - 平臺僅檢查您設定的代碼片段中的語法錯誤。 但是，回應內容本身中的任何錯誤都可能導致使用者在配置的通道上與機器人交互時出現問題。 例如，編輯器不會阻止您為 Web 管道添加「時間選擇器」回應，但如果使用者的查詢觸發該特定回應，這會導致錯誤。
如果選擇不為不同通道配置唯一回應，則 Web 回應將被視為預設回應，並將發送給最終使用者。 Web 管道支援的範本清單包括：
- 文字 - 可有多個變體的簡單文字訊息。 根據查詢顯示此設定的消息。
- 快速回覆 - 具有文字及可點選按鈕的範本。
- 輪播 - 卡片的集合，每張卡片都有標題、圖片 URL 和描述。
- 影像 - 透過提供 URL 來設定影像的範本。
- 視訊—透過提供視訊 URL 來設定視訊的範本。 您可以通過單擊或點擊圖像來播放視頻。
- 檔案 - 透過提供用於存取檔案的 URL 來設定 pdf 檔案的範本。
- 音訊 - 透過提供音訊 URL 來設定音訊檔案的範本。 它還在輸出中顯示音訊消息的持續時間。
設定管理設定
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 2 |
按下 保存更改 以保存設置。 |
下一步行動
將語言添加到文稿化 AI 代理。
向文稿化 AI 代理新增語言
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導航到 」選項卡。 |
| 2 |
單擊“ + 添加語言 ”以添加新語言，然後從下拉清單中選擇語言。 |
| 3 |
按下 添加 以添加語言。 |
| 4 |
啟用「操作 」下的 切換開關以啟用語言。 |
| 5 |
添加語言后，可以將該語言設置為預設語言。 將滑鼠懸停在語言上，按兩下 設為預設值。 您無法刪除或停用預設語言。 此外，如果從現有默認語言更改，則可能會影響 AI 代理的文章、策展、測試和預覽體驗。 |
| 6 |
按一下「儲存變更 」。 |
設定切換設定
用於回答問題的文稿化 AI 代理
腳本化 AI 代理是知識驅動的代理，其知識庫由問題和答案的語料庫組成。 腳本化 AI 代理可以根據使用者創建的訓練語料庫提供答案，該語料庫是示例和答案的集合。 此功能在以下情況下非常有用：
- 需要特定知識 - 代理需要回答預先定義域中的問題。
- 一致性很重要 - 代理必須對類似查詢提供一致的回應。
- 需要有限的靈活性 - 代理的回應受訓練語料庫中的資訊約束。
建立文稿化 AI 代理以回答問題
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「文稿」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下“腳本化 ”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 回答問題。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的腳本化 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
為 AI 代理創建具有實體角色 的實體。
更新指令檔化 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的腳本化 AI 代理。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在「儀錶板」頁面中，選擇創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 4 |
按一下 「儲存變更 」以儲存設定。 |
管理文章
來自腳本化 AI 代理癥結的文章。 文章是一個問題，其變體和對此問題的回答的組合。 每篇文章都有一個 默認問題 ，用作 AI 代理中會話、策展和其他位置中該文章的標識碼。 AI 代理中配置的所有文章共同構成代理 的知識庫 或 語料庫。 系統將您的查詢與此知識庫進行比較，並將置信度最高的答案顯示為代理的回應。
Rasa 和 Mindmeld NLU 引擎至少需要兩個訓練變體 (話語)，一篇文章才能成為語料庫訓練模型的一部分。 在用於回答問題的腳本化 AI 代理中，如果選擇了 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，並且如果一篇文章的變體少於兩個， 則“訓練”、“ 保存”和“訓練” 按鈕將不可用。 當您將指標停留在這些不可用的按鈕上時，將顯示一條消息以在訓練之前解決問題。 還會顯示一個警告圖示，與有問題的文章相對應。 通過為文章添加兩個以上的變體來解決這些問題。 問題解決後，「 訓練」和 「保存」和「訓練 」 按鈕將可用。 具有兩個變體不適用於預設文章 - 部分匹配消息、回退消息和歡迎消息。
您可以將文章分類到他們選擇的類別中，所有未分類的文章都將歸類為未分配。 從創建時起，每個 AI 代理都有四篇預設文章可用。 這些是：
- 歡迎消息 - 這包含客戶與 AI 代理之間開始對話時的第一條消息。
- 回退消息—當代理無法理解使用者的問題時，AI 代理會顯示此消息。
- 部分匹配—當 AI 代理識別分數差異較小的多篇文章 (如在切換 和 推理 設置中 設置) 時，代理會顯示此匹配消息以及匹配的文章作為選項。 您還可以設定要與這些選項一起顯示的文字回應。
- 你能做什麼？—您可以設定 AI 代理的功能。 每當最終使用者質疑 AI 代理功能時，AI 代理都會顯示此資訊。
除此之外， 如果啟用了代理從 切換 和 推理 設置切換，則會添加與代理 交談預設文章。
所有新的 AI 代理還有四 篇 Smalltalk 文章，用於處理以下使用者的話語：
- 問候
- 謝謝
- AI 代理沒有説明
-
再見
默認情況下，創建新的 AI 代理時，這些文章和回應在 AI 代理知識庫中可用。 您也可以修改或刪除它們。
透過 UI 與預設回應新增文章
文章是一個問題，其變體和對此問題的回答的組合。 將每個消費者的查詢與這些文章 (知識庫) 進行比較，並返回最高置信度的答案作為 AI 代理的回應顯示給使用者。 要新增文章：
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 ，然後按兩下 創建新文章。 |
| 4 |
添加預設多屬性。 |
| 5 |
為文章選擇這些預設回應中的任何一個。 可能的值：
有關詳細資訊，請參閱 使用回應設計器 配置回應部分。 |
| 6 |
按兩下 保存並訓練。 |
從目錄匯入
| 1 |
深入瞭解 Webex AI 代理平臺 |
| 2 |
在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 ”，然後按兩下三個省略號。 |
| 4 |
點擊 從目錄導入。 |
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選擇必須添加到代理的文章的類別。 |
| 6 |
點擊完成。 |
從連結中提取常見問題解答
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 ”，然後按兩下三個省略號。 |
| 4 |
按兩下 從連結中提取常見問題解答。 |
| 5 |
提供常見問題解答的託管位置的 URL，然後按下 提取。 |
| 6 |
點撃匯入。 |
從檔案匯入
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 ”，然後按兩下三個省略號。 |
| 4 |
單擊 從文件 導入，然後選擇 CSV 從 csv 檔案導入文章。 如果要從 JSON 格式的檔案匯入文章，請選擇 JSON。 |
| 5 |
點擊 瀏覽 並選擇包含所有 aticles 的檔案。 單擊「下載範例 」 以查看必須指定文章的格式。 |
| 6 |
點撃匯入。 |
新增自訂同義詞
許多 AI 代理用例往往涉及可能不是標準英語詞彙表的一部分或特定於業務上下文的單詞和短語。 例如，您希望 AI 代理識別 Android 應用、iOS 應用等。 AI 代理必須在所有相關文章的訓練話語中包含這些術語及其變體，從而導致冗餘數據輸入。
若要克服此冗餘問題，可以在腳本化 AI 代理中使用自定義同義詞來回答問題。 平臺會在運行時自動將每個根詞的同義詞替換為根詞。
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
在“AI 代理儀錶板”頁面中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 ”，然後按兩下三個省略號。 |
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按兩下 自定義同義詞。 |
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按兩下 新建根詞。 |
| 6 |
配置根詞值及其同義詞，然後按下 保存。 |
| 7 |
添加同義詞后，再次訓練 AI 代理。 您還可以將同義詞 (.CSV 檔案格式) 匯出到本地資料夾，然後將檔案導入回平臺。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理利用自然語言理解 (NLU) 和機器學習來識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化的 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，因此需要重新訓練以基於新模型進行準確推理。 可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於該置信度後將會顯示後援回應。
- 部分符合的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清晰顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分符合範本
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如冠詞 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當選中「推理中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少包含兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有所需的文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以對其進行測試和部署。 若要使用當前語料庫訓練 AI 代理，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊「 即時 」以使訓練的語料庫上線，並在 AI 代理可共用預覽版或部署 AI 代理的外部通道 Webex 對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎的準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型，發現文章級向量在大多數情況下可以提高準確性。 請注意，文章級別向量將是新的單語言 AI 代理的矢量化的新預設值，對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時存在的向量模型資訊。
設定管理設定
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 2 |
按下 保存更改 以保存設置。 |
下一步行動
將語言添加到文稿化 AI 代理。
向文稿化 AI 代理新增語言
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導航到 」選項卡。 |
| 2 |
單擊“ + 添加語言 ”以添加新語言，然後從下拉清單中選擇語言。 |
| 3 |
按下 添加 以添加語言。 |
| 4 |
啟用「操作 」下的 切換開關以啟用語言。 |
| 5 |
添加語言后，可以將該語言設置為預設語言。 將滑鼠懸停在語言上，按兩下 設為預設值。 您無法刪除或停用預設語言。 此外，如果從現有默認語言更改，則可能會影響 AI 代理的文章、策展、測試和預覽體驗。 |
| 6 |
按一下「儲存變更 」。 |
設定切換設定
預覽文稿化 AI 代理
Webex AI 代理允許您在開發時甚至在開發完成後預覽 AI 代理。 這樣，您可以測試 AI 代理的功能，並確定是否生成了與相應輸入查詢相對應的所需回應。 您可以使用以下方式預覽文稿化的 AI 代理。
- AI 代理儀表板 - 將滑鼠懸停在 AI 代理卡上可查看該 AI 代理的 預覽 選項。 按兩下 預覽 以啟動 AI 代理預覽小組件。
- AI 代理標題 - 通過單擊 AI 代理卡或 AI 代理卡上的編輯按鈕進入任何 AI 代理的編輯模式後，預覽選項始終顯示在標題部分。
- 最小化小部件 - 啟動預覽后再最小化后，將在頁面右下角創建一個聊天頭小部件，使您可以輕鬆重新啟動預覽模式。
除此之外，還可以從 AI 代理中複製可共用的預覽連結。 在 AI 代理卡上，按下右上角的省略號圖示，然後按下 複製預覽連結。 此連結可以與 AI 代理的其他用戶共用。
平台預覽小組件
預覽小工具出現在螢幕的右下角。 你可以提供話語 (或一系列話語) 來查看 AI 代理的回應方式，確保其按預期執行。 AI 代理預覽版支援多種語言，並可以自動檢測話語的語言以做出相應的回應。 您還可以在預覽中手動選擇語言，方法是單擊語言選擇器並從可用選項清單中進行選擇。
可以最大化預覽小組件以獲得更好的檢視。 其他有用的功能包括提供消費者資訊和啟動多個房間以徹底測試 AI 代理。
可分享的預覽小工具
可共用的預覽小組件使 AI 代理開發人員能夠以可呈現的方式與利益幹系人和消費者共用其 AI 代理，而無需開發自定義 UI 來顯示 AI 代理。 依預設，複製的預覽連結會呈現含手機大小寫的 AI 代理。 開發人員可以通過更改預覽連結中的某些參數來進行一些快速自定義。 他們的兩個主要自訂是：
- 小組件色彩 - 透過將
brandColor參數附加到連結。 使用者可以使用顏色名稱或使用顏色的十六進位代碼定義簡單顏色。 -
電話大小寫—透過變更連結中的電話大小寫
參數值。 預設設定為true，並可透過將其 設為 false 來停用具有以下參數的預覽連結範例：
botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
文稿化 AI 代理的常見管理部分
以下部分顯示在 AI 代理設定頁面的左側面板上：
培訓
隨著 AI 代理的發展和變得更加複雜，其邏輯或自然語言理解 (NLU) 的更改有時會產生意想不到的後果。 為了確保最佳性能並識別潛在問題，AI 代理平臺提供了一個方便的一鍵式機器人測試框架。 您可以：
- 輕鬆創建和執行一組全面的測試用例。
- 為各種方案定義測試消息和預期回應。
- 通過創建包含多個消息的測試用例來類比複雜的交互。
定義測試
您可以按照以下步驟定義測試：
- 登錄 AI 代理平臺。
- 在儀錶板上，按兩下已創建的腳本化 AI 代理。
- 點擊 左側窗格中的測試 。 默認情況下，將顯示“ 測試用例 ”選項卡。
- 選擇一個測試用例，然後按下“ 執行所選測試”。
表中的每一行表示具有以下參數的測試用例：
| 參數 | 描述 |
|---|---|
| 訊息 | 一個示例消息，表示您可以期望使用者發送給 AI 代理的查詢和語句的類型。 |
| 預期的語言 | 使用者應用於與 AI 代理交互的語言。 |
| 預期文章 | 指定應顯示以回應特定使用者消息的文章。 為了説明您找到最相關的文章，本專欄具有 智慧自動完成功能。 在您鍵入時，系統將根據到目前為止輸入的文本建議匹配的文章。 |
| 重置以前的上下文 | 單擊此列中的複選框以隔離測試用例，並確保它們獨立於任何現有 AI 代理上下文執行。 啟用后，將在新會話中類比每個測試用例，從而防止先前交互或存儲數據的任何干擾。 |
| 包括部分符合項目 | 啟用此切換開關以包含包含預期文章的測試用例，這些文章僅部分匹配實際回應被視為成功。 |
| 自 CSV 匯入 | 從逗號分隔檔 (CSV) 檔案匯入測試用例。 在這種情況下，所有現有的測試用例都將被覆蓋。 |
| 匯出至 CSV | 將測試用例匯出到逗號分隔檔 (CSV) 檔。 |
| 測試回調 | 啟用此開關可類比傳入回調並測試流的行為，而無需實際傳入呼叫。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 回撥流程中 | 按兩下此列中的複選框以指示意圖必須觸發回調。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 預期的回調範本 | 指定發生回調時必須啟動的範本金鑰。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 回撥逾時 (秒) | AI 代理在將回調視為逾時之前等待回調回應的最長時間 (以秒為單位)。 目前，強制執行 20 秒超時。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
執行測試
在“執行 ”選項卡上，按兩下 “執行所選測試 ”以啟動所有所選測試用例的順序執行。
您還可以從「 測試用例」選項卡執行測試用例 。
.若要查看具有特定結果的測試用例，請單擊摘要功能區中的所需結果 (例如，通過、通過但部分匹配 、失敗 、掛起 )。 這將篩選測試用例清單，以僅顯示與所選結果匹配的測試用例清單。
與每個測試用例關聯的會話 ID 將顯示在結果中。 這使您可以快速交叉引用測試用例並查看事務詳細資訊。 為此，請在 “操作 ”列中選擇 “交易詳細資訊 ”選項。
執行歷程記錄
在“ 歷史記錄 ”選項卡上，訪問所有已執行的測試用例。
- 單擊「 操作 」列中的「 下載 」圖示，將執行的測試數據匯出為 CSV 檔，以供離線分析或報告。
- 查看用於每個測試用例執行的特定引擎和演演演算法設置。 此資訊可幫助開發人員優化 AI 代理的性能。
- 要查看用於特定訓練引擎的高級演演演算法配置設置，請按兩下 訓練引擎名稱旁邊的資訊 圖示。這將提供有關在測試期間影響 AI 代理行為的參數和設置的見解。
階段作業
“會話 ”部分提供了 AI 代理與客戶之間所有交互的全面記錄。 每個會話都包含交換消息的詳細歷史記錄。 您可以將會話數據匯出為 CSV 檔，以便進行離線分析和審核。 您可以使用此資料檢查特定會話的消息和上下文，以深入瞭解使用者交互，並確定需要改進的領域，優化 AI 代理的回應，並增強整體用戶體驗。
它可以通過在頁面中顯示結果來處理大型數據集。 您可以使用「 優化結果 」部分根據各種條件篩選和排序會話。 表格中的每一行顯示基本的會話詳細資訊，包括：
- 頻道—發生互動的頻道 (例如聊天、語音)。
- 作業階段 ID - 作業階段的唯一標識符。
- 消費者 ID—使用者的唯一標識符。
- 訊息數—作業階段期間交換的訊息數。
- 更新時間 - 作業階段關閉的時間。
- 中繼資料 - 有關作業階段的其他資訊。
- 隱藏測試會話 - 選取此複選框可隱藏測試會話並僅顯示即時會話清單。
- 發生了代理切換—選取此方塊可過濾已移交給代理的作業階段。 如果發生代理交接，它顯示耳機圖示，指示將聊天移交給人工代理。
- 發生錯誤—選取此方塊可過濾發生錯誤的作業階段。
- 已投反對票 - 選取此複選框可篩選投反對票的會話。
按一下某一行可存取特定作業階段的詳細檢視。 使用複選框可根據代理切換、錯誤和反對票篩選會話。 解密會話需要用戶級許可權和高級數據保護設置。 按兩下 解密內容 以查看工作階段詳細資訊。
文稿化 AI 代理中用於回答問題的特定會話的會話詳細資訊
腳本化 AI 代理中用於回答問題的「會話詳細資訊 」檢視提供了使用者與 AI 代理之間特定交互的全面細分。
「 訊息 」區段：
- 顯示使用者在工作階段期間發送的所有消息。
- 顯示 AI 代理生成的相應回應。
- 顯示消息的時間順序，為交互提供上下文。
「交易資訊 」標籤：
- 列出標識為與客戶查詢相關的專案，包括完全匹配項和部分匹配項。
- 顯示與每個標識的文章關聯的相似性分數，指示相關性程度。
- 顯示用於處理客戶查詢和標識相關文章的基礎演演演算法的結果。
- 根據在切換和推理 選項卡中 配置的設置顯示演演演算法結果的數量。
“會話詳細資訊” 視圖中的 “其他資訊 ”部分提供有關特定交互的其他上下文和詳細資訊。 以下是所顯示資訊的細分：
- 已處理的查詢 - 顯示 AI 代理的自然語言理解 (NLU) 管道處理客戶輸入後的預處理版本。
- 代理交接 - 指出作業階段期間是否發生了代理交接。 如果代理切換是由特定規則觸發的，請核取「代理切換 (依規則 )」方塊。
- 回應類型 - 指定 AI 代理生成的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件 - 表示觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎—標識用於處理客戶查詢的 NLU 引擎 (例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld)。
- 閾值分數 - 顯示在切換和推理 設置中 配置的最低閾值分數和部分匹配分數差異。 這些值確定何時將查詢視為超出範圍或需要代理干預。
- 高級日誌 - 提供與特定事務 ID 關聯的調試日誌清單。 高級日誌通常保留 180 天。
文稿化 AI 代理中特定工作階段的作業階段詳細資訊，用於執行操作
文稿化 AI 代理中用於執行操作的「交易資訊 」選項卡提供了特定交互的詳細細分，將資訊分為四個部分：
已識別 的意向部分：
- 顯示為客戶查詢標識的意向。
- 指示與每個已識別的意向關聯的置信度。
- 列出與標識的意向關聯的槽。 按兩下該插槽可查看有關其值以及如何從使用者查詢中提取該值的其他資訊。
“標識的實體” 部分列出了從客戶消息中提取並與活動消費者意圖關聯的實體。 這些實體表示機器人在用戶查詢中標識的關鍵資訊。
“ 演算法結果 ”部分提供了對導致 AI 代理回應的基礎過程的見解。 以下是所顯示資訊的細分：
- 意向清單 - 顯示已識別的意向及其對應的相似性得分。
- 實體清單 - 顯示從使用者訊息中提取的實體。
「 其他資訊 」會顯示：
- 代理交接 - 指出作業階段期間是否發生了代理交接。 如果代理切換是由特定規則觸發的，請核取「代理切換 (依規則 )」方塊。
- 範本金鑰 - 指示與觸發 AI 代理回應的意圖關聯的範本金鑰。
- 回應類型 - 指示 AI 代理生成的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件 - 指示觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎—標識用於處理客戶查詢的 NLU 引擎 (例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld)。
- 閾值分數 - 顯示在切換和推理 設置中 配置的最低閾值分數和部分匹配分數差異。 這些值確定何時將查詢視為超出範圍或需要代理干預。
- 高級日誌 - 提供與特定事務 ID 關聯的調試日誌清單。 高級日誌通常保留 180 天。
您還可以使用下載選項以 JSON 格式下載和查看交易資訊。
「中繼資料 」標籤顯示：
- NLP 元數據 - 在 NLP 選項卡中 查看應用於客戶輸入的預處理步驟。
- Datastore 和 FinalDF- 在智慧機器人的 Datastore 和 FinalDF 標籤中 存取與會話相關的數據。
- 搜索功能 - 使用內置搜索欄快速查找對話中的特定話語。
歷史
每當添加或修改文章、意向或實體時，都必須重新訓練腳本化的 AI 代理，以確保它是最新的。 每次培訓課程結束后，徹底測試您的 AI 代理以驗證其準確性和有效性。
“歷史記錄”頁面允許您：
- 查看訓練歷史記錄 - 跟蹤訓練語料庫的時間以及所做的更改。
- 比較訓練引擎 - 查看用於不同反覆運算的訓練引擎及其相應的訓練持續時間。
- 跟蹤更改 - 監視對設置、文章、回應、NLP 和策展的更改。
- 恢復到以前的版本 - 如果需要，可以輕鬆恢復到較舊的訓練集。
“歷史記錄”部分提供了用於管理知識庫文章的便捷工具：
- 啟動文章 - 使以前不活動的文章 生效 ，以將其包含在 AI 代理的回應中。
- 編輯文章 - 建立現有文章的新版本，同時保留原始文章以供參考。
- 預覽性能 - 使用 預覽 功能使用特定知識庫評估 AI 代理的性能。
- 下載文章 - 將知識庫文章匯出為 CSV 檔，以供離線分析或參考。 此選項僅適用於文稿化 AI 代理，用於回答問題。
審計記錄檔
“審核日誌” 部分提供了過去 35 天內對腳本化 AI 代理所做的修改的詳細記錄。 要存取審核紀錄，請執行以下操作：
- 導航到儀錶板，然後按下已創建的 AI 代理。
- 單擊“ 歷史記錄 ”選項卡以查看 AI 代理的歷史記錄。
- 點選「審核紀錄 」選項卡以查看詳細的變更紀錄：
- 更新時間 - 進行變更的日期和時間。
- 更新者 - 進行變更的使用者。
- 欄位 - 發生修改的機器人部分 (例如，設置、文章、回應)。
- 描述 - 有關更改的其他詳細資訊。
-
使用“更新依據”和“字段”搜索選項快速查找特定的審核日誌條目。 -
“ 模型歷史記錄 ”選項卡為每個 AI 代理顯示最多 10 個語料庫。
策展
消息根據以下條件添加到 Curation 控制台：
- 回退消息 - 當 AI 代理無法理解使用者的消息並觸發回退意圖時。
- 默認回退意圖 - 如果啟用此切換，啟動預設回退意圖的消息將發送到 Curation 控制台。
此條件僅適用於用於執行操作的腳本化 AI 代理。
- 投反對票的消息 - 使用者在 AI 代理預覽期間投反對票的消息。
- 代理切換 - 由於設定的規則而導致人工代理切換的訊息。
- 發件人作業階段 - 使用者標記為未從作業階段或會議室資料收到所需回應的訊息。
- 低可信度 - 置信度分數在指定的低置信度閾值內的郵件。
- 部分匹配 - AI 代理無法明確識別正確意圖或回應的消息。
解決問題
“問題 ” 選項卡提供了一個集中位置，用於查看和處理已標記為進行策展的郵件。 您可以執行下列動作：
- 根據問題的嚴重性和相關性選擇解決或忽略問題。
- 檢查原始用戶話語、AI 代理的回應以及任何附加的媒體。
解密訪問許可權是在用戶級別授予的，並且需要 在後端啟用高級數據保護 。
要解決問題，您可以：
-
連結到現有文章 - 要將問題連接到現有文章，請選擇連結 選項並搜索所需的文章。
-
創建新文章 - 使用“ 添加到新文章 ”選項直接從 Curation Console 創建新文章。
-
忽略問題 - 解決或忽略問題以將其從 CurationConsole 中刪除。
- 不允許連結到預設文章 (歡迎消息、回退消息、部分匹配)。
- 對於用於執行操作的腳本化 AI 代理，請從下拉清單中選擇適當的意圖並標記任何相關實體。
- 進行更改后，重新訓練 AI 代理，以確保新知識反映在其回應中。
- 同時解決或忽略多個問題以實現高效管理。
“已解決” 選項卡提供已解決的所有問題的全面概述。 您可以查看每個已解決問題的摘要，包括該問題是否連結到現有文章、用於創建新文章/意圖或被忽略。 如果遇到現有規則未自動捕獲的不需要的回應，可以手動將特定語句添加到策展控制台。
要從會話添加問題，請執行以下操作：
- 識別話語 - 找到觸發錯誤回應的話語。
- 檢查策展狀態 - 如果問題尚不在策展控制台中，
則會顯示策展狀態切換開關。 - 切換標誌 - 啟用「
策展狀態」開關，將話語添加到策展控制台以供查看和解決。
如果 CurationConsole 中已存在問題，切換開關的外觀會相應更改，以指示其狀態。
使用分析檢視文稿化 AI 效能
“分析”部分提供了關鍵指標的圖形表示形式，以評估 AI 代理的性能和有效性。 關鍵指標分為四個部分，表示為選項卡。 其中包括： 概述、回應、培訓和策展。
在訪問分析螢幕時，開發人員可以選擇他們想要查看其分析的 AI 代理。 他們還可以通過選擇要查看其數據的管道以及日期範圍和數據的粒度來自定義分析檢視。 默認情況下，所有管道上個月的分析數據都以每日粒度顯示 (每天是圖形中 x 軸上的一個點)。
概覽
概述包含關鍵指標和圖形，可為開發人員提供整體 AI 代理使用方式和性能的快照。
- 從「儀錶板」頁面中選擇 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 分析。 AI 代理性能的概述以表格格式和圖形表示形式顯示。
作業階段和訊息
概述中的第一部分顯示有關 AI 代理的工作階段和訊息的以下統計資訊：
- AI 代理在無人干預的情況下處理的會話和會話總數。
- 代理交接總數，即移交給人工代理的作業階段數。
- 每日平均工作階段
- 訊息總數 (人類和 AI 代理訊息) 以及其中有多少訊息來自使用者。
- 每日平均郵件數
接下來是會話的圖形表示形式 (堆疊列表示 AI 代理處理的會話和已交出的會話) 和 AI 代理發送的回應總數。
使用者
概述中的第二部分包含有關 AI 代理用戶的統計資訊。 它提供用戶總數的計數以及有關每個使用者的平均會話數和每日平均用戶數的資訊。 接下來是一個圖表，根據所選粒度顯示每個單位的新使用者和回訪使用者。
演奏
第三部分提供有關 AI 代理對用戶的回應的統計資訊。 在這裡，人們可以看到 AI 代理發送的回應總數以及 AI 代理的回應之間的拆分：
- 標識使用者的意圖。
- 已回復回復消息。
- 已回復部分匹配消息。
- 已通知使用者代理交接。
相同的內容在餅圖中聚合，面積圖根據所選粒度提供資訊。
培訓
訓練部分代表 AI 代理語料庫的“運行狀況”。 建議開發人員在其 AI 代理中為每個意向/文章配置 20+ 個訓練話語。 在本節中，語料庫中的所有文章/意向都顯示為單獨的矩形，其中每個矩形的顏色和相對大小指示文章/意圖包含的訓練數據。 意圖越接近白色，就越需要更多的訓練數據來提高 AI 代理的準確性。
回應
此部分為開發人員提供了使用者詢問內容以及他們詢問頻率的詳細視圖。 它提供了 AI 代理用於回答問題的最熱門文章的圖形表示形式，以及用於執行操作的 AI 代理的回應範本。
策展
提供每天出現的策展問題數量以及 AI 代理開發人員已解決的策展問題的直觀摘要。
整合 AI 代理
本節介紹如何將 AI 代理與語音和數位管道整合以管理客戶對話。
將 AI 座席與語音和數位管道整合
在 Webex AI 代理平臺中創建並配置 AI 代理後，下一步是將它們與語音和數位管道整合。 這種整合允許 AI 代理處理與客戶的基於語音和數位對話，從而提供無縫的互動式用戶體驗。
有關詳細資訊，請參閱文章 將 AI 代理與語音和數位通道集成。
管理 AI 代理報告
本節概述了 AI 代理報告、報告類型、AI 代理報告的創建以及報告傳遞模式的概述。
瞭解 AI 代理報告
報告功能允許您從可用報告類型生成或計劃 (定期生成) 特定報告，並通過可用的傳遞模式接收這些報告。 這些報告可以提供有關用戶行為、使用方式、參與度、產品性能等的有價值資訊。 您可以將所需資訊傳送到他們的電子郵件、SFTP 路徑或 S3 儲存桶。 您可以從預構建報告清單中選擇報告類型，也可以選擇是要立即生成一次性報告還是定期生成報告。
當您從左導覽窗格存取「報告」功能表時，會出現下列標籤：
-
設定 - 此標籤會列出目前作用中且定期產生的所有報告。 以下詳細資訊可用於報告清單：
- 作用中 - 使用者是否仍訂閱了報告。
- AI 代理 - 與報告關聯的 AI 代理的名稱。
- 報告類型 - 您訂閱的預建報告類型。
- 頻率 - 您接收報告的間隔。
- 上次生成的報告 - 最後傳出的報告。
- 下一個排定日期 - 報告發出的下一個日期。
-
歷史記錄 - 此標籤會列出截至目前為止已調度報告的所有歷史資訊。 按一下此頁面上的任一報告，即可編輯報告的組態。
您可以按一下「動作 」欄下的 「 下載 」圖示來下載這些歷史報告。
僅在報告生成完成後，才能下載“歷史記錄 ” 選項卡中顯示的按需報告。
建立 AI 代理報告
| 1 |
登入 Webex AI 代理平臺。 |
| 2 |
點擊 左側導航欄中的報告 。 |
| 3 |
按兩下 + 新建報表。 |
| 4 |
提供以下資訊以建立和設定報告： |
AI 代理報告類型
您可以根據所選的 AI 代理類型從預建構報告清單中進行選擇。 本節介紹這些報告類型、每個報告中包含的工作表以及每個工作表中的可用欄。
用於回答問題的 AI 代理報告類型
AI 代理有三種不同的報告類型可用於回答應用程式中的問題。 使用不同的報告類型，可用於瞭解 AI 代理使用方式摘要、行為、使用者詢問的內容以及 AI 代理如何回應查詢。 您還可以在策展中查看最終成為問題的消息。
使用行為和摘要此部分顯示 AI 代理摘要以及調用文章和類別的頻率。 您可以在報告的單獨選項卡中查看摘要、類別和文章資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話/會話總數。 |
| 與至少一位使用者訊息的對話 | 使用者提供至少一個輸入的對話或會話。 |
|
人工訊息總數 | 最終使用者發送到 AI 代理的消息。 |
| 總計 AI 代理回應 | AI 代理向最終使用者發送的消息總數。 |
| 部分符合項目總數 | 使用者的消息存在一些歧義，並且 AI 代理以多個意圖作為選項進行響應的情況。 |
| 傳送給代理的對話 | 總對話移交給人工代理。 |
| 總點讚 | 客戶投票贊成的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被客戶否決的 AI 代理回應總數。 |
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 類別名稱 | 在 AI 代理中配置的類別名稱。 |
| 該類別的對話 | 檢測到屬於此類別的文章的對話或會話數。 |
| 總回覆數 | 檢測到屬於此類別的文章的次數。 |
| 總點讚 | 此類別的回復被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
此類別的回復被否決的次數。 |
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 文章名稱 | 在 AI 代理中設定的文章 (預設變體) 的名稱。 |
| 文章類別 | 此意向所屬的類別。 |
| 文章的對話 | 檢測到此文章的對話或會話數。 |
| 總回覆數 | 檢測到此文章的次數。 |
| 總點讚 | 本文的回應被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
本文的回應被否決的次數。 |
顯示 AI 代理與客戶之間的對話以及相似性分數。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 會話的唯一標識符。 |
| 消費者 ID | AI 代理上最終使用者的唯一標識碼。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 消息的內容。 |
| 品 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 類別 | AI 代理為客戶消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意向的相似性得分。 |
| 符合的第 1 條 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 第 1 條得分 | 偵測到的意向得分。 |
| 反饋 | 使用者對消息投贊成票或反對票的反饋。 |
| 回饋評論 |
使用者在對消息投反對票時留下的評論。 |
將由於各種原因最終進入策展的消息顯示為問題。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 用戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | AI 代理上最終使用者的唯一標識碼。 |
| 人工訊息 | 人類消息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應的消息內容。 |
| 問題原因 | 此消息最終出現在策展中的原因。 |
| 品 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 類別 | AI 代理為使用者消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合的第 1 條 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 第 1 條得分 |
所偵測到的意向的分數。 |
執行工作的 AI 代理報告類型
有三種不同的報告類型可供 AI 代理在 AI 代理產生器應用程式中執行任務。 作為 AI 代理開發人員，您可以創建不同的報告類型。 這些可用於瞭解 AI 代理使用方式摘要、AI 代理行為、使用者詢問的內容以及 AI 代理如何回應查詢。 您還可以在策展中查看最終成為問題的消息。
顯示對話摘要以及觸發的意向和範本鍵。 摘要標籤顯示以下詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話或會話總數。 |
| 與至少一位使用者訊息的對話 | 使用者提供至少一個輸入的對話或會話。 |
|
人工訊息總數 |
最終使用者發送到 AI 代理的消息。 |
| 總計 AI 代理回應 | AI 代理傳送給最終使用者的消息總數。 |
| 部分符合項目總數 | 使用者的消息存在一些歧義，並且 AI 代理以多個意圖作為選項進行響應的情況。 |
| 傳送給代理的對話 | 移交給人工代理的對話總數 |
| 總點讚 | 用戶點讚的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被使用者否決的 AI 代理回應總數。 |
您還可以在電子表格的 意向 標籤中查看意向詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 意向名稱 | 在 AI 代理中配置的意向名稱。 |
| 為意圖而進行的對話 | 調用此意向的對話或會話數。 |
| 總調用次數 | 調用此意圖的次數。 |
| 完成總數 | 收集所有槽位並完成此意圖的次數。 |
| 總點讚 | 對此的回應總數都對每個意圖投了贊成票。 |
| 反對票總數 |
對此的回應總數對每個意圖投了反對票。 |
該報告還具有高級範本詳細資訊，例如：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 樣本金鑰名稱 | 在 AI 代理中配置的範本名稱。 |
| 樣本鍵意向 | 使用此範本鍵的意向。 |
| 樣本金鑰的對話 | 此範本金鑰作為回應發出的次數。 |
| 總回覆數 | 此範本金鑰作為回應發送的次數。 |
| 總點讚 | 此範本的回應被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
此範本的回應被否決的次數。 |
顯示客戶與 AI 代理的對話以及相似性分數。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 用戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | 應用程式上最終使用者的唯一標識符。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 消息的內容。 |
| 樣本金鑰 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 意圖 | AI 代理為客戶消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合意向 1 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 意圖 1 分數 | 所偵測到的意向的分數。 |
| 反饋 | 用戶反饋 (如果消息被贊成或反對)。 |
| 回饋評論 |
使用者在對消息投反對票時留下的評論。 |
將由於各種原因最終進入策展的消息顯示為問題。 此報告僅與腳本化 AI 代理相關。 您可以在此報告中檢視下列詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 客戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | 應用程式上最終使用者的唯一標識符。 |
| 人工訊息 | 人類消息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應的消息內容。 |
| 問題原因 | 此消息最終出現在策展中的原因。 |
| 樣本金鑰 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 意圖 | AI 代理為使用者消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合意向 1 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 意圖 1 分數 |
所偵測到的意向的分數。 |
AI 代理報告的傳遞模式
在當今數據驅動的世界中，高效安全地交付 AI 代理報告對於明智的決策和卓越運營至關重要。 為了滿足不同的組織需求，我們為 AI 代理報告提供多種交付模式，確保靈活性、可靠性和安全性。 傳輸選項包括安全檔案傳輸協定 (SFTP)、電子郵件和 Amazon S3 儲存桶。 每種模式都旨在滿足不同的要求，無論是對高安全性、易訪問性還是可擴展存儲解決方案的需求。 本文檔概述了每種交付方式的功能和優勢，説明您選擇滿足特定需求的最佳選項。
SFTP
|
欄位 |
描述 |
|---|---|
| 依計劃將報告推送到安全位置 |
切換此選項可在排程時間將報告推送到安全位置。 只能通過啟用此開關來提供以下詳細資訊。 |
| IP 位址 | 系統的 IP 位址。 |
| 使用者名稱 | 存取報告的使用者名稱。 |
| 密碼 | 存取報告的密碼。 |
| 私密金鑰 | 訪問檔的私鑰。 |
| 上傳路徑 |
檔案在系統中路由的路徑。 |
電子郵件
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 為多個收件人排程電子郵件，用分號（;) 分隔 | 開啟此選項以新增收件人。 |
| 收件者 |
必須在指定的時間和頻率接收報告的所有收件者的電子郵件位址。 |
S3 儲存桶
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 依計劃將報告上傳到 S3 儲存桶 |
打開此選項以使 S3 欄位可用，並將報告路由到配置的 S3 儲存桶。 |
| AWS 存取金鑰 ID | 用於訪問 AWS 服務和資源的訪問金鑰 ID。 |
| AWS 秘密存取金鑰 | 用於訪問 AWS 服務和資源的秘密訪問金鑰。 |
| 儲存桶名稱 | 報告路由所至的儲存桶名稱。 |
| 資料夾名稱 |
在 S3 儲存桶中創建的資料夾的名稱。 |
瞭解 AI 合規性
本部分可説明你瞭解 AI 開發、數據隱私、安全性和安全性
AI 開發、資料隱私、安保和安全
思科的每個 AI 功能都根據我們的 負責任 AI 原則進行 AI 影響評估，並遵守 負責任的 AI 框架，以及現有的安全、隱私和人權設計流程。
隱私和安全思科不會在推理過程後保留客戶輸入數據，第三方模型供應商 Microsoft 也不會訪問、監控或存儲思科客戶數據。 有關特定於功能的數據保留策略的更多詳細資訊，請參閱 Cisco 信任門戶。
以下是所有 AI 功能的 AI 透明度說明清單：
用於培訓和評估的資料來源思科的第三方模型供應商 Microsoft 表示，它不會使用客戶內容來改進 Azure OpenAI 模型，並且不會在 Azure 基礎架構中存儲或保留思科客戶數據。
安全和道德考慮所有生成 AI 功能都容易出錯，因此思科通過選擇加入 Azure OpenAI 提供的內容篩選來優先考慮 AI 功能的內容安全性。
模型評估和性能Cisco 透過讓人類參與基礎模型的審查、測試和品質保證，優先考慮 AI Assistant 的性能和準確性。
開始使用 Webex AI Agent Studio
Webex AI 代理工作室是一個複雜的平臺，旨在創建、管理和部署自動化 AI 代理以滿足客戶服務和支援需求。 使用人工智慧，人工智慧代理在客戶與人類代理互動之前為其提供自動化説明。 這些代理支援對話中的語調、語言理解和上下文感知的語音交互。 此外，AI 代理通過文本和在線聊天無縫且資訊豐富地處理數位管道交互。 客戶受益於類似禮賓的體驗，獲得問題、資訊檢索方面的説明，並最大限度地減少等待時間。
Webex AI Agent Studio 的功能
- 準確及時的回應—即時提供對客戶查詢的精確答覆。
- 智慧任務執行 - 根據客戶請求或輸入執行任務。
為企業帶來的主要好處
-
增強的客戶體驗—為客戶提供即時的對話體驗。
-
個人化交互—根據個別客戶需求和偏好定製回應。
-
可擴展性和效率—無需額外的人工代理即可處理大量客戶交互，從而提高了滿意度並降低了運營成本。
瞭解 AI 代理類型和範例
下表簡要介紹了 AI 代理類型及其功能：
| AI 代理類型 | 目的 | 功能 | 描述 | 如何設置？ |
|---|---|---|---|---|
|
自治的 |
自主 AI 代理旨在獨立運行，無需直接人工干預即可做出決策和執行任務。 |
執行動作 |
根據可用資訊和預定義規則做出明智的選擇。 自動執行重複性或耗時的任務。 |
|
|
回答問題 |
自治代理可以訪問和使用知識庫，為用戶查詢提供資訊豐富且準確的答案。 |
用於回答問題的自主 AI 代理 | ||
|
文稿化 |
腳本化的 AI 代理被程式設計為遵循一組預定義的規則和指令。 |
執行動作 |
腳本化代理可以執行明確定義和結構化的特定任務。 |
執行操作的文稿化 AI 代理 |
|
回答問題 |
腳本化代理可以根據使用者創建的訓練語料庫回答問題，該語料庫是示例和答案的集合。 |
用於回答問題的文稿化 AI 代理 |
範例
自主和腳本化的 AI 代理都可以應用於各種用例，具體取決於特定要求和所需的功能。 一些範例包括：
-
客戶服務 - 自治代理和腳本代理都可用於提供客戶支援，自治代理提供更大的靈活性和自然語言理解。
-
虛擬助理 - 自主代理非常適合虛擬助理角色，因為它們可以處理各種任務並提供更加個人化的交互。
-
數據分析 - 自治代理可用於分析大型數據集並提取有價值的見解。
-
流程自動化 - 自主和腳本化座席都可用於自動執行重複性任務、提高效率並減少錯誤。
-
知識管理—自治代理可用於創建和管理知識庫，使用戶能夠輕鬆訪問資訊。
自主和腳本化 AI 代理之間的選擇取決於任務的複雜性、所需的自治級別以及訓練數據的可用性。
先決條件
-
如果您是 Webex Contact Center 的現有客戶，請確保您滿足以下先決條件：
-
Webex Contact Center 2.0 承租人。
-
Webex Connect 已為租戶預配。
-
語音媒體平臺是下一代媒體平臺。
-
-
若您並無 Webex Contact Center 承租人，請聯絡您的合作夥伴，以啟動下一代媒體平台的 Webex Contact Center 試用。
-
管理員可以請求 Webex 客服中心開發人員沙箱 來試用 AI 座席。
功能開啟
此功能目前處於測試階段。 客戶可以通過填寫 AI 代理的參與調查 Webex 在 Beta 門戶 上 註冊此功能。
-
目前，只有腳本化的 AI 代理功能在測試階段可用。
-
自主代理僅適用於特定客戶。 可以通過您的 CSM (客戶成功經理)、PSM (合作夥伴成功經理) 或通過電子郵件 ask-ccai@cisco.com提出請求。 獲得批准后，除了租戶的腳本代理外，還將提供自治代理。
存取 Webex AI Agent Studio
若要建立 AI 代理，您必須登入 Webex AI Agent Studio 應用程式。 這可以通過以下方式完成：
自 Control Hub 登入
- 使用 URL https://admin.webex.com 登入 Control Hub。
- 從導覽窗格的「服務」區段，選擇「 Contact Center」。
- 在 右側窗格的「快速連結 」中，移至「 Contact Center 套件 」部分。
- 按兩下 Webex AI Agent Studio 以存取該應用程式。
系統會在另一個瀏覽器標籤中交叉啟動 Webex AI Agent Studio 應用程式，您將自動登入該應用程式。
自 Webex Connect 登入
若要訪問 Webex AI Agent Studio 應用程式，您應該有權訪問 Webex Connect。
- 使用為您的企業提供的租戶 URL 和憑據登錄到 Webex Connect 應用程式。
默認情況下，「 服務 」頁面顯示為主頁。
- 從左側導航窗格的應用程式托盤 功能表中，單擊 Webex AI Agent Studio 以存取應用程式。
系統會在另一個瀏覽器標籤中交叉啟動 Webex AI Agent Studio 應用程式，您將自動登入該應用程式。
首頁配置
歡迎使用 Webex AI Agent Studio 應用程式。 當您登入時，首頁會顯示以下配置：
-
導覽列
左側顯示的導覽列可讓您存取下列功能表：
- 儀表板 - 顯示企業管理員授予的使用者可存取的 AI 代理清單。
- 知識 - 顯示中央知識庫或知識庫，充當自主 AI 代理回應客戶查詢的大腦。
- 報告 - 列出各種類型的預建構 AI 代理報告。 您可以根據業務需求生成或安排報告。
- 説明 - 提供對 Webex 説明中心上的 Webex AI Agent Studio 使用者指南的存取權。
-
使用者設定檔
使用者個人資料功能表可讓您檢視您的個人資料資訊及登出應用程式。
“企業配置檔” 頁面包含有關 AI 代理租戶的資訊，只有具有完全管理員訪問許可權的管理員才能訪問。
-
「 概觀 」標籤包含下列資訊：
- 企業識別碼 - 包括企業 Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、訂閱 ID。 這適用於具有相應 Webex Connect 租戶的 Webex Contact Center 整合的企業。
- 設定檔設定 - 包含企業名稱、企業唯一名稱和徽標 URL。
- 全局客服設定—允許為語音通道選擇預設客服以處理後援情形。
- 資料保留摘要—提供此企業的資料保留期限摘要。
-
在「隊友 」標籤中，您可以查看和管理有權存取應用程式的隊友清單。 為每個使用者分配一個角色，該角色確定他們可以根據授予的許可權執行的操作。
-
瞭解您的主控台
在儀錶板上，AI 代理由顯示基本資訊的卡片表示，包括 AI 代理名稱、上次更新者、上次更新日期以及用於訓練代理的引擎。
AI 代理卡上的工作
將滑鼠懸停在 AI 代理卡上可查看以下選項：
- 預覽 - 單擊 預覽 以打開 AI 代理預覽小組件。
- 省略符號 圖示—按一下此圖示可執行下列工作：
-
複製預覽連結 - 複製預覽連結以貼上新分頁，並在聊天小組件上預覽 AI 代理。
-
複製存取權杖 - 複製 AI 代理的存取權杖，以便透過 API 調用代理。
-
匯出 - 將 AI 代理詳細資訊 (以 JSON 格式) 匯出到您的本地資料夾。
-
刪除 - 從系統中永久刪除 AI 代理。
-
固定 - 將 AI 代理固定到儀錶板上的第一個位置，或取消固定以將其移回之前的位置。
-
建立新的 AI 代理
可以使用儀錶板右上角的“ + 建立代理 ”選項創建新的 AI 代理。 您可以選擇使用預先定義的範本或從頭開始建立代理。
若要瞭解如何創建腳本化和自治 AI 代理，請參閱以下部分：
匯入預建構的 AI 代理
您可以從可用 AI 代理清單中匯入 JSON 格式的預建構 AI 代理。 首先，請確保已將 JSON 格式的 AI 代理匯出到本地資料夾。 請按照以下步驟匯入它：
- 按兩下 導入代理。
- 單擊 上傳 以上傳從平台導出的 AI 代理檔 (JSON 格式)。
- 在代理名稱 欄位中，輸入 AI 代理名稱。
- （選用） 在系統 ID中，編輯系統生成的唯一標識碼。
- 點撃匯入。
您的 AI 代理現已成功匯入到 Webex AI Agent Studio 平台，並且可在儀錶板上使用。
關鍵字搜尋
該平臺提供強大的搜索功能，可説明您輕鬆查找和管理 AI 代理。 您可以使用代理名稱執行關鍵字搜尋。在搜尋列中輸入代理名稱或名稱的一部分。 系統將顯示符合您搜尋條件的 AI 代理清單。
依代理類型篩選
除了關鍵字搜索之外，您還可以通過基於 AI 代理的類型進行篩選來優化搜尋結果。 在下拉式清單中選擇其中一個代理類型過濾器 - 指令檔、 自主及 全部。
管理知識庫
知識庫是大型語言模型 (LLM) 驅動的自主 AI 代理的中央資訊存儲庫。 自主 AI 代理利用先進的 AI 和機器學習技術來理解、處理和生成類似人類的文本。 這些人工智慧代理對大量數據進行訓練，使他們能夠提供詳細且上下文相關的回應。 知識庫存儲自主 AI 代理運行所需的數據。
要存取知識庫：
- 登入 Webex AI Agent Studio 平台。
- 在儀錶板上，按兩下 左側導航窗格中的知識 圖示。 此時將顯示知識庫頁面。
- 您可以根據以下條件找到知識庫：
- 知識庫的名稱
- 知識庫的類型
- 在指定日期之間更新的知識庫
- 在指定日期之間建立的知識庫
按一下 「全部 重設」以重設搜尋條件。
- 您還可以創建新的知識庫。 若要創建新的知識庫，請參閱 為 AI 代理創建知識庫。
為 AI 代理建立知識庫
| 1 |
在儀錶板上，按兩下 左側導航窗格中的知識 圖示。 |
| 2 |
在“知識庫 ”頁上，按兩下 右上角的“+ 創建知識庫 ”。 |
| 3 |
在「 創建知識庫 」頁上，輸入以下詳細資訊： |
| 4 |
按一下建立， 系統會建立具有指定名稱的知識庫。 |
| 5 |
在「 文件 」選項卡上： |
| 6 |
在「 文件 」選項卡上： |
| 7 |
導航到「 資訊 」選項卡以查看和跟蹤已上載檔和已創建文檔的詳細資訊。
|
下一步行動
配置自治 AI 代理的知識庫 以回答問題。
設定自治 AI 代理
自主 AI 代理獨立運行，無需直接人工干預。 這些代理使用高級演演演算法和機器學習技術來分析數據、從環境中學習以及調整其操作以實現特定目標。 本部分概述了自治 AI 代理的兩個主要功能。
執行工作的自主 AI 代理
自主 AI 代理可以執行各種任務，包括：
-
自然語言處理 (NLP)- 以自然和對話的方式理解和回應人類語言。
-
決策 - 根據可用資訊和預定義規則做出明智的選擇。
-
自動化 - 自動執行重複性或耗時的任務。
本節包括以下組態設定：
建立自治 AI 代理以執行操作
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。
您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 將 AI 代理類型篩選為「自主」。 在這種情況下，「個人資料 」頁面上的欄位 會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下 “自治”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 執行操作。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 現在，你已成功創建用於執行操作的自治 AI 代理，該代理現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理 |
下一步行動
更新自治 AI 代理的配置檔。
更新自治 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於執行操作的自治 AI 代理。
| 1 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽到 」選項卡並設定以下詳細資訊： |
| 3 |
按兩下 「發佈」 以使 AI 代理上線。 |
下一步行動
將所需的操作添加到 AI 代理。
將動作新增到自治 AI 代理
用於執行操作的自治 AI 代理旨在理解使用者意圖並採取相應行動。 例如，在餐廳中，需要自動執行在線食品訂單。 要完成任務，您可以創建執行以下操作的自治 AI 代理：
-
從客戶處獲取所需資訊。
-
將資訊傳輸到所需的流。
執行操作的自治 AI 代理在以下構建基塊上工作：
-
操作 - 允許 AI 代理連接外部系統以執行複雜任務的功能。
-
實體或插槽 - 表示實現使用者意圖的步驟。 插槽填充涉及向客戶提出特定問題，以根據話語實現客戶的意圖。 它是 AI 代理開始執行操作的觸發器。 將輸入實體定義為槽填充的一部分。
-
履行 - 確定 AI 代理如何完成操作。 作為履行的一部分，定義自治 AI 代理的輸出實體，以特定格式生成答案。 系統將輸出實體發送到流以繼續操作並成功完成任務。
| 1 |
在“操作 ” 選項卡中，按兩下 “+ 新建操作”。 |
| 2 |
在「 添加新操作 」頁上，指定以下詳細資訊： |
下一步行動
您可以配置槽位，也可以根據所選的操作範圍配置槽位並定義履行。
設定插槽填充
插槽填充涉及為 AI 引擎添加所需的輸入實體。 在操作 頁的 槽填充 部分中，添加輸入實體：
-
您可以以表格格式逐個添加實體。
-
您還可以使用 JSON 檔並定義實體。 有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構 導覽。
以表格格式新增輸入實體
| 1 |
若要添加輸入實體，請按兩下 + 新建輸入實體。 |
| 2 |
在「 添加新輸入實體 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 3 |
按下 添加 以添加輸入實體。 您可以根據需要添加任意數量的輸入實體。 |
| 4 |
使用「 控制項 」選項對實體執行以下操作： |
使用 JSON 編輯器新增實體
您可以使用 JSON 編輯器新增輸入實體和輸出實體。 在 JSON 編輯器檢視中，實體必須以結構化 JSON 格式定義。
有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構教程。
輸入參數結構
輸入參數必須遵循以下結構：
-
type - 參數物件的資料類型。 這始終是“物件”，表示參數被結構化為物件。
屬性 - 一個物件，其中每個鍵表示一個參數及其關聯的元數據。
必需 - 列出必填參數名稱的字串陣列。
屬性物件
屬性物件 中的 每個鍵表示一個輸入實體/參數，並包含另一個物件，其中包含有關該參數的元數據。 中繼資料應始終包含以下關鍵字：
-
type - 參數的資料類型。 允許的類型包括：
-
字串 - 文字資料。
-
整數 - 不含小數位的數字資料。
-
數位 - 可以包含小數位數的數字資料。
-
布林值 - 真/假值。
-
陣列 - 項目的清單，所有這些專案通常屬於相同類型。
-
物件 - 具有嵌套屬性的複雜數據結構。
-
-
描述 - 實體所代表內容的簡要說明。 這有助於 AI 引擎了解參數的用途和用法。 建議使用簡明扼要且與代理的指示和操作描述一致的描述，以提高準確性。
-
平台僅針對“類型”強制執行驗證。 “說明”並非對所有實體強制執行，但強烈建議添加它。 實體元數據的其他有用關鍵字包括：
-
enum—枚舉欄位列出了參數的可能值。 這對於應僅接受有限值集的參數非常有用。 開發人員可以定義參數應接受的自定義值清單以使用它。
- pattern - 模式欄位與字串類型一起使用，以指定字串必須符合的標準運算式。 這對於驗證特定格式 (如電話號碼、郵遞區號或自定義標識碼) 特別有用。
-
範例 - 範例欄位提供參數的一個或多個有效值範例。 這有助於 AI 引擎瞭解預期的數據類型，並且對於解釋和驗證目的特別有用。
-
還有其他關鍵字可以使實體定義更加準確和可靠。 有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構教程。
範例
以下範例包括各種類型的實體和關鍵字：
{“type”：“物件”，“屬性”：{“使用者名”：{“type”：“字符串”，“描述”：“帳戶的唯一使用者名.”，“最小長度”：3，“maxLength”：20 }，“密碼”：{“type”：“字符串”，“description”：“帳戶的密碼.”，“minLength”：8，“format”：“password”}，“email”：{“type”：“string”，“description”：“帳戶的電子郵件位址”，“pattern”：“\w+（[-+.']\w+）*@\w+（[-.]\w+）*\.\w+（[-.]\w+）*“}，”出生日期“：{”type“：”字符串“，”description“：”使用者的出生日期“。”，“examples”：[“mm/dd/YYYY”] }，“首選項”：{“type”：“物件”，“description”：“使用者首選項設置”。，“屬性”：{“新聞稿”：{“type”：“布爾值”，“description”：“使用者是否要接收新聞稿”，“default”：true }，“通知”：{“type”：“string”，“description”：“首選通知方法”。“，”enum“：[”email“，”sms“，”push“] } } }，”roles“：{”type“：”array“，“description”：“分配給使用者的角色列表”。“，”items“：{”type“：”string“，”enum“：[”user“，”admin“，”reviewator“] } } }，”required“：[”username“，”password“，”email“] } 此範例包含以下實體：
- username - 具有最小與最大長度約束的字串類型。
- 密碼 - 具有最小長度和特定格式的字串類型 (密碼指示應安全處理)。
- 電子郵件 - 一種字串類型，帶有正規表示式模式，以確保其為有效的電子郵件位址。
- birthdate - 一種字串類型，其中包含用於規定日期格式的範例。
- 首選項 - 具有嵌套屬性 (新聞稿和通知) 的物件類型，包括具有預設值的布爾值和具有特定允許值 (枚舉) 的字串。
- roles - 一種陣列類型，其中每個專案都是一個限制為特定值 (枚舉) 的字串。
使用者名、密碼和電子郵件是必需的，如“必需”陣列所定義。
在此範例中，實體具有描述性名稱、清晰的說明，並遵循一致的結構和命名約定。 遵循這些最佳做法，創建易於 AI 引擎解釋和實施的明確定義的實體。
定義履行
| 1 |
定義在聯絡中心實施 AI 座席的履行詳細資訊。 指定以下詳細資訊： |
| 2 |
配置輸出實體，以便 AI 代理以流可理解的格式生成結果。 |
| 3 |
若要添加輸出實體，請按下“ + 新建輸出實體”。 在「 添加新的輸出實體 」螢幕中，指定以下詳細資訊： 還可以使用 JSON 檔添加輸出實體。 有關詳細資訊，請參閱 使用 JSON 編輯器添加實體 . |
| 4 |
按下「 添加 」以添加輸出實體。 您可以根據需要添加任意數量的輸出實體。 |
| 5 |
使用「 控制項 」選項對實體執行以下操作： |
| 6 |
按下 添加 以完成配置更改。 |
下一步行動
按兩下 預覽 以預覽 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 預覽自治 AI 代理。 按兩下 「發佈」 以使 AI 代理上線。
設定 AI 代理後：
- 要查看 AI 代理性能，請參閱 使用分析查看自治 AI 代理性能。
- 若要查看會話和歷史記錄詳細資訊，請參閱 查看自治 AI 代理會話和歷史記錄。
用於回答問題的自主 AI 代理
自治代理可以訪問和使用知識庫，為用戶查詢提供資訊豐富且準確的答案。 此功能在代理需要執行以下操作的情況下非常有用：
-
提供客戶支援—回答常見問題解答、排查問題並指導客戶完成流程。
-
提供技術協助 - 就特定主題或領域提供專家建議。
本節包括以下組態設定：
建立用於回答問題的自主 AI 代理
開始之前
確保創建知識庫。 有關詳細資訊，請參閱 管理知識庫。
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「自主」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下 “自治”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 回答問題。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的自主 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板上 使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
更新自治 AI 代理的配置檔。
更新自治 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的自治 AI 代理。
| 1 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽到 」選項卡並設定以下詳細資訊： |
| 3 |
按下 保存更改 以使 AI 代理生效。 |
下一步行動
配置 AI 代理的知識庫。
設定知識庫
開始之前
創建用於回答問題的自治 AI 代理。
| 1 |
在「儀錶板 」頁上，選擇已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導航到 「知識庫 」選項卡。 |
| 3 |
從下拉清單中選擇所需的知識庫。 |
| 4 |
按下 保存更改 以使 AI 代理生效。 |
下一步行動
按兩下 預覽 以預覽 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 預覽自治 AI 代理。
設定 AI 代理後：
- 要查看 AI 代理性能，請參閱 使用分析查看自治 AI 代理性能。
- 若要查看會話和歷史記錄詳細資訊，請參閱 查看自治 AI 代理會話和歷史記錄。
檢視自治 AI 代理作業階段和歷史記錄
您可以查看已創建的每個自治 AI 代理的工作階段和歷史記錄詳細資訊。 “ 會話 ”頁面顯示與參與者建立的會話的詳細資訊。 歷史記錄 頁面允許您查看在 AI 代理上執行的設定更改的詳細資訊。
階段作業
“會話 ”頁面提供了 AI 代理和用戶之間所有交互的全面記錄。 要導航到「 會話 」頁面，請執行以下操作：
- 在儀錶板 上，按兩下要查看其會話詳細資訊的自治 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 會話。
此時將顯示「 會話 」頁面。 每個會話都顯示為包含會話的所有消息的記錄。 此資訊對於審核、分析和改進 AI 代理非常有用。
會話表顯示為該 AI 代理創建的所有會話/聊天室的清單。 如果行數多於一個螢幕可以容納的行數，則表將被分頁。 可以使用左側的「 優化結果 」部分對表中的任何欄位進行排序或篩選。 存在的欄位表示有關任何特定作業階段的以下資訊：
-
作業階段 ID - 對話的唯一聊天室 ID 或作業階段 ID。
- 消費者 ID - 與 AI 代理互動的使用者的 ID。
-
頻道—發生互動的頻道。
-
更新時間 - 聊天室關閉的時間。
-
聊天室中繼資料 - 包含有關聊天室的其他資訊。
-
勾選所需的方塊：
- 隱藏測試會話 - 隱藏測試會話並僅顯示即時會話清單。
- 發生代理切換 - 過濾移交給代理的作業階段。 如果發生代理交接，它顯示耳機 圖示，指示將聊天移交給人工代理。
- 發生錯誤—過濾發生錯誤的作業階段。
- 已投反對票 - 篩選投反對票的作業階段。
按一下作業階段表格中的某一行可詳細檢視該作業階段。 鎖定圖示表示會話已鎖定，需要解密。 您需要具有解密會話的許可權。 如果啟用了 “解密訪問 ”切換開關，則可以使用“ 解密內容 ”按鈕訪問任何會話。 但是，僅當 高級數據保護 設置為 true 或為租戶啟用時，此功能才適用。
歷史
歷史記錄 頁面允許您查看在 AI 代理上執行的設定更改的詳細資訊。 若要檢視特定代理的歷史記錄：
- 在 儀錶板上，按兩下要查看其歷史記錄的自治 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，單擊歷史記錄 。
此時將顯示「 歷史記錄 」頁面，其中包含以下選項卡：
- 審核日誌 - 單擊 審核日誌 選項卡以查看對 AI 代理所做的更改。
- 模型歷史記錄 - 單擊「 模型歷史記錄 」選項卡以查看用於執行操作的各種自治 AI 代理版本。
審計記錄檔
“審核日誌” 選項卡跟蹤對自治 AI 代理所做的更改。 您可以查看過去 35 天的更改詳細資訊。 “ 審核日誌 ”選項卡顯示以下詳細資訊：
具有管理員或 AI 代理開發人員角色的使用者只能訪問 「審核日誌 」選項卡。 具有具有「獲取審核日誌」許可權的自定義角色的使用者也可以查看審核日誌。
- 更新時間 - 變更的資料和時間。
- 更新者 - 合併更改的用戶的名稱。
- 欄位 - 在其中進行變更的 AI 代理的特定部分。
- 描述 - 有關更改的其他資訊。
您可以使用 “更新者 ”、“字段”和 “說明 ”搜索選項搜索特定審核日誌。 您可以根據 “更新時間 ”和 “更新依據 ”字段對日誌進行排序。
模型歷史
“模型歷史記錄 ” 選項卡僅供自治 AI 代理執行操作。
每當發佈自治 AI 代理以執行操作時，都會保存自治 AI 代理的一個版本，並在“ 模型歷史記錄 ”選項卡中可用。 您可以從「模型歷史記錄 」選項卡中查看各種版本的 AI 代理 。
- 模型描述 - 有關 AI 代理版本的簡要描述。
- AI 引擎 - 用於該版本的 AI 代理的 AI 引擎。
- 更新日期 - 建立版本的日期和時間。
- 動作—可讓您在 AI 代理上執行以下動作
- 載入 - AI 代理上的所有變更都將遺失。 您必須重新執行配置。
- 匯出 - 用於匯出 AI 代理。
預覽您的自治 AI 代理
可以在創建 AI 代理時、編輯時以及部署代理後預覽自治 AI 代理。 您可以從以下位置開啟預覽：
- AI 代理儀錶板 - 將滑鼠懸停在 AI 代理卡上時， 該 AI 代理的預覽 選項將變為可見。 按兩下以打開 AI 代理的預覽。
- AI 代理標頭——單擊 AI 代理卡以打開 AI 代理。 “ 預覽” 選項始終顯示在標題部分中。
- 最小化小工具 - 啟動預覽並將其最小化後，頁面右下角會出現聊天頭小工具。 您可以使用此選項輕鬆重新打開預覽模式。
Webex AI Agent Studio 還提供可共用的預覽選項。 點擊右上角的功能表，然後選擇 複製預覽連結 選項。 可以與其他使用者 (例如 AI 代理的測試人員或消費者) 共用預覽連結。
平台預覽小組件
預覽小工具出現在螢幕的右下角。 你可以提供話語 (或一系列話語) 來檢查 AI 代理的回應並確保其正常運行。
此外，您可以最小化預覽小組件、提供消費者資訊以及啟動多個聊天室來測試 AI 代理。
可分享的預覽小工具
可共用的預覽小組件允許你以可呈現的方式與利益幹系人和消費者共用 AI 代理，而無需開發自定義 UI 來顯示 AI 代理。 默認情況下，複製的預覽連結將呈現具有手機外殼的 AI 代理。 您可以通過更改預覽連結中的某些參數來進行一些快速自定義。 您可以按如下方式自訂 widget：
- 微件顏色 - 透過將 brandColor 參數附加到連結。 可以使用顏色名稱或使用顏色的十六進位代碼定義簡單顏色。
-
電話大小寫—透過變更連結中的電話大小寫 參數值 。 默認情況下，這設置為 true ，可以通過將其 設為 false 來禁用。
具有以下參數的預覽連結範例：
？bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCaseing=<true/false>&brandcolor<以 '_XXXX' 格式輸入顏色的十六進位值>。
基於語音的預覽
用於回答問題的自主 AI 代理支援基於語音的預覽。 要啟用此選項，請執行以下操作：
- 導航到 儀錶板 並選擇 AI 代理。
- 導覽到 」。
- 從 AI 引擎 下拉清單中，選擇 Vega。
- 按一下「儲存變更 」。
預覽 選項將更新為 麥克風圖示，以便進行基於語音的預覽。 按兩下 預覽。 語音預覽小工具會隨即出現。
您必須允許麥克風存取才能使用此功能。
您可以在語音預覽小工具中檢視下列選項：
- “開始 ”按鈕開始預覽。
- 當語音預覽正在進行時，對話的即時文字記錄 將顯示在 Widget 中。
- 結束通話 以結束對話。
- 靜音 以靜音。
使用分析查看自治 AI 代理績效
AI 代理分析部分提供了用於評估 AI 代理性能和有效性的關鍵指標的圖形表示形式。 要生成自治 AI 代理的分析，請執行以下操作：
- 從 儀表板中選擇 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 分析。 AI 代理性能的概述以表格格式和圖形表示形式顯示。
第一部分顯示以下有關 AI 代理的會話和消息的統計資訊。
- AI 代理在無人干預的情況下處理的會話和會話總數。
- 代理交接總數，即移交給人工代理的作業階段數。
- 每日平均工作階段
- 訊息總數 (人類和 AI 代理訊息) 以及其中有多少訊息來自使用者。
- 每日平均郵件數
第二部分顯示有關用戶的統計資訊。 它提供用戶總數的計數以及有關每個使用者的平均會話數和每日平均用戶數的資訊。
第三部分顯示 AI 代理回應和代理切換
設定指令檔化 AI 代理
本節介紹如何在 Webex AI Agent Studio 平臺上設置和管理腳本化 AI 代理，以便它們準確回應使用者查詢並有效地執行自動化任務。
執行工作的文稿化 AI 代理
腳本化 AI 代理增強了 Webex AI 代理工作室平臺的無代碼代理構建功能。 腳本化 AI 代理支援多輪對話，可以從客戶處獲取相關數據以執行特定任務。 這包括：
-
運行簡單命令 - 按照說明完成預定義的操作。
-
處理資料 - 根據指定的規則操作和轉換數據。
-
與其他系統交互 - 與其他解決方案通信並控制其他解決方案。
本節包括以下組態設定：
建立文稿化 AI 代理以執行操作
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 建立代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，從頭開始創建新的 AI 代理。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「文稿」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按兩下從頭開始，然後按兩下 一步 。 |
| 5 |
在“ 要構建哪種類型的代理？” 部分中，按兩下 腳本。 |
| 6 |
在「您的代理的主要功能是什麼？ 部分中，按兩下 執行操作。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的腳本化 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
更新指令檔化 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的腳本化 AI 代理。
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀錶板 中，選擇創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 4 |
按下 保存更改 以保存設置。 |
管理實體
實體是對話的構建基塊。 它們是 AI 代理從使用者話語中提取的基本元素。 它們表示特定的資訊，例如產品名稱、日期、數量或任何其他重要的單詞組。 通過有效地識別和提取實體，AI 代理可以更好地瞭解使用者意圖並提供更準確和相關的回應。
實體類型
Webex AI Agent Studio 提供 11 種預構建的實體類型來捕獲各種類型的用戶數據。 您還可以創建以下任何自定義實體。
自訂實體
這些實體是可配置的，允許開發人員捕獲特定於用例的資訊。
-
自訂清單 - 定義預期字串的清單，以捕獲預構建實體未涵蓋的特定數據點。 您可以針對每個字串新增多個同義詞。 例如，自定義披薩大小實體。
-
正規表示式 - 使用正規表示式識別特定模式並提取相應的數據。 例如，電話號碼正則表達式 (例如，
123-123-8789)。 -
數位—高精度地捕獲固定長度的數字輸入，尤其是在語音交互中。 在非語音交互中，它用作自定義和正則表達式實體類型的替代方法。 例如，要檢測五位數的帳號，必須定義長度為 5。
-
字母數位 - 捕獲字母和數字的組合，為語音和非語音輸入提供準確的識別。
-
自由格式 - 捕獲難以定義或驗證的靈活數據點。
-
地圖位置 (WhatsApp)- 提取您在 WhatsApp 通道上分享的位置資料。
系統實體
| 實體名稱 | 描述 | 範例輸入 | 範例輸出 |
|---|---|---|---|
| 日期 | 將自然語言中的日期解析為標準日期格式 | “明年 7 月” | 01/07/2020 |
| 時間 | 將自然語言中的時間解析為標準時間格式 | 晚上 5 點 | 17:00 |
| 電子郵件 | 偵測電子郵件地址 | 寫信給 我 info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話號碼 | 偵測常用電話號碼 | 給我打電話 9876543210 | 9876543210 |
| 貨幣單位 | 解析貨幣和金額 | 我想要 20$ | 20$ |
| 順序的 | 偵測序數 | 十人之四 | 第四名 |
| 紅衣主教 | 偵測基數 | 十人之四 | 10 |
| 地理位置 | 檢測地理位置 (城市、國家等) | 我去英國倫敦的泰晤士河游泳 | 英國倫敦 |
| 人名 | 偵測常用名稱 | Microsoft 的比爾·蓋茨 | 比爾·蓋茨 |
| 數量 | 識別重量或距離的測量值 | 我們距離巴黎 5 公里 | 5 公里 |
| 持續時間 | 標識時間段 | 1 周假期 | 1 週 |
可以從實體選項卡編輯創建的實體。 將實體連結到意向會在添加語句時使用檢測到的實體對其進行批注。
實體角色
當需要在單個意圖中多次收集實體時，實體角色變得至關重要。 通過為同一實體分配不同的角色，可以指導 AI 代理更準確地理解和處理使用者輸入。
例如，要預訂具有中途停留的航班，您可以創建一個 具有三個角色的機場 實體： 始發地、目的地和 中途停留。 通過使用這些角色批注訓練話語，AI 代理可以學習預期的模式並無縫處理複雜的預訂請求。
實體角色僅支援 Mindmeld (自定義和系統實體) 和 Rasa (僅限自定義實體)，管理員需要 選中 NLU 引擎選擇器對話框高級設置下的實體角色 複選框。
當實體角色在使用中時，管理員無法從 RASA 或 Mindmeld 切換到 Swiftmatch。 必須從意向中刪除角色，才能從高級 NLU 引擎設置中禁用實體角色。 您可以 建立具有實體角色的實體。
建立具有實體角色的實體
開始之前
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的腳本化 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左側窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在「 訓練數據 」頁上，按兩下 實體 選項卡。 |
| 5 |
按兩下 創建實體。 |
| 6 |
在建立 實體 視窗中，指定以下欄位： |
| 7 |
啟用自動 建議槽值 切換以自動完成，並在對話期間為此實體提供備用建議。 只有在 RASA 和 Mindmeld NLU 引擎的「更改訓練引擎 」視窗的「 進階設定 」區 段中啟用實體角色時，才會在建立自訂實體時顯示「角色 」欄位。 |
| 8 |
按一下儲存。 您可以使用 「操作 」列中的 「編輯 」和 「刪除 」選項來執行相關操作。
|
下一步行動
創建實體后，您可以將 角色連結到實體。
將角色連結到實體
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 3 |
按兩下 左窗格中的「訓練 」。 |
| 4 |
在訓練 數據 頁面上，選擇連結實體和實體角色的意向。 默認情況下，將顯示“ 意圖 ”選項卡。
|
| 5 |
在“槽 ” 部分中，按兩下 “鏈接實體”。 |
| 6 |
為實體名稱選擇實體角色。 |
| 7 |
按一下儲存。 您可以為實體分配角色，以便為一個目的收集同一實體兩次。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理將自然語言理解 (NLU) 與機器學習結合使用，以識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，需要重新訓練才能基於新模型進行準確推理。 您可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於此值則會顯示後援回應。
- 部分匹配的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清楚地顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分匹配範本。
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如文章 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當啟用了 「推理 中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少具有兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以測試和部署它。 若要使用 AI 代理的當前語料庫對其進行訓練，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊“ 即時 ”以使訓練的語料庫上線，並在可共用預覽或部署 AI 代理的外部通道中對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型。 我們發現，在大多數情況下，文章級向量可以提高準確性。 請注意，文章級別向量是新單語言 AI 代理矢量化的新預設值。 對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時可用的向量模型資訊。
管理意向
Intent 是 Webex AI 代理工作室平臺的核心元件，使 AI 代理能夠有效地理解和回應你的輸入。 它表示您希望在對話期間完成的特定任務或操作。 您可以定義與要執行的任務相對應的所有意圖。 意圖分類的準確性直接影響 AI 代理提供相關且有用的回應的能力。 意圖分類是根據輸入識別意圖的過程，允許 AI 代理以有意義且上下文相關的方式做出回應。
系統意圖
- 默認回退意圖 - AI 代理的功能本質上受到旨在識別和回應的意圖的限制。 雖然企業無法預測您可能提出的每個可能的問題，但 預設的回退意圖 可以幫助對話步入正軌。
通過實現預設回退意圖，AI 代理開發人員可以確保 AI 代理正常處理意外或超出範圍的查詢，從而將對話重定向回已知意圖。
AI 代理開發人員無需向回退意向添加特定語句。 可以訓練代理在遇到已知的範圍外問題時自動觸發回退意圖，否則這些問題可能會被錯誤地分類為其他意圖。
例如，在銀行 AI 代理中，客戶可能會嘗試查詢貸款。 如果 AI 代理未配置為處理與貸款相關的查詢，則可以將這些查詢合併為預設回退意圖 中的訓練短語。 當客戶在對話中的任何時候查詢貸款時，AI 代理會將查詢識別為超出其定義的意圖，並觸發回退回應。 這確保了更適當的回應。
回退意向不應有任何與之關聯的槽。
回退意圖必須使用預設回退範本密鑰進行回應。
- 説明 - 此意圖旨在解決客戶對 AI 代理功能的查詢。 當客戶不確定他們可以完成什麼或在對話中遇到困難時，他們通常會通過尋求説明
來尋求説明。默認情況下，説明意向的回應映射到
説明消息範本鍵。 但是，AI 代理開發人員可以自定義回應或更改關聯的範本密鑰，以提供更量身定製和資訊豐富的指導。建議在較高層次上傳達 AI 代理的功能，讓客戶清楚地了解他們接下來可以做什麼。
- 與代理交談 - 此意圖使客戶能夠在與 AI 代理交互的任何階段向人工代理請求説明。 當調用此意圖時，系統會自動啟動向人工代理的轉移。 此意向的預設回應範本為
代理切換。 雖然更改回應範本鍵沒有 UI 限制，但更改它不會影響人工切換的結果。
閒聊意圖
所有新創建的 AI 代理都包含四個預定義的閒聊意圖，用於處理常見的客戶問候、感激之情、負面反饋和告別：
- 問候
- 謝謝
- AI 代理沒有説明
- 再見
建立意向
開始之前
在創建意向之前，請確保創建要連結到意向的實體。 有關詳細資訊，請參閱 創建具有實體角色的實體。
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板 上，選擇一個 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在「訓練數據 」頁上，按兩下 創建意圖。 |
| 5 |
在「 創建目的 」視窗中，指定以下詳細資訊： |
| 6 |
如果實體為必填，請選中必需 複選框。 |
| 7 |
輸入此插槽允許的重試次數。 默認情況下，該數位設置為 3。 |
| 8 |
從下拉式清單中選擇範本索引鍵。 |
| 9 |
在回應 部分中，輸入完成意向後要返回給用戶的最終響應範本密鑰。 |
| 10 |
啟用完成後 重置槽 切換開關，以便在意圖完成後重置對話中收集的槽值。 如果此切換處於禁用狀態，插槽將保留舊值並顯示相同的回應。
|
| 11 |
啟用「 更新槽值 」開關以在與消費者對話期間更新槽值。 AI 代理考慮槽中填充的最後一個值來處理數據。 如果啟用，則每當客戶提供相同插槽類型的新資訊時，填充插槽的值都會更新。
|
| 12 |
啟用「 為插槽 提供建議」開關，以根據使用者輸入在最終回應中提供有關插槽填充和備用插槽值的建議。 |
| 13 |
啟用結束 對話 開關以在此意圖之後關閉會話。 Webex Connect 和語音流可以使用它來關閉與消費者的對話。
|
| 14 |
按一下儲存。 按兩下 「 訓練 」選項卡右上角的「訓練 」，以反映對意向和實體所做的任何更改。
要訓練 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，每個意向至少需要兩個訓練變體 (話語)。 此外，每個插槽必須至少有兩個註釋。 如果不滿足這些要求， 則會禁用「訓練 」按鈕。 受影響的意向旁邊會出現一個警告圖示，以指示問題。 但是，預設回退意向不受這些要求的約束。 |
下一步行動
創建意向后，需要一些資訊來實現意向。 鏈接實體指示如何從用戶話語中獲取此資訊。 有關詳細資訊，請參閱 將實體與意向連結。
將實體與意圖連結起來
開始之前
請確保在添加語句之前創建實體並連結它們。 這會在添加話語時自動批注實體。
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 3 |
按兩下 左窗格中的「訓練 」。 |
| 4 |
在訓練 數據 頁面上，選擇連結實體和實體角色的意向。 默認情況下，將顯示“ 意圖 ”選項卡。
|
| 5 |
在“槽 ” 部分中，按兩下 “鏈接實體”。 鏈接的實體將顯示在「插槽」部分中。
|
| 6 |
為實體名稱選擇實體角色。 |
| 7 |
按一下儲存。 當實體標記為必需時，其他配置選項將變為可用。 您可以指定 AI 代理在升級或提供回退回應之前可以請求缺失實體的最大次數。 可以在指定的重試次數內未提供所需的實體時定義要調用的範本鍵。
AI 代理識別意圖並收集所有必要的數據 (槽) 後，它將使用與為該意圖配置的最終範本密鑰關聯的消息進行回應。 若要開始新對話或處理後續意向而不保留以前的數據，需要啟用 “完成後 重置槽”切換開關。 此設置從對話歷史記錄中清除所有已識別的實體，確保每次新交互都有新的開始。 |
產生訓練資料
您必須手動將訓練數據添加到他們的意圖中，以使 AI 代理以合理的精度工作。 訓練數據由調用相同意圖的不同方式組成。 您可以為每個意向添加至少 15-20 個變體，以提高其準確性。 手動創建此訓練語料庫可能既乏味又耗時。 您可以只添加幾個變體，或者只添加關鍵字作為變體，而不是有意義的句子。 這可以通過生成訓練數據來補充現有數據來避免。
要生成訓練數據，請執行以下步驟：
- 輸入意向名稱和示例語句。
- 按一下產生。
- 提供指導 AI 的意圖的簡要說明。
- 為 AI 生成的建議指定所需的變體數量和創意水準。
- 一次生成多個變體可能會影響品質。 我們建議每代最多 20 個變體。
- 較低的創造力設置會產生不太多樣化的變體。
- 生成過程可能需要幾秒鐘，具體取決於請求的變體數量。
- 閃電圖示將 AI 生成的變體與使用者定義的訓練數據區分開來。
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理將自然語言理解 (NLU) 與機器學習結合使用，以識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，需要重新訓練才能基於新模型進行準確推理。 您可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
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點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
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選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於此值則會顯示後援回應。
- 部分匹配的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清楚地顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分匹配範本。
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如文章 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當啟用了 「推理 中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少具有兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以測試和部署它。 若要使用 AI 代理的當前語料庫對其進行訓練，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊“ 即時 ”以使訓練的語料庫上線，並在可共用預覽或部署 AI 代理的外部通道中對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型。 我們發現，在大多數情況下，文章級向量可以提高準確性。 請注意，文章級別向量是新單語言 AI 代理矢量化的新預設值。 對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時可用的向量模型資訊。
標記產生的變體
為了確保負責任地使用 AI，開發人員可以標記 AI 生成的輸出以供審核。 這允許識別和預防任何有害或有偏見的內容。 要標記 AI 產生的輸出，請執行以下操作：
- 找到「標記選項」：每個生成的語句都有一個標記選項可用。
- 提供反饋：標記輸出時，開發人員可以添加註釋並指定標記原因。
此功能最初可用，每月使用限制為 500 個生成操作。 為了滿足不斷增長的需求，開發者可以聯繫其帳戶擁有者，請求提高此限制。
建立多語言意圖和實體
您可以使用多種語言建立訓練資料。 對於為 AI 代理配置的每種語言，必須定義反映所需交互的語句。 雖然槽在語言之間保持一致，但範本鍵唯一標識每種語言的回應。
並非所有語言都支援所有實體類型。 有關每種語言支援的實體類型清單的詳細資訊，請參閱 腳本化 AI 代理 支援的語言中的“語言與支援的實體” 表。
管理回應
回應是 AI 代理向客戶發送的消息，以回應他們的查詢或意圖。 您可以建立包含以下內容的回應：
- 文字 - 用於直接通訊的純文字訊息。
- 代碼 - 動態內容或操作的嵌入式代碼。
- 多媒體 - 用於提升使用者體驗的圖像、音訊或視訊元素。
回應有兩個主要組成部分：
- 範本 - 映射到特定意圖的預定義響應結構。
- 工作流 - 根據標識的意圖確定要使用哪個範本的邏輯。
代理切換、幫助、後援和歡迎的範本是預先配置的，回應訊息可以從相應的範本更改。
回應類型
回應設計器部分涵蓋了不同類型的回應以及如何配置它們。
“ 工作流 ”選項卡用於在調用以異步方式回應的外部 API 時處理異步回應。 工作流程必須用 python 編碼。
變數取代
變數替換允許您將動態變數用作回應範本的一部分。 會話中的所有標準變數 (或實體) 以及 AI 代理開發人員可以在自由格式物件（如數據存儲 欄位） 中設置的變數 (或實體) 都可以通過此功能在回應範本中使用。 變數使用以下語法表示： ${variable_name}。 例如，使用名為 apptdate 的實體的值將使用 ${entities.apptdate} or ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}。
可以使用從管道接收或在對話過程中從消費者收集的變數來個人化回應。 自動完成功能在您開始鍵入 ${ 時顯示文字區域中變數的語法。 選擇所需的建議自動會用變數填充該區域並突出顯示該變數。
使用回應設計器設定回應
回應設計器提供了一個使用者友好的介面，用於創建回應，而無需大量的編碼知識。 有兩種回應類型可用：
- 條件回應： 對於非開發人員，此選項允許輕鬆構建 AI 代理交付給客戶的回應。
- 代碼片段： 對於使用 Python 的開發人員，此選項為使用代碼配置回應提供了靈活性。
回應設計器旨在確保用戶體驗迎合 AI 代理與之交互的特定管道。
回應範本
- 文字 - 這些是簡單的文字回應。 為了增強用戶體驗，回應設計器允許在單個回應中包含多個文本框，使您能夠將冗長的消息分解為更易於管理的部分。 每個文字框都可以包含各種響應選項。 在對話期間，這些選項之一被隨機選擇並顯示給使用者，確保動態和引人入勝的交互。
為了保持動態且引人入勝的用戶體驗，您可以向範本添加多個響應選項。 啟動具有多個選項的範本時，會隨機選擇其中一個選項並顯示給使用者。 您可以通過按下位於回應底部的 + 添加變體 按鈕來啟用此功能。
保存回應時，您可能會看到一條警告，指示需要更正的錯誤數。 有錯誤的欄位將以紅色反白顯示。 通過使用導航箭頭，開發人員可以輕鬆地以任何通道或回應格式查找和修復這些錯誤。 如果清單選取器或輪播包含多個卡片，.點導航允許您在卡片之間移動，但有錯誤。 對於單張卡，相應的點會變為紅色以表示錯誤。
- 快速回覆 - 文字回覆可與按鈕配對，按鈕可以是文字連結或 URL 連結。 文本按鈕需要標題和有效負載，按兩下時會將其發送到機器人。 URL 按鈕將使用者重定向到特定網頁。
當客戶的查詢不明確時，部分匹配允許機器人建議相關文章或意圖作為選項。 此功能可用於 Web 和 Facebook 互動。
新增 URL 快速回覆
固定和條件回應中的 URL 快速回復按鈕使您能夠創建按鈕，將使用者重定向到您的網站以獲取更多資訊或填寫表單等操作。 按兩下時，這些按鈕將在同一瀏覽器視窗的新選項卡中打開指定的 URL，而不會將任何數據發送回機器人。
若要在條件回應或固定回應中新增 URL 快速回覆：
- 選擇要為其配置 URL 快速回復的文章或範本金鑰。
- 按兩下 + 添加快速回復。 按鈕類型的 快顯視窗會隨即出現。
- 在網路通道中選擇按鈕類型作為 URL 。
- 指定按鈕的標題以及單擊按鈕后必須將消費者重定向到的 URL。
- 單擊 “完成 ”以添加 URL 快速回復。
URL 類型按鈕也可以通過動態回應類型進行配置，其中這些按鈕將使用 python 代碼片段進行配置。 預覽和可共用預覽部分中支援這些按鈕。 IMIchat 的即時聊天小部件或其他第三方管道目前不支持它們。
- 輪播 - 豐富的回復可以包含一張卡片，也可以包含以輪播格式排列的多張卡片。 每張卡片都需要一個標題，並且可以包含一個圖像、一個描述和最多三個按鈕。
輪播範本中的快速回復按鈕可以使用文本或 URL 連結進行配置。 按兩下 URL 按鈕會將使用者重定向到指定的網站。 按兩下基於文字的快速回復按鈕會將配置的有效負載發送到機器人，從而觸發相應的回應。
- 影像 - 多媒體範本，使用者可在其中透過提供 URL 來設定影像。
- 視訊 - 根據設定的視訊 URL 在預覽中呈現視訊。
- 代碼 - 可用於編寫用於調用 API 或執行其他邏輯的 Python 代碼。
程式碼片段
條件回應具有廣泛的功能和多樣化的範本，可以有效地滿足大多數 AI 代理需求。 但是，對於無法通過條件回應完全實現的複雜用例或喜歡編碼的開發人員，可以使用代碼片段回應類型。
代碼片段允許您使用 Python 代碼設定回應。 此方法使您能夠在回應範本或文章中創建所有類型的回應，包括快速回復、文本、輪播、圖像、音訊、視頻和檔。
代碼段範本中定義的函數代碼可用於設置變數，然後在其他範本中使用。 請務必注意，在條件回應中使用時，函數代碼不能直接返回回應。
代碼片段驗證 - 平臺僅檢查您設定的代碼片段中的語法錯誤。 但是，回應內容本身中的任何錯誤都可能導致使用者在配置的通道上與機器人交互時出現問題。 例如，編輯器不會阻止您為 Web 管道添加「時間選擇器」回應，但如果使用者的查詢觸發該特定回應，這會導致錯誤。
如果未為不同管道配置唯一回應，則 Web 回應將被視為預設回應，並將其發送給客戶。 網路管道支援的範本清單包括：
- 文字 - 可有多個變體的簡單文字訊息。 根據查詢顯示此設定的消息。
- 快速回覆 - 具有文字及可點選按鈕的範本。
- 輪播 - 卡片的集合，每張卡片都有標題、圖片 URL 和描述。
- 影像 - 透過提供 URL 來設定影像的範本。
- 視訊—透過提供視訊 URL 來設定視訊的範本。 您可以通過單擊或點擊圖像來播放視頻。
- 檔案 - 透過提供用於存取檔案的 URL 來設定 pdf 檔案的範本。
- 音訊 - 透過提供音訊 URL 來設定音訊檔案的範本。 它還在輸出中顯示音訊消息的持續時間。
設定管理設定
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 2 |
按下 保存更改 以保存設置。 |
下一步行動
將語言添加到文稿化 AI 代理。
向文稿化 AI 代理新增語言
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導航到 」選項卡。 |
| 2 |
單擊“ + 添加語言 ”以添加新語言，然後從下拉清單中選擇語言。 |
| 3 |
按下 添加 以添加語言。 |
| 4 |
啟用「操作 」下的 切換開關以啟用語言。 |
| 5 |
添加語言后，可以將該語言設置為預設語言。 將滑鼠懸停在語言上，按兩下 設為預設值。 您無法刪除或停用預設語言。 此外，如果從現有默認語言更改，則可能會影響 AI 代理的文章、策展、測試和預覽體驗。 |
| 6 |
按一下「儲存變更 」。 |
設定切換設定
用於回答問題的文稿化 AI 代理
腳本化 AI 代理是知識驅動的代理，其知識庫由問題和答案的語料庫組成。 腳本化 AI 代理可以根據使用者創建的訓練語料庫提供答案，該語料庫是示例和答案的集合。 此功能在以下情況下非常有用：
- 需要特定知識 - 代理需要回答預先定義域中的問題。
- 一致性很重要 - 代理必須對類似查詢提供一致的回應。
- 需要有限的靈活性 - 代理的回應受訓練語料庫中的資訊約束。
本節包括以下組態設定：
建立文稿化 AI 代理以回答問題
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「文稿」。 在這種情況下，「個人資料 」頁面上的欄位 將自動填充。 |
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按下一步。 |
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在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下“腳本化 ”。 |
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在代理的主要功能 部分中，按兩下 回答問題。 |
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按下一步。 |
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在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
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按一下建立， 用於回答問題的腳本化 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。
在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
將文章 添加到 AI 代理。
更新指令檔化 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的腳本化 AI 代理。
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登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
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從儀錶板 中，選擇創建的 AI 代理。 |
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導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
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按下 保存更改 以保存設置。 |
管理文章
文章是腳本化 AI 代理的重要組成部分。 文章是一個問題，其變體和對此問題的回答的組合。 每篇文章都有一個 預設問題 來標識它。 所有文章共同構成了 AI 代理的知識 庫 或 語料庫。 當您的客戶提出問題時，系統會檢查其知識庫併為您提供它找到的最佳答案。
Rasa 和 Mindmeld NLU 引擎至少需要兩個訓練變體 (話語)，一篇文章才能成為語料庫訓練模型的一部分。 如果您選擇 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，並且文章包含的變體少於兩個，則“訓練”、“ 保存”和“訓練” 按鈕在腳本化的 AI 代理中仍然不可用，無法回答問題。 當您將指標停留在這些無法使用的按鈕上時，系統會顯示一條消息，要求您在訓練前解決問題。 此外，系統會顯示一個警告圖示，對應於有問題的文章。 您可以通過為一篇文章添加兩個以上的變體來解決這些問題。 問題解決後，「 訓練」 、 「保存」和「訓練」 按鈕將可用。 具有兩個變體不適用於預設文章 - 部分匹配消息、回退消息和歡迎消息。
您可以將文章分類到他們選擇的類別中，所有未分類的文章仍分類為未分配。 從創建文章開始，每個 AI 代理都有四篇預設文章可用。 以下是這些內容：
- 歡迎消息 - 這包含客戶與 AI 代理之間開始對話時的第一條消息。
- 回退消息—當代理無法理解使用者的問題時，AI 代理會顯示此消息。
- 部分匹配—當 AI 代理識別分數差異較小的多篇文章 (如在切換 和 推理 設置中 設置) 時，代理會顯示此匹配消息以及匹配的文章作為選項。 您還可以設定要與這些選項一起顯示的文字回應。
- 你能做什麼？—您可以設定 AI 代理的功能。 每當最終使用者質疑 AI 代理功能時，AI 代理都會顯示此資訊。
除此之外， 如果啟用了代理從 切換 和 推理 設置切換，則會添加與代理 交談預設文章。
所有新的 AI 代理還有四 篇 Smalltalk 文章，用於處理以下使用者的話語：
- 問候
- 謝謝
- AI 代理沒有説明
-
再見
默認情況下，創建新的 AI 代理時，這些文章和回應在 AI 代理知識庫中可用。 您也可以修改或刪除它們。
透過 UI 與預設回應新增文章
文章是一個問題，其變體和對此問題的回答的組合。 將每個消費者的查詢與這些文章 (知識庫) 進行比較，並將返回最高置信度的答案作為 AI 代理的回應顯示給使用者。 要新增文章：
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登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
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從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
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導航到 ”，然後按兩下 “創建新文章”。 |
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添加預設多屬性。 |
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為文章選擇這些預設回應中的任何一個。 可能的值：
有關詳細資訊，請參閱 使用回應設計器 配置回應部分。 |
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按兩下 保存並訓練。 |
從目錄匯入
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登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
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導航到 」，然後按下 省略號 圖示。 |
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點擊 從目錄導入。 |
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選擇要添加到代理的文章的類別。 |
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點擊完成。 |
從連結中提取常見問題解答
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登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
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從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 」，然後按下省略號圖示。 |
| 4 |
按兩下 從連結中提取常見問題解答。 |
| 5 |
提供託管常見問題解答的 URL，然後按下 提取。 |
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點撃匯入。 |
從檔案匯入
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登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
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從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 」，然後按下 省略號 圖示。 |
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單擊 從文件 導入，然後選擇 CSV 從 CSV 檔中導入文章。 如果要從 JSON 格式的文件導入文章，請選擇“JSON”。 |
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點擊 瀏覽 並選擇包含所有文章的檔案。 單擊「下載範例 」 以查看必須指定文章的格式。 |
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點撃匯入。 |
新增自訂同義詞
許多 AI 代理用例往往涉及可能不是標準英語詞彙表的一部分或特定於業務上下文的單詞和短語。 例如，您希望 AI 代理識別 Android 應用、iOS 應用等。 AI 代理必須在所有相關文章的訓練話語中包含這些術語及其變體，從而導致冗餘數據輸入。
若要克服此冗餘問題，可以在腳本化 AI 代理中使用自定義同義詞來回答問題。 平臺會在運行時自動將每個根詞的同義詞替換為根詞。
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登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
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從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 」，然後按下省略號圖示。 |
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按兩下 自定義同義詞。 |
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按兩下 新建根詞。 |
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配置根詞值及其同義詞，然後按下 保存。 |
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添加同義詞后，再次訓練 AI 代理。 您還可以將同義詞 (.CSV 檔案格式) 匯出到本地資料夾，然後將檔案導入回平臺。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理將自然語言理解 (NLU) 與機器學習結合使用，以識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，需要重新訓練才能基於新模型進行準確推理。 您可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於此值則會顯示後援回應。
- 部分匹配的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清楚地顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分匹配範本。
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如文章 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當啟用了 「推理 中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少具有兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以測試和部署它。 若要使用 AI 代理的當前語料庫對其進行訓練，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊“ 即時 ”以使訓練的語料庫上線，並在可共用預覽或部署 AI 代理的外部通道中對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型。 我們發現，在大多數情況下，文章級向量可以提高準確性。 請注意，文章級別向量是新單語言 AI 代理矢量化的新預設值。 對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時可用的向量模型資訊。
設定管理設定
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 2 |
按下 保存更改 以保存設置。 |
下一步行動
將語言添加到文稿化 AI 代理。
向文稿化 AI 代理新增語言
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導航到 」選項卡。 |
| 2 |
單擊“ + 添加語言 ”以添加新語言，然後從下拉清單中選擇語言。 |
| 3 |
按下 添加 以添加語言。 |
| 4 |
啟用「操作 」下的 切換開關以啟用語言。 |
| 5 |
添加語言后，可以將該語言設置為預設語言。 將滑鼠懸停在語言上，按兩下 設為預設值。 您無法刪除或停用預設語言。 此外，如果從現有默認語言更改，則可能會影響 AI 代理的文章、策展、測試和預覽體驗。 |
| 6 |
按一下「儲存變更 」。 |
設定切換設定
預覽文稿化 AI 代理
Webex AI 代理工作室允許您在開發時甚至在開發完成後預覽 AI 代理。 這樣，您可以測試 AI 代理的功能，並確定是否生成了與相應輸入查詢相對應的所需回應。 可以使用以下方式預覽腳本化的 AI 代理。
- AI 代理儀錶板 - 將滑鼠懸停在 AI 代理卡上以查看該 AI 代理的 預覽 選項。 按兩下 預覽 以打開 AI 代理預覽小組件。
- AI 代理標題 - 通過單擊 AI 代理卡或 AI 代理卡上的編輯按鈕進入任何 AI 代理的編輯模式後，預覽選項始終顯示在標題部分。
- 最小化小部件 - 啟動預覽后再最小化后，將在頁面右下角創建一個聊天頭小部件，使您可以輕鬆地重新打開預覽模式。
除此之外，還可以從 AI 代理中複製可共用的預覽連結。 在 AI 代理卡上，按下右上角的 省略號 圖示，然後按下 複製預覽連結。 您可以與 AI 代理的其他使用者共用此連結。
平台預覽小組件
預覽小工具出現在螢幕的右下角。 你可以提供話語 (或一系列話語) 來查看 AI 代理的回應方式，確保其按預期執行。 AI 代理預覽版支援多種語言，可以自動檢測話語的語言以做出相應的回應。 您還可以在預覽中手動選擇語言，方法是單擊語言選擇器並從可用選項清單中進行選擇。
您可以最大化預覽小組件以獲得更好的檢視。 此外，還可以提供消費者資訊並啟動多個聊天室以徹底測試 AI 代理。
可分享的預覽小工具
可共用的預覽小組件允許你以可呈現的方式與利益幹系人和消費者共用 AI 代理，而無需開發自定義 UI 來顯示 AI 代理。 默認情況下，複製的預覽連結將呈現具有手機外殼的 AI 代理。 您可以通過更改預覽連結中的某些參數來進行一些快速自定義。 他們的兩個主要自訂是：
- 小組件顏色 - 透過將
brandColor參數附加到連結。 可以使用顏色名稱定義簡單顏色，也可以使用十六進位顏色代碼。 -
電話大小寫—透過變更連結中電話大小寫
參數的值。 預設設定為true，並可透過將其 設為 false 來停用具有以下參數的預覽連結範例：
botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
文稿化 AI 代理的常見管理部分
以下部分顯示在 AI 代理設定頁面的左側面板上：
培訓
隨著 AI 代理的發展和變得更加複雜，其邏輯或自然語言理解 (NLU) 的更改有時會產生意想不到的後果。 為了確保最佳性能並識別潛在問題，AI 代理平臺提供了一個方便的一鍵式機器人測試框架。 您可以：
- 輕鬆創建和運行一組全面的測試用例。
- 為各種方案定義測試消息和預期回應。
- 通過創建包含多個消息的測試用例來類比複雜的交互。
定義測試
您可以使用以下步驟定義測試：
- 登入 Webex AI Agent Studio 平台。
- 在儀錶板 上，按兩下已創建的腳本化 AI 代理。
- 點擊 左窗格中的測試 。 默認情況下，將顯示“ 測試用例 ”選項卡。
- 選擇一個測試用例，然後按下“ 執行所選測試”。
表中的每一行表示具有以下參數的測試用例：
| 參數 | 描述 |
|---|---|
| 訊息 | 一個示例消息，表示您可以期望使用者發送給 AI 代理的查詢和語句類型。 |
| 預期的語言 | 使用者應用於與 AI 代理交互的語言。 |
| 預期文章 | 指定要為回應特定使用者消息而顯示的專案。 為了説明您找到最相關的文章，本專欄具有 智慧自動完成功能。 當您輸入時，系統會根據到目前為止輸入的文本建議匹配文章。 |
| 重置以前的上下文 | 單擊此列中的複選框以隔離測試用例，並確保它們獨立於任何現有 AI 代理上下文運行。 啟用后，將在新會話中類比每個測試用例，從而防止先前交互或存儲數據的任何干擾。 |
| 包括部分符合項目 | 啟用此開關可認為測試用例成功，即使預期的專案僅部分匹配實際回應也是如此。 |
| 自 CSV 匯入 | 從逗號分隔的檔 (CSV) 檔案匯入測試用例。 在這種情況下，將覆蓋所有現有測試用例。 |
| 匯出至 CSV | 將測試用例匯出到逗號分隔的檔 (CSV) 檔。 |
| 測試回調 | 啟用此開關可類比傳入回調並測試流的行為，而無需實際傳入呼叫。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 回撥流程中 | 按兩下此列中的複選框以指示意圖必須觸發回調。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 預期的回調範本 | 指定在回調發生時要啟動的範本金鑰。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 回撥逾時 (秒) | AI 代理在將回調視為逾時之前等待回調回應的最長時間 (以秒為單位)。 允許最多 20 秒的超時。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
執行測試
在“執行 ”選項卡上，按兩下 “執行所選測試 ”以啟動所有所選測試用例的順序執行。
您還可以從「 測試用例」選項卡執行測試用例 。
.若要查看具有特定結果的測試用例，請單擊摘要功能區中的所需結果 (例如，通過、通過但部分匹配 、失敗 、掛起 )。 這將篩選測試用例清單，以僅顯示與所選結果匹配的測試用例清單。
與每個測試用例關聯的會話 ID 將顯示在結果中。 這使您可以快速交叉引用測試用例並查看事務詳細資訊。 為此，請在 “操作 ”列中選擇 “交易詳細資訊 ”選項。
執行歷程記錄
在“ 歷史記錄 ”選項卡上，訪問所有已執行的測試用例。
- 單擊「 操作 」列中的「 下載 」圖示，將執行的測試數據匯出為 CSV 檔，以供離線分析或報告。
- 查看用於每個測試用例執行的特定引擎和演演演算法設置。 此資訊可幫助開發人員優化 AI 代理的性能。
- 要查看用於特定訓練引擎的高級演演演算法配置設置，請按兩下 訓練引擎名稱旁邊的資訊 圖示。這提供了對在測試期間影響 AI 代理行為的參數和設置的見解。
階段作業
“會話 ”部分提供了 AI 代理與客戶之間所有交互的全面記錄。 每個會話都包含交換消息的詳細歷史記錄。 您可以將會話數據匯出為 CSV 檔，以便進行離線分析和審核。 您可以使用此資料檢查特定會話的消息和上下文，以深入瞭解使用者交互，並確定需要改進的領域，優化 AI 代理的回應，並增強整體用戶體驗。
它可以通過在頁面中顯示結果來處理大型數據集。 您可以使用「 優化結果 」部分根據各種條件篩選和排序會話。 表格中的每一行顯示基本的會話詳細資訊，包括：
- 頻道—發生互動的頻道 (例如聊天、語音)。
- 作業階段 ID - 作業階段的唯一標識符。
- 消費者 ID—使用者的唯一標識符。
- 訊息數—作業階段期間交換的訊息數。
- 更新時間 - 作業階段關閉的時間。
- 中繼資料 - 有關作業階段的其他資訊。
- 隱藏測試會話 - 選取此複選框可隱藏測試會話並僅顯示即時會話清單。
- 發生了代理切換—選取此方塊可過濾已移交給代理的作業階段。 如果發生代理交接，它顯示耳機圖示，指示將聊天移交給人工代理。
- 發生錯誤—選取此方塊可過濾發生錯誤的作業階段。
- 已投反對票 - 選取此複選框可篩選投反對票的會話。
按一下某一行可存取特定作業階段的詳細檢視。 使用複選框可根據代理切換、錯誤和反對票篩選會話。 解密會話需要用戶級許可權和高級數據保護設置。 按兩下 解密內容 以查看工作階段詳細資訊。
文稿化 AI 代理中用於回答問題的特定會話的會話詳細資訊
腳本化 AI 代理中用於回答問題的「會話詳細資訊 」檢視提供了使用者與 AI 代理之間特定交互的全面細分。
「 訊息 」區段：
- 顯示使用者在工作階段期間發送的所有消息。
- 顯示 AI 代理生成的相應回應。
- 顯示消息的時間順序，為交互提供上下文。
「交易資訊 」標籤：
- 列出標識為與客戶查詢相關的專案，包括完全匹配項和部分匹配項。
- 顯示與每個標識的文章關聯的相似性分數，指示相關性程度。
- 顯示用於處理客戶查詢和標識相關文章的基礎演演演算法的結果。
- 根據在切換和推理 選項卡中 配置的設置顯示演演演算法結果的數量。
“會話詳細資訊” 視圖中的 “其他資訊 ”部分提供有關特定交互的其他上下文和詳細資訊。 以下是所顯示資訊的細分：
- 已處理的查詢 - 顯示 AI 代理的自然語言理解 (NLU) 管道處理客戶輸入後的預處理版本。
- 代理交接 - 指出作業階段期間是否發生了代理交接。 如果代理切換是由特定規則觸發的，請核取「代理切換 (依規則 )」方塊。
- 回應類型 - 指定 AI 代理生成的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件 - 表示觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎—標識用於處理客戶查詢的 NLU 引擎 (例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld)。
- 閾值分數 - 顯示在切換和推理 設置中 配置的最低閾值分數和部分匹配分數差異。 這些值確定何時將查詢視為超出範圍或需要代理干預。
- 高級日誌 - 提供與特定事務 ID 關聯的調試日誌清單。 高級日誌通常保留 180 天。
文稿化 AI 代理中特定工作階段的作業階段詳細資訊，用於執行操作
文稿化 AI 代理中用於執行操作的「交易資訊 」選項卡提供了特定交互的詳細細分，將資訊分為四個部分：
已識別 的意向部分：
- 顯示為客戶查詢標識的意向。
- 指示與每個已識別的意向關聯的置信度。
- 列出與標識的意向關聯的槽。 按兩下該插槽可查看有關其值以及如何從使用者查詢中提取該值的其他資訊。
“標識的實體” 部分列出了從客戶消息中提取並與活動消費者意圖關聯的實體。 這些實體表示機器人在用戶查詢中標識的關鍵資訊。
“ 演算法結果 ”部分提供了對導致 AI 代理回應的基礎過程的見解。 以下是所顯示資訊的細分：
- 意向清單 - 顯示已識別的意向及其對應的相似性得分。
- 實體清單 - 顯示從使用者訊息中提取的實體。
「 其他資訊 」會顯示：
- 代理交接 - 指出作業階段期間是否發生了代理交接。 如果代理切換是由特定規則觸發的，請核取「代理切換 (依規則 )」方塊。
- 範本金鑰 - 指示與觸發 AI 代理回應的意圖關聯的範本金鑰。
- 回應類型 - 指示 AI 代理生成的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件 - 指示觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎—標識用於處理客戶查詢的 NLU 引擎 (例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld)。
- 閾值分數 - 顯示在切換和推理 設置中 配置的最低閾值分數和部分匹配分數差異。 這些值確定何時將查詢視為超出範圍或需要代理干預。
- 高級日誌 - 提供與特定事務 ID 關聯的調試日誌清單。 高級日誌通常保留 180 天。
您還可以使用下載選項以 JSON 格式下載和查看交易資訊。
「中繼資料 」標籤顯示：
- NLP 元數據 - 在 NLP 選項卡中 查看應用於客戶輸入的預處理步驟。
- Datastore 和 FinalDF- 在智慧機器人的 Datastore 和 FinalDF 標籤中 存取與會話相關的數據。
- 搜索功能 - 使用內置搜索欄快速查找對話中的特定話語。
歷史
每當添加或修改文章、意向或實體時，都必須重新訓練腳本化的 AI 代理，以確保它是最新的。 每次培訓課程結束后，徹底測試您的 AI 代理以驗證其準確性和有效性。
“歷史記錄”頁面允許您：
- 查看訓練歷史記錄 - 跟蹤訓練語料庫的時間以及所做的更改。
- 比較訓練引擎 - 查看用於不同反覆運算的訓練引擎及其相應的訓練持續時間。
- 跟蹤更改 - 監視對設置、文章、回應、NLP 和策展的更改。
- 恢復到以前的版本 - 如果需要，可以輕鬆恢復到較舊的訓練集。
“歷史記錄”部分提供了用於管理知識庫文章的便捷工具：
- 啟動文章 - 使以前不活動的文章 生效 ，以將其包含在 AI 代理的回應中。
- 編輯文章 - 建立現有文章的新版本，同時保留原始文章以供參考。
- 預覽性能 - 使用 預覽 功能使用特定知識庫評估 AI 代理的性能。
- 下載文章 - 將知識庫文章匯出為 CSV 檔，以供離線分析或參考。 此選項僅適用於文稿化 AI 代理，用於回答問題。
審計記錄檔
“審核日誌” 部分提供了過去 35 天內對腳本化 AI 代理所做的修改的詳細記錄。 要存取審核紀錄，請執行以下操作：
- 導航到儀錶板，然後按下已創建的 AI 代理。
- 單擊“ 歷史記錄 ”選項卡以查看 AI 代理的歷史記錄。
- 點選「審核紀錄 」選項卡以查看詳細的變更紀錄：
- 更新時間 - 進行變更的日期和時間。
- 更新者 - 進行變更的使用者。
- 欄位 - 發生修改的機器人部分 (例如，設置、文章、回應)。
- 描述 - 有關更改的其他詳細資訊。
-
使用“更新依據”和“字段”搜索選項快速查找特定的審核日誌條目。 -
“ 模型歷史記錄 ”選項卡為每個 AI 代理顯示最多 10 個語料庫。
策展
消息根據以下條件添加到 Curation 控制台：
- 回退消息 - 當 AI 代理無法理解使用者的消息並觸發回退意圖時。
- 默認回退意圖 - 如果啟用此切換，啟動預設回退意圖的消息將發送到 Curation 控制台。
此條件僅適用於用於執行操作的腳本化 AI 代理。
- 投反對票的消息 - 使用者在 AI 代理預覽期間投反對票的消息。
- 代理切換 - 由於設定的規則而導致人工代理切換的訊息。
- 發件人作業階段 - 使用者標記為未從作業階段或會議室資料收到所需回應的訊息。
- 低可信度 - 置信度分數在指定的低置信度閾值內的郵件。
- 部分匹配 - AI 代理無法明確識別正確意圖或回應的消息。
解決問題
“問題 ” 選項卡提供了一個集中位置，用於查看和處理已標記為進行策展的郵件。 您可以執行下列動作：
- 根據問題的嚴重性和相關性選擇解決或忽略問題。
- 檢查原始用戶話語、AI 代理的回應以及任何附加的媒體。
解密訪問許可權是在用戶級別授予的，並且需要 在後端啟用高級數據保護 。
要解決問題，您可以：
-
連結到現有文章 - 要將問題連接到現有文章，請選擇連結 選項並搜索所需的文章。
-
創建新文章 - 使用“ 添加到新文章 ”選項直接從 Curation Console 創建新文章。
-
忽略問題 - 解決或忽略問題以將其從 CurationConsole 中刪除。
- 不允許連結到預設文章 (歡迎消息、回退消息、部分匹配)。
- 對於用於執行操作的腳本化 AI 代理，請從下拉清單中選擇適當的意圖並標記任何相關實體。
- 進行更改后，重新訓練 AI 代理，以確保新知識反映在其回應中。
- 同時解決或忽略多個問題以實現高效管理。
“已解決” 選項卡提供已解決的所有問題的全面概述。 您可以查看每個已解決問題的摘要，包括該問題是否連結到現有文章、用於創建新文章/意圖或被忽略。 如果遇到現有規則未自動捕獲的不需要的回應，可以手動將特定語句添加到策展控制台。
要從會話添加問題，請執行以下操作：
- 識別話語 - 找到觸發錯誤回應的話語。
- 檢查策展狀態 - 如果問題尚不在策展控制台中，
則會顯示策展狀態切換開關。 - 切換標誌 - 啟用「
策展狀態」開關，將話語添加到策展控制台以供查看和解決。
如果 CurationConsole 中已存在問題，切換開關的外觀會相應更改，以指示其狀態。
使用分析檢視文稿化 AI 效能
“分析”部分提供了關鍵指標的圖形表示形式，用於評估 AI 代理的性能和有效性。 關鍵指標分為四個部分，表示為選項卡。 其中包括： 概述、回應、培訓和策展。
在訪問分析螢幕時，開發人員可以選擇他們想要查看其分析的 AI 代理。 他們還可以通過選擇要查看其數據的管道以及數據的日期範圍和粒度來自定義分析檢視。 默認情況下，所有管道上個月的分析數據都以每日粒度顯示 (每天是圖形中 x 軸上的一個點)。
概覽
概述包含關鍵指標和圖形，可為開發人員提供整體 AI 代理使用方式和性能的快照。
- 從儀錶板中，選擇已創建的 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 分析。 AI 代理性能的概述以表格格式和圖形表示形式顯示。
作業階段和訊息
概述中的第一部分顯示有關 AI 代理的工作階段和訊息的以下統計資訊：
- AI 代理無需人工干預即可處理的會話和會話總數。
- 代理交接總數，即移交給人工代理的作業階段數。
- 每日平均工作階段
- 消息總數 (人工和 AI 代理消息) 以及其中有多少消息來自使用者。
- 每日平均郵件數
接下來是會話的圖形表示形式 (堆疊列表示 AI 代理處理的會話和移交的會話) 和 AI 代理發送的回應總數。
使用者
概述中的第二部分包含有關 AI 代理用戶的統計資訊。 它提供用戶總數的計數以及有關每個使用者的平均會話數和每日平均用戶數的資訊。 接下來是一個圖表，根據所選粒度顯示每個單位的新使用者和回訪使用者。
演奏
第三部分提供有關 tbe AI 代理對用戶的回應的統計資訊。 在這裡，可以看到 AI 代理發送的回應總數以及 AI 代理的回應之間的拆分：
- 標識使用者的意圖。
- 已回復回復消息。
- 已回復部分匹配消息。
- 已通知使用者代理交接。
相同的內容在餅圖中聚合，面積圖根據所選粒度提供資訊。
培訓
訓練部分代表 AI 代理語料庫的“運行狀況”。 建議開發人員在其 AI 代理中為每個意向/文章配置 20+ 個訓練話語。 在本節中，語料庫中的所有文章/意向都顯示為單獨的矩形，其中每個矩形的顏色和相對大小指示文章/意圖包含的訓練數據。 意圖越接近白色，就越需要更多的訓練數據來提高 AI 代理的準確性。
回應
此部分為開發人員提供了使用者詢問內容以及他們詢問頻率的詳細視圖。 它提供了 AI 代理用於回答問題的最熱門文章的圖形表示形式，以及用於執行操作的 AI 代理的回應範本。
策展
本部分提供每天出現的策展問題數量以及 AI 代理已解決的策展問題的直觀摘要。
整合 AI 代理
本節介紹如何將 AI 代理與語音和數位管道整合以管理客戶對話。
將 AI 座席與語音和數位管道整合
在 Webex AI 代理工作室平臺中創建並配置 AI 代理後，下一步是將它們與語音和數位管道集成。 這種整合允許 AI 代理處理與客戶的基於語音和數位對話，從而提供無縫的互動式用戶體驗。
有關詳細資訊，請參閱文章 將 AI 代理與語音和數位通道集成。
管理 AI 代理報告
本節概述了 AI 代理報告、報告類型、AI 代理報告的創建以及報告傳遞模式的概述。
瞭解 AI 代理報告
報告功能允許您從可用報告類型生成或計劃 (定期生成) 特定報告，並通過可用的傳遞模式接收這些報告。 這些報告可以提供有關用戶行為、使用方式、參與度、產品性能等的有價值資訊。 您可以將所需資訊傳送到他們的電子郵件、SFTP 路徑或 S3 儲存桶。 您可以從預構建報告清單中選擇報告類型，也可以選擇是要立即生成一次性報告還是定期生成報告。
當您從左導覽窗格存取「報告」功能表時，會出現下列標籤：
-
設定 - 此標籤會列出目前作用中且定期產生的所有報告。 以下詳細資訊可用於報告清單：
- 作用中 - 使用者是否仍訂閱了報告。
- AI 代理 - 與報告關聯的 AI 代理的名稱。
- 報告類型 - 您訂閱的預建報告類型。
- 頻率 - 您接收報告的間隔。
- 上次生成的報告 - 最後傳出的報告。
- 下一個排定日期 - 報告發出的下一個日期。
-
歷史記錄 - 此標籤會列出截至目前為止已調度報告的所有歷史資訊。 按一下此頁面上的任一報告，即可編輯報告的組態。
您可以按一下「動作 」欄下的 「 下載 」圖示來下載這些歷史報告。
僅在報告生成完成後，才能下載“歷史記錄 ” 選項卡中顯示的按需報告。
建立 AI 代理報告
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
點擊 左側導航欄中的報告 。 |
| 3 |
按兩下 + 新建報表。 |
| 4 |
提供以下資訊以建立和設定報告： |
AI 代理報告類型
您可以根據所選的 AI 代理類型從預建構報告清單中進行選擇。 本節介紹這些報告類型、每個報告中包含的工作表以及每個工作表中的可用欄。
用於回答問題的 AI 代理報告類型
AI 代理有三種不同的報告類型可用於回答應用程式中的問題。 使用不同的報告類型，可用於瞭解 AI 代理使用方式摘要、行為、使用者詢問的內容以及 AI 代理如何回應查詢。 您還可以在策展中查看最終成為問題的消息。
使用行為和摘要此部分顯示 AI 代理摘要以及調用文章和類別的頻率。 您可以在報告的單獨選項卡中查看摘要、類別和文章資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話/會話總數。 |
| 與至少一位使用者訊息的對話 | 使用者提供至少一個輸入的對話或會話。 |
|
人工訊息總數 | 最終使用者發送到 AI 代理的消息。 |
| 總計 AI 代理回應 | AI 代理向最終使用者發送的消息總數。 |
| 部分符合項目總數 | 使用者的消息存在一些歧義，並且 AI 代理以多個意圖作為選項進行響應的情況。 |
| 傳送給代理的對話 | 總對話移交給人工代理。 |
| 總點讚 | 客戶投票贊成的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被客戶否決的 AI 代理回應總數。 |
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 類別名稱 | 在 AI 代理中配置的類別名稱。 |
| 該類別的對話 | 檢測到屬於此類別的文章的對話或會話數。 |
| 總回覆數 | 檢測到屬於此類別的文章的次數。 |
| 總點讚 | 此類別的回復被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
此類別的回復被否決的次數。 |
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 文章名稱 | 在 AI 代理中設定的文章 (預設變體) 的名稱。 |
| 文章類別 | 此意向所屬的類別。 |
| 文章的對話 | 檢測到此文章的對話或會話數。 |
| 總回覆數 | 檢測到此文章的次數。 |
| 總點讚 | 本文的回應被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
本文的回應被否決的次數。 |
顯示 AI 代理與客戶之間的對話以及相似性分數。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 會話的唯一標識符。 |
| 消費者 ID | AI 代理上最終使用者的唯一標識碼。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 消息的內容。 |
| 品 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 類別 | AI 代理為客戶消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意向的相似性得分。 |
| 符合的第 1 條 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 第 1 條得分 | 偵測到的意向得分。 |
| 反饋 | 使用者對消息投贊成票或反對票的反饋。 |
| 回饋評論 |
使用者在對消息投反對票時留下的評論。 |
將由於各種原因最終進入策展的消息顯示為問題。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 用戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | AI 代理上最終使用者的唯一標識碼。 |
| 人工訊息 | 人類消息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應的消息內容。 |
| 問題原因 | 此消息最終出現在策展中的原因。 |
| 品 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 類別 | AI 代理為使用者消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合的第 1 條 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 第 1 條得分 |
所偵測到的意向的分數。 |
執行工作的 AI 代理報告類型
有三種不同的報告類型可供 AI 代理在 AI 代理產生器應用程式中執行任務。 作為 AI 代理開發人員，您可以創建不同的報告類型。 這些可用於瞭解 AI 代理使用方式摘要、AI 代理行為、使用者詢問的內容以及 AI 代理如何回應查詢。 您還可以在策展中查看最終成為問題的消息。
顯示對話摘要以及觸發的意向和範本鍵。 摘要標籤顯示以下詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話或會話總數。 |
| 與至少一位使用者訊息的對話 | 使用者提供至少一個輸入的對話或會話。 |
|
人工訊息總數 |
最終使用者發送到 AI 代理的消息。 |
| 總計 AI 代理回應 | AI 代理傳送給最終使用者的消息總數。 |
| 部分符合項目總數 | 使用者的消息存在一些歧義，並且 AI 代理以多個意圖作為選項進行響應的情況。 |
| 傳送給代理的對話 | 移交給人工代理的對話總數 |
| 總點讚 | 用戶點讚的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被使用者否決的 AI 代理回應總數。 |
您還可以在電子表格的 意向 標籤中查看意向詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 意向名稱 | 在 AI 代理中配置的意向名稱。 |
| 為意圖而進行的對話 | 調用此意向的對話或會話數。 |
| 總調用次數 | 調用此意圖的次數。 |
| 完成總數 | 收集所有槽位並完成此意圖的次數。 |
| 總點讚 | 對此的回應總數都對每個意圖投了贊成票。 |
| 反對票總數 |
對此的回應總數對每個意圖投了反對票。 |
該報告還具有高級範本詳細資訊，例如：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 樣本金鑰名稱 | 在 AI 代理中配置的範本名稱。 |
| 樣本鍵意向 | 使用此範本鍵的意向。 |
| 樣本金鑰的對話 | 此範本金鑰作為回應發出的次數。 |
| 總回覆數 | 此範本金鑰作為回應發送的次數。 |
| 總點讚 | 此範本的回應被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
此範本的回應被否決的次數。 |
顯示客戶與 AI 代理的對話以及相似性分數。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 用戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | 應用程式上最終使用者的唯一標識符。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 消息的內容。 |
| 樣本金鑰 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 意圖 | AI 代理為客戶消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合意向 1 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 意圖 1 分數 | 所偵測到的意向的分數。 |
| 反饋 | 用戶反饋 (如果消息被贊成或反對)。 |
| 回饋評論 |
使用者在對消息投反對票時留下的評論。 |
將由於各種原因最終進入策展的消息顯示為問題。 此報告僅與腳本化 AI 代理相關。 您可以在此報告中檢視下列詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 客戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | 應用程式上最終使用者的唯一標識符。 |
| 人工訊息 | 人類消息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應的消息內容。 |
| 問題原因 | 此消息最終出現在策展中的原因。 |
| 樣本金鑰 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 意圖 | AI 代理為使用者消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合意向 1 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 意圖 1 分數 |
所偵測到的意向的分數。 |
AI 代理報告的傳遞模式
在當今數據驅動的世界中，高效安全地交付 AI 代理報告對於明智的決策和卓越運營至關重要。 為了滿足不同的組織需求，我們為 AI 代理報告提供多種交付模式，確保靈活性、可靠性和安全性。 傳輸選項包括安全檔案傳輸協定 (SFTP)、電子郵件和 Amazon S3 儲存桶。 每種模式都旨在滿足不同的要求，無論是對高安全性、易訪問性還是可擴展存儲解決方案的需求。 本文檔概述了每種交付方式的功能和優勢，説明您選擇滿足特定需求的最佳選項。
SFTP
|
欄位 |
描述 |
|---|---|
| 依計劃將報告推送到安全位置 |
切換此選項可在排程時間將報告推送到安全位置。 只能通過啟用此開關來提供以下詳細資訊。 |
| IP 位址 | 系統的 IP 位址。 |
| 使用者名稱 | 存取報告的使用者名稱。 |
| 密碼 | 存取報告的密碼。 |
| 私密金鑰 | 訪問檔的私鑰。 |
| 上傳路徑 |
檔案在系統中路由的路徑。 |
電子郵件
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 為多個收件人排程電子郵件，用分號（;) 分隔 | 開啟此選項以新增收件人。 |
| 收件者 |
必須在指定的時間和頻率接收報告的所有收件者的電子郵件位址。 |
S3 儲存桶
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 依計劃將報告上傳到 S3 儲存桶 |
打開此選項以使 S3 欄位可用，並將報告路由到配置的 S3 儲存桶。 |
| AWS 存取金鑰 ID | 用於訪問 AWS 服務和資源的訪問金鑰 ID。 |
| AWS 秘密存取金鑰 | 用於訪問 AWS 服務和資源的秘密訪問金鑰。 |
| 儲存桶名稱 | 報告路由所至的儲存桶名稱。 |
| 資料夾名稱 |
在 S3 儲存桶中創建的資料夾的名稱。 |
瞭解 AI 合規性
本部分可説明你瞭解 AI 開發、數據隱私、安全性和安全性
AI 開發、資料隱私、安保和安全
思科的每個 AI 功能都根據我們的 負責任 AI 原則進行 AI 影響評估，並遵守 負責任的 AI 框架，以及現有的安全、隱私和人權設計流程。
隱私和安全思科不會在推理過程後保留客戶輸入數據，第三方模型供應商 Microsoft 也不會訪問、監控或存儲思科客戶數據。 有關特定於功能的數據保留策略的更多詳細資訊，請參閱 Cisco 信任門戶。
以下是所有 AI 功能的 AI 透明度說明清單：
用於培訓和評估的資料來源思科的第三方模型供應商 Microsoft 表示，它不會使用客戶內容來改進 Azure OpenAI 模型，並且不會在 Azure 基礎架構中存儲或保留思科客戶數據。
安全和道德考慮所有生成 AI 功能都容易出錯，因此思科通過選擇加入 Azure OpenAI 提供的內容篩選來優先考慮 AI 功能的內容安全性。
模型評估和性能Cisco 透過讓人類參與基礎模型的審查、測試和品質保證，優先考慮 AI Assistant 的性能和準確性。
開始使用 Webex AI Agent Studio
Webex AI 代理工作室是一個複雜的平臺，旨在創建、管理和部署自動化 AI 代理以滿足客戶服務和支援需求。 使用人工智慧，人工智慧代理在客戶與人類代理互動之前為其提供自動化説明。 這些代理支援對話中的語調、語言理解和上下文感知的語音交互。 此外，AI 代理通過文本和在線聊天無縫且資訊豐富地處理數位管道交互。 客戶受益於類似禮賓的體驗，獲得問題、資訊檢索方面的説明，並最大限度地減少等待時間。
Webex AI Agent Studio 的功能
- 準確及時的回應—即時提供對客戶查詢的精確答覆。
- 智慧任務執行 - 根據客戶請求或輸入執行任務。
為企業帶來的主要好處
-
增強的客戶體驗—為客戶提供即時的對話體驗。
-
個人化交互—根據個別客戶需求和偏好定製回應。
-
可擴展性和效率—無需額外的人工代理即可處理大量客戶交互，從而提高了滿意度並降低了運營成本。
瞭解 AI 代理類型和範例
下表簡要介紹了 AI 代理類型及其功能：
| AI 代理類型 | 目的 | 功能 | 描述 | 如何設置？ |
|---|---|---|---|---|
|
自治的 |
自主 AI 代理旨在獨立運行，無需直接人工干預即可做出決策和執行任務。 |
執行動作 |
根據可用資訊和預定義規則做出明智的選擇。 自動執行重複性或耗時的任務。 |
|
|
回答問題 |
自治代理可以訪問和使用知識庫，為用戶查詢提供資訊豐富且準確的答案。 |
用於回答問題的自主 AI 代理 | ||
|
文稿化 |
腳本化的 AI 代理被程式設計為遵循一組預定義的規則和指令。 |
執行動作 |
腳本化代理可以執行明確定義和結構化的特定任務。 |
執行操作的文稿化 AI 代理 |
|
回答問題 |
腳本化代理可以根據使用者創建的訓練語料庫回答問題，該語料庫是示例和答案的集合。 |
用於回答問題的文稿化 AI 代理 |
範例
自主和腳本化的 AI 代理都可以應用於各種用例，具體取決於特定要求和所需的功能。 一些範例包括：
-
客戶服務 - 自治代理和腳本代理都可用於提供客戶支援，自治代理提供更大的靈活性和自然語言理解。
-
虛擬助理 - 自主代理非常適合虛擬助理角色，因為它們可以處理各種任務並提供更加個人化的交互。
-
數據分析 - 自治代理可用於分析大型數據集並提取有價值的見解。
-
流程自動化 - 自主和腳本化座席都可用於自動執行重複性任務、提高效率並減少錯誤。
-
知識管理—自治代理可用於創建和管理知識庫，使用戶能夠輕鬆訪問資訊。
自主和腳本化 AI 代理之間的選擇取決於任務的複雜性、所需的自治級別以及訓練數據的可用性。
先決條件
-
如果您是 Webex Contact Center 的現有客戶，請確保您滿足以下先決條件：
-
Webex Contact Center 2.0 承租人。
-
Webex Connect 已為租戶預配。
-
語音媒體平臺是下一代媒體平臺。
-
-
若您並無 Webex Contact Center 承租人，請聯絡您的合作夥伴，以啟動下一代媒體平台的 Webex Contact Center 試用。
-
管理員可以請求 Webex 客服中心開發人員沙箱 來試用 AI 座席。
功能開啟
此功能目前處於測試階段。 客戶可以通過填寫 AI 代理的參與調查 Webex 在 Beta 門戶 上 註冊此功能。
-
目前，只有腳本化的 AI 代理功能在測試階段可用。
-
自主代理僅適用於特定客戶。 可以通過您的 CSM (客戶成功經理)、PSM (合作夥伴成功經理) 或通過電子郵件 ask-ccai@cisco.com提出請求。 獲得批准后，除了租戶的腳本代理外，還將提供自治代理。
存取 Webex AI Agent Studio
若要建立 AI 代理，您必須登入 Webex AI Agent Studio 應用程式。 這可以通過以下方式完成：
自 Control Hub 登入
- 使用 URL https://admin.webex.com 登入 Control Hub。
- 從導覽窗格的「服務」區段，選擇「 Contact Center」。
- 在 右側窗格的「快速連結 」中，移至「 Contact Center 套件 」部分。
- 按兩下 Webex AI Agent Studio 以存取該應用程式。
系統會在另一個瀏覽器標籤中交叉啟動 Webex AI Agent Studio 應用程式，您將自動登入該應用程式。
自 Webex Connect 登入
若要訪問 Webex AI Agent Studio 應用程式，您應該有權訪問 Webex Connect。
- 使用為您的企業提供的租戶 URL 和憑據登錄到 Webex Connect 應用程式。
默認情況下，「 服務 」頁面顯示為主頁。
- 從左側導航窗格的應用程式托盤 功能表中，單擊 Webex AI Agent Studio 以存取應用程式。
系統會在另一個瀏覽器標籤中交叉啟動 Webex AI Agent Studio 應用程式，您將自動登入該應用程式。
首頁配置
歡迎使用 Webex AI Agent Studio 應用程式。 當您登入時，首頁會顯示以下配置：
-
導覽列
左側顯示的導覽列可讓您存取下列功能表：
- 儀表板 - 顯示企業管理員授予的使用者可存取的 AI 代理清單。
- 知識 - 顯示中央知識庫或知識庫，充當自主 AI 代理回應客戶查詢的大腦。
- 報告 - 列出各種類型的預建構 AI 代理報告。 您可以根據業務需求生成或安排報告。
- 説明 - 提供對 Webex 説明中心上的 Webex AI Agent Studio 使用者指南的存取權。
-
使用者設定檔
使用者個人資料功能表可讓您檢視您的個人資料資訊及登出應用程式。
“企業配置檔” 頁面包含有關 AI 代理租戶的資訊，只有具有完全管理員訪問許可權的管理員才能訪問。
-
「 概觀 」標籤包含下列資訊：
- 企業識別碼 - 包括企業 Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、訂閱 ID。 這適用於具有相應 Webex Connect 租戶的 Webex Contact Center 整合的企業。
- 設定檔設定 - 包含企業名稱、企業唯一名稱和徽標 URL。
- 全局客服設定—允許為語音通道選擇預設客服以處理後援情形。
- 資料保留摘要—提供此企業的資料保留期限摘要。
-
在「隊友 」標籤中，您可以查看和管理有權存取應用程式的隊友清單。 為每個使用者分配一個角色，該角色確定他們可以根據授予的許可權執行的操作。
-
瞭解您的主控台
在儀錶板上，AI 代理由顯示基本資訊的卡片表示，包括 AI 代理名稱、上次更新者、上次更新日期以及用於訓練代理的引擎。
AI 代理卡上的工作
將滑鼠懸停在 AI 代理卡上可查看以下選項：
- 預覽 - 單擊 預覽 以打開 AI 代理預覽小組件。
- 省略符號 圖示—按一下此圖示可執行下列工作：
-
複製預覽連結 - 複製預覽連結以貼上新分頁，並在聊天小組件上預覽 AI 代理。
-
複製存取權杖 - 複製 AI 代理的存取權杖，以便透過 API 調用代理。
-
匯出 - 將 AI 代理詳細資訊 (以 JSON 格式) 匯出到您的本地資料夾。
-
刪除 - 從系統中永久刪除 AI 代理。
-
固定 - 將 AI 代理固定到儀錶板上的第一個位置，或取消固定以將其移回之前的位置。
-
建立新的 AI 代理
可以使用儀錶板右上角的“ + 建立代理 ”選項創建新的 AI 代理。 您可以選擇使用預先定義的範本或從頭開始建立代理。
若要瞭解如何創建腳本化和自治 AI 代理，請參閱以下部分：
匯入預建構的 AI 代理
您可以從可用 AI 代理清單中匯入 JSON 格式的預建構 AI 代理。 首先，請確保已將 JSON 格式的 AI 代理匯出到本地資料夾。 請按照以下步驟匯入它：
- 按兩下 導入代理。
- 單擊 上傳 以上傳從平台導出的 AI 代理檔 (JSON 格式)。
- 在代理名稱 欄位中，輸入 AI 代理名稱。
- （選用） 在系統 ID中，編輯系統生成的唯一標識碼。
- 點撃匯入。
您的 AI 代理現已成功匯入到 Webex AI Agent Studio 平台，並且可在儀錶板上使用。
關鍵字搜尋
該平臺提供強大的搜索功能，可説明您輕鬆查找和管理 AI 代理。 您可以使用代理名稱執行關鍵字搜尋。在搜尋列中輸入代理名稱或名稱的一部分。 系統將顯示符合您搜尋條件的 AI 代理清單。
依代理類型篩選
除了關鍵字搜索之外，您還可以通過基於 AI 代理的類型進行篩選來優化搜尋結果。 在下拉式清單中選擇其中一個代理類型過濾器 - 指令檔、 自主及 全部。
管理知識庫
知識庫是大型語言模型 (LLM) 驅動的自主 AI 代理的中央資訊存儲庫。 自主 AI 代理利用先進的 AI 和機器學習技術來理解、處理和生成類似人類的文本。 這些人工智慧代理對大量數據進行訓練，使他們能夠提供詳細且上下文相關的回應。 知識庫存儲自主 AI 代理運行所需的數據。
要存取知識庫：
- 登入 Webex AI Agent Studio 平台。
- 在儀錶板上，按兩下 左側導航窗格中的知識 圖示。 此時將顯示知識庫頁面。
- 您可以根據以下條件找到知識庫：
- 知識庫的名稱
- 知識庫的類型
- 在指定日期之間更新的知識庫
- 在指定日期之間建立的知識庫
按一下 「全部 重設」以重設搜尋條件。
- 您還可以創建新的知識庫。 若要創建新的知識庫，請參閱 為 AI 代理創建知識庫。
為 AI 代理建立知識庫
| 1 |
在儀錶板上，按兩下 左側導航窗格中的知識 圖示。 |
| 2 |
在“知識庫 ”頁上，按兩下 右上角的“+ 創建知識庫 ”。 |
| 3 |
在「 創建知識庫 」頁上，輸入以下詳細資訊： |
| 4 |
按一下建立， 系統會建立具有指定名稱的知識庫。 |
| 5 |
在「 文件 」選項卡上： |
| 6 |
在「 文件 」選項卡上： |
| 7 |
導航到「 資訊 」選項卡以查看和跟蹤已上載檔和已創建文檔的詳細資訊。
|
下一步行動
配置自治 AI 代理的知識庫 以回答問題。
設定自治 AI 代理
自主 AI 代理獨立運行，無需直接人工干預。 這些代理使用高級演演演算法和機器學習技術來分析數據、從環境中學習以及調整其操作以實現特定目標。 本部分概述了自治 AI 代理的兩個主要功能。
執行工作的自主 AI 代理
自主 AI 代理可以執行各種任務，包括：
-
自然語言處理 (NLP)- 以自然和對話的方式理解和回應人類語言。
-
決策 - 根據可用資訊和預定義規則做出明智的選擇。
-
自動化 - 自動執行重複性或耗時的任務。
本節包括以下組態設定：
建立自治 AI 代理以執行操作
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。
您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 將 AI 代理類型篩選為「自主」。 在這種情況下，「個人資料 」頁面上的欄位 會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下 “自治”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 執行操作。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 現在，你已成功創建用於執行操作的自治 AI 代理，該代理現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理 |
下一步行動
更新自治 AI 代理的配置檔。
更新自治 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於執行操作的自治 AI 代理。
| 1 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽到 」選項卡並設定以下詳細資訊： |
| 3 |
按兩下 「發佈」 以使 AI 代理上線。 |
下一步行動
將所需的操作添加到 AI 代理。
將動作新增到自治 AI 代理
用於執行操作的自治 AI 代理旨在理解使用者意圖並採取相應行動。 例如，在餐廳中，需要自動執行在線食品訂單。 要完成任務，您可以創建執行以下操作的自治 AI 代理：
-
從客戶處獲取所需資訊。
-
將資訊傳輸到所需的流。
執行操作的自治 AI 代理在以下構建基塊上工作：
-
操作 - 允許 AI 代理連接外部系統以執行複雜任務的功能。
-
實體或插槽 - 表示實現使用者意圖的步驟。 插槽填充涉及向客戶提出特定問題，以根據話語實現客戶的意圖。 它是 AI 代理開始執行操作的觸發器。 將輸入實體定義為槽填充的一部分。
-
履行 - 確定 AI 代理如何完成操作。 作為履行的一部分，定義自治 AI 代理的輸出實體，以特定格式生成答案。 系統將輸出實體發送到流以繼續操作並成功完成任務。
| 1 |
在“操作 ” 選項卡中，按兩下 “+ 新建操作”。 |
| 2 |
在「 添加新操作 」頁上，指定以下詳細資訊： |
下一步行動
您可以配置槽位，也可以根據所選的操作範圍配置槽位並定義履行。
設定插槽填充
插槽填充涉及為 AI 引擎添加所需的輸入實體。 在操作 頁的 槽填充 部分中，添加輸入實體：
-
您可以以表格格式逐個添加實體。
-
您還可以使用 JSON 檔並定義實體。 有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構 導覽。
以表格格式新增輸入實體
| 1 |
若要添加輸入實體，請按兩下 + 新建輸入實體。 |
| 2 |
在「 添加新輸入實體 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 3 |
按下 添加 以添加輸入實體。 您可以根據需要添加任意數量的輸入實體。 |
| 4 |
使用「 控制項 」選項對實體執行以下操作： |
使用 JSON 編輯器新增實體
您可以使用 JSON 編輯器新增輸入實體和輸出實體。 在 JSON 編輯器檢視中，實體必須以結構化 JSON 格式定義。
有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構教程。
輸入參數結構
輸入參數必須遵循以下結構：
-
type - 參數物件的資料類型。 這始終是“物件”，表示參數被結構化為物件。
屬性 - 一個物件，其中每個鍵表示一個參數及其關聯的元數據。
必需 - 列出必填參數名稱的字串陣列。
屬性物件
屬性物件 中的 每個鍵表示一個輸入實體/參數，並包含另一個物件，其中包含有關該參數的元數據。 中繼資料應始終包含以下關鍵字：
-
type - 參數的資料類型。 允許的類型包括：
-
字串 - 文字資料。
-
整數 - 不含小數位的數字資料。
-
數位 - 可以包含小數位數的數字資料。
-
布林值 - 真/假值。
-
陣列 - 項目的清單，所有這些專案通常屬於相同類型。
-
物件 - 具有嵌套屬性的複雜數據結構。
-
-
描述 - 實體所代表內容的簡要說明。 這有助於 AI 引擎了解參數的用途和用法。 建議使用簡明扼要且與代理的指示和操作描述一致的描述，以提高準確性。
-
平台僅針對“類型”強制執行驗證。 “說明”並非對所有實體強制執行，但強烈建議添加它。 實體元數據的其他有用關鍵字包括：
-
enum—枚舉欄位列出了參數的可能值。 這對於應僅接受有限值集的參數非常有用。 開發人員可以定義參數應接受的自定義值清單以使用它。
- pattern - 模式欄位與字串類型一起使用，以指定字串必須符合的標準運算式。 這對於驗證特定格式 (如電話號碼、郵遞區號或自定義標識碼) 特別有用。
-
範例 - 範例欄位提供參數的一個或多個有效值範例。 這有助於 AI 引擎瞭解預期的數據類型，並且對於解釋和驗證目的特別有用。
-
還有其他關鍵字可以使實體定義更加準確和可靠。 有關詳細資訊，請參閱 JSON 架構教程。
範例
以下範例包括各種類型的實體和關鍵字：
{“type”：“物件”，“屬性”：{“使用者名”：{“type”：“字符串”，“描述”：“帳戶的唯一使用者名.”，“最小長度”：3，“maxLength”：20 }，“密碼”：{“type”：“字符串”，“description”：“帳戶的密碼.”，“minLength”：8，“format”：“password”}，“email”：{“type”：“string”，“description”：“帳戶的電子郵件位址”，“pattern”：“\w+（[-+.']\w+）*@\w+（[-.]\w+）*\.\w+（[-.]\w+）*“}，”出生日期“：{”type“：”字符串“，”description“：”使用者的出生日期“。”，“examples”：[“mm/dd/YYYY”] }，“首選項”：{“type”：“物件”，“description”：“使用者首選項設置”。，“屬性”：{“新聞稿”：{“type”：“布爾值”，“description”：“使用者是否要接收新聞稿”，“default”：true }，“通知”：{“type”：“string”，“description”：“首選通知方法”。“，”enum“：[”email“，”sms“，”push“] } } }，”roles“：{”type“：”array“，“description”：“分配給使用者的角色列表”。“，”items“：{”type“：”string“，”enum“：[”user“，”admin“，”reviewator“] } } }，”required“：[”username“，”password“，”email“] } 此範例包含以下實體：
- username - 具有最小與最大長度約束的字串類型。
- 密碼 - 具有最小長度和特定格式的字串類型 (密碼指示應安全處理)。
- 電子郵件 - 一種字串類型，帶有正規表示式模式，以確保其為有效的電子郵件位址。
- birthdate - 一種字串類型，其中包含用於規定日期格式的範例。
- 首選項 - 具有嵌套屬性 (新聞稿和通知) 的物件類型，包括具有預設值的布爾值和具有特定允許值 (枚舉) 的字串。
- roles - 一種陣列類型，其中每個專案都是一個限制為特定值 (枚舉) 的字串。
使用者名、密碼和電子郵件是必需的，如“必需”陣列所定義。
在此範例中，實體具有描述性名稱、清晰的說明，並遵循一致的結構和命名約定。 遵循這些最佳做法，創建易於 AI 引擎解釋和實施的明確定義的實體。
定義履行
| 1 |
定義在聯絡中心實施 AI 座席的履行詳細資訊。 指定以下詳細資訊： |
| 2 |
配置輸出實體，以便 AI 代理以流可理解的格式生成結果。 |
| 3 |
若要添加輸出實體，請按下“ + 新建輸出實體”。 在「 添加新的輸出實體 」螢幕中，指定以下詳細資訊： 還可以使用 JSON 檔添加輸出實體。 有關詳細資訊，請參閱 使用 JSON 編輯器添加實體 . |
| 4 |
按下「 添加 」以添加輸出實體。 您可以根據需要添加任意數量的輸出實體。 |
| 5 |
使用「 控制項 」選項對實體執行以下操作： |
| 6 |
按下 添加 以完成配置更改。 |
下一步行動
按兩下 預覽 以預覽 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 預覽自治 AI 代理。 按兩下 「發佈」 以使 AI 代理上線。
設定 AI 代理後：
- 要查看 AI 代理性能，請參閱 使用分析查看自治 AI 代理性能。
- 若要查看會話和歷史記錄詳細資訊，請參閱 查看自治 AI 代理會話和歷史記錄。
用於回答問題的自主 AI 代理
自治代理可以訪問和使用知識庫，為用戶查詢提供資訊豐富且準確的答案。 此功能在代理需要執行以下操作的情況下非常有用：
-
提供客戶支援—回答常見問題解答、排查問題並指導客戶完成流程。
-
提供技術協助 - 就特定主題或領域提供專家建議。
本節包括以下組態設定：
建立用於回答問題的自主 AI 代理
開始之前
確保創建知識庫。 有關詳細資訊，請參閱 管理知識庫。
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「自主」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下 “自治”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 回答問題。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的自主 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板上 使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
更新自治 AI 代理的配置檔。
更新自治 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的自治 AI 代理。
| 1 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽到 」選項卡並設定以下詳細資訊： |
| 3 |
按下 保存更改 以使 AI 代理生效。 |
下一步行動
配置 AI 代理的知識庫。
設定知識庫
開始之前
創建用於回答問題的自治 AI 代理。
| 1 |
在「儀錶板 」頁上，選擇已創建的 AI 代理。 |
| 2 |
導航到 「知識庫 」選項卡。 |
| 3 |
從下拉清單中選擇所需的知識庫。 |
| 4 |
按下 保存更改 以使 AI 代理生效。 |
下一步行動
按兩下 預覽 以預覽 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 預覽自治 AI 代理。
設定 AI 代理後：
- 要查看 AI 代理性能，請參閱 使用分析查看自治 AI 代理性能。
- 若要查看會話和歷史記錄詳細資訊，請參閱 查看自治 AI 代理會話和歷史記錄。
檢視自治 AI 代理作業階段和歷史記錄
您可以查看已創建的每個自治 AI 代理的工作階段和歷史記錄詳細資訊。 “ 會話 ”頁面顯示與參與者建立的會話的詳細資訊。 歷史記錄 頁面允許您查看在 AI 代理上執行的設定更改的詳細資訊。
階段作業
“會話 ”頁面提供了 AI 代理和用戶之間所有交互的全面記錄。 要導航到「 會話 」頁面，請執行以下操作：
- 在儀錶板 上，按兩下要查看其會話詳細資訊的自治 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 會話。
此時將顯示「 會話 」頁面。 每個會話都顯示為包含會話的所有消息的記錄。 此資訊對於審核、分析和改進 AI 代理非常有用。
會話表顯示為該 AI 代理創建的所有會話/聊天室的清單。 如果行數多於一個螢幕可以容納的行數，則表將被分頁。 可以使用左側的「 優化結果 」部分對表中的任何欄位進行排序或篩選。 存在的欄位表示有關任何特定作業階段的以下資訊：
-
作業階段 ID - 對話的唯一聊天室 ID 或作業階段 ID。
- 消費者 ID - 與 AI 代理互動的使用者的 ID。
-
頻道—發生互動的頻道。
-
更新時間 - 聊天室關閉的時間。
-
聊天室中繼資料 - 包含有關聊天室的其他資訊。
-
勾選所需的方塊：
- 隱藏測試會話 - 隱藏測試會話並僅顯示即時會話清單。
- 發生代理切換 - 過濾移交給代理的作業階段。 如果發生代理交接，它顯示耳機 圖示，指示將聊天移交給人工代理。
- 發生錯誤—過濾發生錯誤的作業階段。
- 已投反對票 - 篩選投反對票的作業階段。
按一下作業階段表格中的某一行可詳細檢視該作業階段。 鎖定圖示表示會話已鎖定，需要解密。 您需要具有解密會話的許可權。 如果啟用了 “解密訪問 ”切換開關，則可以使用“ 解密內容 ”按鈕訪問任何會話。 但是，僅當 高級數據保護 設置為 true 或為租戶啟用時，此功能才適用。
歷史
歷史記錄 頁面允許您查看在 AI 代理上執行的設定更改的詳細資訊。 若要檢視特定代理的歷史記錄：
- 在 儀錶板上，按兩下要查看其歷史記錄的自治 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，單擊歷史記錄 。
此時將顯示「 歷史記錄 」頁面，其中包含以下選項卡：
- 審核日誌 - 單擊 審核日誌 選項卡以查看對 AI 代理所做的更改。
- 模型歷史記錄 - 單擊「 模型歷史記錄 」選項卡以查看用於執行操作的各種自治 AI 代理版本。
審計記錄檔
“審核日誌” 選項卡跟蹤對自治 AI 代理所做的更改。 您可以查看過去 35 天的更改詳細資訊。 “ 審核日誌 ”選項卡顯示以下詳細資訊：
具有管理員或 AI 代理開發人員角色的使用者只能訪問 「審核日誌 」選項卡。 具有具有「獲取審核日誌」許可權的自定義角色的使用者也可以查看審核日誌。
- 更新時間 - 變更的資料和時間。
- 更新者 - 合併更改的用戶的名稱。
- 欄位 - 在其中進行變更的 AI 代理的特定部分。
- 描述 - 有關更改的其他資訊。
您可以使用 “更新者 ”、“字段”和 “說明 ”搜索選項搜索特定審核日誌。 您可以根據 “更新時間 ”和 “更新依據 ”字段對日誌進行排序。
模型歷史
“模型歷史記錄 ” 選項卡僅供自治 AI 代理執行操作。
每當發佈自治 AI 代理以執行操作時，都會保存自治 AI 代理的一個版本，並在“ 模型歷史記錄 ”選項卡中可用。 您可以從「模型歷史記錄 」選項卡中查看各種版本的 AI 代理 。
- 模型描述 - 有關 AI 代理版本的簡要描述。
- AI 引擎 - 用於該版本的 AI 代理的 AI 引擎。
- 更新日期 - 建立版本的日期和時間。
- 動作—可讓您在 AI 代理上執行以下動作
- 載入 - AI 代理上的所有變更都將遺失。 您必須重新執行配置。
- 匯出 - 用於匯出 AI 代理。
預覽您的自治 AI 代理
可以在創建 AI 代理時、編輯時以及部署代理後預覽自治 AI 代理。 您可以從以下位置開啟預覽：
- AI 代理儀錶板 - 將滑鼠懸停在 AI 代理卡上時， 該 AI 代理的預覽 選項將變為可見。 按兩下以打開 AI 代理的預覽。
- AI 代理標頭——單擊 AI 代理卡以打開 AI 代理。 “ 預覽” 選項始終顯示在標題部分中。
- 最小化小工具 - 啟動預覽並將其最小化後，頁面右下角會出現聊天頭小工具。 您可以使用此選項輕鬆重新打開預覽模式。
Webex AI Agent Studio 還提供可共用的預覽選項。 點擊右上角的功能表，然後選擇 複製預覽連結 選項。 可以與其他使用者 (例如 AI 代理的測試人員或消費者) 共用預覽連結。
平台預覽小組件
預覽小工具出現在螢幕的右下角。 你可以提供話語 (或一系列話語) 來檢查 AI 代理的回應並確保其正常運行。
此外，您可以最小化預覽小組件、提供消費者資訊以及啟動多個聊天室來測試 AI 代理。
可分享的預覽小工具
可共用的預覽小組件允許你以可呈現的方式與利益幹系人和消費者共用 AI 代理，而無需開發自定義 UI 來顯示 AI 代理。 默認情況下，複製的預覽連結將呈現具有手機外殼的 AI 代理。 您可以通過更改預覽連結中的某些參數來進行一些快速自定義。 您可以按如下方式自訂 widget：
- 微件顏色 - 透過將 brandColor 參數附加到連結。 可以使用顏色名稱或使用顏色的十六進位代碼定義簡單顏色。
-
電話大小寫—透過變更連結中的電話大小寫 參數值 。 默認情況下，這設置為 true ，可以通過將其 設為 false 來禁用。
具有以下參數的預覽連結範例：
？bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCaseing=<true/false>&brandcolor<以 '_XXXX' 格式輸入顏色的十六進位值>。
基於語音的預覽
用於回答問題的自主 AI 代理支援基於語音的預覽。 要啟用此選項，請執行以下操作：
- 導航到 儀錶板 並選擇 AI 代理。
- 導覽到 」。
- 從 AI 引擎 下拉清單中，選擇 Vega。
- 按一下「儲存變更 」。
預覽 選項將更新為 麥克風圖示，以便進行基於語音的預覽。 按兩下 預覽。 語音預覽小工具會隨即出現。
您必須允許麥克風存取才能使用此功能。
您可以在語音預覽小工具中檢視下列選項：
- “開始 ”按鈕開始預覽。
- 當語音預覽正在進行時，對話的即時文字記錄 將顯示在 Widget 中。
- 結束通話 以結束對話。
- 靜音 以靜音。
使用分析查看自治 AI 代理績效
AI 代理分析部分提供了用於評估 AI 代理性能和有效性的關鍵指標的圖形表示形式。 要生成自治 AI 代理的分析，請執行以下操作：
- 從 儀表板中選擇 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 分析。 AI 代理性能的概述以表格格式和圖形表示形式顯示。
第一部分顯示以下有關 AI 代理的會話和消息的統計資訊。
- AI 代理在無人干預的情況下處理的會話和會話總數。
- 代理交接總數，即移交給人工代理的作業階段數。
- 每日平均工作階段
- 訊息總數 (人類和 AI 代理訊息) 以及其中有多少訊息來自使用者。
- 每日平均郵件數
第二部分顯示有關用戶的統計資訊。 它提供用戶總數的計數以及有關每個使用者的平均會話數和每日平均用戶數的資訊。
第三部分顯示 AI 代理回應和代理切換
設定指令檔化 AI 代理
本節介紹如何在 Webex AI Agent Studio 平臺上設置和管理腳本化 AI 代理，以便它們準確回應使用者查詢並有效地執行自動化任務。
執行工作的文稿化 AI 代理
腳本化 AI 代理增強了 Webex AI 代理工作室平臺的無代碼代理構建功能。 腳本化 AI 代理支援多輪對話，可以從客戶處獲取相關數據以執行特定任務。 這包括：
-
運行簡單命令 - 按照說明完成預定義的操作。
-
處理資料 - 根據指定的規則操作和轉換數據。
-
與其他系統交互 - 與其他解決方案通信並控制其他解決方案。
本節包括以下組態設定：
建立文稿化 AI 代理以執行操作
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 建立代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，從頭開始創建新的 AI 代理。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「文稿」。 在這種情況下，「配置檔」頁面上的欄位會自動填充。 |
| 4 |
按兩下從頭開始，然後按兩下 一步 。 |
| 5 |
在“ 要構建哪種類型的代理？” 部分中，按兩下 腳本。 |
| 6 |
在「您的代理的主要功能是什麼？ 部分中，按兩下 執行操作。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的腳本化 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
更新指令檔化 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的腳本化 AI 代理。
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀錶板 中，選擇創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 4 |
按下 保存更改 以保存設置。 |
管理實體
實體是對話的構建基塊。 它們是 AI 代理從使用者話語中提取的基本元素。 它們表示特定的資訊，例如產品名稱、日期、數量或任何其他重要的單詞組。 通過有效地識別和提取實體，AI 代理可以更好地瞭解使用者意圖並提供更準確和相關的回應。
實體類型
Webex AI Agent Studio 提供 11 種預構建的實體類型來捕獲各種類型的用戶數據。 您還可以創建以下任何自定義實體。
自訂實體
這些實體是可配置的，允許開發人員捕獲特定於用例的資訊。
-
自訂清單 - 定義預期字串的清單，以捕獲預構建實體未涵蓋的特定數據點。 您可以針對每個字串新增多個同義詞。 例如，自定義披薩大小實體。
-
正規表示式 - 使用正規表示式識別特定模式並提取相應的數據。 例如，電話號碼正則表達式 (例如，
123-123-8789)。 -
數位—高精度地捕獲固定長度的數字輸入，尤其是在語音交互中。 在非語音交互中，它用作自定義和正則表達式實體類型的替代方法。 例如，要檢測五位數的帳號，必須定義長度為 5。
-
字母數位 - 捕獲字母和數字的組合，為語音和非語音輸入提供準確的識別。
-
自由格式 - 捕獲難以定義或驗證的靈活數據點。
-
地圖位置 (WhatsApp)- 提取您在 WhatsApp 通道上分享的位置資料。
系統實體
| 實體名稱 | 描述 | 範例輸入 | 範例輸出 |
|---|---|---|---|
| 日期 | 將自然語言中的日期解析為標準日期格式 | “明年 7 月” | 01/07/2020 |
| 時間 | 將自然語言中的時間解析為標準時間格式 | 晚上 5 點 | 17:00 |
| 電子郵件 | 偵測電子郵件地址 | 寫信給 我 info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話號碼 | 偵測常用電話號碼 | 給我打電話 9876543210 | 9876543210 |
| 貨幣單位 | 解析貨幣和金額 | 我想要 20$ | 20$ |
| 順序的 | 偵測序數 | 十人之四 | 第四名 |
| 紅衣主教 | 偵測基數 | 十人之四 | 10 |
| 地理位置 | 檢測地理位置 (城市、國家等) | 我去英國倫敦的泰晤士河游泳 | 英國倫敦 |
| 人名 | 偵測常用名稱 | Microsoft 的比爾·蓋茨 | 比爾·蓋茨 |
| 數量 | 識別重量或距離的測量值 | 我們距離巴黎 5 公里 | 5 公里 |
| 持續時間 | 標識時間段 | 1 周假期 | 1 週 |
可以從實體選項卡編輯創建的實體。 將實體連結到意向會在添加語句時使用檢測到的實體對其進行批注。
實體角色
當需要在單個意圖中多次收集實體時，實體角色變得至關重要。 通過為同一實體分配不同的角色，可以指導 AI 代理更準確地理解和處理使用者輸入。
例如，要預訂具有中途停留的航班，您可以創建一個 具有三個角色的機場 實體： 始發地、目的地和 中途停留。 通過使用這些角色批注訓練話語，AI 代理可以學習預期的模式並無縫處理複雜的預訂請求。
實體角色僅支援 Mindmeld (自定義和系統實體) 和 Rasa (僅限自定義實體)，管理員需要 選中 NLU 引擎選擇器對話框高級設置下的實體角色 複選框。
當實體角色在使用中時，管理員無法從 RASA 或 Mindmeld 切換到 Swiftmatch。 必須從意向中刪除角色，才能從高級 NLU 引擎設置中禁用實體角色。 您可以 建立具有實體角色的實體。
建立具有實體角色的實體
開始之前
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的腳本化 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左側窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在「 訓練數據 」頁上，按兩下 實體 選項卡。 |
| 5 |
按兩下 創建實體。 |
| 6 |
在建立 實體 視窗中，指定以下欄位： |
| 7 |
啟用自動 建議槽值 切換以自動完成，並在對話期間為此實體提供備用建議。 只有在 RASA 和 Mindmeld NLU 引擎的「更改訓練引擎 」視窗的「 進階設定 」區 段中啟用實體角色時，才會在建立自訂實體時顯示「角色 」欄位。 |
| 8 |
按一下儲存。 您可以使用 「操作 」列中的 「編輯 」和 「刪除 」選項來執行相關操作。
|
下一步行動
創建實體后，您可以將 角色連結到實體。
將角色連結到實體
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 3 |
按兩下 左窗格中的「訓練 」。 |
| 4 |
在訓練 數據 頁面上，選擇連結實體和實體角色的意向。 默認情況下，將顯示“ 意圖 ”選項卡。
|
| 5 |
在“槽 ” 部分中，按兩下 “鏈接實體”。 |
| 6 |
為實體名稱選擇實體角色。 |
| 7 |
按一下儲存。 您可以為實體分配角色，以便為一個目的收集同一實體兩次。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理將自然語言理解 (NLU) 與機器學習結合使用，以識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，需要重新訓練才能基於新模型進行準確推理。 您可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於此值則會顯示後援回應。
- 部分匹配的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清楚地顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分匹配範本。
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如文章 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當啟用了 「推理 中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少具有兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以測試和部署它。 若要使用 AI 代理的當前語料庫對其進行訓練，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊“ 即時 ”以使訓練的語料庫上線，並在可共用預覽或部署 AI 代理的外部通道中對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型。 我們發現，在大多數情況下，文章級向量可以提高準確性。 請注意，文章級別向量是新單語言 AI 代理矢量化的新預設值。 對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時可用的向量模型資訊。
管理意向
Intent 是 Webex AI 代理工作室平臺的核心元件，使 AI 代理能夠有效地理解和回應你的輸入。 它表示您希望在對話期間完成的特定任務或操作。 您可以定義與要執行的任務相對應的所有意圖。 意圖分類的準確性直接影響 AI 代理提供相關且有用的回應的能力。 意圖分類是根據輸入識別意圖的過程，允許 AI 代理以有意義且上下文相關的方式做出回應。
系統意圖
- 默認回退意圖 - AI 代理的功能本質上受到旨在識別和回應的意圖的限制。 雖然企業無法預測您可能提出的每個可能的問題，但 預設的回退意圖 可以幫助對話步入正軌。
通過實現預設回退意圖，AI 代理開發人員可以確保 AI 代理正常處理意外或超出範圍的查詢，從而將對話重定向回已知意圖。
AI 代理開發人員無需向回退意向添加特定語句。 可以訓練代理在遇到已知的範圍外問題時自動觸發回退意圖，否則這些問題可能會被錯誤地分類為其他意圖。
例如，在銀行 AI 代理中，客戶可能會嘗試查詢貸款。 如果 AI 代理未配置為處理與貸款相關的查詢，則可以將這些查詢合併為預設回退意圖 中的訓練短語。 當客戶在對話中的任何時候查詢貸款時，AI 代理會將查詢識別為超出其定義的意圖，並觸發回退回應。 這確保了更適當的回應。
回退意向不應有任何與之關聯的槽。
回退意圖必須使用預設回退範本密鑰進行回應。
- 説明 - 此意圖旨在解決客戶對 AI 代理功能的查詢。 當客戶不確定他們可以完成什麼或在對話中遇到困難時，他們通常會通過尋求説明
來尋求説明。默認情況下，説明意向的回應映射到
説明消息範本鍵。 但是，AI 代理開發人員可以自定義回應或更改關聯的範本密鑰，以提供更量身定製和資訊豐富的指導。建議在較高層次上傳達 AI 代理的功能，讓客戶清楚地了解他們接下來可以做什麼。
- 與代理交談 - 此意圖使客戶能夠在與 AI 代理交互的任何階段向人工代理請求説明。 當調用此意圖時，系統會自動啟動向人工代理的轉移。 此意向的預設回應範本為
代理切換。 雖然更改回應範本鍵沒有 UI 限制，但更改它不會影響人工切換的結果。
閒聊意圖
所有新創建的 AI 代理都包含四個預定義的閒聊意圖，用於處理常見的客戶問候、感激之情、負面反饋和告別：
- 問候
- 謝謝
- AI 代理沒有説明
- 再見
建立意向
開始之前
在創建意向之前，請確保創建要連結到意向的實體。 有關詳細資訊，請參閱 創建具有實體角色的實體。
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板 上，選擇一個 AI 代理。 |
| 3 |
點擊 左窗格中的訓練 。 |
| 4 |
在「訓練數據 」頁上，按兩下 創建意圖。 |
| 5 |
在「 創建目的 」視窗中，指定以下詳細資訊： |
| 6 |
如果實體為必填，請選中必需 複選框。 |
| 7 |
輸入此插槽允許的重試次數。 默認情況下，該數位設置為 3。 |
| 8 |
從下拉式清單中選擇範本索引鍵。 |
| 9 |
在回應 部分中，輸入完成意向後要返回給用戶的最終響應範本密鑰。 |
| 10 |
啟用完成後 重置槽 切換開關，以便在意圖完成後重置對話中收集的槽值。 如果此切換處於禁用狀態，插槽將保留舊值並顯示相同的回應。
|
| 11 |
啟用「 更新槽值 」開關以在與消費者對話期間更新槽值。 AI 代理考慮槽中填充的最後一個值來處理數據。 如果啟用，則每當客戶提供相同插槽類型的新資訊時，填充插槽的值都會更新。
|
| 12 |
啟用「 為插槽 提供建議」開關，以根據使用者輸入在最終回應中提供有關插槽填充和備用插槽值的建議。 |
| 13 |
啟用結束 對話 開關以在此意圖之後關閉會話。 Webex Connect 和語音流可以使用它來關閉與消費者的對話。
|
| 14 |
按一下儲存。 按兩下 「 訓練 」選項卡右上角的「訓練 」，以反映對意向和實體所做的任何更改。
要訓練 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，每個意向至少需要兩個訓練變體 (話語)。 此外，每個插槽必須至少有兩個註釋。 如果不滿足這些要求， 則會禁用「訓練 」按鈕。 受影響的意向旁邊會出現一個警告圖示，以指示問題。 但是，預設回退意向不受這些要求的約束。 |
下一步行動
創建意向后，需要一些資訊來實現意向。 鏈接實體指示如何從用戶話語中獲取此資訊。 有關詳細資訊，請參閱 將實體與意向連結。
將實體與意圖連結起來
開始之前
請確保在添加語句之前創建實體並連結它們。 這會在添加話語時自動批注實體。
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板 上，按兩下已創建的 AI 代理。 |
| 3 |
按兩下 左窗格中的「訓練 」。 |
| 4 |
在訓練 數據 頁面上，選擇連結實體和實體角色的意向。 默認情況下，將顯示“ 意圖 ”選項卡。
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| 5 |
在“槽 ” 部分中，按兩下 “鏈接實體”。 鏈接的實體將顯示在「插槽」部分中。
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| 6 |
為實體名稱選擇實體角色。 |
| 7 |
按一下儲存。 當實體標記為必需時，其他配置選項將變為可用。 您可以指定 AI 代理在升級或提供回退回應之前可以請求缺失實體的最大次數。 可以在指定的重試次數內未提供所需的實體時定義要調用的範本鍵。
AI 代理識別意圖並收集所有必要的數據 (槽) 後，它將使用與為該意圖配置的最終範本密鑰關聯的消息進行回應。 若要開始新對話或處理後續意向而不保留以前的數據，需要啟用 “完成後 重置槽”切換開關。 此設置從對話歷史記錄中清除所有已識別的實體，確保每次新交互都有新的開始。 |
產生訓練資料
您必須手動將訓練數據添加到他們的意圖中，以使 AI 代理以合理的精度工作。 訓練數據由調用相同意圖的不同方式組成。 您可以為每個意向添加至少 15-20 個變體，以提高其準確性。 手動創建此訓練語料庫可能既乏味又耗時。 您可以只添加幾個變體，或者只添加關鍵字作為變體，而不是有意義的句子。 這可以通過生成訓練數據來補充現有數據來避免。
要生成訓練數據，請執行以下步驟：
- 輸入意向名稱和示例語句。
- 按一下產生。
- 提供指導 AI 的意圖的簡要說明。
- 為 AI 生成的建議指定所需的變體數量和創意水準。
- 一次生成多個變體可能會影響品質。 我們建議每代最多 20 個變體。
- 較低的創造力設置會產生不太多樣化的變體。
- 生成過程可能需要幾秒鐘，具體取決於請求的變體數量。
- 閃電圖示將 AI 生成的變體與使用者定義的訓練數據區分開來。
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理將自然語言理解 (NLU) 與機器學習結合使用，以識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，需要重新訓練才能基於新模型進行準確推理。 您可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於此值則會顯示後援回應。
- 部分匹配的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清楚地顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分匹配範本。
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如文章 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當啟用了 「推理 中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少具有兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以測試和部署它。 若要使用 AI 代理的當前語料庫對其進行訓練，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊“ 即時 ”以使訓練的語料庫上線，並在可共用預覽或部署 AI 代理的外部通道中對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型。 我們發現，在大多數情況下，文章級向量可以提高準確性。 請注意，文章級別向量是新單語言 AI 代理矢量化的新預設值。 對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時可用的向量模型資訊。
標記產生的變體
為了確保負責任地使用 AI，開發人員可以標記 AI 生成的輸出以供審核。 這允許識別和預防任何有害或有偏見的內容。 要標記 AI 產生的輸出，請執行以下操作：
- 找到「標記選項」：每個生成的語句都有一個標記選項可用。
- 提供反饋：標記輸出時，開發人員可以添加註釋並指定標記原因。
此功能最初可用，每月使用限制為 500 個生成操作。 為了滿足不斷增長的需求，開發者可以聯繫其帳戶擁有者，請求提高此限制。
建立多語言意圖和實體
您可以使用多種語言建立訓練資料。 對於為 AI 代理配置的每種語言，必須定義反映所需交互的語句。 雖然槽在語言之間保持一致，但範本鍵唯一標識每種語言的回應。
並非所有語言都支援所有實體類型。 有關每種語言支援的實體類型清單的詳細資訊，請參閱 腳本化 AI 代理 支援的語言中的“語言與支援的實體” 表。
管理回應
回應是 AI 代理向客戶發送的消息，以回應他們的查詢或意圖。 您可以建立包含以下內容的回應：
- 文字 - 用於直接通訊的純文字訊息。
- 代碼 - 動態內容或操作的嵌入式代碼。
- 多媒體 - 用於提升使用者體驗的圖像、音訊或視訊元素。
回應有兩個主要組成部分：
- 範本 - 映射到特定意圖的預定義響應結構。
- 工作流 - 根據標識的意圖確定要使用哪個範本的邏輯。
代理切換、幫助、後援和歡迎的範本是預先配置的，回應訊息可以從相應的範本更改。
回應類型
回應設計器部分涵蓋了不同類型的回應以及如何配置它們。
“ 工作流 ”選項卡用於在調用以異步方式回應的外部 API 時處理異步回應。 工作流程必須用 python 編碼。
變數取代
變數替換允許您將動態變數用作回應範本的一部分。 會話中的所有標準變數 (或實體) 以及 AI 代理開發人員可以在自由格式物件（如數據存儲 欄位） 中設置的變數 (或實體) 都可以通過此功能在回應範本中使用。 變數使用以下語法表示： ${variable_name}。 例如，使用名為 apptdate 的實體的值將使用 ${entities.apptdate} or ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}。
可以使用從管道接收或在對話過程中從消費者收集的變數來個人化回應。 自動完成功能在您開始鍵入 ${ 時顯示文字區域中變數的語法。 選擇所需的建議自動會用變數填充該區域並突出顯示該變數。
使用回應設計器設定回應
回應設計器提供了一個使用者友好的介面，用於創建回應，而無需大量的編碼知識。 有兩種回應類型可用：
- 條件回應： 對於非開發人員，此選項允許輕鬆構建 AI 代理交付給客戶的回應。
- 代碼片段： 對於使用 Python 的開發人員，此選項為使用代碼配置回應提供了靈活性。
回應設計器旨在確保用戶體驗迎合 AI 代理與之交互的特定管道。
回應範本
- 文字 - 這些是簡單的文字回應。 為了增強用戶體驗，回應設計器允許在單個回應中包含多個文本框，使您能夠將冗長的消息分解為更易於管理的部分。 每個文字框都可以包含各種響應選項。 在對話期間，這些選項之一被隨機選擇並顯示給使用者，確保動態和引人入勝的交互。
為了保持動態且引人入勝的用戶體驗，您可以向範本添加多個響應選項。 啟動具有多個選項的範本時，會隨機選擇其中一個選項並顯示給使用者。 您可以通過按下位於回應底部的 + 添加變體 按鈕來啟用此功能。
保存回應時，您可能會看到一條警告，指示需要更正的錯誤數。 有錯誤的欄位將以紅色反白顯示。 通過使用導航箭頭，開發人員可以輕鬆地以任何通道或回應格式查找和修復這些錯誤。 如果清單選取器或輪播包含多個卡片，.點導航允許您在卡片之間移動，但有錯誤。 對於單張卡，相應的點會變為紅色以表示錯誤。
- 快速回覆 - 文字回覆可與按鈕配對，按鈕可以是文字連結或 URL 連結。 文本按鈕需要標題和有效負載，按兩下時會將其發送到機器人。 URL 按鈕將使用者重定向到特定網頁。
當客戶的查詢不明確時，部分匹配允許機器人建議相關文章或意圖作為選項。 此功能可用於 Web 和 Facebook 互動。
新增 URL 快速回覆
固定和條件回應中的 URL 快速回復按鈕使您能夠創建按鈕，將使用者重定向到您的網站以獲取更多資訊或填寫表單等操作。 按兩下時，這些按鈕將在同一瀏覽器視窗的新選項卡中打開指定的 URL，而不會將任何數據發送回機器人。
若要在條件回應或固定回應中新增 URL 快速回覆：
- 選擇要為其配置 URL 快速回復的文章或範本金鑰。
- 按兩下 + 添加快速回復。 按鈕類型的 快顯視窗會隨即出現。
- 在網路通道中選擇按鈕類型作為 URL 。
- 指定按鈕的標題以及單擊按鈕后必須將消費者重定向到的 URL。
- 單擊 “完成 ”以添加 URL 快速回復。
URL 類型按鈕也可以通過動態回應類型進行配置，其中這些按鈕將使用 python 代碼片段進行配置。 預覽和可共用預覽部分中支援這些按鈕。 IMIchat 的即時聊天小部件或其他第三方管道目前不支持它們。
- 輪播 - 豐富的回復可以包含一張卡片，也可以包含以輪播格式排列的多張卡片。 每張卡片都需要一個標題，並且可以包含一個圖像、一個描述和最多三個按鈕。
輪播範本中的快速回復按鈕可以使用文本或 URL 連結進行配置。 按兩下 URL 按鈕會將使用者重定向到指定的網站。 按兩下基於文字的快速回復按鈕會將配置的有效負載發送到機器人，從而觸發相應的回應。
- 影像 - 多媒體範本，使用者可在其中透過提供 URL 來設定影像。
- 視訊 - 根據設定的視訊 URL 在預覽中呈現視訊。
- 代碼 - 可用於編寫用於調用 API 或執行其他邏輯的 Python 代碼。
程式碼片段
條件回應具有廣泛的功能和多樣化的範本，可以有效地滿足大多數 AI 代理需求。 但是，對於無法通過條件回應完全實現的複雜用例或喜歡編碼的開發人員，可以使用代碼片段回應類型。
代碼片段允許您使用 Python 代碼設定回應。 此方法使您能夠在回應範本或文章中創建所有類型的回應，包括快速回復、文本、輪播、圖像、音訊、視頻和檔。
代碼段範本中定義的函數代碼可用於設置變數，然後在其他範本中使用。 請務必注意，在條件回應中使用時，函數代碼不能直接返回回應。
代碼片段驗證 - 平臺僅檢查您設定的代碼片段中的語法錯誤。 但是，回應內容本身中的任何錯誤都可能導致使用者在配置的通道上與機器人交互時出現問題。 例如，編輯器不會阻止您為 Web 管道添加「時間選擇器」回應，但如果使用者的查詢觸發該特定回應，這會導致錯誤。
如果未為不同管道配置唯一回應，則 Web 回應將被視為預設回應，並將其發送給客戶。 網路管道支援的範本清單包括：
- 文字 - 可有多個變體的簡單文字訊息。 根據查詢顯示此設定的消息。
- 快速回覆 - 具有文字及可點選按鈕的範本。
- 輪播 - 卡片的集合，每張卡片都有標題、圖片 URL 和描述。
- 影像 - 透過提供 URL 來設定影像的範本。
- 視訊—透過提供視訊 URL 來設定視訊的範本。 您可以通過單擊或點擊圖像來播放視頻。
- 檔案 - 透過提供用於存取檔案的 URL 來設定 pdf 檔案的範本。
- 音訊 - 透過提供音訊 URL 來設定音訊檔案的範本。 它還在輸出中顯示音訊消息的持續時間。
設定管理設定
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 2 |
按下 保存更改 以保存設置。 |
下一步行動
將語言添加到文稿化 AI 代理。
向文稿化 AI 代理新增語言
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
| 1 |
導航到 」選項卡。 |
| 2 |
單擊“ + 添加語言 ”以添加新語言，然後從下拉清單中選擇語言。 |
| 3 |
按下 添加 以添加語言。 |
| 4 |
啟用「操作 」下的 切換開關以啟用語言。 |
| 5 |
添加語言后，可以將該語言設置為預設語言。 將滑鼠懸停在語言上，按兩下 設為預設值。 您無法刪除或停用預設語言。 此外，如果從現有默認語言更改，則可能會影響 AI 代理的文章、策展、測試和預覽體驗。 |
| 6 |
按一下「儲存變更 」。 |
設定切換設定
用於回答問題的文稿化 AI 代理
腳本化 AI 代理是知識驅動的代理，其知識庫由問題和答案的語料庫組成。 腳本化 AI 代理可以根據使用者創建的訓練語料庫提供答案，該語料庫是示例和答案的集合。 此功能在以下情況下非常有用：
- 需要特定知識 - 代理需要回答預先定義域中的問題。
- 一致性很重要 - 代理必須對類似查詢提供一致的回應。
- 需要有限的靈活性 - 代理的回應受訓練語料庫中的資訊約束。
本節包括以下組態設定：
建立文稿化 AI 代理以回答問題
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
在儀錶板上 ，按兩下+ 創建代理 。 |
| 3 |
在“ 創建 AI 代理 ”螢幕上，按兩下“從頭開始 ”。 您還可以選擇預定義的範本來快速創建 AI 代理。 您可以將 AI 代理類型篩選為「文稿」。 在這種情況下，「個人資料 」頁面上的欄位 將自動填充。 |
| 4 |
按下一步。 |
| 5 |
在“ 要構建 的代理類型”部分中，按兩下“腳本化 ”。 |
| 6 |
在代理的主要功能 部分中，按兩下 回答問題。 |
| 7 |
按下一步。 |
| 8 |
在「 定義代理 」頁上，指定以下詳細資訊： |
| 9 |
按一下建立， 用於回答問題的腳本化 AI 代理已成功創建，現在可在儀錶板 上使用。
在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預構建的 AI 代理。 有關詳細資訊，請參閱 導入預構建的 AI 代理。 |
下一步行動
將文章 添加到 AI 代理。
更新指令檔化 AI 代理設定檔
開始之前
創建用於回答問題的腳本化 AI 代理。
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀錶板 中，選擇創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
| 4 |
按下 保存更改 以保存設置。 |
管理文章
文章是腳本化 AI 代理的重要組成部分。 文章是一個問題，其變體和對此問題的回答的組合。 每篇文章都有一個 預設問題 來標識它。 所有文章共同構成了 AI 代理的知識 庫 或 語料庫。 當您的客戶提出問題時，系統會檢查其知識庫併為您提供它找到的最佳答案。
Rasa 和 Mindmeld NLU 引擎至少需要兩個訓練變體 (話語)，一篇文章才能成為語料庫訓練模型的一部分。 如果您選擇 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，並且文章包含的變體少於兩個，則“訓練”、“ 保存”和“訓練” 按鈕在腳本化的 AI 代理中仍然不可用，無法回答問題。 當您將指標停留在這些無法使用的按鈕上時，系統會顯示一條消息，要求您在訓練前解決問題。 此外，系統會顯示一個警告圖示，對應於有問題的文章。 您可以通過為一篇文章添加兩個以上的變體來解決這些問題。 問題解決後，「 訓練」 、 「保存」和「訓練」 按鈕將可用。 具有兩個變體不適用於預設文章 - 部分匹配消息、回退消息和歡迎消息。
您可以將文章分類到他們選擇的類別中，所有未分類的文章仍分類為未分配。 從創建文章開始，每個 AI 代理都有四篇預設文章可用。 以下是這些內容：
- 歡迎消息 - 這包含客戶與 AI 代理之間開始對話時的第一條消息。
- 回退消息—當代理無法理解使用者的問題時，AI 代理會顯示此消息。
- 部分匹配—當 AI 代理識別分數差異較小的多篇文章 (如在切換 和 推理 設置中 設置) 時，代理會顯示此匹配消息以及匹配的文章作為選項。 您還可以設定要與這些選項一起顯示的文字回應。
- 你能做什麼？—您可以設定 AI 代理的功能。 每當最終使用者質疑 AI 代理功能時，AI 代理都會顯示此資訊。
除此之外， 如果啟用了代理從 切換 和 推理 設置切換，則會添加與代理 交談預設文章。
所有新的 AI 代理還有四 篇 Smalltalk 文章，用於處理以下使用者的話語：
- 問候
- 謝謝
- AI 代理沒有説明
-
再見
默認情況下，創建新的 AI 代理時，這些文章和回應在 AI 代理知識庫中可用。 您也可以修改或刪除它們。
透過 UI 與預設回應新增文章
文章是一個問題，其變體和對此問題的回答的組合。 將每個消費者的查詢與這些文章 (知識庫) 進行比較，並將返回最高置信度的答案作為 AI 代理的回應顯示給使用者。 要新增文章：
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
| 3 |
導航到 ”，然後按兩下 “創建新文章”。 |
| 4 |
添加預設多屬性。 |
| 5 |
為文章選擇這些預設回應中的任何一個。 可能的值：
有關詳細資訊，請參閱 使用回應設計器 配置回應部分。 |
| 6 |
按兩下 保存並訓練。 |
從目錄匯入
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登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
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從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
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導航到 」，然後按下 省略號 圖示。 |
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點擊 從目錄導入。 |
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選擇要添加到代理的文章的類別。 |
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點擊完成。 |
從連結中提取常見問題解答
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登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
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從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
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導航到 」，然後按下省略號圖示。 |
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按兩下 從連結中提取常見問題解答。 |
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提供託管常見問題解答的 URL，然後按下 提取。 |
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點撃匯入。 |
從檔案匯入
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從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
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導航到 」，然後按下 省略號 圖示。 |
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單擊 從文件 導入，然後選擇 CSV 從 CSV 檔中導入文章。 如果要從 JSON 格式的文件導入文章，請選擇“JSON”。 |
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點擊 瀏覽 並選擇包含所有文章的檔案。 單擊「下載範例 」 以查看必須指定文章的格式。 |
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點撃匯入。 |
新增自訂同義詞
許多 AI 代理用例往往涉及可能不是標準英語詞彙表的一部分或特定於業務上下文的單詞和短語。 例如，您希望 AI 代理識別 Android 應用、iOS 應用等。 AI 代理必須在所有相關文章的訓練話語中包含這些術語及其變體，從而導致冗餘數據輸入。
若要克服此冗餘問題，可以在腳本化 AI 代理中使用自定義同義詞來回答問題。 平臺會在運行時自動將每個根詞的同義詞替換為根詞。
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登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
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從儀錶板中，選擇您創建的 AI 代理。 |
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導航到 」，然後按下省略號圖示。 |
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按兩下 自定義同義詞。 |
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按兩下 新建根詞。 |
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配置根詞值及其同義詞，然後按下 保存。 |
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添加同義詞后，再次訓練 AI 代理。 您還可以將同義詞 (.CSV 檔案格式) 匯出到本地資料夾，然後將檔案導入回平臺。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理將自然語言理解 (NLU) 與機器學習結合使用，以識別客戶意圖。 以下 NLU 引擎解釋客戶輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch—支援多種語言的快速、輕量級引擎。
- RASA—領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld (測試版)—提供進階對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練數據才能實現高精度。 開發人員可以在腳本化 AI 代理的文章和培訓選項卡上切換 NLU 引擎，以評估性能。 更改引擎會更新 AI 代理的演演演算法，需要重新訓練才能基於新模型進行準確推理。 您可以使用會話中的相似性分數和一鍵式測試來分析性能差異。
開發人員還可以在切換引擎後在「切換和推理」部分中測試和調整閾值分數。 對於 RASA，閾值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有多個意圖 (100+) 的代理在推理設置中的回退分數通常較低。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選擇要更改訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按兩下 文章。 此時將顯示「 知識庫 」頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按兩下 訓練。 此時將顯示「訓練數據」頁面。
-
點擊設定值頁面右側 NLU 引擎 旁邊的 圖示 。 「 變更訓練引擎 」視窗隨即出現。
默認情況下，對於新創建的 AI 代理，NLU 引擎設置為 Swiftmatch。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。 可能的值：
- RASA (測試版)
- 迅捷符合
- 明梅爾德 (測試版)
-
在 「推理 」部分中指定此資訊：
- 低於此分數會顯示後援 - 向您顯示回應所需的最低置信度，低於此值則會顯示後援回應。
- 部分匹配的分數差異 - 定義回應置信度之間的最小差距，以清楚地顯示最佳匹配項，低於該匹配項將顯示部分匹配範本。
- 按兩下以展開 高級設置 部分。
- 刪除停用詞 -“停用詞”是在句子中的其他單詞之間建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞彙意義。 當您從句子中刪除非索引字 (如文章 (a、an、the 等)、代詞（他、她等) 時，機器學習演演演算法可以專注於定義消費者文本查詢含義的單詞。 如果您選取該框，它會在訓練和推理時從句子中刪除「停用詞」。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 擴展收縮 - 訓練數據中的英語收縮可以與傳入消費者查詢中的術語一起擴展到原始形式，以提高準確性。 示例：“不要”擴展為“不”。 如果選取此複選框，則在處理之前會展開輸入消息中的收縮。 所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查 - 文本更正庫在推理之前識別並更正文本中的錯誤拼寫。 僅當啟用了 「推理 中的拼寫檢查」複選框時，所有三個引擎都支援此功能。
- 刪除特殊字元 - 特殊字元是影響推理的非字母數位字元。 例如，NLU 引擎對 Wi-Fi 和 Wi Fi 的看法不同。 如果選取此複選框，則會刪除消費者查詢中的特殊字元以顯示相應的回應。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 實體角色 - 自訂實體可以具有不同的角色。 只有 RASA 和 Mindmeld 支援這種 NLU 引擎功能。
- 推理中的實體替換 - 訓練數據和推理中的實體值將替換為實體 ID。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 確定插槽填充的優先順序—插槽填充優先於意圖檢測。
- 每條消息存儲的結果 - AI 代理計算的置信度分數將顯示在會話中的事務資訊下的文章數。
要在「會話」螢幕的「演演演算法」部分中顯示的結果數現在已限製為 5。前 n 個結果 (1=<n=<5) 可在腳本化 AI 代理的消息腳本報告中以及“會話”中“交易資訊”選項卡的“演算法結果”部分中找到。
- 單詞形式擴展 - 使用複數、謂詞等等單詞形式以及數據中嵌入的同義詞擴展訓練數據。 只有 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞—同義詞是用於表示相同單詞的替代詞。 如果選取此複選框，則會從中自動生成訓練數據中單詞的常用英語同義詞，以精確識別消費者查詢。 例如，對於單詞花園，系統生成的同義詞可以是後院、院子等。 只有 Swiftmatch 才支援這種 NLU 引擎功能。
- 詞形式 - 詞形式可以以各種形式存在，例如複數、副詞、形容詞或動詞。 例如，對於“創造”這個詞，單詞形式可以創建，創造，創造，創造，創造性，等等。 如果選取此複選框，則會使用替代形式的單詞創建查詢中的單詞，並對其進行處理以向消費者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設置不同的閾值分數，以確定顯示 AI 代理回應可接受的最低分數。
- 按兩下 更新 以更改 AI 代理語料庫中的演演演算法。
- 點擊 訓練。 使用所選訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態將從 “已保存” 更改為 “已訓練”。
僅當所有文章至少具有兩個語句時，才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
培訓
創建所有文章后，可以訓練 AI 代理並使其上線以測試和部署它。 若要使用 AI 代理的當前語料庫對其進行訓練，請按下右上角的“訓練 ” 。 這會將狀態 更改為「培訓」。
訓練完成後，狀態將更改為 「已訓練」。 按兩下訓練 旁邊的 重新載入 圖示以檢索當前的訓練狀態。
此時，可以單擊“ 即時 ”以使訓練的語料庫上線，並在可共用預覽或部署 AI 代理的外部通道中對其進行測試。
向量模型
現在，您可以選擇他們喜歡的向量模型作為 Swiftmatch NLU 引擎中高級引擎設置的一部分。 可以在兩個選項之間進行選擇 - 話語級別與文章級別向量。 在我們不斷努力提高 NLU 引擎準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用話語級向量的舊模型。 我們發現，在大多數情況下，文章級向量可以提高準確性。 請注意，文章級別向量是新單語言 AI 代理矢量化的新預設值。 對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章級別匹配。
您可以在會話 的其他資訊 部分中查看推理時可用的向量模型資訊。
設定管理設定
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
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導覽到 」並設定以下詳細資訊： |
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按下 保存更改 以保存設置。 |
下一步行動
將語言添加到文稿化 AI 代理。
向文稿化 AI 代理新增語言
開始之前
創建腳本化 AI 代理。
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導航到 」選項卡。 |
| 2 |
單擊“ + 添加語言 ”以添加新語言，然後從下拉清單中選擇語言。 |
| 3 |
按下 添加 以添加語言。 |
| 4 |
啟用「操作 」下的 切換開關以啟用語言。 |
| 5 |
添加語言后，可以將該語言設置為預設語言。 將滑鼠懸停在語言上，按兩下 設為預設值。 您無法刪除或停用預設語言。 此外，如果從現有默認語言更改，則可能會影響 AI 代理的文章、策展、測試和預覽體驗。 |
| 6 |
按一下「儲存變更 」。 |
設定切換設定
預覽文稿化 AI 代理
Webex AI 代理工作室允許您在開發時甚至在開發完成後預覽 AI 代理。 這樣，您可以測試 AI 代理的功能，並確定是否生成了與相應輸入查詢相對應的所需回應。 可以使用以下方式預覽腳本化的 AI 代理。
- AI 代理儀錶板 - 將滑鼠懸停在 AI 代理卡上以查看該 AI 代理的 預覽 選項。 按兩下 預覽 以打開 AI 代理預覽小組件。
- AI 代理標題 - 通過單擊 AI 代理卡或 AI 代理卡上的編輯按鈕進入任何 AI 代理的編輯模式後，預覽選項始終顯示在標題部分。
- 最小化小部件 - 啟動預覽后再最小化后，將在頁面右下角創建一個聊天頭小部件，使您可以輕鬆地重新打開預覽模式。
除此之外，還可以從 AI 代理中複製可共用的預覽連結。 在 AI 代理卡上，按下右上角的 省略號 圖示，然後按下 複製預覽連結。 您可以與 AI 代理的其他使用者共用此連結。
平台預覽小組件
預覽小工具出現在螢幕的右下角。 你可以提供話語 (或一系列話語) 來查看 AI 代理的回應方式，確保其按預期執行。 AI 代理預覽版支援多種語言，可以自動檢測話語的語言以做出相應的回應。 您還可以在預覽中手動選擇語言，方法是單擊語言選擇器並從可用選項清單中進行選擇。
您可以最大化預覽小組件以獲得更好的檢視。 此外，還可以提供消費者資訊並啟動多個聊天室以徹底測試 AI 代理。
可分享的預覽小工具
可共用的預覽小組件允許你以可呈現的方式與利益幹系人和消費者共用 AI 代理，而無需開發自定義 UI 來顯示 AI 代理。 默認情況下，複製的預覽連結將呈現具有手機外殼的 AI 代理。 您可以通過更改預覽連結中的某些參數來進行一些快速自定義。 他們的兩個主要自訂是：
- 小組件顏色 - 透過將
brandColor參數附加到連結。 可以使用顏色名稱定義簡單顏色，也可以使用十六進位顏色代碼。 -
電話大小寫—透過變更連結中電話大小寫
參數的值。 預設設定為true，並可透過將其 設為 false 來停用具有以下參數的預覽連結範例：
botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
文稿化 AI 代理的常見管理部分
以下部分顯示在 AI 代理設定頁面的左側面板上：
培訓
隨著 AI 代理的發展和變得更加複雜，其邏輯或自然語言理解 (NLU) 的更改有時會產生意想不到的後果。 為了確保最佳性能並識別潛在問題，AI 代理平臺提供了一個方便的一鍵式機器人測試框架。 您可以：
- 輕鬆創建和運行一組全面的測試用例。
- 為各種方案定義測試消息和預期回應。
- 通過創建包含多個消息的測試用例來類比複雜的交互。
定義測試
您可以使用以下步驟定義測試：
- 登入 Webex AI Agent Studio 平台。
- 在儀錶板 上，按兩下已創建的腳本化 AI 代理。
- 點擊 左窗格中的測試 。 默認情況下，將顯示“ 測試用例 ”選項卡。
- 選擇一個測試用例，然後按下“ 執行所選測試”。
表中的每一行表示具有以下參數的測試用例：
| 參數 | 描述 |
|---|---|
| 訊息 | 一個示例消息，表示您可以期望使用者發送給 AI 代理的查詢和語句類型。 |
| 預期的語言 | 使用者應用於與 AI 代理交互的語言。 |
| 預期文章 | 指定要為回應特定使用者消息而顯示的專案。 為了説明您找到最相關的文章，本專欄具有 智慧自動完成功能。 當您輸入時，系統會根據到目前為止輸入的文本建議匹配文章。 |
| 重置以前的上下文 | 單擊此列中的複選框以隔離測試用例，並確保它們獨立於任何現有 AI 代理上下文運行。 啟用后，將在新會話中類比每個測試用例，從而防止先前交互或存儲數據的任何干擾。 |
| 包括部分符合項目 | 啟用此開關可認為測試用例成功，即使預期的專案僅部分匹配實際回應也是如此。 |
| 自 CSV 匯入 | 從逗號分隔的檔 (CSV) 檔案匯入測試用例。 在這種情況下，將覆蓋所有現有測試用例。 |
| 匯出至 CSV | 將測試用例匯出到逗號分隔的檔 (CSV) 檔。 |
| 測試回調 | 啟用此開關可類比傳入回調並測試流的行為，而無需實際傳入呼叫。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 回撥流程中 | 按兩下此列中的複選框以指示意圖必須觸發回調。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 預期的回調範本 | 指定在回調發生時要啟動的範本金鑰。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
| 回撥逾時 (秒) | AI 代理在將回調視為逾時之前等待回調回應的最長時間 (以秒為單位)。 允許最多 20 秒的超時。 此選項僅適用於用於執行操作的文稿化 AI 代理。 |
執行測試
在“執行 ”選項卡上，按兩下 “執行所選測試 ”以啟動所有所選測試用例的順序執行。
您還可以從「 測試用例」選項卡執行測試用例 。
.若要查看具有特定結果的測試用例，請單擊摘要功能區中的所需結果 (例如，通過、通過但部分匹配 、失敗 、掛起 )。 這將篩選測試用例清單，以僅顯示與所選結果匹配的測試用例清單。
與每個測試用例關聯的會話 ID 將顯示在結果中。 這使您可以快速交叉引用測試用例並查看事務詳細資訊。 為此，請在 “操作 ”列中選擇 “交易詳細資訊 ”選項。
執行歷程記錄
在“ 歷史記錄 ”選項卡上，訪問所有已執行的測試用例。
- 單擊「 操作 」列中的「 下載 」圖示，將執行的測試數據匯出為 CSV 檔，以供離線分析或報告。
- 查看用於每個測試用例執行的特定引擎和演演演算法設置。 此資訊可幫助開發人員優化 AI 代理的性能。
- 要查看用於特定訓練引擎的高級演演演算法配置設置，請按兩下 訓練引擎名稱旁邊的資訊 圖示。這提供了對在測試期間影響 AI 代理行為的參數和設置的見解。
階段作業
“會話 ”部分提供了 AI 代理與客戶之間所有交互的全面記錄。 每個會話都包含交換消息的詳細歷史記錄。 您可以將會話數據匯出為 CSV 檔，以便進行離線分析和審核。 您可以使用此資料檢查特定會話的消息和上下文，以深入瞭解使用者交互，並確定需要改進的領域，優化 AI 代理的回應，並增強整體用戶體驗。
它可以通過在頁面中顯示結果來處理大型數據集。 您可以使用「 優化結果 」部分根據各種條件篩選和排序會話。 表格中的每一行顯示基本的會話詳細資訊，包括：
- 頻道—發生互動的頻道 (例如聊天、語音)。
- 作業階段 ID - 作業階段的唯一標識符。
- 消費者 ID—使用者的唯一標識符。
- 訊息數—作業階段期間交換的訊息數。
- 更新時間 - 作業階段關閉的時間。
- 中繼資料 - 有關作業階段的其他資訊。
- 隱藏測試會話 - 選取此複選框可隱藏測試會話並僅顯示即時會話清單。
- 發生了代理切換—選取此方塊可過濾已移交給代理的作業階段。 如果發生代理交接，它顯示耳機圖示，指示將聊天移交給人工代理。
- 發生錯誤—選取此方塊可過濾發生錯誤的作業階段。
- 已投反對票 - 選取此複選框可篩選投反對票的會話。
按一下某一行可存取特定作業階段的詳細檢視。 使用複選框可根據代理切換、錯誤和反對票篩選會話。 解密會話需要用戶級許可權和高級數據保護設置。 按兩下 解密內容 以查看工作階段詳細資訊。
文稿化 AI 代理中用於回答問題的特定會話的會話詳細資訊
腳本化 AI 代理中用於回答問題的「會話詳細資訊 」檢視提供了使用者與 AI 代理之間特定交互的全面細分。
「 訊息 」區段：
- 顯示使用者在工作階段期間發送的所有消息。
- 顯示 AI 代理生成的相應回應。
- 顯示消息的時間順序，為交互提供上下文。
「交易資訊 」標籤：
- 列出標識為與客戶查詢相關的專案，包括完全匹配項和部分匹配項。
- 顯示與每個標識的文章關聯的相似性分數，指示相關性程度。
- 顯示用於處理客戶查詢和標識相關文章的基礎演演演算法的結果。
- 根據在切換和推理 選項卡中 配置的設置顯示演演演算法結果的數量。
“會話詳細資訊” 視圖中的 “其他資訊 ”部分提供有關特定交互的其他上下文和詳細資訊。 以下是所顯示資訊的細分：
- 已處理的查詢 - 顯示 AI 代理的自然語言理解 (NLU) 管道處理客戶輸入後的預處理版本。
- 代理交接 - 指出作業階段期間是否發生了代理交接。 如果代理切換是由特定規則觸發的，請核取「代理切換 (依規則 )」方塊。
- 回應類型 - 指定 AI 代理生成的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件 - 表示觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎—標識用於處理客戶查詢的 NLU 引擎 (例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld)。
- 閾值分數 - 顯示在切換和推理 設置中 配置的最低閾值分數和部分匹配分數差異。 這些值確定何時將查詢視為超出範圍或需要代理干預。
- 高級日誌 - 提供與特定事務 ID 關聯的調試日誌清單。 高級日誌通常保留 180 天。
文稿化 AI 代理中特定工作階段的作業階段詳細資訊，用於執行操作
文稿化 AI 代理中用於執行操作的「交易資訊 」選項卡提供了特定交互的詳細細分，將資訊分為四個部分：
已識別 的意向部分：
- 顯示為客戶查詢標識的意向。
- 指示與每個已識別的意向關聯的置信度。
- 列出與標識的意向關聯的槽。 按兩下該插槽可查看有關其值以及如何從使用者查詢中提取該值的其他資訊。
“標識的實體” 部分列出了從客戶消息中提取並與活動消費者意圖關聯的實體。 這些實體表示機器人在用戶查詢中標識的關鍵資訊。
“ 演算法結果 ”部分提供了對導致 AI 代理回應的基礎過程的見解。 以下是所顯示資訊的細分：
- 意向清單 - 顯示已識別的意向及其對應的相似性得分。
- 實體清單 - 顯示從使用者訊息中提取的實體。
「 其他資訊 」會顯示：
- 代理交接 - 指出作業階段期間是否發生了代理交接。 如果代理切換是由特定規則觸發的，請核取「代理切換 (依規則 )」方塊。
- 範本金鑰 - 指示與觸發 AI 代理回應的意圖關聯的範本金鑰。
- 回應類型 - 指示 AI 代理生成的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件 - 指示觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎—標識用於處理客戶查詢的 NLU 引擎 (例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld)。
- 閾值分數 - 顯示在切換和推理 設置中 配置的最低閾值分數和部分匹配分數差異。 這些值確定何時將查詢視為超出範圍或需要代理干預。
- 高級日誌 - 提供與特定事務 ID 關聯的調試日誌清單。 高級日誌通常保留 180 天。
您還可以使用下載選項以 JSON 格式下載和查看交易資訊。
「中繼資料 」標籤顯示：
- NLP 元數據 - 在 NLP 選項卡中 查看應用於客戶輸入的預處理步驟。
- Datastore 和 FinalDF- 在智慧機器人的 Datastore 和 FinalDF 標籤中 存取與會話相關的數據。
- 搜索功能 - 使用內置搜索欄快速查找對話中的特定話語。
歷史
每當添加或修改文章、意向或實體時，都必須重新訓練腳本化的 AI 代理，以確保它是最新的。 每次培訓課程結束后，徹底測試您的 AI 代理以驗證其準確性和有效性。
“歷史記錄”頁面允許您：
- 查看訓練歷史記錄 - 跟蹤訓練語料庫的時間以及所做的更改。
- 比較訓練引擎 - 查看用於不同反覆運算的訓練引擎及其相應的訓練持續時間。
- 跟蹤更改 - 監視對設置、文章、回應、NLP 和策展的更改。
- 恢復到以前的版本 - 如果需要，可以輕鬆恢復到較舊的訓練集。
“歷史記錄”部分提供了用於管理知識庫文章的便捷工具：
- 啟動文章 - 使以前不活動的文章 生效 ，以將其包含在 AI 代理的回應中。
- 編輯文章 - 建立現有文章的新版本，同時保留原始文章以供參考。
- 預覽性能 - 使用 預覽 功能使用特定知識庫評估 AI 代理的性能。
- 下載文章 - 將知識庫文章匯出為 CSV 檔，以供離線分析或參考。 此選項僅適用於文稿化 AI 代理，用於回答問題。
審計記錄檔
“審核日誌” 部分提供了過去 35 天內對腳本化 AI 代理所做的修改的詳細記錄。 要存取審核紀錄，請執行以下操作：
- 導航到儀錶板，然後按下已創建的 AI 代理。
- 單擊“ 歷史記錄 ”選項卡以查看 AI 代理的歷史記錄。
- 點選「審核紀錄 」選項卡以查看詳細的變更紀錄：
- 更新時間 - 進行變更的日期和時間。
- 更新者 - 進行變更的使用者。
- 欄位 - 發生修改的機器人部分 (例如，設置、文章、回應)。
- 描述 - 有關更改的其他詳細資訊。
-
使用“更新依據”和“字段”搜索選項快速查找特定的審核日誌條目。 -
“ 模型歷史記錄 ”選項卡為每個 AI 代理顯示最多 10 個語料庫。
策展
消息根據以下條件添加到 Curation 控制台：
- 回退消息 - 當 AI 代理無法理解使用者的消息並觸發回退意圖時。
- 默認回退意圖 - 如果啟用此切換，啟動預設回退意圖的消息將發送到 Curation 控制台。
此條件僅適用於用於執行操作的腳本化 AI 代理。
- 投反對票的消息 - 使用者在 AI 代理預覽期間投反對票的消息。
- 代理切換 - 由於設定的規則而導致人工代理切換的訊息。
- 發件人作業階段 - 使用者標記為未從作業階段或會議室資料收到所需回應的訊息。
- 低可信度 - 置信度分數在指定的低置信度閾值內的郵件。
- 部分匹配 - AI 代理無法明確識別正確意圖或回應的消息。
解決問題
“問題 ” 選項卡提供了一個集中位置，用於查看和處理已標記為進行策展的郵件。 您可以執行下列動作：
- 根據問題的嚴重性和相關性選擇解決或忽略問題。
- 檢查原始用戶話語、AI 代理的回應以及任何附加的媒體。
解密訪問許可權是在用戶級別授予的，並且需要 在後端啟用高級數據保護 。
要解決問題，您可以：
-
連結到現有文章 - 要將問題連接到現有文章，請選擇連結 選項並搜索所需的文章。
-
創建新文章 - 使用“ 添加到新文章 ”選項直接從 Curation Console 創建新文章。
-
忽略問題 - 解決或忽略問題以將其從 CurationConsole 中刪除。
- 不允許連結到預設文章 (歡迎消息、回退消息、部分匹配)。
- 對於用於執行操作的腳本化 AI 代理，請從下拉清單中選擇適當的意圖並標記任何相關實體。
- 進行更改后，重新訓練 AI 代理，以確保新知識反映在其回應中。
- 同時解決或忽略多個問題以實現高效管理。
“已解決” 選項卡提供已解決的所有問題的全面概述。 您可以查看每個已解決問題的摘要，包括該問題是否連結到現有文章、用於創建新文章/意圖或被忽略。 如果遇到現有規則未自動捕獲的不需要的回應，可以手動將特定語句添加到策展控制台。
要從會話添加問題，請執行以下操作：
- 識別話語 - 找到觸發錯誤回應的話語。
- 檢查策展狀態 - 如果問題尚不在策展控制台中，
則會顯示策展狀態切換開關。 - 切換標誌 - 啟用「
策展狀態」開關，將話語添加到策展控制台以供查看和解決。
如果 CurationConsole 中已存在問題，切換開關的外觀會相應更改，以指示其狀態。
使用分析檢視文稿化 AI 效能
“分析”部分提供了關鍵指標的圖形表示形式，用於評估 AI 代理的性能和有效性。 關鍵指標分為四個部分，表示為選項卡。 其中包括： 概述、回應、培訓和策展。
在訪問分析螢幕時，開發人員可以選擇他們想要查看其分析的 AI 代理。 他們還可以通過選擇要查看其數據的管道以及數據的日期範圍和粒度來自定義分析檢視。 默認情況下，所有管道上個月的分析數據都以每日粒度顯示 (每天是圖形中 x 軸上的一個點)。
概覽
概述包含關鍵指標和圖形，可為開發人員提供整體 AI 代理使用方式和性能的快照。
- 從儀錶板中，選擇已創建的 AI 代理。
- 在左側導航窗格中，按兩下 分析。 AI 代理性能的概述以表格格式和圖形表示形式顯示。
作業階段和訊息
概述中的第一部分顯示有關 AI 代理的工作階段和訊息的以下統計資訊：
- AI 代理無需人工干預即可處理的會話和會話總數。
- 代理交接總數，即移交給人工代理的作業階段數。
- 每日平均工作階段
- 消息總數 (人工和 AI 代理消息) 以及其中有多少消息來自使用者。
- 每日平均郵件數
接下來是會話的圖形表示形式 (堆疊列表示 AI 代理處理的會話和移交的會話) 和 AI 代理發送的回應總數。
使用者
概述中的第二部分包含有關 AI 代理用戶的統計資訊。 它提供用戶總數的計數以及有關每個使用者的平均會話數和每日平均用戶數的資訊。 接下來是一個圖表，根據所選粒度顯示每個單位的新使用者和回訪使用者。
演奏
第三部分提供有關 tbe AI 代理對用戶的回應的統計資訊。 在這裡，可以看到 AI 代理發送的回應總數以及 AI 代理的回應之間的拆分：
- 標識使用者的意圖。
- 已回復回復消息。
- 已回復部分匹配消息。
- 已通知使用者代理交接。
相同的內容在餅圖中聚合，面積圖根據所選粒度提供資訊。
培訓
訓練部分代表 AI 代理語料庫的“運行狀況”。 建議開發人員在其 AI 代理中為每個意向/文章配置 20+ 個訓練話語。 在本節中，語料庫中的所有文章/意向都顯示為單獨的矩形，其中每個矩形的顏色和相對大小指示文章/意圖包含的訓練數據。 意圖越接近白色，就越需要更多的訓練數據來提高 AI 代理的準確性。
回應
此部分為開發人員提供了使用者詢問內容以及他們詢問頻率的詳細視圖。 它提供了 AI 代理用於回答問題的最熱門文章的圖形表示形式，以及用於執行操作的 AI 代理的回應範本。
策展
本部分提供每天出現的策展問題數量以及 AI 代理已解決的策展問題的直觀摘要。
整合 AI 代理
本節介紹如何將 AI 代理與語音和數位管道整合以管理客戶對話。
將 AI 座席與語音和數位管道整合
在 Webex AI 代理工作室平臺中創建並配置 AI 代理後，下一步是將它們與語音和數位管道集成。 這種整合允許 AI 代理處理與客戶的基於語音和數位對話，從而提供無縫的互動式用戶體驗。
有關詳細資訊，請參閱文章 將 AI 代理與語音和數位通道集成。
管理 AI 代理報告
本節概述了 AI 代理報告、報告類型、AI 代理報告的創建以及報告傳遞模式的概述。
瞭解 AI 代理報告
報告功能允許您從可用報告類型生成或計劃 (定期生成) 特定報告，並通過可用的傳遞模式接收這些報告。 這些報告可以提供有關用戶行為、使用方式、參與度、產品性能等的有價值資訊。 您可以將所需資訊傳送到他們的電子郵件、SFTP 路徑或 S3 儲存桶。 您可以從預構建報告清單中選擇報告類型，也可以選擇是要立即生成一次性報告還是定期生成報告。
當您從左導覽窗格存取「報告」功能表時，會出現下列標籤：
-
設定 - 此標籤會列出目前作用中且定期產生的所有報告。 以下詳細資訊可用於報告清單：
- 作用中 - 使用者是否仍訂閱了報告。
- AI 代理 - 與報告關聯的 AI 代理的名稱。
- 報告類型 - 您訂閱的預建報告類型。
- 頻率 - 您接收報告的間隔。
- 上次生成的報告 - 最後傳出的報告。
- 下一個排定日期 - 報告發出的下一個日期。
-
歷史記錄 - 此標籤會列出截至目前為止已調度報告的所有歷史資訊。 按一下此頁面上的任一報告，即可編輯報告的組態。
您可以按一下「動作 」欄下的 「 下載 」圖示來下載這些歷史報告。
僅在報告生成完成後，才能下載“歷史記錄 ” 選項卡中顯示的按需報告。
建立 AI 代理報告
| 1 |
登入 Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
點擊 左側導航欄中的報告 。 |
| 3 |
按兩下 + 新建報表。 |
| 4 |
提供以下資訊以建立和設定報告： |
AI 代理報告類型
您可以根據所選的 AI 代理類型從預建構報告清單中進行選擇。 本節介紹這些報告類型、每個報告中包含的工作表以及每個工作表中的可用欄。
用於回答問題的 AI 代理報告類型
AI 代理有三種不同的報告類型可用於回答應用程式中的問題。 使用不同的報告類型，可用於瞭解 AI 代理使用方式摘要、行為、使用者詢問的內容以及 AI 代理如何回應查詢。 您還可以在策展中查看最終成為問題的消息。
使用行為和摘要此部分顯示 AI 代理摘要以及調用文章和類別的頻率。 您可以在報告的單獨選項卡中查看摘要、類別和文章資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話/會話總數。 |
| 與至少一位使用者訊息的對話 | 使用者提供至少一個輸入的對話或會話。 |
|
人工訊息總數 | 最終使用者發送到 AI 代理的消息。 |
| 總計 AI 代理回應 | AI 代理向最終使用者發送的消息總數。 |
| 部分符合項目總數 | 使用者的消息存在一些歧義，並且 AI 代理以多個意圖作為選項進行響應的情況。 |
| 傳送給代理的對話 | 總對話移交給人工代理。 |
| 總點讚 | 客戶投票贊成的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被客戶否決的 AI 代理回應總數。 |
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 類別名稱 | 在 AI 代理中配置的類別名稱。 |
| 該類別的對話 | 檢測到屬於此類別的文章的對話或會話數。 |
| 總回覆數 | 檢測到屬於此類別的文章的次數。 |
| 總點讚 | 此類別的回復被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
此類別的回復被否決的次數。 |
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 文章名稱 | 在 AI 代理中設定的文章 (預設變體) 的名稱。 |
| 文章類別 | 此意向所屬的類別。 |
| 文章的對話 | 檢測到此文章的對話或會話數。 |
| 總回覆數 | 檢測到此文章的次數。 |
| 總點讚 | 本文的回應被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
本文的回應被否決的次數。 |
顯示 AI 代理與客戶之間的對話以及相似性分數。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 會話的唯一標識符。 |
| 消費者 ID | AI 代理上最終使用者的唯一標識碼。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 消息的內容。 |
| 品 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 類別 | AI 代理為客戶消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意向的相似性得分。 |
| 符合的第 1 條 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 第 1 條得分 | 偵測到的意向得分。 |
| 反饋 | 使用者對消息投贊成票或反對票的反饋。 |
| 回饋評論 |
使用者在對消息投反對票時留下的評論。 |
將由於各種原因最終進入策展的消息顯示為問題。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 用戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | AI 代理上最終使用者的唯一標識碼。 |
| 人工訊息 | 人類消息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應的消息內容。 |
| 問題原因 | 此消息最終出現在策展中的原因。 |
| 品 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 類別 | AI 代理為使用者消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合的第 1 條 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 第 1 條得分 |
所偵測到的意向的分數。 |
執行工作的 AI 代理報告類型
有三種不同的報告類型可供 AI 代理在 AI 代理產生器應用程式中執行任務。 作為 AI 代理開發人員，您可以創建不同的報告類型。 這些可用於瞭解 AI 代理使用方式摘要、AI 代理行為、使用者詢問的內容以及 AI 代理如何回應查詢。 您還可以在策展中查看最終成為問題的消息。
顯示對話摘要以及觸發的意向和範本鍵。 摘要標籤顯示以下詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話或會話總數。 |
| 與至少一位使用者訊息的對話 | 使用者提供至少一個輸入的對話或會話。 |
|
人工訊息總數 |
最終使用者發送到 AI 代理的消息。 |
| 總計 AI 代理回應 | AI 代理傳送給最終使用者的消息總數。 |
| 部分符合項目總數 | 使用者的消息存在一些歧義，並且 AI 代理以多個意圖作為選項進行響應的情況。 |
| 傳送給代理的對話 | 移交給人工代理的對話總數 |
| 總點讚 | 用戶點讚的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被使用者否決的 AI 代理回應總數。 |
您還可以在電子表格的 意向 標籤中查看意向詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 意向名稱 | 在 AI 代理中配置的意向名稱。 |
| 為意圖而進行的對話 | 調用此意向的對話或會話數。 |
| 總調用次數 | 調用此意圖的次數。 |
| 完成總數 | 收集所有槽位並完成此意圖的次數。 |
| 總點讚 | 對此的回應總數都對每個意圖投了贊成票。 |
| 反對票總數 |
對此的回應總數對每個意圖投了反對票。 |
該報告還具有高級範本詳細資訊，例如：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 樣本金鑰名稱 | 在 AI 代理中配置的範本名稱。 |
| 樣本鍵意向 | 使用此範本鍵的意向。 |
| 樣本金鑰的對話 | 此範本金鑰作為回應發出的次數。 |
| 總回覆數 | 此範本金鑰作為回應發送的次數。 |
| 總點讚 | 此範本的回應被點讚的次數。 |
| 反對票總數 |
此範本的回應被否決的次數。 |
顯示客戶與 AI 代理的對話以及相似性分數。 您可以在報告中檢視下列詳細資料：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 用戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | 應用程式上最終使用者的唯一標識符。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 消息的內容。 |
| 樣本金鑰 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 意圖 | AI 代理為客戶消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合意向 1 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 意圖 1 分數 | 所偵測到的意向的分數。 |
| 反饋 | 用戶反饋 (如果消息被贊成或反對)。 |
| 回饋評論 |
使用者在對消息投反對票時留下的評論。 |
將由於各種原因最終進入策展的消息顯示為問題。 此報告僅與腳本化 AI 代理相關。 您可以在此報告中檢視下列詳細資訊：
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 作業階段 ID | 客戶會話的唯一標識碼。 |
| 消費者 ID | 應用程式上最終使用者的唯一標識符。 |
| 人工訊息 | 人類消息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應的消息內容。 |
| 問題原因 | 此消息最終出現在策展中的原因。 |
| 樣本金鑰 | AI 代理傳回的回應的識別碼。 |
| 意圖 | AI 代理為使用者消息檢測到的意向。 |
| 最高比賽得分 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 符合意向 1 | 所選 NLU 引擎檢測到的意向。 |
| 意圖 1 分數 |
所偵測到的意向的分數。 |
AI 代理報告的傳遞模式
在當今數據驅動的世界中，高效安全地交付 AI 代理報告對於明智的決策和卓越運營至關重要。 為了滿足不同的組織需求，我們為 AI 代理報告提供多種交付模式，確保靈活性、可靠性和安全性。 傳輸選項包括安全檔案傳輸協定 (SFTP)、電子郵件和 Amazon S3 儲存桶。 每種模式都旨在滿足不同的要求，無論是對高安全性、易訪問性還是可擴展存儲解決方案的需求。 本文檔概述了每種交付方式的功能和優勢，説明您選擇滿足特定需求的最佳選項。
SFTP
|
欄位 |
描述 |
|---|---|
| 依計劃將報告推送到安全位置 |
切換此選項可在排程時間將報告推送到安全位置。 只能通過啟用此開關來提供以下詳細資訊。 |
| IP 位址 | 系統的 IP 位址。 |
| 使用者名稱 | 存取報告的使用者名稱。 |
| 密碼 | 存取報告的密碼。 |
| 私密金鑰 | 訪問檔的私鑰。 |
| 上傳路徑 |
檔案在系統中路由的路徑。 |
電子郵件
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 為多個收件人排程電子郵件，用分號（;) 分隔 | 開啟此選項以新增收件人。 |
| 收件者 |
必須在指定的時間和頻率接收報告的所有收件者的電子郵件位址。 |
S3 儲存桶
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 依計劃將報告上傳到 S3 儲存桶 |
打開此選項以使 S3 欄位可用，並將報告路由到配置的 S3 儲存桶。 |
| AWS 存取金鑰 ID | 用於訪問 AWS 服務和資源的訪問金鑰 ID。 |
| AWS 秘密存取金鑰 | 用於訪問 AWS 服務和資源的秘密訪問金鑰。 |
| 儲存桶名稱 | 報告路由所至的儲存桶名稱。 |
| 資料夾名稱 |
在 S3 儲存桶中創建的資料夾的名稱。 |
瞭解 AI 合規性
本部分可説明你瞭解 AI 開發、數據隱私、安全性和安全性
AI 開發、資料隱私、安保和安全
思科的每個 AI 功能都根據我們的 負責任 AI 原則進行 AI 影響評估，並遵守 負責任的 AI 框架，以及現有的安全、隱私和人權設計流程。
隱私和安全思科不會在推理過程後保留客戶輸入數據，第三方模型供應商 Microsoft 也不會訪問、監控或存儲思科客戶數據。 有關特定於功能的數據保留策略的更多詳細資訊，請參閱 Cisco 信任門戶。
以下是所有 AI 功能的 AI 透明度說明清單：
用於培訓和評估的資料來源思科的第三方模型供應商 Microsoft 表示，它不會使用客戶內容來改進 Azure OpenAI 模型，並且不會在 Azure 基礎架構中存儲或保留思科客戶數據。
安全和道德考慮所有生成 AI 功能都容易出錯，因此思科通過選擇加入 Azure OpenAI 提供的內容篩選來優先考慮 AI 功能的內容安全性。
模型評估和性能Cisco 透過讓人類參與基礎模型的審查、測試和品質保證，優先考慮 AI Assistant 的性能和準確性。
Webex AI Agent Studio 入門
Webex AI Agent Studio 是一個成熟的平台，旨在建立、管理和部署自動化 AI 代理，以滿足客戶的服務和支援需求。使用人工智慧，AI 客服可在客戶與人工客服互動之前為其提供自動協助。這些客服支援在對話中涉及語調、語言理解和內容感知的語音互動。此外，AI 代理透過文字和線上聊天，無縫處理數位通道互動，並提供豐富資訊。客戶可以從類似禮賓的體驗中受益，因為他們可以收到問題、資訊擷取方面的協助，並最大限度減少等待時間。
Webex AI Agent Studio 的功能
- 準確及時的回應- 實時地為客戶的查詢提供精確的答案。
- 智慧型工作執行- 根據客戶的要求或輸入執行工作。
對企業的主要好處
-
增強的客戶體驗— 為客戶提供即時對話體驗。
-
個人化互動— 針對個人客戶需求和喜好調整回應。
-
可擴展性和效率— 在不需要額外的人工代理的情況下處理大量客戶互動，從而提高滿意度並降低運營成本。
了解 AI 代理類型和範例
下表簡要說明 AI 代理類型及其功能：
| AI 代理類型 | 用途 | 能力 | 說明 | 如何"安裝;設定"？ |
|---|---|---|---|---|
|
自主 |
自主式 AI 代理旨在獨立運作，在無需人為直接干預的情況下做出決策和執行工作。 |
執行動作 |
根據可用的資訊和預先定義的規則做出明智的選擇。自動執行重複或耗時的任務。 |
|
|
回答問題 |
自主式客服可以存取和使用知識庫，為使用者查詢提供翔實且準確的答案。 |
用於回答問題的自主 AI 代理 | ||
|
腳本化 |
腳本化 AI 代理經過編程，可遵循預先定義的一組規則和指示。 |
執行動作 |
腳本化客服可以執行定義明確且結構明確的特定工作。 |
用於執行動作的腳本化 AI 代理 |
|
回答問題 |
腳本化客服可以根據使用者建立的訓練語料庫（範例和答案的集合）來回答問題。 |
用於回答問題的腳本化 AI 代理 |
範例
根據特定需求和所需的功能，自主式和指令化 AI 代理都可適用於各種用例。一些範例包括：
-
客戶服務— 可使用自主式客服和腳本式客服來提供客戶支援，其中自主式客服可提供更高的靈活性和對自然語言的理解。
-
虛擬助理— 自律客服非常適合擔任虛擬助理角色，因為他們可以處理各種工作並提供更個人化的互動。
-
資料分析— 自主式代理可用於分析大型資料集並提取有價值的見解。
-
流程自動化— 自主式代理和腳本式代理都可用於自動執行重複性工作、提高效率並減少錯誤。
-
知識管理— 可使用自主式代理來建立和管理知識庫，讓使用者能夠輕鬆存取資訊。
選擇自主式 AI 代理還是腳本式 AI 代理，取決於工作的複雜性、所需的自主級別以及訓練資料的可用性。
先決條件
-
如果您是現有的Webex Contact Center 客戶，請確保滿足以下先決條件：
-
Webex Contact Center 2.0 租戶。
-
Webex Connect 是為您的租用戶佈建的。
-
語音媒體平台是新一代媒體平台。
-
-
如果您沒有Webex Contact Center 租戶，請聯絡您的合作夥伴以啟動Webex Contact Center 試用新一代媒體平台。
-
管理員可以請求Webex Contact Center 開發人員沙盒 試用 AI 代理。
功能啟用
此功能目前處於測試階段。客戶可以在註冊此功能Webex測試版入口網站 透過填寫 AI 代理的參與度問卷調查。
-
目前，只有腳本化 AI 代理功能在測試階段可用。
-
自主式客服僅適用於選取的客戶。可透過 CSM（客戶成功管理程式）、PSM（合作夥伴成功管理程式）或電子郵件ask-ccai@cisco.com 。經核准後，除了為您的租戶提供的腳本化代理之外，還將提供自主式代理。
存取Webex AI Agent Studio
若要建立您的 AI 代理，您必須登入Webex AI Agent Studio 應用程式。這可透過以下方式完成：
從 Control Hub 登入
- 使用URL登入 Control Hubhttps://admin.webex.com 。
- 從導覽窗格的服務區段中，選擇聯絡中心。
- 輸入快速鏈結 在右側窗格中，轉至聯絡中心套件 區段。
- 按一下Webex AI 代理 Studio 以存取該應用程式。
系統在另一個瀏覽器標籤中交叉啟動Webex AI Agent Studio 應用程式，您將自動登入該應用程式。
從Webex Connect 登入
若要存取Webex AI Agent Studio 應用程式，您應該有權存取Webex Connect。
- 使用為您的企業提供的租戶URL和憑證登入Webex Connect 應用程式。
預設情況下，服務 頁面會顯示為首頁。
- 從應用程式托盤 功能表，請按一下Webex AI 代理 Studio 以存取該應用程式。
系統在另一個瀏覽器標籤中交叉啟動Webex AI Agent Studio 應用程式，您將自動登入該應用程式。
主畫面面版面配置
歡迎Webex AI Agent Studio 應用程式。當您登入，首頁會顯示以下佈局：
-
導覽列
透過出現在左側的導覽列列，可以存取以下功能表：
- 儀表板- 顯示使用者有權存取（如企業管理員授予）的 AI 代理清單。
- 知識- 顯示中心知識庫或知識庫，其充當自動 AI 代理的大腦，以回應客戶查詢。
- 報告- 列出各種類型的預先建立的 AI 代理報告。您可以根據業務需求產生或排定報告。
- 說明- 提供對Webex Help Center 上Webex AI Agent Studio使用者指南的存取權。
- 使用者設定檔
使用者設定檔功能表可讓您檢視您的設定檔資訊並登出應用程式。
的企業設定檔頁麵包含有關 AI 代理租戶的資訊，只有具有完全管理員存取權的管理員才能存取。
-
的概觀 標籤包含以下資訊：
- 企業標識符- 包括Webex組織ID、CPaaS 組織ID、企業的訂閱ID 。這適用於為相應的Webex Connect 租戶整合Webex Contact Center 的企業。
- 設定檔設定- 包含企業名稱、企業唯一名稱和標誌URL。
- 全域代理設定- 允許選取語音通道的預設代理，以處理撤回情境。
- 資料保留摘要- 提供此企業的資料保留期摘要。
-
在團隊成員 標籤中，您可以檢視和管理有權存取該應用程式的團隊成員的清單。每個使用者會指派一個角色，該角色根據授予的權限決定他們可以執行的動作。
-
了解您的儀表板
在儀表板上，AI 代理由顯示基本資訊的卡片代表，包括 AI代理名稱、最後更新時間、最後更新時間，以及用於訓練代理的引擎。
AI 代理卡片上的工作
將滑鼠移至 AI 代理卡片上方可查看以下選項：
- 預覽— 按一下預覽 以開啟 AI 代理預覽小工具。
- 省略號 圖示 — 按一下此圖示以執行下列工作：
-
複製預覽鏈結- 複製預覽鏈結以貼在新標籤中，並在聊天小工具上預覽 AI 代理。
-
複製存取權杖- 複製 AI 代理的存取權杖，以透過 API 調用代理。
-
匯出— 將 AI 代理詳細資訊（採用 JSON 格式）匯出至您的本端資料夾。
-
刪除— 從系統中永久刪除 AI 代理。
-
大頭貼- 將 AI 代理釘選在儀表板上的第一個位置，或取消釘選以將其移回其先前位置。
-
建立新的 AI 代理
您可以使用以下建立新的 AI 代理： + 建立代理 選項（位於儀表板右上角）。您可以選擇使用預先定義的範本或從頭開始建立客服。
若要了解如何建立指令化且自主的 AI 代理，請參閱以下章節：
匯入預先建立的 AI 代理
您可以從可用的 AI 代理清單匯入 JSON 格式的預建 AI 代理。首先，確保您已將 JSON 格式的 AI 代理匯出至您的本地資料夾。請遵循下列步驟將其匯入：
- 按一下匯入代理。
- 按一下上傳 上傳從平台匯出的 AI 代理檔案（採用 JSON 格式）。
- 在代理名稱 欄位，輸入 AI代理名稱。
- （可選）在系統ID ，編輯系統產生的唯一標識符。
- 按一下匯入。
您的 AI 代理現已成功匯入Webex AI Agent Studio 平台，並可在儀表板上使用。
關鍵字搜尋
平台提供強大的搜尋功能，協助您輕鬆找到及管理 AI 代理。您可以使用代理名稱執行關鍵字搜尋。在搜尋列中輸入代理名稱或部分姓名。系統會顯示符合您的搜尋準則的 AI 代理清單。
按代理類型篩選
除了關鍵字搜尋之外，您還可以根據 AI 代理的類型進行篩選來精簡搜尋結果。從下拉式清單選擇其中一個代理類型篩選器 —腳本化，自律，以及全部。
管理知識庫
知識庫是由大型語言模型 (LLM) 驅動的自主式 AI 代理的中央資訊存放庫。自主式 AI 代理利用進階的 AI 和機器學習技術來理解、處理和生成類人文字。這些 AI 代理基於海量資料進行訓練，因此能夠提供詳細且內容相關的回應。知識庫會儲存自主 AI 代理運作所需的資料。
若要存取知識庫：
- 登入Webex AI Agent Studio 平台。
- 於儀表板，按一下知識 圖示。出現知識庫頁面。
- 您可以根據以下條件找到知識庫：
- 知識庫名稱
- 知識庫的類型
- 在指定日期之間更新知識庫
- 在指定日期之間建立的知識庫
按一下全部重設 以重設搜尋準則。
- 您還可以建立新的知識庫。若要建立新的知識庫，請參閱為 AI 代理建立知識庫。
為 AI 代理建立知識庫
| 1 |
於儀表板，按一下知識 圖示。 |
| 2 |
於知識庫 頁面，按一下+建立知識庫 （在右上角）。 |
| 3 |
於建立知識庫 頁面，請輸入以下詳細資料： |
| 4 |
按一下建立。系統會建立一個具有指定名稱的知識庫。 |
| 5 |
於檔案 標籤： |
| 6 |
於文件 標籤： |
| 7 |
導覽至資訊 標籤以檢視和追踪您已上傳的檔案和您建立的文件的詳細資料。
|
下一步
設定知識庫 用於自動 AI 代理回答問題。
設定自發 AI 代理
自主式 AI 代理獨立運作，無需人為直接干預。這些客服使用進階的算法和機器學習技術來分析資料、從環境中學習，並調整動作以實現特定目標。本節概述了自主 AI 代理的兩個主要功能。
用於執行工作的自發 AI 代理
自主式 AI 代理可以執行各種工作，包括：
-
自然語言處理 (NLP) — 以自然的對話方式了解並回應人類語言。
-
決策 — 根據可用的資訊和預先定義的規則做出明智的選擇。
-
自動化 — 自動執行重複或耗時的任務。
此區段包括下列組態設定：
建立自發 AI 代理以執行動作
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
於儀表板，按一下+建立代理。 |
| 3 |
於建立 AI 代理 螢幕上，按一下從頭開始。
您還可以選擇預先定義的範本來快速建立您的 AI 代理。將 AI 代理類型篩選為自發。在這種情況下，設定檔 頁面自動填入。 |
| 4 |
按一下下一步。 |
| 5 |
在您要建立什麼類型的代理 區段，按一下自律。 |
| 6 |
在您的代理的主要功能是什麼 區段，按一下執行動作。 |
| 7 |
按一下下一步。 |
| 8 |
於定義代理 頁面，請指定以下詳細資料： |
| 9 |
按一下建立。您現在已成功建立自主 AI 代理，以執行現在可在儀表板。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預先建立的 AI 代理。如需相關資訊，請參閱匯入預先建立的 AI 代理 |
下一步
更新自主 AI 代理的設定檔。
更新自主 AI 代理設定檔
開始之前
建立自發 AI 代理以執行動作。
| 1 |
於儀表板，按一下您建立的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽至 標籤並設定以下詳細資料： |
| 3 |
按一下公佈 使 AI 代理上線。 |
下一步
向 AI 代理新增所需的動作。
向自發 AI 代理新增動作
用於執行動作的自發 AI 代理旨在了解使用者意圖並採取相應的行動。例如，在餐館中，需要自動接收線上食品訂單。若要完成工作，您可以建立自發 AI 代理來執行下列動作：
-
從客戶處獲取必要的資訊。
-
將資訊轉移至所需的流程。
執行動作的自主 AI 代理適用於以下構建基塊：
-
動作 - 允許 AI 代理連接外部系統以執行複雜工作的功能。
-
實體或槽 - 代表實現使用者意圖的步驟。空檔填充涉及根據話語向客戶詢問特定問題以實現客戶的意圖。它是 AI 代理開始執行動作的觸發器。將輸入實體定義為槽填充的一部分。
-
履行 — 決定 AI 代理如何完成動作。作為履行的一部分，為自主 AI 代理定義輸出實體以生成特定格式的答案。系統將輸出實體傳送至流程以繼續執行動作並成功完成工作。
| 1 |
在動作 標籤，按一下+新動作。 |
| 2 |
於新增動作 頁面，請指定以下詳細資料： |
下一步
您可以配置槽，也可以配置槽並定義履行，取決於所選的動作範圍。
配置槽填充
槽填充涉及新增 AI 引擎所需的輸入實體。在插槽填充 的區段動作 頁面，新增輸入實體：
-
您可以以表格格式一個一個新增實體。
-
您還可以使用 JSON 檔案及定義實體。請參閱JSON 架構導覽 以取得詳細資料。
以表格格式新增輸入實體
| 1 |
若要新增輸入實體，請按一下+新輸入實體。 |
| 2 |
於新增新的輸入實體 頁面，請指定以下詳細資料： |
| 3 |
按一下新增 以新增輸入實體。您可以根據需要新增任意數量的輸入實體。 |
| 4 |
使用控制項 選項，對實體執行下列動作： |
使用 JSON 編輯器新增實體
您可以使用 JSON 編輯器新增輸入實體和輸出實體。在 JSON 編輯器檢視中，實體必須以結構化 JSON 格式定義。
如需相關資訊，請參閱JSON 架構導覽。
輸入參數結構
輸入參數必須符合以下結構：
-
輸入- 參數物件的資料類型。這始終是「物件」，表示參數被結構化為物件。
屬性— 每個鍵都代表一個參數及其關聯的中繼資料的物件。
必需— 列出必要參數名稱的字串數組。
屬性物件
中的每個鍵屬性物件 表示輸入實體/參數並包含另一個物件，該物件具有關於該參數的中繼資料。中繼資料應始終包含以下關鍵字：
-
輸入— 參數的資料類型。允許的類型包括：
-
字串— 文字資料。
-
整數— 不含小數的數值資料。
-
號碼- 可以包含小數的數值資料。
-
布林— True/false 值。
-
數組— 項目清單，所有這些項目通常都屬於相同類型。
-
物件— 具有嵌套屬性的複雜資料結構。
-
-
說明- 該實體所代表內容的簡要說明。這可協助 AI 引擎了解參數的用途和用法。建議使用簡潔且與客服的指示和動作描述一致的描述，以提高準確性。
-
平台僅針對「type」強制執行驗證。並非對所有實體都強制使用「描述」，但強烈建議新增它。其他對實體中繼資料有用的關鍵字包括：
-
枚舉— 枚舉欄位會列出參數的可能值。這對於只應接受一組有限值的參數非常有用。開發人員可以定義參數應該接受以使用此功能的自訂值清單。
- 型式— 型式欄位與字串類型一起使用，以指定字串必須符合的標準運算式。這對於驗證特定格式（例如電話號碼、郵遞區號或自訂標識符）特別有用。
-
例子— 範例欄位會提供一個或多個參數有效值的範例。這可協助 AI 引擎了解預期的資料類型，對於解釋和驗證目的尤其有用。
-
還有其他關鍵字可以使實體定義更準確、更穩健。如需相關資訊，請參閱JSON 架構導覽。
範例
下例包括各種類型的實體和關鍵字：
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "帳戶的唯一使用者名稱。", "minLength": 3，「最大長度」：20 }, "密碼": { "type": "字串", "說明": "帳戶的密碼。", "minLength": 8, "格式": "密碼" }, "電子郵件": { "type": "字串", "說明": "帳戶的電子郵件地址。", "型式": "\w+([-+. ']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, " birthday": { "type": "字串", "說明" : "使用者的出生日期。", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "使用者偏好設定。", " properties": { "newsletter": { "type": "布林", "description": "使用者是否要接收時事通訊。", "預設": true }, "通知": { "type": "字串", "描述": "偏好的通知方式。", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "角色": { "type": "數組", "說明":"指派給使用者的角色清單。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin ", "協調者"] } }, "必要": ["使用者名稱", "密碼", "電子郵件"] } 此範例包括下列實體：
- 使用者名稱- 具有最小和長度上限的字串類型。
- 密碼— 具有長度下限和特定格式的字串類型（密碼表示應該安全地處理它）。
- 電子郵件— 具有正則表達式模式的字串類型，以確保它是有效的電子郵件地址。
- 生日— 字串類型，附有指定日期格式的範例。
- 喜好設定— 具有內嵌屬性（通訊和通知）的物件類型，包括具有預設值的布林和具有特定允許值（枚舉）的字串。
- 角色— 一種數組類型，其中每個項目都是限制為特定值的字串（枚舉）。
如「必要」數組所定義，使用者名稱、密碼和電子郵件為必填值。
在此範例中，實體具有描述性名稱和清晰的說明，並遵循一致的結構和命名慣例。遵循這些最佳作法，以建立定義明確且易於 AI 引擎解釋和執行的實體。
定義履行
| 1 |
定義在客服中心中實施 AI 代理的履行詳細資料。指定以下詳細資料： |
| 2 |
設定輸出實體，以便 AI 代理以流程可以理解的格式生成結果。 |
| 3 |
若要新增輸出實體，請按一下+新的輸出實體。在新增新的輸出實體 畫面，請指定以下詳細資料： 您還可以使用 JSON 檔案來新增輸出實體。如需相關資訊，請參閱使用 JSON 編輯器新增實體 . |
| 4 |
按一下新增 以新增輸出實體。您可以根據需要新增任意數量的輸出實體。 |
| 5 |
使用控制項 選項，對實體執行下列動作： |
| 6 |
按一下新增 以完成設定。 |
下一步
按一下預覽 以預覽 AI 代理。如需相關資訊，請參閱預覽您的自主式 AI 代理。按一下公佈 使 AI 代理上線。
設定 AI 代理之後：
- 若要檢視 AI 代理的效能，請參閱使用 Analytics 檢視自發 AI 代理的效能。
- 若要查看課程和歷史記錄詳細資訊，請參閱檢視自發 AI 代理階段作業和歷史記錄。
用於回答問題的自主 AI 代理
自主式客服可以存取和使用知識庫，為使用者查詢提供翔實且準確的答案。在客服需要執行以下操作的情況下，此功能非常有用：
-
提供客戶支援 — 回答常見問題及常見問題、對問題進行疑難排解並引導客戶完成流程。
-
提供技術協助 — 提供關於特定主題或領域的專家建議。
此區段包括下列組態設定：
建立自發 AI 代理來回答問題
開始之前
確保 已建立知識庫。如需相關資訊，請參閱管理知識庫。
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
於儀表板，按一下+建立代理。 |
| 3 |
於建立 AI 代理 螢幕上，按一下從頭開始。 您還可以選擇預先定義的範本來快速建立您的 AI 代理。您可以將 AI 代理類型篩選為自發。在此情況下，「設定檔」頁面上的欄位會自動填入。 |
| 4 |
按一下下一步。 |
| 5 |
在您要建立什麼類型的代理 區段，按一下自律。 |
| 6 |
在您的代理的主要功能是什麼 區段，請按一下回答問題。 |
| 7 |
按一下下一步。 |
| 8 |
於定義代理 頁面，請指定以下詳細資料： |
| 9 |
按一下建立。已成功建立用於回答問題的自主 AI 代理，現在可在儀表板。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預先建立的 AI 代理。如需相關資訊，請參閱匯入預先建立的 AI 代理。 |
下一步
更新自主 AI 代理的設定檔。
更新自主 AI 代理設定檔
開始之前
建立自發 AI 代理來回答問題。
| 1 |
於儀表板，按一下您建立的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽至 標籤並設定以下詳細資料： |
| 3 |
按一下儲存變更 使 AI 代理上線。 |
下一步
設定 AI 代理的知識庫。
配置知識庫
開始之前
建立自發 AI 代理來回答問題。
| 1 |
於儀表板 頁面上，選取您已建立的 AI 代理。 |
| 2 |
導覽至知識庫 標籤。 |
| 3 |
從下拉式清單選擇所需的知識庫。 |
| 4 |
按一下儲存變更 讓 AI 代理上線... |
下一步
按一下預覽 以預覽 AI 代理。如需相關資訊，請參閱預覽您的自主式 AI 代理。
設定 AI 代理之後：
- 若要檢視 AI 代理的效能，請參閱使用 Analytics 檢視自發 AI 代理的效能。
- 若要查看課程和歷史記錄詳細資訊，請參閱檢視自發 AI 代理階段作業和歷史記錄。
檢視自發 AI 代理階段作業和歷史記錄
您可以檢視已建立的每個自主 AI 代理的階段作業和歷史記錄詳細資料。的階段作業頁面顯示與消費者建立的階段作業的詳細資料。的歷史記錄 頁面可讓您檢視在 AI 代理上執行的組態變更的詳細資料。
分組討論
的階段作業 頁面提供 AI 代理與使用者之間所有互動的綜合記錄。若要導覽至階段作業 頁：
- 於儀表板，按一下您要檢視其階段作業詳細資訊的自主 AI 代理。
- 從左側導覽窗格中，按一下階段作業。
的階段作業 頁面。每個階段作業都顯示為一個記錄，其中包含該階段作業的所有訊息。此資訊對於稽核、分析和改進 AI 代理很有用。
階段作業表格顯示為該 AI 代理建立的所有階段作業/會議室的清單。如果行數超過一個螢幕所能容納的行數，表格會分頁。表格中的任何欄位都可使用精簡結果 區段。存在的欄位代表有關任何特定階段作業的下列資訊：
-
作業階段 ID — 對話的唯一會議室 ID 或階段作業 ID。
- 使用者 ID - 與 AI 代理互動的消費者的 ID。
-
通道— 進行互動的通道。
-
更新於— 會議室關閉的時間。
-
會議室中繼資料- 包含關於會議室的其他資訊。
-
勾選必要的勾選方塊：
- 隱藏測驗階段作業- 隱藏測驗課程並僅顯示實時課程的清單。
- 已發生代理交接- 篩選傳遞給代理的階段作業。如果發生客服交接，它會顯示耳機 圖示，指示已將聊天移交給人工代理。
- 發生錯誤- 篩選發生錯誤的階段作業。
- 投了反對票- 篩選拒絕的階段作業。
按一下課程表格中的某一行，以取得該課程的詳細檢視。鎖定圖示指出階段作業已被鎖定且需要解密。您需要具有解密階段作業的權限。如果解密存取 切換時，您可以使用以下方式存取任何階段作業：解密內容 按鈕。但是，此功能僅適用於進階資料保護 設定為 true 或為租戶啟用。
歷史記錄
的歷史記錄 頁面可讓您檢視在 AI 代理上執行的組態變更的詳細資料。若要檢視特定代理的歷史記錄：
- 於儀表板，按一下您要檢視其歷史記錄的自主 AI 代理。
- 從左側導覽窗格中，按一下歷史記錄。
的歷史記錄 頁面會出現，其中包含以下標籤：
- 稽核記錄— 按一下稽核記錄 標籤以檢視對 AI 代理所做的變更。
- 機型歷史記錄— 按一下機型歷史記錄 標籤以檢視用於執行動作的各個版本的自主 AI 代理。
稽核記錄
的稽核記錄 標籤會追踪對自主 AI 代理所做的變更。您可以檢視過去 35 天變更的詳細資料。的稽核記錄 標籤顯示以下詳細資料：
具有管理員或 AI 代理開發人員角色的使用者只能存取稽核記錄 標籤。具有自訂角色且具有「取得稽核記錄」權限的使用者也可以檢視稽核記錄。
- 已於— 變更的資料和時間。
- 更新者— 合併變更的使用者的姓名。
- 欄位— AI 代理中進行變更的特定區段。
- 說明— 有關變更的其他資訊。
您可以使用以下方式搜尋特定的稽核記錄：更新者，欄位，以及說明 搜尋選項。您可以根據以下條件對記錄進行排序：已於 和更新者 欄位。
機型歷史記錄
的機型歷史記錄 標籤僅適用於執行動作的自主 AI 代理。
每當您公佈自發 AI 代理以執行動作時，系統都會儲存自發 AI 代理的版本，並可在機型歷史記錄 標籤。您可以從下列位置檢視 AI 代理的各個版本：機型歷史記錄 標籤。
- 機型描述- 有關 AI 代理版本的簡要說明。
- AI 引擎— 用於該 AI 代理版本的 AI 引擎。
- 更新於- 建立版本的日期與時間。
- 動作- 允許您在 AI 代理上執行以下動作
- 載入— AI 代理上的所有變更都將丟失。您必須重新執行設定。
- 匯出- 用於匯出 AI 代理。
預覽您的自主式 AI 代理
您可以在建立 AI 代理時、編輯時以及在部署代理後預覽自主式 AI 代理。您可以從以下位置開啟預覽：
- AI 代理儀表板— 將滑鼠懸停在 AI 代理卡， 的預覽 該 AI 代理的選項變得可見。按一下，開啟 AI 代理的預覽。
- AI 代理標題— 按一下 AI 代理卡片以開啟 AI 代理。的 預覽 選項在標頭區段中始終可見。
- 最小化小工具- 啟動並最小化預覽後，聊天標題 小工具 出現在頁面的右下方。您可以使用此選項輕鬆地重新開啟預覽模式。
Webex AI Agent Studio 還提供了可共用的預覽選項。按一下右上角的功能表，然後選取複製預覽鏈結 選項。您可以與其他使用者共用預覽鏈結，例如 AI 代理的測試者或使用者。
平台預覽小工具
預覽 widget 會出現在螢幕的右下角。您可以提供語音（或語音序列）來檢查 AI 代理的回應並確保其正常運作。
此外，您可以最小化預覽小工具，提供消費者資訊，以及啟動多個會議室來測試 AI 代理。
可共用的預覽小工具
可共用的預覽小工具可讓您以可展示的方式與利益相關者和使用者共用 AI 代理，而無需開發自訂 UI 來呈現 AI 代理。依預設，複製的預覽鏈結會使用電話外殼呈現 AI 代理。您可以透過變更預覽鏈結中的某些參數來進行一些快速自訂。您可以如下自訂小工具：
- 小工具顏色— 透過在品牌顏色 參數傳遞給鏈結。您可以使用顏色名稱或使用顏色的十六進制代碼定義簡單顏色。
-
電話機殼— 透過變更電話外殼 鏈結中的參數。這設定為真實 預設情況下，並且可以透過將其停用錯誤的。
包含以下參數的範例預覽鏈結：
?bot_unique_name =<your_bot_unique_name >&enterprise_unique_name =<your_enterprise_unique_name >電話大小寫(&phone)=品牌色彩(&B) <enter a color's hexadecimal value in the format '_ 。
語音預覽
用於回答問題的自主 AI 代理支援語音預覽。要啟用此選項：
- 導覽至儀表板 並選擇 AI 代理。
- 導覽至。
- 從AI 引擎 下拉式清單，選取維加。
- 按一下儲存變更。
的預覽 選項會更新為麥克風 語音預覽圖示。按一下預覽。出現語音預覽小工具。
您必須啟用麥克風存取才能使用此功能。
您可以在語音預覽小工具中檢視下列選項：
- 開始 按鈕以開始預覽。
- 實時轉錄文字 當語音預覽進行中時，對話的 會顯示在小工具中。
- 結束通話 以結束對話。
- 靜音 以靜音。
使用 Analytics 檢視自發 AI 代理的效能
「AI 代理分析」部分提供關鍵指標的圖形表示，以評估 AI 代理的效能和有效性。若要產生自發 AI 代理的分析，請執行下列動作：
- 從下列項目中選擇 AI 代理：儀表板。
- 在左側導覽窗格上，按一下分析。AI 代理效能的概觀以表格和圖形兩種形式顯示。
第一個區段顯示以下有關 AI 代理的階段作業和訊息的統計資料。
- 階段作業和由 AI 代理處理的階段作業總數 (無需人為乾預)。
- 代理交接總數，即交接給人工代理的階段作業數。
- 日平均階段作業
- 訊息總數（人員和 AI 代理訊息）以及這些訊息中有多少來自使用者。
- 每日平均訊息
第二部分顯示有關使用者的統計資料。它提供使用者總數的計數，以及每個使用者的平均階段作業數和每日平均使用者數的相關資訊。
第三部分顯示 AI 代理回應和代理交接
設定腳本化 AI 代理
本節描述瞭如何在Webex AI Agent Studio 平台上"安裝;設定"和管理腳本化 AI 代理，以便它們對使用者查詢提供準確的回應並有效地執行自動化任務。
用於執行工作的腳本化 AI 代理
腳本化 AI 代理增強了Webex AI Agent Studio 平台的無代碼代理建立功能。指令檔 AI 代理可進行多輪對話，在其中可以從客戶處獲取相關資料以執行特定工作。這些調整包括：
-
執行簡單的指令 — 遵循指示來完成預先定義的動作。
-
處理資料 — 根據指定的規則處理和轉換資料。
-
與其他系統互動 — 與其他解決方案通訊並對其進行控制。
此區段包括下列組態設定：
建立腳本化 AI 代理以執行動作
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
於儀表板，按一下+ 建立代理。 |
| 3 |
於建立 AI 代理 螢幕上，請從頭開始建立新的 AI 代理。 您還可以選擇預先定義的範本來快速建立您的 AI 代理。您可以將 AI 代理類型篩選為腳本化。在此情況下，「設定檔」頁面上的欄位會自動填入。 |
| 4 |
按一下從頭開始 然後下一個。 |
| 5 |
在您要建立什麼類型的代理？ 區段，按一下腳本化。 |
| 6 |
在您的代理的主要功能是什麼？ 區段，按一下執行動作。 |
| 7 |
按一下下一步。 |
| 8 |
於定義代理 頁面，請指定以下詳細資料： |
| 9 |
按一下建立。已成功建立用於回答問題的腳本化 AI 代理，現在可在儀表板。 在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預先建立的 AI 代理。如需相關資訊，請參閱匯入預先建立的 AI 代理。 |
下一步
更新腳本化 AI 代理設定檔
開始之前
建立腳本化 AI 代理來回答問題。
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀表板，選取您建立的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽至 並設定以下詳細資料： |
| 4 |
按一下儲存變更 以儲存設定。 |
管理實體
實體是對話的基石。它們是 AI 代理從使用者語音中提取的基本元素。它們代表特定的資訊，例如產品名稱、日期、數量或任何其他重要的字詞群組。透過有效識別和擷取實體，AI 代理可以更好地了解使用者意圖，並提供更準確且相關的回應。
實體類型
Webex AI Agent Studio 提供了 11 種預建的實體類型來擷取各種類型的使用者資料。您還可以建立以下任何自訂實體。
自訂實體
這些實體是可配置的，並允許開發人員擷取用例特定的資訊。
-
自訂清單 — 定義預期的字串清單，以擷取預建實體未涵蓋的特定資料點。您可以為每個字串新增多個同義詞。例如，自訂比薩大小的實體。
-
正則表達式 — 使用正則表達式來識別特定模式並擷取相應的資料。例如，電話號碼正則表達式（例如，
123-123-8789)。 -
數字 — 擷取高準確度的固定長度的數字輸入，尤其是在語音互動中。在非語音互動中，它被用作自訂和 Regex 實體類型的替代方法。例如，若要偵測五位數的帳號，必須定義長度為五。
-
字母數字 — 擷取字母與數字的組合，為語音和非語音輸入提供精確識別。
-
自由格式 — 擷取難以定義或驗證的靈活資料點。
-
地圖位置 (WhatsApp) — 擷取您在 WhatsApp 通道上共用的位置資料。
系統實體
| 實體名稱 | 說明 | 範例輸入 | 範例輸出 |
|---|---|---|---|
| 日期 | 將自然語言的日期解析為標準日期格式 | 「明年 7 月」 | 01/07/2020 |
| 時間 | 將自然語言的時間解析為標準時間格式 | 下午 5 點 | 17:00 |
| 電子郵件 | 偵測電子郵件地址 | 寫信給我info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話號碼 | 偵測常用電話號碼 | 透過 9876543210與撥我電話 | 9876543210 |
| 貨幣單位 | 解析貨幣和金額 | 我想要 20$ | 20$ |
| 序數 | 檢測序數 | 十分之四的人 | 4th |
| 樞機 | 偵測基本號碼 | 十分之四的人 | 10 |
| 地理位置 | 偵測地理位置（城市、國家/地區等） | 我去了英國倫敦的泰晤士河游泳 | 英國倫敦 |
| 人員姓名 | 偵測常用名稱 | Microsoft的比爾·蓋茨 | 比爾·蓋茨 |
| 數量 | 識別測量值，如重量或距離 | 我們距離巴黎 5 公里 | 5km |
| 持續時間 | 代表時期 | 1 週的假期 | 1 週 |
可從「實體」標籤編輯建立的實體。將實體鏈結至意圖會在您新增時使用偵測到的實體來註解您的發音。
實體角色
當需要在單一意圖中多次收集實體時，實體角色變得至關重要。透過將不同的角色指派給相同的實體，您可以引導 AI 代理更準確地理解和處理使用者輸入。
譬如，若要預訂有中轉的航班，您可以建立一個機場 具有三個角色的實體：原點，目的地，以及中轉。透過使用這些角色註解訓練發音，AI 代理可以學習預期的模式，並無縫處理複雜的預訂請求。
實體角色僅適用於 Mindmeld（自訂和系統實體）和 Rasa（僅適用於自訂實體），管理員需要勾選實體角色 NLU 引擎選擇器對話方塊的進階設定下的勾選方塊方塊。
在使用實體角色時，管理員無法從 RASA 或 Mindmeld 切換至 Swiftmatch。必須從意圖中移除角色，才能從進階 NLU 引擎設定中停用實體角色。您可以建立具有實體角色的實體。
使用實體角色建立實體
準備工作
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
於儀表板，按一下您建立的腳本化 AI 代理。 |
| 3 |
按一下訓練 （在左側窗格中）。 |
| 4 |
於訓練資料 頁面上，按一下實體 標籤。 |
| 5 |
按一下建立實體。 |
| 6 |
於建立實體 視窗，請指定下列欄位： |
| 7 |
啟用自動建議槽值 切換以在對話期間自動完成並為此實體提供替代建議。 角色 僅當在 中啟用了實體角色時，才會在建立自訂實體時顯示欄位。進階設定 的區段變更訓練引擎 RASA 和 Mindmeld NLU 引擎的視窗。 |
| 8 |
按一下儲存。 您可以使用編輯 和刪除 中的選項動作 欄以執行相關動作。
|
下一步
建立實體後，您可以將角色鏈結至實體。
將角色鏈結至實體
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
於儀表板，按一下您建立的 AI 代理。 |
| 3 |
按一下訓練 在左側窗格中。 |
| 4 |
於訓練資料 頁面上，選擇鏈結實體和實體角色的意圖。 預設情況下，意圖 出現標籤。
|
| 5 |
在插槽 區段，請按一下鏈結實體。 |
| 6 |
為實體名稱選擇實體角色。 |
| 7 |
按一下儲存。 您可以將角色指派給實體，以便為意圖收集兩次相同的實體。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理使用自然語言理解 (NLU) 和機器學習來識別客戶意圖。下列 NLU 引擎會解釋客戶的輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch — 支援多語言的快速、輕量型引擎。
- RASA - 領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld（測試版）— 提供進階的對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練資料才能達到較高的準確度。開發人員可以在腳本化 AI 代理的文章和訓練標籤上切換 NLU 引擎，以評估效能。變更引擎會更新 AI 代理的算法，需要重新訓練以根據新模型進行精確推理。您可以使用階段作業中的相似度分數和一按式測驗來分析效能差異。
開發人員還可以在切換引擎後測試和調整「切換和推理」部分中的臨界值分數。對於 RASA，臨界值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有許多意圖（100+）的代理在推理設定中通常具有較低的撤回分數。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選取您要變更訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按一下文章。的知識庫 頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按一下訓練。出現訓練資料頁面。
-
按一下設定 圖示NLU 引擎 （在頁面的右側）。的變更訓練引擎 視窗。
依預設，對於新建立的 AI 代理，NLU 引擎設定為 快速匹配。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。可能的值：
- RASA（測試版）
- 快速匹配
- Mindmeld（測試版）
-
在指定此資訊推理 區段：
- 低於哪個分數會顯示回退- 向您顯示回應所需的最低置信度，低於該最低置信度時會顯示撤回回應。
- 部分符合的分數差異- 定義回應的置信水平之間的最小差距，以清楚地顯示最佳匹配，在其下方顯示部分符合範本。
- 按一下以將進階設定 區段。
- 移除停用詞——「停用詞」是在句子中建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞法含義。當您從句子中移除停用詞（如冠詞（a、an、the 等）、代詞（他、她等）時，機器學習算法可以專注於定義文字查詢含義的字詞：消費者。如果您勾選此方塊，它會在訓練和推理時從句子中移除「停用詞」。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- 展開收縮— 訓練資料中的英文縮寫可以與傳入的消費者查詢中的字詞一起擴充為原始格式，以取得更高的準確性。範例：「不要」擴充為「不要」。如果選取此勾選方塊，則輸入訊息中的收縮會在處理前展開。所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查— 文字更正庫可在推理之前識別並更正文字中的不正確拼寫。所有三個引擎都支援此功能，僅在以下情況下：推理中的拼寫檢查 勾選方塊。
- 移除特殊字元- 特殊字元是對推理有影響的非英文數字字元。例如，NLU 引擎以不同的方式考慮Wi-Fi和 Wi-Fi。如果選取此勾選方塊，則會移除消費者查詢中的特殊字元以顯示適當的回應。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- 實體角色- 自訂實體可以具有不同的角色。僅 RASA 和 Mindmeld 支援此 NLU 引擎功能。
- 實體取代推理— 訓練資料和推理中的實體值將替換為實體 ID。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- 優先考慮槽填充- 槽填充優先於意圖偵測。
- 每條訊息儲存的結果— AI 代理計算的置信度分數將顯示在階段作業中的交易資訊下的文章數。
要在「課程」螢幕的「算法」區段中顯示的結果數量現在已限制為 5 個。前 n 個結果（1=
- Wordform 擴充功能— 使用複數、動詞等字型以及資料中內嵌的同義詞，擴充訓練資料。僅 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞— 同義詞是用於表示相同字詞的替代字詞。若選取此勾選方塊，則訓練資料中字詞的常用英文同義詞會自動生成，以精確識別消費者查詢。譬如，對於花園這個詞，系統產生的同義詞可以是後院、院子等。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- Wordforms — 字形可以以多種形式存在，例如復數、副詞、形容詞或動詞。譬如，對於「creation」字樣，其字形可以是 created、create、crerator、creation、creatively 等。如果選取此勾選方塊，則會使用替代形式的字詞來建立查詢中的字詞，並進行處理以向使用者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設定不同的臨界值分數，以確定顯示 AI 代理回應時可以接受的最低分數。
- 按一下更新 以變更 AI 代理語料庫中的算法。
- 按一下訓練。使用所選的訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態會從已儲存 至已訓練。
只有在所有文章至少有兩個發音的情況下，您才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
訓練
當您建立所有文章後，您可以訓練 AI 代理並啟用它來測試和部署它。若要使用目前的資料庫訓練 AI 代理，請按一下訓練 （右上方）。這應該將狀態變更為訓練。
當訓練完成後，狀態會變更為已訓練。按一下重新載入 圖示訓練 以擷取目前的訓練狀態。
此時，您可以按一下上線 使經過訓練的資料庫生效，並在可共用的預覽中或在部署了 AI 代理的外部通道上進行測試。
向量模型
您現在可以選取他們偏好的矢量模型，作為 Swiftmatch NLU 引擎中進階引擎設定的一部分。可以在兩個選項之間進行選擇 – 話語層級與文章層級向量。在持續努力提高 NLU 引擎的準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用語音級向量的較舊模型。我們發現在大多數情況下，文章層級的向量會提高準確度。請注意，文章層級矢量是新的單語言 AI 代理矢量化的新預設值。對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章層級相符。
您可以在階段作業的其它資訊 區段。
管理意圖
意圖 是Webex AI Agent Studio 平台的核心元件，可讓 AI 代理有效理解並回應您的輸入。它代表您想要在對話中完成的特定任務或動作。您可以定義與您要執行的任務相對應的所有意圖。意圖分類的準確性直接影響 AI 代理提供相關且有用的回應的能力。意圖分類是根據您的輸入來識別意圖的過程，允許 AI 代理以有意義且內容相關的方式進行回應。
系統意圖
- 預設回退意圖— AI 代理的功能固有地受到旨在識別和回應的意圖的限制。雖然企業無法預期您可能問的每個可能問題，但預設撤回意圖 可以幫助對話如期進行。
透過實作預設回退意圖，AI 代理開發人員可以確保 AI 代理從容地處理意外或範圍外的查詢，將對話重新導向已知意圖。
AI 代理開發人員無需將特定話語新增至回退意圖。代理可以訓練為在遇到已知範圍外的問題時自動觸發撤回意圖，否則這些問題可能會被錯誤地分類為其他意圖。
例如，在銀行 AI 代理中，客戶可能會嘗試查詢貸款。若 AI 代理未設定為處理與貸款相關的查詢，則這些查詢可作為訓練短語併入預設撤回意圖。當客戶在對話中的任何時刻查詢貸款時，AI 代理會將查詢識別為不符合其定義的意圖，並觸發撤回回應。這樣可確保做出更適當的回應。
回退意圖不應該有任何關聯的槽。
撤回意圖必須使用其回應的預設撤回範本關鍵字。
- 說明— 此意圖旨在解決客戶關於 AI 代理功能的查詢。當客戶在對話中不確定自己可以完成什麼或遇到困難時，通常會透過要求
幫助。預設情況下，說明意圖的回應會對應
說明訊息範本鍵。但是，AI 代理開發人員可以自訂回應或變更關聯的範本金鑰，以提供更具針對性且資訊豐富的指導。建議在較高層級傳達 AI 代理的功能，讓客戶清楚地了解他們下一步可以做什麼。
- 與代理交談- 此意圖讓客戶能夠在與 AI 代理互動的任何階段，請求人工代理提供協助。調用此意圖時，系統會自動起始向人工代理的轉移。此意圖的預設回應範本是
代理交接。雖然變更回應範本金鑰沒有 UI 限制，但變更它不會影響人工交接的結果。
閒談意圖
所有新建立的 AI 代理都包含四個預先定義的閒聊意圖，用於處理常見的客戶問候語、感謝之意、負面意見回饋和告別：
- 問候語
- 感謝
- AI 代理沒用
- 再見
建立意圖
開始之前
在建立意圖之前，請確保您已建立實體以鏈結至意圖。如需相關資訊，請參閱使用實體角色建立實體。
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登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
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於儀表板，選擇 AI 代理。 |
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按一下訓練 從左側窗格中。 |
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於訓練資料 頁面，按一下建立意圖。 |
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於建立意圖 視窗，請指定以下詳細資料： |
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檢查必需 如果實體是必填的，勾選方塊。 |
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輸入此槽允許的重試次數。預設情況下，該數量設定為三個。 |
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從下拉式清單選擇範本金鑰。 |
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在回應 部分中，輸入在完成意圖時要返回給使用者的最終回應範本金鑰。 |
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啟用完成後重設槽 一旦完成意圖，切換以重設在對話中收集的槽值。 如果此切換處於停用狀態，則槽會保留舊值並顯示相同的回應。
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啟用更新槽值 切換 以在與消費者對話期間更新槽值。 AI 代理會考慮填充到槽中的最後一個值來處理資料。若啟用，則每當客戶提供相同槽類型的新資訊時，都會更新已填入槽的值。
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啟用提供槽建議 切換以根據使用者輸入，在最終回應中提供槽填充建議和替代槽值。 |
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啟用結束對話 切換 以在此意圖之後關閉階段作業。 Webex Connect 和語音流程可以使用此功能來結束與消費者的對話。
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按一下儲存。 按一下訓練 位於會議的右上方訓練 標籤以反映在意圖和實體中所做的任何變更。
若要訓練 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，每個意圖至少需要兩個訓練變體（發音）。另外，每個槽必須至少有兩個註解。如果不符合這些需求，訓練 按鈕已停用。受影響的意圖旁會出現一個警告圖示，以指出問題。但是，預設的撤回意圖不受這些要求的限制。 |
下一步
建立意圖後，需要一些資訊來實現該意圖。鏈結的實體會指示如何從使用者的語音中獲取此資訊。如需相關資訊，請參閱將實體與意圖鏈結。
將實體與意圖鏈結
開始之前
確保在新增語音之前已建立實體並將其鏈結。這會在新增話語時自動註解實體。
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登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
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於儀表板，按一下您建立的 AI 代理。 |
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按一下訓練 在左側窗格中。 |
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於訓練資料 頁面上，選擇鏈結實體和實體角色的意圖。 預設情況下，意圖 出現標籤。
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在插槽 區段，請按一下鏈結實體。 鏈結的實體會出現在槽部分中。
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為實體名稱選擇實體角色。 |
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按一下儲存。 當實體被標記為必要時，會使用其他組態選項。您可以指定 AI 代理在上報或提供撤回回應之前可以請求遺失實體的次數數目上限。您可以定義在指定的重試次數內未提供所需的實體時要調用的範本鍵。
一旦 AI 代理識別了意圖並收集了所有必要的資料（槽），它會使用與為該意圖設定的最終範本金鑰關聯的訊息進行回應。若要開始新的對話或處理後續意圖而不保留先前的資料，您需要啟用完成後重設槽 切換。此設定會從對話歷史記錄中清除所有已識別的實體，確保每個新互動都重新開始。 |
產生訓練資料
您必須手動將訓練資料新增至其意圖，才能讓 AI 代理以合理的準確度工作。訓練資料包含您可以調用相同意圖的不同方式。您可以為每個意圖新增至少 15-20 個變體以提高其準確性。手動建立此訓練語料庫可能既乏味又耗時。您可以只新增幾個變體，或只新增關鍵字作為變體而不是有意義的句子。這可以透過產生訓練資料來補充現有資料來避免。
若要產生訓練資料，請執行下列步驟：
- 輸入意圖名稱和範例話語。
- 按一下產生。
- 提供意圖的簡要說明來引導 AI。
- 為 AI 產生的建議指定所需的號碼及創意水平。
- 一次生成多個變體可能會影響品質。我們建議每一代最多使用 20 個變體。
- 較低的創意設定可能會產生較不豐富的變體。
- 取決於請求的變體數量，生成過程可能需要幾秒的時間。
- 閃電圖示可將 AI 產生的變體與使用者定義的訓練資料區隔。
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理使用自然語言理解 (NLU) 和機器學習來識別客戶意圖。下列 NLU 引擎會解釋客戶的輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch — 支援多語言的快速、輕量型引擎。
- RASA - 領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld（測試版）— 提供進階的對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練資料才能達到較高的準確度。開發人員可以在腳本化 AI 代理的文章和訓練標籤上切換 NLU 引擎，以評估效能。變更引擎會更新 AI 代理的算法，需要重新訓練以根據新模型進行精確推理。您可以使用階段作業中的相似度分數和一按式測驗來分析效能差異。
開發人員還可以在切換引擎後測試和調整「切換和推理」部分中的臨界值分數。對於 RASA，臨界值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有許多意圖（100+）的代理在推理設定中通常具有較低的撤回分數。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選取您要變更訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按一下文章。的知識庫 頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按一下訓練。出現訓練資料頁面。
-
按一下設定 圖示NLU 引擎 （在頁面的右側）。的變更訓練引擎 視窗。
依預設，對於新建立的 AI 代理，NLU 引擎設定為 快速匹配。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。可能的值：
- RASA（測試版）
- 快速匹配
- Mindmeld（測試版）
-
在指定此資訊推理 區段：
- 低於哪個分數會顯示回退- 向您顯示回應所需的最低置信度，低於該最低置信度時會顯示撤回回應。
- 部分符合的分數差異- 定義回應的置信水平之間的最小差距，以清楚地顯示最佳匹配，在其下方顯示部分符合範本。
- 按一下以將進階設定 區段。
- 移除停用詞——「停用詞」是在句子中建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞法含義。當您從句子中移除停用詞（如冠詞（a、an、the 等）、代詞（他、她等）時，機器學習算法可以專注於定義文字查詢含義的字詞：消費者。如果您勾選此方塊，它會在訓練和推理時從句子中移除「停用詞」。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- 展開收縮— 訓練資料中的英文縮寫可以與傳入的消費者查詢中的字詞一起擴充為原始格式，以取得更高的準確性。範例：「不要」擴充為「不要」。如果選取此勾選方塊，則輸入訊息中的收縮會在處理前展開。所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查— 文字更正庫可在推理之前識別並更正文字中的不正確拼寫。所有三個引擎都支援此功能，僅在以下情況下：推理中的拼寫檢查 勾選方塊。
- 移除特殊字元- 特殊字元是對推理有影響的非英文數字字元。例如，NLU 引擎以不同的方式考慮Wi-Fi和 Wi-Fi。如果選取此勾選方塊，則會移除消費者查詢中的特殊字元以顯示適當的回應。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- 實體角色- 自訂實體可以具有不同的角色。僅 RASA 和 Mindmeld 支援此 NLU 引擎功能。
- 實體取代推理— 訓練資料和推理中的實體值將替換為實體 ID。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- 優先考慮槽填充- 槽填充優先於意圖偵測。
- 每條訊息儲存的結果— AI 代理計算的置信度分數將顯示在階段作業中的交易資訊下的文章數。
要在「課程」螢幕的「算法」區段中顯示的結果數量現在已限制為 5 個。前 n 個結果（1=
- Wordform 擴充功能— 使用複數、動詞等字型以及資料中內嵌的同義詞，擴充訓練資料。僅 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞— 同義詞是用於表示相同字詞的替代字詞。若選取此勾選方塊，則訓練資料中字詞的常用英文同義詞會自動生成，以精確識別消費者查詢。譬如，對於花園這個詞，系統產生的同義詞可以是後院、院子等。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- Wordforms — 字形可以以多種形式存在，例如復數、副詞、形容詞或動詞。譬如，對於「creation」字樣，其字形可以是 created、create、crerator、creation、creatively 等。如果選取此勾選方塊，則會使用替代形式的字詞來建立查詢中的字詞，並進行處理以向使用者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設定不同的臨界值分數，以確定顯示 AI 代理回應時可以接受的最低分數。
- 按一下更新 以變更 AI 代理語料庫中的算法。
- 按一下訓練。使用所選的訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態會從已儲存 至已訓練。
只有在所有文章至少有兩個發音的情況下，您才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
訓練
當您建立所有文章後，您可以訓練 AI 代理並啟用它來測試和部署它。若要使用目前的資料庫訓練 AI 代理，請按一下訓練 （右上方）。這應該將狀態變更為訓練。
當訓練完成後，狀態會變更為已訓練。按一下重新載入 圖示訓練 以擷取目前的訓練狀態。
此時，您可以按一下上線 使經過訓練的資料庫生效，並在可共用的預覽中或在部署了 AI 代理的外部通道上進行測試。
向量模型
您現在可以選取他們偏好的矢量模型，作為 Swiftmatch NLU 引擎中進階引擎設定的一部分。可以在兩個選項之間進行選擇 – 話語層級與文章層級向量。在持續努力提高 NLU 引擎的準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用語音級向量的較舊模型。我們發現在大多數情況下，文章層級的向量會提高準確度。請注意，文章層級矢量是新的單語言 AI 代理矢量化的新預設值。對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章層級相符。
您可以在階段作業的其它資訊 區段。
標記產生的變數
為了確保負責任地使用 AI，開發人員可以標記 AI 產生的輸出以進行檢閱。這樣可識別和防止任何有害或有偏見的內容。若要標記 AI 產生的輸出：
- 找到標記選項：產生的每個話語都提供了一個標記選項。
- 提供意見回饋：標記輸出時，開發人員可以新增註解並指定標記原因。
此功能最初在每月使用限制為 500 次生成操作時可用。為了滿足不斷增長的需求，開發人員可以聯絡其帳戶所有者以請求提高此限制。
建立多語言意圖與實體
您可以建立多種語言的訓練資料。對於為您的 AI 代理設定的每種語言，您必須定義可反映所需互動的語音。雖然各個語言的槽保持一致，但范本索引鍵會唯一地識別每種語言的回應。
並非所有語言都支援所有實體類型。如需每種語言支援的實體類型清單的相關資訊，請參閱支援的語言與實體 表格在腳本化 AI 代理支援的語言。
管理回應
回應是您的 AI 代理為回應客戶的查詢或意圖而傳送給客戶的訊息。您可以建立的回應包括：
- 文字— 用於直接溝通的純文字訊息。
- 守則- 動態內容或動作的內嵌代碼。
- 多媒體— 影像、音訊或視訊元素，以增強使用者體驗。
回應有兩個主要組成部分：
- 範本- 對映至特定意圖的預定義回應結構。
- 工作流程- 根據識別的意圖確定使用哪個範本的邏輯。
代理交接、說明、回退和歡迎的範本已預先設定，且回應訊息可從相應的範本變更。
回應類型
「回應設計器」部分涵蓋了不同類型的回應以及如何設定它們。
的工作流程 標籤用於在調用以異步方式回應的外部API時處理異步回應。工作流程必須用 python 編碼。
變數取代
變數取代可讓您使用動態變數作為回應範本的一部分。階段作業中的所有標準變數（或實體），以及 AI 代理開發人員可在自由格式物件（例如資料儲存區 透過此功能，可在回應範本中使用欄位。變數使用以下語法表示： ${variable_name } 。例如，使用名為 apptdate 的實體的值時，會使用${entities.appt日期} 或${newdf狀態.model_state .entities.apptdate.value}。
可以使用從通道接收的變數或在對話過程中從消費者處收集的變數來個人化回應。當您開始鍵入 ${ 時，自動完成功能會在文字區域中顯示變數的語法。選取所需的建議會自動使用變數填充區域，並突出顯示該變數。
使用回應設計器來設定回應
回應設計器提供了一個方便使用者的介面，用於建立回應，而無需大量的編碼知識。有兩種可用的回應類型：
- 條件回應： 對於非開發人員，此選項可讓您輕鬆構建 AI 代理向客戶提供的回應。
- 代碼片段： 對於使用 Python 的開發人員，此選項提供了使用代碼來設定回應的靈活性。
回應設計器旨在確保使用者體驗符合 AI 代理正在互動的特定通道。
回應範本
- 文字- 這些是簡單的文字回應。為了增強使用者體驗，回應設計器允許在單個回應中使用多個文字方塊，使您能夠將冗長的訊息細分為更易於管理的區段。每個文字方塊都可以包含各種回應選項。在對話期間，系統會隨機選取其中一個選項並顯示給使用者，確保進行動態且引人入勝的互動。
若要維持動態且引人入勝的使用者體驗，您可以向范本新增多個回應選項。當啟動具有多個選項的範本時，會隨機選取其中一個選項顯示給使用者。您可以透過按一下+新增變體 按鈕（位於回應底部）。
在儲存回應時，您可能會看到一則警告，指出需要更正的錯誤數量。有錯誤的欄位將以紅色突出顯示。透過使用導覽箭頭，開發人員可以輕鬆找到並修正任何通道或回應格式的這些錯誤。如果清單選取器或輪播包含多張卡片，則點導覽可讓您瀏覽有錯誤的卡片。對於單張卡片，對應的點會變成紅色以表示發生錯誤。
- 快速回覆- 文字回應可與按鈕配對，按鈕可以是文字型回應或URL鏈結。文字按鈕需要標題和有效荷載，按一下時會傳送至機器人。URL按鈕將使用者重新導向至特定網頁。
當客戶的查詢不明確時，部分相符可讓機器人將相關文章或意圖建議作為選項。此功能適用於網路和 Facebook 互動。
新增URL快速回覆
固定回應和條件回應中的URL快速回覆按鈕可讓您建立按鈕，將使用者重新導向至您的 網站，以獲取更多資訊或進行諸如填寫表格之類的動作。按一下這些按鈕時，會在相同瀏覽器視窗的新標籤中開啟指定的URL ，而不會將任何資料傳送回機器人。
若要在條件或固定回應中新增URL快速回覆：
- 選擇您要設定URL快速回覆的文章或範本鍵。
- 按一下+新增快速回覆。的按鈕式 出現快顯視窗。
- 選擇按鈕類型為URL 在網路通道中。
- 指定按鈕的標題，以及在按一下按鈕後必須將使用者重新導向到的URL 。
- 按一下完成 以新增URL快速回覆。
URL類型按鈕也可透過動態回應類型來設定，其中將使用 python 代碼片段來設定這些按鈕。預覽和可共用的預覽部分支援這些按鈕。IMIchat 的「即時聊天」widget 或其它第三方通道目前不支援這些功能。
- 輪播- 豐富回應可以包含以輪播格式排列的單張或多張卡片。每張卡片都需要標題，並且可以包含影像、說明和最多三個按鈕。
可使用文字或URL鏈結來設定輪播範本中的快速回覆按鈕。按一下URL按鈕會將使用者重新導向至指定的網站。按一下文字型快速回覆按鈕會將已設定的有效荷載傳送至機器人，從而觸發相應的回應。
- 影像- 多媒體範本，使用者可在其中透過提供 URL 來設定影像。
- 視訊- 根據設定的視訊URL呈現預覽中的視訊。
- 守則- 可用於編寫用於調用 API 或執行其他邏輯的 Python 代碼。
代碼片段
條件回應具有廣泛的功能和不同的範本，可以有效解決大多數 AI 代理的需求。但是，對於無法透過條件回應完全實現的複雜用例，或者對於喜歡編碼的開發人員，可以使用代碼片段回應類型。
代碼片段可讓您使用 Python 代碼來設定回應。這種方法可讓您在回應範本或文章中建立所有類型的回應，包括快速回覆、文字、輪播、影像、音訊、視訊和檔案。
在代碼片段範本中定義的功能代碼可用來設定變數，然後在其他範本中使用。請務必注意，在條件回應中使用時，函式代碼無法直接傳回回應。
代碼段驗證 — 平台僅檢查您正在設定的代碼段中的語法錯誤。但是，回應內容本身的任何錯誤都可能導致使用者在已設定的通道上與機器人互動時發生問題。譬如，編輯器不會阻止您為網路通道新增「時間選取器」回應，但是如果使用者的查詢觸發了該特定回應，則會導致錯誤。
如果您未為不同的通道設定唯一回應，則 Web 回應會被視為預設回應，並會傳送給客戶。 Web 通道支援的範本清單包括：
- 文字- 可以有多個變體的簡單文字訊息。會根據查詢顯示此已設定訊息。
- 快速回覆- 包含文字和可按一下按鈕的範本。
- 輪播— 卡片集合，每張卡片都有標題、影像URL和說明。
- 影像- 透過提供 URL 來設定影像的範本。
- 視訊- 透過提供視訊URL來設定視訊的範本。您可以透過按一下或點選影像來播放視訊。
- 檔案- 透過提供用於存取該檔案的URL來設定 pdf 檔案的範本。
- 音訊- 範本，可透過提供音訊URL來設定音訊檔案。它還會顯示輸出中音訊訊息的持續時間。
配置管理設定
開始之前
建立腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽至 並設定以下詳細資料： |
| 2 |
按一下儲存變更 以儲存設定。 |
下一步
向腳本化 AI 代理新增語言。
向腳本化 AI 代理新增語言
開始之前
建立腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽至 標籤。 |
| 2 |
按一下+新增語言 新增語言並從下拉式清單選取語言。 |
| 3 |
按一下新增 以新增語言。 |
| 4 |
啟用下的切換動作 以啟用該語言。 |
| 5 |
新增語言後，您可以將語言設定為預設語言。將滑鼠移至語言上方按一下設為預設。 您無法刪除或停用預設語言。此外，如果您變更現有的預設語言，則可能會影響 AI 代理的文章、精選、測試和預覽體驗。 |
| 6 |
按一下儲存變更。 |
配置交接設定
用於回答問題的腳本化 AI 代理
腳本化 AI 代理是知識驅動的代理，其知識庫由一組問題和答案組成。腳本化 AI 代理可以根據使用者建立的訓練語料庫（範例和答案的集合）提供答案。此功能在以下情況下非常有用：
- 需要特定知識 - 客服需要回答預先定義的網域內的問題。
- 一致性很重要 — 代理必須對類似的查詢提供一致的回應。
- 需要有限的靈活性 － 客服的回應受限於訓練語料庫中的資訊。
此區段包括下列組態設定：
建立用於回答問題的腳本化 AI 代理
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
於儀表板，按一下+建立代理。 |
| 3 |
於建立 AI 代理 螢幕上，按一下從頭開始。 您還可以選擇預先定義的範本來快速建立您的 AI 代理。您可以將 AI 代理類型篩選為腳本化。在這種情況下，設定檔 頁面自動填入。 |
| 4 |
按一下下一步。 |
| 5 |
在您要建立什麼類型的代理 區段，按一下腳本化。 |
| 6 |
在您的代理的主要功能是什麼 區段，請按一下回答問題。 |
| 7 |
按一下下一步。 |
| 8 |
於定義代理 頁面，請指定以下詳細資料： |
| 9 |
按一下建立。 已成功建立用於回答問題的腳本化 AI 代理，現在可在儀表板。
在 AI 代理標頭上，您可以執行以下任務：
您還可以匯入預先建立的 AI 代理。如需相關資訊，請參閱匯入預先建立的 AI 代理。 |
下一步
新增篇 傳送給 AI 代理。
更新腳本化 AI 代理設定檔
開始之前
建立腳本化 AI 代理來回答問題。
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀表板，選取您建立的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽至 並設定以下詳細資料： |
| 4 |
按一下儲存變更 以儲存設定。 |
管理文章
文章是指令化 AI 代理的重要組成部分。文章是問題、其變體及對此問題的回應的組合。每篇文章都有一個預設問題 來識別它。所有文章共同構成 AI 代理的知識庫 或語料庫。當您的客戶詢問某些事情時，系統會檢查其知識庫並為您提供找到的最佳答案。
拉沙 和心靈融合 NLU 引擎需要至少兩個訓練變體（發音），才能使文章成為語料庫已訓練模型的一部分。的訓練 和儲存並訓練 如果您選擇 Rasa 或 Mindmeld NLU 引擎，並且文章的變體數量少於兩個，則按鈕在腳本化 AI 代理中用於回答問題。當您將指示器停留在這些無法使用的按鈕上時，系統會顯示一則訊息，要求您在訓練前解決問題。此外，系統還會顯示一個與有問題的文章相對應的警告圖示。您可以透過為文章新增兩個以上的變體來解決問題。的訓練 和儲存並訓練 問題解決後，按鈕即可使用。具有兩個變體不適用於預設文章 –部分符合訊息、回退訊息和歡迎訊息。
您可以將文章分類為他們選擇的類別，所有未分類的文章都會保持分類為未指定。從建立文章時開始，每個 AI 代理可使用四篇預設文章。以下是這些：
- 歡迎訊息— 當客戶與 AI 代理之間開始對話時，此包含第一條訊息。
- 撤回訊息— 當 AI 代理無法理解使用者的問題時，AI 代理會顯示此訊息。
- 部分相符— 當 AI 代理識別出多篇分數差異很小的文章（如在交接 和推論 設定），代理會將此相符訊息與相符的文章一起顯示為選項。您還可以設定與這些選項一起顯示的文字回應。
- 您可以執行什麼操作？ — 您可以設定 AI 代理的功能。每當最終使用者質疑 AI 代理的功能時，AI 代理就會顯示此內容。
除了這些之外，與代理交談 客服交接時會新增預設文章交接 和推理 設定已啟用。
所有新的 AI 代理還具有四個SmallTalk 處理有關以下使用者之語音的文章：
- 問候語
- 感謝
- AI 代理沒有幫助
-
再見
建立新的 AI 代理時，預設情況下會在 AI 代理知識庫中提供這些文章和回應。您還可以修改或移除這些項目。
透過 UI 和預設回應新增文章
文章是問題、其變體及對此問題的回應的組合。消費者的每個查詢都會與這些文章（知識庫）進行比較，而返回最高置信度的答案將作為 AI 代理的回應顯示給使用者。如要新增文章：
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀表板，選擇您建立的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽至，然後按一下建立新文章。 |
| 4 |
新增預設變體。 |
| 5 |
請為文章選擇下列任何預設回應。可能的值：
如需相關資訊，請參閱使用回應設計器配置回應 區段。 |
| 6 |
按一下儲存並訓練。 |
從目錄匯入
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀表板，選擇您建立的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽至 並按一下橢圓形 圖示。 |
| 4 |
按一下從目錄匯入。 |
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選擇要新增至代理的文章的類別。 |
| 6 |
按一下完成。 |
從鏈結中擷取常見問題及解答
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登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀表板，選擇您建立的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽至 ，然後按一下省略號圖示。 |
| 4 |
按一下從鏈結中擷取常見問題及解答。 |
| 5 |
提供託管常見問題及常見問題的URL ，然後按一下擷取。 |
| 6 |
按一下匯入。 |
從檔案匯入
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀表板，選擇您建立的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽至 並按一下省略號 圖示。 |
| 4 |
按一下從檔案匯入 並選擇CSV 以從CSV 檔案匯入文章。如果您要從 JSON 格式的檔案匯入文章，請選擇 JSON。 |
| 5 |
按一下瀏覽 並選取包含所有文章的檔案。按一下下載範例 以檢視必須指定文章的格式。 |
| 6 |
按一下匯入。 |
新增自訂同義詞
許多 AI 代理用例往往涉及可能不是標準英語詞彙一部分或特定於業務環境的字詞和片語。譬如，您希望 AI 代理識別 Android 應用程式、iOS 應用程式等。AI 代理必須在所有相關文章的訓練朗讀中包含這些術語及其變體，從而導致冗餘資料輸入。
若要解決此冗餘問題，您可以使用腳本化 AI 代理中的自訂同義詞來回答問題。平台在執行時會自動將每個詞根的同義詞替換為詞根。
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登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
從儀表板，選擇您建立的 AI 代理。 |
| 3 |
導覽至 並按一下橢圓形圖示。 |
| 4 |
按一下自訂同義詞。 |
| 5 |
按一下新根字。 |
| 6 |
設定詞根值及其同義詞，然後按一下儲存。 |
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新增同義詞後，再次訓練 AI 代理。 您也可以將同義詞（以CSV 檔案格式）匯出至本機資料夾，並將檔案重新匯入平台。 |
自然語言理解 (NLU) 引擎
腳本化 AI 代理使用自然語言理解 (NLU) 和機器學習來識別客戶意圖。下列 NLU 引擎會解釋客戶的輸入並提供準確的回應：
- Swiftmatch — 支援多語言的快速、輕量型引擎。
- RASA - 領先的開源對話式 AI 框架。
- Mindmeld（測試版）— 提供進階的對話流程和 NLU 功能。
RASA 需要比 Swiftmatch 更多的訓練資料才能達到較高的準確度。開發人員可以在腳本化 AI 代理的文章和訓練標籤上切換 NLU 引擎，以評估效能。變更引擎會更新 AI 代理的算法，需要重新訓練以根據新模型進行精確推理。您可以使用階段作業中的相似度分數和一按式測驗來分析效能差異。
開發人員還可以在切換引擎後測試和調整「切換和推理」部分中的臨界值分數。對於 RASA，臨界值分數往往與意圖數量成反比，這意味著具有許多意圖（100+）的代理在推理設定中通常具有較低的撤回分數。
變更訓練引擎
在 NLU 引擎之間切換。
-
選取您要變更訓練引擎的 AI 代理。
- 對於用於回答問題的腳本化 AI 代理：按一下文章。的知識庫 頁面。
- 對於用於執行任務的腳本化 AI 代理：按一下訓練。出現訓練資料頁面。
-
按一下設定 圖示NLU 引擎 （在頁面的右側）。的變更訓練引擎 視窗。
依預設，對於新建立的 AI 代理，NLU 引擎設定為 快速匹配。
-
選擇訓練引擎來訓練 AI 代理。可能的值：
- RASA（測試版）
- 快速匹配
- Mindmeld（測試版）
-
在指定此資訊推理 區段：
- 低於哪個分數會顯示回退- 向您顯示回應所需的最低置信度，低於該最低置信度時會顯示撤回回應。
- 部分符合的分數差異- 定義回應的置信水平之間的最小差距，以清楚地顯示最佳匹配，在其下方顯示部分符合範本。
- 按一下以將進階設定 區段。
- 移除停用詞——「停用詞」是在句子中建立語法關係的功能詞，但本身沒有詞法含義。當您從句子中移除停用詞（如冠詞（a、an、the 等）、代詞（他、她等）時，機器學習算法可以專注於定義文字查詢含義的字詞：消費者。如果您勾選此方塊，它會在訓練和推理時從句子中移除「停用詞」。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- 展開收縮— 訓練資料中的英文縮寫可以與傳入的消費者查詢中的字詞一起擴充為原始格式，以取得更高的準確性。範例：「不要」擴充為「不要」。如果選取此勾選方塊，則輸入訊息中的收縮會在處理前展開。所有三個 NLU 引擎都支援此功能。
- 推理中的拼寫檢查— 文字更正庫可在推理之前識別並更正文字中的不正確拼寫。所有三個引擎都支援此功能，僅在以下情況下：推理中的拼寫檢查 勾選方塊。
- 移除特殊字元- 特殊字元是對推理有影響的非英文數字字元。例如，NLU 引擎以不同的方式考慮Wi-Fi和 Wi-Fi。如果選取此勾選方塊，則會移除消費者查詢中的特殊字元以顯示適當的回應。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- 實體角色- 自訂實體可以具有不同的角色。僅 RASA 和 Mindmeld 支援此 NLU 引擎功能。
- 實體取代推理— 訓練資料和推理中的實體值將替換為實體 ID。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- 優先考慮槽填充- 槽填充優先於意圖偵測。
- 每條訊息儲存的結果— AI 代理計算的置信度分數將顯示在階段作業中的交易資訊下的文章數。
要在「課程」螢幕的「算法」區段中顯示的結果數量現在已限制為 5 個。前 n 個結果（1=
- Wordform 擴充功能— 使用複數、動詞等字型以及資料中內嵌的同義詞，擴充訓練資料。僅 Swiftmatch 支援此功能。
- 同義詞— 同義詞是用於表示相同字詞的替代字詞。若選取此勾選方塊，則訓練資料中字詞的常用英文同義詞會自動生成，以精確識別消費者查詢。譬如，對於花園這個詞，系統產生的同義詞可以是後院、院子等。僅 Swiftmatch 支援此 NLU 引擎功能。
- Wordforms — 字形可以以多種形式存在，例如復數、副詞、形容詞或動詞。譬如，對於「creation」字樣，其字形可以是 created、create、crerator、creation、creatively 等。如果選取此勾選方塊，則會使用替代形式的字詞來建立查詢中的字詞，並進行處理以向使用者提供適當的回應。
開發人員可以為不同的 NLU 引擎設定不同的臨界值分數，以確定顯示 AI 代理回應時可以接受的最低分數。
- 按一下更新 以變更 AI 代理語料庫中的算法。
- 按一下訓練。使用所選的訓練引擎訓練 AI 代理後，知識庫狀態會從已儲存 至已訓練。
只有在所有文章至少有兩個發音的情況下，您才能使用 RASA 和 Mindmeld 訓練 AI 代理。
訓練
當您建立所有文章後，您可以訓練 AI 代理並啟用它來測試和部署它。若要使用目前的資料庫訓練 AI 代理，請按一下訓練 （右上方）。這應該將狀態變更為訓練。
當訓練完成後，狀態會變更為已訓練。按一下重新載入 圖示訓練 以擷取目前的訓練狀態。
此時，您可以按一下上線 使經過訓練的資料庫生效，並在可共用的預覽中或在部署了 AI 代理的外部通道上進行測試。
向量模型
您現在可以選取他們偏好的矢量模型，作為 Swiftmatch NLU 引擎中進階引擎設定的一部分。可以在兩個選項之間進行選擇 – 話語層級與文章層級向量。在持續努力提高 NLU 引擎的準確性的過程中，我們嘗試使用文章級向量，而不是使用語音級向量的較舊模型。我們發現在大多數情況下，文章層級的向量會提高準確度。請注意，文章層級矢量是新的單語言 AI 代理矢量化的新預設值。對於多語言 AI 代理，僅當多語言模型為 Polymatch 時，才支援文章層級相符。
您可以在階段作業的其它資訊 區段。
配置管理設定
開始之前
建立腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽至 並設定以下詳細資料： |
| 2 |
按一下儲存變更 以儲存設定。 |
下一步
向腳本化 AI 代理新增語言。
向腳本化 AI 代理新增語言
開始之前
建立腳本化 AI 代理。
| 1 |
導覽至 標籤。 |
| 2 |
按一下+新增語言 新增語言並從下拉式清單選取語言。 |
| 3 |
按一下新增 以新增語言。 |
| 4 |
啟用下的切換動作 以啟用該語言。 |
| 5 |
新增語言後，您可以將語言設定為預設語言。將滑鼠移至語言上方按一下設為預設。 您無法刪除或停用預設語言。此外，如果您變更現有的預設語言，則可能會影響 AI 代理的文章、精選、測試和預覽體驗。 |
| 6 |
按一下儲存變更。 |
配置交接設定
預覽您的腳本化 AI 代理
Webex AI Agent Studio 可讓您在開發 AI 代理時甚至在開發完成後預覽 AI 代理。這樣，您可以測試 AI 代理的運作，並判斷是否產生了與各自輸入查詢相對應的所需回應。您可以使用以下方式預覽您的腳本化 AI 代理。
- AI 代理儀表板— 將滑鼠移至 AI 代理卡片上方，以檢視預覽 AI 代理的選項。按一下預覽 以開啟「AI 代理」預覽小工具。
- AI 代理標題— 在透過按一下 AI 代理卡片或 AI 代理卡片上的編輯按鈕進入任何 AI 代理的編輯模式後， 預覽 選項在標頭區段中始終可見。
- 最小化小工具- 啟動預覽然後最小化之後，會在頁面的右下角建立一個聊天標題 widget，允許您輕鬆地重新開啟預覽模式。
除此以外，您還可以從 AI 代理中復制可共用的預覽鏈結。在 AI 代理卡片上，按一下橢圓形 圖示，然後按一下複製預覽鏈結。您可以與 AI 代理的其他使用者共用此鏈結。
平台預覽小工具
預覽 widget 會出現在螢幕的右下方。您可以提供語音（或語音序列）來查看 AI 代理如何回應，並確保其如預期執行。AI 代理預覽支援多語言，可以自動偵測說話的語言以做出相應的回應。您還可以透過按一下語言選擇器並從可用選項清單中進行選擇，在預覽中手動選取語言。
您可以最大化預覽小工具以獲得更好的檢視。此外，您還可以提供消費者資訊並啟動多個會議室來徹底測試 AI 代理。
可共用的預覽小工具
可共用的預覽小工具可讓您以可展示的方式與利益相關者和使用者共用 AI 代理，而無需開發自訂 UI 來呈現 AI 代理。依預設，複製的預覽鏈結會使用電話外殼呈現 AI 代理。您可以透過變更預覽鏈結中的某些參數來進行一些快速自訂。他們有兩個主要的自訂項目：
- 小工具顏色— 透過附加
品牌顏色參數傳遞給鏈結。您可以使用顏色名稱或使用顏色的十六進制代碼定義簡單顏色。 -
電話機殼— 透過變更
電話外殼鏈結中的參數。這設定為真實預設情況下，並且可以透過將其停用錯誤的包含以下參數的範例預覽鏈結：
?botunique_name = <yourbot_unique_name企業版(&T) = unique_name<your &root=.&enterprise_unique_name phoneCasing=true (&)品牌色彩= 4391DA_
腳本化 AI 代理的通用管理部分
AI 代理組態頁面的左側面板上會顯示下列區段：
訓練
隨著 AI 代理的發展並變得越來越複雜，對其邏輯或自然語言理解 (NLU) 的變更有時會產生意外的後果。為了確保最佳效能並識別潛在問題，AI 代理平台提供了方便的一按式機器人測試框架。您可以：
- 輕鬆建立並執行一組全面的測試用例。
- 針對各種情境定義測試訊息和預期的回應。
- 透過建立包含多條訊息的測試用例來模擬複雜的互動。
定義測驗
您可以使用以下步驟定義測驗：
- 登入Webex AI Agent Studio 平台。
- 於儀表板，按一下您建立的腳本化 AI 代理。
- 按一下測試 在左側窗格中。預設情況下，測試用例 出現標籤。
- 選取測試用例，然後按一下執行選取的測驗。
表格中的每一行代表一個測試用例，該測試用例具有下列參數：
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| 訊息 | 範例訊息，代表您可以預期使用者傳送至 AI 代理的查詢和陳述類型。 |
| 預期的語言 | 使用者預期與 AI 代理互動時使用的語言。 |
| 預期的文章 | 指定要在回應特定使用者訊息時顯示的文章。為了協助您找到最相關的文章，此欄目提供了一個智慧型自動完成功能。輸入時，系統會根據目前為止輸入的文字建議相符的文章。 |
| 重設上一個內容 | 按一下此欄中的勾選方塊，以隔離測試用例，並確保它們獨立於任何現有的 AI 代理內容執行。當啟用時，每個測試用例都在新階段作業中模擬，避免來自先前互動或儲存資料的任何干擾。 |
| 包括部分相符 | 啟用此切換可將測試用例視為成功，即使預期的文章僅部分符合實際回應。 |
| 從 CSV 匯入 | 從逗號分隔檔案 (CSV) 檔案匯入測試用例。在此情況下，所有現有的測試用例都會被覆寫。 |
| 匯出至 CSV 檔 | 將測試用例匯出為逗號分隔檔案 (CSV) 檔案。 |
| 測試回撥 | 啟用此切換可在不需要實際來電的情況下模擬傳入的回撥並測試流程的行為。 此選項僅適用於執行動作的腳本化 AI 代理。 |
| 流程中的回撥 | 按一下此欄中的勾選方塊，以指出意圖必須觸發回撥。 此選項僅適用於執行動作的腳本化 AI 代理。 |
| 預期的回撥範本 | 指定在發生回撥時要啟動的範本鍵。 此選項僅適用於執行動作的腳本化 AI 代理。 |
| 回撥逾時 (秒) | AI 代理在將回撥視為逾時之前的等待回撥回應的時間上限 (以秒為單位)。最多允許 20 秒的逾時時間。 此選項僅適用於執行動作的腳本化 AI 代理。 |
執行測試
於執行 標籤，按一下執行選取的測驗 以起始所有選取的測試用例的順序執行。
您還可以從以下位置執行測試用例：測試用例 標籤。
.若要檢視具有特定結果的測試用例，請按一下所需的結果（例如，已通過，已通過，部分符合，失敗，等待中) 在摘要功能區中。這會篩選測試用例清單，以僅顯示符合選取結果的那些測試用例清單。
的階段作業ID 與每個測試用例關聯的檔案會顯示在結果中。這可讓您快速交叉引用測試用例並檢視交易詳細資料。若要執行此操作，請選擇交易詳細資料 選項中的動作 欄。
執行歷史記錄
於歷史記錄 標籤，存取所有已執行的測試用例。
- 按一下下載 圖示從動作 欄以將已執行的測試資料匯出為CSV 檔案以進行離線分析或報告。
- 複查用於每個測試用例執行的特定引擎和算法設定。此資訊可協助開發人員最佳化 AI 代理的效能。
- 若要檢視用於特定訓練引擎的進階算法組態設定，請按一下資訊 圖示。這提供了在測試期間影響 AI 代理行為的參數和設定的洞見。
分組討論
的階段作業 區段提供 AI 代理與客戶之間所有互動的綜合記錄。每個階段作業都包含詳細的訊息交換歷史記錄。您可以將階段作業資料匯出為CSV 檔案，以進行離線分析和稽核。您可以使用此資料來檢查特定階段作業的訊息和內容，以深入了解使用者互動，並找出需要改進的區域，優化 AI 代理的回應，並增強整體使用者體驗。
它可以透過在頁面中顯示結果來處理大型資料集。您可以使用精簡結果 部分，以根據各種條件篩选和排序階段作業。表格中的每一行都顯示基本的課程詳細資訊，包括：
- 通道 — 發生互動（例如聊天、語音）的通道。
- 作業階段 ID—課程的唯一標識符。
- 使用者ID— 使用者的唯一標識符。
- 訊息 — 階段作業期間交換的訊息數。
- 更新於 — 課程的結束時間。
- 中繼資料 — 關於階段作業的其他資訊。
- 隱藏測試課程 — 選取此勾選方塊可隱藏測試課程並僅顯示實時課程的清單。
- 代理交接已發生 — 選取此勾選方塊以篩選交接給代理的階段作業。如果發生客服交接，它將顯示耳機圖示，以指示聊天已移交給人工客服。
- 發生錯誤 — 選取此勾選方塊以篩選發生錯誤的階段作業。
- 投反對票 — 選取此勾選方塊以篩選投反對票的階段作業。
按一下某一列，以存取特定課程的詳細檢視畫面。使用勾選方塊，可根據代理交接、錯誤和否決票篩選階段作業。解密階段作業需要使用者層級的權限和進階的資料保護設定。按一下解密內容 以檢視課程詳細資訊。
用於回答問題的腳本化 AI 代理中特定階段作業的階段作業詳細資訊
的階段作業詳細資訊 在腳本化 AI 代理中用於回答問題的檢視提供使用者與 AI 代理之間特定互動的全面細分。
的訊息 區段：
- 顯示使用者在階段作業期間傳送的所有訊息。
- 顯示 AI 代理產生的相應回應。
- 顯示訊息的時間順序，提供互動的內容。
交易資訊標籤：
- 列出被識別為與客戶的查詢相關的文章，包括完全相符和部分相符。
- 顯示與每個已識別文章關聯的相似度分數，指示相關度。
- 顯示用於處理客戶的查詢並識別相關文章的底層算法的結果。
- 根據 設定的設定，顯示算法結果數。交接和推理 標籤。
的其他資訊 區段中的階段作業詳細資訊 檢視提供有關特定互動的其他內容及詳細資訊。以下是所顯示資訊的細分：
- 已處理的查詢- 顯示客戶輸入經過 AI 代理的自然語言理解 (NLU) 管道處理後的預處理版本。
- 代理交接- 指出是否在階段作業期間進行了代理交接。檢查代理交接規則 如果代理交接是由特定規則觸發的，勾選方塊。
- 回應類型- 指定 AI 代理產生的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件- 指出觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎- 代表用於處理客戶查詢的 NLU 引擎（例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld）。
- 臨界值分數- 顯示設定的最小臨界值分數和部分符合分數差。交接和推理 設定。這些值決定查詢何時被視為超出範圍或需要代理干預。
- 進階記錄- 提供與特定交易ID關聯的除錯記錄清單。進階記錄通常會保留 180 天。
用於執行動作的腳本化 AI 代理中特定階段作業的階段作業詳細資訊
的交易資訊 「腳本化 AI 代理」中用於執行動作的標籤提供特定互動的詳細細分，將資訊分類為四個部分：
識別的意圖 區段：
- 顯示為客戶查詢識別的意圖。
- 指出與每個已識別意圖關聯的置信度。
- 列出與所識別意圖關聯的槽。按一下插槽，以檢視有關其值以及如何從使用者查詢中擷取的其他資訊。
已識別實體 部分列出從客戶的訊息中擷取的且與使用中的消費者意圖關聯的實體。這些實體代表機器人在使用者查詢中識別的關鍵資訊片段。
的算法結果 區段提供導致 AI 代理回應的底層流程的見解。以下是所顯示資訊的細分：
- 意圖清單- 顯示已識別的意圖及其對應的相似性分數。
- 實體清單- 顯示從使用者訊息中擷取的實體。
的其他資訊 顯示：
- 代理交接- 指出是否在階段作業期間進行了代理交接。檢查代理交接規則 如果代理交接是由特定規則觸發的，勾選方塊。
- 範本金鑰- 指出與觸發 AI 代理回應的意圖關聯的範本鍵。
- 回應類型- 指出 AI 代理產生的回應類型，例如代碼片段或條件回應。
- 回應條件- 指出觸發 AI 代理回應的特定條件或規則。
- NLU 引擎- 代表用於處理客戶查詢的 NLU 引擎（例如 RASA、Switchmatch 或 Mindmeld）。
- 臨界值分數- 顯示設定的最小臨界值分數和部分符合分數差。交接和推理 設定。這些值決定查詢何時被視為超出範圍或需要代理干預。
- 進階記錄- 提供與特定交易ID關聯的除錯記錄清單。進階記錄通常會保留 180 天。
您也可以使用下載選項來下載及檢視 JSON 格式的交易資訊。
的中繼資料 標籤顯示：
- NLP 中繼資料- 檢閱適用於客戶輸入內容的預處理步驟， NLP 標籤。
- 資料儲存區和 FinalDF — 存取與 中的階段作業相關的資料資料儲存區 和最終 DF 智慧型機器人的標籤。
- 搜尋功能- 使用內建的搜尋列在對話中快速尋找特定的表達。
歷史記錄
每當您新增或修改文章、意圖或實體時，都必須重新訓練您的腳本化 AI 代理以確保它是最新的。每次訓練課結束後，請徹底測試您的 AI 代理，以驗證其準確性和有效性。
「歷史記錄」頁面允許您：
- 檢視訓練歷史記錄 — 追踪訓練資料庫的時間以及所做的變更。
- 比較訓練引擎 — 檢閱用於不同迭代的訓練引擎及其對應的訓練持續時間。
- 追踪變更 — 監控設定、文章、回應、NLP 和策展的變更。
- 恢復至先前版本 - 如有需要，可輕鬆恢復至較舊的訓練集。
歷史記錄區段提供了用於管理知識庫文章的便利工具：
- 啟用文章 — 將先前處於非活動狀態的文章設為實時 將它們包含在 AI 代理的回應中。
- 編輯文章 — 建立現有文章的新版本，同時保留原文章以供參考。
- 預覽效能 — 使用特定知識庫評估 AI 代理的效能：預覽 功能。
- 下載文章 — 將您的知識庫文章匯出為CSV 檔案以進行離線分析或參考。 此選項僅適用於腳本化 AI 代理，用於回答問題。
稽核記錄
的稽核記錄 區段提供過去 35 天內對您的腳本化 AI 代理所做的修改的詳細記錄。若要存取稽核記錄：
- 導覽至儀表板，然後按一下您建立的 AI 代理。
- 按一下歷史記錄 標籤以檢視 AI 代理的歷史記錄。
- 按一下稽核記錄 標籤以查看詳細的變更日誌：
- 更新時間 — 進行變更的日期與時間。
- 更新者 — 進行變更的使用者。
- 欄位 — 機器人中進行修改的區段（例如，設定、文章、回應）。
- 說明 — 有關變更的其他詳細資料。
-
使用
更新者和欄位搜尋選項，以快速找到特定的稽核記錄項目。 -
的機型歷史記錄標籤最多顯示每個 AI 代理的 10 個語料庫。
精選
訊息會根據以下條件新增至 Curation 主控台：
- 撤回訊息 — 當 AI 代理無法理解使用者的訊息並觸發撤回意圖時。
- 預設撤回意圖 — 如果啟用此切換，則啟用預設撤回意圖的訊息將傳送至 Curation 主控台。
此條件僅適用於執行動作的腳本化 AI 代理。
- 投反對票的訊息 — 使用者在 AI 代理預覽期間投反對票的訊息。
- 代理交接 — 由於已設定的規則而導致人工代理交接的訊息。
- 從階段作業 — 被使用者標記為未從階段作業或會議室資料中收到預期的回應的訊息。
- 低置信度 — 置信度分數在指定的低置信度臨界值內的訊息。
- 部分相符 — AI 代理無法明確識別正確意圖或回應的訊息。
解決問題
的問題 標籤提供了一個集中位置，用於檢閱和處理已標記為需要管理的訊息。您可執行以下操作：
- 根據問題的嚴重性和相關性選擇解決或忽略問題。
- 檢查原始的使用者話語、AI 代理的回應，以及任何附加的媒體。
解密存取權在使用者層級授予，需要進階資料保護 以在後端啟用。
若要解決問題，您可以：
-
鏈結至現有的文章 — 若要將問題與現有的文章連線，請選取鏈結 選項，並蒐尋所需的文章。
-
建立新文章 — 使用新增至新文章 直接從 Curation 主控台建立新文章的選項。
-
忽略問題 - 解決或忽略問題以從 Curation 主控台將其移除。
- 不允許鏈結至預設文章（歡迎訊息、回退訊息、部分符合）。
- 對於執行動作的指令化 AI 代理，請從下拉式清單選取適當的意圖，並標記任何相關實體。
- 進行變更後，請重新訓練您的 AI 代理以確保新知識反映在其回應中。
- 同時解決或忽略多個問題，以實現高效的管理。
的已解決 標籤提供已解決的所有問題的綜合概觀。您可以檢視每個已解決問題的摘要，包括問題是否已鏈結至現有文章、用於建立新文章/意圖，還是已忽略。如果您遇到現有規則未自動擷取的不需要的回應，您可以手動將特定的表達新增至 Curation 主控台。
若要從階段作業新增問題：
- 識別表達 — 找到觸發不正確回應的表達。
- 檢查整理狀態 — 如果問題尚未出現在整理主控台中，
管理狀態顯示切換。 - 切換旗標 — 啟用
管理狀態切換以將話語新增至 Curation 主控台進行檢閱和解決。
如果問題已存在於 Curation 主控台中，則切換的外觀會相應變更，以指示其狀態。
使用 Analytics 檢視您的指令化 AI 效能
「分析」部分提供關鍵指標的圖形表示，以評估 AI 代理的效能和有效性。關鍵指標分為四個部分，以標籤表示。這些是：概觀、回應、訓練和精選。
在造訪分析螢幕時，開發人員可以選取他們想要查看其分析的 AI 代理。他們還可以透過選擇要查看其資料的通道以及資料的日期範圍和顆粒度來自訂分析檢視。預設情況下，會以每日為單位顯示所有通道的上個月的分析資料（圖表中的每一天都是 x 軸上的一個點）。
概觀
概觀包含的關鍵指標和圖表可向開發人員提供整體 AI 代理使用情況和效能的快照。
- 從儀表板，選擇您建立的 AI 代理。
- 在左側導覽窗格上，按一下分析。AI 代理效能的概觀以表格和圖形兩種形式顯示。
階段作業和訊息
概觀中的第一個部分顯示以下有關 AI 代理的階段作業和訊息的統計資料：
- 階段作業及由 AI 代理在無需人為乾預的情況下處理的階段作業總數。
- 代理交接總數，即交接給人工代理的階段作業數。
- 日平均階段作業
- 訊息總數（人員和 AI 代理訊息）以及這些訊息中有多少來自使用者。
- 每日平均訊息
然後是階段作業的圖形表示（代表 AI 代理處理的階段作業和交接的階段作業的堆疊欄）和 AI 代理髮出的總回應。
使用者
概觀中的第二部分包含 AI 代理的使用者統計資料。它提供使用者總數的計數，以及每個使用者的平均階段作業數和每日平均使用者數的相關資訊。然後是一個圖表，根據所選的粒度顯示每個單元的新使用者和回覆使用者。
效能
第三部分提供有關 AI 代理對使用者的回應的統計資料。在這裡，可以看到 AI 代理傳送的回應總數，以及 AI 代理執行下列動作的回應之間的分割數：
- 識別了使用者的意圖。
- 以撤回訊息作為回應。
- 以部分符合訊息作為回應。
- 已通知使用者代理交接。
相同的值會聚集在圓餅圖和區域圖中，根據所選的粒度提供資訊。
訓練
訓練部分代表 AI 代理資料庫的「運行狀況」。建議開發人員在其 AI 代理中為其每個意圖/文章設定 20 多個訓練語音。在此區段中，語料庫中的所有文章/意圖都顯示為個別的矩形，其中每個矩形的顏色和相對大小表示文章/意圖包含的訓練資料。意圖越接近白色，就越需要越多的訓練資料來提升 AI 代理的準確度。
回應
此區段向開發人員提供使用者詢問內容及詢問頻率的詳細檢視。它為 AI 代理提供最常用文章的圖形表示，用於回答問題，並為 AI 代理提供回應範本以執行動作。
精選
此部分提供每天發生的管理問題以及 AI 代理已解決的問題中的多少的視覺摘要。
整合 AI 代理
本節說明如何將 AI 代理與語音和數位通道整合，以管理客戶對話。
將 AI 代理與語音及數位通道整合
當您在Webex AI Agent Studio 平台中建立並設定了 AI 代理後，下一步就是將它們與語音和數位通道整合。此整合可讓 AI 代理處理與客戶的語音對話和數位對話，提供無縫的互動式使用者體驗。
如需相關資訊，請參閱文章將 AI 代理與語音及數位通道整合。
管理 AI 代理報告
本節概述 AI 代理報告的概觀、報告類型、AI 代理報告的建立以及報告遞送模式。
了解 AI 代理報告
報告功能允許您從可用的報告類型產生或排定（定期產生）特定的報告，並透過可用的傳遞模式接收它們。這些報告可以提供有關使用者行為、使用情況、參與度、產品效能等的有價值的資訊。您可以將所需的資訊傳送至其電子郵件、 SFTP路徑或 S3 儲存桶。您可以從預先建立的報告清單中選擇報告類型，還可以選擇是要立即還是定期生成一次性報告。
當您從左側導覽窗格存取「報告」功能表時，會出現下列標籤：
-
設定- 此標籤列出了目前處於活動狀態並定期生成的所有報告。報告清單提供以下詳細資料：
- 使用中- 使用者是否仍訂閱報告。
- AI 代理- 與報告關聯的 AI 代理名稱。
- 報告類型- 您訂閱的預建報告類型。
- 頻率— 您收到報告的時間間隔。
- 產生的最後報告— 最後一次送出的報告。
- 下一個排定的日期— 下一次送出報告的日期。
-
歷史記錄- 此標籤列出截至日期為止所傳送報告的所有歷史資訊。按一下此頁面上的任何報告，以編輯報告的設定。
您可以按一下下載 圖示下動作 欄以下載這些歷史記錄報告。
隨選報告，歷史記錄 標籤僅可在完成報告產生後可供下載。
建立 AI代理報告
| 1 |
登入Webex AI Agent Studio 平台。 |
| 2 |
按一下報告 從左側導覽列列 。 |
| 3 |
按一下+新報告。 |
| 4 |
提供以下資訊來建立和設定報告： |
AI 代理報告類型
您可以根據所選的 AI 代理類型從預先建立的報告清單中選擇。本節涵蓋了這些報告類型、每個報告中包含的工作表以及每個工作表中可用的欄。
用於回答問題的 AI 代理報告輸入
AI 代理可使用三種不同的報告類型來回答應用程式中的問題。使用不同的報告類型，您可了解 AI 代理使用情況摘要、行為、使用者在詢問什麼以及 AI 代理如何回應查詢。您還可以查看最終導致管理問題的訊息。
使用行為和摘要此部分會顯示 AI 代理摘要，以及調用文章和類別的頻率。您可以在報告的單獨標籤中檢視摘要、類別和文章資訊：
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話/階段作業總數。 |
| 包含至少一個使用者訊息的對話 | 使用者至少提供一個輸入的對話或階段作業。 |
|
人工訊息總數 | 最終使用者傳送至 AI 代理的訊息。 |
| AI 代理回應總數 | AI 代理傳送給最終使用者的訊息總數。 |
| 部分相符總數 | 使用者的訊息有些模糊，且 AI 代理使用多個意圖作為選項進行回應的情況。 |
| 對話已傳送至代理 | 移交給人工代理的對話總數。 |
| 贊成票總數 | 客戶贊同的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被客戶否決的 AI 代理回應總數。 |
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 類別名稱 | AI 代理中設定的類別名稱。 |
| 類別的對話 | 檢測到屬於此類別的文章的對話或階段作業數。 |
| 回應總數 | 偵測到屬於此類別的文章的次數。 |
| 贊成票總數 | 來自此類別的回應被讚成的次數。 |
| 反對票總數 |
來自此類別的回應被否決的次數。 |
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 文章名稱 | 在 AI 代理中設定的文章名稱（預設變體）。 |
| 文章類別 | 此意圖所屬的類別。 |
| 文章的對話 | 檢測到此文章的對話或階段作業數。 |
| 回應總數 | 偵測到此文章的次數。 |
| 贊成票總數 | 對此文章的回應表示贊同的次數。 |
| 反對票總數 |
此文章的回應被否決的次數。 |
顯示 AI 代理與客戶之間的對話以及相似度分數。您可以在報告中檢視以下詳細資訊：
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 階段作業 ID | 階段作業的唯一標識符。 |
| 使用者ID | AI 代理上最終使用者的唯一標識符。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 訊息的內容。 |
| 文章 | AI 代理傳回的回應的標識符。 |
| 類別 | AI 代理針對客戶訊息偵測的意圖。 |
| 最高相符分數 | 檢測到的意圖的相似性分數。 |
| 相符的文章 1 | 所選 NLU 引擎偵測到的意圖。 |
| 第 1 條分數 | 檢測到的意圖的分數。 |
| 意見回饋 | 使用者對訊息投贊成或否決的意見回饋。 |
| 意見回饋意見 |
使用者在對訊息投反對票時留下的意見。 |
顯示由於各種原因而最終在管理中結束為問題的訊息。您可以在報告中檢視以下詳細資訊：
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 階段作業 ID | 使用者階段作業的唯一標識符。 |
| 使用者ID | AI 代理上一般使用者的唯一標識符。 |
| 人工訊息 | 人工訊息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應用的訊息的內容。 |
| 問題原因 | 此訊息在整理中結束的原因。 |
| 文章 | AI 代理傳回的回應的標識符。 |
| 類別 | AI 代理檢測到使用者訊息的意圖。 |
| 最高相符分數 | 檢測到的意圖的相似度分數。 |
| 相符的文章 1 | 所選 NLU 引擎偵測到的意圖。 |
| 第 1 條分數 |
檢測到的意圖的分數。 |
用於執行工作的 AI 代理報告類型
AI 代理提供三種不同的報告類型，可用於在 AI 代理建立器應用程式中執行工作。作為 AI 代理開發人員，您可以建立不同的報告類型。這些可用來了解 AI 代理使用情況摘要、AI 代理行為、使用者在詢問什麼以及 AI 代理如何回應查詢。您還可以查看最終導致管理問題的訊息。
顯示對話摘要以及觸發的意圖和範本鍵。摘要標籤顯示以下詳細資料：
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| AI 代理名稱 | AI 代理的名稱。 |
| 對話總數 | AI 代理處理的對話或階段作業總數。 |
| 包含至少一個使用者訊息的對話 | 使用者至少提供一個輸入的對話或階段作業。 |
|
人工訊息總數 |
最終使用者傳送至 AI 代理的訊息。 |
| AI 代理回應總數 | AI 代理傳送給最終使用者的訊息總數。 |
| 部分相符總數 | 使用者的訊息有些模糊，且 AI 代理使用多個意圖作為選項進行回應的情況。 |
| 對話已傳送至代理 | 移交給人工代理的對話總數 |
| 贊成票總數 | 使用者贊同的 AI 代理回應總數。 |
| 反對票總數 |
被使用者否決的 AI 代理回應總數。 |
您還可以在 中檢視意圖詳細資料，意圖 的標籤：
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 意圖名稱 | AI 代理中設定的意圖名稱。 |
| 意圖的對話 | 調用此意圖的對話或階段作業數。 |
| 調用總數 | 調用此意圖的次數。 |
| 完成總數 | 收集所有槽且完成此意圖的次數。 |
| 贊成票總數 | 對於每個意圖，贊同的回應總數。 |
| 反對票總數 |
對於每個意圖，其被否決的回應總數。 |
報告還具有高階範本詳細資料，例如：
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 範本索引鍵名稱 | AI 代理中設定的範本名稱。 |
| 範本金鑰意圖 | 使用此範本金鑰的意圖。 |
| 範本鍵的對話 | 此範本金鑰作為回應送出的次數。 |
| 回應總數 | 此範本關鍵字作為回應傳送的次數。 |
| 贊成票總數 | 贊同此範本的回應的次數。 |
| 反對票總數 |
此範本的回應被否決的次數。 |
顯示客戶與 AI 代理的對話以及相似度分數。您可以在報告中檢視以下詳細資訊：
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 階段作業 ID | 使用者階段作業的唯一標識符。 |
| 使用者ID | 應用程式上一般一般使用者的唯一標識符。 |
| 訊息類型 | AI 代理訊息或人工訊息。 |
| 訊息文字 | 訊息的內容。 |
| 範本關鍵字 | AI 代理傳回的回應的標識符。 |
| 意圖 | AI 代理針對客戶訊息偵測到的意圖。 |
| 最高相符分數 | 檢測到的意圖的相似度分數。 |
| 符合的意圖 1 | 所選 NLU 引擎偵測到的意圖。 |
| 意圖 1 分數 | 檢測到的意圖的分數。 |
| 意見回饋 | 對訊息投贊成或否決的使用者反饋。 |
| 意見回饋意見 |
使用者在對訊息投反對票時留下的評論。 |
顯示由於各種原因而在管理中結束為問題的訊息。此報告僅與指令檔 AI 代理相關。您可以在此報告中檢視以下詳細資訊：
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 時間戳記 | 訊息的時間戳記。 |
| 階段作業 ID | 客戶階段作業的唯一標識符。 |
| 使用者ID | 應用程式上一般使用者的唯一標識符。 |
| 人工訊息 | 人工訊息的內容。 |
| AI 代理訊息 | AI 代理回應用的訊息的內容。 |
| 問題原因 | 此訊息在整理中結束的原因。 |
| 範本關鍵字 | AI 代理傳回的回應的標識符。 |
| 意圖 | AI 代理檢測到使用者訊息的意圖。 |
| 最高相符分數 | 檢測到的意圖的相似度分數。 |
| 符合的意圖 1 | 所選 NLU 引擎偵測到的意圖。 |
| 意圖 1 分數 |
檢測到的意圖的分數。 |
AI 代理報告的傳遞模式
在現如今的資料導向的世界中，高效且安全地提供 AI 代理報告對於做出明智的決策和卓越的運營至關重要。為了滿足不同的組織需求，我們為 AI 代理報告提供多種傳遞模式，以確保靈活性、可靠性和安全性。傳遞選項包括安全檔案傳輸通訊協定 (SFTP)、電子郵件和 Amazon S3 儲存桶。每種模式都旨在滿足不同的需求，無論是高安全性、輕鬆存取還是可擴展的儲存解決方案的需求。此文件概述了每種提供模式的功能與優點，協助您為特定需求選擇最佳選項。
SFTP
|
欄位 |
說明 |
|---|---|
| 如排定將報告推送至安全位置 |
切換此選項可在排定的時間將報告推送到安全位置。您只能透過啟用此切換來提供以下詳細資料。 |
| IP 位址 | 系統的IP 位址。 |
| 使用者名稱 | 存取報告的使用者名稱。 |
| 密碼 | 存取報告的密碼。 |
| 私密金鑰 | 用於存取檔案的私密金鑰。 |
| 上傳路徑 |
檔案在系統中的路由路徑。 |
電子郵件
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 為多個收件人排定電子郵件，用分號（;）分隔 | 開啟此功能以新增接收者。 |
| 收件者 |
必須以指定的時間和頻率接收報告的所有收件人的電子郵件地址。 |
S3 存儲桶
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 根據排程，將報告上傳至 S3 儲存桶 |
開啟此功能可使 S3 欄位可用，並將報告路由至設定的 S3 儲存桶。 |
| AWS 存取金鑰ID | 用於存取 AWS 服務和資源的存取鍵ID 。 |
| AWS 私密存取金鑰 | 用於存取 AWS 服務和資源的私密存取金鑰。 |
| 儲存區名稱 | 報告所路由的儲存區名稱。 |
| 資料夾名稱 |
在 S3 儲存桶中建立的資料夾的名稱。 |
了解 AI 合規
本節可協助您了解 AI 開發、資料私隱、安全性和安全性
AI 開發、資料隱私、安全性與安全性
Cisco的每個 AI 支援功能都會根據我們的負責任的 AI 原則，並遵循負責任的 AI 架構，除了現有的安全性、隱私權和設計人權流程之外。
隱私權和安全性Cisco不會在推理程序之後保留客戶輸入資料，且協力廠商模型提供者Microsoft不會存取、監控或儲存Cisco客戶資料。如需有關特定於功能的資料保留原則的更多詳細資訊，請參閱Cisco信任入口網站。
以下是所有 AI 功能的 AI 透明度說明清單：
訓練和評估的資料來源Cisco 的協力廠商模型提供者Microsoft聲明不會使用客戶內容來改進 Azure OpenAI 模型，也不會在 Azure 基礎架構中儲存或保留Cisco客戶資料。
安全與道德考量所有生成式 AI 功能都容易發生錯誤，因此Cisco透過選擇加入內容過濾，由 Azure OpenAI 提供。
模型評估和效能Cisco透過讓人員參與基礎模型的檢閱、測試和品質保證來優先考慮 AI Assistant 的效能和準確性。
