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優化 AI Assistant 技能的最佳實踐
免責聲明:提供的文件是搶先體驗 (EA) 版本的一部分,可能會發生變化。 它僅用於審查和反饋目的,可能不反映最終版本。 隨著產品接近正式發佈 (GA),這些文檔中包含的資訊可能會進行修改。
AI Assistant 技能是 Webex Contact Center 中建議的回應功能的智慧核心。 與直接與客戶互動的 AI 代理不同,AI Assistant 技能旨在即時授權和指導您的人工代理。 優化這些技能涉及仔細制定其目標、說明、知識庫結構和行動定義,以確保準確、相關和可操作的建議。
本文為管理員提供了創建高效 AI 技能的最佳實踐,重點關注戰略設計和內容品質。 有關創建和管理 AI 技能、定義操作以及將其連結到佇列的詳細步驟,請參閱相應的管理員文章。
最佳操作方式
定義目標
目標定義了 AI 技能的目的。 這是一個高級聲明,指導人工智慧的行為,並闡明其在協助人類代理方面的作用。
- 專注於代理協助:清楚地闡明人工智慧將如何幫助人類代理。 目標應始終反映 AI 作為代理支援工具的角色,而不是直接面向客戶的實體。
示例:「您是一位樂於助人且彬彬有禮的助手,將説明代理商回答有關行李丟失的查詢並建議必要的措施。
- 保持簡潔和以行動為導向:一個簡短、明確的目標有助於人工智慧保持專注。
- 與技能能力保持一致:根據為技能定義的知識庫內容和操作,確保目標是現實且可實現的。
有關設置目標的詳細步驟,請參閱 創建和管理 AI Assistant 技能 一文。
製作說明
說明為 AI 技能提供了有關如何處理資訊和生成建議的詳細指導。 本部分將你的 AI Assistant 技能與 AI 代理區分開來,因為這些說明是讓 AI 説明代理的。
- 定義技能的角色 (作為代理的助手):清楚地說明技能作為人工代理的助手的角色和專業知識。
範例:「您是處理帳單查詢的代理的專家 AI Assistant。 您的職責是分析客戶對話,併為座席提供最相關的資訊和行動,以解決計費問題。
- 概述任務和決策流程:從 AI 的角度將整體任務分解為特定的順序步驟。 指導 AI 在對話中尋找什麼,以及提供什麼類型的建議或行動。
示例:「首先,傾聽客戶關於行李丟失的主要問題。 然後,如果需要航班詳細資訊,建議代理使用“檢索航班詳細資訊”操作。 如果需要提出索賠,建議代理人使用『創建丟失行李索賠』行動。
- 指定建議格式:指示 AI 清晰簡潔地為代理呈現資訊。
示例:「建議應以清晰的項目符號提出,以便於閱讀。 操作建議應清楚地說明操作名稱及其對代理的用途。
- 明確引用操作:當 AI 應建議操作時,請顯式引用配置的操作名稱。
示例:「如果客戶提到」欺詐性收費“,建議代理使用<啟動欺詐調查>操作。
- 規劃錯誤處理和回退:指導 AI 在無法提供自信或相關的建議時如何回應。
示例:「如果您無法為代理的當前上下文提供可靠的建議,請通過聲明以下方式通知代理:『沒有可用的相關建議。 請參閱知識庫或諮詢主管。
- 添加護欄 (説明範圍):提醒 AI 保持在其定義的範圍內。
示例:「您的建議必須始終側重於協助座席進行客戶互動。 不要嘗試回答非計費問題或直接與客戶互動。
有關提供說明的詳細步驟,請參閱 創建和管理 AI Assistant 技能 一文。
建構知識庫
知識庫是 AI 技能的事實基礎。 其組織應優先考慮有助於代理有效回應或行動的資訊。
- 以代理為中心的內容:排定代理經常需要解釋、排除故障或採取行動的資訊的優先順序。 專注於對代理的工作流直接有用的內容。
示例:「對於」退款政策“文章,不僅要包括政策文本,還要包括常見的客戶問題和處理退款的實際步驟。
- 按邏輯組織內容:使用知識庫中的類別對相關信息進行分組。 這有助於 AI 和代理高效導航並提高建議相關性。
- 確保準確性和一致性:驗證所有資訊是否準確且最新。 避免衝突或過時的內容。
- 優化文件品質:
- 清晰:使用通俗易懂的語言。
- 簡潔:直截了當;AI 和代理需要快速的答案。
- 結構:使用標題、副標題、專案符號和編號清單以提高可讀性,並説明 AI 提取關鍵資訊。
- 檔大小:考慮將非常大的文檔分解為較小的、特定於主題的文檔,以提高檢索速度和相關性。
- 定期查看和更新:持續查看知識庫內容,以確保其保持相關性和準確性。 每當策略、產品或流程發生更改時,都會更新資訊。
有關將知識庫連結到技能的詳細步驟,請參閱 創建和管理 AI Assistant 技能 一文。
定義動作
操作定義 AI 技能可以建議或執行的特定任務。 設定動作時,請考量其對代理的呈現及其對工作流程的影響。
- 明確定義操作目標: 操作名稱 和 操作描述 應清晰、簡潔且代理可立即理解。
範例:操作名稱:「檢索訂單狀態」;操作說明:「此操作將使用客戶的訂單 ID 獲取客戶訂單的當前狀態。
- 最大限度降低複雜性:保持單個操作簡單而專注。 將複雜的多步驟流程分解為更小、不同的操作。
- 準確描述使用者輸入:對於每個使用者輸入 (插槽),提供清晰的描述,以説明 AI 準確識別和收集所需資訊。
- 選擇適當的履行模式:向代理介紹履行模式之間的差異:
- 未審核模式:對於不需要代理審查的常規低風險操作 (例如,記錄簡單的交互詳細資訊)。 確保可靠的錯誤處理。
- 仲裁模式:適用於需要代理驗證、輸入或核准的操作 (例如,提交表單、確認敏感數據)。 這將授權代理並確保準確性。
有關詳細資訊,可以參考 瞭解和管理 AI 建議的操作 一文。
- 設計代理工作流:考慮操作在 Agent Desktop 中的顯示方式。 使用卡的版面 組態可影響資訊簡報。
有關配置操作的詳細步驟,請參閱 為 AI Assistant 技能 配置操作一文。
測試與反覆運算
創建和優化有效的 AI 技能是一個反覆運算過程。 持續的測試和改進對於確保持續的準確性和相關性至關重要。
- 定期測試和預覽:使用 AI Studio 中的預覽功能類比交互,並驗證你的技能是否生成準確且相關的建議和操作。
- 監視性能數據:使用 AI Studio 中的分析器獲取性能指標和會話歷史記錄,以詳細審核和調試交互。 這些數據對於確定需要改進的領域至關重要。
- 根據反饋進行優化:密切關注座席對建議和操作的反饋。 使用此反饋以及會話歷史記錄分析中的見解來優化技能的目標、說明、知識庫內容和操作定義。 這可確保您的 AI 技能保持有效,並適應不斷變化的座席需求和聯絡中心運營。
有關測試和監視的詳細步驟,請參閱 測試和監視建議的回應性能 一文。