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。

  • 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。