Trainieren mit Storys und Regeln

Storys Wird verwendet, um einen Mpower-Agenten für die Bearbeitung von Interaktionen auf der Grundlage von Absicht und Kontext zu trainieren. und Regeln Wird verwendet, um die Reaktion eines Mpower-Agenten auf Nachrichten zu definieren, die sich nicht mit dem Kontext ändern. sind leistungsstarke Trainingstools. Sie können sie verwenden, um Ihrem Mpower-Agenten Ein virtueller Agent, der mit CXone Mpower Agent Builder erstellt wird und Sprach- oder Chatinteraktionen bearbeiten kann. beizubringen, wie er die beste Antwort basierend auf Entitäten Informationen, die aus den Nachrichten eines Kontakts in Unterhaltungen mit einem Mpower-Agenten erfasst werden. oder Slot Entität, die aus der Nachricht des Kontakts extrahiert und zur Verwendung in Bot-Antworten gespeichert wird. Ähnlich wie eine Variable.-Werten auswählt.

Trainieren Sie einen Mpower-Agentenbasierend auf Entitäten

Ihr Mpower-Agenten muss in der Lage sein, Variationen einer Absicht Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte.zu erkennen. Absichtsvarianten treten auf, wenn eine Absicht zu mehr als einer möglichen Aussage des Kontakts Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. passen kann. Die Absicht "Kontostandabfrage" kann beispielsweise Varianten haben, die sich nach dem Kontotyp richten, wie Sparkonto, Girokonto, Anlagenkonto oder Geschenkkarten. Sie können Ihr Mpower-Agenten trainieren, um Absichtsvariationen zu erkennen. Dadurch kann Mpower-Agents gezielter auf die Bedürfnisse der Kontakte eingehen. Es trägt auch dazu bei, eine Verwechslung der Absichtenzu vermeiden.

Wenn ein Kontakt den Kontostand abfragen möchte, lautet die Aussage möglicherweise: "Ich möchte den Kontostand meines Sparkontos erfahren" oder "Wie lautet der Kontostand bei meinem Girokonto?". Wenn Ihr Mpower-Agenten für jeden Kontotyp gleich reagiert, müssen Sie es nicht auf diese Variationen trainieren. Wenn Ihr Mpower-Agenten jedoch je nach Kontotyp unterschiedliche Aktionen ausführen muss, müssen Sie es auf Variationen trainieren. Beispielsweise ist für die Überprüfung des Kontostands eines Sparkontos eine Kontakt-ID-Verifizierung erforderlich, für die Überprüfung des Guthabens einer Geschenkkarte hingegen nicht.

Das Training auf Absichtsvariationen erfordert, dass Sie die Entität Informationen, die aus den Nachrichten eines Kontakts in Unterhaltungen mit einem Mpower-Agenten erfasst werden. identifizieren, die den Pfad bestimmt, den Mpower-Agenten nimmt. Im Beispiel des Kontostands enthält die Entität den Kontotyp. Die Entität extrahiert den Kontotyp und speichert ihn im entsprechenden AccountType-Slot Entität, die aus der Nachricht des Kontakts extrahiert und zur Verwendung in Bot-Antworten gespeichert wird. Ähnlich wie eine Variable.. Der Mpower-Agenten wertet den Wert im Slot aus, um zu bestimmen, welcher Pfad genommen werden soll.

Die folgende Tabelle veranschaulicht eine Methode zum Handhaben von Absichtsvarianten mithilfe von Storys. Sie können sie als Vorlage verwenden, um ähnliche Tabellen für Ihre Anwendungsfälle zu erstellen.

Absicht	Details	Name der Story	Beispiel für Kontaktnachricht
Ausgangsstory	Dies ist die Story ohne Entitäten. Der Pfad zu dieser Geschichte enthält die Bitte um Klarstellung Mpower-Agenten.	Kontostand_abfragen	"Ich möchte meinen Kontostand abfragen. "
Story + [Entität]	Versionen der Ausgangsstory mit einer Entität, die den Kontext angibt.	Kontostand_abfragen+Sparkonto Kontostand_abfragen+Girokonto Kontostand_abfragen+Anlagenkonto Kontostand_abfragen+Geschenkkarte	"Wie lautet der Kontostand meines Sparkontos?" "Wie lautet der Kontostand meines Girokontos?" "Wie lautet der Kontostand meines Anlagenkontos?" "Wie lautet der Kontostand meiner Geschenkkarte?"

1. Klicken Sie unter CXone Mpower auf die App-Auswahl und wählen SieAgent Builder.

2. Klicken Sie auf das Mpower-Agenten, mit dem Sie arbeiten möchten.
3. Erstellen Sie eine Entität für die Varianten der Absicht, falls noch nicht geschehen. Fügen Sie entsprechende Beispiele hinzu. Fügen Sie beispielsweise für eine AccountType-Entität die Kontotypen hinzu, die Mpower-Agenten überprüfen kann.
4. Klicken Sie auf die Registerkarte Stories oder Regeln.

5. Konfigurieren Sie den Slot Entität, die aus der Nachricht des Kontakts extrahiert und zur Verwendung in Bot-Antworten gespeichert wird. Ähnlich wie eine Variable., der beim Erstellen der Entität automatisch erstellt wurde. Nehmen Sie die folgenden Änderungen am Slot vor:

   • Wählen Sie Kategorisch als Typ aus.
   • Aktivieren Sie Dialog beeinflussen.
   • Geben Sie die Werte ein, die der Slot enthalten soll. Dies sind die Entitätswerte, die Sie Ihrem Mpower-Agenten beibringen zu erkennen. Für einen Slot "Kontotyp" können die Werte beispielsweise Girokonto, Sparkonto oder Geschenkkarte lauten.

6. Erstellen Sie eine Basis-Story Wird verwendet, um einen Mpower-Agenten für die Bearbeitung von Interaktionen auf der Grundlage von Absicht und Kontext zu trainieren. oder Regel Wird verwendet, um die Reaktion eines Mpower-Agenten auf Nachrichten zu definieren, die sich nicht mit dem Kontext ändern.oder ändern Sie eine vorhandene Story oder Regel. Bei der Arbeit am Basisdialog :
   • Der Name des Dialogs sollte die Absicht verdeutlichen, aber dennoch relativ allgemein sein, damit Sie ihn ergänzen können, wenn Sie Storys für die Varianten erstellen. Im Beispiel für die Kontoabfrage eignet sich der Name "Kontostand_abfragen" für die Ausgangsstory. Er kann einfach mit weiteren Angaben ergänzt werden.
   • Die Kontaktnachricht , mit der die Story beginnt, sollte eine allgemeine Äußerung sein, die die Absicht auslöst, aber keine Entität angibt. Beispiel: "Wie lautet mein Kontostand?"
   • Stellen Sie sicher, dass die vorhergesagte Absicht korrekt ist. Ist dies nicht der Fall, müssen Sie weitere Absichtsbeispiele hinzufügen.
   • Die Mpower-Agenten Antwort sollte für Ihren Anwendungsfall geeignet sein. Für den Anwendungsfall der Kontostandsprüfung bittet Mpower-Agenten den Kontakt um Klärung, welche Version der Absicht er möchte, z. B. „Okay, welches Konto soll ich prüfen?“ Sie können Schaltflächen oder Schnellantworten hinzufügen, um den Kontakt zur Auswahl einer Option aufzufordern.
7. Erstellen oder ändern Sie eine Story für jede Variante. Für jede Story: 
   • Geben Sie einen Namen an, der die jeweilige Variante eindeutig identifiziert. Beispiel: Kontostand_abfragen + Girokonto.
   • Fügen Sie eine Kontaktnachricht hinzu, die die richtige Absicht auslöst. Die Nachricht muss die Entität enthalten, die zur Variante passt. Beispielsweise enthält die Nachricht Ich möchte den Kontostand meines Girokontos abfragen ein Beispiel der Entität "Kontotyp". Klicken Sie auf den Pfeil , um die Nachricht zu senden, aber klicken Sie noch nicht auf Bestätigen.
   • Stellen Sie sicher, dass die vorhergesagte Absicht korrekt ist. Ist dies nicht der Fall, müssen Sie weitere Absichtsbeispiele hinzufügen.

   • Klicken Sie in der Sprechblase der Kontaktnachricht auf die Entität und wählen Sie entweder Nachschlagen oder RegEx als Entitätstyp aus. Dadurch wird der Slot der ausgewählten Entität, ausgefüllt mit dem ausgewählten Wert, zur Nachricht hinzufügt. Der ausgefüllte Platz dient als Bedingung dafür, dass Mpower-Agenten dem Pfad dieser Geschichte folgt.

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   • Gestalten Sie die Mpower-Agenten Antwort so, dass sie den Anforderungen des Kontakts für diese Absichtsvariante gerecht wird.
8. Wenn Sie mit den Änderungen fertig sind, klicken Sie aufTrainieren und in die Stage-Phase einbinden, um Ihr Mpower-Agenten Modell Version eines Bots, der trainiert und in Szene gesetzt wurde zu aktualisieren und diese Änderung zu testen.

9. Testen Sie diese Storys, indem Sie mit Ihrem Bot chatten. Führen Sie beim Testen mindestens einen Test für jeden möglichen Pfad durch, um sicherzustellen, dass Ihr Mpower-Agenten entsprechend reagiert.

10. Nehmen Sie bei Bedarf Änderungen an Ihren Trainingsgeschichten vor, um die Mpower-Agenten Leistung zu optimieren. Möglicherweise müssen Sie weitere Absichtsbeispiele oder Entitätsbeispiele hinzufügen. Wenn Sie mit den Änderungen fertig sind, klicken Sie aufTrainieren und in die Stage-Phase einbinden, um Ihr Mpower-Agenten Modell Version eines Bots, der trainiert und in Szene gesetzt wurde zu aktualisieren und diese Änderung zu testen. Wiederholen Sie die Schritte zum Testen und Anpassen so oft wie nötig.

Trainieren Sie einen Mpower-Agenten basierend auf Slot-Bedingungen

Mit der Slot-Bedingungsaktion können Sie Ihrem Mpower-Agenten beibringen, je nach dem Wert des Slots unterschiedliche Antworten zu verwenden. Wenn Sie diese Mpower-Agenten Aktion in eine Mpower-Agenten Antwort einschließen, wird der Wert des angegebenen Slots zu einer Bedingung, die bestimmt, welchen Pfad der Mpower-Agenten nimmt.

Sie müssen für jeden möglichen Pfad eine Story Wird verwendet, um einen Mpower-Agenten für die Bearbeitung von Interaktionen auf der Grundlage von Absicht und Kontext zu trainieren. oder Regel Wird verwendet, um die Reaktion eines Mpower-Agenten auf Nachrichten zu definieren, die sich nicht mit dem Kontext ändern. sowie eine für einen Pfad außerhalb des Geltungsbereichserstellen. Wenn es beispielsweise drei mögliche Werte gibt, die ein Slot Entität, die aus der Nachricht des Kontakts extrahiert und zur Verwendung in Bot-Antworten gespeichert wird. Ähnlich wie eine Variable. enthalten könnte, benötigen Sie für jeden einen Dialog Mpower-Agenten-Storys, Regeln und Abläufe in Agent Builder.. Außerdem müssen Sie einen vierten Dialog erstellen, der verwendet wird, wenn unerwartete Werte auftreten. Alle Dialoge verwenden dieselbe Absicht Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte. und verfügen über eine Slot-Bedingung Mpower-Agenten-Aktion, die in jedem Dialog auf einen anderen Slot-Wert eingestellt ist. Nach der Aktion „Slot-Bedingung Mpower-Agenten“ unterscheiden sich die Dialoge alle aufgrund ihrer einzigartigen Pfadvariationen.

Wenn Mpower-Agenten anhand einer Reihe bedingter Dialoge gut trainiert ist, weiß es, dass es bei der Identifizierung einer Absicht mit bedingten Pfaden bewerten muss, welchen Pfad es nehmen soll. Er ermittelt den aktuellen Wert im Slot und folgt dem Pfad, der im Dialog mit dem jeweiligen Wert definiert ist.

Das Trainieren mit Slot-Bedingungen führt zu ähnlichen Ergebnissen wie das Trainieren mit Entitäten. Für das Training mit Entitäten Informationen, die aus den Nachrichten eines Kontakts in Unterhaltungen mit einem Mpower-Agenten erfasst werden. müssen Sie entitätsbasierte Slotsverwenden. Mithilfe von Slot-Bedingungen können Sie jedoch Slots verwenden, bei denen die Bedingungen in Ihren Storys mit Angaben aus anderen Quellen ausgefüllt werden.

Planen Sie zunächst die Gesprächsabläufe, die mit dieser Slot-Bedingung erstellt werden. Verwenden Sie dabei die folgende Tabelle als Beispiel. Dieses Beispiel zeigt die Storys für den Fall, dass Mpower-Agenten Kontakte fragt, ob sie einen Newsletter abonnieren möchten. Der Kontakt sagt entweder Ja oder Nein und Mpower-Agenten antwortet entsprechend.

Absicht	Details	Name der Story
Story + [Pfad 1]	Dies ist die Story mit einem der möglichen Slot-Werte.	Abonnieren_Ja
Story +[ Pfad 2]	Eine Version der ersten Story, die die andere mögliche Antwort abdeckt.	Abonnieren_Nein

1. Klicken Sie unter CXone Mpower auf die App-Auswahl und wählen SieAgent Builder.

2. Klicken Sie auf das Mpower-Agenten, mit dem Sie arbeiten möchten.
3. Klicken Sie im linken Symbolmenü auf Dialoge.

4. Klicken Sie auf die Registerkarte Stories.

5. Erstellen Sie den Slot, mit dem eine Verzweigung der Unterhaltung eingerichtet wird, falls noch nicht geschehen. Konfigurieren Sie den Slot wie folgt:

   • Wählen Sie Kategorisch als Typ aus.
   • Aktivieren Sie Dialog beeinflussen.
   • Geben Sie die Werte ein, die der Slot enthalten soll. Dies sind die Entitätswerte, die Sie Ihrem Mpower-Agenten beibringen zu erkennen. 
6. Stellen Sie sicher, dass der Slot während der Unterhaltung mit dem korrekten Wert ausgefüllt wird, bevor die Storys wirksam werden, die Sie für die Verzweigung der Unterhaltung erstellen.
7. Erstellen Sie eine Story für jeden möglichen Slot-Wert: 

   • Der Name der Story sollte aus zwei Teilen bestehen. Ein Teil sollte auf die allgemeine Absicht zu dem Zeitpunkt verweisen, an dem sich die Unterhaltung verzweigt. Der zweite Teil sollte die Verzweigung angeben, auf die die Story sich bezieht.

     Wenn sich die Unterhaltung z. B. bei der Frage verzweigt, ob der Kontakt einen Newsletter abonnieren möchte, könnten die Namen der Storys "Abonnieren + Nein" sowie "Abonnieren + Ja" lauten.

   • Die Kontaktnachricht , mit der die Story beginnt, kann für jede Version der Story identisch oder unterschiedlich sein. Dies richtet sich nach dem jeweiligen Anwendungsfall.
   • Die Mpower-Agenten Antwort sollte die Slot-Bedingung Mpower-Agenten-Aktion enthalten. Konfigurieren Sie diese Aktion folgendermaßen: 
     • Wählen Sie den Slot, der die Verzweigung dieser Story bestimmt.
     • Geben Sie den Wert ein, den der angegebene Slot enthalten muss, damit Mpower-Agenten dem in dieser Story beschriebenen Pfad weiter folgen kann.
8. Erstellen Sie eine Story für den Pfad "außerhalb des Geltungsbereichs". Der Bot folgt diesem Pfad für alle Werte, die nicht denjenigen entsprechen, die im Feld Werte des Slots konfiguriert sind: 
   • Stellen Sie sicher, dass der Name dem Muster der ersten Story entspricht, aber deutlich darauf hinweist, dass sich der Fall außerhalb des Geltungsbereichs befindet. Beispiel: Abonnieren + Sonstiges.
   • Geben Sie einen eindeutigen Wert ein. Wenn zwei Geschichten denselben Wert haben, weiß Mpower-Agenten nicht, welchem Pfad es folgen soll.
9. Wenn Sie mit den Änderungen fertig sind, klicken Sie aufTrainieren und in die Stage-Phase einbinden, um Ihr Mpower-Agenten Modell Version eines Bots, der trainiert und in Szene gesetzt wurde zu aktualisieren und diese Änderung zu testen.

10. Testen Sie diese Storys, indem Sie mit Ihrem Bot sprechen. Führen Sie beim Testen mindestens einen Test für jeden möglichen Pfad durch, um sicherzustellen, dass Mpower-Agenten entsprechend reagiert.

11. Nehmen Sie bei Bedarf Änderungen an den für das Training verwendeten Storys vor, um die Leistung des Bots zu optimieren. Möglicherweise müssen Sie weitere Absichtsbeispiele oder Entitätsbeispiele hinzufügen. Wenn Sie mit den Änderungen fertig sind, klicken Sie aufTrainieren und in die Stage-Phase einbinden, um Ihr Mpower-Agenten Modell Version eines Bots, der trainiert und in Szene gesetzt wurde zu aktualisieren und diese Änderung zu testen. Wiederholen Sie die Schritte zum Testen und Anpassen so oft wie nötig.

Trainieren Sie einen Mpower-Agenten basierend auf Regelbedingungen

Sie können Bedingungen für Regeln Wird verwendet, um die Reaktion eines Mpower-Agenten auf Nachrichten zu definieren, die sich nicht mit dem Kontext ändern.festlegen. Die Bedingungen definieren, wann Mpower-Agenten eine bestimmte Regel verwenden soll. Dies ist hilfreich, wenn Sie unter bestimmten Umständen eine andere Antwort als Mpower-Agenten wünschen. Sie können Bedingungen auf Basis der folgenden Elemente festlegen:

• Das aktive Formular: Sie können ein Formular auswählen, das aktiv sein muss, damit Mpower-Agenten die Regel angewendet werden kann.
• Ein Slot-Wert: Sie können einen oder mehrere Slots Entität, die aus der Nachricht des Kontakts extrahiert und zur Verwendung in Bot-Antworten gespeichert wird. Ähnlich wie eine Variable. auswählen und für jeden einen Wert angeben. Damit die Regel verwendet werden kann, müssen die definierten Slots Werte enthalten, die mit Ihren Angaben für Mpower-Agenten übereinstimmen.

Bei der Verwendung von Regelbedingungen gilt Folgendes:

• Sie können Bedingungen für Formulare und Slot-Werte zusammen in derselben Regel verwenden.
• Sie können eine einzelne Regel mit Bedingungen verwenden. Dies ist hilfreich, wenn Sie nur möchten, dass Mpower-Agenten in einer Situation auf die Absicht der Regel reagiert.
• Sie können Regelsätze mit ähnlichen Bedingungen und unterschiedlichen Werten erstellen. Dies ist hilfreich, wenn Sie möchten, dass Ihr Mpower-Agenten basierend auf den Slot-Werten auf unterschiedliche Weise auf die Absicht der Regel reagiert.

1. Klicken Sie unter CXone Mpower auf die App-Auswahl und wählen SieAgent Builder.

2. Klicken Sie auf das Mpower-Agenten, mit dem Sie arbeiten möchten.
3. Erstellen Sie das Formular, das Sie als Regelbedingung verwenden möchten, falls noch nicht geschehen.

4. Erstellen Sie den Slot, den Sie als Regelbedingung verwenden möchten, falls noch nicht geschehen. Konfigurieren Sie den Slot wie folgt:

   • Wählen Sie Kategorisch als Typ aus.
   • Aktivieren Sie Dialog beeinflussen.
   • Geben Sie die Werte ein, die der Slot enthalten soll. Dies sind die Entitätswerte, die Sie Ihrem Mpower-Agenten beibringen zu erkennen. 
5. Klicken Sie im linken Symbolmenü auf Dialoge.

6. Klicken Sie auf die Registerkarte Regeln.

7. Klicken Sie oben im mittleren Bereich auf Bedingung hinzufügen.
8. Wählen Sie entweder Aktives Formular oder Slot-Wert aus und konfigurieren Sie die angezeigten Optionen: 
   • Aktives Formular: Klicken Sie auf die Dropdown-Liste Formular(e) auswählen und wählen Sie das Formular aus, das aktiv sein muss.
   • Slot-Wert: Klicken Sie auf die Dropdown-Liste Slot auswählen und wählen Sie einen Slot aus. Geben Sie dann einen Wert in das Feld rechts ein. Dies ist der Wert, den der Steckplatz enthalten muss, damit Mpower-Agenten diese Regel verwenden kann.
9. Fügen Sie nach Bedarf weitere Bedingungen hinzu. Eine Regel kann nur eine Bedingung für ein aktives Formular enthalten, aber Sie können mehrere Slots als Bedingung hinzufügen.
10. Fügen Sie eine Kontaktäußerung und Mpower-Agenten eine Antwort auf die Regel hinzu.
11. Wiederholen Sie diese Schritte, um zusätzliche Regeln mit unterschiedlichen Werten zu erstellen, wenn Sie möchten, dass Ihr Mpower-Agenten auf andere Werte, die die konfigurierten Slots enthalten könnten, anders reagiert. Weitere Regeln sollten dieselbe Absicht haben wie die gerade erstellte Regel.
12. Erstellen Sie eine Regel mit derselben Absicht, aber ohne Bedingungen, wenn Sie eine Standardversion der Regel wünschen, die Mpower-Agenten befolgt werden soll, wenn keine der Bedingungen zutrifft.
13. Wenn Sie mit den Änderungen fertig sind, klicken Sie aufTrainieren und in die Stage-Phase einbinden, um Ihr Mpower-Agenten Modell Version eines Bots, der trainiert und in Szene gesetzt wurde zu aktualisieren und diese Änderung zu testen.

14. Testen Sie diesen Regelsatz, indem Sie mit Ihrem Mpower-Agentensprechen. Führen Sie beim Testen mindestens einen Test für jeden möglichen Pfad durch, um sicherzustellen, dass Mpower-Agenten entsprechend reagiert.

15. Nehmen Sie bei Bedarf Änderungen an Ihren Trainingsgeschichten vor, um die Mpower-Agenten Leistung zu optimieren. Möglicherweise müssen Sie weitere Absichtsbeispiele oder Entitätsbeispiele hinzufügen. Wenn Sie mit den Änderungen fertig sind, klicken Sie aufTrainieren und in die Stage-Phase einbinden, um Ihr Mpower-Agenten Modell Version eines Bots, der trainiert und in Szene gesetzt wurde zu aktualisieren und diese Änderung zu testen. Wiederholen Sie die Schritte zum Testen und Anpassen so oft wie nötig.