Bringen Sie Ihrem Mpower-Agenten bei, Gespräche zu führen

Auf dieser Seite werden die wesentlichen Aufgaben beschrieben, die zum Erstellen eines Mpower-Agenten Ein virtueller Agent, der mit CXone Mpower Agent Builder erstellt wird und Sprach- oder Chatinteraktionen bearbeiten kann. in Agent Buildererforderlich sind. Dies ist der dritte Schritt im Mpower-Agenten Implementierungsprozess.

Bringen Sie Ihrem Mpower-Agenten bei, Gespräche zu führen

Es ist nicht nötig, für jede mögliche Variante eines Gesprächs ein Skript zu erstellen. Mpower-Agents Ein virtueller Agent, der mit CXone Mpower Agent Builder erstellt wird und Sprach- oder Chatinteraktionen bearbeiten kann. verwenden Konversations-KI-Technologien, die es ihnen ermöglichen, die Bedeutung von Kontakten Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. zu verstehen und angemessen zu reagieren, ohne dass sie dazu angehalten werden. Allerdings müssen Sie Ihrem Mpower-Agenten beibringen, wie es Gespräche mit Kontakten führt. Dazu erstellen Sie eine Gesprächsvorlage – mit Regeln Wird verwendet, um die Reaktion eines Mpower-Agenten auf Nachrichten zu definieren, die sich nicht mit dem Kontext ändern. und Storys Wird verwendet, um einen Mpower-Agenten für die Bearbeitung von Interaktionen auf der Grundlage von Absicht und Kontext zu trainieren. in Agent Builder.

Regeln und Geschichten, auch als Dialogebekannt, lehren den Mpower-Agenten, wie er auf den Kontakt Äußerung Was ein Kontakt sagt oder tippt. für Äußerung reagieren soll. Jeder Dialog umfasst einen bestimmten kleinen Teil des Gesprächs. Sie bestehen im Allgemeinen aus einer Kontaktäußerung, der entsprechenden Absicht Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte.und der Mpower-Agenten Antwort.

Möglicherweise benötigen Sie für eine Absicht mehr als einen Dialog. Es kann Situationen geben, in denen Sie möchten, dass Ihr Mpower-Agenten auf der Grundlage bestimmter Kriterien unterschiedlich auf dieselbe Absicht reagiert. Sie können dem Mpower-Agenten beibringen, den Unterschied zu erkennen, indem Sie mehrere Dialoge erstellen, die jeweils eine eigene, einzigartige Antwort und die Kriterien enthalten, die festlegen, wann der Mpower-Agenten diese Antwort geben soll.

Wie Dialoge lehren Mpower-Agenten

Während einer Interaktion mit einem Kontakt Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert.analysiert ein Mpower-Agenten die Äußerung Was ein Kontakt sagt oder tippt. des Kontakts und identifiziert die Absicht Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte.. Wenn die Absicht nur einen konfigurierten Dialog Mpower-Agenten-Storys, Regeln und Abläufe in Agent Builder.hat, antwortet Mpower-Agenten entsprechend der konfigurierten Antwort dieses Dialogs. Wenn für die Absicht mehrere Dialoge vorhanden sind, analysiert Mpower-Agenten das Gespräch, um Hinweise darauf zu erkennen, welche Version des Dialogs verwendet werden soll.

Das folgende Diagramm zeigt die Logik, die ein Mpower-Agenten verwendet, wenn er auf einen Kontakt antwortet:

Mpower-Agenten Antworten

Mpower-Agenten Antworten können so einfach oder so komplex sein, wie Sie möchten. Mpower-Agents kann:

• Mit Informationen oder Fragen antworten.
• Bilder, GIFs, Videos oder Links zu Webseiten anzeigen. Dazu gehören auch Schaltfläche oder Listen, mit denen der Kontakt interagieren kann.
• Anhand von Bedingungen "wählen", welche Aktion auszuführen ist. Sie können mehrere mögliche Antworten konfigurieren, die jeweils zu bestimmten Äußerungen des Kontakts passen.
• Einem Formular folgen, um Informationen vom Kontakt abzufragen.
• Leiten Sie die Interaktion an einen Live-Agenten weiter.

Mpower-Agenten Antworten werden in Dialogen Mpower-Agenten-Storys, Regeln und Abläufe in Agent Builder. erstellt und bestehen aus einer oder mehreren der verfügbaren Mpower-Agenten Aktionen. Mpower-Agenten Aktionen erfüllen eine bestimmte Funktion. Einige Mpower-Agenten Aktionen senden Inhalte an den Kontakt Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert., beispielsweise eine Nachricht oder eine Liste mit Auswahlmöglichkeiten. Andere Mpower-Agenten-Aktionen führen Aufgaben aus, die für den Kontakt unsichtbar sind, wie etwa das Aufrufen einer API oder das Abrufen von Daten aus einer Drittanbieteranwendung bzw. das Speichern von Daten in einer Drittanbieteranwendung.

Agent Builder verfügt über eine Reihe von Standardaktionen Mpower-Agenten, aus denen Sie auswählen können. Sie können jedoch auch benutzerdefinierte Aktionen Mpower-Agenten erstellen. Benutzerdefinierte Mpower-Agenten-Aktionen können API-Aufrufe tätigen oder mit benutzerdefinierten JavaScript-Aktionen gestaltet werden.

Skill Store

MitMpower-Agenten-Fähigkeiten können Sie Mpower-Agenten-Konfigurationen und Trainingsdaten entsprechend Ihren Mpower-Agenten-Fähigkeiten gruppieren. Sie können sie zum Filtern von Trainingsdaten verwenden, wodurch es einfacher wird, sich gezielter auf jede Aufgabe zu konzentrieren, die Ihr Mpower-Agenten bewältigen kann.

Mpower-Agenten-Fähigkeiten werden auch verwendet, um vorgefertigte Fähigkeiten über Agent Builder Agent BuilderSkill Storean-Benutzer zu verteilen. Die Skill Store bietet Integrationen mit verschiedenen CXone Mpower Funktionen und Produkten.

Wenn Sie beispielsweise Ihre Expert-Wissensdatenbank mit Ihrer Mpower-Agentenverwenden möchten, können Sie die Fertigkeit Autopilot Knowledge Mpower-Agenten zu Ihrer Mpower-Agentenhinzufügen. Damit werden Ihrem Bot alle erforderlichen Regeln, Storys, Absichten, Entitäten, Slots, Skripte usw. hinzugefügt.

Sie können Mpower-Agenten Fähigkeiten entwerfen, die andere möglicherweise verwenden möchten, und sie zur Genehmigung einreichen, um sie dem Skill Storehinzuzufügen. CXone Mpower überprüft die Bot-Skills und nimmt sie in den Skill Store auf, nachdem sie genehmigt wurden. Dadurch stehen sie anderen Agent Builder Benutzern zum Hinzufügen zu ihren Mpower-Agentszur Verfügung.

Trainieren Sie Ihre Mpower-Agenten

Durch das Trainieren Ihres Mpower-Agenten lernt es aus den von Ihnen vorgenommenen Konfigurationen. Je besser die Qualität des Trainings, desto besser können Ihre Mpower-Agenten Absichten Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte.richtig vorhersagen. Training erfolgt auf mehreren Wegen:

• Wenn Sie Trainingsdaten zu einem Mpower-Agentenhinzufügen: Trainingsdaten sind die Beispiele, die Sie zu Absichten Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte.hinzufügen. Wenn Sie viele hochwertige Beispiele hinzufügen, kann Ihr Mpower-Agenten effektiver Assoziationen zwischen Wörtern, Phrasen und Absichten herstellen.
• Wenn Sie Storys und Regeln erstellen: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. bringen einem Mpower-Agenten bei, wie er auf eine Absicht reagieren soll. Wenn für die Absicht genügend hochwertige Trainingsdaten vorliegen, lernt das Mpower-Agenten System, verschiedene Arten zu erkennen, wie Kontakte Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. dieselbe Absicht ausdrücken.
• Wenn Sie Geschichten erstellen, um einem Mpower-Agenten Absichtsvariationen beizubringen: Bei allgemeinen Absichten mit Variationen, die sich auf die Reaktion des Mpower-Agenten auswirken, verwenden Sie Geschichten, um dem Mpower-Agenten beizubringen, zwischen den Variationen zu unterscheiden. Auf diese Weise lernt Ihr Mpower-Agenten, die Nuancen der Anfragen von Kontakten zu erkennen und richtig zu reagieren.

Sie können testen, wie gut Ihr Mpower-Agenten trainiert ist, indem Sie mit ihm chatten in Agent Builder. Durch den Chat mit Ihrem Mpower-Agentenkönnen Sie erkennen, wo es Probleme gibt, und sofort Korrekturen vornehmen.

Teil des laufenden Trainingsprozesses ist die Zusammenarbeit mit Ihrem Mpower-Agenten, um es intelligenter zu machen. Je intelligenter Ihr Mpower-Agenten ist, desto effektiver kann es Absichten vorhersagen und die richtige Antwort auswählen. Sie können Ihr Mpower-Agenten intelligenter machen, indem Sie Konversationsdaten überprüfen und als Reaktion auf in den Konversationsdaten festgestellte Probleme Änderungen an Ihrem Mpower-Agenten vornehmen. Sie können Ihre Mpower-Agentenüberprüfen und verbessern.

Trainingsdaten

Anhand von Beispielen fürAbsichten Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte. lernen Ihre Mpower-Agenten, wie ein Kontakt auf unterschiedliche Weise eine Absicht zum Ausdruck bringen kann. Je mehr Beispiele einer Absicht Sie haben, desto mehr Variationen dieser Absicht kann Ihr Mpower-Agenten richtig identifizieren. Verwenden Sie reale Gesprächsdaten, um Test und Trainieren Ihr Mpower-Agenten. Geben Sie der Qualität der Daten immer den Vorzug vor der Quantität, um beste Ergebnisse zu erzielen. Dadurch wird sichergestellt, dass Mpower-Agenten gut auf Gespräche mit echten Kontakten vorbereitet ist.

Sie können Ihre Absichten überprüfen, um herauszufinden, welche Absichten noch mehr Trainingsbeispiele benötigen. Neben jeder Absicht sehen Sie eine Zahl, die angibt, wie viele Beispiele es für diese Absicht gibt. Für Absichten, die nicht mehr als 14 Beispiele haben, sollten Sie nach Möglichkeit weitere hinzufügen.

Option "Training und Staging"

Wenn Sie bereit sind, die an Ihrem Mpower-Agentenvorgenommenen Änderungen zu testen, können Sie auf Trainieren und inszenierenklicken. Dadurch werden die Änderungen dem Mpower-Agenten Modell Version eines Bots, der trainiert und in Szene gesetzt wurde hinzugefügt, sodass Sie sie testen können. Um das Verständnis Ihres Mpower-Agenten für die Konfiguration zu verfeinern, sind möglicherweise zusätzliche Schulungen durch Gespräche erforderlich.

Wenn Sie Verbesserungen an einem Mpower-Agenten vornehmen, das bereits in der Produktion bereitgestellt wurde, erstellt Train and Stage ein neues Mpower-Agenten Modell Version eines Bots, der trainiert und in Szene gesetzt wurde und stellt dieses Modell in der Phasebereit. Wenn die Verbesserungen in die Produktion übernommen werden sollen, müssen Sie dieses neue Modell manuell bereitstellen. Dadurch wird sichergestellt, dass kein Mpower-Agenten-Modell ohne Ihre ausdrückliche Zustimmung in Produktion geht.

Mit dem Statusmonitor können Sie den Fortschritt des Trainings nachverfolgen, das Sie mit "Training und Staging" eingeleitet haben.

Trainieren Sie Ihre Mpower-Agenten mit Geschichten und Regeln

Mithilfe von Stories können Sie Ihrem Kind beibringen, wie es im Kontext einer Mpower-AgentenInteraktionauf Alles, was ein Kontakt in einer Bot-Interaktion sagt, sei es eine Frage oder eine Aussage, geschrieben oder gesprochen.Nachrichtenreagieren soll. Das vollständige Gespräch mit einem Agenten über einen Kanal. Eine Interaktion kann zum Beispiel ein Anruf, eine E-Mail, ein Chat oder eine Unterhaltung in den sozialen Medien sein. Sie können Storys von Grund auf erstellen oder reale Gespräche in Storys umwandeln. Regeln lehren Ihren Mpower-Agenten, auf Nachrichten zu reagieren, deren Bedeutung nicht vom Kontext abhängt.

Es kann sein, dass Sie mehrere Storys für eine einzelne Absicht erstellen müssen. Dies ist nützlich, wenn Sie möchten, dass Ihr Mpower-Agenten je nach kleinen Unterschieden in der Absicht unterschiedlich reagiert. Wenn beispielsweise ein Mpower-Agenten Kontostände prüfen kann, möchten Sie möglicherweise, dass er je nach Art des Kontos, das der Kontakt Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. prüfen möchte, unterschiedlich reagiert.

Storys und Regeln sollten eventuell regelmäßig aktualisiert und überarbeitet werden. Wenn Sie beispielsweise nach der Überprüfung der Konversationsdaten feststellen, dass eine Ihrer Storys die Mpower-Agenten Teilnehmer verwirrt und die falsche Absicht vorhersagt, können Sie das Problem beheben, indem Sie die Story ändern. In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise nicht nur die Story, sondern auch die Absicht ändern.

Best Practices für Trainingsdaten

Beachten Sie bei der Planung Ihres Ansatzes zum Sammeln von Trainingsdaten und Trainieren Ihres Mpower-Agentendie folgenden Best Practices:

• Setzen Sie auf Klasse statt Masse. Es ist in Ordnung, mit einem kleinen Daten-Set anzufangen und dieses dann im Laufe der Zeit auszubauen, wenn Sie mehr Beispiele in hoher Qualität gesammelt haben.
• Verwenden Sie Beispiele aus realen Unterhaltungen. So können Sie sicher sein, mit realistischen Daten zu arbeiten. Es stammt aus Äußerungen Was ein Kontakt sagt oder tippt., die echte Kontakte gemacht haben.
• Verwenden Sie keine Tools, die automatisch Daten generieren und behaupten, Ihr Mpower-Agenten schneller zu trainieren. Oft werden Beispiele angeführt, die nicht das widerspiegeln, was in den Kontakten wirklich steht. Sie können auch dazu führen, dass eine Mpower-Agenten ihre Fähigkeit zur Generalisierung verliert. Mit der Zeit erreicht Mpower-Agenten einen Punkt, an dem es nur noch Phrasen erkennt, die es schon einmal gesehen hat.
• Verwenden Sie dieselben Trainingsdaten nicht für mehr als eine Absicht. Wenn Sie Trainingsdaten wiederverwenden, ist Ihr Mpower-Agenten nicht in der Lage, die Absicht Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte. bei Live-Interaktionen mit Kontakten zuverlässig zu bestimmen.
• Bleiben Sie flexibel und passen Sie Absichten und Storys im Laufe der Zeit bei Bedarf an. Beim Überprüfen der Konversationsdaten stellen Sie möglicherweise fest, dass das, was Sie für zwei verschiedene Absichten gehalten haben, in Wirklichkeit nur Nuancen einer allgemeineren Absicht sind. Oder Sie stellen fest, dass eine Absicht zu allgemein ist und Sie sie in spezifischere Absichten aufteilen müssen.
• Fügen Sie nur dann neue Trainingsdaten hinzu, wenn sie hilfreich sind.
  • Fügen Sie keine neuen Trainingsbeispiele hinzu, die vorhandenen Beispielen sehr ähnlich sind. Wenn Mpower-Agenten die Absicht für eine Äußerung mit hoher Sicherheit richtig vorhersagt, hilft es Mpower-Agenten nicht, weitere Beispiele hinzuzufügen, die sehr ähnlich sind.
  • Fügen Sie weitere Trainingsbeispiele von Äußerungen hinzu, die Mpower-Agenten zuvor falsch oder mit geringer Zuverlässigkeit vorhergesagt hat.

Erstellen Sie Antworten, um Ihre Mpower-Agentenzu trainieren

Konfigurieren Sie Mpower-Agenten-Antworten mit dem folgenden Verfahren:

1. Erstellen Sie eine Absicht.
2. Erstellen Sie eine Regel oder Story für die von Ihnen erstellte Absicht Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte., um zu definieren, wie Ihr Mpower-Agenten auf diese Absicht reagiert. Ob Sie eine Story oder eine Regel erstellen sollten, richtet sich nach der Absicht. Beziehen Sie sich auf den Plan, den Sie zuvor im Mpower-Agenten Implementierungsprozess erstellt haben. Das Erstellen von 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. besteht im Wesentlichen aus Folgendem:

   1. Geschichten und Regeln beginnen mit etwas, das der Kontakt Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. im Zusammenhang mit der Absicht sagen könnte. Bei einer Absicht mit dem Titel "Kontostand_überprüfen" könnte der Kontakt beispielsweise sagen "Können Sie mir meinen Kontostand mitteilen?"

   2. Nachdem Sie ein Beispiel dafür eingegeben haben, was der Kontakt sagen könnte, versucht Ihr Mpower-Agenten, die Absicht des Beispiels vorherzusagen. Es zeigt die beste Übereinstimmung an und gibt an, wie sicher es sich bei seiner Vorhersage ist. Es zeigt sein Vertrauen in Prozent an.
   3. Bestätigen Sie die Absichtsvorhersage oder wählen Sie die richtige Absicht aus und bestätigen Sie sie dann. Wenn das Konfidenzniveau niedrig erscheint, fügen Sie der Absicht weitere Trainingsbeispiele hinzu. Denken Sie daran, dass das Konfidenzniveau über dem Schwellenwert liegen muss, den Sie für den NLU-Fallback Alternative im reinen Textformat, die gesendet wird, wenn das Ziel keine Rich Media unterstützt.festgelegt haben.

   4. Jetzt können Sie die Mpower-Agenten Antwort mithilfe einer der verfügbaren Mpower-Agenten Aktionenhinzufügen.

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   5. Fügen Sie eine weitere Kontaktäußerung hinzu, wenn die realen Gesprächsbeispiele für diese Absicht zeigen, dass Kontakte dazu neigen, der Antwort (von einem Agenten oder einem Mpower-Agenten) mit der gleichen Art von Frage oder Aussage nachzugehen. Nicht jede Geschichte wird weitere Äußerungen nach sich ziehen.

   6. Setzen Sie das Gespräch in der Story oder Regel fort und folgen Sie dabei den realen Beispielen, die Sie gesammelt haben. Fügen Sie so viel Hin- und Her-Interaktion hinzu, wie Sie benötigen, um dem Mpower-Agenten beizubringen, wie Gespräche über die Absicht verlaufen sollten.

      Geschichten und Regeln sollten jedoch keine vollständigen Gespräche sein. Wann immer die nächste Nachricht in der Unterhaltung zwingend eine neue Absicht einleitet, sollten Sie die jeweilige Story beenden und mit einer neuen beginnen. Alternativ dazu haben Sie auch die Möglichkeit, eine Story in kleinere Teil-Storys aufzuteilen. Sie können sie mithilfe von Checkpoints verknüpfen.

   7. Erstellen Sie mehrere Storys für dieselbe Absicht, wenn es je nach Situation und Anforderungen des Kontakts Varianten für den Verlauf des Gesprächs gibt. Dadurch wird der Mpower-Agenten darin trainiert, zwischen Variationen einer einzelnen Absicht zu unterscheiden.

      • Schließen Sie keine Varianten des Gesprächsablaufs in dieselbe Story ein. Dies könnte die Mpower-Agentenverwirren.

      • Wenn es Varianten gibt, wie Kontakte eine Nachricht formulieren könnten, oder ähnliche Nachrichten mit derselben Bedeutung, können Sie sie als Beispiele der Absicht hinzufügen.

      • Denken Sie in Begriffen von glücklichen Geschichte, die das richtige Ergebnis für die Absicht liefert. und unglücklichen Wegen Geschichte, die ein falsches Ergebnis für die Absicht liefert.. Jede Absicht kann mehrere Happy Paths und mehrere Unhappy Paths haben.

3. Erstellen Sie Entitäten, Slots oder Formulare, falls diese für die Absicht, Regel oder Story erforderlich sind.

   • Erstellen Sie Entitäten Stichwort oder Ausdruck, das/der in Ihrem Unternehmensprofil in Interaction Analytics definiert ist. Bezieht sich auf einen Entitätstyp. Kann Varianten enthalten. nur für Informationen, die Sie Mpower-Agenten aus der Konversation extrahieren müssen.

   • Erstellen Sie Slots Entität, die aus der Nachricht des Kontakts extrahiert und zur Verwendung in Bot-Antworten gespeichert wird. Ähnlich wie eine Variable. für Daten, die Sie speichern oder während des Gesprächs verwenden müssen. Agent Builder erstellt automatisch Slots, wenn Sie eine Entität erstellen.
   • Formulare eignen sich für Storys oder Regeln, wenn Sie mehr als nur wenige Angaben vom Kontakt abfragen wollen.

4. 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.

5. Chatten Sie mit Ihrem Mpower-Agenten, um es zu testen. Abhängig von den Ergebnissen Ihrer Unterhaltung mit dem Bot müssen Sie eventuell Anpassungen an den erstellten Storys oder Regeln vornehmen. Es kann auch erforderlich sein, Trainingsdaten für die jeweilige Absicht hinzuzufügen oder zu ändern. Versuchen Sie beim Testen von Mpower-Agenten, viele Variationen der zu testenden Absicht zu verwenden. Wiederholen Sie die Trainings- und Testschritte so oft wie nötig, bis Sie mit der Leistung Ihres Mpower-Agentenzufrieden sind.