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Un agent virtuel créé avec CXone Mpower Agent Builder qui peut gérer des interactions vocales ou de clavardage. à extraire des informations à partir des énoncés Ce qu’un contact dit ou tape.de contact. Les informations extraites peuvent être sauvegardées pour être utilisées dans Agent Mpower réponses. Elles peuvent également être transmises à CXone Mpower ou à des bases de données ou applications tierces par le biais d’intégrations.
Les énoncés decontact La personne qui interagit avec un agent, un IVR ou un robot dans votre centre d’appels. peuvent contenir beaucoup d'informations. Vous n’avez pas besoin d’entités pour toutes les informations. Vous ne devez créer des entités que pour les informations dont votre Agent Mpower a besoin pour atteindre ses objectifs. Par exemple, les contacts peuvent fournir leurs nom et prénom lors d’une interaction. Si l'objectif est simplement de permettre à votre Agent Mpower d'appeler le contact par son prénom, il n'est pas nécessaire de créer une entité pour le nom de famille ou le nom complet du contact.
Lorsque vous créez une entité, Agent Builder crée automatiquement un emplacement Entité extraite du message du contact et enregistrée pour une utilisation dans les réponses du robot logiciel. Similaire à une variable. correspondant pour contenir les informations extraites. Les emplacements créés automatiquement doivent être modifiés pour modifier les paramètres par défaut.
Les entités sont étroitement liées aux emplacements. Les emplacements conservent les informations pendant une interaction jusqu’à ce qu’elles soient nécessaires. Une entité identifie et extrait des renseignements d’un énoncé et les stocke dans un emplacement. Vous pouvez utiliser l’emplacement comme une variable pour utiliser les informations qu’il contient.
Glossaire
| Concept | Définition | Exemple | Ce que fait le Agent Mpower |
|---|---|---|---|
Énoncé |
Tout ce qu'un contact La personne qui interagit avec un agent, un IVR ou un robot dans votre centre d’appels. dit dans une interaction La conversation complète avec un agent sur un canal. Par exemple, une interaction peut être un appel vocal, un courriel, un clavardage ou une conversation sur les médias sociaux.. Parfois appelé message. |
« J’ai perdu mon mot de passe. » « Quel est mon solde? » « Êtes-vous un robot logiciel? » |
Le Agent Mpower utilise la compréhension du langage naturel (NLU) pour analyser chaque énoncé de contact afin de déterminer sa signification, ou intention. |
Intention |
Ce que le contact veut communiquer ou accomplir. Chaque message envoyé par le contact a une intention. |
« J’ai perdu mon mot de passe« a l’intention de « réinitialiser le mot de passe ». « Bonjour » a l’intention de « saluer ». |
Le Agent Mpower analyse le message d'un contact à l'aide de NLU |
Entité |
Un élément d’information défini dans le message d’un contact. | Nom de la personne ou du produit, numéro de téléphone, numéro de compte, emplacement, etc. | Le Agent Mpower utilise NLU pour identifier les entités dans le message d'un contact. Les entités aident le Agent Mpower à comprendre ce que signifie le message du contact. |
Emplacement |
Une entité extraite du message d'un contact et enregistrée pour être utilisée dans les réponses Agent Mpower. Similaire à une variable. | La création d'un emplacement pour le nom du contact permet au Agent Mpower d'utiliser ce nom dans les réponses lors d'une interaction, le rendant ainsi plus personnel. | Lorsqu'il est configuré pour le faire, le Agent Mpower extrait une entité d'un message de contact et l'enregistre dans un emplacement. Vous pouvez demander à votre Agent Mpower d'utiliser ces informations plus tard dans la conversation. |
Règle |
Définit Agent Mpower réponses aux messages qui ne changent pas de sens avec le contexte. |
|
Les règles sont l'une des deux façons dont vous pouvez configurer la manière dont votre Agent Mpower répond à une intention. Les règles sont utiles pour certains types d’intentions, mais pas pour toutes. |
Histoire |
Entraîne un Agent Mpower à gérer une interaction en fonction de l'intention du message et du contexte conversationnel. | Lors d'une interaction concernant un mot de passe oublié, le Agent Mpower répondrait à « Comment puis-je faire ça ? » d’une façon. Si l'interaction concernait la création d'un nouveau compte, la réponse serait assez différente même si dans les deux cas le contact utilise les mêmes mots avec la même intention : obtenir plus d'informations. | Les histoires sont la deuxième des deux façons dont vous pouvez configurer la manière dont votre Agent Mpower répond à une intention. Les histoires enseignent aux Agent Mpower comment utiliser le contexte de la conversation pour répondre de manière appropriée. |
Agent Mpower Action |
Tout ce qu’un Agent Mpower dit ou fait lors de la gestion d’une interaction. |
Lors d'une interaction concernant un mot de passe oublié, le Agent Mpower répond en envoyant le lien vers la FAQ de réinitialisation du mot de passe sur le site Web. Lorsqu’un contact exprime sa frustration, par exemple « Je ne comprends pas! Ça ne marche pas! » le Agent Mpower répond par « Je suis désolé. Voulez-vous que je vous transfère à un agent humain? » Lorsque le contact dit oui, le Agent Mpower amorce le transfert. |
Les actionsAgent Mpower sont les options dont vous disposez pour définir la manière dont vous voulez que votre Agent Mpower réponde à chaque intention. Elles vous donnent la possibilité de configurer chaque réponse pour obtenir le résultat qui répond aux besoins du contact. |
Types d’entités
Il existe deux types d'entités Un élément d’information recueilli à partir des messages du contact lors des conversations avec un Agent Mpower. dans Agent Builder :
- Expression régulière (regex) : Entités qui suivent des modèles réguliers, tels que les numéros de téléphone, les numéros de commande ou les adresses courriel.
- Tableau de consultation : Entités qui ne suivent pas un modèle, telles que les parfums de crème glacée, les titres de rapports, les styles de chaussettes ou les couleurs.
Entités d’expression régulière
Une expression rationnelle (regex) est une séquence de caractères qui spécifie un modèle de recherche. La création d'une expression régulière pour extraire des entités enseigne à votre Agent Mpower un modèle à rechercher pour identifier les informations correctes pour cette entité. Cette fonctionnalité est utile pour les données qui présentent des caractéristiques similaires et régulières, telles que les adresses courriel, les numéros de téléphone et les numéros de compte ou de facture.
Vous pouvez ajouter une entité regex à partir de l'un ou l'autre onglet de la section NLU dans Agent Builder :
Entités de tableau de consultation
Les entités de consultation sont des catégories d’informations. Dans Agent Builder, il s’agit de listes de mots, où chaque mot est un membre de la catégorie. La liste doit contenir tous les membres de la catégorie que votre Agent Mpower doit connaître. Par exemple, si vous créez une entité pour les parfums de crème glacée, vous devez fournir tous les parfums proposés par votre entreprise. Vous voudrez peut-être également ajouter des saveurs que votre entreprise n'offre pas mais qui sont fréquemment demandées, afin que votre Agent Mpower puisse répondre à ces demandes avec un chemin hors de portée.
Vous pouvez ajouter une entité de tableau de consultation à partir de la section NLU dans Agent Builder :
- Onglet Entités
- Boîte de réception, lors de la consultation des messages
- Onglet Intentions, lorsque vous travaillez avec des exemples d’intentions
Les entités de consultation ne sont pas sensibles à la casse.
Fonctionnement des entités
Pour que votre Agent Mpower extraie une entité Mot-clé ou expression défini(e) dans votre profil d’entreprise dans Interaction Analytics. Lié à un type d’entité. Peut inclure des variantes. d'un énoncé Ce qu’un contact dit ou tape., vous devez l'étiqueter dans les exemples d'intention La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape; ce que le contact veut communiquer ou accomplir. appropriés et dans les dialogues Histoires, règles et flux Agent Mpower dans Agent Builder. pour cette intention. L'étiquetage aux deux endroits entraîne votre Agent Mpower à savoir quand extraire une entité, quelle entité extraire et à associer l'entité à l'intention. L'étiquetage est requis pour les entités regex, mais pas pour les entités de table de recherche. Cependant, cela reste utile pour les entités de table de recherche.
Pour étiqueter une entité, vous devez la sélectionner dans l’énoncé, puis choisir le type d’entité que le mot ou la phrase représente. Vous pouvez le faire à partir de la boîte de réception NLU, dans les exemples d’intentions et à partir d’une histoire ou d’une règle.
Lors d'une interaction, le Agent Mpower prédit une intention pour un énoncé. Si l'intention contient une entité étiquetée, le Agent Mpower vérifie l'énoncé pour une chaîne qui correspond au modèle établi dans une entité regex ou pour l'un des exemples dans une entité de table de recherche. S'il trouve une correspondance, le Agent Mpower extrait la valeur et la stocke dans l'emplacement correspondant Entité extraite du message du contact et enregistrée pour une utilisation dans les réponses du robot logiciel. Similaire à une variable.de l'entité. Ces informations sont alors disponibles pour être utilisées au cours de l’interaction.
Vous devez configurer quand et comment il est utilisé en utilisant l'emplacement comme variable. Vous pouvez :
- Utilisez-le dans les futurs Agent Mpower messages envoyés au contact.
- Utilisez-le comme condition pour déterminer le chemin que Agent Mpower emprunte dans la conversation.
- Utilisez-le avec les scripts et les intégrations API.
Les entités sont toujours extraites et enregistrées dans l'emplacement correspondant lorsque le Agent Mpower les reconnaît. Si le Agent Mpowerreconnaît une entité mais n'a pas d'histoire Utilisées pour former un Agent Mpower au traitement des interactions en fonction de l’intention et du contexte. ou de règle Utilisées pour définir une réponse de l’agent Mpower aux messages qui ne changent pas en fonction du contexte. qui lui indique quoi faire avec l'information, il l'ignorera. Cependant, la présence de l'entité dont on ne sait pas quoi faire peut diminuer la de l’agent Mpower confiance dans la prédiction de l'intention correcte La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape; ce que le contact veut communiquer ou accomplir..
Il peut arriver que vous souhaitiez seulement que votre Agent Mpower remplisse l'emplacement d'une entité dans certaines circonstances. Vous pouvez configurer des restrictions sur le moment où le Agent Mpower peut remplir chaque emplacement. Les restrictions peuvent être basées sur l’intention, sur un formulaire ou sur les deux. Toutes les méthodes de remplissage d'emplacement ne prennent pas en charge les deux types de restrictions.
Exemples d’entités et synonymes
Après avoir créé une entité, vous devez fournir des exemples pour aider votre Agent Mpower à apprendre à la reconnaître. Les exemples sont différents pour chaque type d’entité :
- Pour les entités regex, les exemples doivent être des représentations réelles du type de données que Agent Mpower rencontrera lors des interactions. Par exemple, pour une entité de numéro de téléphone, utilisez de vrais numéros de téléphone.
- Pour les entités de tableau de consultation, les exemples doivent être membres de la catégorie que l’entité représente. Par exemple, l’entité iceCreamFlavors peut contenir des exemples tels que chocolat, vanille et fraise. La liste d'exemples doit contenir tous les membres de la catégorie que votre Agent Mpower doit connaître. Vous voudrez peut-être inclure des membres de la catégorie que votre organisation n'utilise pas, mais que les contacts peuvent mentionner.
Pour les entités de tableau de consultation, vous pouvez également identifier des synonymes pour chaque exemple. Les synonymes vous permettent d'enseigner au Agent Mpower les différentes façons dont les contacts peuvent faire référence à la même valeur d'entité. Par exemple, la ville de New York peut également être appelée NYC, NY, New York et Big Apple.
Classic Ice Cream Parlor, une filiale de Classics, Inc., vend 10 parfums de crème glacée. L'administrateur Agent Builder, Christopher Robin, énumère ces saveurs comme exemples d'entités. Il y a six autres saveurs que les contacts demandent souvent, alors Christopher les ajoute également. Il crée ensuite des histoires qui lui apprennent à répondre aux demandes de saveurs qu'il ne possède pas.Agent Mpower
Ensuite, Christopher sait que certains contacts utilisent d'autres noms pour les 10 saveurs que l'entreprise propose, comme par exemple appeler la saveur Grape Ice Icy Grape. Christopher ajoute ces synonymes communs comme exemples d'entités supplémentaires, puis construit des histoires pour enseigner au Agent Mpower à quelle saveur d'inventaire chaque synonyme correspond.
Vous pouvez ajouter des exemples d’entités et des synonymes aux endroits suivants dans Agent Builder :
- L’onglet Intentions, lorsque vous ajoutez des exemples à une intention.
- Les onglets Histoires et Règles, lors de la création d’un dialogue Histoires, règles et flux Agent Mpower dans Agent Builder..
- La boîte de réception NLU, lors de l'examen des messages envoyés au .Agent Mpower
Étiqueter les entités pour apprendre auAgent Mpower à les utiliser
Après avoir créé des entités Un élément d’information recueilli à partir des messages du contact lors des conversations avec un Agent Mpower., vous devez les sélectionner et les étiqueter dans les histoires Utilisées pour former un Agent Mpower au traitement des interactions en fonction de l’intention et du contexte., les règles Utilisées pour définir une réponse de l’agent Mpower aux messages qui ne changent pas en fonction du contexte. et les données d’entraînement des intentions La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape; ce que le contact veut communiquer ou accomplir., ainsi que dans les messages de la boîte de réception NLU où elles apparaissent. L'étiquetage enseigne à votre Agent Mpower qu'une entité est importante dans le contexte de l'intention des messages dans lesquels elle est étiquetée. De même, l’étiquetage :
- Ajoute le texte surligné comme exemple de l’entité que vous sélectionnez. Si l’exemple existe déjà, rien de nouveau n’est ajouté.
- Demande au Agent Mpower d'extraire cette entité de l'énoncé. Vous pouvez ensuite utiliser ou stocker la valeur de l'entité, par exemple en mettant à jour un enregistrement client ou en configurant le Agent Mpower pour utiliser le nom du contact dans une réponse Agent Mpower.
Les entités regex et de consultation doivent être étiquetées. Pour les entités regex, c'est nécessaire pour apprendre à votre Agent Mpower à reconnaître le modèle regex. Pour les entités de recherche, cela apprend à votre Agent Mpower que l'entité est une partie importante de l'intention.
Vous pouvez étiqueter des entités dans les histoires et les règles, les données d’entraînement des intentions ou les messages de la boîte de réception NLU.