Apprenez à votre agent Mpower à avoir des conversations

Cette page décrit les tâches essentielles requises pour construire un agent Mpower Un agent virtuel créé avec CXone Mpower Agent Builder et capable de traiter les interactions vocales ou de chat. dans Agent Builder. Il s’agit de la troisième étape du agent Mpower processus de mise en œuvre.

Apprenez à vos agent Mpower à avoir des conversations

Il n’est pas nécessaire de scripter chaque variation possible d’une conversation. agents Mpower Un agent virtuel créé avec CXone Mpower Agent Builder et capable de traiter les interactions vocales ou de chat. utilisent des technologies d'IA conversationnelle, qui leur permettent de comprendre le sens des contacts La personne interagissant avec un agent, un serveur vocal interactif (SVI), ou robot dans votre centre de contact. et de répondre de manière appropriée sans être scénarisés. Cependant, vous devez apprendre à votre agent Mpower comment gérer les conversations avec les contacts. Pour cela, créez des modèles de conversation utilisant des règles Servent à définir la réponse d’un de l’agent Mpower aux messages qui ne changent pas avec le contexte. et des histoires Servent à entraîner un agent Mpower à la gestion des interactions en fonction de l’intention et du contexte. dans Agent Builder.

Les règles et les histoires, également appelées dialogues, enseignent au agent Mpower comment répondre au contact énoncé Ce qu'un contact dit ou tape. par énoncé. Chaque dialogue se focalise sur une partie très spécifique de la conversation. Ils se composent généralement d'un énoncé de contact, de l'intention correspondante , et de la réponse agent Mpower.

Il peut être nécessaire d’utiliser plusieurs dialogues pour la même intention. Il peut y avoir des situations dans lesquelles vous souhaitez que votre agent Mpower réagisse différemment à la même intention en fonction de certains critères. Vous pouvez apprendre au agent Mpower à faire la différence en créant plusieurs dialogues, chacun avec sa propre réponse unique et les critères qui définissent quand le agent Mpower doit donner cette réponse.

Comment les dialogues enseignent le agent Mpower

Lors d'une interaction avec un contact La personne interagissant avec un agent, un serveur vocal interactif (SVI), ou robot dans votre centre de contact., un agent Mpower analyse l'énoncé Ce qu'un contact dit ou tape. du contact et identifie l'intention La signification ou la finalité de ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir. Si l'intention n'a qu'un seul dialogue Histoires, règles et flux agent Mpower dans Agent Builder.configuré, le agent Mpower répond en fonction de la réponse configurée de ce dialogue. S'il existe plusieurs dialogues pour l'intention, le agent Mpower analyse la conversation pour détecter des indices indiquant quelle version du dialogue il doit utiliser.

Le diagramme suivant montre la logique qu'un agent Mpower utilise lorsqu'il répond à un contact :

agent Mpower Réponses

agent Mpower Les réponses peuvent être aussi simples ou aussi complexes que vous le souhaitez. agents Mpower peut :

• Répondre avec des informations ou des questions.
• Afficher des images, des GIF, des vidéos ou des liens sur les pages Web. Ils peuvent inclure des boutons ou des listes avec lesquels le contact peut interagir.
• « Choisir » l'action à entreprendre à l'aide de conditions. Vous pouvez configurer plusieurs réponses possibles en fonction de ce que dit le contact.
• Suivre un formulaire pour collecter des informations auprès du contact.
• Transférez l’interaction à un agent en direct.

Les réponsesagent Mpower sont intégrées dans des dialogues Histoires, règles et flux agent Mpower dans Agent Builder. et se composent d'une ou plusieurs des agent Mpower actions disponibles. agent Mpower actions remplissent une fonction spécifique. Certaines actions agent Mpower envoient du contenu au contact La personne interagissant avec un agent, un serveur vocal interactif (SVI), ou robot dans votre centre de contact., tel qu'un message ou une liste d'options parmi lesquelles choisir. D'autres actions agent Mpower exécutent des tâches invisibles pour le contact, telles que l'appel d'une API ou l'extraction ou le stockage de données dans une application tierce.

Agent Builder dispose d'un ensemble d'actions agent Mpower par défaut parmi lesquelles vous pouvez choisir, mais vous pouvez également créer des actions agent Mpower personnalisées. Les actions personnalisées agent Mpower peuvent effectuer des appels API ou être conçues avec des JavaScriptpersonnalisés.

Skill Store

Les compétencesagent Mpower vous permettent de regrouper les configurations agent Mpower et les données de formation en fonction de ce que votre agent Mpower peut faire. Vous pouvez les utiliser pour filtrer les données d'entraînement, ce qui permet de se concentrer plus spécifiquement sur chaque tâche que votre agent Mpower peut accomplir.

Les compétencesagent Mpower sont également utilisées pour distribuer des capacités prédéfinies aux utilisateurs Agent Builder via le Agent Builder Skill Store. Le Skill Store fournit des intégrations avec diverses fonctionnalités et produits CXone Mpower.

Par exemple, si vous souhaitez utiliser votre base de connaissances Expert avec votre agent Mpower, vous pouvez ajouter la compétence Autopilot Knowledge agent Mpower à votre agent Mpower. Cela permet d’ajouter l’ensemble des règles, histoires, intentions, entités, slots, scripts, etc. sur votre robot.

Vous pouvez concevoir des compétences agent Mpower que d'autres pourraient vouloir utiliser et les soumettre pour approbation afin qu'elles soient ajoutées au Skill Store. CXone Mpower les examinera et les ajoutera dans Skill Store s’ils sont approuvés. Cela les rend disponibles pour que d'autres utilisateurs Agent Builder puissent les ajouter à leurs agents Mpower.

Entraînez votre agent Mpower

Entraîner votre agent Mpower l'aide à apprendre à partir des configurations que vous avez effectuées. Plus la qualité de la formation est bonne, mieux votre agent Mpower peut prédire correctement les intentions La signification ou la finalité de ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir. L’entraînement peut prendre les formes suivantes :

• Lorsque vous ajoutez des données d'entraînement à un agent Mpower : les données d'entraînement sont les exemples que vous ajoutez aux intentions La signification ou la finalité de ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir. Si vous ajoutez de nombreux exemples de haute qualité, votre agent Mpower peut créer plus efficacement des associations entre les mots, les phrases et les intentions.
• Lorsque vous créez des histoires et des règles :Les histoireset Servent à entraîner un agent Mpower à la gestion des interactions en fonction de l’intention et du contexte.les règlesenseignent à Servent à définir la réponse d’un de l’agent Mpower aux messages qui ne changent pas avec le contexte. comment répondre à une intention.agent Mpower Si l'intention dispose de suffisamment de données d'entraînement de haute qualité, le agent Mpower apprend à reconnaître différentes manières dont les contacts La personne interagissant avec un agent, un serveur vocal interactif (SVI), ou robot dans votre centre de contact. expriment la même intention.
• Lorsque vous créez des histoires pour enseigner à un agent Mpower les variations d'intention : pour les intentions générales avec des variations qui ont un impact sur la façon dont le agent Mpower réagit, vous utilisez des histoires pour apprendre au agent Mpower à différencier les variations. Cela aide votre agent Mpower à apprendre à naviguer dans les nuances des demandes des contacts et à répondre correctement.

Vous pouvez tester le niveau de formation de votre agent Mpower en discutant avec lui dansAgent Builder. En discutant avec votre agent Mpower, vous pouvez voir où il y a des problèmes et apporter des corrections immédiatement.

Une partie du processus de formation continue consiste à travailler avec votre agent Mpower pour le rendre plus intelligent. Plus votre agent Mpower est intelligent, plus il est efficace pour prédire les intentions et choisir la bonne réponse. Vous pouvez rendre votre agent Mpower plus intelligent en examinant les données de conversation et en apportant des modifications à votre agent Mpower en réponse aux problèmes détectés dans les données de conversation. Vous pouvez réviser et améliorer votre agent Mpower.

Données d’entraînement

Les exemples d'intention La signification ou la finalité de ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir forment votre agent Mpower sur les différentes manières dont un contact peut exprimer une intention. Plus vous avez d'exemples d'une intention, plus votre agent Mpower sera en mesure d'identifier correctement les variations de cette intention. Utilisez des données de conversation réelles pour tester et former vos agent Mpower. Pour optimiser les résultats, privilégiez toujours la qualité des données plutôt que la quantité. Cela permet de garantir que le agent Mpower est bien préparé à gérer les conversations avec de vrais contacts.

Vous pouvez passer en revue vos intentions pour déterminer celles qui ont besoin de plus d'exemples de formation. Chaque intention est assortie d'un numéro qui indique le nombre d'exemples qu'elle comporte. Les intentions disposant de 14 exemples ou moins doivent en comporter plus, si possible.

Option Entraîner et préparer

Lorsque vous êtes prêt à tester les modifications que vous avez apportées à votre agent Mpower, vous pouvez cliquer sur Entraîner et mettre en scène. Cela ajoute les modifications au agent Mpower modèle Version d'un bot qui a été formé et mis en scène afin que vous puissiez les tester. Une formation supplémentaire par le biais de conversations peut être nécessaire pour affiner la façon dont votre agent Mpower comprend la configuration.

Si vous apportez des améliorations à un agent Mpower qui a été déployé en production, Train and Stage crée un nouveau agent Mpower modèle Version d'un bot qui a été formé et mis en scène et déploie ce modèle sur stage. Si vous souhaitez que vos améliorations soient appliquées en phase de production, vous devez déployer manuellement ce nouveau modèle. Cela garantit qu'aucun modèle agent Mpower n'entre en production sans votre consentement explicite.

Vous pouvez utiliser la fonction de suivi de l’intégrité pour suivre la progression des entraînements lancés par l’option Entraîner et préparer.

Entraînez votre agent Mpower avec des histoires et des règles

Les histoires vous permettent d'apprendre à vos agent Mpower enfants comment répondre aux messages Tout ce qu'un contact dit dans une interaction avec un bot, qu'il s'agisse d'une question ou d'une déclaration, écrite ou orale. dans le contexte d'une interaction La conversation complète avec un agent via un canal. Par exemple, une interaction peut être un appel vocal, un e-mail, un chat ou une conversation sur les réseaux sociaux.. Vous pouvez créer des histoires de A à Z ou convertir des conversations réelles en histoires. Les règles apprennent à votre agent Mpower à répondre aux messages dont la signification ne dépend pas du contexte.

Il est parfois nécessaire de créer plusieurs histoires pour la même intention. Ceci est utile lorsque vous souhaitez que votre agent Mpower réagisse différemment en fonction de petites différences dans l'intention. Par exemple, si un agent Mpower peut vérifier les soldes des comptes, vous souhaiterez peut-être qu'il réponde différemment en fonction du type de compte que le contact La personne interagissant avec un agent, un serveur vocal interactif (SVI), ou robot dans votre centre de contact. souhaite vérifier.

Les histoires et les règles doivent être mises à jour et révisées régulièrement. Par exemple, si, après avoir examiné les données de conversation, vous découvrez que l'une de vos histoires provoque une agent Mpowerconfusionet prédit une mauvaise intention, vous pouvez résoudre le problème en modifiant l'histoire. Dans certains cas, il peut être nécessaire de changer l’intention aussi bien que l’histoire.

Meilleures pratiques concernant les données d’entraînement

Lorsque vous planifiez votre approche de collecte de données de formation et de formation de votre agent Mpower, gardez à l'esprit les bonnes pratiques suivantes :

• Privilégiez toujours la qualité à la quantité. Vous pouvez commencer par un petit ensemble de données et l'étoffer à mesure que vous obtenez des exemples de qualité.
• Utilisez des exemples tirés de conversations réelles, afin que les données utilisées soient réalistes Cela provient de déclarations Ce qu'un contact dit ou tape. que de vrais contacts ont faites.
• N'utilisez pas d'outils qui génèrent automatiquement des données et prétendent entraîner votre agent Mpower plus rapidement. Ils produisent souvent des exemples qui ne reflètent pas ce que les contacts disent vraiment. Ils peuvent également aboutir à un agent Mpower qui perd sa capacité à généraliser. Au fil du temps, le agent Mpower atteint un point où il ne reconnaît que les phrases qu'il a déjà vues.
• N'utilisez pas les mêmes données de formation pour plusieurs intentions. Si vous réutilisez les données de formation, votre agent Mpower ne sera pas en mesure de déterminer de manière fiable l'intention La signification ou la finalité de ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir dans les interactions en direct avec les contacts.
• Restez flexible et prêt à ajuster les intentions et les histoires selon les besoins. En examinant les données de conversation, vous découvrirez peut-être que ce que vous pensiez être deux intentions distinctes sont en réalité des nuances d’une intention plus générale. Ou vous pouvez constater qu’une intention est trop large et que vous devez la décomposer en intentions plus spécifiques.
• N'ajoutez de nouveaux exemples de formation que s'ils sont utiles.
  • Évitez d’ajouter de nouveaux exemples de formation très similaires aux exemples existants. Si le agent Mpower prédit correctement l'intention avec une grande confiance pour un énoncé, cela n'aide pas le agent Mpower d'ajouter d'autres exemples très similaires.
  • Ajoutez davantage d'exemples d'entraînement d'énoncés que le agent Mpower a précédemment prédits de manière incorrecte ou avec une faible confiance.

Créez des réponses pour former votre agent Mpower

Configurez les réponses agent Mpower avec le processus suivant :

1. Créez une intention.
2. Créez une règle ou une histoire pour l'intention La signification ou la finalité de ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir que vous avez créée pour définir comment votre agent Mpower répond à cette intention. La décision dépend de l’intention. Reportez-vous au plan que vous avez élaboré plus tôt dans le agent Mpower processus de mise en œuvre. Voici le processus de haut niveau de création d’histoires Servent à entraîner un agent Mpower à la gestion des interactions en fonction de l’intention et du contexte. et de règles Servent à définir la réponse d’un de l’agent Mpower aux messages qui ne changent pas avec le contexte. :

   1. Les histoires et les règles commencent par quelque chose que le contact La personne interagissant avec un agent, un serveur vocal interactif (SVI), ou robot dans votre centre de contact. pourrait dire en rapport avec l'intention. Par exemple, pour une intention appelée verifier_solde, le contact peut dire « Combien reste-t-il sur mon compte ? »

   2. Après avoir entré un exemple de ce que le contact pourrait dire, votre agent Mpower tente de prédire l'intention de l'exemple. Il affiche la correspondance la plus proche, ainsi que le degré de confiance dans sa prédiction. Il affiche sa confiance en pourcentage.
   3. Confirmez la prédiction d'intention ou choisissez l'intention correcte, puis confirmez-la. Si le niveau de confiance semble faible, ajoutez davantage d'exemples de formation à l'intention. N'oubliez pas que le niveau de confiance doit être supérieur au seuil que vous avez défini pour le repli Une alternative en texte seul qui est envoyée lorsque la destination ne prend pas en charge les médias enrichis.NLU.

   4. Vous pouvez maintenant ajouter la réponse agent Mpower en utilisant l'une des actions agent Mpower disponibles.

      Voir l’image

      

   5. Ajoutez un autre énoncé de contact, si les exemples de conversation du monde réel pour cette intention montrent que les contacts ont tendance à suivre la réponse (d'un agent ou d'un agent Mpower) avec le même type de question ou de déclaration. Toutes les histoires ne feront pas l’objet de déclarations ultérieures.

   6. Poursuivez la conversation dans l’histoire ou la règle, en suivant les exemples réels que vous avez réunis. Ajoutez autant d’interactions que nécessaire pour enseigner au agent Mpower comment les conversations sur l’intention doivent se dérouler.

      Cependant, les histoires et les règles ne doivent pas être des conversations complètes. Lorsque l’énoncé suivant de la conversation crée nécessairement une nouvelle intention, il est temps d’arrêter et de créer une nouvelle intention. Sinon, envisagez de diviser les histoires pour créer des sous-histoires plus concises. Vous pouvez les lier à l'aide de points de contrôle.

   7. Créez plusieurs histoires pour la même intention s’il existe plusieurs variations probables pour la conversation, en fonction de la situation et des besoins propres au contact. Cela entraîne le agent Mpower à faire la différence entre les variations d'une même intention.

      • N’incluez pas de variations du flux de conversation dans la même histoire. Cela pourrait confondre le agent Mpower.

      • S’il existe des variations concernant la formulation d’un message par le contact, ou des messages similaires qui veulent dire plus ou moins la même chose, vous pouvez les ajouter comme exemples de l’intention.

      • Pensez en termes de chemins heureux Histoire qui aboutit au résultat correct pour l’intention. et chemins malheureux Histoire qui aboutit un mauvais résultat pour l’intention.. Chacune des intentions peut avoir plusieurs chemins heureux ou malheureux.

3. Si l’intention, la règle ou l’histoire le demande, créez des entités, des slots ou des formulaires.

   • Créez des entités Mot-clé ou expression défini dans le profil de votre entreprise dans Interaction Analytics. Lié à un type d'entité Peut inclure des variantes uniquement pour les informations que vous devez agent Mpower extraire de la conversation.

   • Créez des emplacements Entité extraite du message du contact et enregistrée pour être utilisée dans les réponses du bot. Similaire à une variable. pour les données que vous devez enregistrer ou utiliser pendant la conversation. Agent Builder crée automatiquement des emplacements lorsque vous créez une entité.
   • Envisagez d’utiliser un formulaire dans une histoire ou une règle si vous souhaitez obtenir plusieurs informations du contact.

4. Une fois les modifications terminées, cliquez surTrain and Stage pour mettre à jour votre agent Mpower modèle Version d'un bot qui a été formé et mis en scène afin de tester cette modification.

5. Discutez avec votre agent Mpower pour le tester. En fonction des résultats de cette conversation, il pourra être nécessaire d’apporter des modifications à l’histoire ou la règle. Il peut également être nécessaire d’ajouter ou modifier les données d’entraînement pour l’intention sur laquelle vous travaillez. Lorsque vous testez le agent Mpower, essayez d'utiliser de nombreuses variantes de l'intention que vous testez. Répétez les étapes de formation et de test aussi souvent que nécessaire jusqu'à ce que vous soyez satisfait des performances de votre agent Mpower.