슬롯

슬롯은 Mpower 상담원 메모리 역할을 하는 키/값 쌍입니다. 고객 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.나 CRM 컨택, 영업 정보, 지원 세부 정보 및 케이스 내역 등을 관리하는 타사 시스템입니다.을 포함한 다양한 소스에서 수집된 데이터를 보관합니다. 슬롯을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

Mpower 상담원 음성 또는 채팅 인터랙션을 처리할 수 있도록 CXone Mpower Agent Builder(으)로 생성된 가상 상담원입니다.와 연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.간의 상호작용을 개인화합니다. 예를 들어, 사전 채팅 양식을 사용하여 연락처 이름을 추출한 다음상호작용 중 슬롯을 사용하여 Mpower 상담원연락처를 이름으로 호출할 수 있습니다.
데이터베이스, 다른 CXone Mpower 애플리케이션 또는 타사 제품에 전달할 정보를 수집합니다. 예를 들어, 컨택의 업데이트된 주소를 수집하고 CRM 컨택, 영업 정보, 지원 세부 정보 및 케이스 내역 등을 관리하는 타사 시스템입니다.에서 해당 컨택의 고객 레코드를 업데이트할 수 있습니다.
데이터베이스, 다른 애플리케이션 또는 타사 제품에서 정보를 수집하여 컨택에게 전달합니다. 예를 들어, 컨택이 계좌 잔액이나 청구서 납부 기한을 확인하고 싶어하는 경우 해당 시스템에서 해당 정보를 검색하여 컨택과 공유할 수 있습니다.
연락처에서 제공한 정보를 기반으로 Mpower 상담원 대화에서 분기를 만듭니다. 예를 들어, 연락처가 계좌 잔액을 확인하고 싶어하는 경우 Mpower 상담원 응답은 연락처가 확인하려는 계좌에 따라 다를 수 있습니다. 계정 유형을 추출하여 슬롯에 저장하면 저장된 값을 조건으로 사용하여 Mpower 상담원가 어떤 분기를 가져야 하는지 결정할 수 있습니다.

Glossary

개념	정의	예	Mpower 상담원의 기능
발화	연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.가 상호작용 채널을 통한 상담원과의 전체 대화입니다. 예를 들어, 인터랙션은 음성 통화, 이메일, 채팅 또는 소셜 미디어 대화가 될 수 있습니다.에서 말하는 모든 내용입니다. 때로는 메시지라고도 불립니다.	"비밀번호를 잃어버렸어요." "내 잔액은 얼마입니까?" "당신은 봇입니까?"	Mpower 상담원은 자연어 이해(NLU)를 사용하여 각 연락처 발화를 분석하여 의미 또는 의도를 파악합니다.
인텐트	컨택이 전달하거나 달성하고자 하는 것 컨택이 전송하는 모든 메시지에는 의도가 있습니다.	"비밀번호를 분실했습니다"는 "비밀번호 재설정"을 의미합니다. '안녕하세요'는 '인사'의 뜻을 담고 있습니다.	Mpower 상담원은 NLU 이해하는 내용에 따라 결정을 내리거나 작업을 수행하기 위해 자연어 처리(NLP)를 확장하는 프로세스입니다.를 사용하여 연락처의 메시지를 분석하여 의도를 파악합니다. 알게 되면, 자신의 메시지를 보내 응답할 수 있습니다. 각 의도에 대해 Mpower 상담원이 사용할 응답을 구성합니다.
엔터티	컨택의 메시지에 정의된 정보입니다.	사람 또는 제품 이름, 전화 번호, 계정 번호, 위치 등.	Mpower 상담원은 NLU를 사용하여 연락처 메시지의 엔터티를 식별합니다. 엔터티는 Mpower 상담원이 연락처의 메시지 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다.
슬롯	연락처의 메시지에서 추출되어 Mpower 상담원 응답에 사용하기 위해 저장된 엔터티입니다. 변수와 비슷합니다.	연락처 이름에 대한 슬롯을 만들면 Mpower 상담원이 상호 작용 중에 응답에서 해당 이름을 사용할 수 있으므로 더욱 개인적인 정보를 얻을 수 있습니다.	이렇게 구성하면 Mpower 상담원은 연락처 메시지에서 엔터티를 추출하여 슬롯에 저장합니다. Mpower 상담원가 나중에 대화에서 이 정보를 사용할 수 있습니다.
규칙	컨텍스트에 따라 의미가 변경되지 않는 메시지에 대한 Mpower 상담원 응답을 정의합니다.	고정 응답이 있는 일회성 상호작용: 근무 시간은 어떻게 됩니까? 주소는 어떻게 되십니까? 대화 구성 요소: 인사말, 작별 인사, 감사 인사 및 전환, 간단한 예/아니오 질문, 감사의 말. Mpower 상담원에는 인사말, 인계 가상 상담원에서 라이브 상담원으로 컨택을 전환하는 행동입니다. 요청 등을 포함하여 여러 가지 기본 의도와 규칙이 포함되어 있습니다. FAQ 모욕과 일반적인 봇 문제점	규칙은 Mpower 상담원이 의도에 어떻게 응답하는지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 하나입니다. 규칙은 특정 종류의 의도에는 유용하지만, 모든 의도에 유용한 것은 아닙니다.
스토리	메시지 의도와 대화 맥락에 따라 상호작용을 처리하도록 Mpower 상담원를 훈련합니다.	잊어버린 비밀번호에 대한 상호작용에서 Mpower 상담원은 "어떻게 하면 되나요?"라는 질문에 응답합니다. 됩니다. 만약 상호작용이 새로운 계정을 만드는 것에 관한 것이라면, 두 경우 모두 연락처가 동일한 의도(더 많은 정보를 얻기 위해)로 동일한 단어를 사용하더라도 반응은 상당히 달랐을 것입니다.	스토리는 Mpower 상담원가 의도에 어떻게 응답하는지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 두 번째입니다. 스토리는 Mpower 상담원에게 대화의 맥락을 사용하여 적절하게 대응하는 방법을 가르쳐줍니다.
Mpower 상담원 동작	Mpower 상담원이 상호작용을 처리하는 동안 말하거나 하는 모든 것.	잊어버린 비밀번호에 대한 상호작용에서 Mpower 상담원은 웹사이트의 비밀번호 재설정 FAQ에 대한 링크를 전송하여 응답합니다. 컨택이 "이해가 안 돼요! 작동하지 않아요!!!"와 같은 좌절감을 표현하면 Mpower 상담원는 "미안해요"라고 응답합니다. 인간 상담원에게 연결해 드릴까요?"라고 응답합니다. 연락처가 '예'라고 대답하면 Mpower 상담원이 전송을 시작합니다.	Mpower 상담원 작업은 Mpower 상담원가 각 의도에 어떻게 응답할지 정의할 때 사용할 수 있는 옵션입니다. 이러한 옵션을 사용하면 컨택의 요구사항을 충족하는 결과를 얻기 위해 각 응답을 구성할 수 있는 유연성이 제공됩니다.

슬롯 및 엔터티

슬롯 컨택의 메시지에서 추출하여 Bot 응답에 사용하기 위해 저장되는 엔터티입니다. 변수와 비슷합니다.은 구성의 Mpower 상담원과(와) 대화하는 동안 컨택의 메시지에서 수집된 정보입니다.엔터티Mpower 상담원와 밀접하게 연결됩니다. 다음 테이블에서는 슬롯과 엔터티 간의 관계와 차이점을 설명합니다.

기준	엔터티	슬롯
기능	Mpower 상담원과 연락처 간 대화와 관련된 특정 정보를 정의하고 추출합니다.	인터랙션 동안 정보를 보관합니다. 슬롯이 보유한 값에 따라 대화를 분기하는 조건으로 사용할 수 있습니다. Mpower 상담원 응답에서 변수로 사용하여 슬롯 값을 대화에 주입할 수 있습니다.
소스	컨택 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다..	컨택 발화, 사전 인터랙션 양식, 데이터베이스, 타사 애플리케이션, 다른 CXone Mpower 애플리케이션, Studio 스크립트.
관계	슬롯이 필요합니다. 모든 엔터티에는 슬롯이 있습니다.	엔터티가 필요하지 않습니다. 일부 슬롯은 엔터티를 통해 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.에서 추출된 데이터를 보관합니다. 다른 슬롯은 다른 소스에서 가져온 데이터를 보관합니다. 대화 경로를 분기하는 조건으로 사용할 수 있습니다. 다른 방법으로 대화의 진행에 영향을 미칠 수도 있습니다.

기준

엔터티

슬롯

기능

Mpower 상담원과 연락처 간 대화와 관련된 특정 정보를 정의하고 추출합니다.

인터랙션 동안 정보를 보관합니다.

슬롯이 보유한 값에 따라 대화를 분기하는 조건으로 사용할 수 있습니다.

Mpower 상담원 응답에서 변수로 사용하여 슬롯 값을 대화에 주입할 수 있습니다.

소스

컨택 발화

컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다..

컨택 발화, 사전 인터랙션 양식, 데이터베이스, 타사 애플리케이션, 다른 CXone Mpower 애플리케이션, Studio 스크립트.

관계

슬롯이 필요합니다. 모든 엔터티에는 슬롯이 있습니다.

엔터티가 필요하지 않습니다. 일부 슬롯은 엔터티를 통해 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.에서 추출된 데이터를 보관합니다. 다른 슬롯은 다른 소스에서 가져온 데이터를 보관합니다.

대화 경로를 분기하는 조건으로 사용할 수 있습니다. 다른 방법으로 대화의 진행에 영향을 미칠 수도 있습니다.

슬롯 데이터 유형 및 동작

슬롯에는 5가지 유형의 데이터가 보관될 수 있습니다. 각 유형은 다르게 동작합니다. 유형은 다음과 같습니다.

텍스트: 텍스트 슬롯은 텍스트 정보를 보관합니다. 여기에는 전화번호나 계좌번호처럼 숫자로 처리할 필요가 없는 숫자가 포함됩니다. 텍스트 슬롯은 비어 있거나 채워져 있기만 해도 Mpower 상담원 동작에 영향을 미칠 수 있습니다. 슬롯의 정확한 값은 대화에 영향을 미치지 않습니다.
번호: 숫자 슬롯은 텍스트가 아닌 숫자로 처리해야 하는 숫자 정보를 보관합니다. 이 유형의 슬롯은 Mpower 상담원 동작에 영향을 미칠 수 있습니다. 슬롯의 정확한 값은Mpower 상담원 봇의 응답 방식을 변경할 수 있습니다. 허용되는 숫자에 대해 상한과 하한을 설정할 수 있습니다. 슬롯을 채우는 값이 해당 범위를 벗어나면 Mpower 상담원 동작이 달라집니다. 정의된 범위 안의 값과 범위를 벗어난 값에 따라 응답하도록 Mpower 상담원을 훈련해야 합니다.
카테고리: 범주형 슬롯은 정의된 텍스트 정보 집합을 보유합니다. 이 유형의 슬롯은 Mpower 상담원 동작에 영향을 미칠 수 있습니다. 정의된값중 어떤 값이 슬롯을 채우는지에 따라는 다른 응답을 제공할 수 있습니다.Mpower 상담원
부울: 부울 슬롯은 참 또는 거짓 값을 보관합니다. 이 유형의 슬롯은 비어 있는지 여부 또는 값이 Mpower 상담원true또는false인지에 따라동작에 영향을 미칠 수 있습니다.
임의: 모든 값 슬롯은 목록이나 JSON을 포함한 다른 유형의 값을 보관할 수 있습니다. 이 유형의 슬롯은 Mpower 상담원 동작에 영향을 줄 수 없습니다.

각 데이터 유형은 슬롯의 동작을 구성하기 위한 다양한 옵션을 지원합니다. 동작은 대화에서 슬롯을 어떻게 사용할 수 있는지 정의합니다.

대화에 영향 미치기: 임의 유형을 제외한 모든 슬롯 유형이 대화에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 사용하여 대화에서 분기 경로를 생성할 수 있습니다.
의도 제한: 예측된 의도가 슬롯에 구성된 의도와 일치할 때만 슬롯을 제한해 Mpower 상담원가 슬롯을 채우도록 할 수 있습니다.
양식 제한: 특정 양식에서만 채울 수 있는 슬롯을 제한할 수 있습니다.

각 슬롯 데이터 유형에 대한 자세한 내용과 그 사용 방법은 다양한 도움말 페이지에서 확인할 수 있습니다.

슬롯 채우기 방법

슬롯 채우기 방법은 Mpower 상담원이 슬롯에 값을 저장하는 다양한 방법입니다. 값은 다양한 소스에서 나옵니다. 슬롯을 설정할 때 대화에서 슬롯을 어떻게 사용할 계획인지에 가장 적합한 채우기 방법을 선택합니다.

Agent Builder의 슬롯을 채우는 방법에는 다섯 가지가 있습니다. 다음 표에 설명되어 있습니다.

채우기 방법	세부 정보
시스템에서	시스템 슬롯은 인터랙션이 시작될 때 자동으로 생성되고 인터랙션이 진행됨에 따라 채워집니다. 시스템 슬롯은 다음과 같습니다. 마지막 고객 메시지: 이 슬롯은 컨택이 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.를 전송할 때마다 채워집니다. 항상 가장 최근의 발화가 포함됩니다. 컨택: 이 슬롯은 신규 인터랙션 채널을 통한 상담원과의 전체 대화입니다. 예를 들어, 인터랙션은 음성 통화, 이메일, 채팅 또는 소셜 미디어 대화가 될 수 있습니다.이 시작될 때마다 채워집니다. 여기에는 대화 ID나 채널 ID와 같이 진행 중인 인터랙션에 대한 데이터가 항상 포함됩니다. CXone Mpower시스템에서 컨택은 인터랙션뿐만 아니라 인터랙션에 참여하는 사람을 지칭합니다. 이 값에는 Digital Experience 사용자 정의 필드가 포함되어 있을 수 있습니다. 고객: 이 슬롯은 새로운 상호작용이 시작될 때마다 채워집니다. 여기에는 이름이나 고객 ID와 같은 컨택 데이터가 항상 포함됩니다. 슬롯 값에는 Digital Experience 사용자 지정 필드가 포함될 수 있습니다. 시스템 슬롯은 편집할 수 없지만 인터랙션에서 변수로 사용할 수 있습니다. 하지만 그들은 대화에 영향을 미칠 수는 없습니다. 시스템 슬롯에 대해 자세히 알아보십시오.
엔터티에서	엔터티를 추가하면 슬롯이 자동으로 생성됩니다. 슬롯은 인터랙션 중에 해당 엔터티 Mpower 상담원과(와) 대화하는 동안 컨택의 메시지에서 수집된 정보입니다.에서 추출한 데이터로 채워집니다. 엔터티 기반 슬롯은 해당 엔터티를 만든 후에 구성해야 합니다. 이를 통해 슬롯의 기능을 지정할 수 있습니다. 엔터티를 삭제하면 해당 슬롯도 삭제됩니다. 이러한 슬롯을 동일한 인터랙션 또는 Digital Experience의 다른 영역에서 변수로 사용할 수 있습니다. 엔티티 기반 슬롯은 지원되는 모든 데이터 유형을 보관할 수 있습니다.
의도에서	의도 기반 슬롯은 인터랙션 중에 지정된 의도가 인식되면 미리 지정된 값으로 채워집니다. 이러한 슬롯을 생성하고 하나 이상의 값과 이를 트리거하는 의도로 구성할 수 있습니다. 이러한 슬롯을 동일한 인터랙션에서 변수로 사용할 수 있습니다. 의도 기반 슬롯은 지원되는 모든 데이터 유형을 보관할 수 있습니다. 예를 들어, 컨택에게 뉴스레터 구독을 요청하는 경우 구독이라는 신규 슬롯을 만들고 여기에 두 개의 의도를 추가할 수 있습니다. 의도 동의를 값 예에 매핑하고 의도 거부를 값 아니요에 매핑할 수 있습니다. 컨택이 질문에 어떻게 응답하느냐에 따라 구독 슬롯이 하나 또는 다른 값으로 채워집니다.
메시지에서	이 방법은 컨택의 다음 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다. 텍스트로 슬롯을 채웁니다. 메시지 기반 슬롯은 지원되는 모든 데이터 유형을 보관할 수 있습니다.
사용자 지정 슬롯	사용자 지정 슬롯은 일반적으로 비즈니스 로직을 기반으로 한 정보를 보관합니다. 예를 들어 CRM 컨택, 영업 정보, 지원 세부 정보 및 케이스 내역 등을 관리하는 타사 시스템입니다. 또는 다른 타사 애플리케이션에 대한 API 호출로 검색된 데이터가 있습니다. 스토리, 규칙 또는 폴백 또는 흐름에서 슬롯 채우기 Mpower 상담원 작업 메시지 전송, 슬롯 채우기 등 봇이 대화 중 자신의 차례에 수행할 수 있는 작업입니다.과 함께 사용자 지정 슬롯을 사용합니다. 여러 상호작용이나의 다른 영역에서 Mpower 상담원과 연락처 간의 슬롯 값을 변수Digital Experience로 사용할 수 있습니다. 사용자 정의 슬롯은 수동으로 삭제할 때까지 유지됩니다. 지원되는 모든 데이터 유형을 보관할 수 있습니다. 예를 들어 컨택의 계정 번호를 묻는 사전 채팅 양식을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 다른 시스템에서 연락처의 계정 상태를 가져오고 스토리를 디자인하여 Mpower 상담원이 항상 과거 미납 잔액을 징수하려고 시도하도록 할 수 있습니다.

슬롯 채우기 제한

슬롯을 제한하여 특정한 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.나 양식에서만 채워지도록 할 수 있습니다. 제한 사항이 있는 경우 Mpower 상담원은 의도 또는 양식이 정의한 내용과 일치할 때만 해당 슬롯을 채웁니다.

이 기능은 특정 상황에서만 슬롯 값을 저장해야 하는 경우 유용합니다. 예를 들어, 컨택 이름을 보관하는 슬롯이 있다고 가정해 보겠습니다. 사용자는 이 슬롯을 사용하여 컨택 계정을 업데이트합니다. 계정의 이름은 완전한 법적 이름이어야 합니다. Mpower 상담원이 연락처 이름을 수집할 수 있는 다른 인스턴스에서는 이 슬롯이 사용되지 않도록 해야 합니다. 이렇게 하기 위해 사용자는 컨택의 완전한 법적 이름을 수집하는 데 사용되는 양식과 의도에 슬롯을 제한하는 제한을 추가합니다. 컨택의 이름을 사용하여 대화를 개인화하려면, 다른 의도나 양식에서 가져와 채울 컨택의 이름을 보관할 수 있는 두 번째 슬롯을 만들 수 있습니다.

슬롯 변수

Mpower 상담원가 연락처에 보내는 메시지에서 슬롯을 변수로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

연락처의 이름을 수집하고 Mpower 상담원에서 이를 사용하여 연락처에게 인사합니다.
Mpower 상담원가 연락처에 정보를 반복해서 전달하여 정보나 선택 사항을 확인하도록 합니다.
연락처 기록을 업데이트하려면 CRM 컨택, 영업 정보, 지원 세부 정보 및 케이스 내역 등을 관리하는 타사 시스템입니다. 시스템에 데이터를 전달하세요.

변수를 추가하려면 이 구문을 사용하십시오: {slot_name}. 슬롯에 중첩된 JSON 개체가 포함되어 있는 경우 점 표기법을 사용하여 개체의 값에 액세스할 수 있습니다: {slotName.parameter}.

이 메시지를 보낼 때슬롯Mpower 상담원에 포함된 값이 변수를 대체합니다. 인터랙션 중에 변수로 사용하기 전에 슬롯이 올바른 값을 수집하는지 확인해야 합니다.

예를 들어, Mpower 상담원이 연락처에게 이름으로 인사하도록 하려면 이름을 입력할 슬롯과 사전 채팅 양식과 같은 슬롯을 채울 방법이 필요합니다. 슬롯 이름이 contact_firstName인 경우 Mpower 상담원가 보내는 인사말 메시지에 해당 이름을 입력합니다.Hello {contact_firstName}!

대화 경로를 분기하는 조건으로서의 슬롯

스토리 컨택의 메시지에서 추출하여 Bot 응답에 사용하기 위해 저장되는 엔터티입니다. 변수와 비슷합니다.와 규칙 인텐트 및 컨텍스트를 기반으로 인터랙션 처리를 위해 Mpower 상담원 훈련하는 데 사용됩니다.의 슬롯 컨텍스트에 따라 변경되지 않는 메시지에 대한 Mpower 상담원 응답을 정의하는 데 사용됩니다.을 사용하여 Mpower 상담원이 해당 경로를 선택하기 전에 충족해야 하는 조건을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 특정 기준에 따라 분기되는 대화 경로를 생성할 수 있습니다. 기준은 대화가 분기점에 도달했을 때 지정된 슬롯이 보관한 값에 따라 결정됩니다.

연락처 메시지에 나타나는 엔터티 Mpower 상담원과(와) 대화하는 동안 컨택의 메시지에서 수집된 정보입니다.와 해당 슬롯을 조건으로 사용할 수 있으며, 슬롯 조건 Mpower 상담원 작업을 사용하여 다른 슬롯을 조건으로 사용할 수 있습니다. 어느 경우든 이 취할 수 있는 각 가능한 경로에 대해 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.의도Mpower 상담원를 만들어야 합니다. 이는 슬롯에 저장된 특정 값에 따라 Mpower 상담원에 응답하는 방법을 알려줍니다.

Classics, Inc.의 Agent Builder 관리자는 웹사이트를 탐색하는 연락처에 책을 추천하는 Mpower 상담원를 개발하고 있습니다. 그녀는 Mpower 상담원이 연락처에 어떤 장르를 좋아하는지 묻고, 답변에 따라 다르게 응답하기를 원합니다.

그녀는 슬롯 조건을 사용하기로 결정했습니다. 그녀는 첫 번째 시도에서 다음과 같은 스토리를 생성했습니다.

장르 + 미스터리
장르 + 논픽션
장르 + 문학

각 스토리는 모두 똑같이 시작됩니다.

컨택: "저에게 맞는 책을 추천해 주시겠어요?"

Bot: "그렇게 하겠습니다! 어떤 장르를 좋아하시나요?"

컨택: "[장르]인 것 같아요."

Akela는 엔터티가 필요해서 genreType이라는 엔티티를 생성합니다. 이렇게 하면 자동으로 장르 유형 슬롯이 생성됩니다. 장르는 카테고리이므로 엔터티는 조회 유형입니다. 다음으로, Akela는 몇 가지 장르 유형을 예시로 추가합니다. 그녀는 Mpower 상담원을 개발하면서 더 많은 것을 추가할 것입니다.

장르 + 미스터리 스토리에서, Akela는 컨택 응답에서 미스터리를 선택하고 장르 유형 조회 엔터티를 선택합니다. Agent Builder은(는) 자동으로 컨택 응답 아래에 genreType 슬롯을 추가합니다. 슬롯은 컨택이 말하는 장르에 따라 채워집니다.

다음으로, Akela는 Slot Condition Mpower 상담원 동작을 추가합니다. 그녀는 genreType을 슬롯으로 선택하고 값을 미스테리로 설정합니다. 그런 다음 그녀는 "오, 저는 좋은 미스터리를 좋아해요!"라는 메시지와 함께 메시지 Mpower 상담원 작업을 추가합니다. 훌륭한 미스터리가 몇 가지 있어요."라는 메시지와 함께 메시지 Bot 작업을 추가합니다.

Akela가 다음으로 하는 일은 Classics eBook 데이터베이스에 연결하는 스크립트 통합 작업을 추가하는 것입니다. 이 작업은 평가 데이터를 가져와 미스터리 카테고리에서 평점이 높은 책 3권의 목록을 생성하고 그중 하나를 무작위로 선택합니다. 나머지는 향후 스토리에서 컨택이 원할 경우 더 많은 옵션을 제공하는 데 사용됩니다.

Akela는 "당신이 좋아할 만한 미스터리를 찾았습니다"라는 메시지 Mpower 상담원 작업을 추가합니다. 여기 첫 번째가 있어요."라고 말하는 메시지 Bot 작업을 추가합니다. 그런 다음 Akela는 첫 번째 제목에 대한 링크를 표시하기 위해 리치 링크 작업을 추가합니다.

마지막으로 Akela는 장르 + 논픽션과 장르 + 문학 스토리에 대해 이러한 단계를 반복합니다.