Mpower 상담원에게 대화하는 법을 가르치세요

이 페이지에서는 Mpower 상담원 음성 또는 채팅 인터랙션을 처리할 수 있도록 CXone Mpower Agent Builder(으)로 생성된 가상 상담원입니다.에서 Agent Builder을 빌드하는 데 필요한 필수 작업을 설명합니다. 이는 Mpower 상담원 구현 프로세스의 세 번째 단계입니다.

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.

Mpower 상담원에게 대화하는 법 가르치기

대화의 모든 가능한 변형을 스크립트로 작성할 필요는 없습니다. Mpower 상담원 음성 또는 채팅 인터랙션을 처리할 수 있도록 CXone Mpower Agent Builder(으)로 생성된 가상 상담원입니다. 대화형 AI 기술을 사용하여 스크립트 없이도 연락처의 의미를 이해하고 적절하게 응답할 수 있습니다. 하지만 Mpower 상담원에게는 연락처와의 대화를 처리하는 방법을 가르쳐야 합니다. 이 작업은 Agent Builder에서 규칙 컨텍스트에 따라 변경되지 않는 메시지에 대한 Mpower 상담원 응답을 정의하는 데 사용됩니다. 및 스토리 인텐트 및 컨텍스트를 기반으로 인터랙션 처리를 위해 Mpower 상담원 훈련하는 데 사용됩니다.를 사용하여 대화 템플릿을 생성하면 됩니다.

규칙과 스토리는 대화라고도 하며, Mpower 상담원에게 발화에 발화별로 응답하는 방법을 가르칩니다. 각 대화는 대화의 특정한 작은 부분에 초점을 맞춥니다. 일반적으로 접촉 발화, 해당 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.및 Mpower 상담원 응답으로 구성됩니다.

특정 인텐트에 대해 두 개 이상의 대화가 필요할 수 있습니다. 특정 기준에 따라 동일한 의도에 대해 Mpower 상담원가 다르게 응답하도록 하려는 상황이 있을 수 있습니다. 여러 대화를 만들고 각 대화마다 고유한 응답과 Mpower 상담원이 해당 응답을 해야 하는 시점을 정의하는 기준을 만들어 Mpower 상담원에게 차이점을 알려주는 방법을 가르칠 수 있습니다.

대화가 Mpower 상담원를 가르치는 방법

연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.와 상호 작용하는 동안 Mpower 상담원은 연락처의 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.를 분석하고 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 식별합니다. 의도에 구성된 대화 Agent Builder의 Mpower 상담원 스토리, 규칙, 흐름입니다.가 하나만 있는 경우 Mpower 상담원는 해당 대화의 구성된 응답에 따라 응답합니다. 의도에 대한 대화가 여러 개 있는 경우 Mpower 상담원은 대화를 분석하여 어떤 버전의 대화를 사용해야 하는지에 대한 단서를 감지합니다.

다음 다이어그램은 Mpower 상담원이 연락처에 응답할 때 사용하는 논리를 보여줍니다.

Mpower 상담원 응답

Mpower 상담원 응답은 원하는 만큼 간단하거나 복잡하게 만들 수 있습니다. Mpower 상담원 할 수 있습니다:

정보 또는 질문을 사용하여 답변합니다.
이미지, GIF, 동영상, 웹페이지 링크 표시. 컨택이 인터랙션을 수행할 수 있는 버튼이나 목록을 포함할 수 있습니다.
조건을 사용하여 어떤 동작을 수행할지 "선택"합니다. 컨택이 말하는 내용을 기반으로 여러 개의 가능한 응답을 구성할 수 있습니다.
양식을 따라 컨택으로부터 정보를 수집합니다.
상호작용을 실제 상담원에게 전달하세요.

Mpower 상담원 응답은 대화 Agent Builder의 Mpower 상담원 스토리, 규칙, 흐름입니다.로 구성되며 사용 가능한 Mpower 상담원 작업 중 하나 이상으로 구성됩니다. Mpower 상담원 동작은 특정 기능을 수행합니다. 일부 Mpower 상담원 작업은 메시지나 선택할 수 있는 옵션 목록 등의 콘텐츠를 연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.에 전송합니다. 다른 Mpower 상담원 작업은 API 호출이나 타사 애플리케이션에서 데이터 가져오기 또는 저장과 같이 연락처에 보이지 않는 작업을 수행합니다.

Agent Builder에는 선택할 수 있는 기본 Mpower 상담원 작업 세트가 있지만 사용자 정의 Mpower 상담원 작업을 만들 수도 있습니다. 사용자 정의 Mpower 상담원 작업은 API 호출을 수행하거나 사용자 정의 JavaScript로 설계될 수 있습니다.

Skill Store

Mpower 상담원 기술을 사용하면 Mpower 상담원 구성 및 교육 데이터를 Mpower 상담원이 수행할 수 있는 작업에 따라 그룹화할 수 있습니다. 이를 사용하면 훈련 데이터를 필터링하여 Mpower 상담원이 수행할 수 있는 각 작업에 더욱 구체적으로 집중할 수 있습니다.

Mpower 상담원 기술은 Agent Builder Agent BuilderSkill Store를 통해 미리 만들어진 능력을사용자에게 배포하는 데에도 사용됩니다. Skill Store은 다양한 CXone Mpower 기능 및 제품과의 통합을 제공합니다.

예를 들어, Expert 지식 기반을 Mpower 상담원과 함께 사용하려면 Autopilot Knowledge Mpower 상담원 기술을 Mpower 상담원에 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 필요한 모든 규칙, 스토리, 인텐트, 엔터티, 슬롯, 스크립트 등이 Bot에 추가됩니다.

다른 사람들이 사용하고 싶어할 수 있는 Mpower 상담원 기술을 디자인하고 승인을 위해 제출하여 Skill Store에 추가할 수 있습니다. CXone Mpower에서 검토한 후 승인되면 Skill Store에 추가합니다. 이를 통해 다른 Agent Builder 사용자가 자신의 Mpower 상담원에 추가할 수 있습니다.

Mpower 상담원을 훈련하세요

Mpower 상담원를 훈련하면 사용자가 만든 구성으로부터 학습하는 데 도움이 됩니다. 훈련의 질이 좋을수록 Mpower 상담원이 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 교육은 다음과 같은 방식으로 진행됩니다.

Mpower 상담원에 학습 데이터를 추가하는 경우: 학습 데이터는 인텐트 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.에 추가하는 예시입니다. 고품질 예시를 많이 추가하면 Mpower 상담원이 단어, 구문 및 의도 간의 연관성을 보다 효과적으로 구축할 수 있습니다.
스토리와 규칙을 만들 때:스토리와규칙은 인텐트 및 컨텍스트를 기반으로 인터랙션 처리를 위해 Mpower 상담원 훈련하는 데 사용됩니다.의도에 응답하는 방법을 가르칩니다.Mpower 상담원 의도에 충분한 고품질 학습 데이터가 있으면 Mpower 상담원은 연락처가 동일한 의도를 표현하는 다양한 방식을 인식하는 법을 학습합니다. 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.
의도 변형에 대해 Mpower 상담원에 대한 스토리를 만드는 경우:의도의 변형이 있는 일반적인 의도의 경우의 응답 방식에 영향을 미치는 경우 스토리를 사용하여에 변형을 구별하는 방법을 가르칩니다.Mpower 상담원Mpower 상담원 이를 통해 Mpower 상담원은 연락처 요청의 미묘한 뉘앙스를 파악하고 올바르게 응답하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

Mpower 상담원이에서 채팅을 통해Agent Builder이 얼마나 잘 훈련되었는지 테스트할 수 있습니다. Mpower 상담원과 채팅하면 문제가 있는 곳을 확인하고 즉시 수정할 수 있습니다.

진행 중인 교육 과정의 일환으로 Mpower 상담원를 더욱 스마트하게 만드는 작업이 진행됩니다. Mpower 상담원가 더 스마트할수록 의도를 예측하고 올바른 응답을 선택하는 데 더 효과적입니다. 대화 데이터를 검토하고 대화 데이터에서 발견된 문제에 대응하여 Mpower 상담원을 변경하면 Mpower 상담원을 더욱 스마트하게 만들 수 있습니다. Mpower 상담원을 검토하고 개선할 수 있습니다.

교육 데이터

의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다. 예시는 연락처가 의도를 표현하는 다양한 방법에 대해 Mpower 상담원을 학습시킵니다. 의도에 대한 예가 많을수록 Mpower 상담원가 해당 의도의 변형을 올바르게 식별할 수 있는 정도가 커집니다. 실제 대화 데이터를 사용하여 훈련하고 테스트테스트하고 훈련Mpower 상담원하세요. 최상의 결과를 위해 항상 양보다는 품질 좋은 데이터를 선택합니다. 이를 통해 Mpower 상담원이 실제 연락처와의 대화를 처리하는 데 잘 준비되었는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

의도를 검토하여 어떤 의도에 더 많은 훈련 예시가 필요한지 확인합니다. 각 의도 옆에는 해당 의도가 가지고 있는 예시의 수를 나타내는 숫자가 있습니다. 예시가 14개 이하인 의도에는 가능하면 더 많은 예시가 필요합니다.

교육 및 스테이징 옵션

Mpower 상담원에 대한 변경 사항을 테스트할 준비가 되면 훈련 및 스테이징을 클릭할 수 있습니다. 이렇게 하면 Mpower 상담원 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전에 변경 사항이 추가되어 테스트할 수 있습니다. Mpower 상담원가 구성을 이해하는 방식을 개선하기 위해 대화를 통한 추가 교육이 필요할 수 있습니다.

프로덕션에 배포된 Mpower 상담원을 개선하는 경우 Train and Stage는 새 Mpower 상담원 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 생성하고 해당 모델을 stage에 배포합니다. 개선 사항을 프로덕션에 반영하려면 신규 모델을 직접 배포해야 합니다. 이를 통해 귀하의 명시적인 동의 없이는 Mpower 상담원 모델이 프로덕션에 들어가지 않습니다.

상태 모니터링 을 사용하면 교육 및 스테이징으로 시작한 교육의 진행 상황을 추적할 수 있습니다.

스토리와 규칙으로 Mpower 상담원을 훈련하세요

스토리를 사용하면 Mpower 상담원 메시지에 응답하는 방법을 상호작용 맥락에서 가르칠 수 있습니다. 처음부터 스토리를 만들거나 실제 대화를 스토리로 변환할 수 있습니다. 규칙은 Mpower 상담원에게 맥락에 따라 의미가 달라지지 않는 메시지에 응답하는 방법을 가르칩니다.

하나의 인텐트를 위해 여러 개의 스토리를 만들어야 할 대도 있습니다. 이 기능은 의도의 작은 차이에 따라 Mpower 상담원가 다르게 응답하도록 하려는 경우에 유용합니다. 예를 들어, Mpower 상담원이 계좌 잔액을 확인할 수 있는 경우 연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.가 확인하려는 계좌 유형에 따라 다르게 응답하도록 할 수 있습니다.

스토리 및 규칙은 주기적으로 업데이트 및 수정해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 대화 데이터를 검토한 후 스토리 중 하나가 대화 참여자를 혼란스럽게 하고 잘못된 의도를 예측하게 하는 것을 발견하면 스토리를 변경하여 문제를 해결할 수 있습니다.Mpower 상담원 경우에 따라 스토리뿐만 아니라 인텐트를 변경해야 할 수도 있습니다.

학습 데이터 모범 사례

훈련 데이터 수집 및 Mpower 상담원훈련에 대한 접근 방식을 계획할 때 다음 모범 사례를 염두에 두십시오.

항상 양보다 질을 선택합니다. 작은 데이터 세트부터 시작해서 시간이 지나면서 더 높은 품질의 예시를 수집하면서 확장해도 됩니다.
실제 대화 예시를 사용합니다. 이렇게 하면 사용하는 데이터가 현실적일 수 있습니다. 이는 실제 접촉을 통해 이루어진 발언 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.에서 나온 것입니다.
데이터를 자동 생성하고 Mpower 상담원을 더 빠르게 학습시킨다고 주장하는 도구는 사용하지 마세요. 컨택이 실제로 말하는 것을 반영하지 않는 예시가 생성되는 경우가 많습니다. 또한 일반화 능력을 상실한 Mpower 상담원가 발생할 수도 있습니다. 시간이 지나면서 Mpower 상담원는 이전에 본 문구만 인식하는 지점에 도달합니다.
둘 이상의 의도에 동일한 훈련 데이터를 사용하지 마십시오. 훈련 데이터를 재사용하면 Mpower 상담원이 연락처와의 실시간 상호작용에서 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 안정적으로 판단할 수 없습니다.
시간이 지남에 따라 의도와 스토리를 유연하게 조정할 수 있는 자세를 유지하십시오. 대화 데이터를 검토하면 서로 다른 두 가지 의도라고 생각했던 것이 실제로는 보다 일반적인 의도의 일부라는 것을 알 수 있습니다. 또는 의도가 너무 광범위해서 더 구체적인 의도로 나누어야 할 수도 있습니다.
도움이 될 경우에만 새로운 교육 예시를 추가합니다.
- 기존 예시와 매우 유사한 새로운 교육 예시를 추가하지 마십시오. Mpower 상담원이 한 발언에 대한 의도를 높은 신뢰도로 정확하게 예측한다면, Mpower 상담원가 매우 유사한 예를 더 추가하는 것은 도움이 되지 않습니다.
- 가 이전에 잘못 예측했거나 신뢰도가 낮은 발언에 대한 더 많은 훈련 예제를추가하세요Mpower 상담원.

Mpower 상담원를 훈련하기 위한 응답을 만듭니다.

다음 프로세스로 Mpower 상담원 응답을 구성하세요.

인텐트를 생성합니다.
생성한 의도에 대한 규칙이나 스토리를 만들어 해당 의도에 어떻게 응답하는지 정의합니다.Mpower 상담원 둘 중 무엇을 생성하는지는 인텐트에 따라 다릅니다. 구현 프로세스에서 이전에 작성한 계획을 참조하세요.Mpower 상담원 스토리 인텐트 및 컨텍스트를 기반으로 인터랙션 처리를 위해 Mpower 상담원 훈련하는 데 사용됩니다. 및 규칙 컨텍스트에 따라 변경되지 않는 메시지에 대한 Mpower 상담원 응답을 정의하는 데 사용됩니다.을 생성하는 개괄적인 수준의 프로세스는 다음과 같습니다.
1. 스토리와 규칙은 연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.가 의도와 관련하여 말할 수 있는 내용으로 시작됩니다. 예를 들어 check_balance라는 인텐트의 경우 컨택이 "내 계정 잔액을 알려주실 수 있나요?"라고 말할 수 있습니다.
2. 연락처가 말할 만한 내용의 예를 입력한 후 Mpower 상담원는 해당 예의 의도를 예측하려고 시도합니다. 예측에 대한 신뢰도와 함께 가장 가까운 일치 항목이 표시됩니다. 이는 신뢰도를 백분율로 표시합니다.
3. 의도 예측을 확인하거나 올바른 의도를 선택한 후 확인하세요. 신뢰 수준이 낮은 것으로 보이면 의도에 더 많은 교육 예제를 추가하세요. 신뢰 수준은 NLU 대체에 대해 설정한 임계값 대상이 리치 미디어를 지원하지 않을 때 전송되는 대체 일반 텍스트입니다.보다 높아야 한다는 점을 기억하세요.
4. 이제 사용 가능한 Mpower 상담원작업중 하나를 사용하여 Mpower 상담원 응답을 추가할 수 있습니다.
  이미지 보기
5. 이 의도에 대한 실제 대화 예에서 연락처가 에이전트 또는 Mpower 상담원의 응답에 대해 동일한 유형의 질문이나 진술을 따르는 경향이 있는 경우 다른 연락처 발언을 추가합니다. 모든 스토리에 후속 발언이 있는 것은 아닙니다.
6. 수집한 실제 사례에 따라 스토리 또는 규칙에서 변환을 계속 진행합니다. 의도에 대한 대화가 어떻게 진행되어야 하는지 Mpower 상담원에 가르치기 위해 필요한 만큼 많은 상호 작용을 추가하세요.
  하지만 스토리와 규칙만으로는 완전한 대화가 될 수 없습니다. 대화에서 다음 문장이 새 의도를 시작해야만 하는 경우, 여기서 중지하고 새로운 스토리를 만듭니다. 또는 스토리를 더 작은 하위 스토리로 나누는 것도 고려해 보십시오. 체크포인트를 사용하여 연결할 수 있습니다.
7. 컨택의 고유한 상황과 필요에 따라 대화 진행 방식이 달라질 수 있는 경우 동일한 인텐트로 여러 개의 스토리를 작성하십시오. 이 는 Mpower 상담원가 단일 의도의 변형 간의 차이를 알 수 있도록 훈련합니다.
  - 동일한 스토리에 대화 흐름의 변형을 포함하지 마십시오. 이는 을혼란스럽게Mpower 상담원만들 수 있습니다.
  - 컨택이 메시지를 표현하는 방식에 차이가 있거나 본질적으로 같은 의미의 유사한 메시지가 있는 경우, 이를 인텐의 예시 로 추가할 수 있습니다.
  - 행복한 인텐트에 맞는 결과를 만들어내는 스토리입니다. 길과 불행한 인텐트에 대해 잘못된 결과를 낳는 스토리입니다.길을 생각해 보세요. 각 의도에는 두 개 이상의 행복한 경로와 두 개 이상의 불행한 경로가 있을 수 있습니다.
인텐트, 규칙 또는 스토리에 필요한 경우 엔터티, 슬롯또는 양식을 생성합니다.
- 엔티티를 만듭니다. Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 문구입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다.Mpower 상담원
- 대화 중에 저장하거나 사용해야 하는 데이터를 위한 Agent Builder은 엔터티를 생성할 때 자동으로 슬롯을 생성합니다.
- 컨택으로부터 두 개 이상의 정보를 수집해야 하는 경우 스토리나 규칙에 양식을 사용하는 것이 좋습니다.
변경을 마치면학습 및 스테이징을 클릭하여 Mpower 상담원 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하여 이 변경 사항을 테스트하세요.
테스트하려면 Mpower 상담원와 채팅하세요. Bot과의 대화 결과에 따라 작성한 스토리나 규칙을 조정해야 할 수도 있습니다. 또한 작업 인텐트에 맞게 학습 데이터를 추가하거나 변경해야 할 수도 있습니다. Mpower 상담원을 테스트할 때 테스트하고 있는 의도의 다양한 변형을 사용해 보세요. Mpower 상담원의 성능에 만족할 때까지 필요한 만큼 훈련 및 테스트 단계를 반복하세요.