Trainen met story's en regels

Story's Worden gebruikt om een Mpower-agent te trainen voor interactieafhandeling op basis van intentie en context. en regels Wordt gebruikt voor het definiëren van een Van Mpower-agent-reactie op berichten die niet afhankelijk zijn van de context. zijn krachtige trainingshulpmiddelen. U kunt ze gebruiken om uw Mpower-agent Een virtuele agent die wordt gemaakt met CXone Mpower Agent Builder die spraak- of chatinteracties kan behandelen. te leren hoe ze de beste respons kunnen kiezen op basis van entiteiten Informatie, verzameld uit de berichten van het contact tijdens conversaties met een Mpower-agent. of slot Entiteit die uit een bericht van een klant is gehaald en wordt opgeslagen voor gebruik in de reacties van een bot. Een 'slot' is vergelijkbaar met een variabele.-waarden.

Train een Mpower-agentop basis van entiteiten

Je Mpower-agent moet variaties van een intentie De betekenis of het doel achter hetgeen een contact zegt of typt; datgene wat de klant wil communiceren of bereiken..kunnen herkennen. Intentievariaties doen zich voor wanneer een intentie meer dan één mogelijke overeenkomst heeft met wat het contact De persoon die contact heeft met een agent, IVR of bot in uw contactcenter.zou kunnen zeggen. Zo kan de intentie balance_checks variaties hebben voor het rekeningtype, bijvoorbeeld spaarrekening, betaalrekening, beleggingsrekening of cadeaubon. Je kunt je Mpower-agent trainen om variaties in intentie te herkennen. Hierdoor kan Mpower-agents specifieker inspelen op de behoeften van contactpersonen. Het helpt ook om verwarring over de bedoelingte voorkomen.

Wanneer een contact zijn saldo wil controleren, kan hij zeggen: "Ik wil mijn spaarsaldo weten" of "Kunt u mij het saldo van mijn betaalrekening geven?" Als uw Mpower-agent voor elk accounttype hetzelfde reageert, hoeft u deze niet te trainen op deze variaties. Als uw Mpower-agent echter verschillende acties moet uitvoeren op basis van het accounttype, moet u deze wel trainen op variaties. Bijvoorbeeld, bij het controleren van het saldo op een spaarrekening is verificatie van uw contact-ID vereist, maar bij het controleren van het saldo van een cadeaubon is dat niet het geval.

Voor het trainen op intentievariaties is het nodig dat u de entiteit Informatie, verzameld uit de berichten van het contact tijdens conversaties met een Mpower-agent. identificeert die het pad bepaalt dat de Mpower-agent aflegt. In het voorbeeld van het rekeningsaldo, bevat de entiteit het rekeningtype, bijvoorbeeld AccountType. De entiteit extraheert het accounttype en slaat het op in de overeenkomstige AccountType sleuf Entiteit die uit een bericht van een klant is gehaald en wordt opgeslagen voor gebruik in de reacties van een bot. Een 'slot' is vergelijkbaar met een variabele.. De Mpower-agent evalueert de waarde in de sleuf om te bepalen welk pad moet worden genomen.

In de volgende tabel wordt één benadering getoond voor het omgaan met intentievariaties bij story's. Het kan helpen om een soortgelijke tabel te maken voor de gebruiksscenario's die u wilt maken.

Intentie	Details	Naam story	Voorbeeld van een contactbericht
Basisstory	Dit is de story zonder entiteiten. Het pad voor dit verhaal zal de Mpower-agent bevatten, waarin om verduidelijking wordt gevraagd.	Check_Balance	"Ik wil het saldo van mijn rekening controleren. "
Story +[Entiteit]	Versies van de basisstory die een entiteit bevatten om context te verschaffen.	Check_Balance+Spaarrekening Check_Balance+Betaalrekening Check_Balance+Beleggingsrekening Check_Balance+Cadeaubon	"Wat is het saldo van mijn spaarrekening?" "Wat is het saldo van mijn betaalrekening?" "Wat is het saldo van mijn beleggingsrekening?" "Wat is het saldo van mijn cadeaubon?"

1. Klik in CXone Mpower op de app-kiezer en selecteerAgent Builder.

2. Klik op de Mpower-agent waarmee u wilt werken.
3. Maak een entiteit voor de variaties in de intentie waarmee u werkt, als u dat nog niet hebt gedaan. Voeg passende voorbeelden toe. Voeg bijvoorbeeld voor een AccountType-entiteit de typen rekeningen toe die Mpower-agent kan controleren.
4. Klik op het tabblad Verhalen of Regels.

5. Configureer de slot Entiteit die uit een bericht van een klant is gehaald en wordt opgeslagen voor gebruik in de reacties van een bot. Een 'slot' is vergelijkbaar met een variabele. die automatisch werd aangemaakt toen u de entiteit aanmaakte. Voer de volgende wijzigingen door voor de slot:

   • Selecteer Categorisch als het Type.
   • Schakel Dialoog beïnvloeden in.
   • Voer de Waarden in die het slot zal bewaren. Dit zijn de entiteitswaarden die u uw Mpower-agent leert herkennen. Voor het slot AccountType kunnen de waarden bijvoorbeeld opvragen, sparen, cadeaukaart zijn.

6. Maak een basisverhaal Worden gebruikt om een Mpower-agent te trainen voor interactieafhandeling op basis van intentie en context. of regel Wordt gebruikt voor het definiëren van een Van Mpower-agent-reactie op berichten die niet afhankelijk zijn van de context., of wijzig een bestaand verhaal of regel. Bij het werken aan de basis dialoog Mpower-agent Verhalen, regels en stromen in Agent Builder.:
   • De naam van de dialoog moet duidelijk maken op welke intentie deze betrekking heeft, maar algemeen genoeg zijn om erop te kunnen voortbouwen wanneer u story's maakt voor de variaties. In het volgende voorbeeld van het opvragen van het saldo, is Check_Balance een goede naam voor de basisstory. Daar kunt u eenvoudig op voortbouwen.
   • Het contactbericht waarmee de story begint, moet een algemene uiting zijn die de intentie triggert maar geen entiteit specificeert. Bijvoorbeeld: "Wat is het saldo van mijn rekening?"
   • Zorg ervoor dat de voorspelde intentie correct is. Is dat niet het geval, moet u meer voorbeelden van intenties toevoegen.
   • Het antwoord Van Mpower-agent moet geschikt zijn voor uw gebruiksscenario. Voor het gebruiksvoorbeeld voor saldocontrole vraagt Mpower-agent de contactpersoon om verduidelijking over welke versie van de intentie zij willen, bijvoorbeeld: "Oké, welke rekening moet ik controleren?" U kunt knoppen of snelle antwoorden toevoegen om het contact te vragen een optie te selecteren.
7. Maak of wijzig een story voor elk van de variaties. Voor elke story doet u het volgende: 
   • Geef een naam op die duidelijk aangeeft op welke variatie wordt getraind. Bijvoorbeeld: Check_Balance + Checking.
   • Voeg een contactbericht toe dat de juiste intentie triggert. Het bericht moet de entiteit bevatten die past bij de variatie. Zo bevat het bericht Ik wil het saldo van mijn betaalrekening opvragen een voorbeeld van de entiteit AccountType. Klik op de pijl om het bericht te verzenden , maar klik nog niet op Bevestigen.
   • Zorg ervoor dat de voorspelde intentie correct is. Is dat niet het geval, moet u meer voorbeelden van intenties toevoegen.

   • In de tekstballon foor het contactbericht, klikt u op de entiteit en selecteert u Opzoeken of RegEx als het type entiteit. Dit voegt de sleuf van de geselecteerde entiteit toe aan het bericht dat gevuld is met de geselecteerde waarde. Het gevulde slot fungeert als voorwaarde voor de Mpower-agent om het pad van dit verhaal te volgen.

     Afbeelding weergeven

     

   • Ontwerp het Van Mpower-agent-antwoord zodanig dat het voldoet aan de behoeften van het contact voor deze intentievariatie.
8. Wanneer u klaar bent met het aanbrengen van wijzigingen, klikt u opTrainen en voorbereiden om uw Mpower-agent model Een versie van een bot die is getraind en klaargezet in Stage. bij te werken en deze wijziging te testen.

9. Test deze set story's door met uw bot te chatten. Voer tijdens het testen minimaal één test uit voor elk mogelijk pad om er zeker van te zijn dat uw Mpower-agent op de juiste manier reageert.

10. Indien nodig kunt u wijzigingen aanbrengen in uw trainingsverhalen om de Van Mpower-agent-prestaties nauwkeuriger af te stemmen. Mogelijk moet u meer intentievoorbeelden of entiteitvoorbeelden toevoegen. Wanneer u klaar bent met het aanbrengen van wijzigingen, klikt u opTrainen en voorbereiden om uw Mpower-agent model Een versie van een bot die is getraind en klaargezet in Stage. bij te werken en deze wijziging te testen. Herhaal het proces van testen en aanpassen zo vaak als nodig is.

Train een Mpower-agent op basis van slotvoorwaarden

U kunt de Slotvoorwaardeactie gebruiken om uw Mpower-agent te trainen om verschillende reacties te gebruiken op basis van de waarde die de sleuf bevat. Wanneer u deze actie Mpower-agent opneemt in een Mpower-agent-respons, wordt de waarde van de opgegeven sleuf een voorwaarde die bepaalt welk pad de Mpower-agent neemt.

U moet voor elk mogelijk pad een verhaal Worden gebruikt om een Mpower-agent te trainen voor interactieafhandeling op basis van intentie en context. of regel Wordt gebruikt voor het definiëren van een Van Mpower-agent-reactie op berichten die niet afhankelijk zijn van de context. maken, en ook een voor een pad dat buiten het bereik valt. Als er bijvoorbeeld drie mogelijke waarden zijn die een slot Entiteit die uit een bericht van een klant is gehaald en wordt opgeslagen voor gebruik in de reacties van een bot. Een 'slot' is vergelijkbaar met een variabele. kan bevatten, hebt u voor elk een dialoog Mpower-agent Verhalen, regels en stromen in Agent Builder. nodig. Daarnaast hebt u een vierde dialoog nodig voor alle waarden die buiten de drie waarden vallen die u verwacht. Alle dialogen gebruiken dezelfde intentie De betekenis of het doel achter hetgeen een contact zegt of typt; datgene wat de klant wil communiceren of bereiken.. en hebben een SlotvoorwaardeMpower-agent-actie, die in elke dialoog op een andere slotwaarde is ingesteld. Na de actie Slotvoorwaarde Mpower-agent zijn de dialoogvensters allemaal verschillend, afhankelijk van hun unieke padvariaties.

Wanneer de Mpower-agent goed is getraind met een reeks voorwaardelijke dialogen, weet deze dat wanneer deze een intentie met voorwaardelijke paden identificeert, deze moet evalueren welk pad moet worden genomen. De bot vergelijkt de huidige waarde van de slot en neemt het pad dat is gedefinieerd in het dialoogvenster met de overeenkomende waarde.

Training met slotvoorwaarden behaalt een vergelijkbaar resultaat als training met entiteiten. Voor training met entiteiten Informatie, verzameld uit de berichten van het contact tijdens conversaties met een Mpower-agent. moet u entiteitsgebaseerde slotsgebruiken. Door slotvoorwaarden te gebruiken, kunt u echter slots die worden ingevuld vanuit andere bronnen gebruiken als voorwaarden in uw story's.

Voordat u begint, moet u de conversatiepaden plannen die deze slotvoorwaarde maakt. Neem daarbij de volgende tabel als voorbeeld. In dit voorbeeld worden de verhalen getoond die optreden wanneer Mpower-agent contactpersonen vraagt of ze zich willen abonneren op een nieuwsbrief. Het contact zal ja of nee zeggen, en de Mpower-agent reageert dienovereenkomstig.

Intentie	Details	Naam story
Story + [Pad 1]	Dit is de story met een van de mogelijke slotwaarden.	Subscribe_Yes
Story +[Pad 2]	Een versie van de eerste story die het andere mogelijke antwoord omvat.	Subscribe_No

1. Klik in CXone Mpower op de app-kiezer en selecteerAgent Builder.

2. Klik op de Mpower-agent waarmee u wilt werken.
3. Klik in het linkermenu op Dialogen .

4. Klik op het tabblad Verhalen.

5. Maak de slot aan die u gaat gebruiken om de conversatie te vertakken, als u dat nog niet gedaan hebt. Maak de volgende configuraties voor de slot:

   • Selecteer Categorisch als het Type.
   • Schakel Dialoog beïnvloeden in.
   • Voer de Waarden in die het slot zal bewaren. Dit zijn de entiteitswaarden die u uw Mpower-agent leert herkennen. 
6. Zorg ervoor dat de slot op de juiste manier wordt ingevuld tijdens de conversatie voorafgaand aan de set story's die u gaat maken om de conversatie te vertakken.
7. Maak een story voor elke mogelijke slotwaarde: 

   • De naam van de story moet uit twee delen bestaan. Een deel moet verwijzen naar de algemene intentie op het moment dat de conversatie zich vertakt. Het tweede deel moet de specifieke vertakking aangeven waar de story zich op richt.

     Als de conversatie zich bijvoorbeeld vertakt wanneer het contact wordt gevraagd om zich te abonneren op een nieuwsbrief, zouden de namen van de story's Abonneren + Nee en Abonneren + Ja kunnen zijn.

   • Het contactbericht waarmee de story begint, kan voor elke versie van de story hetzelfde zijn of anders zijn. Wat u nodig hebt, hangt af van het specifieke gebruiksscenario waar u mee werkt.
   • Het Van Mpower-agent antwoord moet de actie Slotvoorwaarde Mpower-agent bevatten. Configureer deze actie met: 
     • Kies de slot die de vertakking van deze story bepaalt.
     • Voer de waarde in die de opgegeven sleuf moet bevatten zodat Mpower-agent het pad blijft volgen dat in dit verhaal wordt beschreven.
8. Maak een story voor het pad buiten de scope dat wordt gevolgd voor waarden die afwijken van de waarden die zijn geconfigureerd in het veld Waarden van de slot: 
   • Zorg ervoor dat de naam het patroon van de eerste story volgt, maar duidelijk maakt dat het buiten de scope valt. Bijvoorbeeld Subscribe + Other.
   • Voer een unieke waarde in. Als twee verhalen dezelfde waarde hebben, weet de Mpower-agent niet welk pad hij moet volgen.
9. Wanneer u klaar bent met het aanbrengen van wijzigingen, klikt u opTrainen en voorbereiden om uw Mpower-agent model Een versie van een bot die is getraind en klaargezet in Stage. bij te werken en deze wijziging te testen.

10. Test deze set story's door met uw bot te praten. Voer tijdens het testen minimaal één test uit voor elk mogelijk pad om er zeker van te zijn dat de Mpower-agent op de juiste manier reageert.

11. Pas indien nodig uw trainingsstory's aan om de prestaties van de bot te verbeteren. Mogelijk moet u meer intentievoorbeelden of entiteitvoorbeelden toevoegen. Wanneer u klaar bent met het aanbrengen van wijzigingen, klikt u opTrainen en voorbereiden om uw Mpower-agent model Een versie van een bot die is getraind en klaargezet in Stage. bij te werken en deze wijziging te testen. Herhaal het proces van testen en aanpassen zo vaak als nodig is.

Train een Mpower-agent op basis van regelvoorwaarden

U kunt voorwaarden voor regels Wordt gebruikt voor het definiëren van een Van Mpower-agent-reactie op berichten die niet afhankelijk zijn van de context.opgeven. De voorwaarden definiëren wanneer de Mpower-agent een bepaalde regel moet gebruiken. Dit is handig als u wilt dat uw Van Mpower-agent-reactie onder bepaalde omstandigheden anders is. De voorwaarden die u kunt instellen zijn gebaseerd op:

• Het actieve formulier: U kunt een formulier kiezen dat actief moet zijn om de Mpower-agent regel te laten gebruiken.
• Een slotwaarde: U kunt een of meerdere slots Entiteit die uit een bericht van een klant is gehaald en wordt opgeslagen voor gebruik in de reacties van een bot. Een 'slot' is vergelijkbaar met een variabele. kiezen en voor elk een waarde opgeven. De gedefinieerde slots moeten waarden bevatten die overeenkomen met wat u opgeeft voor de Mpower-agent om de regel te gebruiken.

Wanneer u regelvoorwaarden gebruikt:

• U kunt formulier- en slotwaardevoorwaarden samen in dezelfde regel gebruiken.
• U kunt één regel met voorwaarden hebben. Dit is handig als u wilt dat de Mpower-agent alleen in één situatie reageert op de intentie in de regel.
• U kunt reeksen regels hebben met vergelijkbare voorwaarden met verschillende opgegeven waarden. Dit is handig als u wilt dat uw Mpower-agent op verschillende manieren reageert op de bedoeling van de regel, gebaseerd op de slotwaarden.

1. Klik in CXone Mpower op de app-kiezer en selecteerAgent Builder.

2. Klik op de Mpower-agent waarmee u wilt werken.
3. Maak het formulier dat u als regelvoorwaarde gaat gebruiken, als u dat nog niet gedaan hebt.

4. Maak de slot die u gaat gebruiken als regelvoorwaarde, als u dat nog niet hebt gedaan. Maak de volgende configuraties voor de slot:

   • Selecteer Categorisch als het Type.
   • Schakel Dialoog beïnvloeden in.
   • Voer de Waarden in die het slot zal bewaren. Dit zijn de entiteitswaarden die u uw Mpower-agent leert herkennen. 
5. Klik in het linkermenu op Dialogen .

6. Klik op het tabblad Regels.

7. Klik op Voorwaarde toevoegen boven in het middelste deelvenster.
8. Selecteer Actief formulier of Slotwaarde en configureer de opties die verschijnen: 
   • Actief formulier: Klik op de vervolgkeuzelijst Selecteer formulier(en) en kies het formulier dat actief moet zijn.
   • Slotwaarde: Klik op de vervolgkeuzelijst Slot selecteren en kies een slot. Voer vervolgens rechts een waardeveld in. Dit is de waarde die de sleuf moet hebben zodat Mpower-agent deze regel kan gebruiken.
9. Voeg indien nodig meer voorwaarden toe. U kunt maar één actieve formuliervoorwaarde in een regel hebben, maar u kunt meerdere slots als voorwaarden toevoegen.
10. Voeg een contactuiting en Mpower-agent reactie toe aan de regel.
11. Herhaal deze stappen om extra regels met verschillende waarden te maken, als u wilt dat uw Mpower-agent anders reageert op andere waarden die de geconfigureerde slots kunnen bevatten. Aanvullende regels moeten dezelfde intentie hebben als de regel die u zojuist hebt gemaakt.
12. Maak een regel met hetzelfde doel, maar zonder voorwaardenals u wilt dat een standaardversie van de regel wordt gevolgd wanneer geen van de voorwaarden aan de regel voldoet.Mpower-agent
13. Wanneer u klaar bent met het aanbrengen van wijzigingen, klikt u opTrainen en voorbereiden om uw Mpower-agent model Een versie van een bot die is getraind en klaargezet in Stage. bij te werken en deze wijziging te testen.

14. Test deze regels door met jeMpower-agentte praten. Voer tijdens het testen minimaal één test uit voor elk mogelijk pad om er zeker van te zijn dat de Mpower-agent op de juiste manier reageert.

15. Indien nodig kunt u wijzigingen aanbrengen in uw trainingsverhalen om de Van Mpower-agent-prestaties nauwkeuriger af te stemmen. Mogelijk moet u meer intentievoorbeelden of entiteitvoorbeelden toevoegen. Wanneer u klaar bent met het aanbrengen van wijzigingen, klikt u opTrainen en voorbereiden om uw Mpower-agent model Een versie van een bot die is getraind en klaargezet in Stage. bij te werken en deze wijziging te testen. Herhaal het proces van testen en aanpassen zo vaak als nodig is.