Revise e melhore seu Agente Mpower

Esta página fornece informações sobre a revisão de dados de conversas em Agent Builder para melhorar o desempenho de seus Agentes Mpower Um agente virtual criado com o CXone Mpower Agent Builder capaz de lidar com interações de voz e chat.. Esta é a quinta etapa do processo de Agente Mpower implementação. É também um trabalho de manutenção contínuo necessário para manter seu Agente Mpower funcionando de maneira ideal.

Depois de configurar e começar a testar os casos de uso iniciais para seu Agente Mpower, Agent Builder terá dados que você pode usar para examinar a eficácia das configurações atuais. No início, os dados vêm de conversas de teste com o Agente Mpower. Mais tarde, após liberar o Agente Mpower para produção, os dados incluirão conversas ao vivo com contatos A pessoa que interage com um agente, RVI ou bot em seu centro de contato..

Ao revisar esses dados, você pode identificar lugares onde pode melhorar o desempenho do seu Agente Mpower. Seu desempenho é indicado por quão bem ele prevê corretamente as intenções. Se o Agente Mpower prevê a intenção errada, é mais difícil para os contatos atingirem seus objetivos.

Glossary

Conceito	Definição	Exemplo	O que o Agente Mpower faz
Enunciado	Qualquer coisa que um contato A pessoa que interage com um agente, RVI ou bot em seu centro de contato. diga em uma interação A conversa inteira com um agente por meio de um canal. Por exemplo, uma interação pode ser uma chamada de voz, e-mail, chat ou conversa de mídia social.. Às vezes chamado de mensagem.	"Perdi minha senha." "Qual é o meu saldo?" "Você é um robô?"	O Agente Mpower usa Entendimento de linguagem natural (NLU) para analisar cada enunciado de contato para determinar seu significado ou intenção.
Intenção	O que o contato deseja comunicar ou realizar. Toda mensagem que o contato envia tem uma intenção.	"Perdi minha senha" tem a intenção de "redefinir senha". "Olá" tem a intenção de "saudar".	O Agente Mpower analisa a mensagem de um contato usando NLU Esse processo se expande no Processamento de Linguagem Natural (PLN) para tomar decisões ou agir com base no que ele entende.para determinar a intenção. Uma vez que esta é determinada, o bot pode responder com sua própria mensagem. Você configura a resposta que deseja que seu Agente Mpower use para cada intenção.
Entidade	Uma parte de informação definida na mensagem de um contato.	Nome da pessoa ou produto, número de telefone, número da conta, localização e assim por diante.	O Agente Mpower usa NLU para identificar entidades na mensagem de um contato. Entidades ajudar o Agente Mpower a entender o que a mensagem do contato significa.
Slot	Uma entidade extraída da mensagem de um contato e salva para uso em respostas Agente Mpower. Semelhante a uma variável.	A criação de um espaço para o nome do contato permite que o Agente Mpower use esse nome nas respostas durante uma interação, tornando-a mais pessoal.	Quando configurado para fazer isso, o Agente Mpower extrai uma entidade de uma mensagem de contato e a salva em um slot. Você pode fazer com que seus Agente Mpower usem essas informações mais tarde na conversa.
Regra	Define Agente Mpower respostas a mensagens que não mudam de significado com o contexto.	Interações de turno único com respostas fixas: Qual é o seu horário? Qual é o seu endereço? Blocos de construção de conversas: Saudações, adeus, agradecimentos e transições; perguntas simples de sim/não; e confirmações. Agentes Mpower vêm com intenções e regras padrão para várias delas, incluindo saudações, solicitações de entrega A transferência de um contato de um agente virtual para um agente real. e muito mais. Perguntas frequentes Insultos e desafios clássicos de bot	Regras são uma das duas maneiras de configurar como seu Agente Mpower responde a uma intenção. Regras são úteis para alguns tipos de intenções, mas não para todas.
História	Treina um Agente Mpower para lidar com uma interação com base na intenção da mensagem e no contexto de conversação.	Em uma interação sobre uma senha esquecida, o Agente Mpower responderia "Como faço isso?" de determinada maneira. Se a interação fosse sobre a criação de uma nova conta, a resposta seria bem diferente, embora em ambos os casos o contato esteja usando as mesmas palavras com a mesma intenção - obter mais informações.	As histórias são a segunda de duas maneiras de configurar como seu Agente Mpower responde a uma intenção. As histórias ensinam o Agente Mpower a usar o contexto da conversa para responder adequadamente.
Agente Mpower Ação	Qualquer coisa que um Agente Mpower diga ou faça enquanto lida com uma interação.	Em uma interação sobre uma senha esquecida, o Agente Mpower responde enviando o link para as perguntas frequentes sobre redefinição de senha no site. Quando um contato expressa frustração, como ao dizer "Eu não entendo! Não está funcionando!!!" o Agente Mpower responde com "Sinto muito. Gostaria de ser transferido para um agente humano?" Quando o contato disser sim, o Agente Mpower iniciará a transferência.	Agente Mpower ações são as opções que você tem ao definir como deseja que seu Agente Mpower responda a cada intenção. Elas lhe dão flexibilidade para configurar cada resposta de forma a atingir o objetivo que atenda às necessidades do contato.

Analisar os dados de conversas

Você pode revisar todas as conversas que seu Agente Mpower atende. Isso permite que você veja em primeira mão como ele responde, onde tem dificuldade, bem como a maneira como os contatos A pessoa que interage com um agente, RVI ou bot em seu centro de contato. interagem com ele e quaisquer problemas que tenham. Essas informações são valiosas, pois você pode usá-las para melhorar o desempenho do seu Agente Mpower atualizando suas intenções O significado ou propósito por trás do que um contato diz/digita; o que o contato quer comunicar ou alcançar., regras Usado para definir a resposta de um do Agente Mpower a mensagens que não mudam com o contexto.e histórias Usadas para treinar um Agente Mpower para manipulação de interação com base na intenção e contexto..

As seguintes opções do Agent Builder permitem analisar os dados de conversas:

Insights: Fornece relatórios e análises interativas em tempo real para seus Agentes Mpower:
Caixa de entrada NLU: ajuda você a gerenciar seus dados NLU Esse processo se expande no Processamento de Linguagem Natural (PLN) para tomar decisões ou agir com base no que ele entende.para melhorar a qualidade do seu Agente Mpower. Ela mostra todas as novas mensagens dos contatos.
Pesquisa de consultas: Use a barra de pesquisa para restringir os resultados na caixa de entrada NLU ou na seção Insights.

Avaliar as intenções

Avaliar e ajustar intenções O significado ou propósito por trás do que um contato diz/digita; o que o contato quer comunicar ou alcançar. pode ajudá-lo a traduzir os desafios do contato A pessoa que interage com um agente, RVI ou bot em seu centro de contato. em soluções quando você modifica suas respostas Agente Mpower. Embora você não possa atender a todos os comportamentos do usuário, você pode abordar os pontos comuns de atrito ou frustração.

À medida em que você analisa as conversas, avalie os dados de intenções, para ver se estas são efetivas e eficientes. O contato atinge o resultado desejado com facilidade? Caso contrário, determine se as intenções não são suficientemente específicas, demasiadamente específicas ou se os dados do treinamento são inadequados:

O Agente Mpower entende de forma confiável o que o contato deseja? Caso contrário, adicione mais exemplos de treinamento às intenções em que o Agente Mpower não tem certeza.
Algumas das intenções são suficientemente similares a ponto de serem consideradas idênticas? Nesse caso, considere combiná-los com uma intenção mais geral e usar os exemplos para treinar seus Agente Mpower a reconhecer os diferentes cenários.
Os contatos estão dizendo coisas que não são tratadas pelas intenções existentes? Em caso afirmativo, considere adicionar outras intenções ou dados de treinamento às intenções em vigor.

Refine suas respostas Agente Mpower

Agent Builder possui recursos que podem ajudá-lo a melhorar o desempenho do seu Agente Mpower. Seu primeiro conjunto de intenções O significado ou propósito por trás do que um contato diz/digita; o que o contato quer comunicar ou alcançar., histórias Usadas para treinar um Agente Mpower para manipulação de interação com base na intenção e contexto.e regras Usado para definir a resposta de um do Agente Mpower a mensagens que não mudam com o contexto. pode não ter aproveitado esses recursos. À medida que você trabalha para melhorar a forma como seu Agente Mpower responde, os seguintes recursos podem ser úteis:

Examine suas respostas para ver se você poderia usar diferentes ações em Agente Mpower respostas para tornar a resposta mais elegante, humana ou fácil de usar.
Considere se qualquer uma das intenções poderia conter intenções múltiplas. As intenções múltiplas são úteis quando o contato combina duas intenções em uma enunciado O que um contato diz ou digita.. Por exemplo: quando o contato diz Obrigado. Tchau como uma única mensagem, eles estão combinando uma intenção de agradecimento e uma intenção de adeus.
Identifique as trajetórias infelizes História que produz um resultado errado para a intenção. que correspondem às trajetórias felizes que já foram mapeadas em suas intenções, se você ainda não tiver feito isso. Planeje como irá lidar com elas e, em seguida, adicione histórias ou regras conforme a necessidade, juntamente com os exemplos de treinamento pertinentes.
Considere as lacunas envolvendo entidades ou slots. As entidades são informações coletadas em uma conversa. Os slots são como as variáveis, podendo armazenar as entidades coletadas.
Determine se será necessário um formulário para simplificar o processo de coleta de informações do contato, para que se possa preencher os slots. Um Agente Mpower pode seguir um formulário para fazer perguntas e coletar informações do contato. Você também pode fazer com que o Agente Mpower exiba um formulário para o contato.
Configure opções adicionais em suas respostas Agente Mpower, como mensagens avançadas, variações de mensagens Agente Mpower, Digitação inteligente, fallbacke redes de segurança.

Situações em que você pode melhorar seu Agente Mpower

Durante a revisão, você pode realizar ações para ensinar seus Agente Mpower a ter um desempenho ainda melhor em conversas futuras. A lista a seguir descreve situações que requerem melhorias e o que você pode fazer:

Confiança de classificação de baixa intenção: se a classificação da intenção estiver correta, mas seu Agente Mpower tiver baixa confiança em sua previsão, adicione mais dados de treinamento para a intenção para tornar a Agente Mpower mais confiante. Os dados de treinamento incluem exemplos de intenção e histórias Usadas para treinar um Agente Mpower para manipulação de interação com base na intenção e contexto.. Se a classificação da intenção não estiver correta, altere-a.
Baixa confiança na previsão de ação Agente Mpower: analise seus dados de treinamento e procure intenções muito semelhantes. Se você tiver intenções muito semelhantes, combine-as. Ou adicione mais dados de treinamento às intenções existentes para tornar seu Agente Mpower mais confiante em qual ação deve tomar nessa situação.
Frustração do usuário: Isso pode incluir solicitações de transferência para um agente ativo (transferência A transferência de um contato de um agente virtual para um agente real.), repetição do que eles já disseram anteriormente ou insultos. Adicione mais dados de treinamento sobre o problema ou ajuste o limite de confiança NLU no fallback. Isso pode dizer ao seu Agente Mpower para usar a entrega mais cedo se não tiver certeza de como ajudar o usuário.
Intenção "Out_of_scope" ou comportamento de fallback: isso pode incluir um usuário solicitando algo que seu Agente Mpower não é capaz de fazer ou seu Agente Mpower usando fallback muito cedo. Verifique e corrija quaisquer intenções classificadas incorretamente para verificar se seu Agente Mpower não entendeu mal a situação. Adicione uma nova história ou regra Usado para definir a resposta de um do Agente Mpower a mensagens que não mudam com o contexto. para mostrar ao seu Agente Mpower o que fazer da próxima vez.

Alternativas e redes de segurança

À medida que você revisa e melhora seu Agente Mpower, você começará a identificar lugares onde os contatos A pessoa que interage com um agente, RVI ou bot em seu centro de contato. provavelmente ficarão frustrados com sua Agente Mpower. Este é o momento de adicionar fallback e redes de segurança a ele.

Fallback: ensina o Agente Mpower o que fazer quando não tiver certeza de como proceder. Existem dois tipos de substituição:
- NLU fallback:
- Fallback de ação:
Rede de segurança: uma rede de segurança permite configurar o que acontece quando há outro problema com o Agente Mpower ou com os sistemas aos quais ele se conecta. Isso pode incluir coisas como o Agente Mpower demorando mais do que o normal para responder ao contato.

Além disso, este é um bom momento para garantir que você tenha caminhos fora do escopo para que seu Agente Mpower possa responder a mensagens de contato que estão fora de seu domínio.