實體

實體是聯絡人訊息中的特定資訊，例如姓名、地址、電話號碼、訂單號和項目號。 您可以使用它們來訓練Mpower AgentClosed 使用CXone Mpower Agent Builder建立的虛擬客服專員，可以處理語音或聊天互動。從聯絡話語Closed 聯絡人所說或所輸入的內容。中提取資訊。 可以保存提取的資訊，以便在Mpower Agent回應中使用。 也可將其傳送到CXone Mpower，或透過整合傳送到第三方資料庫或應用程式。

聯絡人Closed 在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。話語可以包含大量資訊。 您不需要所有資訊的實體。 應僅為Mpower Agent實現其目標所需的資訊創建實體。 例如，聯絡人可能在互動期間提供他們的名和姓。 如果目標只是讓您的Mpower Agent能夠按其名字呼叫聯繫人，則無需為姓氏或聯繫人的全名創建實體。

創建實體時，Agent Builder會自動創建相應的槽Closed 從聯絡人的訊息中提取並儲存以用於機器人回覆的實體。 類似於變數。來保存提取的資訊。 自動建立的插槽必須予以修改以變更預設值。

實體與插槽密切相關。 插槽在互動過程中儲存資訊，直到其滿足需要為止。 實體從話語中識別和提取資訊，並將其存儲在槽中。 您可以將插槽當成變數來使用它所儲存的資訊。

概念 定義 範例 Mpower Agent做什麼
郵件信封圖示

話語

聯絡人Closed 在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。在互動Closed 透過通道與客服專員的完整對話。 例如，互動可以是語音通話、電郵、聊天或社交媒體對話。中所說的任何內容。 有時稱為訊息。

「我丟失了密碼。」

「我的餘額是多少？」

「您是機器人嗎？」

 Mpower Agent使用自然語言理解 （NLU） 來分析每個聯絡話語，以確定其含義或意圖。
放大鏡圖示

意圖

聯絡人想要傳達的訊息或要實現的目的。 聯絡人傳送的每則訊息都有意圖。

「我丟失了密碼」具有「重設密碼」的意圖。

「您好」有「打招呼」的意圖。

Mpower Agent使用 NLUClosed 此過程在自然語言處理 (NLP) 基礎之上擴展，以根據其理解的資訊做出決策或採取行動。分析聯絡人的消息以確定意圖。 知道後，就可以用自己的訊息進行回覆。 您可以為每個意圖配置希望Mpower Agent使用的回應。
資訊圖示

實體

聯絡人訊息中定義的資訊。 人名或產品名稱、電話號碼、帳號、位置等。 Mpower Agent使用NLU來識別聯絡人訊息中的實體。 實體幫助Mpower Agent理解聯絡人訊息的含義。
時段圖示

時段

從聯絡人訊息中提取並儲存以供Mpower Agent回應使用的實體。 類似於變數。 為聯絡人姓名建立一個插槽可以讓Mpower Agent在互動期間在回覆中使用該姓名，使其更加個人化。 配置為這樣做時，Mpower Agent從聯繫人消息中提取實體並將其保存在插槽中。 您可以讓Mpower Agent稍後在對話中使用此資訊。
規則圖示

規則

定義對不隨上下文改變含義的消息Mpower Agent回應。
  • 有固定回覆的單輪互動：您們的工作時間是？ 您們的地址是？
  • 對話塊：問候、再見、謝謝和過渡、簡單的「是/否」問題，以及確認。 Mpower Agents附帶了其中幾個的預設意圖和規則，包括問候語、移交Closed 將聯絡人從虛擬客服專員轉移到即時客服專員。請求等。
  • 常見問題解答
  • 辱罵和經典機器人挑戰
規則配置Mpower Agent如何回應意圖的兩種方法之一。 規則適用於某些種類的意圖，但並非所有意圖均適用。
案例圖示

案例

訓練Mpower Agent根據訊息意圖和對話上下文處理互動。 在關於忘記密碼的交互中，Mpower Agent會回應「我該怎麼做？ 這只是其中一種方式。 如果互動是關於創建一個新帳戶，即使在這兩種情況下，聯繫人都使用相同的詞語，意圖相同 - 獲取更多資訊，但回應也會大不相同。 快拍是配置Mpower Agent回應意圖方式的兩種方式中的第二種。 故事教會Mpower Agent如何使用對話的上下文來做出適當的回應。
動作圖示，以三個齒輪圖形表示

Mpower Agent行動

Mpower Agent在處理互動時所說的或所做的任何事。

在關於忘記密碼的互動中，Mpower Agent通過發送指向網站上密碼重置常見問題解答的連結來做出回應。

當聯絡人表達失望情緒時，例如「我不明白！ 無法運作！！！」 Mpower Agent回答說：「對不起。 您需要我將您轉接至真人客服專員嗎？」 當聯絡人說“是”時，Mpower Agent將啟動轉移。

Mpower Agent動作是您在定義希望Mpower Agent如何回應每個意圖時擁有的選項。 它們可讓您彈性配置每個回覆，以達到符合聯絡人需求的結果。

實體類型

中有兩種類型的Closed 在與Mpower Agent對話期間，從聯絡人的訊息中收集到的資訊。實體Agent Builder：

  • 正則表達式 (regex)：遵循正規模式的實體，例如電話號碼、訂單號或電郵位址。
  • 查詢表：不遵循模式的實體，例如冰淇淋口味、報告標題、襪子款式或顏色。

正則表達式實體

正則表達式是指定搜尋模式的字元序列。 創建用於提取實體的正則表達式可Mpower Agent查找模式以識別該實體的正確資訊。 這對於具有類似、規律模式的資料非常有用，例如電郵位址、電話號碼、帳號或發票號。。

您可以從Agent BuilderNLU部分中的任一選項卡添加正則表達式實體：

查詢表實體

查詢實體是資訊的類別。 在Agent Builder中，它們是單詞清單，每個單詞都是類別中的一個成員。 該清單必須包含您的Mpower Agent需要了解的類別的每個成員。 例如，如果您為冰淇淋口味建立一個實體，您需要提供公司提供的每一種口味。 您可能還希望添加貴公司不提供但經常請求的風格，以便您的Mpower Agent可以使用超出範圍的路徑回應這些請求。

您可以在Agent Builder中從 NLU 部分新增查詢表實體：

查詢實體不區分大小寫。

實體如何運作

要讓Mpower Agent從話語Closed 在Interaction Analytics中您的公司設定檔中定義的關鍵字或短語。 與實體類型相關。 可以包括變體。中提取實體Closed 聯絡人所說或所輸入的內容。，您必須在適當的意圖Closed 聯絡人所說/所輸入內容背後的含義或目的；聯絡要傳達或實現什麼。範例和對話Closed Mpower AgentAgent Builder中的故事、規則和流程。中標記該意圖。 在這兩個位置進行標記訓練Mpower Agent何時提取實體、提取哪個實體以及將實體與意圖關聯。 正則表達式實體需要標記，但查找表實體不需要標記。 但是，它對於查找表實體仍然有用。

若要標示一個實體，您必須在話語中選擇該實體，然後選擇該單詞或短語所代表的實體種類。 您可以從 NLU 收件匣、在意圖範例中和從案例或規則如此操作。

在互動過程中，Mpower Agent預測話語的意圖。 如果意向包含已標記的實體，則Mpower Agent檢查話語中是否存在與正則表達式實體中建立的模式匹配的字串，或者查找表實體中的某個範例。 如果找到匹配項，Mpower Agent將提取該值並將其存儲在實體的相應槽Closed 從聯絡人的訊息中提取並儲存以用於機器人回覆的實體。 類似於變數。中。 此資訊可在互動過程中使用。

您必須透過將插槽用作變數來配置何時以及如何使用它。 您可以：

當Mpower Agent識別實體時，它們始終會被提取並保存在相應的插槽中。 如果Mpower Agent識別出一個實體，但沒有顯示如何處理資訊的故事或規則Closed 用於定義Mpower Agent 的回應不隨上下文改變的訊息。，它將忽略它。 但是，它不知道如何處理的實體的存在會降低Mpower Agent 的 置信度預測正確的意圖Closed 聯絡人所說/所輸入內容背後的含義或目的；聯絡要傳達或實現什麼。。

在某些情況下，您可能只希望您的Mpower Agent填補實體的插槽。 您可以配置限制Mpower Agent何時可以填充每個插槽。 限制可以基於意圖、表單或兩者。 並非每種插槽填充方法都支援這兩種限制。

實體範例與同義詞

創建實體后，您必須提供範例以幫助您的Mpower Agent學會識別它。 每種實體類型的範例各不相同：

  • 對於正則表達式實體，示例應該是Mpower Agent在交互過程中將遇到的數據類型的真實表示形式。 例如，對於電話號碼實體，請使用真實的電話號碼。
  • 對於查詢表實體，範例必須是該實體所代表類別的成員。 例如，iceCreamFlavors 實體可能有巧克力、香草和草莓等範例。 範例清單必須包含您的Mpower Agent需要了解的類別的每個成員。 您可能希望包括您的組織不使用但聯絡人可能會提及的類別的成員。

對於查詢表實體，您也可以為每個範例找出同義字。 同義詞允許您向Mpower Agent傳授聯絡人可能引用同一實體值的各種方式。 例如，紐約市也可以稱為 NYC、NY、New York 和 the Big Apple。

Classics， Inc. 的子公司 Classic Ice Cream Parlor 銷售 10 種口味的霜淇淋。 Agent Builder管理員 Christopher Robin 將這些風格列為實體範例。 聯繫人經常要求的其他六種口味，所以，克裡斯托弗也添加了這些口味。 然後，他創作故事，教他Mpower Agent如何回應他們不攜帶的口味的要求。

接下來，克裡斯托弗知道一些聯繫人對公司庫存的 10 種口味使用其他名稱，例如將葡萄冰口味稱為冰葡萄。 Christopher 將這些常見的同義詞添加為其他實體示例，然後構建故事來教授Mpower Agent每個同義詞的庫存風格。

您可以在Agent Builder中的下列位置新增實體範例和同義詞：

標籤實體教Mpower Agent使用它們

在您建立實體Closed 在與Mpower Agent對話期間，從聯絡人的訊息中收集到的資訊。之後，您需要在案例Closed 透過通道與客服專員的完整對話。 例如，互動可以是語音通話、電郵、聊天或社交媒體對話。、規則Closed 用於定義Mpower Agent 的回應不隨上下文改變的訊息。、意圖Closed 聯絡人所說/所輸入內容背後的含義或目的；聯絡要傳達或實現什麼。訓練資料，以及 NLU 收件匣訊息出現的地方選擇並標示它們。 標記可告知Mpower Agent實體在標記實體的消息的意圖上下文中很重要。 標示還會：

  • 新增高亮顯示的文字，作為您選取的實體範例。 如果範例已經存在，則不會新增任何內容。
  • 指示Mpower Agent從話語中提取該實體。 然後，您可以使用或儲存實體的值，例如更新客戶記錄或將Mpower Agent配置為在Mpower Agent回應中使用聯絡人的姓名。
在訓練資料範例中選取的實體。

regex 和查詢實體都需要進行標示。 對於正則表達式實體，這是教您的Mpower Agent識別正則表達式模式所必需的。 對於查找實體，它會告知您的Mpower Agent實體是意圖的重要組成部分。

您可以在案例和規則、意圖訓練資料或NLU 收件匣訊息中標示實體。