案例

快拍會教您的Mpower Agent 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。如何在互動環境中回應消息聯絡人在與機器人互動時表達的任何內容，無論是問題還是陳述，以文字形式還是話語形式。。當訊息的上下文很重要時，請使用案例。這有助於Mpower Agent學習如何根據聯絡人之前發送的消息預測正確的回應。

配置Mpower Agent回應的另一種方法是創建規則。規則適用於每次回應都相同，且上下文無關的訊息。當上下文對了解聯絡人的需求很重要時，請使用案例。如果上下文無關緊要，而且聯絡人的訊息一直都是相同的意思，請使用規則。

例如，如果聯繫人在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。說“您的工作時間是幾點”，則Mpower Agent可能不需要任何上下文，您可以使用規則。但是，如果聯繫人說“我該怎麼做”，Mpower Agent需要瞭解消息的上下文。聯絡人在對話前面提出的問題將有助於Mpower Agent瞭解如何正確回應，因此您應該使用故事。

Glossary

概念	定義	範例	Mpower Agent做什麼
話語	聯絡人在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。在互動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。
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 NLU 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。
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	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	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	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。
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。

滿意、不滿意和範圍外路徑

在計劃案例時，以路徑的方式思考很有幫助：

快樂路徑：訓練快樂路徑的故事描述了聯繫人在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。如您所料遵循對話流程。聯絡人始終提供預期的資訊，並在出現提示時作出答覆。在快樂路徑中沒有發生異常情況。
不快樂路徑：不快樂路徑描述聯絡人偏離「指令碼」的情況，並插入意料之外的問題、評論、閒聊或其他類型的中斷。
超出範圍路徑：超出範圍路徑的情景可指導Mpower Agent如何處理聯絡人請求超出其能力範圍的情況。

針對所有的意圖，為滿意和不快樂路徑設計案例非常重要。快樂路徑可確保Mpower Agent知道如何為每個意圖完成工作。不愉快的路徑確保Mpower Agent不會因意外而偏離軌道。有時您的Mpower Agent可能無法自信地預測如何回應，必須遵循超出範圍的路徑或使用回退。但是，通過訓練大量不快樂的路徑，您可以説明Mpower Agent學習讓對話重回正軌的方法。

範圍外路徑

範圍外路徑不同於遞補。當Mpower Agent沒有足夠的信心繼續執行給定的操作或意圖聯絡人所說/所輸入內容背後的含義或目的；聯絡要傳達或實現什麼。預測時，將使用回退。當連絡人在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。要求Mpower Agent做它可以做但目前沒有經過培訓的事情時，超出範圍的路徑非常有用。您可以為這些請求建立超出範圍的意圖以便Mpower Agent識別它們。然後，您可以使用故事中的意圖來教它如何回應這些請求。

例如，聯絡人可能經常要求您的Mpower Agent更新其帳戶資訊，但您尚未進行設置。您可以創建 accountUpdates 意圖，提供訓練範例，並將Mpower Agent回應配置為說“對不起，我還不知道該怎麼做。我可以説明您完成[任務]或將您轉移到真人代理以説明您處理帳戶。

案例與上下文切換

故事有助於訓練Mpower Agent在對話需要多個回合時處理上下文切換。以下範例顯示了一個對話，其中聯繫人在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。改變了主意，並一個接一個地陳述了兩個意圖：

聯絡人：嗨，我想支付我的發票。

Mpower Agent：當然，沒問題。您的發票號碼是什麼？

聯絡人：其實我想轉帳。

Mpower Agent：當然，我能做到。您想轉帳到哪個帳戶？

聯絡人：從儲蓄帳戶轉帳 $200 到支票帳戶。

Mpower Agent：確定。您的轉帳已完成。我已從您的儲蓄帳戶轉帳 $200 到您的支票帳戶。

Mpower Agent：您想現在繼續支付發票嗎？

使用不愉快的路徑，您可以訓練您的Mpower Agent來處理聯絡人沒有以預期方式回答的情況。

對於某些類型的上下文切換，規則用於定義Mpower Agent 的回應不隨上下文改變的訊息。可能更適合。有時聯絡人可能會插入單個不相干的訊息。如果消息是Mpower Agent可以在一輪中回應的內容，然後返回到上一個意圖，則可以使用規則。以下對話範例顯示聯絡人插入詢問天氣的交流：

聯絡人：嗨，我想支付我的發票。

Mpower Agent：當然，沒問題。您的發票號碼是什麼？

聯絡人：您所在地的天氣如何？

Mpower Agent：外面陽光明媚。

聯絡人：真幸運！哦，我的發票號碼是 123456。

Mpower Agent：謝謝，您想如何在發票上付款？

聯絡人關於天氣的問題很容易使用規則來處理。 Mpower Agent 的回應每次都可以相同。

檢查點

檢查點是一種機器人動作您可以分配給故事中的Mpower Agent 的回應。它們允許您將案例分割成較小的子任務，並將相關部分連結起來，從而簡化案例。這在聯繫人在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。可能會詢問幾個後續問題之一的情況下非常有用。您可以為對話的每個部分建立較小的案例，而不是根據聯絡人提出的後續問題，為每個情境從頭到尾建立一個完整的案例。

您還可以使用不基於聯繫人消息的檢查點。例如，您的公司可能希望向所有客戶提供限時特別優惠。您可以將特別優惠消息和操作添加到每個Mpower Agent故事中，然後在優惠到期時從多個故事中刪除該部分。更簡單的方法是為特別優惠建立一個案例，然後在優惠期間為每個案例新增一個檢查點。

如圖所示，檢查點總是在開頭顯示一個帶有彎曲箭頭的藍色小圓圈。這表明該優惠已關聯到一個或多個其他案例。檢查點總是會結束案例，即使您在檢查點之後新增了動作。

許多聯繫人一直在向 Classics， Inc 詢問 Classics， Inc. Mpower Agent有關 Classics， Inc. 的資訊。所以阿凱拉·沃爾夫（Akela Wolfe）在她的Mpower Agent中增加了處理這些問題的意圖。聯絡人常問關於帳戶的幾個問題。 Akela 決定使用檢查點來處理這些問題。

她為 explain_account 意圖建立主要案例：

聯絡人：您好，什麼是 Classics, Inc 帳戶？

機器人：你好。 Classics, Inc. 帳戶可讓您存取從 Classics, Inc. 購買的所有電子書。

她也為三個常見的後續問題建立了案例：

您能告訴我更多關於帳戶好處的資訊嗎？
如何建立帳戶？
是必須付費還是免費？

Akela 返回案例的 explain_account 意圖。在最後，她新增了連結到後續問題案例的檢查點。

案例計劃最佳做法

計劃您的案例時，請遵循這些最佳做法：

當上下文很重要時，請使用案例。 如果您的Mpower Agent需要上下文來瞭解如何回應，請使用故事。即使對話只涉及您的Mpower Agent和聯繫人之間的一次交流在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。也是如此。例如，如果您有lookup_balance意圖，但有些聯繫人想要支票帳戶的餘額，而另一些聯繫人想要瞭解儲蓄帳戶，您可以創建一個故事來説明您的Mpower Agent學會根據使用者指定的帳戶做出適當的回應。
使用快拍説明您Mpower Agent學會做出預測。 謹慎選擇每個案例的主題。確保它旨在幫助Mpower Agent學會正確預測以前從未見過的對話的反應。
案例需要來自實際對話。 不要編造您認為可能發生的案例。使用真實互動資訊來建立案例。
所設計的案例可以遵循快樂為意圖產生了正確結果的案例。路徑或不快樂路徑為意圖產生了錯誤結果的案例。。在故事中組合路徑可能會導致意圖混淆。
使用案例來處理上下文切換。 這有助於您的Mpower Agent學會在兩個對話流之間切換，或處理需要多個對話輪次才能回應的中斷。如果中斷只需要一次回應，而且不依賴上下文，規則可能比較適合。
某些意圖需要多個故事。 根據聯絡人的獨特情況和需求，如果對話有多種可能走向，請為同一意圖建立多個案例。
- 不要在同一案例中包含多種對話流。這可能會混淆Mpower Agent。
- 如果有聯絡人可能會用不同的方式來表達訊息，或是意思基本相同的類似訊息，您可以將其新增為聯絡人訊息意圖的範例。
從快樂與不快樂的路徑思考。每個意圖可以有一個以上的快樂路徑和一個以上的不快樂路徑。
為您的範圍外意圖建立案例。 這使您可以針對聯絡人呈現超出範圍資訊的更常見方式對Mpower Agent進行培訓。
根據需要在聯絡人之間來回穿梭，但要小心。 案例和規則不應該是完整的對話。當對話中的下一個陳述必然會開始一個新的意圖時，就應停止並建立一個新的案例。
將您的案例分割成符合邏輯的子任務。 經常趨向於建立一個從頭到尾包含整個對話的長案例。但是，這實際上會增加您需要的案例數量。相反，將您的案例分割成符合邏輯的子任務。如果您有一些非常密切關聯的子任務，您可以用檢查點連結這些子任務。
不要過度使用檢查點。 檢查點可以簡化您的訓練資料。太多的檢查點會讓你的故事難以理解，實際上會減慢訓練你的Mpower Agent的過程。