أضف AI للمحادثة إلى أي مركز اتصال مع Amazon Lex و Amazon Chime SDK

رضا العملاء هو مقياس فعال يؤثر بشكل مباشر على ربحية المؤسسة. مع التقدم التكنولوجي السريع في العقد الماضي أو نحو ذلك ، من المهم زيادة تركيز العملاء بالطرق التالية:

• جعل مؤسستك في متناول عملائك عبر أساليب متعددة ، بما في ذلك الصوت والنص ووسائل التواصل الاجتماعي والمزيد
• تزويد عملائك بتجربة خدمة ما بعد البيع عالية الكفاءة
• التحسين المستمر لجودة خدمتك مع تغير اتجاهات الأعمال وديناميكياتها

يتطلب إنشاء مراكز اتصال عالية الكفاءة أتمتة كبيرة وقدرة على التوسع وآلية للتعلم النشط من خلال ملاحظات العملاء. هناك تحدٍ في كل نقطة في رحلة عميل مركز الاتصال - من فترات الانتظار الطويلة في البداية إلى التكاليف التشغيلية المرتبطة بمتوسط ​​أوقات التعامل الطويلة.

في مراكز الاتصال التقليدية ، يتمثل أحد الحلول لفترات الانتظار الطويلة في تمكين خيارات الخدمة الذاتية للعملاء الذين يستخدمون نظام الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR). يستخدم الرد الصوتي التفاعلي مجموعة من خيارات القائمة التلقائية للمساعدة في تقليل حجم مكالمات الوكيل من خلال معالجة الطلبات الشائعة المتكررة دون إشراك وكيل مباشر. ومع ذلك ، عادةً ما تتبع IVRs التقليدية تسلسلًا محددًا مسبقًا ، دون القدرة على الاستجابة بذكاء لطلبات العملاء. يمكن أن يؤدي الرد الصوتي التفاعلي غير التحادثي مثل هذا إلى إحباط عملائك ودفعهم لمحاولة الاتصال بوكيل في أسرع وقت ممكن ، مما يزيد من معدلات انحراف المكالمات. يمكنك حل هذا التحدي عن طريق إضافة الذكاء الاصطناعي (AI) إلى IVR الخاص بك. يمكن لنظام الرد الصوتي التفاعلي الذي يدعم الذكاء الاصطناعي أن يساعد عميلك في حل المشكلات بسرعة ودقة أكبر دون تدخل بشري. عندما تكون هناك حاجة إلى وكيل ، يمكن لنظام الرد الصوتي التفاعلي المزود بتقنية الذكاء الاصطناعي توجيه عميلك إلى الوكيل الصحيح بالمعلومات الصحيحة التي تم جمعها بالفعل ، وبالتالي توفير العميل من الاضطرار إلى تكرار المعلومات. مع خدمات AWS AI ، يصبح الأمر أسهل لأنه لا يوجد تدريب أو خبرة على التعلم الآلي (ML) مطلوبة لاستخدام نماذج ML قوية ومدربة مسبقًا.

تعد التطبيقات الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي خيارًا طبيعيًا لأجهزة الرد الصوتي التفاعلي (IVR) لأنها يمكن أن تفهم اللغة الطبيعية وتستجيب لها. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك إضافة قدرات محسّنة إلى نظام الرد الصوتي التفاعلي الخاص بك للتعلم والتطور بناءً على كيفية تفاعل العملاء معها. مع أمازون ليكس، يمكنك بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية للمحادثة متعددة اللغات ورفع مستوى تجربة الخدمة الذاتية لعملائك دون الحاجة إلى مهارات تعلم الآلة. باستخدام Amazon Chime SDK ، يمكنك بسهولة دمج مركز الاتصال الحالي الخاص بك مع Amazon Lex باستخدام ملف تطبيق وسائط Amazon Chime SDK SIP. وهذا يشمل مراكز الاتصال مثل Avaya و Cisco و Genesys وغيرها. يتوفر تكامل Amazon Chime SDK مع Amazon Lex في مناطق AWS بشرق الولايات المتحدة (شمال فرجينيا) وغرب الولايات المتحدة (أوريغون).

يتيح لك ذلك مرونة التكامل الأصلي مع Amazon Lex للخدمة الذاتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، والقدرة على التكامل مع مجموعة من خدمات AWS AI الأخرى لتحويل عمليات مركز الاتصال بالكامل.

في هذا المنشور ، نقدم شرحًا تفصيليًا لكيفية إضافة IVRs التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى أي مركز اتصال يدعم خطوط SIP باستخدام Amazon Chime SDK و Amazon Lex ، عبر الإصدار الذي تم إطلاقه مؤخرًا تكامل صوت Amazon Chime SDK PSTN مع Amazon Lex. نحن نغطي الموضوعات التالية في هذا المنشور:

• بنية الحلول المرجعية للخدمة الذاتية للذكاء الاصطناعي
• نشر الحل
• مراجعة chatbot رصيد الحساب
• مراجعة موصل الصوت Amazon Chime SDK
• اختبار الحل
• تنظيف الموارد

حل نظرة عامة

كما هو موضح في القسم السابق ، نستخدم خدمتين رئيسيتين من خدمات AWS ، وهما Amazon Lex و Amazon Chime SDK ، لبناء حل AI للخدمة الذاتية. نحن نستخدم أيضا AWS لامدا (خدمة حوسبة بدون خادم مُدارة بالكامل) ، الأمازون الحوسبة المرنة السحابية (Amazon EC2 ، بنية أساسية للحوسبة) ، و الأمازون DynamoDB (قاعدة بيانات SQL مُدارة بالكامل) لإنشاء مثال عملي. قاعدة التعليمات البرمجية لهذا الحل متاحة في يرافق مستودع جيثب. يتم توفير تعليمات لنشر واختبار هذا الحل في القسم التالي.

يوضح الرسم البياني التالي بنية الحل.

يتكون سير عمل الحل من الخطوات التالية:

1. عندما نجري مكالمة هاتفية باستخدام خط أرضي أو هاتف خلوي ، فإن شبكة الهاتف العامة (PSTN) تربطنا بالطرف الآخر. في هذا العرض التوضيحي ، نستخدم ملف خادم النجمة (إطار عمل مجاني لمركز الاتصال) تم نشره على خادم Amazon EC2 لمحاكاة مركز اتصال متصل بـ PSTN من خلال Amazon Chime Voice Connector. النجمة هي تطبيق برمجي لمبادلة فرع خاصة (PBX) - وحدة تحكم في شبكة هاتف خاصة مستخدمة داخل شركة أو مؤسسة.
2. كجزء من هذا العرض التوضيحي ، يتم الحصول على رقم هاتف عبر Amazon Chime SDK ومرتبط بـ Asterisk PBX. عند إجراء مكالمة على هذا الرقم ، يتم تسليمها كـ SIP (بروتوكول بدء الجلسة) إلى خادم Asterisk PBX. يقوم Asterisk PBX بعد ذلك بتوجيه هذه المكالمة إلى Amazon Chime Voice Connector باستخدام SIP ، حيث يقوم بتشغيل ملف تطبيق وسائط Amazon Chime SIP.
3. يستخدم صوت Amazon Chime PSTN تطبيق وسائط SIP لإنشاء ملف تطبيق VoIP قابل للبرمجة. يعمل تطبيق وسائط Amazon Chime SIP مع وظيفة Lambda لمعالجة المكالمة برمجيًا.
4. عندما تصل المكالمة إلى تطبيق وسائط Amazon Chime SIP ، يتم استدعاء وظيفة Lambda المرتبطة. تخزن الوظيفة معلومات المكالمة في جدول DynamoDB وترجع ملف StartBotConversation عمل. ال StartBotConversation يُنشئ الإجراء محادثة صوتية بين المستخدم النهائي على شبكة PSTN وروبوت Amazon Lex.
5. Amazon Lex هي خدمة AWS AI مُدارة بالكامل مع نماذج لغة طبيعية متقدمة لتصميم وبناء واختبار ونشر واجهات محادثة في التطبيقات. فهو يجمع بين التعرف التلقائي على الكلام وتقنيات فهم اللغة الطبيعية لإنشاء تفاعل يشبه الإنسان لتطبيقاتك. على سبيل المثال ، ينشر هذا العرض التوضيحي روبوتًا لأداء ثلاث مهام آلية ، أو النوايا: Check Balance, Transfer Fundsو Open Account. النية تمثل إجراءً يريد المستخدم تنفيذه.
6. تبدأ المحادثة بتفاعل المتصل مع روبوت Amazon Lex بإخبار الروبوت بما يريد فعله. تساعد قدرات التعرف التلقائي على الكلام (ASR) وفهم اللغة الطبيعية (NLU) للروبوت على فهم مدخلات المستخدم. تستطيع Amazon Lex تحديد النية المطلوبة بناءً على مدخلات المتصل ونماذج الكلام التي تم تكوينها لكل هدف.
7. بعد تحديد النية ، تتفاعل Amazon Lex مع المتصل لجمع المعلومات لجميع الفتحات التي تم تكوينها لهذا الغرض. على سبيل المثال ، ملف Open Account يتضمن النية أربع فتحات:
   1. الاسم الأول
   2. اسم العائلة
   3. نوع الحساب
   4. رقم الهاتف
8. تعمل Amazon Lex مع المتصل لالتقاط المعلومات لجميع هذه الفتحات المطلوبة للهدف المحدد. بعد التقاطها وتحقيق النية ، تعيد Amazon Lex معالجة المكالمات إلى تطبيق وسائط Amazon Chime SIP ، جنبًا إلى جنب مع النتائج الكاملة لمحادثة Amazon Lex bot.
9. يتم تنفيذ خطوات المعالجة اللاحقة بواسطة وظيفة Lambda لمعالج الصوت PSTN. يتضمن ذلك تحليل النتائج ، وتحديد إجراء مسار المكالمة التالي ، وتخزين النتائج في جدول DynamoDB ، وإعادة إجراء إنهاء المكالمة.
10. يستخدم Asterisk PBX المعلومات المخزنة في جدول DynamoDB لتحديد الإجراء التالي. على سبيل المثال ، إذا أراد المتصل التحقق من رصيده ، تنتهي المكالمة. ومع ذلك ، إذا أراد المتصل فتح حساب ، فسيتم إرسال المكالمة إلى الوكيل وتتضمن المعلومات التي تم التقاطها في روبوت Amazon Lex.

وقد استخدمنا مجموعة تطوير سحابة AWS (AWS CDK) لحزم هذا التطبيق لنشره بسهولة في حسابك. AWS CDK هو إطار عمل لتطوير البرمجيات مفتوح المصدر لتحديد موارد تطبيق السحابة الخاص بك باستخدام لغات البرمجة المألوفة. يوفر مكونات عالية المستوى تسمى يبني هذا التكوين المسبق لموارد السحابة مع الإعدادات الافتراضية المثبتة ، حتى تتمكن من إنشاء تطبيقات سحابية بسهولة.

المتطلبات الأساسية المسبقة

قبل نشر الحل ، نحتاج إلى امتلاك حساب AWS وجهاز محلي لتشغيل مكدس AWS CDK. أكمل الخطوات التالية:

1. سجّل الدخول إلى حساب AWS الخاص بك.
   إذا لم يكن لديك حساب AWS ، فيمكنك ذلك قم بالتسجيل للحصول على واحدبالنسبة للعملاء الجدد ، توفر AWS أ الطبقة المجانية، والذي يوفر القدرة على استكشاف خدمات AWS وتجربتها مجانًا (حتى الحدود المحددة لكل خدمة). يمكن أن يساعدك ذلك في اكتساب خبرة عملية مع نظام AWS الأساسي والمنتجات والخدمات. نستخدم جهازًا محليًا ، مثل كمبيوتر محمول أو كمبيوتر مكتبي ، لنشر الحزمة باستخدام AWS CDK.
2. افتح نافذة طرفية جديدة لنظام التشغيل MacOS ، أو المعجون لنظام التشغيل Windows لتثبيت جميع المتطلبات الأساسية المطلوبة لنشر الحل.
3. قم بتثبيت البرنامج المطلوب مسبقًا:
   1. واجهة سطر الأوامر AWS (AWS CLI) - أداة سطر أوامر للتفاعل مع خدمات AWS. للحصول على تعليمات التثبيت ، ارجع إلى تثبيت AWS CLI وتحديثه وإلغاء تثبيته.
   2. نود.جي إس > 16 - محرك خلفية JavaScript مفتوح المصدر لتطوير التطبيقات ونشرها. للحصول على تعليمات التثبيت ، ارجع إلى البرنامج التعليمي: إعداد Node.js على مثيل Amazon EC2.
   3. خيوط - Yarn هو مدير حزم للكود الخاص بك. يتيح سهولة الوصول إلى الكود واستخدامه ومشاركته بين المطورين. قم بتشغيل الأمر التالي لتثبيت Yarn:

      curl -o- -L https://yarnpkg.com/install.sh | bash

      نقوم الآن بتشغيل الأوامر التالية لإعداد مفاتيح الوصول إلى AWS التي نحتاجها. لمزيد من المعلومات ، يرجى الرجوع إلى إدارة مفاتيح الوصول لمستخدمي IAM.

4. قم بتشغيل الأمر التالي:

   aws configure list

5. قم بتشغيل الأمر التالي:

   aws configure

6. قم بتوفير القيم لمعرف مفتاح الوصول لحساب AWS الخاص بك ومفتاح الوصول السري.
7. قم بتغيير اسم المنطقة أو اترك المنطقة الافتراضية كما هي.
8. اقبل القيمة الافتراضية لـ JSON لتنسيق الإخراج.

انشر الحل

يمكنك أيضًا تخصيص هذا الحل وفقًا لمتطلباتك. راجع موارد الإخراج التي يحتوي عليها هذا النشر وقم بتعديل وظيفة Lambda لإضافة منطق الأعمال المخصص الذي تحتاجه للحل الخاص بك.

قم بتشغيل الخطوات التالية في نفس الجهاز لنشر التطبيق:

1. استنساخ مستودع git:

   git clone https://github.com/aws-samples/amazon-chime-pstn-audio-with-amazon-lex.git

   

2. أدخل دليل المشروع:

   cd amazon-chime-pstn-audio-with-amazon-lex

   

3. انشر تطبيق AWS CDK:

   yarn launch

   
   بعد بضع دقائق ، يجب أن يكتمل نشر المكدس. تُظهر لقطة الشاشة التالية إخراج العينة.
   

4. قم بتثبيت هاتف SIP الخاص بعميل الويب بالأوامر التالية:

   cd site 

   Yarn 

   yarn run start

   

راجع موصل الصوت Amazon Chime SDK

في هذا المنشور ، نستخدم Amazon Chime SDK لتوجيه المكالمات الواردة على خادم Asterisk PBX (أو مراكز الاتصال الحالية الخاصة بك) إلى Amazon Lex. يتم ذلك باستخدام صوت Amazon Chime SIP PSTN و Amazon Chime Voice Connector. يمكّنك صوت Amazon Chime PSTN من إنشاء تطبيقات هاتفية قابلة للبرمجة باستخدام وظائف Lambda. يتم تشغيل تطبيقات وسائط Amazon Chime SIP إما عن طريق رقم هاتف PSTN أو Amazon Chime Voice Connector. تُظهر لقطة الشاشة التالية قاعدة SIP التي يتم تشغيلها بواسطة Amazon Chime SDK Voice Connector وتستهدف تطبيق وسائط SIP.

مراجعة chatbot رصيد الحساب

يتضمن روبوت Amazon Lex في هذا العرض التوضيحي ثلاث نوايا. يمكن طلب هذه النوايا من خلال خطاب اللغة الطبيعية من المتصل. على سبيل المثال ، ملف Check Balance النية مُصنَّفة بالعينات المنطوقة التالية.

يمكن أن تتطلب النية صفرًا أو أكثر من المعلمات ، والتي يتم استدعاؤها فتحات. نضيف فتحات كجزء من تكوين النية أثناء بناء البقعة. في وقت التشغيل ، تطالب Amazon Lex المستخدم بقيم الفتحات المحددة. يجب على المستخدم تقديم قيم لجميع الفتحات المطلوبة قبل أن تتمكن Amazon Lex من تحقيق الغرض.

بالنسبة Check Balance النية ، تطالب Amazon Lex ببيانات الفتحات ، مثل:

For which account would you like to check the balance?
For verification purposes, what is your date of birth?

بعد أن يجمع روبوت Amazon Lex جميع معلومات الفتحة المطلوبة ، فإنه يحقق الغرض من خلال استدعاء الاستجابة المناسبة. في هذه الحالة ، يستعلم عن رصيد الحساب المتعلق بالحساب ويقدمه للعميل.

في هذا المنشور ، نستخدم دالة Lambda للمساعدة في تهيئة الهدف والتحقق منه وتحقيقه. فيما يلي نموذج لشفرة Python التي توضح كيفية تعامل الوظيفة مع الاستدعاءات بناءً على النية المستخدمة:

def dispatch(intent_request):
    intent_name = intent_request["sessionState"]["intent"]["name"]
    response = None
    # Dispatch to your bot's intent handlers
    if intent_name == "CheckBalance":
        return CheckBalance(intent_request)
    elif intent_name == "FollowupCheckBalance":
        return FollowupCheckBalance(intent_request)
    elif intent_name == "OpenAccount":
        return OpenAccount(intent_request)

    raise Exception("Intent with name " + intent_name + " not supported")


def lambda_handler(event, context):
    print(event)
    response = dispatch(event)
    print(response)
    return response 

ما يلي هو نموذج التعليمات البرمجية الذي يشرح مقطع التعليمات البرمجية لـ Check Balance النية في دالة Lambda. في هذا المثال ، نقوم بإنشاء رقم عشوائي كرصيد الحساب ، ولكن يمكن دمج هذا مع قاعدة البيانات الحالية لتوفير معلومات دقيقة عن المتصل.

def CheckBalance(intent_request):
    session_attributes = get_session_attributes(intent_request)
    slots = get_slots(intent_request)
    account = get_slot(intent_request, "accountType")
    # The account balance in this case is a random number
    # Here is where you could query a system to get this information
    balance = str(random_num())
    text = "Thank you. The balance on your " + account + " account is $" + balance
    message = {"contentType": "PlainText", "content": text}
    fulfillment_state = "Fulfilled"
    return close(session_attributes, "CheckBalance", fulfillment_state, message)

اختبر المحلول

دعنا نتعرف على الحل باتباع مسار طلب مستخدم واحد:

1. احصل على رقم الهاتف من الإخراج بعد نشر AWS CDK:

   Outputs:
   LexContactCenter.voiceConnectorPhone = +1NPANXXXXXX

2. اطلب رقم الهاتف من أي هاتف قائم على PSTN.
3. الآن يمكنك تجربة خيارات القائمة.

لكي يفهم روبوت Amazon Lex ملف Check Balance نية ، يمكنك التحدث بأي من الأقوال التالية:

• ما هو الرصيد في حسابي؟
• تحقق من رصيد حسابي؟
• اريد التحقق من الرصيد؟

تطالب Amazon Lex ببيانات الفتحة المطلوبة لتحقيق هذا القصد. بالنسبة إلى Check Balance نية ، تطالب Amazon Lex بالحساب وتاريخ الميلاد:

• لأي حساب تريد التحقق من الرصيد؟
• لأغراض التحقق ، ما هي بيانات ميلادك؟

بعد تقديم المعلومات المطلوبة ، يستوفي الروبوت القصد ويوفر معلومات رصيد الحساب. فيما يلي نموذج لرسالة الإخراج لـ Check Balance نوايا: Thank you. The balance on your <account> account is $<balance>.

4. أكمل المكالمة عن طريق قطع الاتصال أو التحويل إلى أحد المندوبين.

عند اكتمال المحادثة مع الروبوت Amazon Lex ، تعود المكالمة إلى تطبيق وسائط SIP ووظيفة Lambda المرتبطة بالنتائج من محادثة الروبوت.

ينفذ تطبيق وسائط Amazon Chime SIP خطوات ما بعد المعالجة ويعيد المكالمة إلى Asterisk PBX. بالنسبة إلى Open Account النية ، يؤدي هذا إلى قيام Asterisk PBX بالاتصال بوكيل باستخدام هاتف SIP يعتمد على عميل الويب. تُظهر لقطة الشاشة التالية لوحة القيادة مع معلومات مكالمة الوكيل. يمكن الرد على هذه المكالمة على عميل الويب لإنشاء صوت ثنائي الاتجاه بين المتصل والوكيل. كما هو موضح في لقطة الشاشة ، تم الاحتفاظ بالمعلومات التي قدمها المتصل وتقديمها إلى الوكيل.

شاهد الفيديو التالي للحصول على مثال لحل الشريك حول كيفية دمج Amazon Lex مع Cisco Unified Contact Center باستخدام Amazon Chime SDK:

تنظيف الموارد

لتنظيف الموارد المستخدمة في هذا العرض التوضيحي وتجنب تكبد المزيد من الرسوم ، قم بتشغيل الأمر التالي في نافذة المحطة الطرفية:

yarn destroy

• تكوين سحابة AWS تم تدمير المكدس الذي تم إنشاؤه بواسطة AWS CDK ، وإزالة جميع الموارد المخصصة.

وفي الختام

في هذا المنشور ، أظهرنا حلاً بهندسة مرجعية لإضافة الذكاء الاصطناعي للخدمة الذاتية إلى أي مركز اتصال باستخدام Amazon Lex و Amazon Chime SDK. أظهرنا كيف يعمل الحل وقدمنا ​​شرحًا تفصيليًا للشفرة وخطوات النشر. من المفترض أن يكون هذا الحل بنية مرجعية أو دليل بدء سريع يمكنك تخصيصه وفقًا لاحتياجاتك الخاصة.

قم بتجربته وأخبرنا كيف أدى ذلك إلى حل حالة الاستخدام الخاصة بك من خلال ترك التعليقات في قسم التعليقات. لمزيد من المعلومات ، راجع مستودع جيثب المشروع.

عن المؤلفين

بريم رانجا هو رائد في مجال البرمجة اللغوية العصبية ومختص كبير في الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في AWS ومؤلف ينشر بشكل متكرر المدونات والأوراق البحثية ومؤخرًا كتابًا نصيًا في البرمجة اللغوية العصبية. عندما لا يساعد العملاء على تبني AWS AI / ML ، يشترك Prem في بناء وحدات Simple Beer Service لمكاتب AWS ، وإدارة أحداث ألعاب تنافسية باستخدام DeepRacer & DeepComposer ، وتعليم الطلاب والمهنيين الشباب على بناء مهارات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. يمكنك متابعة عمل بريم لينكدين:.

محكمة شويت هو المبشر الرئيسي لـ Amazon Chime SDK مع خلفية في المهاتفة ويحب الآن بناء الأشياء التي تبني الأشياء. تركز Court على تعليم المطورين وغير المطورين على حد سواء كيفية البناء باستخدام AWS.

فامشي كريشنا إينابوثالا هو أحد كبار المتخصصين في مجال الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في AWS ويتمتع بخبرة في البيانات الضخمة والتحليلات وتنظيم بنيات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي القابلة للتطوير للشركات الناشئة والمؤسسات. يركز Vamshi على Language AI ويبتكر في بناء محركات توصية عالمية المستوى. خارج العمل ، Vamshi هو من عشاق RC ، حيث يقوم بالبناء واللعب باستخدام معدات RC (الطائرات والسيارات والطائرات بدون طيار) ، كما أنه يستمتع بالبستنة.