الإعلان عن منشئ المحادثة المرئية لـ Amazon Lex

أمازون ليكس هي خدمة لبناء واجهات محادثة باستخدام الصوت والنص. توفر Amazon Lex قدرات عالية الجودة في التعرف على الكلام وفهم اللغة. مع Amazon Lex ، يمكنك إضافة روبوتات لغة طبيعية معقدة إلى التطبيقات الجديدة والحالية. يقلل Amazon Lex من جهود التطوير متعددة الأنظمة الأساسية ، مما يتيح لك بسهولة نشر برامج الدردشة الصوتية أو النصية على الأجهزة المحمولة وخدمات الدردشة المتعددة ، مثل Facebook Messenger أو Slack أو Kik أو Twilio SMS.

اليوم ، أضفنا منشئ محادثة مرئية (VCB) إلى Amazon Lex - أداة إنشاء محادثة بالسحب والإفلات تتيح للمستخدمين التفاعل وتعريف معلومات الروبوت من خلال معالجة الكائنات المرئية. تُستخدم هذه في تصميم وتحرير تدفقات المحادثة في بيئة لا تحتوي على تعليمات برمجية. هناك ثلاث فوائد رئيسية لـ VCB:

• من الأسهل التعاون من خلال جزء واحد من الزجاج
• يبسط تصميم واختبار المحادثة
• يقلل من تعقيد التعليمات البرمجية

في هذا المنشور ، نقدم VCB وكيفية استخدامه ومشاركة قصص نجاح العملاء.

نظرة عامة على منشئ المحادثة المرئية

بالإضافة إلى المحرر القائم على القائمة المتاح بالفعل وواجهات برمجة تطبيقات Amazon Lex ، يوفر المنشئ المرئي عرضًا واحدًا لتدفق المحادثة بالكامل في مكان واحد ، مما يبسط تصميم الروبوت ويقلل من الاعتماد على فرق التطوير. يمكن لمصممي المحادثة ومصممي UX ومديري المنتجات - أي شخص لديه اهتمام ببناء محادثة على Amazon Lex - الاستفادة من أداة الإنشاء.

يمكن للمصممين والمطورين الآن التعاون وبناء المحادثات بسهولة في VCB دون ترميز منطق الأعمال وراء المحادثة. يساعد المنشئ المرئي في تسريع وقت التسويق للحلول المستندة إلى Amazon Lex من خلال توفير تعاون أفضل وتكرار أسهل لتصميم المحادثة وتقليل تعقيد التعليمات البرمجية.

باستخدام المنشئ المرئي ، أصبح من الممكن الآن عرض تدفق المحادثة بالكامل للنوايا سريعًا والحصول على تعليقات مرئية عند إجراء التغييرات. تنعكس التغييرات التي تم إجراؤها على التصميم الخاص بك على الفور في طريقة العرض ، وتظهر على الفور أي تأثيرات على التبعيات أو المنطق التفريعي للمصمم. يمكنك استخدام المنشئ المرئي لإجراء أي تغييرات على الهدف ، مثل إضافة أقوال أو فتحات أو مطالبات أو ردود. لكل نوع كتلة إعداداته الخاصة التي يمكنك تكوينها لتكييف تدفق المحادثة.

في السابق ، كان التفريع المعقد للمحادثات يتطلب تنفيذ AWS لامدا—خدمة حوسبة بدون خادم تستند إلى الأحداث — لتحقيق المسار المطلوب. يقلل المنشئ المرئي من الحاجة إلى تكامل Lambda ، ويمكن للمصممين إجراء تفريع المحادثة دون الحاجة إلى كود Lambda ، كما هو موضح في المثال التالي. يساعد هذا في فصل أنشطة تصميم المحادثة عن منطق أعمال Lambda وعمليات الدمج. لا يزال بإمكانك استخدام محرر الهدف الحالي جنبًا إلى جنب مع المنشئ المرئي ، أو التبديل بينهما في أي وقت عند إنشاء الأهداف وتعديلها.

VCB هي طريقة بدون رمز لتصميم المحادثات المعقدة. على سبيل المثال ، يمكنك الآن إضافة مطالبة تأكيد في النية والفرع بناءً على استجابة نعم أو لا لمسارات مختلفة في التدفق بدون رمز. عند الحاجة إلى منطق عمل Lambda المستقبلي ، يمكن لمصممي المحادثة إضافة كتل عناصر نائبة إلى التدفق حتى يعرف المطورون ما يجب معالجته من خلال التعليمات البرمجية. تأخذ كتل ربط الشفرة التي لا يتم إرفاق وظائف Lambda بها مسار النجاح تلقائيًا ، لذا يمكن أن يستمر اختبار التدفق حتى يكتمل منطق الأعمال وتنفيذه. بالإضافة إلى التفرع ، يوفر المنشئ المرئي للمصممين القدرة على الانتقال إلى هدف آخر كجزء من تدفق المحادثة.

عند الحفظ ، يقوم VCB تلقائيًا بمسح البنية لاكتشاف أي أخطاء في تدفق المحادثة. بالإضافة إلى ذلك ، يكتشف VCB تلقائيًا مسارات الفشل المفقودة ويوفر القدرة على إضافة تلك المسارات تلقائيًا في التدفق ، كما هو موضح في المثال التالي.

استخدام منشئ المحادثة المرئية

يمكنك الوصول إلى VCB عبر وحدة تحكم Amazon Lex بالانتقال إلى برنامج الروبوت والتحرير أو إنشاء هدف جديد. في صفحة الهدف ، يمكنك الآن التبديل بين واجهة الباني المرئي ومحرر الهدف التقليدي ، كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية.

بالنسبة للهدف ، يُظهر المنشئ المرئي ما تم تصميمه بالفعل في تخطيط مرئي ، بينما تبدأ الأهداف الجديدة بلوحة فارغة. يعرض المنشئ المرئي الأهداف الموجودة بيانياً على اللوحة. بالنسبة للأهداف الجديدة ، تبدأ بلوحة فارغة واسحب المكونات التي تريد إضافتها إلى اللوحة والبدء في توصيلها معًا لإنشاء تدفق المحادثة.

يتكون المنشئ المرئي من ثلاثة مكونات رئيسية: الكتل والمنافذ والحواف. دعنا ندخل في كيفية استخدامهما جنبًا إلى جنب لإنشاء محادثة من البداية إلى النهاية ضمن النية.

تسمى وحدة البناء الأساسية لتدفق المحادثة أ منع. تحتوي القائمة العلوية للمُنشئ المرئي على جميع الكتل التي يمكنك استخدامها. لإضافة كتلة إلى تدفق المحادثة ، اسحبه من القائمة العلوية إلى التدفق.

كل كتلة لها وظيفة محددة للتعامل مع حالات الاستخدام المختلفة للمحادثة. أنواع الكتل المتاحة حاليًا هي كما يلي:

• آبدأ - الجذر أو الكتلة الأولى لتدفق المحادثة التي يمكن تهيئتها أيضًا لإرسال استجابة أولية
• احصل على قيمة الفتحة - يحاول استخلاص قيمة لفترة زمنية واحدة
• الحالة - يمكن أن تحتوي على ما يصل إلى أربعة فروع مخصصة (بشروط) وفرع افتراضي واحد
• ربط رمز الحوار - يتعامل مع استدعاء وظيفة Lambda في مربع الحوار ويتضمن استجابات الروبوت بناءً على وظائف Lambda في الحوار التي تنجح أو تفشل أو تنتهي مهلتها
• تأكيد - استعلام العميل قبل تحقيق النية ويتضمن ردود الروبوت بناءً على قول العميل بنعم أو لا لمطالبة التأكيد
• تحقيق - يتعامل مع تحقيق النية ويمكن تهيئته لاستدعاء وظائف Lambda والرد بالرسائل إذا نجح الإيفاء أو فشل
• استجابة ختامية - يسمح للبوت بالرد برسالة قبل إنهاء المحادثة
• انتظر إدخال المستخدم - يلتقط المدخلات من العميل ويتحول إلى نية أخرى بناءً على الكلام
• قم بإنهاء المحادثة - يشير إلى نهاية تدفق المحادثة

خذ اطلب بوت الزهور كمثال. ال OrderFlowers النية ، عند عرضها في المنشئ المرئي ، تستخدم خمس كتل: آبدأ، ثلاثة مختلفة احصل على قيمة الفتحة كتل و تأكيد.

يمكن أن تحتوي كل كتلة على واحدة أخرى الموانئ، والتي تُستخدم لربط كتلة بأخرى. تحتوي الكتل على منفذ إدخال وواحد أو أكثر من منافذ الإخراج بناءً على المسارات المطلوبة لحالات مثل النجاح ، والمهلة ، والخطأ.

يُشار إلى الاتصال بين منفذ الإخراج لكتلة ما ومنفذ الإدخال لكتلة أخرى باسم حافة.

في مجلة OrderFlowers النية ، عند بدء المحادثة ، آبدأ منفذ الإخراج متصل بـ الحصول على قيمة الفتحة: FlowerType منفذ الإدخال باستخدام حافة. كل احصل على قيمة الفتحة block متصل باستخدام المنافذ والحواف لإنشاء تسلسل في تدفق المحادثة ، مما يضمن أن المقصد يحتوي على جميع قيم الفتحة التي يحتاجها لوضعها في الترتيب.

لاحظ أنه لا يوجد حاليًا أي حافة متصلة بمنفذ إخراج الفشل لهذه الكتل ، لكن المنشئ سيضيفها تلقائيًا إذا اخترت حفظ القصد ثم اختر أكد في النافذة المنبثقة إضافة كتلة تلقائيًا وحواف لمسارات الفشل. يضيف المنشئ المرئي بعد ذلك ملف قم بإنهاء المحادثة كتلة وأ انتقل إلى النية كتلة ، وتوصيل منافذ الإخراج الفشل والخطأ انتقل إلى النية وتوصيل منافذ Yes / No الخاصة بـ تأكيد منع ل قم بإنهاء المحادثة.

بعد أن يضيف المنشئ الكتل والحواف ، يتم حفظ النية ويمكن بناء تدفق المحادثة واختباره. دعنا نضيف نية ترحيب إلى الروبوت باستخدام المنشئ المرئي. من OrderFlowers منشئ بصري للنوايا ، اختر العودة إلى قائمة النوايا في جزء التنقل. على ال النوايا الصفحة ، اختر أضف النية تليها أضف نية فارغة. في اسم النية الحقل ، أدخل Welcome واختر أضف.

قم بالتبديل إلى باني بصري علامة التبويب وسترى هدفًا فارغًا ، فقط بامتداد آبدأ كتلة حاليا على قماش. للبدء ، أضف بعض الكلمات المنطوقة إلى هذه النية حتى يتمكن الروبوت من توجيه المستخدمين إلى هدف الترحيب. اختر زر تحرير آبدأ حظر وانتقل لأسفل إلى عينة من الكلام. أضف العبارات التالية إلى هذا القصد ثم أغلق الكتلة:

• هل بإمكانك مساعدتي؟
• Hi
• مرحبا
• أنا بحاجة إلى مساعدة

الآن دعنا نضيف إجابة للروبوت ليعطيه عندما يصل إلى هذه النية. نظرًا لأن هدف الترحيب لن يعالج أي منطق ، يمكننا سحب ملف استجابة ختامية حظر في لوحة الرسم لإضافة هذه الرسالة. بعد إضافة الكتلة ، اختر أيقونة التحرير على الكتلة وأدخل الرد التالي:

Hi! I am the Order Flowers Bot. How can I help you today?

يجب أن تحتوي اللوحة القماشية الآن على كتلتين ، لكنهما غير متصلين ببعضهما البعض. يمكننا توصيل منافذ هاتين الكتلتين باستخدام حافة.

لتوصيل المنفذين ، ما عليك سوى النقر والسحب من ملف أي رد منفذ الإخراج آبدأ منع إلى منفذ الإدخال الخاص بـ استجابة ختامية منع.

في هذه المرحلة ، يمكنك إكمال تدفق المحادثة بطريقتين مختلفتين:

• أولاً ، يمكنك إضافة ملف قم بإنهاء المحادثة حظره وتوصيله بـ استجابة ختامية منع.
• بدلاً من ذلك ، اختر حفظ القصد ثم اختر أكد ليقوم المنشئ بإنشاء هذه الكتلة والاتصال من أجلك.

بعد حفظ النية ، اختر البناء وانتظر حتى يكتمل البناء ، ثم اختر اختبار.

سيقوم الروبوت الآن بتحية العميل بشكل صحيح إذا تطابق الكلام مع هذه النية التي تم إنشاؤها حديثًا.

قصص العملاء

نيورافلاش هي شريك AWS متقدم مع أكثر من 40 عامًا من الخبرة الجماعية في مجال الصوت والأتمتة. من خلال فريق مخصص من مصممي تجربة المحادثة وعلماء الكلام ومطوري AWS ، تساعد NeuraFlash العملاء على الاستفادة من قوة Amazon Lex في مراكز الاتصال الخاصة بهم.

"أحد مجالات تركيزنا الرئيسية هو مساعدة العملاء على الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لتطوير واجهات محادثة. غالبًا ما تتطلب هذه الواجهات مهارات تكوين روبوت متخصصة لبناء تدفقات فعالة. باستخدام منشئ المحادثة المرئية ، يمكن لمصممينا بناء واجهات محادثة بسرعة وسهولة ، مما يسمح لهم بالتجربة بمعدل أسرع وتقديم منتجات عالية الجودة لعملائنا دون الحاجة إلى مهارات المطور. تُعد واجهة مستخدم السحب والإفلات وتدفق المحادثة المرئية مغيّرًا لقواعد اللعبة لإعادة ابتكار تجربة مركز الاتصال ".

• سمارت بوتس تكمن المنصة التي تعمل بنظام ML في جوهر تصميم روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، ونمذجتها ، واختبارها ، والتحقق من صحتها ، ونشرها. يدعم هذا النظام الأساسي تطوير روبوتات مخصصة للمؤسسات يمكن أن تتكامل بسهولة مع أي تطبيق - حتى النظام الإيكولوجي للتطبيقات المخصصة للمؤسسة.

"تتيح لنا واجهة السحب والإفلات سهلة الاستخدام لمنشئ المحادثة المرئية إمكانية ضم Amazon Lex بسهولة وبناء تجارب محادثة معقدة لمراكز الاتصال الخاصة بعملائنا. باستخدام هذه الوظيفة الجديدة ، يمكننا تحسين أنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) بشكل أسرع وبأقل جهد ممكن. قد يكون تنفيذ التكنولوجيا الجديدة أمرًا صعبًا مع منحنى تعليمي حاد ، لكننا وجدنا أن ميزات السحب والإفلات سهلة الفهم ، مما يسمح لنا بإدراك القيمة على الفور ".

وفي الختام

أصبح منشئ المحادثة المرئية لـ Amazon Lex متاحًا بشكل عام مجانًا في جميع مناطق AWS حيث يعمل Amazon Lex V2.

بالإضافة إلى ذلك ، في 17 أغسطس 2022 ، أصدرت Amazon Lex V2 تغييرًا في طريقة إدارة المحادثات مع المستخدم. يمنحك هذا التغيير مزيدًا من التحكم في المسار الذي يسلكه المستخدم خلال المحادثة. لمزيد من المعلومات ، راجع فهم إدارة تدفق المحادثة. لاحظ أن برامج الروبوت التي تم إنشاؤها قبل 17 أغسطس 2022 ، لا تدعم VCB لإنشاء تدفقات المحادثة.

لمعرفة المزيد ، انظر الأسئلة الشائعة حول Amazon Lex و دليل مطور Amazon Lex V2. الرجاء إرسال ملاحظات إلى AWS re: النشر لـ Amazon Lex أو من خلال جهات اتصال دعم AWS المعتادة.

عن المؤلفين

توماس ريندفوس مهندس حلول كبير في فريق Amazon Lex. يبتكر ويطور ويضع نماذج أولية وينشر ميزات وحلول تقنية جديدة لخدمات الذكاء الاصطناعي للغة التي تعمل على تحسين تجربة العميل وتسهيل التبني.

أوستن جونسون هو مهندس حلول في AWS ، يساعد العملاء في رحلتهم السحابية. إنه متحمس لبناء واستخدام منصات الذكاء الاصطناعي للمحادثة لإضافة واجهات لغة طبيعية متطورة إلى تطبيقاتهم.