حقق الكفاءة باستخدام أفضل ممارسات CI / CD على Amazon Lex

لنفترض أنك حددت حالة استخدام في مؤسستك ترغب في التعامل معها عبر chatbot. لقد تعرفت على نفسك أمازون ليكس، وأنشأ نموذجًا أوليًا ، وأجرى بعض التفاعلات التجريبية مع الروبوت. لقد أحببت التجربة الكلية وتريد الآن نشر الروبوت في بيئة الإنتاج لديك ، لكنك لست متأكدًا من أفضل الممارسات في Amazon Lex. في هذا المنشور ، نراجع أفضل الممارسات لتطوير ونشر روبوتات Amazon Lex ، مما يتيح لك تبسيط دورة حياة الروبوتات الشاملة وتحسين عملياتك.

لقد قمنا بتغطية مراحل التخطيط والتصميم والتكوين في السابق بلوق وظائف. نقترح مراجعة هذه المنشورات لمساعدتك في بناء محادثات تفاعلية مع الروبوت الخاص بك قبل المتابعة. بعد تكوين الروبوت في البداية ، يجب عليك اختباره داخليًا وتكرار تعريف الروبوت. أنت الآن جاهز لنشره في بيئة الإنتاج الخاصة بك (مثل مركز الاتصال) ، حيث سيعالج الروبوت المحادثات المباشرة. بمجرد بدء الإنتاج ، يجب عليك مراقبته باستمرار للتأكد من أنه يلبي أهداف عملك المرجوة. تتكرر هذه الدورة عند إضافة حالات استخدام وتحسينات جديدة.

دعنا نراجع أفضل الممارسات لتطوير الروبوتات واختبارها ونشرها ومراقبتها.

التطوير التجاري

ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية عند تطوير الروبوت الخاص بك:

• إدارة مخطط الروبوت عبر التعليمات البرمجية - توفر وحدة تحكم Amazon Lex واجهة سهلة الاستخدام أثناء تصميم الروبوت وتكوينه ، ولكنه يعتمد على الإجراءات اليدوية لتكرار الإعداد. نوصي بتحويل مخطط الروبوت إلى رمز بعد الانتهاء من التصميم لتبسيط هذه الخطوة. يمكنك استخدام واجهات برمجة التطبيقات or تكوين سحابة AWS (انظر إنشاء موارد Amazon Lex V2 باستخدام AWS CloudFormation) لإدارة الروبوت برمجيًا.
• مخطط روبوت Checkpoint مع إصدار bot - Checkpointing هو نهج شائع يستخدم غالبًا لإعادة تطبيق إلى آخر حالة مستقرة معروفة. تقدم Amazon Lex هذه الوظيفة عبر إصدار البوت. نوصي باستخدام إصدار جديد في كل مرحلة رئيسية في عملية التطوير الخاصة بك. يتيح لك ذلك إجراء تغييرات تدريجية على تعريف الروبوت الخاص بك ، مع طريقة سهلة للعودة إليها في حالة عدم عملها كما هو متوقع.
• تحديد متطلبات معالجة البيانات وتكوين الضوابط المناسبة - تتبع Amazon Lex نظام AWS نموذج المسؤولية المشتركة، والتي تتضمن إرشادات لحماية البيانات للامتثال للوائح الصناعة ومعايير خصوصية البيانات الخاصة بشركتك. بالإضافة إلى ذلك ، تلتزم Amazon Lex بـ برامج الامتثال مثل SOC و PCI و FedRAMP. يوفر Amazon Lex القدرة على تشويش الفتحات التي تعتبر حساسة. يجب عليك تحديد متطلبات خصوصية البيانات الخاصة بك وتكوين عناصر التحكم المناسبة في الروبوت الخاص بك.

الاختبار

بعد أن يكون لديك تعريف bot ، يجب عليك اختبار الروبوت للتأكد من أنه يعمل على النحو المنشود وأنه تم تكوينه بشكل صحيح. على سبيل المثال ، يجب أن يكون لديه أذونات لتشغيل خدمات أخرى ، مثل AWS لامدا المهام. بالإضافة إلى ذلك ، يجب عليك أيضًا اختبار الروبوت للتأكد من قدرته على تفسير أنواع مختلفة من طلبات المستخدم. ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية للاختبار:

• تحديد بيانات الاختبار - يجب عليك جمع بيانات الاختبار ذات الصلة لاختبار أداء الروبوت. يجب أن تتضمن بيانات الاختبار تمثيلاً شاملاً لمحادثات المستخدم المتوقعة مع الروبوت ، خاصةً لحالات استخدام IVR حيث سيحتاج الروبوت إلى فهم المدخلات الصوتية. يجب أن تغطي بيانات الاختبار أنماط ولهجات التحدث المختلفة. يمكن أن توفر بيانات الاختبار هذه التحقق من صحة التجربة لقاعدة العملاء المستهدفة.
• تحديد مقاييس تجربة المستخدم - قد يكون تحديد تجربة المحادثة أمرًا صعبًا. عليك أن تتوقع وتخطط لجميع الطرق المختلفة التي قد يتفاعل بها المستخدمون مع الروبوت. كيف ترشد المتصل دون أن تبدو إلزاميًا جدًا؟ كيف تتعافى إذا قدم المتصل معلومات غير صحيحة أو غير كاملة؟ لإدارة الحوار من خلال العديد من السيناريوهات المختلفة ، يجب عليك تحديد هدف واضح يغطي أنماط التحدث المختلفة ، والظروف الصوتية ، والطريقة ، وتحديد المقاييس الموضوعية التي يمكنك تتبعها. على سبيل المثال ، قد يكون المؤشر الموضوعي هو "يجب أن يكون 90٪ من المحادثات أقل من عمليتي إعادة مطالبات يتم تشغيلها للمستخدم" مقابل مؤشر شخصي مثل "يجب ألا تطلب غالبية المحادثات من المستخدمين تكرار مدخلاتهم".
• تقييم تجربة المستخدم على طول الطريق - في بعض الحالات ، يمكن أن يكون للتغييرات الصغيرة على ما يبدو تأثير كبير على تجربة المستخدم. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك موقفًا أدخلت فيه خطأ إملائيًا عن غير قصد في التعبير العادي المستخدم لنوع فتحة معرف الحساب ، مما يؤدي إلى قيام الروبوت بإعادة مطالبة المستخدم بتقديم الإدخال مرة أخرى. يجب عليك تقييم تجربة المستخدم ، والاستثمار في اختبار آلي لإنشاء المقاييس الرئيسية. يمكنك الرجوع إلى تقييم خدمة التعرف التلقائي على الكلام و اختبار الدقة والانحدار باستخدام Amazon Connect و Amazon Lex للحصول على أمثلة حول كيفية اختبار وإنشاء المقاييس الرئيسية.

قابل للفتح

بمجرد أن تشعر بالرضا عن أداء الروبوت ، سترغب في نشر الروبوت لبدء خدمة حركة مرور الإنتاج الخاصة بك. أثناء قيامك بتكرار الروبوت على مدار دورة حياته ، فإنك تكرر عمليات النشر ، مما يجعلها عملية مستمرة ، لذلك من الأهمية بمكان أن يكون لديك نشر مؤتمت مبسط لتقليل فرصة حدوث أخطاء. ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية للنشر:

• استخدم بيئة متعددة الحسابات - يجب عليك اتباع AWS الموصى به إعداد بيئة متعددة الحسابات في مؤسستك واستخدم حسابات AWS منفصلة لمرحلة التطوير ومرحلة الإنتاج. إذا كان لديك وجود متعدد المناطق ، فيجب عليك أيضًا استخدام حساب AWS منفصل لكل منطقة للإنتاج. يوفر لك استخدام حسابات AWS منفصلة لكل مرحلة الأمان والوصول وحدود الفوترة لموارد AWS الخاصة بك.
• أتمتة ترقية الروبوت من التطوير إلى الإنتاج - عند تكرار إعداد الروبوت في مرحلة التطوير الخاصة بك إلى مرحلة الإنتاج ، يجب عليك استخدام الحلول الآلية وتقليل نقاط اللمس اليدوية. يجب عليك استخدام قوالب CloudFormation لإنشاء برامج الروبوت الخاصة بك. بدلا من ذلك ، يمكنك استخدام تصدير واستيراد واجهات برمجة تطبيقات Amazon Lex لتوفير وسيلة آلية لنسخ مخطط الروبوت عبر الحسابات.
• طرح التغييرات بطريقة مرحلية - يجب عليك نشر التغييرات على بيئة الإنتاج الخاصة بك بطريقة مرحلية ، بحيث يتم إصدار التغييرات إلى مجموعة فرعية من حركة مرور الإنتاج قبل إصدارها لجميع المستخدمين. يمنحك هذا النهج فرصة للحد من نصف قطر الانفجار في حالة وجود أي مشاكل في التغيير. إحدى الطرق التي يمكنك من خلالها تحقيق ذلك تتمثل في اتباع نهج نشر على مرحلتين: يمكنك إنشاء اسمين مستعارين لروبوت (على سبيل المثال ، prod-05 و prod-95). تقوم أولاً بربط إصدار الروبوت الجديد باسم مستعار واحد (prod-05 في هذا المثال). بعد التحقق من استيفاء المقاييس الأساسية لمعايير النجاح ، تقوم بربط الاسم المستعار الثاني (prod-95) بإصدار الروبوت الجديد.

لاحظ أنك تحتاج إلى التحكم في توزيع حركة المرور على تطبيق العميل المستخدم للتكامل مع برامج الروبوت Amazon Lex. على سبيل المثال ، إذا كنت تستخدم ملفات أمازون كونيكت للتكامل مع برامج الروبوت الخاصة بك ، يمكنك استخدام ملف التوزيع بالنسبة المئوية كتلة الاتصال بالتزامن مع اثنين أو أكثر احصل على مدخلات العملاء كتل.

من المهم ملاحظة أن Amazon Lex يوفر اسمًا مستعارًا للاختبار خارج الصندوق. من المفترض أن يتم استخدام الاسم المستعار التجريبي للاختبار اليدوي المخصص عبر وحدة تحكم Amazon Lex فقط ، وليس المقصود منه التعامل مع الأحمال على نطاق الإنتاج. نوصي باستخدام اسم مستعار مخصص لحركة مرور الإنتاج.

مراقبة

المراقبة مهمة للحفاظ على الموثوقية والتوافر وتجربة المستخدم النهائي الفعالة. يجب عليك تحليل مقاييس الروبوت الخاص بك واستخدام التعلم كآلية تعليقات لتحسين مخطط الروبوت بالإضافة إلى ممارسات التطوير والاختبار والنشر الخاصة بك. يدعم Amazon Lex آليات متعددة لـ مراقبة الروبوتات. ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية لمراقبة روبوتات Lex لديك:

• مراقبة باستمرار وتكرار - يتكامل Amazon Lex مع الأمازون CloudWatch لتوفير مقاييس في الوقت الفعلي تقريبًا يمكن أن توفر لك رؤى أساسية حول تفاعلات المستخدمين مع الروبوت. يمكن أن تساعدك هذه الأفكار في اكتساب منظور حول تجربة المستخدم النهائي. لمعرفة المزيد حول الأنواع المختلفة من المقاييس التي تصدرها Amazon Lex ، راجع مراقبة Amazon Lex V2 باستخدام Amazon CloudWatch. نوصي بإعداد عتبات لتشغيل الإنذارات. وبالمثل ، يمنحك Amazon Lex رؤية في نطق المدخلات الأولية من تفاعلات المستخدمين مع الروبوت. يجب عليك استخدام ملفات إحصاءات الكلام or سجلات المحادثة لاكتساب رؤى لتحديد أنماط الاتصال وإجراء التغييرات المناسبة على الروبوت الخاص بك حسب الضرورة. لمعرفة كيفية إنشاء لوحة تحكم تحليلات مخصصة لبرامج الروبوت الخاصة بك ، ارجع إلى مراقبة المقاييس التشغيلية لروبوت الدردشة Amazon Lex الخاص بك.

تركز أفضل الممارسات التي تمت مناقشتها في هذا المنشور بشكل أساسي على حالات الاستخدام الخاصة بـ Amazon Lex. بالإضافة إلى ذلك ، يجب عليك مراجعة أفضل الممارسات والالتزام بها عند إدارة البنية التحتية السحابية في AWS. تأكد من أن البنية التحتية السحابية الخاصة بك آمنة ولا يمكن الوصول إليها إلا من قبل المستخدمين المصرح لهم. يجب عليك أيضا مراجعة واعتماد المناسب أفضل ممارسات أمان AWS داخل مؤسستك. أخيرًا ، يجب عليك مراجعة ملف حصص AWS لخدمات AWS الفردية (بما في ذلك حصص Amazon Lex) واطلب التغييرات المناسبة إذا لزم الأمر.

وفي الختام

يمكنك استخدام Amazon Lex لتمكين محادثات اللغة الطبيعية المعقدة وزيادة كفاءة خدمة العملاء. في هذا المنشور ، راجعنا أفضل الممارسات لمراحل التطوير والاختبار والنشر والمراقبة لدورة حياة الروبوت. باستخدام هذه الإرشادات ، يمكنك تحسين تجربة المستخدم النهائي وتحقيق مشاركة أفضل للعملاء. ابدأ في بناء تجربة محادثة Amazon Lex اليوم!

عن المؤلف

سوابانديب سينغ هو مهندس في فريق Amazon Lex. إنه يعمل على جعل التفاعلات مع الروبوتات أكثر سلاسة وأكثر تشابهًا مع البشر. خارج العمل ، يحب السفر والتعرف على الثقافات المختلفة.