Amazon Lex freut sich, Test Workbench vorstellen zu können, eine neue Bot-Testlösung, die Tools zur Vereinfachung und Automatisierung des Bot-Testprozesses bereitstellt. Während der Bot-Entwicklung ist das Testen die Phase, in der Entwickler prüfen, ob ein Bot die spezifischen Anforderungen, Bedürfnisse und Erwartungen erfüllt, indem sie vor der Skalierung Fehler, Defekte oder Bugs im System identifizieren. Tests helfen dabei, die Bot-Leistung an mehreren Fronten zu validieren, z. B. im Gesprächsfluss (Verstehen von Benutzeranfragen und genaues Antworten), Umgang mit Absichtsüberschneidungen und Konsistenz über Modalitäten hinweg. Tests sind jedoch häufig manuell, fehleranfällig und nicht standardisiert. Test Workbench standardisiert das automatisierte Testmanagement, indem es Chatbot-Entwicklungsteams ermöglicht, Testsätze mit einer konsistenten Methodik zu generieren, zu verwalten und auszuführen und benutzerdefinierte Skripte und Ad-hoc-Integrationen zu vermeiden. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Test Workbench das automatisierte Testen der Sprach- und Textmodalitäten eines Bots optimiert und Genauigkeits- und Leistungsmessungen für Parameter wie Audiotranskription, Absichtserkennung und Slot-Auflösung sowohl für einzelne Äußerungseingaben als auch für Konversationen mit mehreren Runden bereitstellt. Auf diese Weise können Sie Bot-Verbesserungsbereiche schnell identifizieren und eine konsistente Basislinie beibehalten, um die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu messen und etwaige Genauigkeitsrückgänge aufgrund von Bot-Updates zu beobachten.
Amazon Lex ist ein vollständig verwalteter Dienst zum Aufbau von Sprach- und Textschnittstellen für Konversationen. Amazon Lex unterstützt Sie beim Erstellen und Bereitstellen von Chatbots und virtuellen Assistenten auf Websites, Contact-Center-Diensten und Messaging-Kanälen. Amazon Lex-Bots tragen dazu bei, die Produktivität der interaktiven Sprachantwort (IVR) zu steigern, einfache Aufgaben zu automatisieren und die betriebliche Effizienz im gesamten Unternehmen zu steigern. Test Workbench für Amazon Lex standardisiert und vereinfacht den Bot-Testlebenszyklus, was für die Verbesserung des Bot-Designs von entscheidender Bedeutung ist.
Funktionen der Test Workbench
Test Workbench für Amazon Lex umfasst die folgenden Funktionen:
- Generieren Sie Testdatensätze automatisch aus den Konversationsprotokollen eines Bots
- Laden Sie manuell erstellte Testsatz-Baselines hoch
- Führen Sie End-to-End-Tests von Single-Input- oder Multi-Turn-Gesprächen durch
- Testen Sie sowohl die Audio- als auch die Textmodalitäten eines Bots
- Überprüfen Sie aggregierte und Drilldown-Metriken für Bot-Dimensionen:
- Sprachtranskription
- Absichtserkennung
- Slot-Auflösung (einschließlich mehrwertiger Slots oder zusammengesetzter Slots)
- Kontext-Tags
- Sitzungsattribute
- Anforderungsattribute
- Hinweise zur Laufzeit
- Zeitverzögerung in Sekunden
Voraussetzungen:
Um diese Funktion zu testen, sollten Sie über Folgendes verfügen:
Darüber hinaus sollten Sie Kenntnisse und Verständnis für die folgenden Dienste und Funktionen haben:
Erstellen Sie einen Testsatz
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihren Testsatz zu erstellen:
- Auf dem Amazon Lex Konsoleunter Testwerkbank Wählen Sie im Navigationsbereich Testsätze.
Sie können eine Liste vorhandener Testsätze überprüfen, einschließlich grundlegender Informationen wie Name, Beschreibung, Anzahl der Testeingaben, Modalität und Status. In den folgenden Schritten können Sie wählen, ob Sie einen Testsatz aus den mit dem Bot verknüpften Konversationsprotokollen erstellen oder einen vorhandenen, manuell erstellten Testsatz in einem CSV-Dateiformat hochladen möchten.
- Auswählen Testset erstellen.
- Durch das Generieren von Testsätzen aus Konversationsprotokollen können Sie Folgendes tun:
- Binden Sie echte Multi-Turn-Konversationen aus den Protokollen des Bots in CloudWatch ein
- Fügen Sie Audioprotokolle hinzu und führen Sie Tests durch, die echte Sprachnuancen, Hintergrundgeräusche und Akzente berücksichtigen
- Beschleunigen Sie die Erstellung von Testsätzen
- Durch das Hochladen eines manuell erstellten Testsatzes können Sie Folgendes tun:
- Testen Sie neue Bots, für die keine Produktionsdaten vorliegen
- Führen Sie Regressionstests für vorhandene Bots für alle neuen oder geänderten Absichten, Slots und Konversationsabläufe durch
- Testen Sie sorgfältig ausgearbeitete und detaillierte Szenarios, die Sitzungsattribute und Anforderungsattribute angeben
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Testsatz zu generieren. Um einen manuell erstellten Testsatz hochzuladen, fahren Sie mit Schritt 7 fort.
- Auswählen Generieren Sie einen Basistestsatz.
- Wählen Sie Ihre Optionen für Bot Name, Bot-Alias und Sprache.
- Aussichten für Zeitspanne, legen Sie einen Zeitraum für die Protokolle fest.
- Aussichten für Bestehende IAM-Rolle, wähle eine Rolle.
Stellen Sie sicher, dass die IAM-Rolle Ihnen Zugriff zum Abrufen von Informationen aus den Konversationsprotokollen gewähren kann. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen von IAM-Rollen um eine IAM-Rolle mit der entsprechenden Richtlinie zu erstellen.
- Wenn Sie lieber einen manuell erstellten Testsatz verwenden möchten, wählen Sie aus Laden Sie eine Datei zu diesem Testsatz hoch.
- Aussichten für Laden Sie eine Datei zu diesem Testsatz hoch, wählen Sie aus den folgenden Optionen:
- Auswählen Aus S3-Bucket hochladen um eine CSV-Datei von einem hochzuladen Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3) Eimer.
- Auswählen Laden Sie eine Datei zu diesem Testsatz hoch um eine CSV-Datei von Ihrem Computer hochzuladen.
Sie können die Verwendung Beispieltestset in diesem Beitrag bereitgestellt. Weitere Informationen zu Vorlagen finden Sie unter CSV-Vorlage Link auf der Seite.
- Aussichten für ModalitätWählen Sie entweder die Modalität Ihres Testsatzes aus Text or Audio.
Test Workbench bietet Testunterstützung für Audio- und Texteingabeformate.
- Aussichten für S3 StandortGeben Sie den S3-Bucket-Speicherort ein, an dem die Ergebnisse gespeichert werden.
- Wählen Sie optional eine AWS-Schlüsselverwaltungsservice (AWS KMS)-Schlüssel zum Verschlüsseln von Ausgabetranskripten.
- Auswählen Erstellen.
Ihr neu erstelltes Testset wird im aufgeführt Testsätze Seite mit einem der folgenden Status:
- Bereit für Anmerkungen – Für Testsätze, die aus Amazon Lex-Bot-Konversationsprotokollen generiert wurden, dient der Annotationsschritt als manueller Gating-Mechanismus, um die Qualität der Testeingaben sicherzustellen. Indem Sie Werte für erwartete Absichten und erwartete Slots für jede Testzeile mit Anmerkungen versehen, geben Sie die „Grundwahrheit“ für diese Zeile an. Die Testergebnisse des Bot-Laufs werden gesammelt und mit der Grundwahrheit verglichen, um die Testergebnisse als bestanden oder nicht bestanden zu kennzeichnen. Dieser Vergleich auf Zeilenebene ermöglicht dann die Erstellung aggregierter Kennzahlen.
- Bereit zum Testen – Dies zeigt an, dass der Testsatz zur Ausführung gegen einen Amazon Lex-Bot bereit ist.
- Validierungsfehler - Hochgeladene Testdateien werden auf Fehler überprüft, z. B. auf Überschreitung der maximal unterstützten Länge, ungültige Zeichen in Absichtsnamen oder ungültige Amazon S3-Links mit Audiodateien. Wenn sich der Testsatz im befindet Validierungsfehler Laden Sie im Status die Datei mit den Validierungsdetails herunter, um Probleme oder Fehler bei der Testeingabe Zeile für Zeile anzuzeigen. Sobald sie behoben sind, können Sie die korrigierte Testsatz-CSV-Datei manuell in den Testsatz hochladen.
Ausführen eines Testsatzes
Ein Testsatz ist von einem Bot entkoppelt. Derselbe Testsatz kann in Zukunft mit einem anderen Bot oder Bot-Alias ausgeführt werden, wenn sich Ihr Geschäftsanwendungsfall weiterentwickelt. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Leistungsmetriken eines Bots anhand der Basistestdaten zu melden:
- Import der Beispiel-Bot Definition und Erstellung des Bots (Weitere Informationen finden Sie unter Importieren eines Bots zur Führung).
- Wählen Sie in der Amazon Lex-Konsole Testsätze im Navigationsbereich.
- Wählen Sie Ihr validiertes Testset.
Hier können Sie grundlegende Informationen zum Testsatz und den importierten Testdaten einsehen.
- Auswählen
Test durchführen.
- Wählen Sie die entsprechenden Optionen für Bot Name, Bot-Alias und Sprache.
- Aussichten für TesttypWählen Audio or Text.
- Aussichten für Endpunktauswahl, wählen Sie entweder Streaming or Kein Streaming.
- Auswählen
Diskrepanz bestätigen um Ihren Testdatensatz zu validieren.
Bevor Sie einen Testsatz ausführen, können Sie die Testabdeckung validieren, einschließlich der Identifizierung von Absichten und Slots, die im Testsatz, aber nicht im Bot vorhanden sind. Diese Frühwarnung dient dazu, die Erwartungen des Testers im Hinblick auf unerwartete Testfehler festzulegen. Wenn Abweichungen zwischen Ihrem Testdatensatz und Ihrem Bot festgestellt werden, wird der Test durchführen Die Seite wird mit dem aktualisiert Details anzeigen .
Absichten und Slots, die im Testdatensatz, aber nicht im Bot-Alias gefunden wurden, werden wie in den folgenden Screenshots gezeigt aufgelistet.
- Nachdem Sie die Abweichungen validiert haben, wählen Sie Ausführen um den Test durchzuführen.
Ergebnisse überprüfen
Die nach der Ausführung eines Testsatzes generierten Leistungskennzahlen helfen Ihnen dabei, Bereiche des Bot-Designs zu identifizieren, die verbessert werden müssen, und sind nützlich, um die Bot-Entwicklung und -Bereitstellung zur Unterstützung Ihrer Kunden zu beschleunigen. Test Workbench bietet Einblicke in die Absichtsklassifizierung und Slot-Auflösung in der End-to-End-Konversation und auf der Ebene der einzeiligen Eingabe. Die abgeschlossenen Testläufe werden mit Zeitstempeln in Ihrem S3-Bucket gespeichert und können für zukünftige Vergleichsprüfungen verwendet werden.
- Wählen Sie in der Amazon Lex-Konsole Testergebnisse im Navigationsbereich.
- Wählen Sie die Testergebnis-ID für die Ergebnisse aus, die Sie überprüfen möchten.
Auf der nächsten Seite enthalten die Testergebnisse eine Aufschlüsselung der Ergebnisse, organisiert in vier Hauptregisterkarten: Gesamtergebnisse, Konversationsergebnisse, Absichts- und Slot-Ergebnisse, und Detaillierte Ergebnisse.
Gesamtergebnis
Die Registerkarte „Gesamtergebnisse“ enthält drei Hauptabschnitte:
- Aufschlüsselung der Testsatzeingaben – Ein Diagramm, das die Gesamtzahl der End-to-End-Konversationen und einzelnen Eingabeäußerungen im Testsatz zeigt.
- Aufschlüsselung nach einzelnen Eingängen — Ein Diagramm, das die Anzahl der bestandenen oder fehlgeschlagenen Einzeleingaben zeigt.
- Gesprächsaufschlüsselung – Ein Diagramm, das die Anzahl der bestandenen oder fehlgeschlagenen Multiturn-Eingaben zeigt.
Für Testsätze, die in der Audiomodalität ausgeführt werden, werden Sprachtranskriptionsdiagramme bereitgestellt, um die Anzahl der bestandenen oder nicht bestandenen Sprachtranskriptionen sowohl für einzelne Eingaben als auch für Konversationstypen anzuzeigen. Bei der Audiomodalität könnte eine einzelne Eingabe oder ein Gespräch mit mehreren Runden den Sprachtranskriptionstest bestehen, den gesamten End-to-End-Test jedoch nicht bestehen. Dies kann beispielsweise durch eine Slot-Auflösung oder ein Problem bei der Absichtserkennung verursacht werden.
Gesprächsergebnisse
Mit Test Workbench können Sie Konversationsfehler aufschlüsseln, die auf bestimmte Absichten oder Slots zurückzuführen sind. Die Registerkarte „Konversationsergebnisse“ ist in drei Hauptbereiche unterteilt, die alle im Testsatz verwendeten Absichten und Slots abdecken:
- Erfolgsquote bei Gesprächen – Eine Tabelle zur Visualisierung, welche Absichten und Slots für mögliche Konversationsfehler verantwortlich sind.
- Kennzahlen zum Scheitern der Konversationsabsicht – Ein Balkendiagramm, das die fünf leistungsschwächsten Absichten im Testsatz (falls vorhanden) zeigt.
- Fehlermetriken für Konversationsslots – Ein Balkendiagramm, das die fünf Slots mit der schlechtesten Leistung im Testsatz (sofern vorhanden) zeigt.
Absichts- und Slot-Ergebnisse
Die Registerkarte „Absichts- und Slot-Ergebnisse“ bietet Drilldown-Metriken für Bot-Dimensionen wie Absichtserkennung und Slot-Auflösung.
- Metriken zur Absichtserkennung – Eine Tabelle, die die Erfolgsquote der Absichtserkennung zeigt.
- Metriken zur Slot-Auflösung – Eine Tabelle, die die Erfolgsquote bei der Slot-Auflösung zeigt
Detaillierte Ergebnisse
Auf der Registerkarte Detaillierte Ergebnisse können Sie auf einen detaillierten Bericht des durchgeführten Testlaufs zugreifen. Es wird eine Tabelle angezeigt, in der die tatsächlichen Werte für Transkription, Ausgabeabsicht und Slot in einem Testsatz angezeigt werden. Der Bericht kann zur weiteren Analyse als CSV heruntergeladen werden.
Die Ausgabe auf Zeilenebene bietet Einblicke, die zur Verbesserung des Bot-Designs und zur Steigerung der Genauigkeit beitragen. Beispielsweise können falsch erkannte oder verpasste Spracheingaben wie Markenwörter zum benutzerdefinierten Vokabular einer Absicht oder als Äußerungen im Rahmen einer Absicht hinzugefügt werden.
Um das Gesprächsdesign weiter zu verbessern, können Sie auf Folgendes verweisen Dieser BeitragDarin werden Best Practices für die Verwendung von ML zur Erstellung eines Bots beschrieben, der Ihre Kunden begeistert, indem er sie genau versteht.
Zusammenfassung
In diesem Beitrag haben wir die Test Workbench für Amazon Lex vorgestellt, eine native Funktion, die einen automatisierten Chatbot-Testprozess standardisiert und es Entwicklern und Konversationsdesignern ermöglicht, das Bot-Design und die Bot-Entwicklung schnell zu rationalisieren und zu iterieren.
Wir freuen uns darauf zu hören, wie Sie diese neue Funktionalität von Amazon Lex nutzen und freuen uns über Feedback! Bei Fragen, Fehlern oder Funktionswünschen erreichen Sie uns bitte über AWS re:Post für Amazon Lex oder Ihre AWS-Supportkontakte.
Weitere Informationen finden Sie unter Häufig gestellte Fragen zu Amazon Lex und für Amazon Lex V2-Entwicklerhandbuch.
Über die Autoren
Sandeep Srinivasan ist Produktmanager im Amazon Lex-Team. Als scharfer Beobachter des menschlichen Verhaltens liegt ihm das Kundenerlebnis leidenschaftlich am Herzen. Seine wachen Stunden verbringt er an der Schnittstelle von Mensch, Technologie und Zukunft.
Grazia Russo Lassner ist Senior Consultant im AWS Professional Services Natural Language AI-Team. Sie ist spezialisiert auf die Konzeption und Entwicklung von Konversations-KI-Lösungen unter Verwendung von AWS-Technologien für Kunden in verschiedenen Branchen. Außerhalb der Arbeit genießt sie Strandwochenenden, liest die neuesten Belletristikbücher und Familie.
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/expedite-the-amazon-lex-chatbot-development-lifecycle-with-test-workbench/
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