Amazon Lex bietet Technologien zur automatischen Spracherkennung (ASR) und zum Verstehen natürlicher Sprache (NLU), um Benutzereingaben zu transkribieren, die Art ihrer Anfrage zu identifizieren und Konversationen effizient zu verwalten. Mit Lex können Sie anspruchsvolle Konversationen erstellen, Ihre Benutzererfahrung optimieren, um die Kundenzufriedenheit (CSAT) zu verbessern, und die Eindämmung in Ihren Contact Centern erhöhen.
Natürliche, effektive Kundeninteraktionen erfordern, dass der virtuelle Lex-Agent die vom Kunden bereitgestellten Informationen genau interpretiert. Ein Szenario, das besonders herausfordernd sein kann, ist die Erfassung einer Straßenadresse während eines Anrufs. Stellen Sie sich beispielsweise einen Kunden vor, der kürzlich in eine neue Stadt gezogen ist und anruft, um seine Adresse für sein Mobilfunkkonto zu aktualisieren. Sogar eine einzelne Postleitzahl der Vereinigten Staaten kann eine Vielzahl von Straßennamen enthalten. Am Telefon die richtige Adresse zu bekommen, kann selbst für menschliche Agenten schwierig sein.
In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie Amazon Lex und die verwenden können Amazon-Standortservice um eine effektive Benutzererfahrung für die Erfassung ihrer Adresse per Sprache oder Text zu bieten.
Lösungsüberblick
In diesem Beispiel verwenden wir einen Amazon Lex-Bot, der Self-Service-Funktionen als Teil einer Amazon Connect Kontaktfluss. Wenn der Benutzer auf seinem Telefon anruft, kann er darum bitten, seine Adresse zu ändern, und der Bot fragt ihn nach seiner Kundennummer und seiner neuen Adresse. In vielen Fällen wird die neue Adresse beim ersten Versuch korrekt erfasst. Bei schwierigeren Adressen kann der Bot sie bitten, ihren Straßennamen zu wiederholen, ihren Straßennamen zu buchstabieren oder ihre Postleitzahl oder Adressnummer zu wiederholen, um die richtige Adresse zu erfassen.
Hier ist ein Beispiel für eine Benutzerinteraktion, um unseren Lex-Bot zu modellieren:
IVR: Hallo, willkommen beim Kundenservice der ACME Bank. Wie kann ich helfen? Sie können Kontostände abfragen, Schecks bestellen oder Ihre Adresse ändern.
Mitglied: Ich möchte meine Adresse ändern.
IVR: Können Sie mir bitte Ihre Kundennummer nennen?
Mitglied: 123456.
IVR: Vielen Dank. Bitte teilen Sie mir Ihre neue Postleitzahl mit.
Mitglied: 32312.
IVR: OK, wie lautet Ihre neue Adresse?
Mitglied: 6800 Thomasville Road, Suite 1-oh-1.
IVR: Danke. Um sicherzugehen, dass ich es richtig verstehe, können Sie mir nur den Namen Ihrer Straße sagen?
Mitglied: Thomasville-Straße.
IVR: OK, Ihre neue Adresse lautet 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, USA. Ist das richtig?
Mitglied: Ja.
IVR: OK, Ihre Adresse wurde aktualisiert. Gibt es sonst noch etwas, womit ich helfen kann?
Mitglied: Nein danke.
IVR: Danke, dass Sie sich gemeldet haben. Ich wünsche ihnen einen wunderbaren Tag!
Alternativ können Sie die gesamte Adresse auf einmal erfassen, anstatt zuerst nach der Postleitzahl zu fragen:
IVR: Hallo, willkommen beim Kundenservice der ACME Bank. Wie kann ich helfen? Sie können Kontostände abfragen, Schecks bestellen oder Ihre Adresse ändern.
Mitglied: Ich möchte Aktualisierung meine Adresse.
IVR: Können Sie mir bitte Ihre Kundennummer nennen?
Mitglied: 123456.
IVR: Vielen Dank. Bitte teilen Sie mir Ihre neue Adresse mit Straße, Ort, Bundesland und Postleitzahl mit.
Mitglied: 6800 Thomasville Road, Suite 1-oh-1, Tallahassee Florida, 32312.
IVR: Danke. Um sicherzugehen, dass ich es richtig verstehe, können Sie mir nur den Namen Ihrer Straße sagen?
Mitglied: Thomasville-Straße.
IVR: OK, Ihre neue Adresse lautet 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, USA. Ist das richtig?
Mitglied: Ja.
IVR: OK, Ihre Adresse wurde aktualisiert. Gibt es sonst noch etwas, womit ich helfen kann?
Mitglied: Nein danke.
IVR: Danke, dass Sie sich gemeldet haben. Ich wünsche ihnen einen wunderbaren Tag!
Lösungsarchitektur
Wir verwenden in dieser Lösung einen in Amazon Connect integrierten Amazon Lex-Bot. Wenn der Benutzer anruft und seine neue Adresse angibt, verwendet Lex die automatische Spracherkennung, um seine Sprache in Text umzuwandeln. Dann verwendet es eine AWS Lambda Fulfillment-Funktion, um den transkribierten Text an den Amazon Location Service zu senden, der eine Adresssuche durchführt und eine normalisierte Adresse zurückgibt.
Als Teil der AWS CloudFormation Stapel, Sie können auch einen optionalen erstellen Amazon CloudWatch-Protokolle log-Gruppe zum Erfassen von Lex-Konversationsprotokollen, die verwendet werden können, um ein Konversationsanalyse-Dashboard zu erstellen, um die Ergebnisse zu visualisieren (siehe den Beitrag Aufbau eines Business-Intelligence-Dashboards für Ihre Amazon Lex-Bots für eine Möglichkeit, dies zu tun).
So funktioniert's
Diese Lösung kombiniert mehrere Techniken, um ein effektives Benutzererlebnis zu schaffen, darunter:
- Automatische Spracherkennungstechnologie von Amazon Lex zur Umwandlung von Sprache in Text.
- Integration mit Amazon Location Service für Adresssuche und Normalisierung.
- Lex Rechtschreibstile, um einen „Sagen-Buchstabieren“-Ansatz zu implementieren, wenn Spracheingaben nicht klar sind (z. B. den Benutzer bitten, seinen Straßennamen zu sagen und ihn dann, falls erforderlich, zu buchstabieren).
Der erste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass die erforderlichen Slots erfasst wurden.
Im ersten Code-Abschnitt, der folgt, fordern wir den Benutzer auf, seine Postleitzahl und Straße mithilfe von Lex einzugeben ElicitSlot
Dialogaktion. Das elicit_slot_with_retries()
Die Funktion fordert den Benutzer basierend auf einer Reihe konfigurierbarer Eingabeaufforderungen auf.
Der letzte obige Codeabschnitt verwendet eine Hilfsfunktion parse_address.parse()
das gesprochene Zahlen in Ziffern umwandelt (z. B. „achtundsechzighundert“ in „6800“).
Dann senden wir die Äußerung des Benutzers an den Amazon Location Service und untersuchen die Antwort. Wir verwerfen alle Einträge, die keine Straße, keine Hausnummer oder eine falsche Postleitzahl haben. In Fällen, in denen wir erneut nach einem Straßennamen oder einer Hausnummer fragen müssen, verwerfen wir auch alle zuvor vorgeschlagenen Adressen.
Sobald wir eine aufgelöste Adresse haben, bestätigen wir sie mit dem Benutzer.
Wenn wir keine aufgelöste Adresse vom Amazon-Standortdienst zurückerhalten oder wenn der Benutzer sagt, dass die von uns vorgeschlagene Adresse nicht richtig war, fragen wir erneut nach einigen zusätzlichen Informationen und versuchen es erneut. Zu den Zusatzinformationen gehören:
- StreetName: Slot-Typ AMAZON.StreetName
- SpelledStreetName: Slot-Typ AMAZON.AlphaNumeric (unter Verwendung von Amazon Lex Rechtschreibstile)
- StreetAddressNumber: Slot-Typ AMAZON.Number
Die Logik zur erneuten Eingabeaufforderung wird von gesteuert next_retry()
Funktion, die eine Liste von Aktionen zu Rate zieht, um Folgendes zu versuchen:
Das next_retry()
Die Funktion versucht diese Aktionen der Reihe nach. Sie können die Reihenfolge der Eingabeaufforderungen ändern, indem Sie die Reihenfolge in ändern RETRY_ACTIONS
aufführen. Sie können auch unterschiedliche Eingabeaufforderungen für Szenarien konfigurieren, in denen der Amazon Location Service keine Übereinstimmung findet, im Gegensatz zu dem Fall, dass der Benutzer sagt, dass die vorgeschlagene Adresse nicht korrekt war. Wie Sie sehen können, bitten wir den Benutzer möglicherweise, seinen Straßennamen zu wiederholen, und falls dies nicht möglich ist, ihn mit Amazon Lex-Rechtschreibstilen zu buchstabieren. Wir bezeichnen dies als „Sag-Zauber“-Ansatz und es ist ähnlich, wie ein menschlicher Agent in diesem Szenario mit einem Kunden interagieren würde.
Um dies in Aktion zu sehen, können Sie es in Ihrem AWS-Konto bereitstellen.
Voraussetzungen:
Sie können den folgenden CloudFormation-Link verwenden, um die Lösung in Ihrem eigenen AWS-Konto bereitzustellen. Bevor Sie diese Lösung bereitstellen, sollten Sie bestätigen, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Ein verfügbar AWS-Konto wo Sie die Lösung bereitstellen können.
- Zugriff auf die folgenden AWS-Services:
- Amazon Lex
- AWS Lambda für die Integration mit Amazon Location Service
- Amazon Location Service für die Adresssuche
- AWS Identity and Access Management and (IAM) zum Erstellen der erforderlichen Richtlinien und Rollen
- CloudWatch Logs zum Erstellen von Protokollgruppen für die Lambda-Funktion und optional zum Erfassen von Lex-Konversationsprotokollen
- CloudFormation zum Erstellen des Stacks
- Eine Amazon Connect-Instance (Anweisungen zum Einrichten einer solchen finden Sie unter Erstellen Sie eine Amazon Connect-Instanz).
Die folgenden AWS-Regionen unterstützen Amazon Lex, Amazon Connect und Amazon Location Service: USA Ost (Nord-Virginia), USA West (Oregon), Europa (Frankfurt), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney) und Asien Pazifik (Tokio).
Bereitstellen der Beispiellösung
Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole in Ihrem AWS-Konto und wählen Sie den folgenden Link aus, um die Beispiellösung bereitzustellen:
Dadurch wird ein neuer CloudFormation-Stack erstellt.
Geben Sie ein Stapelname, sowie lex-update-address-example
. Geben Sie den ARN (Amazon-Ressourcenname) für die Amazon Connect-Instance ein, die Sie zum Testen der Lösung verwenden werden. Sie können die Standardwerte für die anderen Parameter beibehalten oder sie an Ihre Bedürfnisse anpassen. Wählen Weiter, und fügen Sie beliebige Tags für Ihren Stack hinzu (optional). Wählen Weiter Überprüfen Sie erneut die Stack-Details, aktivieren Sie das Kontrollkästchen, um zu bestätigen, dass IAM-Ressourcen erstellt werden, und wählen Sie dann aus Stapel erstellen.
Nach ein paar Minuten ist Ihr Stack vollständig und enthält die folgenden Ressourcen:
- Ein Lex-Bot, einschließlich einer veröffentlichten Version mit einem Alias (
Development-Alias
) - Eine Lambda-Fulfillment-Funktion für den Bot (
BotHandler
) - Eine CloudWatch Logs-Protokollgruppe für Lex-Konversationsprotokolle
- Erforderliche Amazon IAM-Rollen
- Eine benutzerdefinierte Ressource, die Ihrer Connect-Instanz einen beispielhaften Gesprächsablauf hinzufügt
An dieser Stelle können Sie die obige Beispielinteraktion in der Lex V2-Konsole ausprobieren. Sie sollten den Beispiel-Bot mit dem Namen sehen, den Sie in der CloudFormation-Vorlage angegeben haben (z. B. update-address-bot
).
Wählen Sie diesen Bot, wählen Sie Bot-Versionen Wählen Sie im Navigationsbereich auf der linken Seite die aus Version 1 Version, und wählen Sie dann aus Absichten im linken Panel. Sie sehen die Liste der Absichten sowie a Test .
Wählen Sie zum Testen die aus Test Taste, wählen Sie Development-Alias
Und wählen Sie dann Schichtannahme um das Testfenster zu öffnen.
Versuchen Sie „Ich möchte meine Adresse ändern“, um loszulegen. Dies wird die verwenden UpdateAddressZipFirst
Absicht, eine Adresse zu erfassen, beginnend mit der Frage nach der Postleitzahl und dann nach der Straßenadresse.
Du kannst auch sagen „Ich will Aktualisierung meine Adresse“, um das auszuprobieren UpdateAddress
Absicht, die eine Adresse auf einmal mit einer einzigen Äußerung erfasst.
Testen mit Amazon Connect
Versuchen wir es jetzt mit Sprache über eine Connect-Instanz. In Ihrer Connect-Instanz wurde bereits ein beispielhafter Gesprächsablauf konfiguriert:
Sie müssen lediglich eine Telefonnummer einrichten und diese diesem Gesprächsablauf zuordnen. Gehen Sie dazu folgendermaßen vor:
- Starten Sie Amazon Connect in der AWS-Konsole.
- Öffnen Sie Ihre Connect-Instanz, indem Sie die auswählen Zugriffs-URL, und sich bei der Instanz anmelden.
- Wählen Sie im Dashboard aus Telefonnummern anzeigen.
- Auswählen Fordern Sie eine Nummer an, wählen Sie ein Land aus Land Dropdown-Menü und wählen Sie eine Zahl aus.
- Geben Sie eine Beschreibung ein, z. B. „Beispielablauf zum Aktualisieren einer Adresse mit Amazon Lex“, und wählen Sie den Kontaktablauf aus, den Sie gerade erstellt haben.
- Auswählen Speichern.
Jetzt können Sie Ihre Connect-Instanz anrufen, um Ihren Bot per Sprache zu testen. Wählen Sie einfach die Nummer auf Ihrem Telefon und versuchen Sie es mit einigen US-Adressen. Um den ersten Ansatz mit der Postleitzahl auszuprobieren, sagen Sie „Meine Adresse ändern“. Um die Adressänderung in einem Zug auszuprobieren, sagen Sie „Meine Adresse aktualisieren“. Sie können auch einfach „Meine neue Adresse ist“ sagen, gefolgt von einer gültigen US-Adresse.
Aber warte… es gibt noch mehr
Ein weiterer herausfordernder Anwendungsfall für Sprachszenarien ist die Erfassung der E-Mail-Adresse eines Benutzers. Dies wird häufig zu Zwecken der Benutzerüberprüfung benötigt oder um dem Benutzer einfach die Möglichkeit zu geben, seine hinterlegte E-Mail-Adresse zu ändern. Lex verfügt über eine integrierte Unterstützung für E-Mail-Adressen, die den integrierten Slot-Typ AMAZON.EmailAddress verwenden, der auch Lex-Rechtschreibstile unterstützt.
Die Verwendung eines „Sagen-Buchstabieren“-Ansatzes zum Erfassen von E-Mail-Adressen kann sehr effektiv sein, und da der Ansatz der Benutzererfahrung in den oben beschriebenen Szenarien zum Erfassen von Straßenadressen ähnelt, haben wir ihn hier aufgenommen. Versuche es!
Aufräumen
Möglicherweise möchten Sie die als Teil der CloudFormation-Vorlage erstellten Ressourcen bereinigen, wenn Sie mit der Verwendung des Bots fertig sind, um laufende Gebühren zu vermeiden. Löschen Sie dazu den CloudFormation Stack.
Zusammenfassung
Amazon Lex bietet leistungsstarke Funktionen zur automatisierten Spracherkennung und zum Verstehen natürlicher Sprache, die verwendet werden können, um die Informationen zu erfassen, die von Ihren Benutzern benötigt werden, um automatisierte Self-Service-Funktionen bereitzustellen. Die Erfassung der Adresse eines Kunden per Spracherkennung kann aufgrund der Vielzahl von Namen für Straßen, Städte und Gemeinden eine Herausforderung darstellen. Sie können Amazon Lex jedoch problemlos in den Amazon Location Service integrieren, um die richtige Adresse basierend auf den Eingaben des Kunden nachzuschlagen. Sie können diese Technik in Ihre eigenen Lex-Konversationsabläufe integrieren.
Über den Autor
Brian Yost ist Senior Technical Program Manager im AWS Lex-Team. In seiner Freizeit fährt er gerne Mountainbike, braut selbst und tüftelt an Technik.
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