¿Sus empleados esperan durante horas en el teléfono para abrir un ticket de TI? ¿Esperan a que un agente solucione un problema, lo que a veces solo requiere reiniciar la computadora? Proporcionar un excelente soporte de TI es crucial para cualquier organización, pero los sistemas heredados han dependido en gran medida de la disponibilidad de agentes humanos para recibir informes y clasificar problemas. La IA conversacional (o chatbots) puede ayudar a clasificar algunos de estos problemas comunes de TI y crear un ticket para las tareas en las que se necesita asistencia humana. Los chatbots resuelven rápidamente problemas comerciales comunes, mejoran las experiencias de los empleados y liberan tiempo a los agentes para manejar problemas más complejos.
QnABot en AWS es una solución de código abierto creada utilizando servicios nativos de AWS como Amazon lex, Servicio Amazon OpenSearch, AWS Lambda, Amazon Transcribey Amazon Polly. La versión 5.4+ de QnABot también se ha mejorado con capacidades de IA generativa.
Según el Cuadrante Mágico de Gartner 2023, es uno de los principales proveedores de gestión de servicios de TI (ITSM) del mercado. La gestión de incidentes de ServiceNow utiliza flujos de trabajo para identificar, rastrear y resolver incidentes de servicios de TI de alto impacto.
En esta publicación, demostramos cómo integrar la solución de chatbot QnABot en AWS con ServiceNow. Con esta integración, los usuarios pueden chatear con QnABot para clasificar sus problemas de servicios de TI y abrir un ticket de incidente en ServiceNow en tiempo real proporcionando detalles a QnABot.
Mire el siguiente vídeo para ver cómo los usuarios pueden hacer preguntas a un chatbot de la mesa de servicio de TI y obtener respuestas. Para las preguntas más frecuentes, las respuestas del chatbot pueden ayudar a resolver el problema. Cuando un usuario determina que las respuestas proporcionadas no son útiles, puede solicitar la creación de un ticket en ServiceNow.
Resumen de la solución
QnABot en AWS es un chatbot multicanal y multilingüe que responde a las preguntas, respuestas y comentarios de sus clientes. QnABot en AWS es una solución completa y se puede implementar como parte del flujo de trabajo de emisión de tickets de su mesa de servicio de TI. Su arquitectura distribuida permite integraciones con otros sistemas como ServiceNow. Si desea crear su propio chatbot utilizando Amazon Lex o agregar solo Amazon Lex como parte de su aplicación, consulte Integre ServiceNow con el chatbot de Amazon Lex para el procesamiento de tickets.
El siguiente diagrama ilustra la arquitectura de la solución.
El flujo de trabajo incluye los siguientes pasos:
- Un administrador de QnABot puede configurar las preguntas utilizando la interfaz de usuario del Diseñador de contenido proporcionada por Puerta de enlace API de Amazon y Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3).
- La función Lambda de Content Designer guarda la entrada en OpenSearch Service en el índice del banco de preguntas.
- Cuando los usuarios de QnABot hacen preguntas que impulsan la integración de ServiceNow, Amazon Lex recupera las preguntas y solicita al usuario que proporcione una descripción del problema. Cuando se proporciona la descripción, invoca una función Lambda.
- La función Lambda recupera secretos de Director de secretos de AWS, donde se almacenan las variables de entorno, y realiza una llamada HTTP para crear un ticket en ServiceNow. Luego, el número del billete se devuelve al usuario.
Al crear un flujo de trabajo de diagnóstico, es posible que necesite entradas para diferentes preguntas antes de poder crear un ticket en ServiceNow. Puede utilizar bots de respuesta y las capacidades de encadenamiento de documentos de QnABot para lograr esta capacidad.
Los bots de respuesta son bots creados para obtener una respuesta de los usuarios y almacenarla como parte de variables de sesión o como parte de valores de espacio. Puede utilizar bots de respuesta integrados o crear un bot de respuesta personalizado. Los nombres de los chatbots de respuesta deben comenzar con las letras "QNA".
Esta solución proporciona un conjunto de robots de respuesta integrados. Referirse a Configurar el chatbot para hacer preguntas y usar robots de respuesta para obtener detalles de implementación.
Puede utilizar el encadenamiento de documentos para obtener la respuesta e invocar funciones Lambda. La regla de encadenamiento es una expresión de programación JavaScript que se utiliza para probar el valor del atributo de sesión establecido para provocar una respuesta y enrutarlo a otro bot o invocar funciones Lambda. Puede identificar la siguiente pregunta en el documento identificando el ID de la pregunta (QID) especificado en el Encadenamiento de documentos: regla de encadenamiento campo como 'QID::' seguido del valor QID del documento. Por ejemplo, una regla que se evalúa como "QID::Admin001" se encadenará al elemento Admin.001.
Cuando se utiliza una regla de encadenamiento para Lambda, el nombre de la función debe comenzar con las letras "QNA" y se especifica en el Encadenamiento de documentos: regla de encadenamiento campo como 'Lambda::NombreFunciónoARN'. Todas las reglas de encadenamiento deben estar entre comillas simples.
Implementar la solución QnABot
Complete los siguientes pasos para implementar la solución:
- Elige Solución de lanzamiento en el QnABot Guía de implementación para implementar la última plantilla de QnABot a través de Formación en la nube de AWS.
- Proporcione un nombre para el bot.
- Proporcione un correo electrónico donde recibirá un correo electrónico para restablecer su contraseña.
- Asegurar que Activar CognitoIniciar sesión se establece a verdadero.
- Para todos los demás parámetros, acepte los valores predeterminados (consulte la Guía de implementación para definiciones de parámetros) e inicie la pila QnABot.
Esta publicación utiliza una página web estática alojada en Amazon CloudFront, y el chatbot QnABot está incrustado en la página usando el Complemento de muestra de interfaz de usuario web de Amazon Lex. También proporcionamos instrucciones para probar esta solución utilizando la página del cliente QnABot.
Crear una cuenta de ServiceNow
Esta sección recorre los pasos para crear una cuenta de ServiceNow y una instancia de desarrollador de ServiceNow:
- En primer lugar, Regístrese para obtener una cuenta ServiceNow.
- Vaya a su correo electrónico y confirme esta dirección de correo electrónico para su ID de ServiceNow.
- Como parte de la verificación, se le pedirá que proporcione el código de verificación de seis dígitos enviado a su correo electrónico.
- Puede omitir la página que le solicita que configure la autenticación de dos factores. Se le redirigirá a la página de destino con el programa ServiceNow Developer.
- En Cómo Empezar pasos, elige Sí, necesito un IDE orientado al desarrollador..
- Elige Comience a construir para configurar una instancia.
Cuando se complete la compilación, lo que puede tardar de unos segundos a minutos, se le proporcionarán los detalles de la URL de la instancia, el nombre de usuario y la contraseña. Guarde esta información para utilizarla en pasos posteriores.
- Inicie sesión en el sitio utilizando la siguiente URL (proporcione su instancia):
https://devXXXXXX.service-now.com/now/nav/ui/classic/params/target/change_request_list.do
.
Asegúrese de permanecer conectado a la instancia de desarrollador de ServiceNow durante todo el proceso.
Si cerró sesión, use su correo electrónico y contraseña para volver a iniciar sesión, reactivar la instancia y evitar la hibernación.
- Elige Todos en la barra de navegación, luego elija incidentes.
- Seleccione Todos para quitar todos los filtros.
Todas las incidencias se mostrarán en esta página.
Crear usuarios en ServiceNow y un grupo de Amazon Cognito
Puede crear un incidente utilizando el ID de usuario del usuario del chatbot. Para eso, debemos confirmar que el ID de usuario del usuario del chatbot existe en ServiceNow. Primero, creamos el usuario ServiceNow, luego creamos un usuario con el mismo ID en un Cognito Amazonas grupo de usuarios. Amazon Cognito es un servicio de AWS para autenticar clientes y proporcionar credenciales temporales de AWS.
- Crear un usuario de ServiceNow. Asegúrese de incluir un nombre, apellido y correo electrónico.
Anote el ID de usuario del usuario recién creado. Lo necesitará al crear un usuario de Amazon Cognito en un grupo de usuarios.
- En la consola de Amazon Cognito, elija Grupos de usuarios en el panel de navegación.
Si ha implementado el complemento de interfaz de usuario web de Amazon Lex, verá dos nombres de grupos de usuarios; si no lo hizo, verá solo un nombre de grupo de usuarios.
- Seleccione el grupo de usuarios que tiene su nombre QnABot y crear un nuevo usuario. Utilice el mismo ID de usuario que el del usuario de ServiceNow.
- Si utiliza la interfaz de usuario web de Amazon Lex, cree un usuario en el grupo de usuarios de Amazon Cognito adecuado siguiendo los pasos anteriores.
Tenga en cuenta que el ID de usuario que creó se utilizará para el cliente QnABot y el cliente de interfaz de usuario web de Amazon Lex.
Cree una función Lambda para invocar ServiceNow
En este paso, creará una función Lambda que invoca la API ServiceNow para crear un ticket.
- En la consola Lambda, elija Clave en el panel de navegación.
- Elige Crear función.
- Seleccione Autor desde cero.
- Función nombre, introduzca un nombre, como
qna-ChatBotLambda
. (Recuerde que QnABot requiere el prefijoqna-
en el nombre.) - Runtime, escoger Nodo.js 18.x.
Esta función Lambda crea un nuevo rol. Si desea utilizar un rol existente, puede cambiar el valor predeterminado Gestión de identidades y accesos de AWS (IAM) función de ejecución seleccionando Usar rol existente.
- Elige Crear función.
- Después de crear la función, use el editor en línea para editar el código de index.js.
- Haga clic derecho en
index.js
y renómbralo aindex.mjs
. - Ingrese el siguiente código, que es un código de muestra para la función que está utilizando como capa de cálculo para nuestra lógica:
Esta función utiliza la API de incidentes de ServiceNow. Para obtener más información, consulte Crear un incidente.
- Elige Despliegue para implementar este código en la versión $LATEST de la función Lambda.
- En Configuración pestaña, en el Variables de entorno sección, agregue lo siguiente:
-
- Añada
SERVICENOW_HOST
con el valordevXXXXXX.service-now.com
. - Añada
SERVICENOW_USERNAME
con el valoradmin
.
- Añada
-
- Copie el ARN de la función Lambda. Lo necesitará en una etapa posterior.
El siguiente paso es almacenar su nombre de usuario y contraseña de ServiceNow en Secrets Manager.
- En la consola de Secrets Manager, cree un nuevo secreto.
- Seleccione Otro tipo de secreto.
- Agregue sus pares clave-valor como se muestra y elija Siguiente.
- Nombre secreto, ingresa un nombre descriptivo (para esta publicación, servicio ahora/contraseña). Si elige un nombre diferente, actualice el valor de const
secret_name
en el código de la función Lambda. - Elige Siguiente.
- Abandonar Configurar rotación por defecto y elija Siguiente.
- Revise la información secreta y elija Tienda.
- Copie el ARN del secreto recién creado.
Ahora otorguemos permisos de Lambda a Secrets Manager.
- En la página de la función Lambda, vaya a Configuraciones pestaña y navega a la Permisos .
- Elija el nombre del rol de ejecución para abrir la página de IAM del rol.
- En la siguiente política en línea, proporcione el ARN del secreto que creó anteriormente:
Configurar las configuraciones de QnABot
En esta sección, primero creamos algunas preguntas de conocimiento utilizando la función Preguntas de QnABot. Luego creamos un robot de respuesta que genera una respuesta de un usuario cuando pide ayuda. Este bot utiliza el encadenamiento de documentos para llamar a otro bot y activa Lambda para crear un ticket de ServiceNow.
Para obtener más información sobre el uso de QnABot con IA generativa, consulte Implemente la respuesta a preguntas de autoservicio de IA generativa utilizando la solución QnABot en AWS con tecnología de Amazon Lex con Amazon Kendra y Amazon Bedrock..
Crear pregunta de conocimiento 1
Cree una pregunta de conocimiento para instalar software:
- En la consola de AWS CloudFormation, navegue hasta la pila QnABot.
- En Salidas y abra el enlace para
ContentDesignerURL
. - Inicie sesión en QnABot Content Designer con credenciales de administrador.
- Elige Añada para agregar una nueva pregunta.
- Seleccione qna.
- Identificación del artículo, ingrese software.001.
- under Preguntas/Declaraciones, introduzca la siguiente:
- under Respuesta, ingrese la siguiente respuesta:
- Ampliar la opción Avanzado sección e ingrese el mismo texto en Respuesta de Markdown.
- Deje el resto por defecto y elija Crear para guardar la pregunta.
Crear pregunta de conocimiento 2
Ahora crea la segunda pregunta de conocimiento.
- Elige Añada para agregar una nueva pregunta.
- Seleccione qna.
- Identificación del artículo, introduzca
knowledge.001
. - under Preguntas/Declaraciones, introduzca
Want to learn more about Amazon Lex
. - under Respuesta, ingrese la siguiente respuesta:
- Ampliar la opción Avanzado sección e ingrese la misma respuesta en Respuesta de Markdown.
- Deje el resto por defecto y elija Crear para guardar la pregunta.
Crear pregunta de conocimiento 3
Complete los siguientes pasos para agregar otra pregunta de conocimiento:
- Elige Añada para agregar una nueva pregunta.
- Seleccione qna.
- Identificación del artículo, introduzca
password.reset
. - under Preguntas/Declaraciones, ingresa Necesito restablecer mi contraseña.
- under Respuesta, ingrese la siguiente respuesta:
- Ampliar la opción Avanzado sección e ingrese el mismo texto para Respuesta de Markdown.
- Elige Crear para guardar la pregunta.
Crear un bot de respuesta
Complete los siguientes pasos para crear el primer bot de respuesta, que genera una respuesta:
- Elige Añada para agregar una nueva pregunta.
- Seleccione qna.
- Identificación del artículo, introduzca
ElicitResponse.001
. - under Preguntas/Declaraciones, introduzca
Please create a ticket
. - under Respuesta, ingrese la siguiente respuesta:
- Ampliar la opción Avanzado sección y navegue hasta la Obtener respuesta .
- Obtener respuesta: gancho ResponseBot, introduzca
QNAFreeText
. - Obtener respuesta: espacio de nombres de atributos de sesión de respuesta, introduzca
short_description
.
Esto crea una ranura llamada short_description
que captura la respuesta o descripción del incidente. Esta ranura utiliza el QNAFreeText integrado, que se utiliza para capturar texto libre.
- Encadenamiento de documentos: regla de encadenamiento, introduzca
QID::item.002
. Esto debe estar entre comillas simples. Recuerde esta regla de encadenamiento para utilizarla al crear su cadena de documentos. - Deja el resto por defecto.
- Elige Crear para guardar la pregunta.
Crear una cadena de documentos
Ahora creamos una cadena de documentos en QnABot que activará la función Lambda para crear un ticket y responder con un número de ticket. El encadenamiento de documentos le permite encadenar dos bots según la regla que haya configurado. Complete los siguientes pasos:
- Elige Añada para agregar una nueva pregunta.
- Seleccione qna.
- Identificación del artículo, introduzca
item.002
. Esto debería coincidir con el valor QID proporcionado anteriormente en la regla de la cadena de documentos. - under Preguntas/Declaraciones, introduzca
servicenow integration
. - under Respuesta, ingrese la siguiente respuesta:
- En Avanzado sección, agregue el ARN de la función Lambda para Gancho lambda.
- Elige Crear para guardar la pregunta.
Pruebe el QnABot
Para probar el cliente predeterminado de QnABot, complete los siguientes pasos:
- Elija el menú de opciones en el Diseñador de contenido y elija Cliente QnABot.
El cliente QnABot se abrirá en una nueva pestaña del navegador.
- Inicie sesión con las credenciales de usuario recién creadas para comenzar la prueba.
Si planea utilizar la interfaz de usuario web de Amazon Lex en una página estática, siga estas instrucciones.
- Elija el ícono de chat en la parte inferior de la página para iniciar el chat.
- Para iniciar sesión, elija Acceder en el menú.
Serás redirigido a la página de inicio de sesión.
- Proporcione el
userId
creado anteriormente. - Para iniciar sesión por primera vez, se le pedirá que restablezca su contraseña.
- Ahora podemos probar el chatbot con casos de uso de ejemplo. Para nuestro primer caso de uso, queremos aprender sobre Amazon e ingresar la pregunta "Quiero aprender sobre Amazon Lex, ¿pueden darme alguna información al respecto?" QnABot proporciona un vídeo y algunos enlaces a recursos.
- En nuestro siguiente ejemplo, necesitamos instalar el software en nuestra computadora portátil y preguntar "¿Pueden darme instrucciones para instalar el software?". QnABot comprende que el usuario solicita ayuda para instalar el software y proporciona respuestas del banco de conocimientos. Puede seguir esas instrucciones e instalar el software que necesita.
- Mientras instalaba el software, ¿qué sucede si bloquea su contraseña debido a múltiples intentos fallidos de inicio de sesión? Para solicitar un restablecimiento de contraseña, puede preguntar "Necesito restablecer mi contraseña".
- Es posible que necesite ayuda adicional para restablecer la contraseña y desee crear un ticket. En este caso, ingrese "Cree un ticket". QnABot solicita una descripción del problema; puede ingresar "restablecer contraseña". QnAbot crea un ticket con la descripción proporcionada y proporciona el número del ticket como parte de la respuesta.
- Puede verificar que el ticket de incidente se creó en la consola de ServiceNow en incidentes. Si el ticket no aparece en la primera página, busque el número del ticket usando la barra de herramientas de búsqueda.
Limpiar
Para evitar incurrir en cargos futuros, elimine los recursos que creó. Para obtener instrucciones para desinstalar el complemento de la solución QnABot, consulte Desinstalar la solución.
Conclusión
La integración de QnABot en AWS con ServiceNow proporciona una solución integral para la atención al cliente automatizada. Con las capacidades de IA conversacional de QnABot para comprender las preguntas de los clientes y las sólidas funciones de gestión de incidentes de ServiceNow, las empresas pueden agilizar la creación y resolución de tickets. También puede ampliar esta solución para mostrar una lista de tickets creados por el usuario. Para obtener más información sobre cómo incorporar estas técnicas en sus bots, consulte QnABot en AWS.
Acerca de los autores
Sujatha Dantuluri es arquitecto de soluciones senior en el equipo civil federal de EE. UU. en AWS. Tiene más de 20 años de experiencia apoyando al gobierno comercial y federal. Trabaja en estrecha colaboración con los clientes en la construcción y arquitectura de soluciones de misión crítica. También ha contribuido a los estándares IEEE.
maia haile es arquitecto de soluciones en Amazon Web Services con sede en el área de Washington, DC. En ese puesto, ayuda a los clientes del sector público a lograr los objetivos de su misión con soluciones bien diseñadas en AWS. Tiene 5 años de experiencia en atención médica, medios y entretenimiento sin fines de lucro y venta minorista. Su pasión es utilizar la IA y el aprendizaje automático para ayudar a los clientes del sector público a alcanzar sus objetivos técnicos y comerciales.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/integrate-qnabot-on-aws-with-servicenow/
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