Suurendage tõhusust CI/CD parimate tavade abil Amazon Lexis

Oletame, et olete oma organisatsioonis tuvastanud kasutusjuhtumi, mida soovite vestlusroti kaudu käsitleda. Sa tegid end kurssi Amazon Lex, ehitas prototüübi ja tegi robotiga paar prooviinteraktsiooni. Üldine kogemus teile meeldis ja soovite nüüd robotit oma tootmiskeskkonnas juurutada, kuid te pole kindel Amazon Lexi parimates tavades. Selles postituses käsitleme parimaid tavasid Amazon Lexi robotite arendamiseks ja juurutamiseks, mis võimaldavad teil sujuvamaks muuta robotite elutsüklit ja optimeerida oma toiminguid.

Eelnevalt oleme käsitlenud planeerimise, projekteerimise ja seadistamise etappe blogipostitusi. Soovitame need postitused üle vaadata, et saaksite enne jätkamist oma robotiga kaasahaaravaid vestlusi luua. Kui olete roboti algselt konfigureerinud, peaksite seda sisemiselt testima ja roboti määratlust kordama. Nüüd olete valmis juurutama selle oma tootmiskeskkonnas (nt kõnekeskuses), kus robot töötleb otsevestlusi. Pärast tootmist peaksite seda pidevalt jälgima, et veenduda, et see vastab teie soovitud ärieesmärkidele. See tsükkel kordub, kui lisate uusi kasutusjuhtumeid ja täiustusi.

Vaatame üle parimad tavad robotite arendamiseks, testimiseks, juurutamiseks ja jälgimiseks.

& Tarkvaraarendus

Arvestage oma roboti arendamisel järgmisi parimaid tavasid.

• Boti skeemi haldamine koodi kaudu – Amazon Lex-konsool pakub roboti kujundamisel ja konfigureerimisel hõlpsasti kasutatavat liidest, kuid tugineb seadistuse kopeerimiseks käsitsi toimingutele. Selle sammu lihtsustamiseks soovitame pärast kujunduse lõpetamist boti skeemi koodiks teisendada. Sa võid kasutada API-liidesed or AWS CloudFormation (Vt Amazon Lex V2 ressursside loomine AWS CloudFormationiga), et hallata robotit programmiliselt.
• Kontrollpunkti roboti skeem koos roboti versioonimisega – Kontrollpunkti määramine on levinud lähenemisviis, mida sageli kasutatakse rakenduse viimati teadaoleva stabiilse oleku taastamiseks. Amazon Lex pakub seda funktsiooni kaudu bot versioonide loomine. Soovitame oma arendusprotsessi igal verstapostil kasutada uut versiooni. See võimaldab teil teha oma roboti definitsioonis järkjärgulisi muudatusi ning neid on lihtne ennistada, kui need ei tööta ootuspäraselt.
• Tuvastage andmetöötlusnõuded ja konfigureerige sobivad juhtelemendid – Amazon Lex järgib AWS-i jagatud vastutuse mudel, mis sisaldab andmekaitse juhiseid, et järgida valdkonna regulatsioone ja teie ettevõtte enda privaatsusstandardeid. Lisaks järgib Amazon Lex vastavusprogrammid nagu SOC, PCI ja FedRAMP. Amazon Lex pakub võimalust tundlikeks peetavad pesad hägustada. Peaksite tuvastama oma andmete privaatsusnõuded ja konfigureerima oma robotis sobivad juhtelemendid.

Testimine

Kui olete roboti määratluse saanud, peaksite seda testima, et veenduda, et see töötab ettenähtud viisil ja on õigesti konfigureeritud. Näiteks peaksid sellel olema õigused käivitada muid teenuseid, nt AWS Lambda funktsioonid. Lisaks peaksite robotit testima, et veenduda, et see suudab tõlgendada erinevat tüüpi kasutajataotlusi. Mõelge testimiseks järgmistele parimatele tavadele.

• Tuvastage katseandmed – Boti jõudluse testimiseks peaksite koguma asjakohaseid testiandmeid. Testiandmed peaksid sisaldama põhjalikku ülevaadet eeldatavatest kasutajate vestlustest robotiga, eriti IVR-i kasutusjuhtudel, kus robot peab mõistma häälsisendeid. Testi andmed peaksid hõlmama erinevaid kõnestiile ja aktsente. Sellised testiandmed võivad teie sihtkliendibaasi jaoks kogemusi kinnitada.
• Tuvastage kasutajakogemuse mõõdikud - Vestluskogemuse määratlemine võib olla keeruline. Peate ette nägema ja kavandama kõikvõimalikud viisid, kuidas kasutajad võivad robotiga suhelda. Kuidas juhendada helistajat, ilma et see kõlaks liiga ettekirjutavalt? Kuidas taastuda, kui helistaja esitab ebaõiget või mittetäielikku teavet? Dialoogi haldamiseks paljude erinevate stsenaariumide kaudu peaksite seadma selge eesmärgi, mis hõlmab erinevaid kõnestiile, akustilisi tingimusi ja modaalsust, ning tuvastama objektiivsed mõõdikud, mida saate jälgida. Näiteks oleks objektiivne näitaja "90% vestlustest peaks kasutajale esitama vähem kui kaks kordusviipa", võrreldes subjektiivse näitajaga, nagu "enamik vestlusi ei tohiks paluda kasutajatel oma sisendit korrata".
• Hinnake kasutajakogemust sellel teel – Mõnel juhul võivad näiliselt väikesed muudatused kasutajakogemust oluliselt mõjutada. Mõelge näiteks olukorrale, kus sisestate konto ID-pesa tüübi regulaaravaldisesse kogemata kirjavea, mis viib selleni, et robot palub kasutajal uuesti sisestada. Peaksite hindama kasutajakogemust ja investeerima põhimõõdikute loomiseks automatiseeritud testimisse. Võite viidata Automaatse kõnetuvastusteenuse hindamine ja Täpsuse ja regressiooni testimine Amazon Connecti ja Amazon Lexiga näiteid võtmemõõdikute testimise ja genereerimise kohta.

Deployment

Kui olete roboti jõudlusega rahul, soovite tootmisliikluse teenindamiseks roboti juurutada. Boti elutsükli jooksul kordades kordate juurutusi, muutes selle pidevaks protsessiks, mistõttu on vigade võimaluse vähendamiseks ülioluline sujuvam ja automatiseeritud juurutus. Kaaluge juurutamiseks järgmisi parimaid tavasid.

• Kasutage mitme kontoga keskkonda – Peaksite järgima soovitatud AWS-i mitme konto keskkonna seadistamine oma organisatsioonis ja kasutage oma arendus- ja tootmisetapi jaoks eraldi AWS-i kontosid. Kui olete esindatud mitmes piirkonnas, peaksite tootmiseks kasutama ka iga piirkonna jaoks eraldi AWS-i kontot. Eraldi AWS-i kontode kasutamine etapis pakub teile AWS-i ressursside turvalisust, juurdepääsu ja arvelduspiire.
• Automatiseerige roboti reklaamimine alates arendusest kuni tootmiseni – Kui kopeerite roboti seadistuse arendusfaasis tootmisfaasi, peaksite kasutama automatiseeritud lahendusi ja minimeerima käsitsi puutepunkte. Peaksite oma robotite loomiseks kasutama CloudFormationi malle. Teise võimalusena võite kasutada Amazon Lex ekspordi ja impordi API-d pakkuda automatiseeritud vahendit roboti skeemi kopeerimiseks kontode vahel.
• Tehke muudatused järk-järgult – Peaksite muudatused tootmiskeskkonnas juurutama järk-järgult, nii et muudatused avaldatakse teie tootmisliikluse alamhulgale enne, kui need avaldatakse kõigile kasutajatele. Selline lähenemine annab teile võimaluse piirata plahvatuse raadiust, kui muudatusega tekib probleeme. Üks viis selle saavutamiseks on kasutada kahefaasilist juurutusviisi: loote robotile kaks varjunime (nt prod-05 ja prod-95). Esmalt seostate uue robotiversiooni ühe aliasega (selles näites prod-05). Kui olete kinnitanud, et võtmemõõdikud vastavad edukriteeriumidele, seostate teise aliase (toode-95) uue robotiversiooniga.

Pange tähele, et peate kontrollima liikluse jaotust klientrakenduses, mida kasutatakse Amazon Lexi robotitega integreerimiseks. Näiteks kui kasutate Amazon Connect oma robotitega integreerimiseks võite kasutada a Jaotage protsentides kontaktplokk koos kahe või enamaga Hankige kliendi panus plokid.

Oluline on märkida, et Amazon Lex pakub karbist välja võttes testaliast. Testi alias on mõeldud kasutamiseks ad hoc käsitsi testimiseks ainult Amazon Lex konsooli kaudu ja see ei ole mõeldud tootmismahuliste koormuste käsitlemiseks. Soovitame tootmisliikluse jaoks kasutada spetsiaalset varjunime.

Järelevalve

Järelevalve on oluline töökindluse, kättesaadavuse ja tõhusa lõppkasutaja kogemuse säilitamiseks. Peaksite analüüsima oma roboti mõõdikuid ja kasutama saadud teadmisi tagasiside mehhanismina, et parandada nii roboti skeemi kui ka arendus-, testimis- ja juurutustavasid. Amazon Lex toetab mitut mehhanismi jälgida roboteid. Mõelge oma Lex-i robotite jälgimiseks järgmistele parimatele tavadele.

• Jälgige pidevalt ja korrake - Amazon Lex integreerub Amazon CloudWatch et pakkuda peaaegu reaalajas mõõdikuid, mis annavad teile võtmeteave teie kasutajate suhtlusest robotiga. Need ülevaated võivad aidata teil saada perspektiivi lõppkasutaja kogemusest. Amazon Lexi eri tüüpi mõõdikute kohta lisateabe saamiseks vt Amazon Lex V2 jälgimine Amazon CloudWatchi abil. Soovitame seada häirete käivitamiseks läved. Samamoodi annab Amazon Lex teile ülevaate töötlemata sisendütlustest, mida teie kasutajad robotiga suhtlevad. Sa peaksid kasutama ütluste statistika or vestluslogid et saada teavet suhtlusmustrite tuvastamiseks ja vajadusel oma robotis muudatuste tegemiseks. Lisateavet robotite jaoks isikupärastatud analüüside armatuurlaua loomise kohta leiate artiklist Jälgige oma Amazon Lex vestlusroti töömõõdikuid.

Selles postituses käsitletud parimad tavad keskenduvad peamiselt Amazon Lex-i spetsiifilistele kasutusjuhtudele. Lisaks nendele peaksite AWS-is pilveinfrastruktuuri haldamisel üle vaatama ja järgima parimaid tavasid. Veenduge, et teie pilveinfrastruktuur on turvaline ja juurdepääsetav ainult volitatud kasutajatele. Samuti peaksite sobiva üle vaatama ja vastu võtma AWS-i turvalisuse parimad tavad teie organisatsiooni sees. Lõpuks peaksite ennetavalt üle vaatama AWS-i kvoodid üksikute AWS-i teenuste jaoks (sh Amazon Lex-i kvoodid) ja vajaduse korral taotleda asjakohaseid muudatusi.

Järeldus

Amazon Lexi saate kasutada keerukate loomulike keelte vestluste võimaldamiseks ja klienditeeninduse tõhustamiseks. Selles postituses vaatasime üle parimad tavad robotite elutsükli arendamise, testimise, juurutamise ja jälgimise etappide jaoks. Nende juhiste abil saate parandada lõppkasutaja kogemust ja saavutada klientide paremat kaasamist. Alustage oma Amazon Lexi vestluskogemuse loomist juba täna!

Teave Autor

Swapandeep Singh on Amazon Lex meeskonna insener. Ta töötab selle nimel, et muuta suhtlus robotitega sujuvamaks ja inimlikumaks. Väljaspool tööd meeldib talle reisida ja õppida tundma erinevaid kultuure.