AmazonLex menyediakan pengenalan ucapan otomatis (ASR) dan teknologi pemahaman bahasa alami (NLU) untuk menyalin input pengguna, mengidentifikasi sifat permintaan mereka, dan mengelola percakapan secara efisien. Lex memungkinkan Anda membuat percakapan yang canggih, menyederhanakan pengalaman pengguna Anda untuk meningkatkan skor kepuasan pelanggan (CSAT), dan meningkatkan penahanan di pusat kontak Anda.
Interaksi pelanggan yang alami dan efektif mengharuskan agen virtual Lex secara akurat menafsirkan informasi yang diberikan oleh pelanggan. Satu skenario yang bisa sangat menantang adalah menangkap alamat jalan selama panggilan. Misalnya, pertimbangkan pelanggan yang baru saja pindah ke kota baru dan menelepon untuk memperbarui alamat jalan mereka untuk akun nirkabel mereka. Bahkan satu kode pos Amerika Serikat dapat berisi berbagai macam nama jalan. Mendapatkan alamat yang benar melalui telepon bisa jadi sulit, bahkan untuk agen manusia.
Dalam posting ini, kami akan menunjukkan bagaimana Anda dapat menggunakan Amazon Lex dan Layanan Lokasi Amazon untuk memberikan pengalaman pengguna yang efektif untuk menangkap alamat mereka melalui suara atau teks.
Ikhtisar solusi
Untuk contoh ini, kami akan menggunakan bot Amazon Lex yang menyediakan kemampuan layanan mandiri sebagai bagian dari Sambungan Amazon aliran kontak. Ketika pengguna menelepon di telepon mereka, mereka dapat meminta untuk mengubah alamat mereka, dan bot akan menanyakan nomor pelanggan dan alamat baru mereka. Dalam banyak kasus, alamat baru akan ditangkap dengan benar pada percobaan pertama. Untuk alamat yang lebih menantang, bot mungkin meminta mereka untuk menyatakan kembali nama jalan mereka, mengeja nama jalan mereka, atau mengulangi kode pos atau nomor alamat mereka untuk mendapatkan alamat yang benar.
Berikut adalah contoh interaksi pengguna untuk memodelkan bot Lex kami:
IVR: Hai, selamat datang di layanan pelanggan bank ACME. Bagaimana saya bisa membantu? Anda dapat memeriksa saldo akun, memesan cek, atau mengubah alamat Anda.
Pengguna: Saya ingin mengubah alamat saya.
IVR: Bisakah Anda memberi tahu saya nomor pelanggan Anda?
Pengguna: 123456.
IVR: Terima kasih. Tolong beritahu saya kode pos baru Anda.
Pengguna: 32312.
IVR: Oke, apa alamat jalan baru Anda?
Pengguna: 6800 Jalan Thomasville, Suite 1-oh-1.
IVR: Terima kasih. Untuk memastikan saya melakukannya dengan benar, bisakah Anda memberi tahu saya nama jalan Anda?
Pengguna: Jalan Thomasville.
IVR: Oke, alamat baru Anda adalah 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, AS. Apakah itu benar?
Pengguna: Ya.
IVR: Oke, alamat Anda telah diperbarui. Apakah ada hal lain yang bisa saya bantu?
Pengguna: Tidak, terima kasih.
IVR: Terima kasih telah menghubungi kami. Semoga hari mu menyenangkan!
Sebagai pendekatan alternatif, Anda dapat menangkap seluruh alamat dalam satu putaran, daripada meminta kode pos terlebih dahulu:
IVR: Hai, selamat datang di layanan pelanggan bank ACME. Bagaimana saya bisa membantu? Anda dapat memeriksa saldo akun, memesan cek, atau mengubah alamat Anda.
Pengguna: Aku ingin memperbarui alamat saya.
IVR: Bisakah Anda memberi tahu saya nomor pelanggan Anda?
Pengguna: 123456.
IVR: Terima kasih. Tolong beri tahu saya alamat baru Anda, termasuk jalan, kota, negara bagian, dan kode pos.
Pengguna: 6800 Jalan Thomasville, Suite 1-oh-1, Tallahassee Florida, 32312.
IVR: Terima kasih. Untuk memastikan saya melakukannya dengan benar, bisakah Anda memberi tahu saya nama jalan Anda?
Pengguna: Jalan Thomasville.
IVR: Oke, alamat baru Anda adalah 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, AS. Apakah itu benar?
Pengguna: Ya.
IVR: Oke, alamat Anda telah diperbarui. Apakah ada hal lain yang bisa saya bantu?
Pengguna: Tidak, terima kasih.
IVR: Terima kasih telah menghubungi kami. Semoga hari mu menyenangkan!
Arsitektur solusi
Kami akan menggunakan bot Amazon Lex yang terintegrasi dengan Amazon Connect dalam solusi ini. Saat pengguna menelepon dan memberikan alamat baru mereka, Lex menggunakan pengenalan suara otomatis untuk menyalin ucapan mereka ke teks. Kemudian, ia menggunakan AWS Lambda fungsi pemenuhan untuk mengirim teks yang ditranskripsi ke Amazon Location Service, yang melakukan pencarian alamat dan mengembalikan alamat yang dinormalisasi.
Sebagai bagian dari Formasi AWS Cloud tumpukan, Anda juga dapat membuat opsional Log Amazon CloudWatch grup log untuk menangkap log percakapan Lex, yang dapat digunakan untuk membuat dasbor analitik percakapan untuk memvisualisasikan hasilnya (lihat posting Membangun dasbor intelijen bisnis untuk bot Amazon Lex Anda untuk satu cara untuk melakukan ini).
Cara kerjanya
Solusi ini menggabungkan beberapa teknik untuk menciptakan pengalaman pengguna yang efektif, termasuk:
- Teknologi pengenalan ucapan otomatis Amazon Lex untuk mengonversi ucapan menjadi teks.
- Integrasi dengan Amazon Location Service untuk pencarian alamat dan normalisasi.
- lex gaya ejaan, untuk menerapkan pendekatan "ucapkan-eja" saat input suara tidak jelas (misalnya, minta pengguna untuk menyebutkan nama jalan mereka, dan kemudian jika perlu, mengejanya).
Langkah pertama adalah memastikan bahwa slot yang diperlukan telah ditangkap.
Di bagian kode pertama berikut, kami meminta pengguna untuk kode pos dan alamat jalan mereka menggunakan Lex ElicitSlot
tindakan dialog. Itu elicit_slot_with_retries()
fungsi meminta pengguna berdasarkan serangkaian petunjuk yang dapat dikonfigurasi.
Bagian terakhir dari kode di atas menggunakan fungsi pembantu parse_address.parse()
yang mengubah angka yang diucapkan menjadi angka (misalnya, mengubah "enam puluh delapan ratus" menjadi "6800").
Kemudian, kami mengirim ucapan pengguna ke Amazon Location Service dan memeriksa responsnya. Kami membuang entri yang tidak memiliki jalan, nomor jalan, atau kode pos yang salah. Jika kami harus meminta ulang nama atau nomor jalan, kami juga membuang alamat yang disarankan sebelumnya.
Setelah kami memiliki alamat yang diselesaikan, kami mengonfirmasikannya dengan pengguna.
Jika kami tidak mendapatkan alamat yang diselesaikan kembali dari Amazon Location Service, atau jika pengguna mengatakan alamat yang kami sarankan salah, maka kami meminta kembali beberapa informasi tambahan, dan coba lagi. Slot informasi tambahan meliputi:
- StreetName: jenis slot AMAZON.StreetName
- SpelledStreetName: jenis slot AMAZON.AlphaNumeric (menggunakan Amazon Lex gaya ejaan)
- StreetAddressNumber: jenis slot AMAZON.Number
Logika untuk meminta ulang dikendalikan oleh next_retry()
fungsi, yang berkonsultasi dengan daftar tindakan untuk dicoba:
Grafik next_retry()
fungsi akan mencoba tindakan ini secara berurutan. Anda dapat mengubah urutan perintah dengan mengubah urutan di RETRY_ACTIONS
daftar. Anda juga dapat mengonfigurasi permintaan yang berbeda untuk skenario di mana Amazon Location Service tidak menemukan kecocokan, dibandingkan saat pengguna mengatakan bahwa alamat yang disarankan tidak benar. Seperti yang Anda lihat, kami mungkin meminta pengguna untuk menyatakan kembali nama jalan mereka, dan jika gagal, mengejanya menggunakan gaya ejaan Amazon Lex. Kami menyebutnya sebagai pendekatan "katakan-mantra", dan ini mirip dengan bagaimana agen manusia akan berinteraksi dengan pelanggan dalam skenario ini.
Untuk melihat ini beraksi, Anda dapat menerapkannya di akun AWS Anda.
Prasyarat
Anda dapat menggunakan tautan CloudFormation berikut untuk menerapkan solusi di akun AWS Anda sendiri. Sebelum menggunakan solusi ini, Anda harus mengonfirmasi bahwa Anda memiliki prasyarat berikut:
- tersedia Akun AWS di mana Anda dapat menerapkan solusi.
- Akses ke layanan AWS berikut:
- AmazonLex
- AWS Lambda, untuk integrasi dengan Amazon Location Service
- Layanan Lokasi Amazon, untuk pencarian alamat
- Identitas AWS dan Manajemen Akses (IAM), untuk membuat kebijakan dan peran yang diperlukan
- CloudWatch Logs, untuk membuat grup log untuk fungsi Lambda dan secara opsional untuk menangkap log percakapan Lex
- CloudFormation untuk membuat tumpukan
- Instans Amazon Connect (untuk petunjuk tentang pengaturannya, lihat Buat instans Amazon Connect).
Wilayah AWS berikut mendukung Amazon Lex, Amazon Connect, dan Amazon Location Service: AS Timur (Virginia Utara), AS Barat (Oregon), Eropa (Frankfurt), Asia Pasifik (Singapura), Wilayah Asia Pasifik (Sydney), dan Asia Pasifik (Tokyo).
Menyebarkan solusi sampel
Masuk ke Konsol Manajemen AWS di akun AWS Anda, dan pilih tautan berikut untuk menerapkan solusi sampel:
Ini akan membuat tumpukan CloudFormation baru.
Masukkan Nama tumpukan, Seperti lex-update-address-example
. Masukkan ARN (Amazon Resource Name) untuk instans Amazon Connect yang akan Anda gunakan untuk menguji solusi. Anda dapat menyimpan nilai default untuk parameter lain, atau mengubahnya agar sesuai dengan kebutuhan Anda. Memilih Selanjutnya, dan tambahkan tag apa pun yang Anda inginkan untuk tumpukan Anda (opsional). Memilih Selanjutnya sekali lagi, tinjau detail tumpukan, centang kotak untuk mengonfirmasi bahwa sumber daya IAM akan dibuat, lalu pilih Buat tumpukan.
Setelah beberapa menit, tumpukan Anda akan selesai, dan termasuk sumber daya berikut:
- Bot Lex, termasuk versi yang diterbitkan dengan alias (
Development-Alias
) - Fungsi pemenuhan Lambda untuk bot (
BotHandler
) - Grup log CloudWatch Logs untuk log percakapan Lex
- Peran Amazon IAM yang diperlukan
- Sumber daya khusus yang menambahkan contoh aliran kontak ke instans Connect Anda
Pada titik ini, Anda dapat mencoba contoh interaksi di atas di konsol Lex V2. Anda akan melihat bot sampel dengan nama yang Anda tentukan di template CloudFormation (mis. update-address-bot
).
Pilih bot ini, pilih Versi bot di panel navigasi sisi kiri, pilih versi 1 versi, lalu pilih Maksud di panel sisi kiri. Anda akan melihat daftar maksud, serta uji .
Untuk menguji, pilih uji tombol, pilih Development-Alias
, Dan kemudian pilih Memastikan untuk membuka jendela pengujian.
Coba "Saya ingin mengubah alamat saya" untuk memulai. Ini akan menggunakan UpdateAddressZipFirst
niat untuk menangkap alamat, dimulai dengan meminta kode pos, dan kemudian menanyakan alamat jalan.
Anda juga dapat mengatakan "Saya ingin" memperbarui alamat sayaโ untuk mencoba UpdateAddress
intent, yang menangkap alamat sekaligus dengan satu ucapan.
Menguji dengan Amazon Connect
Sekarang mari kita coba ini dengan suara menggunakan instance Connect. Contoh alur kontak telah dikonfigurasi di instans Connect Anda:
Yang perlu Anda lakukan hanyalah menyiapkan nomor telepon, dan mengaitkannya dengan alur kontak ini. Untuk melakukannya, ikuti langkah-langkah berikut:
- Luncurkan Amazon Connect di AWS Console.
- Buka instans Connect Anda dengan memilih Akses URL, dan masuk ke instance.
- Di Dasbor, pilih Lihat nomor telepon.
- Pilih Klaim nomor, pilih negara dari Negara drop-down, dan pilih nomor.
- Masukkan Deskripsi, seperti โContoh alur untuk memperbarui alamat dengan Amazon Lexโ, dan pilih alur kontak yang baru saja Anda buat.
- Pilih Save.
Sekarang Anda siap untuk memanggil instance Connect Anda untuk menguji bot Anda menggunakan suara. Cukup tekan nomor di ponsel Anda, dan coba beberapa alamat AS. Untuk mencoba pendekatan kode pos pertama, ucapkan "ubah alamat saya". Untuk mencoba mengubah alamat dalam satu pendekatan, ucapkan โperbarui alamat sayaโ. Anda juga bisa mengatakan, โalamat baru saya adalahโ, diikuti dengan alamat AS yang valid.
Tapi tungguโฆ masih ada lagi
Kasus penggunaan lain yang menantang untuk skenario suara adalah menangkap alamat email pengguna. Ini sering diperlukan untuk tujuan verifikasi pengguna, atau hanya untuk membiarkan pengguna mengubah alamat email mereka di file. Lex memiliki dukungan bawaan untuk alamat email menggunakan tipe slot bawaan AMAZON.EmailAddress, yang juga mendukung gaya ejaan Lex.
Menggunakan pendekatan "ucapkan-mantra" untuk menangkap alamat email bisa sangat efektif, dan karena pendekatannya mirip dengan pengalaman pengguna dalam skenario penangkapan alamat jalan yang kami jelaskan di atas, kami telah menyertakannya di sini. Cobalah!
Membersihkan
Anda mungkin ingin membersihkan sumber daya yang dibuat sebagai bagian dari template CloudFormation setelah selesai menggunakan bot untuk menghindari biaya berkelanjutan. Untuk melakukan ini, hapus CloudFormation Stack.
Kesimpulan
Amazon Lex menawarkan pengenalan suara otomatis yang kuat dan kemampuan pemahaman bahasa alami yang dapat digunakan untuk menangkap informasi yang dibutuhkan dari pengguna Anda untuk menyediakan fungsionalitas layanan mandiri otomatis. Menangkap alamat pelanggan melalui pengenalan suara dapat menjadi tantangan karena berbagai nama untuk jalan, kota, dan kota kecil. Namun, Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan Amazon Lex dengan Amazon Location Service untuk mencari alamat yang benar, berdasarkan masukan pelanggan. Anda dapat menggabungkan teknik ini dalam alur percakapan Lex Anda sendiri.
tentang Penulis
Brian Yost adalah manajer Program Teknis Senior di tim AWS Lex. Di waktu luangnya, ia menikmati bersepeda gunung, membuat bir di rumah, dan mengutak-atik teknologi.
- '
- "
- 100
- mengakses
- Akun
- Tindakan
- tindakan
- Tambahan
- alamat
- alamat
- agen
- Semua
- sudah
- alternatif
- Amazon
- analisis
- Apple
- pendekatan
- arsitektur
- Asia
- Asia Pacific
- Menghubungkan
- audio
- Otomatis
- secara otomatis
- tersedia
- AWS
- Bank
- sebelum
- TERBAIK
- Bot
- built-in
- bisnis
- intelijen bisnis
- panggilan
- pemanggil
- kemampuan
- menangkap
- menangkap
- kasus
- menantang
- perubahan
- beban
- Cek
- Pilih
- kota
- Kota
- kode
- Terhubung
- konsul
- kontak
- Penahanan
- terus
- Percakapan
- percakapan
- negara
- membuat
- dibuat
- membuat
- adat
- pelanggan
- Kepuasan pelanggan
- Layanan Pelanggan
- dasbor
- mendemonstrasikan
- menyebarkan
- penggelaran
- dijelaskan
- rincian
- berbeda
- sulit
- digit
- Tidak
- selama
- mudah
- Efektif
- efisien
- Enter
- Eropa
- Acara
- contoh
- pengalaman
- menyelidiki
- Pertama
- florida
- aliran
- mengikuti
- berikut
- berikut
- fungsi
- fungsi
- mendapatkan
- besar
- Kelompok
- Grup
- membantu
- di sini
- Beranda
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- Namun
- HTTPS
- manusia
- mengenali
- identitas
- melaksanakan
- memperbaiki
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- Meningkatkan
- informasi
- memasukkan
- mengintegrasikan
- terpadu
- integrasi
- Intelijen
- maksud
- interaksi
- IT
- bahasa
- LINK
- Daftar
- tempat
- lookup
- mengelola
- pengelolaan
- manajer
- Cocok
- sesuai
- model
- lebih
- nama
- Alam
- Alam
- Navigasi
- perlu
- kebutuhan
- jumlah
- nomor
- Penawaran
- terus-menerus
- Buka
- urutan
- Oregon
- Lainnya
- sendiri
- Pasifik
- bagian
- khususnya
- Titik
- Kebijakan
- kuat
- program
- memberikan
- menyediakan
- tujuan
- jarak
- baru-baru ini
- permintaan
- membutuhkan
- wajib
- sumber
- Sumber
- tanggapan
- Hasil
- kembali
- Pengembalian
- ulasan
- kepuasan
- layanan
- Layanan
- set
- pengaturan
- beberapa
- mirip
- sejak
- Singapura
- larutan
- beberapa
- mutakhir
- tumpukan
- mulai
- Negara
- Negara
- jalan
- gaya
- mendukung
- Mendukung
- sydney
- tim
- Teknis
- teknik
- Teknologi
- Teknologi
- uji
- pengujian
- waktu
- Tokyo
- kota-kota
- pemahaman
- Serikat
- Amerika Serikat
- Memperbarui
- us
- Amerika Serikat
- menggunakan
- Pengguna
- nilai
- Verifikasi
- versi
- Lawan
- virginia
- maya
- Suara
- selamat datang
- Barat
- SIAPA
- nirkabel
- kata
- akan