I tuoi dipendenti aspettano ore al telefono per aprire un ticket informatico? Aspettano che un agente esamini un problema, il che a volte richiede solo il riavvio del computer? Fornire un eccellente supporto IT è fondamentale per qualsiasi organizzazione, ma i sistemi legacy hanno fatto molto affidamento sulla disponibilità di agenti umani per ricevere report e problemi di triage. L’intelligenza artificiale conversazionale (o chatbot) può aiutare a valutare alcuni di questi problemi IT comuni e creare un ticket per le attività in cui è necessaria l’assistenza umana. I chatbot risolvono rapidamente problemi aziendali comuni, migliorano l'esperienza dei dipendenti e lasciano agli agenti più tempo per gestire problemi più complessi.
QnABot su AWS è una soluzione open source creata utilizzando servizi nativi AWS come Amazon-Lex, Servizio Amazon OpenSearch, AWS Lambda, Amazon Transcribee Amazon Polly. Anche la versione QnABot 5.4+ è migliorata con capacità di intelligenza artificiale generativa.
Secondo Gartner Magic Quadrant 2023, ServiceNow è uno dei principali fornitori di IT Service Management (ITSM) sul mercato. La gestione degli incidenti di ServiceNow utilizza flussi di lavoro per identificare, monitorare e risolvere gli incidenti dei servizi IT ad alto impatto.
In questo post, dimostriamo come integrare la soluzione chatbot QnABot su AWS con ServiceNow. Con questa integrazione, gli utenti possono chattare con QnABot per valutare i problemi relativi ai servizi IT e aprire un ticket di incidente in ServiceNow in tempo reale fornendo dettagli a QnABot.
Guarda il video seguente per vedere come gli utenti possono porre domande a un chatbot del service desk IT e ottenere risposte. Per le domande più frequenti, le risposte del chatbot possono aiutare a risolvere il problema. Quando un utente determina che le risposte fornite non sono utili, può richiedere la creazione di un ticket in ServiceNow.
Panoramica della soluzione
QnABot su AWS è un chatbot multicanale e multilingue che risponde alle domande, risposte e feedback dei tuoi clienti. QnABot su AWS è una soluzione completa e può essere distribuita come parte del flusso di lavoro di ticketing del Service Desk IT. La sua architettura distribuita consente integrazioni con altri sistemi come ServiceNow. Se desideri creare il tuo chatbot utilizzando Amazon Lex o aggiungere solo Amazon Lex come parte della tua applicazione, fai riferimento a Integra ServiceNow con il chatbot di Amazon Lex per l'elaborazione dei ticket.
Il diagramma seguente illustra l'architettura della soluzione.
Il flusso di lavoro include i seguenti passaggi:
- Un amministratore QnABot può configurare le domande utilizzando l'interfaccia utente di Content Designer fornita da Gateway API Amazon ed Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3).
- La funzione Lambda Content Designer salva l'input nel servizio OpenSearch nell'indice bancario di una domanda.
- Quando gli utenti QnABot pongono domande che richiedono l'integrazione di ServiceNow, Amazon Lex recupera le domande e richiede all'utente di fornire una descrizione del problema. Quando viene fornita la descrizione, richiama una funzione Lambda.
- La funzione Lambda recupera i segreti da AWS Secrets Manager, dove sono archiviate le variabili di ambiente, ed effettua una chiamata HTTP per creare un ticket in ServiceNow. Il numero del biglietto viene quindi restituito all'utente.
Quando crei un flusso di lavoro diagnostico, potresti richiedere input a domande diverse prima di poter creare un ticket in ServiceNow. È possibile utilizzare i bot di risposta e le funzionalità di concatenamento dei documenti di QnABot per ottenere questa funzionalità.
I bot di risposta sono bot creati per ottenere una risposta dagli utenti e memorizzarla come parte delle variabili di sessione o come parte dei valori degli slot. Puoi utilizzare bot di risposta integrati o creare un bot di risposta personalizzato. I nomi dei chatbot di risposta devono iniziare con le lettere "QNA".
Questa soluzione fornisce una serie di bot di risposta integrati. Fare riferimento a Configurazione del chatbot per porre domande e utilizzare i bot di risposta per i dettagli di implementazione.
Puoi utilizzare il concatenamento di documenti per ottenere la risposta e richiamare le funzioni Lambda. La regola di concatenamento è un'espressione di programmazione JavaScript utilizzata per testare il valore dell'attributo di sessione impostato per ottenere una risposta e instradarla a un altro bot o richiamare funzioni Lambda. È possibile identificare la domanda successiva nel documento identificando l'ID domanda (QID) specificato nel file Concatenamento di documenti: regola di concatenamento campo come 'QID::' seguito dal valore QID del documento. Ad esempio, una regola che restituisce "QID::Admin001" verrà concatenata all'elemento Admin.001.
Quando si utilizza una regola di concatenamento per Lambda, il nome della funzione deve iniziare con le lettere "QNA" ed è specificato nel file Concatenamento di documenti: regola di concatenamento campo come "Lambda::NomeFunzioneoARN". Tutte le regole di concatenamento devono essere racchiuse tra virgolette singole.
Distribuisci la soluzione QnABot
Completare i seguenti passaggi per distribuire la soluzione:
- Scegli Avvia soluzione sul QnABot guida all'implementazione per distribuire l'ultimo modello QnABot tramite AWS CloudFormazione.
- Fornire un nome per il bot.
- Fornisci un'e-mail in cui riceverai un'e-mail per reimpostare la password.
- Assicurarsi che AbilitaCognitoLogin è impostato su vero.
- Per tutti gli altri parametri, accettare i valori predefiniti (vedere il guida all'implementazione per le definizioni dei parametri) e avviare lo stack QnABot.
Questo post utilizza una pagina Web statica ospitata su Amazon CloudFronte il chatbot QnABot è incorporato nella pagina utilizzando il file Plugin di esempio dell'interfaccia utente Web di Amazon Lex. Forniamo anche istruzioni per testare questa soluzione utilizzando la pagina client QnABot.
Crea un account ServiceNow
Questa sezione illustra i passaggi per creare un account ServiceNow e un'istanza per sviluppatore ServiceNow:
- In primo luogo, registrarsi per un account ServiceNow.
- Vai alla tua email e conferma questo indirizzo email per il tuo ID ServiceNow.
- Come parte della verifica, ti verrà chiesto di fornire il codice di verifica a sei cifre inviato al tuo indirizzo email.
- Puoi saltare la pagina che ti chiede di impostare l'autenticazione a due fattori. Verrai reindirizzato alla pagina di destinazione con il programma ServiceNow Developer.
- Nel Iniziamo passi, scegli Sì, ho bisogno di un IDE orientato agli sviluppatori.
- Scegli Inizia a costruire per impostare un'istanza.
Una volta completata la compilazione, che potrebbe richiedere da pochi secondi a minuti, ti verranno forniti l'URL dell'istanza, il nome utente e i dettagli della password. Salvare queste informazioni per utilizzarle nei passaggi successivi.
- Accedi al sito utilizzando il seguente URL (fornisci la tua istanza):
https://devXXXXXX.service-now.com/now/nav/ui/classic/params/target/change_request_list.do
.
Assicurati di rimanere connesso all'istanza dello sviluppatore di ServiceNow durante tutto il processo.
Se sei disconnesso, utilizza l'e-mail e la password per accedere nuovamente, riattivare l'istanza e impedire l'ibernazione.
- Scegli Tutti nella barra di navigazione, quindi scegli incidenti.
- Seleziona Tutti per rimuovere tutti i filtri.
Tutti gli incidenti verranno visualizzati in questa pagina.
Crea utenti in ServiceNow e un pool Amazon Cognito
Puoi creare un incidente utilizzando l'ID utente dell'utente chatbot. Per questo, dobbiamo confermare che l'ID utente dell'utente chatbot esiste in ServiceNow. Per prima cosa creiamo l'utente ServiceNow, quindi creiamo un utente con lo stesso ID in un file Amazzonia Cognito pool di utenti. Amazon Cognito è un servizio AWS per autenticare i client e fornire credenziali AWS temporanee.
- Crea un utente ServiceNow. Assicurati di includere nome, cognome ed e-mail.
Annotare l'ID utente dell'utente appena creato. Ne avrai bisogno durante la creazione di un utente Amazon Cognito in un pool di utenti.
- Nella console Amazon Cognito, scegli Pool di utenti nel pannello di navigazione.
Se hai distribuito il plug-in dell'interfaccia utente Web Amazon Lex, vedrai due nomi di pool di utenti; in caso contrario, vedrai un solo nome di pool di utenti.
- Seleziona il pool di utenti con il tuo nome QnABot e creare un nuovo utente. Utilizza lo stesso ID utente dell'utente ServiceNow.
- Se utilizzi l'interfaccia utente Web di Amazon Lex, crea un utente nel pool di utenti Amazon Cognito appropriato seguendo i passaggi precedenti.
Tieni presente che l'ID utente creato verrà utilizzato per il client QnABot e il client dell'interfaccia utente Web Amazon Lex.
Crea una funzione Lambda per richiamare ServiceNow
In questa fase creerai una funzione Lambda che richiama l'API ServiceNow per creare un ticket.
- Sulla console Lambda, selezionare funzioni nel pannello di navigazione.
- Scegli Crea funzione.
- Seleziona Autore da zero.
- Nel Funzione nome, inserisci un nome, ad esempio
qna-ChatBotLambda
. (Ricorda che QnABot richiede il prefissoqna-
nel nome.) - Nel Runtimescegli Nodo.js 18.x.
Questa funzione Lambda crea un nuovo ruolo. Se desideri utilizzare un ruolo esistente, puoi modificare l'impostazione predefinita Gestione dell'identità e dell'accesso di AWS (IAM) ruolo di esecuzione selezionando Utilizza il ruolo esistente.
- Scegli Crea funzione.
- Dopo aver creato la funzione, utilizza l'editor in linea per modificare il codice per index.js.
- Fai clic destro su
index.js
e rinominalo inindex.mjs
. - Inserisci il codice seguente, che è un codice di esempio per la funzione che stai utilizzando come livello di calcolo per la nostra logica:
Questa funzione utilizza l'API ServiceNow Incident. Per ulteriori informazioni, fare riferimento a Creare un incidente.
- Scegli Schierare per distribuire questo codice alla versione $LATEST della funzione Lambda.
- Sulla Configurazione scheda, nel Variabili ambientali sezione, aggiungere quanto segue:
-
- Aggiungi
SERVICENOW_HOST
con il valoredevXXXXXX.service-now.com
. - Aggiungi
SERVICENOW_USERNAME
con il valoreadmin
.
- Aggiungi
-
- Copia l'ARN della funzione Lambda. Ne avrai bisogno in una fase successiva.
Il passaggio successivo consiste nel memorizzare il nome utente e la password di ServiceNow in Secrets Manager.
- Nella console Secrets Manager, crea un nuovo segreto.
- Seleziona Altro tipo di segreto.
- Aggiungi le tue coppie chiave-valore come mostrato e scegli Avanti.
- Nel Nome segreto, inserisci un nome descrittivo (per questo post, servicenow/password). Se scegli un nome diverso, aggiorna il valore di const
secret_name
nel codice della funzione Lambda. - Scegli Avanti.
- Lasciare Configura la rotazione di default e scegli Avanti.
- Rivedi le informazioni segrete e scegli Negozio.
- Copia l'ARN del segreto appena creato.
Ora diamo le autorizzazioni Lambda a Secrets Manager.
- Nella pagina della funzione Lambda, vai a Configurazioni scheda e vai a Permessi .
- Scegli il nome del ruolo di esecuzione per aprire la pagina IAM per il ruolo.
- Nella seguente policy incorporata, fornisci l'ARN del segreto creato in precedenza:
Configura le configurazioni QnABot
In questa sezione creiamo innanzitutto alcune domande di conoscenza utilizzando la funzione Domande di QnABot. Creiamo quindi un bot di risposta che suscita una risposta da un utente quando chiede aiuto. Questo bot utilizza il concatenamento di documenti per chiamare un altro bot e attiva Lambda per creare un ticket ServiceNow.
Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di QnABot con l'intelligenza artificiale generativa, fare riferimento a Distribuisci risposte alle domande self-service con intelligenza artificiale generativa utilizzando la soluzione QnABot su AWS basata su Amazon Lex con Amazon Kendra e Amazon Bedrock.
Creare la domanda di conoscenza 1
Creare una domanda di conoscenza per l'installazione del software:
- Nella console AWS CloudFormation, vai allo stack QnABot.
- Sulla Uscite scheda e aprire il collegamento per
ContentDesignerURL
. - Accedere a QnABot Content Designer utilizzando le credenziali di amministratore.
- Scegli Aggiungi per aggiungere una nuova domanda.
- Seleziona QnA.
- Nel Numero identificativo dell'oggetto, immettere software.001.
- Sotto Domande/espressioni, Digita il seguente:
- Sotto Risposta, inserisci la seguente risposta:
- espandere la Tecnologia sezione e inserisci lo stesso testo Risposta di Markdown.
- Lascia il resto come predefinito e scegli Creare per salvare la domanda.
Creare la domanda di conoscenza 2
Ora crei la seconda domanda di conoscenza.
- Scegli Aggiungi per aggiungere una nuova domanda.
- Seleziona QnA.
- Nel Numero identificativo dell'oggetto, accedere
knowledge.001
. - Sotto Domande/espressioni, accedere
Want to learn more about Amazon Lex
. - Sotto Risposta, inserisci la seguente risposta:
- espandere la Tecnologia sezione e inserisci la stessa risposta sotto Risposta di Markdown.
- Lascia il resto come predefinito e scegli Creare per salvare la domanda.
Creare la domanda di conoscenza 3
Completa i seguenti passaggi per aggiungere un'altra domanda di conoscenza:
- Scegli Aggiungi per aggiungere una nuova domanda.
- Seleziona QnA.
- Nel Numero identificativo dell'oggetto, accedere
password.reset
. - Sotto Domande/espressioni, inserisci Ho bisogno di reimpostare la mia password.
- Sotto Risposta, inserisci la seguente risposta:
- espandere la Tecnologia sezione e inserisci lo stesso testo per Risposta di Markdown.
- Scegli Creare per salvare la domanda.
Crea un bot di risposta
Completa i seguenti passaggi per creare il bot di prima risposta, che suscita una risposta:
- Scegli Aggiungi per aggiungere una nuova domanda.
- Seleziona QnA.
- Nel Numero identificativo dell'oggetto, accedere
ElicitResponse.001
. - Sotto Domande/espressioni, accedere
Please create a ticket
. - Sotto Risposta, inserisci la seguente risposta:
- espandere la Tecnologia sezione e vai a Suscitare una risposta .
- Nel Elicita risposta: ResponseBot Hook, accedere
QNAFreeText
. - Nel Elicita risposta: spazio dei nomi degli attributi della sessione di risposta, accedere
short_description
.
Questo crea uno slot denominato short_description
che cattura la risposta o la descrizione dell'incidente. Questo slot utilizza QNAFreeText integrato, utilizzato per acquisire testo libero.
- Nel Concatenamento di documenti: regola di concatenamento, accedere
QID::item.002
. Deve essere racchiuso tra virgolette singole. Ricorda questa regola di concatenamento da utilizzare quando crei la catena di documenti. - Lascia il resto come predefinito.
- Scegli Creare per salvare la domanda.
Creare una catena di documenti
Ora creiamo una catena di documenti in QnABot che attiverà la funzione Lambda per creare un ticket e rispondere con un numero di ticket. Il concatenamento dei documenti ti consente di concatenare due bot in base alla regola configurata. Completa i seguenti passaggi:
- Scegli Aggiungi per aggiungere una nuova domanda.
- Seleziona QnA.
- Nel Numero identificativo dell'oggetto, accedere
item.002
. Questo dovrebbe corrispondere al valore QID fornito in precedenza nella regola della catena di documenti. - Sotto Domande/espressioni, accedere
servicenow integration
. - Sotto Risposta, inserisci la seguente risposta:
- Nel Tecnologia sezione, aggiungi l'ARN della funzione Lambda per Gancio Lambda.
- Scegli Creare per salvare la domanda.
Prova il QnABot
Per testare il client predefinito QnABot, completare i seguenti passaggi:
- Scegli il menu delle opzioni in Content Designer e scegli Cliente QnABot.
Il client QnABot si aprirà in una nuova scheda del browser.
- Accedi utilizzando le credenziali utente appena create per iniziare il test.
Se prevedi di utilizzare l'interfaccia utente Web di Amazon Lex su una pagina statica, segui queste istruzioni.
- Scegli l'icona della chat in fondo alla pagina per avviare la chat.
- Per accedere, scegli Accedi sul menu.
Verrai indirizzato alla pagina di accesso.
- Fornire il
userId
creato in precedenza. - Al primo accesso ti verrà richiesto di reimpostare la password.
- Ora possiamo testare il chatbot con casi d'uso di esempio. Per il nostro primo caso d'uso, vogliamo conoscere Amazon e inserire la domanda "Voglio conoscere Amazon Lex, puoi darmi qualche informazione a riguardo?" QnABot fornisce un video e alcuni collegamenti a risorse.
- Nel nostro prossimo esempio, dobbiamo installare il software sul nostro laptop e chiedere "Puoi darmi istruzioni per installare il software?" QnABot capisce che l'utente sta richiedendo aiuto per l'installazione del software e fornisce risposte dalla banca della conoscenza. Puoi seguire queste istruzioni e installare il software che ti serve.
- Durante l'installazione del software, cosa succede se blocchi la password a causa di più tentativi di accesso non riusciti? Per richiedere la reimpostazione della password, puoi chiedere "Devo reimpostare la mia password".
- Potresti aver bisogno di ulteriore assistenza per reimpostare la password e voler creare un ticket. In questo caso, inserisci "Crea un ticket". QnABot chiede una descrizione del problema; puoi inserire "reimposta password". QnAbot crea un ticket con la descrizione fornita e fornisce il numero del ticket come parte della risposta.
- Puoi verificare che il ticket dell'incidente sia stato creato nella console ServiceNow in incidenti. Se il biglietto non viene visualizzato nella prima pagina, cerca il numero del biglietto utilizzando la barra di ricerca.
ripulire
Per evitare di incorrere in addebiti futuri, elimina le risorse che hai creato. Per istruzioni su come disinstallare il plug-in della soluzione QnABot, fare riferimento a Disinstallare la soluzione.
Conclusione
L'integrazione di QnABot su AWS con ServiceNow fornisce una soluzione end-to-end per l'assistenza clienti automatizzata. Con le funzionalità di intelligenza artificiale conversazionale di QnABot per comprendere le domande dei clienti e le solide funzionalità di gestione degli incidenti di ServiceNow, le aziende possono semplificare la creazione e la risoluzione dei ticket. Puoi anche estendere questa soluzione per mostrare un elenco di ticket creati dall'utente. Per ulteriori informazioni sull'incorporazione di queste tecniche nei bot, vedere QnABot su AWS.
Informazioni sugli autori
Sujatha Dantuluri è Senior Solutions Architect nel team civile federale statunitense presso AWS. Ha oltre 20 anni di esperienza nel supportare il governo commerciale e federale. Lavora a stretto contatto con i clienti nella creazione e nell'architettura di soluzioni mission-critical. Ha anche contribuito agli standard IEEE.
Maia Hailé è un Solutions Architect presso Amazon Web Services con sede nell'area di Washington, DC. In questo ruolo, aiuta i clienti del settore pubblico a raggiungere i loro obiettivi di missione con soluzioni ben architettate su AWS. Ha 5 anni di esperienza nel settore sanitario no-profit, media, intrattenimento e vendita al dettaglio. La sua passione è utilizzare l'intelligenza artificiale e il machine learning per aiutare i clienti del settore pubblico a raggiungere i propri obiettivi aziendali e tecnici.
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- Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/integrate-qnabot-on-aws-with-servicenow/
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