Amazon-Lex fornisce tecnologie di riconoscimento vocale automatico (ASR) e comprensione del linguaggio naturale (NLU) per trascrivere l'input degli utenti, identificare la natura della loro richiesta e gestire in modo efficiente le conversazioni. Lex ti consente di creare conversazioni sofisticate, ottimizzare la tua esperienza utente per migliorare i punteggi di soddisfazione dei clienti (CSAT) e aumentare il contenimento nei contact center.
Le interazioni naturali ed efficaci con i clienti richiedono che l'agente virtuale Lex interpreti accuratamente le informazioni fornite dal cliente. Uno scenario che può essere particolarmente impegnativo è acquisire un indirizzo durante una chiamata. Ad esempio, considera un cliente che si è trasferito di recente in una nuova città e chiama per aggiornare il proprio indirizzo per il proprio account wireless. Anche un solo codice postale degli Stati Uniti può contenere un'ampia gamma di nomi di strade. Ottenere l'indirizzo giusto per telefono può essere difficile, anche per gli agenti umani.
In questo post, dimostreremo come utilizzare Amazon Lex e il Servizio di localizzazione Amazon per fornire un'esperienza utente efficace per acquisire il proprio indirizzo tramite voce o testo.
Panoramica della soluzione
Per questo esempio, utilizzeremo un bot Amazon Lex che fornisce funzionalità self-service come parte di un Amazon Connect flusso di contatto. Quando l'utente chiama sul proprio telefono, può chiedere di cambiare il proprio indirizzo e il bot chiederà loro il numero del cliente e il nuovo indirizzo. In molti casi, il nuovo indirizzo verrà acquisito correttamente al primo tentativo. Per indirizzi più impegnativi, il bot può chiedere loro di riformulare il nome della via, scrivere il nome della via o ripetere il codice postale o il numero dell'indirizzo per acquisire l'indirizzo corretto.
Ecco un esempio di interazione dell'utente per modellare il nostro bot Lex:
IVR: Ciao, benvenuto al servizio clienti della banca ACME. Come posso aiutare? Puoi controllare i saldi del conto, i controlli degli ordini o cambiare il tuo indirizzo.
Utente: Voglio cambiare il mio indirizzo.
IVR: Puoi dirmi il tuo numero cliente?
Utente: 123456.
IVR: Grazie. Per favore, dimmi il tuo nuovo codice postale.
Utente: 32312.
IVR: OK, qual è il tuo nuovo indirizzo?
Utente: 6800 Thomasville Road, Suite 1-oh-1.
IVR: Grazie. Per essere sicuro di aver capito bene, puoi dirmi solo il nome della tua strada?
Utente: Via Thomasville.
IVR: OK, il tuo nuovo indirizzo è 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, USA. È giusto?
Utente: Sì.
IVR: OK, il tuo indirizzo è stato aggiornato. C'è qualcos'altro con cui posso aiutare?
Utente: No grazie.
IVR: Grazie per averci contattato. Vi auguro una buona giornata!
Come approccio alternativo, puoi acquisire l'intero indirizzo in un solo turno, invece di chiedere prima il codice postale:
IVR: Ciao, benvenuto al servizio clienti della banca ACME. Come posso aiutare? Puoi controllare i saldi del conto, i controlli degli ordini o cambiare il tuo indirizzo.
Utente: Voglio update il mio indirizzo.
IVR: Puoi dirmi il tuo numero cliente?
Utente: 123456.
IVR: Grazie. Per favore, dimmi il tuo nuovo indirizzo, inclusi la via, la città, lo stato e il codice postale.
Utente: 6800 Thomasville Road, Suite 1-oh-1, Tallahassee Florida, 32312.
IVR: Grazie. Per essere sicuro di aver capito bene, puoi dirmi solo il nome della tua strada?
Utente: Via Thomasville.
IVR: OK, il tuo nuovo indirizzo è 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, USA. È giusto?
Utente: Sì.
IVR: OK, il tuo indirizzo è stato aggiornato. C'è qualcos'altro con cui posso aiutare?
Utente: No grazie.
IVR: Grazie per averci contattato. Vi auguro una buona giornata!
Architettura della soluzione
In questa soluzione utilizzeremo un bot Amazon Lex integrato con Amazon Connect. Quando l'utente chiama e fornisce il suo nuovo indirizzo, Lex utilizza il riconoscimento vocale automatico per trascrivere il proprio discorso in testo. Quindi, utilizza un AWS Lambda funzione di evasione ordini per inviare il testo trascritto ad Amazon Location Service, che esegue la ricerca dell'indirizzo e restituisce un indirizzo normalizzato.
In quanto parte della AWS CloudFormazione stack, puoi anche creare un optional Log di Amazon CloudWatch gruppo di log per acquisire i registri delle conversazioni Lex, che possono essere utilizzati per creare un dashboard di analisi delle conversazioni per visualizzare i risultati (vedi il post Creazione di un dashboard di business intelligence per i tuoi bot Amazon Lex per un modo per farlo).
Come funziona
Questa soluzione combina diverse tecniche per creare un'esperienza utente efficace, tra cui:
- Tecnologia di riconoscimento vocale automatico Amazon Lex per convertire il parlato in testo.
- Integrazione con Amazon Location Service per la ricerca e la normalizzazione degli indirizzi.
- Lex stili di ortografia, per implementare un approccio "complicato" quando gli input vocali non sono chiari (ad esempio, chiedi all'utente di pronunciare il nome della via e, se necessario, di scriverlo).
Il primo passo è assicurarsi che gli slot richiesti siano stati acquisiti.
Nella prima sezione del codice che segue, richiediamo all'utente il codice postale e l'indirizzo stradale utilizzando il Lex ElicitSlot
azione di dialogo. Il elicit_slot_with_retries()
la funzione richiede all'utente in base a una serie di richieste configurabili.
L'ultima sezione di codice sopra utilizza una funzione di supporto parse_address.parse()
che converte i numeri pronunciati in cifre (ad esempio, converte "sessantottocento" in "6800").
Quindi, inviamo l'espressione dell'utente ad Amazon Location Service e controlliamo la risposta. Eliminiamo tutte le voci che non hanno una via, un numero civico o hanno un codice postale errato. Nei casi in cui dobbiamo richiedere nuovamente il nome o il numero della via, scartiamo anche gli indirizzi suggeriti in precedenza.
Una volta che abbiamo un indirizzo risolto, lo confermiamo con l'utente.
Se non riceviamo un indirizzo risolto dal servizio di localizzazione Amazon, o se l'utente afferma che l'indirizzo che abbiamo suggerito non era corretto, chiediamo nuovamente alcune informazioni aggiuntive e riproviamo. Gli spazi informativi aggiuntivi includono:
- StreetName: tipo di slot AMAZON.StreetName
- SpeledStreetName: tipo di slot AMAZON.AlphaNumeric (utilizzando Amazon Lex stili di ortografia)
- StreetAddressNumber: tipo di slot AMAZON.Number
La logica da riproporre è controllata dal next_retry()
funzione, che consulta un elenco di azioni da provare:
I next_retry()
funzione proverà queste azioni in ordine. È possibile modificare la sequenza dei prompt modificando l'ordine in RETRY_ACTIONS
elenco. Puoi anche configurare richieste diverse per gli scenari in cui Amazon Location Service non trova una corrispondenza, rispetto a quando l'utente afferma che l'indirizzo suggerito non era corretto. Come puoi vedere, potremmo chiedere all'utente di riformulare il nome della via e, in caso contrario, di scriverlo utilizzando gli stili di ortografia di Amazon Lex. Ci riferiamo a questo approccio come "dire-incantesimo", ed è simile al modo in cui un agente umano interagirebbe con un cliente in questo scenario.
Per vederlo in azione, puoi distribuirlo nel tuo account AWS.
Prerequisiti
Puoi utilizzare il collegamento CloudFormation che segue per distribuire la soluzione nel tuo account AWS. Prima di distribuire questa soluzione, è necessario confermare di disporre dei seguenti prerequisiti:
- Un disponibile Account AWS dove è possibile distribuire la soluzione.
- Accesso ai seguenti servizi AWS:
- Amazon-Lex
- AWS Lambda, per l'integrazione con Amazon Location Service
- Amazon Location Service, per la ricerca dell'indirizzo
- Gestione dell'identità e dell'accesso di AWS (IAM), per la creazione delle policy e dei ruoli necessari
- CloudWatch Logs, per creare gruppi di log per la funzione Lambda e, facoltativamente, per acquisire i log delle conversazioni Lex
- CloudFormation per creare lo stack
- Un'istanza Amazon Connect (per istruzioni su come configurarne una, vedere Crea un'istanza Amazon Connect).
Le seguenti regioni AWS supportano Amazon Lex, Amazon Connect e Amazon Location Service: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti occidentali (Oregon), Europa (Francoforte), Asia Pacifico (Singapore), Asia Pacifico (Sydney) e Asia Pacifico (Tokyo).
Distribuzione della soluzione campione
Accedi al Console di gestione AWS nel tuo account AWS e seleziona il seguente collegamento per distribuire la soluzione di esempio:
Questo creerà un nuovo stack CloudFormation.
Entrare in un Nome dello stack, come lex-update-address-example
. Inserisci l'ARN (Amazon Resource Name) per l'istanza Amazon Connect che utilizzerai per testare la soluzione. È possibile mantenere i valori predefiniti per gli altri parametri o modificarli in base alle proprie esigenze. Scegliere Avantie aggiungi tutti i tag che desideri per il tuo stack (facoltativo). Scegliere Avanti di nuovo, rivedi i dettagli dello stack, seleziona la casella di controllo per confermare che le risorse IAM verranno create, quindi scegli Crea stack.
Dopo alcuni minuti, il tuo stack sarà completo e includerà le seguenti risorse:
- Un bot Lex, inclusa una versione pubblicata con un alias (
Development-Alias
) - Una funzione di evasione Lambda per il bot (
BotHandler
) - Un gruppo di log CloudWatch Logs per i log delle conversazioni Lex
- Ruoli Amazon IAM obbligatori
- Una risorsa personalizzata che aggiunge un flusso di contatti di esempio alla tua istanza Connect
A questo punto, puoi provare l'interazione di esempio sopra nella console Lex V2. Dovresti vedere il bot di esempio con il nome che hai specificato nel modello CloudFormation (ad es. update-address-bot
).
Scegli questo bot, scegli Versioni bot nel pannello di navigazione a sinistra, scegli il Versione: 1 versione, quindi scegliere intenti nel pannello di sinistra. Vedrai l'elenco degli intenti, oltre a a Test pulsante.
Per testare, selezionare il Test pulsante, selezionare Development-Alias
, Quindi selezionare Confermare per aprire la finestra di prova.
Prova "Voglio cambiare il mio indirizzo" per iniziare. Questo utilizzerà il UpdateAddressZipFirst
intenzione di acquisire un indirizzo, iniziando chiedendo il codice postale e quindi chiedendo l'indirizzo.
Puoi anche dire "Lo voglio update il mio indirizzo” per provare il UpdateAddress
intent, che acquisisce un indirizzo tutto in una volta con una singola espressione.
Test con Amazon Connect
Ora proviamo questo con la voce usando un'istanza Connect. Un flusso di contatti di esempio era già configurato nell'istanza Connect:
Tutto quello che devi fare è impostare un numero di telefono e associarlo a questo flusso di contatti. Per fare ciò, attenersi alla seguente procedura:
- Avvia Amazon Connect nella Console AWS.
- Apri la tua istanza Connect selezionando il URL di accesso, e accedendo all'istanza.
- In Dashboard, seleziona Visualizza i numeri di telefono.
- Seleziona Richiedi un numero, scegli un paese da Paese menu a discesa e scegli un numero.
- Inserisci una Descrizione, ad esempio "Flusso di esempio per aggiornare un indirizzo con Amazon Lex", e seleziona il flusso di contatti che hai appena creato.
- Scegli Risparmi.
Ora sei pronto per chiamare la tua istanza Connect per testare il tuo bot usando la voce. Basta comporre il numero sul telefono e provare alcuni indirizzi statunitensi. Per provare il primo approccio con il codice postale, dì "cambia il mio indirizzo". Per provare a modificare l'indirizzo in un turno, dì "aggiorna il mio indirizzo". Puoi anche dire semplicemente "il mio nuovo indirizzo è", seguito da un indirizzo statunitense valido.
Ma aspetta... c'è di più
Un altro caso d'uso impegnativo per gli scenari vocali è l'acquisizione dell'indirizzo e-mail di un utente. Questo è spesso necessario per scopi di verifica dell'utente o semplicemente per consentire all'utente di modificare il proprio indirizzo e-mail in archivio. Lex ha il supporto integrato per gli indirizzi e-mail che utilizzano il tipo di slot integrato AMAZON.EmailAddress, che supporta anche gli stili di ortografia Lex.
L'utilizzo di un approccio di tipo "incantesimo" per acquisire gli indirizzi e-mail può essere molto efficace e, poiché l'approccio è simile all'esperienza dell'utente negli scenari di acquisizione degli indirizzi stradali descritti sopra, l'abbiamo incluso qui. Provaci!
ripulire
Potresti voler ripulire le risorse create come parte del modello CloudFormation quando hai finito di usare il bot per evitare di incorrere in spese correnti. Per fare ciò, elimina lo stack di CloudFormation.
Conclusione
Amazon Lex offre potenti funzionalità di riconoscimento vocale automatizzato e comprensione del linguaggio naturale che possono essere utilizzate per acquisire le informazioni necessarie dai tuoi utenti per fornire funzionalità automatizzate e self-service. Acquisire l'indirizzo di un cliente tramite il riconoscimento vocale può essere difficile a causa della gamma di nomi di strade, città e paesi. Tuttavia, puoi integrare facilmente Amazon Lex con Amazon Location Service per cercare l'indirizzo corretto, in base all'input del cliente. Puoi incorporare questa tecnica nei tuoi flussi di conversazione Lex.
L'autore
Brian Yost è un Senior Technical Program Manager del team AWS Lex. Nel tempo libero ama andare in mountain bike, produrre birra fatta in casa e armeggiare con la tecnologia.
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