会話のトピックに関する背景があれば、音声入力をよりよく理解できます。 自動車部品卸売業者のカスタマーサービスエージェントが注文を手伝っていると考えてください。 顧客がタイヤを探していることをエージェントが知っている場合、エージェントは電話で応答(たとえば、「ミシュラン」)を認識する可能性が高くなります。 エージェントは、ドメイン知識とビジネスインテリジェンスダッシュボードへのアクセスに基づいて、そのような手がかりやヒントを見つけることがよくあります。 Amazon Lex 会話内の関連するフレーズの認識を強化するヒント機能をサポートするようになりました。 プログラムで、ライブインタラクション中にヒントとしてフレーズを提供し、音声入力の文字起こしに影響を与えることができます。 認識が向上すると、効率的な会話が促進され、エージェントの処理時間が短縮され、最終的に顧客満足度が向上します。
この投稿では、ランタイムヒント機能を確認し、それを使用して、母親の旧姓に基づいて発信者の検証を実装します。
ランタイムヒント機能の概要
ボットが音声入力の文字起こしを行うのに役立つフレーズまたは単語のリストを提供できます。 これらのヒントは、姓名、通りの名前、都市、州、国などの組み込みのスロットタイプで使用できます。 カスタムスロットタイプ用にこれらを構成することもできます。
この機能を使用して、発音や理解が難しい名前を書き写すことができます。 たとえば、次のサンプル会話では、これを使用して「Loreck」という名前を書き写します。
会話1
IVR:ACME銀行へようこそ。 今日はなんか手伝うことある?
発信者:アカウントの残高を確認したいのですが。
IVR:もちろんです。 どのアカウントをプルアップする必要がありますか?
発信者:確認中
IVR:アカウント番号は何ですか?
発信者:1111 2222 3333 4444
IVR:確認のために、母親の旧姓は何ですか?
発信者:Loreck
IVR:ありがとうございます。 当座預金口座の残高は123ドルです。
ヒントとして提供される単語は、他の同様の単語よりも優先されます。 たとえば、XNUMX番目のサンプル会話では、ランタイムヒント(「Smythe」)が、より一般的な文字起こし(「Smith」)よりも選択されています。
会話2
IVR:ACME銀行へようこそ。 今日はなんか手伝うことある?
発信者:アカウントの残高を確認したいのですが。
IVR:もちろんです。 どのアカウントをプルアップする必要がありますか?
発信者:確認中
IVR:アカウント番号は何ですか?
発信者:5555 6666 7777 8888
IVR:確認のために、母親の旧姓は何ですか?
発信者:Smythe
IVR:ありがとうございます。 当座預金口座の残高は456ドルです。
名前がランタイムヒントと一致しない場合は、検証に失敗して、呼び出しをエージェントにルーティングできます。
会話3
IVR:ACME銀行へようこそ。 今日はなんか手伝うことある?
発信者:アカウントの残高を確認したいのですが。
IVR:もちろんです。 どのアカウントをプルアップする必要がありますか?
発信者:貯蓄
IVR:アカウント番号は何ですか?
発信者:5555 6666 7777 8888
IVR:確認のために、母親の旧姓は何ですか?
発信者: ジェーン
IVR:アカウントに問題があります。 サポートのために、エージェントに転送されます。
ソリューションの概要
ソリューションの全体的なアーキテクチャを確認しましょう(次の図を参照)。
- と統合されたAmazonLexボットを使用します アマゾンコネクト 会話体験を提供するための連絡フロー。
- Amazon Lexボットのダイアログコードフックを使用して、 AWSラムダ 会話の前のターンでランタイムヒントを提供する関数。
- この投稿の目的上、認証に使用される母親の旧姓データは、 Amazon DynamoDB 列で番号の横にあるXをクリックします。
- 発信者が認証された後、トランザクションを実行するために制御がボットに渡されます(たとえば、残高の確認)
Lambda関数に加えて、を使用してランタイムヒントをAmazonLexV2に送信することもできます。 PutSession
, RecognizeText
, RecognizeUtterance
または StartConversation
オペレーション。 ランタイムヒントは、会話の任意の時点で設定でき、クリアされるまで毎ターン保持されます。
サンプルのAmazonLexボットをデプロイします
サンプルボットを作成し、ランタイムフレーズヒントを構成するには、次の手順を実行します。 これにより、AmazonLexボットが作成されます。 BankingBot
、およびXNUMXつのスロットタイプ(accountNumber
).
- ダウンロード Amazon Lexボット.
- Amazon Lexコンソールで、選択します , インポート.
- ファイルを選択
BankingBot.zip
ダウンロードしたものを選択して インポート. - ボットを選択してください
BankingBot
AmazonLexコンソールで。 - 言語を選択してください 英語(GB).
- 選択する 完成に向けてあなたの背中を押してくれる、執筆のための持続可能で本物のモーメンタムを作り出す。.
- サポートをダウンロードする ラムダコード.
- Lambdaコンソールで、新しい関数を作成し、[ 最初から作成者.
- 関数名、 入る
BankingBotEnglish
. - ランタイム、選択する Pythonの3.8.
- 選択する 関数を作成します。
- ソースコード セクション、開く
lambda_function.py
既存のコードを削除します。 - 関数コードをダウンロードして、テキストエディタで開きます。
- コードをコピーして、空の機能コードフィールドに入力します。
- 選択する 展開します.
- Amazon Lexコンソールで、ボットを選択します
BankingBot
. - 選択する 展開 その後 エイリアス、次にエイリアスを選択します
TestBotAlias
. - ソフトウェア設定ページで、下図のように エイリアス ページ、選択 ESL, ビジネスESL <br> 中国語/フランス語、その他 選択して 英語(GB).
- ソース、ボットを選択します
BankingBotEnglish
. - ラムダバージョンまたはエイリアス、 入る
$LATEST
. - DynamoDBコンソールで、 テーブルを作成.
- 名前を次のように入力します
customerDatabase
. - パーティションキーを次のように指定します
accountNumber
. - でアイテムを追加する
accountNumber: “1111222233334444”
&mothersMaidenName “Loreck”
. - でアイテムを追加
accountNumber: “5555666677778888”
&mothersMaidenName “Smythe”
. - Lambda関数に パーミッション DynamoDBテーブルから読み取る
customerDatabase
. - Amazon Connectコンソールで、 問い合わせフロー.
- [Amazon Lex]セクションで、Amazon Lexボットを選択し、AmazonConnectの連絡先フローで使用できるようにします。
- ダウンロード 接触流 AmazonLexボットと統合します。
- 接触フローを選択して、アプリケーションにロードします。
- 「GetCustomerInput」ブロックで適切なボットが構成されていることを確認してください。
- 「作業キューの設定」ブロックでキューを選択します。
- 連絡先フローに電話番号を追加します。
- 電話番号に電話をかけて、IVRフローをテストします。
ソリューションをテストする
これで、Amazon Connectの電話番号に電話をかけて、ボットと対話できます。
まとめ
ランタイムヒントを使用すると、会話内の単語やフレーズの文字起こしに動的に影響を与えることができます。 ビジネスロジックを使用して、会話の進展に合わせてヒントを特定できます。 ユーザー入力の認識が向上すると、エクスペリエンスが向上します。 LexV2SDKを介してランタイムヒントを構成できます。 この機能は、Amazon Lexが英語(オーストラリア)、英語(UK)、および英語(US)のロケールで動作するすべてのAWSリージョンで利用できます。
詳細については、を参照してください。 実行時のヒント.
著者について
カイロレック は、AmazonConnectのプロフェッショナルサービスコンサルタントです。 彼は、スケーラブルなカスタマーエクスペリエンスソリューションの設計と実装に取り組んでいます。 余暇には、スポーツをしたり、スノーボードをしたり、山でハイキングをしたりしています。
アヌバブミシュラ AWSのプロダクトマネージャーです。 彼は、顧客を理解し、顧客のビジネス上の課題に対処するための製品エクスペリエンスを設計することに時間を費やしています。
スラヴァン・ボダパティ AWSLexの応用科学マネージャーです。 彼は、ASRおよびNLPスペースでAWSの顧客向けに最先端の人工知能および機械学習ソリューションを構築することに焦点を当てています。 余暇には、ハイキング、経済学の学習、テレビ番組の視聴、家族との時間を楽しんでいます。
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