고객 서비스 통화를 위해서는 고객 상담원이 발신자의 요청을 처리하기 위해 고객의 계정 정보를 갖고 있어야 합니다. 예를 들어, 보험 청구 상태를 제공하려면 지원 담당자에게 보험 ID 및 청구 번호와 같은 보험 계약자 정보가 필요합니다. 이러한 정보는 고객 지원 통화 시작 시 IVR(대화형 음성 응답) 흐름에서 수집되는 경우가 많습니다. IVR 시스템은 일반적으로 다음을 기반으로 하는 문법을 사용해 왔습니다. 음성인식 문법 사양 (SRGS) 형식을 사용하여 규칙을 정의하고 발신자 정보(정책 ID, 청구 번호)를 구문 분석합니다. 이제 동일한 문법을 사용할 수 있습니다. 아마존 렉스 음성 대화에서 정보를 수집합니다. 다음을 사용하여 의미론적 해석 규칙을 제공할 수도 있습니다. ECMAScript를 문법 파일 내의 태그. Amazon Lex의 문법 지원은 사용자 입력 수집 및 후처리에 대한 세부적인 제어를 제공하므로 효과적인 대화를 관리할 수 있습니다.
이 게시물에서는 Amazon Lex의 문법 지원을 검토하고 다음에서 사용할 샘플 문법을 작성합니다. 아마존 연결 접촉 흐름.
문법을 사용하여 대화에서 정보 수집
Amazon Lex에서 슬롯 유형으로 문법을 작성할 수 있습니다. 먼저 사용자 입력을 해석하기 위해 SRGS 형식의 규칙 세트를 제공합니다. 선택적인 두 번째 단계로 대화 상자에서 수집된 정보를 변환하는 ECMA 스크립트를 작성할 수 있습니다. 마지막으로 문법을 XML 파일로 저장합니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3) 버킷을 만들고 봇 정의의 링크를 참조하세요. SRGS 문법은 음성 및 DTMF 형식을 위해 특별히 설계되었습니다. 다음 샘플 대화를 사용하여 봇을 모델링합니다.
대화 1
IVR: 안녕하세요! 오늘은 무엇을 도와드릴까요?
사용자: 내 계좌 잔액을 확인하고 싶어요.
IVR: 물론입니다. 어떤 계정을 가져와야 하나요?
사용자: 확인 중입니다.
IVR: 계좌 번호는 무엇입니까?
사용자: 1111 2222 3333 4444
IVR: 확인을 위해 생년월일이 언제인가요?
사용자: 1년 2000월 XNUMX일.
IVR: 감사합니다. 귀하의 당좌예금 잔액은 $123입니다.
대화 2
IVR: 안녕하세요! 오늘은 무엇을 도와드릴까요?
사용자: 내 계좌 잔액을 확인하고 싶어요.
IVR: 물론입니다. 어떤 계정을 가져와야 하나요?
사용자: 저축.
IVR: 계좌 번호는 무엇입니까?
사용자: 상담원과 통화하고 싶습니다.
IVR: 알겠습니다. 통화를 전달하겠습니다. 상담원이 귀하의 요청에 대해 도움을 드릴 수 있을 것입니다.
샘플 대화에서 IVR은 발신자의 요청을 처리하기 위해 계좌 유형, 계좌 번호 및 생년월일을 요청합니다. 이 게시물에서는 문법을 사용하여 정보를 수집하고 ECMA 스크립트로 후처리하는 방법을 검토합니다. 계정 ID 및 날짜에 대한 문법은 정보를 제공하는 다양한 방법을 다룹니다. 또한 발신자가 요청한 세부 정보(예: 저축 계좌 번호)를 제공할 수 없고 대신 상담원과 통화하기로 선택한 경우 문법을 검토합니다.
문법을 사용하여 Amazon Lex 챗봇 구축
우리는 계좌 잔액 확인, 자금 이체, 수표 주문과 같은 일반적인 소매 금융 기능을 수행하기 위한 의도로 Amazon Lex 봇을 구축했습니다. 그만큼 CheckAccountBalance
인텐트는 계좌 유형, 계좌 ID, 생년월일 등의 세부 정보를 수집하고 잔액을 제공합니다. 계정 ID와 생년월일을 수집하기 위해 문법 슬롯 유형을 사용합니다. 발신자가 정보를 모르거나 상담원을 요청하면 상담원에게 통화가 연결됩니다. 계정 ID의 문법을 검토해 보겠습니다.
문법에는 사용자 입력을 구문 분석하는 두 가지 규칙이 있습니다. 첫 번째 규칙은 발신자가 제공한 숫자를 해석합니다. 이 숫자는 ECMA 스크립트 태그 변수(out
). 두 번째 규칙은 발신자가 상대방과 대화를 원하는 경우 대화를 관리합니다. agent
. 이 경우 out
태그는 에이전트라는 단어로 채워집니다. 규칙이 구문 분석된 후 out 태그에 계좌 번호(out.AccountNumber
) 또는 문자열 agent
. 다운스트림 비즈니스 로직은 이제 out
태그가 통화를 처리합니다.
샘플 Amazon Lex 봇 배포
샘플 봇을 생성하고 문법을 추가하려면 다음 단계를 수행하십시오. 이렇게 하면 Amazon Lex 봇이 생성됩니다. BankingBot
, 두 가지 문법 슬롯 유형(accountNumber
, dateOfBirth
).
- 를 다운로드 아마존 렉스 봇.
- Amazon Lex 콘솔에서 행위다음을 선택 수입.
- 파일을 선택하십시오
BankingBot.zip
당신이 다운로드하고 선택 수입. IAM 권한 섹션에서 런타임 역할로 다음을 선택합니다. 새 역할 만들기 기본 Amazon Lex 권한이 있습니다. - 봇 선택
BankingBot
Amazon Lex 콘솔에서 - 다음에 대한 XML 파일을 다운로드하세요. 계좌 번호 와 생일. (참고: 일부 브라우저에서는 XML 파일을 다운로드하려면 "링크를 저장"해야 합니다)
- Amazon S3 콘솔에서 XML 파일을 업로드합니다.
- Amazon Lex 콘솔에서 슬롯 유형으로 이동한 후
accountNumber
슬롯 유형 - 슬롯 유형 문법에서 XML 파일이 있는 S3 버킷을 선택하고 객체 키를 제공합니다. 클릭 슬롯 유형 저장.
- Amazon Lex 콘솔에서 슬롯 유형으로 이동한 후
dateOfBirth
슬롯 유형 - 슬롯 유형 문법에서 XML 파일이 있는 S3 버킷을 선택하고 객체 키를 제공합니다. 클릭 슬롯 유형 저장.
- 문법을 저장한 후 다음을 선택하세요. 짓다.
- 지원 다운로드 AWS 람다 AWS Lambda 콘솔로 이동합니다.
- 함수 생성 페이지에서 다음을 선택합니다. 처음부터 저자. 기본 정보로 다음을 제공하십시오. 함수 이름
BankingBotEnglish
및 런타임Python 3.8
. - 를 클릭하십시오 기능을 만듭니다. 코드 소스 섹션에서 다음을 엽니다.
lambda_funciton.py
와 삭제 기존 코드. 다운로드 코드를 작성하고 텍스트 편집기에서 엽니다. 부 와 파스타 빈 공간에 코드lambda_funciton.py
탭. - 왼쪽 메뉴에서 배포합니다.
- Amazon Lex 콘솔로 이동하여 다음을 선택합니다.
BankingBot
. 를 클릭하십시오 전개 그리고 별칭 다음TestBotAlias
- 에 별칭 페이지 선택 언어 ~로 이동 영어 (미국).
- 럭셔리 고르다
BankingBotEnglish
에 대한 Lambda 버전 또는 별칭 고르다$LATEST
- Amazon Connect 콘솔로 이동하여 다음을 선택합니다. 연락 흐름.
- 를 다운로드 접촉 흐름 Amazon Lex 봇과 통합합니다.
- Amazon Lex 섹션에서 Amazon Lex 봇을 선택하고 Amazon Connect 고객 응대 흐름에서 사용할 수 있도록 설정합니다.
- 애플리케이션에 로드할 고객 응대 흐름을 선택합니다.
- "고객 입력 받기" 블록에 올바른 봇이 구성되어 있는지 확인하세요. 고객 응대 흐름에 전화번호를 추가합니다.
- "작업 대기열 설정" 블록에서 대기열을 선택합니다.
- 전화번호로 전화를 걸어 IVR 흐름을 테스트합니다.
- 솔루션을 테스트하십시오.
솔루션 테스트
Amazon Connect 전화번호로 전화를 걸어 봇과 상호 작용할 수 있습니다. 음성 및 DTMF를 사용하여 Amazon Lex V2 콘솔에서 직접 솔루션을 테스트할 수도 있습니다.
결론
사용자 정의 문법 슬롯은 대화에서 다양한 유형의 정보를 수집하는 기능을 제공합니다. 상담원에게 인계하는 등의 전환을 유연하게 포착할 수 있습니다. 또한 비즈니스 로직을 실행하기 전에 정보를 후처리할 수 있습니다. Amazon Lex V2 콘솔 또는 AWS SDK를 통해 문법 슬롯 유형을 활성화할 수 있습니다. 이 기능은 Amazon Lex가 운영되는 모든 AWS 리전에서 영어(호주), 영어(영국) 및 영어(미국) 로케일로 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 맞춤 문법 슬롯 유형 사용. 다음에 대한 Amazon Lex 설명서를 볼 수도 있습니다. SRGS or ECMAScript를
저자에 관하여
카이 로렉 전문 서비스 Amazon Connect 컨설턴트입니다. 그는 확장 가능한 고객 경험 솔루션을 설계하고 구현하는 일을 하고 있습니다. 여가 시간에는 스포츠, 스노보드 또는 산에서 하이킹을 하는 모습을 볼 수 있습니다.
하샬 핌팔쿠트 Amazon Lex 팀의 제품 관리자입니다. 그는 기계가 인간과 (잘) 소통할 수 있도록 노력하는 데 시간을 보냅니다.
- "
- 100
- 9
- 계정
- 자치령 대표
- All
- 아마존
- 양
- 어플리케이션
- 호주
- 가능
- AWS
- 은행
- 처음
- 블록
- 봇
- 빌드
- 사업
- 전화
- 방문객
- 포착
- 확인
- 확인하는 것이 좋다.
- 왼쪽 메뉴에서
- 암호
- 수집
- 수집
- 공통의
- 콘솔에서
- 컨설턴트
- CONTACT
- 제어
- 대화
- 대화
- 생성
- 관습
- 고객 경험
- 고객센터
- 설계
- 다른
- 숫자
- 직접
- 하지 않습니다
- 달러
- 편집자
- 유효한
- 가능
- 영어
- 예
- 출구
- 경험
- 먼저,
- 유연성
- 흐름
- 수행원
- 체재
- 발견
- 기능
- 자금
- 도움
- 방법
- How To
- HTTPS
- 사람의
- 인간
- 정보
- 입력
- 보험
- 통합
- 의지
- 대화형
- IT
- 키
- 언어
- 배우다
- LINK
- 하중
- 기계
- 매니저
- 모델
- 배우기
- 여러
- 번호
- 열 수
- 포인트 적립
- 정책
- 방법
- 프로덕트
- 링크를
- 제공
- 제공
- 공개
- 목적
- 의뢰
- 요청
- 필요
- 응답
- 소매
- 리뷰
- 길
- 규칙
- 달리는
- 확장성
- SDK
- 서비스
- 서비스
- 세트
- 단순, 간단, 편리
- So
- 해결책
- 솔루션
- 일부
- 구체적으로
- 스포츠
- 스타트
- Status
- 저장
- 저장
- SUPPORT
- 지원
- 시스템은
- 이야기
- 팀
- test
- 시간
- 오늘
- 이전
- 전송
- 전송
- 일반적으로
- Uk
- us
- 사용
- 확인
- 관측
- 목소리
- W3
- 뭐
- 이내
- 일하는
- 일
- XML