Tegenwoordig kunnen klanten supporttickets inzamelen via meerdere kanalen, zoals internet, mobiel, chatbots, e-mails of telefoontjes. Wanneer een supportticket door een klant wordt aangemaakt, wordt het verwerkt en toegewezen aan een categorie op basis van de informatie in het ticket. Het wordt vervolgens doorgestuurd naar de steungroep voor oplossing volgens de categorie van het ticket. Geschat wordt dat een groot aantal supporttickets meestal niet naar de juiste groep wordt gerouteerd vanwege een onjuiste ticketcategorisatie. Verkeerd toegewezen tickets veroorzaken vertraging in de algehele oplossingstijd, wat vaak resulteert in ernstige ontevredenheid bij de klant. Het kan ook andere wijdverbreide gevolgen hebben, zoals financiรซle, operationele of andere zakelijke gevolgen. Daarom is ticketclassificatie tegenwoordig een essentiรซle taak voor elke organisatie. U kunt tickets weliswaar handmatig classificeren, maar het is foutgevoelig, niet kosteneffectief en schaalt niet.
AWS beheerde services (AMS) gebruikt Amazon begrijpt het aangepaste classificaties om inkomende verzoeken te categoriseren op resource- en bewerkingstype op basis van hoe de klant hun probleem heeft beschreven. Amazon Comprehend is een natuurlijke taalverwerkingsservice (NLP) die machine learning (ML) gebruikt om waardevolle inzichten en verbanden in tekst te ontdekken. AMS maakt gebruik van aangepaste classificaties om klantverzoeken te labelen met de juiste probleemtypen, resourcetype en resourceactie, waardoor klanttickets naar het MKB worden geleid. Amazon Comprehend-classificatie wordt gebruikt om kansen te vinden voor nieuwe interne automatiseringstools die AMS-ingenieurs kunnen gebruiken om aan de eisen van de klant te voldoen om handmatige inspanning en de kans op handmatige fouten te verminderen. De classificatiegegevens worden opgeslagen in een Amazon roodverschuiving cluster en gebruikt om klantverzoeken te analyseren en nieuwe kandidaten voor automatiseringstools te vinden. Deze automatisering resulteert in een verhoogde operationele efficiรซntie en lagere kosten.
In dit bericht laten we zien hoe managed service providers Amazon Comprehend kunnen gebruiken om de tickets te classificeren en te routeren, suggesties te geven op basis van de classificatie en de classificatiegegevens te gebruiken.
Overzicht oplossingen
Het volgende diagram toont de oplossingsarchitectuur.
De werkstroom is als volgt:
- Een klant dient het ticket in.
- Het ticketsysteem ontvangt het ticket van de klant en roept de ticketclassifier op AWS Lambda functie met de ticketdetails. Lambda is een serverloze, gebeurtenisgestuurde rekenservice waarmee u code kunt uitvoeren voor vrijwel elk type toepassing of backend-service zonder servers te hoeven inrichten of beheren. Lambda is gekozen voor de oplossing om kosten en onderhoudsinspanningen te verminderen.
- De Lambda-functie voor ticketclassificatie classificeert het ticket met Amazon Comprehend met behulp van de tickettitel en -beschrijving. Met Amazon Comprehend kun je het NLP-model trainen en zowel batch- als realtime classificaties bieden zonder infrastructuur te leveren en te onderhouden.
- De Lambda-functie van de ticketclassificatie stuurt de ticketclassificatiegegevens naar het Amazon Redshift-cluster via: Amazon Kinesis-gegevens Firehose. Kinesis Data Firehose is een extraheer-, transformatie- en laadservice (ETL) die streaminggegevens vastlegt, transformeert en levert aan datameren, datastores en analyseservices. Amazon Redshift gebruikt SQL om gestructureerde en semi-gestructureerde gegevens in datawarehouses, operationele databases en datameren te analyseren, met behulp van door AWS ontworpen hardware en ML om de beste prijsprestaties op elke schaal te leveren. Kinesis Data Firehose levert gegevens aan een Amazon eenvoudige opslagservice (Amazon S3) eerst een bucket en geeft vervolgens een Amazon Redshift COPY-opdracht om de gegevens in een Amazon Redshift-cluster te laden.
- De Lambda-functie van de ticketclassificator roept de Lambda-functie van de tickethandler aan.
- De Lambda-functie van de tickethandler voert code uit om de ticketafhandeling te helpen. In dit voorbeeld retourneert het de aanbevolen materialen voor het afhandelen van het ticket op basis van de classificatie.
- Ticketanalyse kan worden gedaan met Amazon QuickSight. Via ticketanalyse kunt u het meest gevraagde tickettype vinden. Op basis van de analyse ontdek je tickettrends en kansen om toptickettypes te automatiseren. QuickSight is een cloud-scale business intelligence (BI)-service die u kunt gebruiken om gemakkelijk te begrijpen inzichten te leveren aan de mensen met wie u werkt, waar ze ook zijn.
In de volgende secties leiden we u door de stappen om de oplossing te implementeren, de ticketclassificatie-infrastructuur te integreren met uw ticketingsysteem en de classificatiegegevens te gebruiken met QuickSight.
Implementeer de oplossing
In deze sectie doorlopen we de stappen om uw oplossingsbronnen in te richten en de benodigde infrastructuur te creรซren.
Configureer Amazon Begrijpen
In deze stap trainen we twee nieuwe aangepaste classificatiemodellen van Amazon Comprehend: Operation en Resource, en creรซren we een realtime analyse-eindpunt voor elk model.
Upload de trainingsgegevens
Voer de volgende stappen uit om de trainingsgegevens te uploaden:
- Downloaden ticket_training_data.zip en pak het bestand uit.
Deze map bevat de volgende twee bestanden:- training_data_operations.csv โ Dit bestand is een CSV-bestand met twee kolommen dat we gebruiken om het Operation-classificatiemodel te trainen. De eerste kolom bevat
class
, en de tweede kolom bevatdocument
. - training_data_resources.csv โ Dit bestand is een CSV-bestand met twee kolommen dat we gebruiken om het resourceclassificatiemodel te trainen. Zoals de
training_data_operations.csv
bestand, de eerste kolom bevatclass
, en de tweede kolom bevatdocument
.
- training_data_operations.csv โ Dit bestand is een CSV-bestand met twee kolommen dat we gebruiken om het Operation-classificatiemodel te trainen. De eerste kolom bevat
- Maak op de Amazon S3-console een nieuwe bucket voor Amazon Comprehend. Omdat S3-bucketnamen wereldwijd uniek zijn, moet u een unieke naam voor de bucket maken. Voor dit bericht noemen we het
comprehend-ticket-training-data
. Schakel versleuteling aan de serverzijde in en blokkeer openbare toegang bij het maken van de bucket. - Uploaden
training_data_operations.csv
entraining_data_resources.csv
naar de nieuwe S3-emmer.
Maak twee nieuwe modellen
Voer de volgende stappen uit om uw modellen te maken:
- Kies op de Amazon Comprehend-console Aangepaste classificatie in het navigatievenster.
- Kies Nieuw model maken.
- Lever de volgende informatie:
- Voor Modelnaam, ga naar binnen
ticket-classification-operation
. - Voor Taal, kiezen Engels.
- Voor Classificatiemodusselecteer Single-label-modus gebruiken.
- Voor Data formaatselecteer CSV-bestand.
- Voor Trainingsgegevensset, voer het S3-pad in voor
training_data_operations.csv
. - Voor Testgegevensbronselecteer Automatisch splitsen.
Autosplit selecteert automatisch 10% van uw verstrekte trainingsgegevens om als testgegevens te gebruiken. - Voor IAM-rolselecteer Maak een IAM-rol.
- Voor Toegangsrechten, kies de trainings-, test- en uitvoergegevens (indien gespecificeerd) in uw S3-buckets.
- Voor Achtervoegsel van naam, ga naar binnen
ticket-classification
.
- Voor Modelnaam, ga naar binnen
- Kies creรซren.
- Kies Nieuw model maken om uw resourceclassificatiemodel te maken.
- Lever de volgende informatie:
- Voor Modelnaam, ga naar binnen
ticket-classification-resource
. - Voor Taal, kiezen Engels.
- Voor Classificatiemodusselecteer Single-label-modus gebruiken.
- Voor Data formaatselecteer CSV-bestand.
- Voor Trainingsgegevensset, voer het S3-pad in voor
training_data_resources.csv
. - Voor Testgegevensbron, selecteer Automatisch splitsen.
- Voor IAM-rolselecteer Gebruik een bestaande IAM-rol.
- Voor Rol naam, kiezen
AmazonComprehendServiceRole-ticket-classification
.
- Voor Modelnaam, ga naar binnen
- Kies creรซren.
Amazon Comprehend verwerkt nu de CSV-bestanden en gebruikt ze om aangepaste classificaties te trainen. We gebruiken deze vervolgens om klantentickets te classificeren. Hoe groter en nauwkeuriger onze trainingsgegevens zijn, hoe nauwkeuriger de classificatie zal zijn.
Wacht tot de versiestatus wordt weergegeven als Trained
zoals hieronder. Het kan tot 1 uur duren om te voltooien, afhankelijk van de grootte van de trainingsgegevens.
Amazon Comprehend-eindpunten maken
Amazon Comprehend-eindpunten worden gefactureerd in stappen van 1 seconde, met een minimum van 60 seconden. Er blijven kosten in rekening worden gebracht vanaf het moment dat u het eindpunt start totdat het wordt verwijderd, zelfs als er geen documenten worden geanalyseerd. Voor meer informatie, zie Amazon begrijpt prijzen. Voer de volgende stappen uit om uw eindpunten te maken:
- Kies op de Amazon Comprehend-console Eindpunten in het navigatievenster.
- Kies Eindpunt maken om uw bewerkingsclassificatie-eindpunt te maken.
- Lever de volgende informatie:
- Voor Eindpuntnaam, ga naar binnen
ticket-classification-operation
. - Voor Aangepast modeltype:selecteer Aangepaste classificatie.
- Voor Classificatiemodel, kiezen ticket-classificatie-operatie.
- Voor Versie, kiezen Geen versienaam.
- Voor Aantal inferentie-eenheden (IU's), ga naar binnen
1
.
- Voor Eindpuntnaam, ga naar binnen
- Kies Eindpunt maken.
- Kies Eindpunt maken om het eindpunt voor resourceclassificatie te maken.
- Lever de volgende informatie:
- Voor Eindpuntnaam, ga naar binnen
ticket-classification-resource
. - Voor Aangepast modeltype:selecteer Aangepaste classificatie.
- Voor Classificatiemodel, kiezen ticket-classificatie-bron.
- Voor Versie, kiezen Geen versienaam.
- Voor Aantal inferentie-eenheden (IU's), ga naar binnen
1
.
- Voor Eindpuntnaam, ga naar binnen
- Kies Eindpunt maken.
Nadat u beide eindpunten hebt gemaakt, wacht u tot de status voor beide wordt weergegeven als Active
.
Test de Amazon Comprehend-eindpunten met realtime analyse
Voer de volgende stappen uit om uw eindpunten te testen:
- Kies op de Amazon Comprehend-console Realtime analyse in het navigatievenster.
- Voor Type analyseยธ selecteren Eigen.
- Voor EndpointKiezen ticket-classificatie-operatie.
- Voor Invoertekst, Vul het volgende in:
- Kies Analyseren.
De resultaten laten zien dat deUpdate
klasse heeft de hoogste betrouwbaarheidsscore. - Veranderen Endpoint naar ticket-classificatie-bron En kies Analyseren weer.
De resultaten laten zien dat de EC2
klasse heeft de hoogste betrouwbaarheidsscore.
Maak een geheim voor het Amazon Redshift-clusterwachtwoord
In deze stap maken we een AWS-geheimenmanager geheim voor uw Amazon Redshift-clusterwachtwoord. Secrets Manager helpt je geheimen te beschermen die nodig zijn om toegang te krijgen tot je applicaties, services en IT-bronnen. Met de service kunt u eenvoudig databasereferenties, API-sleutels en andere geheimen tijdens hun levenscyclus roteren, beheren en ophalen. In dit bericht slaan we het Amazon Redshift-clusterwachtwoord op in een Secrets Manager-geheim.
- Kies op de Secrets Manager-console Secrets in het navigatievenster.
- Kies Bewaar een nieuw geheim.
- Voor Geheim typeselecteer Ander soort geheim.
- Onder Sleutel/waarde-paren, stel uw sleutel in als
password
en waarde als uw Amazon Redshift-clusterwachtwoord.
Het wachtwoord moet tussen 8-64 tekens lang zijn en ten minste รฉรฉn hoofdletter, รฉรฉn kleine letter en รฉรฉn cijfer bevatten. Het kan elk afdrukbaar ASCII-teken zijn, behalve ' (enkele aanhalingstekens), ' (dubbele aanhalingstekens), , /, @ of spatie. - Kies Volgende.
- Voor Geheime naam, ga naar binnen
ClassificationRedshiftClusterPassword
. - Kies Volgende.
- In het Geheime rotatie sectie, kies Volgende.
- Controleer uw geheime configuratie en kies Shop.
Richt uw infrastructuur in met AWS CloudFormation
In deze stap leveren we de infrastructuur voor de oplossing met behulp van een AWS CloudFormatie stack.
Upload de Lambda-functiecode
Upload uw Lambda-functiecode voordat u de CloudFormation-stack start:
- Downloaden lambda_code.zip
- Open op de Amazon S3-console de bucket die u hebt gemaakt.
- Uploaden
lambda_code.zip
.
Maak uw CloudFormation-stack
Voer de volgende stappen uit om resources in te richten met AWS CloudFormation:
- Downloaden cloudformation_template.json.
- Kies op de AWS CloudFormation-console Maak een stapel.
- kies Met nieuwe middelen (standaard).
- Voor Sjabloonbron, kiezen Upload een sjabloonbestand.
- Kies de gedownloade CloudFormation-sjabloon.
- Kies Volgende.
- Voor Stack naam, ga naar binnen
Ticket-Classification-Infrastructure
. - In het parameters sectie, voer de volgende waarden in:
- Voor ClassificatieRoodverschuivingClusterNodeType, voer het type Amazon Redshift-clusterknooppunt in. dc2.large is de standaardinstelling.
- Voor ClassificatieRoodverschuivingClusterWachtwoordGeheimeNaam, voer de geheime naam van Secrets Manager in die het Amazon Redshift-clusterwachtwoord opslaat.
- Voor ClassificatieRoodverschuivingClusterSubnetId, voer de subnet-ID in waar het Amazon Redshift-cluster wordt gehost. Het subnet moet zich binnen de VPC bevinden die u noemde in de
ClassificationRedshiftClusterVpcId
parameter. - Voor ClassificatieRoodverschuivingClusterGebruikersnaam, voer de gebruikersnaam van het Amazon Redshift-cluster in.
- Voor ClassificatieRoodverschuivingClusterVpcId, voer de VPC-ID in waar het Amazon Redshift-cluster wordt gehost.
- Voor LambdaCodeS3Emmer, voer de S3-bucketnaam in waar je de Lambda-code hebt geรผpload.
- Voor LambdaCodeS3Sleutel, voer de Amazon S3-sleutel van het implementatiepakket in.
- Voor QuickSight-regio, voer de regio in voor QuickSight. De regio voor QuickSight moet consistent zijn met de regio die u gebruikt voor Amazon Comprehend en de S3-bucket.
- Kies Volgende.
- In het Configureer stapelopties sectie, kies Volgende.
- In het Beoordeling sectie, selecteer Ik erken dat AWS CloudFormation IAM-bronnen kan creรซren.
- Kies Maak een stapel.
Configureer uw Amazon Redshift-cluster
In deze stap schakelt u controlelogboekregistratie in en voegt u de nieuwe tabel toe aan het Amazon Redshift-cluster dat is gemaakt via de CloudFormation-sjabloon.
Auditregistratie is niet standaard ingeschakeld in Amazon Redshift. Wanneer u logboekregistratie op uw cluster inschakelt, exporteert Amazon Redshift logboeken naar Amazon Cloud Watch, die gegevens vastleggen vanaf de tijd dat de auditregistratie is ingeschakeld tot de huidige tijd. Elke logboekupdate is een voortzetting van de vorige logboeken.
Auditregistratie inschakelen
U kunt deze stap overslaan als u geen controlelogboekregistratie nodig heeft voor uw Amazon Redshift-cluster.
- Kies op de Amazon Redshift-console Clusters in het navigatievenster.
- Kies het Amazon Redshift-cluster beginnend met
classificationredshiftcluster-
. - Op de Properties tabblad, kies Edit.
- Kies Controlelogboek bewerken.
- Voor Auditregistratie configurerenKiezen Turn on .
- Voor Type logboekexpert, kiezen CloudWatch.
- Selecteer alle logtypes.
- Kies Wijzigingen opslaan.
Nieuwe tabel maken
Voer de volgende stappen uit om een โโnieuwe tabel te maken:
- Kies op de Amazon Redshift-console Gegevens opvragen.
- Kies Query in query-editor v2.
- Op de Database pagina, kies je cluster.
- Voor Database, ga naar binnen
ticketclassification
. - Voer de gebruikersnaam en het wachtwoord in die u hebt geconfigureerd in de CloudFormation-stackparameters.
- Kies Verbinding maken.
- Wanneer de verbinding tot stand is gebracht, kiest u het plusteken en opent u een nieuw zoekvenster.
- Voer de volgende vraag in:
- Kies lopen.
Test de classificatie-infrastructuur
Nu is de infrastructuur voor ticketclassificatie klaar. Laten we, voordat we integreren met uw ticketsysteem, eerst de classificatie-infrastructuur testen.
Doe de test
Voer de volgende stappen uit om de test uit te voeren:
- Kies op de Lambda-console Functies in het navigatievenster.
- Kies de functie die begint met
Ticket-Classification-Inf-TicketClassifier
. - Op de test tabblad, kies Testgebeurtenis.
- Voor Naam, ga naar binnen
TestTicket
. - Voer de volgende testgegevens in:
- Kies test.
Het ticket wordt geclassificeerd en de classificatiegegevens worden opgeslagen in het Amazon Redshift-cluster. Na de classificatie wordt de Lambda-functie van de tickethandler uitgevoerd, die het ticket afhandelt op basis van de classificatie, inclusief het aanbevelen van materialen om technici te ondersteunen.
Controleer het testlogboek van de ticketclassificatie
Voer de volgende stappen uit om het testlogboek te controleren:
- Kies in het resultaatgedeelte van de test Logs, of kies Bekijk logboeken in CloudWatch op de monitor Tab.
- Kies de logstream.
U kunt de logboeken bekijken in de volgende schermafbeelding, die de uitvoer van Amazon Comprehend en de uiteindelijke topclassificatie van het ticket laat zien. In dit voorbeeld is het testticket geclassificeerd als: Resource=EC2
, Operation=Update
.
Controleer de output van de ticketclassificatie in het Amazon Redshift-cluster
Voer de volgende stappen uit om de uitvoer in uw cluster te valideren:
- Kies op de Amazon Redshift-queryeditor v2-console het plusteken om een โโnieuw queryvenster te openen.
- Voer de volgende vraag in:
- Kies lopen.
De volgende schermafbeelding toont de ticketclassificatie. Als het nog niet beschikbaar is, wacht dan een paar minuten en probeer het opnieuw (Kinesis Data Firehose heeft wat tijd nodig om de gegevens te pushen). We kunnen deze gegevens nu gebruiken in QuickSight.
Controleer het testlogboek van de tickethandler
Nadat de ticketclassificator de classificatiegegevens in het Amazon Redshift-cluster heeft gepusht, wordt de Lambda-functie van de tickethandler uitgevoerd, die het ticket afhandelt op basis van de classificatie, inclusief het aanbevelen van materialen om technici te ondersteunen. In dit voorbeeld retourneert de tickethandler aanbevolen materialen, waaronder het runbook, AWS-documentatie en SSM-documenten, zodat ondersteuning ernaar kan verwijzen bij het afhandelen van het ticket. U kunt de output integreren met uw ticketverwerkingssysteem en u kunt de verwerkingsprocessen aanpassen in de Lambda-functiecode. In deze stap gaan we na welke aanbevelingen zijn gedaan.
- Kies op de Lambda-console Functies in het navigatievenster.
- Kies de Lambda-functie die begint met
Ticket-Classification-Inf-TicketHandlerLambdaFunct
. - Op de monitor tabblad, kies Bekijk logboeken in CloudWatch.
- Kies de logstream.
De volgende schermafbeelding toont de logboeken. U kunt de uitvoer van Amazon Comprehend zien en de lijst met aanbevolen AWS-documenten en SSM-documenten voor het ticket dat is geclassificeerd als Update EC2
. U kunt uw eigen runbooks, documenten, SSM-documenten of andere materialen toevoegen aan de Lambda-functiecode.
Integreer de ticketclassificatie-infrastructuur met uw ticketingsysteem
In dit gedeelte lopen we door de stappen om uw ticketingclassificatie-infrastructuur te integreren met uw ticketingsysteem en uw configuratie aan te passen.
De meeste ticketsystemen hebben een triggerfunctie, waarmee u code kunt uitvoeren wanneer het ticket wordt ingediend. Stel uw ticketingsysteem in om de Lambda-functie van de ticketclassificatie op te roepen met de volgende geformatteerde invoer:
Als u de invoer wilt aanpassen, wijzigt u de Lambda-functiecode van de ticketclassificatie. U moet parameters toevoegen of verwijderen (regels 90-105) en de invoer voor Amazon Comprehend aanpassen (regels 15-17).
U kunt de Lambda-functie van de tickethandler aanpassen om automatisering uit te voeren of de aanbevelingen te bewerken. U kunt bijvoorbeeld de interne opmerking toevoegen aan het ticket met de aanbevelingen. Om aan te passen, opent u de Lambda-code van de tickethandler en bewerkt u regels 68-70 en 75-81.
Classificatiegegevens gebruiken met QuickSight
Nadat u de ticketclassificatie-infrastructuur met uw ticketsysteem hebt geรฏntegreerd, worden de ticketclassificatiegegevens opgeslagen in het Amazon Redshift-cluster. U kunt QuickSight gebruiken om deze gegevens te controleren en rapporten te genereren. In dit voorbeeld genereren we een QuickSight-analyse met de classificatiegegevens.
Meld u aan voor QuickSight
Als je QuickSight nog niet hebt, meld je dan aan met de volgende stappen:
- Kies op de QuickSight-console Meld u aan voor QuickSight.
- Kies Standaard.
- Onder QuickSight-regio, kies de regio die u hebt geconfigureerd in de CloudFormation-parameter
QuickSightRegion
. - Onder Account informatie, voer uw QuickSight-accountnaam en e-mailadres voor melding in.
- Onder QuickSight-toegang tot AWS-servicesselecteer Amazon roodverschuiving.
- Als u toegang en automatische detectie voor andere bronnen wilt toestaan, selecteert u deze ook.
- Kies Finish.
- Kies Ga naar Amazon QuickSight nadat u bent aangemeld.
Verbind uw Amazon Redshift-cluster met QuickSight
Voer de volgende stappen uit om uw cluster te verbinden met QuickSight als gegevensbron:
- Kies op de QuickSight-console datasets in het navigatievenster.
- Kies Nieuwe dataset.
- Kies Roodverschuiving automatisch ontdekt.
- Lever de volgende informatie:
- Voor Naam gegevensbron, ga naar binnen
ticketclassification
. - Voor Instantie-ID, kies het Amazon Redshift-cluster beginnend met
classificationredshiftcluster-
. - Voor Connectie type, kiezen Openbaar netwerk.
- Voor Database naam, ga naar binnen
ticketclassification
. - Voer de gebruikersnaam en het wachtwoord van de Amazon Redshift-cluster in die u hebt geconfigureerd in de CloudFormation-stackparameters.
- Voor Naam gegevensbron, ga naar binnen
- Kies Verbinding valideren om te zien of de verbinding werkt.
Als het niet werkt, is dit waarschijnlijk te wijten aan het gebruik van de verkeerde gebruikersnaam en wachtwoord, of is de QuickSight-regio anders dan wat u hebt opgegeven in de CloudFormation-stack. - Kies Maak een gegevensbron.
- In het Kies je tafel sectie, selecteer de
tickets
tafel. - Kies kies.
- kies Importeer naar SPICE voor snellere analyses.
SPICE is de supersnelle, parallelle, in-memory rekenmachine van QuickSight. Het is ontworpen om snel geavanceerde berekeningen uit te voeren en gegevens te verstrekken. Importeren (ook wel inname) uw gegevens in SPICE kunnen tijd en geld besparen. Voor meer informatie over SPICE, zie: Gegevens importeren in SPICE. Als u de foutmelding "Niet genoeg SPICE-capaciteit" krijgt, koop dan meer SPICE-capaciteit. Voor meer informatie, zie: SPICE-capaciteit kopen in een AWS-regio. - Kies Visualiseer.
Een analyserapport voor ticketclassificatie maken
Zodra u klaar bent met het maken van de gegevensset, kunt u de nieuwe QuickSight-analyse zien. In dit gedeelte doorlopen we de stappen om een โโanalyserapport voor ticketclassificatie te maken, inclusief een draaitabel, cirkeldiagrammen en lijndiagrammen.
- Kies Handtekening.
- Onder Visuele typen, kies de draaitabel.
- Slepen
operation
oppompen van Lijst met velden naar Rijen. - Slepen
resource
oppompen van Lijst met velden naar columns. - Op de Toevoegen menu, kies Voeg visueel toe.
- Onder Visuele typen, kies het cirkeldiagram.
- Slepen
operation
oppompen van Lijst met velden naar Groep / kleur. - Op de Toevoegen menu, kies Voeg visueel toe weer.
- Onder Visuele typen, kies opnieuw het cirkeldiagram.
- Slepen
resource
oppompen van Lijst met velden naar Groep / kleur. - Op de Toevoegen menu, kies Voeg visueel toe weer.
- Onder Visuele typen, kies het lijndiagram.
- Slepen
creation_time
oppompen van Lijst met velden naar X-as. - Slepen
operation
oppompen van Lijst met velden naar Kleur. - Op de Toevoegen menu, kies Voeg visueel toe weer.
- Onder Visuele typen, kies opnieuw het lijndiagram.
- Slepen
creation_time
oppompen van Lijst met velden naar X-as. - Slepen
operation
oppompen van Lijst met velden naar Kleur. - Wijzig het formaat en de volgorde van de grafieken indien nodig.
- Kies Opslaan als.
- Voer een naam in voor uw analyse en kies Bespaar.
Gefeliciteerd! Je eerste ticketanalyse is klaar. Zodra u meer gegevens heeft, ziet de analyse eruit als de volgende schermafbeelding.
Opruimen
In deze stap ruimen we de bronnen op die we met verschillende services hebben gemaakt.
Amazon begrijpt het
Voer de volgende stappen uit om uw eindpunten te verwijderen:
- Kies op de Amazon Comprehend-console Eindpunten in het navigatievenster.
- Selecteer het
endpoint ticket-classification-operation
. - Kies Verwijder en volg de aanwijzingen.
- Herhaal deze stappen om de
ticket-classification-resource
eindpunt.
Verwijder vervolgens de aangepaste classificaties die u hebt gemaakt. - Kies Aangepaste classificatie in het navigatievenster.
- Selecteer het
classification ticket-classification-operation
. - kies Geen versienaam.
- Kies Verwijder en volg de aanwijzingen.
- Herhaal deze stappen om de
ticket-classification-resource
classificatie.
Amazon S3
Ruim vervolgens de S3-bucket op die u hebt gemaakt.
- Selecteer op de Amazon S3-console de bucket die je hebt gemaakt.
- Verwijder alle objecten in de emmer.
- Verwijder de emmer.
Amazon QuickSight
Verwijder de QuickSight-analyses en dataset die u hebt gemaakt.
- Kies op de QuickSight-console analyses in het navigatievenster.
- Kies het optiepictogram (drie stippen) op de analyse die u hebt gemaakt.
- Kies Verwijder en volg de aanwijzingen.
- Kies datasets in het navigatievenster.
- Kies de
tickets
gegevensset. - Kies Gegevensset verwijderen en volg de aanwijzingen.
AWS CloudFormatie
Ruim de resources op die u hebt gemaakt als onderdeel van de CloudFormation-stack.
- Kies op de AWS CloudFormation-console Stacks in het navigatievenster.
- Kies de
Ticket-Classification-Infrastructure
stack. - Op de Resources tabblad, kies de fysieke ID van
ClassificationDeliveryStreamS3Bucket
.
De Amazon S3-console wordt geopend. - Verwijder alle objecten in deze bucket.
- Keer terug naar de AWS CloudFormation-console, kies Verwijderen volg de aanwijzingen.
AWS-geheimenmanager
Verwijder ten slotte het geheim van Secrets Manager.
- Selecteer op de Secrets Manager-console het geheim
ClassificationRedshiftClusterPassword
. - Op de Acties menu, kies Geheim verwijderen.
- Stel de wachttijd in op 7 dagen en kies Schema verwijderen.
Uw geheim wordt na 7 dagen automatisch verwijderd.
Conclusie
In dit bericht heb je geleerd hoe je AWS-services kunt gebruiken om een โโautomatisch classificatie- en aanbevelingssysteem te creรซren. Deze oplossing helpt uw โโorganisaties bij het bouwen van de volgende workflow:
- Classificeer verzoeken van klanten.
- Beveel geautomatiseerde oplossingen aan.
- Analyseer de classificaties van klantverzoeken en ontdek de belangrijkste klantverzoeken.
- Breng een nieuwe geautomatiseerde oplossing uit en verhoog het automatiseringspercentage.
Voor meer informatie over Amazon Comprehend, zie: Amazon Begrijpen Documentatie. Je kunt ook andere Amazon Comprehend-functies ontdekken en inspiratie opdoen van andere AWS-blogberichten over het gebruik van Amazon Comprehend voorbij classificatie.
Over de auteurs
Seongyeol Jerry Cho is een Senior Systems Development Engineer bij AWS Managed Services in Sydney, Australiรซ. Hij richt zich op het bouwen van zeer schaalbare en geautomatiseerde software voor cloudbewerkingen met behulp van een verscheidenheid aan technologieรซn, waaronder machine learning. Naast zijn werk houdt hij van reizen, kamperen, lezen, koken en hardlopen.
Manu Sasikumar is Senior Systems Engineer Manager bij AWS Managed Services. Manu en zijn team richten zich op het bouwen van krachtige en gebruiksvriendelijke automatiseringen om handmatige inspanningen te verminderen, en het bouwen van op AI en ML gebaseerde oplossingen voor het beheren van klantverzoeken. Naast zijn werk brengt hij zijn vrije tijd graag door met zijn gezin en maakt hij deel uit van verschillende humanitaire en vrijwilligersactiviteiten.
- Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. GRATIS TOEGANG.
- CryptoHawk. Altcoin-radar. Gratis proefversie.
- Bron: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-service-providers-can-use-natural-language-processing-to-gain-insights-from-customer-tickets-with-amazon- begrijpen/
- "
- 100
- 7
- a
- Over
- toegang
- Volgens
- Account
- accuraat
- over
- Actie
- activiteiten
- adres
- vergevorderd
- AI
- Alles
- toestaat
- al
- Hoewel
- Amazone
- analyse
- analytics
- analyseren
- api
- Aanvraag
- toepassingen
- passend
- architectuur
- toegewezen
- controleren
- Australiรซ
- automatiseren
- geautomatiseerde
- Automatisch
- webmaster.
- Automatisering
- Beschikbaar
- AWS
- omdat
- vaardigheden
- wezen
- onder
- BEST
- tussen
- Verder
- Blok
- Blog
- grens
- bouw
- Gebouw
- bedrijfsdeskundigen
- business intelligence
- Bellen
- kandidaten
- Inhoud
- vangen
- captures
- Categorie
- Veroorzaken
- kansen
- kanalen
- tekens
- lasten
- Grafieken
- Kies
- uitgekozen
- klasse
- classificatie
- Cloud
- code
- Kolom
- compleet
- Berekenen
- vertrouwen
- Configuratie
- Verbinden
- versterken
- aansluitingen
- consequent
- troosten
- bevat
- voortzetten
- kostenefficient
- en je merk te creรซren
- aangemaakt
- Wij creรซren
- het aanmaken
- Geloofsbrieven
- gewoonte
- klant
- Klanten
- aan te passen
- gegevens
- Database
- databanken
- vertraging
- levert
- Afhankelijk
- inzet
- beschreven
- gegevens
- Ontwikkeling
- anders
- Onthul Nu
- documenten
- Nee
- verdubbelen
- gemakkelijk
- gemakkelijk te gebruiken
- editor
- doeltreffendheid
- inspanning
- in staat stellen
- maakt
- encryptie
- Endpoint
- Motor
- ingenieur
- Ingenieurs
- Enter
- essentieel
- geschat
- voorbeeld
- Behalve
- bestaand
- expert
- familie
- Kenmerk
- Voordelen
- financieel
- Voornaam*
- Focus
- richt
- volgen
- volgend
- volgt
- oppompen van
- vervullen
- functie
- voortbrengen
- Wereldwijd
- Groep
- Behandeling
- Hardware
- hulp
- helpt
- Hoge
- zeer
- gehost
- Hoe
- How To
- HTTPS
- Humanitaire
- ICON
- uitvoeren
- importeren
- Inclusief
- Laat uw omzet
- meer
- informatie
- Infrastructuur
- invoer
- inzichten
- Inspiratie
- integreren
- Intelligentie
- kwestie
- problemen
- IT
- sleutel
- toetsen
- label
- taal
- Groot
- groter
- lancering
- geleerd
- leren
- Waarschijnlijk
- Lijn
- lijnen
- Lijst
- laden
- Kijk
- machine
- machine learning
- gemaakt
- onderhoud
- beheer
- beheerd
- manager
- beheren
- handboek
- handmatig
- materieel
- vermeld
- macht
- minimum
- ML
- Mobile
- model
- modellen
- geld
- meer
- meervoudig
- namen
- Naturel
- Navigatie
- noodzakelijk
- behoeften
- notificatie
- aantal
- open
- opent
- operatie
- Operations
- Kansen
- Opties
- organisatie
- organisaties
- Overige
- totaal
- het te bezitten.
- pakket
- deel
- Wachtwoord
- Mensen
- prestatie
- periode
- Fysiek
- Spil
- krachtige
- presenteren
- vorig
- prijs
- processen
- verwerking
- beschermen
- zorgen voor
- mits
- providers
- publiek
- inkomsten
- verhogen
- lezing
- real-time
- bevelen
- verminderen
- Gereduceerd
- regio
- verslag
- Rapporten
- te vragen
- verzoeken
- Voorwaarden
- hulpbron
- Resources
- verkregen
- Resultaten
- Retourneren
- weg
- lopen
- lopend
- schaalbare
- Scale
- seconden
- Serverless
- service
- Diensten
- reeks
- teken
- Eenvoudig
- single
- Maat
- So
- Software
- solide
- oplossing
- Oplossingen
- sommige
- Tussenruimte
- Uitgaven
- stack
- standaard
- begin
- starts
- Status
- mediaopslag
- shop
- winkels
- stream
- streaming
- gestructureerde
- ingediend
- ondersteuning
- sydney
- system
- Systems
- team
- Technologies
- proef
- Testen
- De
- daarbij
- drie
- Door
- overal
- ticket
- tickets
- niet de tijd of
- Titel
- tools
- tools
- top
- Trainingen
- Transformeren
- reizen
- Trends
- types
- ontdekken
- unieke
- eenheden
- bijwerken
- .
- doorgaans
- GMT
- gebruik maken van
- waarde
- variรซteit
- divers
- versie
- Bekijk
- vrijwilliger
- wachten
- web
- Wat
- WIE
- wijd verspreid
- binnen
- zonder
- Mijn werk
- Bedrijven
- Your