Lepiej rozumiemy mowę, jeśli mamy pewne tło na temat rozmowy. Weź pod uwagę agenta obsługi klienta w hurtowni części samochodowych, który pomaga w składaniu zamówień. Jeśli agent wie, że klient szuka opon, jest bardziej prawdopodobne, że rozpozna odpowiedzi (np. „Michelin”) na telefonie. Agenci często wychwytują takie wskazówki lub podpowiedzi na podstawie wiedzy o swojej domenie i dostępu do pulpitów analizy biznesowej. Amazonka Lex teraz obsługuje funkcję podpowiedzi, aby poprawić rozpoznawanie odpowiednich fraz w rozmowie. Możesz programowo udostępniać frazy jako wskazówki podczas interakcji na żywo, aby wpłynąć na transkrypcję wypowiadanych danych wejściowych. Lepsze rozpoznawanie prowadzi do efektywnych rozmów, skraca czas obsługi agentów i ostatecznie zwiększa satysfakcję klienta.
W tym poście dokonujemy przeglądu funkcji podpowiedzi środowiska uruchomieniowego i używamy ich do implementacji weryfikacji rozmówców na podstawie nazwiska panieńskiego matki.
Omówienie funkcji podpowiedzi w czasie wykonywania
Możesz podać listę wyrażeń lub słów, aby pomóc botowi w transkrypcji wprowadzanej mowy. Możesz używać tych wskazówek z wbudowanymi typami slotów, takimi jak imię i nazwisko, nazwy ulic, miasto, województwo i kraj. Możesz również skonfigurować je dla niestandardowych typów gniazd.
Możesz użyć możliwości transkrypcji nazw, które mogą być trudne do wymówienia lub zrozumienia. Na przykład w poniższej przykładowej rozmowie używamy go do transkrypcji imienia „Loreck”.
Rozmowa 1
IVR: Witamy w banku ACME. Jak mogę Ci dzisiaj pomóc?
Dzwoniący: Chcę sprawdzić stan mojego konta.
IVR: Jasne. Które konto mam podciągnąć?
Dzwoniący: sprawdzanie
IVR: Jaki jest numer konta?
Dzwoniący: 1111 2222 3333 4444
IVR: Do celów weryfikacji, jakie jest nazwisko panieńskie twojej matki?
Dzwoniący: Loreck
IVR: Dziękuję. Saldo na koncie czekowym wynosi 123 dolary.
Słowa podane jako wskazówki są preferowane w stosunku do innych podobnych słów. Na przykład w drugiej przykładowej konwersacji wskazówka dotycząca czasu wykonywania („Smythe”) jest wybierana zamiast bardziej popularnej transkrypcji („Smith”).
Rozmowa 2
IVR: Witamy w banku ACME. Jak mogę Ci dzisiaj pomóc?
Dzwoniący: Chcę sprawdzić stan mojego konta.
IVR: Jasne. Które konto mam podciągnąć?
Dzwoniący: sprawdzanie
IVR: Jaki jest numer konta?
Dzwoniący: 5555 6666 7777 8888
IVR: Do celów weryfikacji, jakie jest nazwisko panieńskie twojej matki?
Dzwoniący: Smythe
IVR: Dziękuję. Saldo na koncie czekowym wynosi 456 dolary.
Jeśli nazwa nie jest zgodna ze wskazówką dotyczącą czasu wykonywania, weryfikacja może się nie powieść i przekierować połączenie do agenta.
Rozmowa 3
IVR: Witamy w banku ACME. Jak mogę Ci dzisiaj pomóc?
Dzwoniący: Chcę sprawdzić stan mojego konta.
IVR: Jasne. Które konto mam podciągnąć?
Dzwoniący: Oszczędności
IVR: Jaki jest numer konta?
Dzwoniący: 5555 6666 7777 8888
IVR: Do celów weryfikacji, jakie jest nazwisko panieńskie twojej matki?
Gość: Jane
IVR: Wystąpił problem z Twoim kontem. Aby uzyskać wsparcie, zostaniesz przekierowany do agenta.
Omówienie rozwiązania
Przyjrzyjmy się ogólnej architekturze rozwiązania (patrz poniższy diagram):
- Używamy bota Amazon Lex zintegrowanego z Amazon Połącz przepływ kontaktów w celu zapewnienia konwersacji.
- Używamy haka dialogowego w bocie Amazon Lex, aby wywołać an AWS Lambda funkcja, która zapewnia podpowiedź w czasie wykonywania w poprzedniej turze rozmowy.
- Na potrzeby tego posta dane panieńskie matki używane do uwierzytelniania są przechowywane w Amazon DynamoDB tabela.
- Po uwierzytelnieniu dzwoniącego kontrola jest przekazywana do bota w celu wykonania transakcji (na przykład sprawdzenia salda)
Oprócz funkcji Lambda możesz również wysyłać wskazówki dotyczące czasu wykonywania do Amazon Lex V2 za pomocą PutSession
, RecognizeText
, RecognizeUtterance
lub StartConversation
operacje. Wskazówki dotyczące czasu działania można ustawić w dowolnym momencie rozmowy i są one utrwalane na każdym kroku, dopóki nie zostaną skasowane.
Wdróż przykładowego bota Amazon Lex
Aby utworzyć przykładowego bota i skonfigurować podpowiedzi do fraz środowiska uruchomieniowego, wykonaj następujące czynności. Tworzy to bota Amazon Lex o nazwie BankingBot
i jeden typ gniazda (accountNumber
).
- Pobierz Bot Amazon Lex.
- Na konsoli Amazon Lex wybierz Akcje, import.
- Wybierz plik
BankingBot.zip
pobrane i wybierz import. - Wybierz bota
BankingBot
na konsoli Amazon Lex. - Wybierz język Angielski (GB).
- Dodaj Budować.
- Pobierz wsparcie Kod lambda.
- W konsoli Lambda utwórz nową funkcję i wybierz Autor od zera.
- W razie zamówieenia projektu Nazwa funkcji, wchodzić
BankingBotEnglish
. - W razie zamówieenia projektu Czas pracywybierz Python 3.8.
- Dodaj Utwórz funkcję.
- W Kod źródłowy sekcja, otwarta
lambda_function.py
i usuń istniejący kod. - Pobierz kod funkcji i otwórz go w edytorze tekstu.
- Skopiuj kod i wprowadź go w puste pole kodu funkcji.
- Dodaj rozwijać.
- W konsoli Amazon Lex wybierz bota
BankingBot
. - Dodaj Rozlokowanie , a następnie Pseudonimy, a następnie wybierz alias
TestBotAlias
. - Na Pseudonimy wybierz stronę Języki i wybierz Angielski (GB).
- W razie zamówieenia projektu Źródło, wybierz bota
BankingBotEnglish
. - W razie zamówieenia projektu Wersja lambda lub alias, wchodzić
$LATEST
. - W konsoli DynamoDB wybierz Utwórz tabelę.
- Podaj nazwę jako
customerDatabase
. - Podaj klucz partycji jako
accountNumber
. - Dodaj przedmiot za pomocą
accountNumber: “1111222233334444”
imothersMaidenName “Loreck”
. - Dodaj przedmiot za pomocą
accountNumber: “5555666677778888”
imothersMaidenName “Smythe”
. - Upewnij się, że funkcja Lambda ma uprawnienia czytać z tabeli DynamoDB
customerDatabase
. - W konsoli Amazon Connect wybierz Przepływy kontaktów.
- W sekcji Amazon Lex wybierz swojego bota Amazon Lex i udostępnij go do użytku w przepływie kontaktów Amazon Connect.
- Pobierz przepływ kontaktu do integracji z botem Amazon Lex.
- Wybierz przepływ kontaktu, aby załadować go do aplikacji.
- Upewnij się, że odpowiedni bot jest skonfigurowany w bloku „Get Customer Input”.
- Wybierz kolejkę w bloku „Ustaw kolejkę roboczą”.
- Dodaj numer telefonu do przepływu kontaktów.
- Przetestuj przepływ IVR, dzwoniąc pod numer telefonu.
Przetestuj rozwiązanie
Możesz teraz zadzwonić pod numer telefonu Amazon Connect i wchodzić w interakcje z botem.
Wnioski
Podpowiedzi uruchomieniowe umożliwiają dynamiczne wpływanie na transkrypcję słów lub fraz w rozmowie. Możesz użyć logiki biznesowej, aby zidentyfikować wskazówki w miarę rozwoju rozmowy. Lepsze rozpoznawanie danych wprowadzanych przez użytkownika pozwala zapewnić lepsze wrażenia. Wskazówki dotyczące środowiska wykonawczego można skonfigurować za pomocą zestawu SDK Lex V2. Ta funkcja jest dostępna we wszystkich regionach AWS, w których Amazon Lex działa w języku angielskim (Australia), angielskim (UK) i angielskim (USA).
Aby dowiedzieć się więcej, zapoznaj się z wskazówki dotyczące czasu pracy.
O autorach
Kai Lorek jest konsultantem usług profesjonalnych Amazon Connect. Zajmuje się projektowaniem i wdrażaniem skalowalnych rozwiązań z zakresu obsługi klienta. W wolnym czasie można go spotkać uprawiającego sport, jeżdżącego na snowboardzie lub wędrującego po górach.
Anubhawa Miszra jest Product Managerem w AWS. Poświęca swój czas na zrozumienie klientów i projektowanie doświadczeń produktowych, aby sprostać ich wyzwaniom biznesowym.
Sravan Bodapati jest kierownikiem ds. nauk stosowanych w AWS Lex. Koncentruje się na budowaniu najnowocześniejszych rozwiązań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dla klientów AWS w przestrzeni ASR i NLP. W wolnym czasie lubi wędrować, uczyć się ekonomii, oglądać programy telewizyjne i spędzać czas z rodziną.
- Coinsmart. Najlepsza w Europie giełda bitcoinów i kryptowalut.
- Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. DARMOWY DOSTĘP.
- CryptoJastrząb. Radar Altcoin. Bezpłatna wersja próbna.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enhance-the-caller-experience-with-hints-in-amazon-lex/
- "
- 100
- dostęp
- Konto
- dodatek
- adres
- agentów
- Wszystkie kategorie
- Amazonka
- Zastosowanie
- architektura
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
- Australia
- uwierzytelniony
- Uwierzytelnianie
- samochód
- dostępny
- AWS
- tło
- Bank
- Blokować
- Bot
- Budowanie
- wbudowany
- biznes
- business intelligence
- wezwanie
- Gość
- wyzwania
- kontrola
- Dodaj
- Miasto
- kod
- wspólny
- Skontaktuj się
- Konsola
- konsultant
- skontaktuj się
- kontrola
- Rozmowa
- rozmowy
- kraj
- Stwórz
- tworzy
- zwyczaj
- klient
- doświadczenie klienta
- Zadowolenie klienta
- Obsługa klienta
- Klientów
- dane
- projektowanie
- trudny
- Nie
- dolarów
- domena
- podczas
- ekonomia
- krawędź
- redaktor
- wydajny
- Angielski
- Wchodzę
- przykład
- Przede wszystkim system został opracowany
- doświadczenie
- Doświadczenia
- członków Twojej rodziny
- i terminów, a
- pływ
- koncentruje
- następujący
- znaleziono
- funkcjonować
- Prowadzenie
- pomoc
- pomoc
- W jaki sposób
- HTTPS
- zidentyfikować
- wdrożenia
- wykonawczych
- wpływ
- wkład
- integrować
- zintegrowany
- Inteligencja
- wzajemne oddziaływanie
- problem
- IT
- Klawisz
- wiedza
- język
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- Prawdopodobnie
- Lista
- załadować
- poszukuje
- maszyna
- uczenie maszynowe
- kierownik
- Mecz
- jeszcze
- Nazwy
- numer
- koncepcja
- operacje
- Zlecenia
- Inne
- ogólny
- Zwroty
- gra
- punkt
- poprzedni
- Produkt
- profesjonalny
- zapewniać
- zapewnia
- cele
- rozpoznać
- przeglądu
- Trasa
- klientów
- skalowalny
- nauka
- Sdk
- wybrany
- usługa
- Usługi
- zestaw
- podobny
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- kilka
- Typ przestrzeni
- Spędzanie
- SPORTOWE
- Stan
- ulica
- wsparcie
- Wspierający
- podpory
- czas
- Opony
- już dziś
- transakcje
- tv
- typy
- Uk
- zrozumieć
- zrozumienie
- us
- posługiwać się
- Weryfikacja
- powitanie
- Co
- Co to jest
- słowa
- pracujący
- działa