Interfaces de conversação (ou chatbots) podem fornecer uma interface intuitiva para processos como criação e monitoramento de tickets. Vamos considerar uma situação em que uma contratação recente de sua equipe é necessária para cortar ingressos para equipamentos de escritório. Para isso, eles precisam interagir com um software de emissão de bilhetes que a organização usa. Isso geralmente requer o acesso ao sistema de tíquetes, saber qual tíquete abrir e, em seguida, rastrear o tíquete manualmente durante o processo até a conclusão. Neste post, mostramos como integrar um Amazon-Lex chatbot com ServiceNow . O bot facilitará a criação e o rastreamento de tickets para atividades do dia a dia, como a emissão de novos equipamentos de escritório para novas contratações. Você também pode integrar a experiência em uma chamada de suporte ao cliente para criar tíquetes para os chamadores.
Visão geral da solução
O diagrama a seguir ilustra o fluxo de trabalho da solução.
A solução inclui as seguintes etapas:
- Um usuário envia uma mensagem para criar um ticket ou obter tickets pendentes na fila por meio de um aplicativo do Slack.
- O Slack encaminha a mensagem para ser processada pelo Amazon Lex.
- O Amazon Lex invoca a função Lambda de cumprimento:
- Amazon Lex envia o evento para o fulfillment AWS Lambda função.
- A função do AWS Lambda processa a mensagem e faz solicitações HTTP para a instância de back-end do ServiceNow.
- A resposta é enviada ao usuário:
- A instância ServiceNow retorna uma resposta à função Lambda de cumprimento.
- A função Fulfillment Lambda retorna a resposta ao bot do Amazon Lex com base no Sentiment.
- O Amazon Lex retorna a resposta ao usuário por meio do bot do Slack.
- O usuário pode ver a resposta no bot do Slack e responder com outra consulta.
Para implementar essa arquitetura, você cria o seguinte:
- Uma instância do ServiceNow
- A função Lambda de cumprimento
- Um bot do Amazon Lex
- Um aplicativo Slack
Pré-requisitos
Antes de começar, verifique se você tem os seguintes pré-requisitos:
- Uma conta Slack
- Uma conta de desenvolvedor do ServiceNow
- Um ativo Conta da AWS com permissão para criar e modificar Gerenciamento de acesso e identidade da AWS recursos (IAM)
Crie a instância de desenvolvedor do ServiceNow
Para criar sua instância do ServiceNow, conclua as etapas a seguir:
Você recebe um e-mail com um ambiente de sandbox pessoal no formato devNNNNN.service-now.com
.
Esta etapa envia um e-mail de verificação para o e-mail que você usou durante o processo de inscrição.
Você é perguntado se precisa de um IDE orientado ao desenvolvedor ou de uma experiência guiada.
- Para esta postagem, escolha Eu preciso de uma experiência guiada.
- Marque a caixa de seleção para concordar com os termos de serviço e escolha Concluir configuração.
Você é redirecionado para uma página em que deve poder ver que a instância está sendo configurada.
Quando a instância estiver pronta, você poderá ver os detalhes da instância.
Você precisa fazer login como usuário administrador do sistema para poder visualizar os incidentes do ServiceNow.
- Navegue até o seguinte URL (substitua
https://devNNNNN.service-now.com
com seu próprio URL de instância que você anotou anteriormente):https://devNNNNN.service-now.com/nav_to.do?uri=change_request_list.do
. - Faça login usando o nome de usuário
admin
e a senha que você anotou anteriormente.
Você é redirecionado para o console do ServiceNow.
- Escolha Incidentes no painel de navegação.
Os critérios de pesquisa padrão devem mostrar um incidente de amostra.
- Se você remover todos os critérios de pesquisa e escolher Execute, você poderá ver todos os incidentes do ServiceNow disponíveis.
A captura de tela a seguir mostra a pesquisa sem filtros e os incidentes de exemplo do ServiceNow.
Criar a função Lambda
Agora que você configurou uma instância do ServiceNow e fez login para verificar os incidentes, está pronto para configurar a solução. A primeira etapa é criar a função do Lambda e configurar as variáveis de ambiente para essa função para armazenar a URL e as credenciais da instância do ServiceNow de maneira segura e para que a função use a conta da instância do ServiceNow.
Criar a função Lambda de cumprimento
Nesta etapa, você cria uma função do Lambda que ajuda o bot do Amazon Lex a se comunicar com o ServiceNow para criar ou descrever os incidentes e tem alguma lógica para estruturar uma resposta ao Amazon Lex com base na análise de sentimento que o Amazon Lex encaminha ao Lambda. Para criar sua função, conclua as etapas a seguir:
- No console do Lambda, escolha Funções no painel de navegação.
- Escolha Criar função.
- Selecionar Autor do zero.
- Escolha Nome da função, insira um nome (para esta postagem,
ChatBotLambda
). - Escolha Runtime, escolha Node.js 14x.
Usamos o tempo de execução do Node.js mais recente (no momento da redação deste artigo), mas você pode usar o tempo de execução de sua preferência.
- Para as permissões de função, selecione Crie uma nova função com permissões básicas do Lambda.
- Use a política
AWSLambdaBasicExecutionRole
.
Essa função de execução deve ser suficiente para esta postagem. Para mais informações, veja Função de execução do AWS Lambda.
- Escolha Criar função.
- Depois de criar a função, você pode usar o editor embutido para editar o código para index.js.
Veja a seguir um código de exemplo para a função que você está usando como camada de computação para nossa lógica:
Antes de passar para a próxima etapa, não se esqueça de escolher Implantação para implantar este código para o $LATEST
versão da função Lambda.
Configurar a função Lambda de cumprimento
Em seguida, você cria as seguintes variáveis de ambiente com valores apropriados. Você usa essas variáveis para armazenar com segurança a URL da instância do ServiceNow e as credenciais que a função usa para se conectar à instância do ServiceNow. Sempre que o usuário envia uma mensagem por meio do bot do Amazon Lex para criar ou obter tíquetes de incidentes, essa função do Lambda é invocada para fazer uma solicitação à instância do ServiceNow para criar ou obter os incidentes. Portanto, ele precisa do URL e das credenciais da instância para se conectar à instância.
- SERVICENOW_HOST – O nome de domínio para a instância ServiceNow que você criou anteriormente
- SERVIÇONOW_USERNAME – O nome de usuário para a função de administrador do sistema (
admin
) - SERVICENOW_PASSWORD – A senha que você recebeu anteriormente
Essas variáveis estão disponíveis no Configuração guia, conforme mostrado na captura de tela a seguir.
Criar o chatbot do Amazon Lex
Agora que você criou a função do Lambda, crie a interface de conversação (o chatbot) usando o Amazon Lex. Para este post, você cria o chatbot IncidentBot
para se comunicar com o ServiceNow e ler ou criar tíquetes de incidentes para processar os eventos. Esse tipo de bot pode ser criado para organizações ou empresas que possuem várias interfaces para sistemas internos, desde RH até viagens e suporte, que os funcionários devem memorizar para marcadores. O chatbot também realiza uma análise de sentimento nas mensagens dos usuários enviadas pelo bot e retorna uma resposta com base no sentimento detectado.
Você cria duas intenções:
- Obter Bilhete – Obtém os tickets existentes do ServiceNow
- RegistroTicket – Envia um novo ticket, que cria um incidente ServiceNow em nossa instância
Esta postagem usa a seguinte conversa para modelar um bot:
- Usuário: Crie um tíquete de incidente para solicitar um novo laptop.
- IncidentBot: Feito! Abri um tíquete de incidente para você no ServiceNow. O número do seu bilhete é: INC0010006.
- Usuário: Liste os 2 principais incidentes.
- IncidentBot: Aqui estão os 2 incidentes mais recentes: Record 1 encomende um novo laptop. Registro 2 solicita acesso ao ServiceNow. Fim dos bilhetes.
A função Lambda que você configurou anteriormente só funciona com Lex V2. Se você estiver usando o console V1, escolha Experimente o novo console Lex V2 conforme mostrado na captura de tela a seguir, ou escolha Mude para o novo console Lex V2 no painel de navegação.
Conclua as etapas a seguir para criar seu chatbot:
- Baixe o arquivo IncidentBot.zip.
- No console do Amazon Lex, escolha Bots no painel de navegação.
- No Açao Social menu, escolha importação.
- Escolha Nome do bot, entrar
IncidentBot
. - Escolha Arquivo de entrada¸ escolher Procurar arquivo e escolha o arquivo .zip que você baixou.
- Selecionar Crie uma função com permissões básicas do Amazon Lex.
Isso cria uma nova função do IAM que o chatbot usa para fazer solicitações a outros serviços da AWS.
- Na seção Lei de proteção à privacidade on-line infantil (COPPA), selecione Não (COPPA não se aplica a este exemplo).
- Mantenha os campos restantes em seu padrão e escolha Criar bot.
- Quando o bot estiver disponível, escolha Alias no painel de navegação para ver o alias criado para este bot.
- Escolha o apelido
TestBotAlias
para ver os detalhes do alias.
Conforme mostrado na captura de tela a seguir, este chatbot usa apenas o idioma inglês (EUA).
Para ter uma conversa eficaz, é importante entender o sentimento e responder adequadamente. Em uma conversa, um simples reconhecimento ao falar com um usuário insatisfeito pode ser útil, como: "Lamento que você esteja tendo um dia ruim".
Para alcançar esse fluxo de conversa com um bot, você precisa detectar o sentimento expresso pelo usuário e reagir adequadamente. Anteriormente, você precisava criar uma integração personalizada usando Amazon Comprehend APIs. No momento da redação deste artigo, você pode determinar o sentimento nativamente no Amazon Lex.
Você pode habilitar a análise de sentimentos no bot Lex V2 editando o alias.
- Na página de detalhes do alias, escolha Editar.
- Selecionar Ativar análise de sentimento e escolha Confirmar.
Para esta postagem, você analisa as mensagens que recebe dos usuários finais para entender seu humor e retornar a resposta apropriada, que é regida pela lógica do Lambda que usa o sentimento detectado para alterar o texto da resposta de acordo.
- Para adicionar a função ao alias, na página de detalhes do alias, escolha Inglês (EUA).
- Escolha fonte, escolha ChatBotLamba.
- Escolha Versão da função Lambda ou alias, escolheu $ LATEST.
- Escolha Salvar.
Agora você está pronto para criar a intenção.
- No painel de navegação, escolha Versões de bot.
- Escolha a versão de rascunho do seu bot para ver os detalhes.
- Escolha Intenções no painel de navegação para explorar as intenções que você criou.
- Para construir o bot, escolha Construa.
Testar o bot do Amazon Lex
Testamos os seguintes cenários:
- O usuário envia uma mensagem para criar um novo incidente do ServiceNow usando o enunciado de exemplo "criar um ticket de incidente com acesso de solicitação ao ServiceNow".
- O usuário recupera os incidentes existentes do ServiceNow usando o enunciado “list 2 principais tickets de incidentes”.
- O usuário também pode mostrar um sentimento negativo na mensagem e recuperar a resposta de acordo usando a expressão “quais são os 2 principais tickets de incidentes ruins”.
Para testar o bot, no Intenções página, escolha Test.
Conforme mostrado na captura de tela a seguir, você criou dois tickets de incidente usando os seguintes enunciados:
- crie um ticket de incidente com solicitação de acesso ao serviço agora
- crie um ticket de incidente com o pedido de um novo laptop
Isso cria dois tickets na instância ServiceNow.
Agora vamos recuperar os dois últimos tickets usando o enunciado “list top 2 tickets incidentes”.
Você pode testar a análise de sentimentos conforme mostrado na captura de tela a seguir, na qual o bot responde a um sentimento negativo.
Crie um aplicativo Slack e integre o Slack ao bot
Você pode integrar o bot do Amazon Lex com vários aplicativos da Web ou móveis e códigos do lado do cliente, além de plataformas populares como Facebook Messenger, Slack, Kik e Twilio SMS. Para esta postagem, você cria um aplicativo Slack e integra seu bot do Amazon Lex ao Slack. Para obter instruções, consulte Integrando um Amazon Lex Bot com Slack.
Um benefício adicional é que o chabot pode determinar o sentimento do usuário e responder de acordo. A análise de sentimentos em tempo real fornece aos supervisores o feedback de que eles precisam de forma orgânica e automatizada, sem exigir nenhum processo separado para coleta de feedback. A análise de sentimento pode ser usada por supervisores para rastrear sentimentos negativos em tickets criados por usuários e também pode ser usada para retornar a resposta de acordo com nossa função Lambda – por exemplo, respostas diferentes para sentimento negativo versus sentimento positivo ou neutro.
Agora você deve poder usar seu aplicativo Slack para enviar mensagens ao bot do Amazon Lex e recuperar as mesmas respostas testadas anteriormente. A captura de tela a seguir mostra as mesmas mensagens testadas no aplicativo Slack, com os mesmos resultados.
Parabéns! Você acabou de criar um bot de incidentes usando o Amazon Lex com análise de sentimentos que se integra ao ServiceNow.
limpar
Para evitar cobranças futuras, exclua os recursos que você criou e limpe sua conta.
Você pode limpar o ambiente da AWS usando as seguintes etapas:
- No console Lex V2, escolha Bots no painel de navegação para ver uma lista de todos os seus bots Lex V2.
- Selecione o bot que você criou e no Opções menu, escolha Apagar.
- No console do Lambda, escolha Funções no painel de navegação.
- Selecione a função que você criou e no Opções menu, escolha Apagar.
Conclusão
Esta postagem mostrou como você pode integrar o bot do Amazon Lex com o gerenciamento de incidentes do ServiceNow e um aplicativo do Slack. Você pode integrar a mesma experiência para criar e gerenciar tickets como parte de suas chamadas de suporte ao cliente. Para obter mais informações sobre como incorporar essas técnicas em seus bots, consulte o Guia do desenvolvedor Lex V2.
Sobre os autores
Chanki Nathani é arquiteto de aplicativos de nuvem para serviços profissionais da AWS. Como arquiteto, ele oferece suporte aos clientes na arquitetura, projeto, automação e criação de novos aplicativos, bem como na migração de aplicativos existentes para a AWS. Ele é apaixonado por tecnologias em nuvem e sem servidor. Em seu tempo livre, ele gosta de viajar e blogar sobre comida de diferentes lugares.
Vaibhav Chaddha é engenheiro de aprendizado de máquina com AWS Professional Services. Ele passa seu tempo ajudando os clientes a projetar e implementar soluções usando os serviços Amazon ML para enfrentar seus desafios de negócios.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/integrate-servicenow-with-amazon-lex-chatbot-for-ticket-processing/
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