Interfețele conversaționale (sau chatbots) pot oferi o interfață intuitivă pentru procese precum crearea și monitorizarea biletelor. Să luăm în considerare o situație în care o angajare recentă în echipa ta este necesară pentru a reduce biletele pentru echipamente de birou. Pentru a face acest lucru, trebuie să interacționeze cu un software de ticketing pe care îl folosește organizația. Acest lucru necesită adesea accesarea sistemului de ticketing, știind ce bilet să deschideți și apoi urmărirea manuală a biletului prin procesul până la finalizare. În această postare, vă arătăm cum să integrați un Amazon Lex chatbot cu ServiceNow. Botul va facilita crearea și urmărirea biletelor pentru activitățile de zi cu zi, cum ar fi emiterea de noi echipamente de birou pentru noii angajați. De asemenea, puteți integra experiența într-un apel de asistență pentru clienți pentru a crea fără probleme bilete pentru apelanți.
Prezentare generală a soluțiilor
Următoarea diagramă ilustrează fluxul de lucru al soluției.
Soluția include următorii pași:
- Un utilizator trimite un mesaj pentru a crea un bilet sau pentru a primi bilete în așteptare în coadă printr-o aplicație Slack.
- Slack transmite mesajul pentru a fi procesat de Amazon Lex.
- Amazon Lex invocă funcția Lambda de îndeplinire:
- Amazon Lex trimite evenimentul la fulfillment AWS Lambdas Funcția.
- Funcția AWS Lambda procesează mesajul și face solicitări HTTP către instanța de backend ServiceNow.
- Răspunsul este trimis utilizatorului:
- Instanța ServiceNow returnează un răspuns la funcția Lambda de îndeplinire.
- Funcția Lambda de îndeplinire returnează răspunsul către robotul Amazon Lex pe baza Sentiment.
- Amazon Lex returnează răspunsul utilizatorului prin botul Slack.
- Utilizatorul poate vedea răspunsul pe botul Slack și poate răspunde cu o altă interogare.
Pentru a implementa această arhitectură, creați următoarele:
- O instanță ServiceNow
- Funcția de îndeplinire Lambda
- Un bot Amazon Lex
- O aplicație Slack
Cerințe preliminare
Înainte de a începe, asigurați-vă că aveți următoarele condiții prealabile:
- Un cont Slack
- Un cont de dezvoltator ServiceNow
- Un activ Cont AWS cu permisiunea de a crea și modifica Gestionarea identității și accesului AWS (IAM) resurse
Creați instanța de dezvoltator ServiceNow
Pentru a vă crea instanța ServiceNow, parcurgeți următorii pași:
Primiți un e-mail cu un mediu sandbox personal în format devNNNNN.service-now.com
.
Acest pas trimite un e-mail de verificare către e-mailul pe care l-ați folosit în timpul procesului de înscriere.
- După ce sunteți confirmat, vă puteți conecta la contul dvs.
- Introduceți adresa dvs. de e-mail și alegeți Pagina Următoare →.
Sunteți întrebat dacă aveți nevoie de un IDE orientat spre dezvoltator sau de o experiență ghidată.
- Pentru această postare, alegeți Am nevoie de o experiență ghidată.
- Bifați caseta de validare pentru a fi de acord cu termenii și condițiile și alegeți Finalizați configurarea.
Sunteți redirecționat către o pagină în care ar trebui să puteți vedea că instanța este configurată.
Când instanța este gata, ar trebui să puteți vedea detaliile instanței.
- Notați adresa URL a instanței, numele de utilizator și parola, pe care le utilizați în pașii următori.
Trebuie să vă conectați ca utilizator administrator de sistem pentru a putea vizualiza incidentele ServiceNow.
- Navigați la următoarea adresă URL (înlocuiți
https://devNNNNN.service-now.com
cu propria adresă URL a instanței pe care ați notat-o mai devreme):https://devNNNNN.service-now.com/nav_to.do?uri=change_request_list.do
. - Conectați-vă folosind numele de utilizator
admin
și parola pe care ați notat-o mai devreme.
Sunteți redirecționat către consola ServiceNow.
- Alege Incidente în panoul de navigare.
Criteriile de căutare implicite ar trebui să vă arate un exemplu de incident.
- Dacă eliminați toate criteriile de căutare și alegeți Alerga, ar trebui să puteți vedea toate incidentele ServiceNow disponibile.
Următoarea captură de ecran arată căutarea fără filtre și exemplele de incidente ServiceNow.
Creați funcția Lambda
Acum că ați configurat o instanță ServiceNow și v-ați autentificat pentru a verifica incidentele, sunteți gata să configurați soluția. Primul pas este să creați funcția Lambda și să configurați variabilele de mediu pentru această funcție pentru a stoca URL-ul instanței ServiceNow și acreditările într-o manieră sigură și pentru ca funcția să folosească contul de instanță ServiceNow.
Creați funcția Lambda de îndeplinire
În acest pas, creați o funcție Lambda care ajută robotul Amazon Lex să comunice cu ServiceNow pentru a crea sau descrie incidentele și aveți o anumită logică pentru a încadra un răspuns către Amazon Lex pe baza analizei sentimentelor pe care Amazon Lex o transmite Lambda. Pentru a vă crea funcția, parcurgeți următorii pași:
- În consola Lambda, alegeți funcţii în panoul de navigare.
- Alege Funcție Creare.
- Selectați Autor de la zero.
- Pentru Numele funcției, introduceți un nume (pentru această postare,
ChatBotLambda
). - Pentru Runtime, alege Node.js 14x.
Folosim cel mai recent runtime Node.js (în momentul în care scriem acest articol), dar puteți folosi timpul de rulare preferat.
- Pentru permisiunile funcției, selectați Creați un nou rol cu permisiunile de bază ale Lambda.
- Utilizați politica
AWSLambdaBasicExecutionRole
.
Acest rol de execuție ar trebui să fie suficient pentru această postare. Pentru mai multe informații, consultați Rol de execuție AWS Lambda.
- Alege Funcție Creare.
- După ce creați funcția, puteți utiliza editorul inline pentru a edita codul pentru index.js.
Următorul este exemplu de cod pentru funcția pe care o utilizați ca strat de calcul pentru logica noastră:
Înainte de a trece la pasul următor, nu uitați să alegeți Lansa pentru a implementa acest cod la $LATEST
versiunea funcției Lambda.
Configurați funcția Lambda de îndeplinire
Apoi, creați următoarele variabile de mediu cu valori adecvate. Utilizați aceste variabile pentru a stoca în siguranță adresa URL a instanței ServiceNow și acreditările pe care funcția le folosește pentru a se conecta la instanța ServiceNow. De fiecare dată când utilizatorul trimite un mesaj prin botul Amazon Lex pentru a crea sau a obține bilete de incident, această funcție Lambda este invocată pentru a face o solicitare instanței ServiceNow pentru a crea sau a obține incidentele. Prin urmare, are nevoie de adresa URL a instanței și acreditările pentru a se conecta la instanță.
- SERVICENOW_HOST – Numele de domeniu pentru instanța ServiceNow pe care ați creat-o mai devreme
- SERVICENOW_USERNAME – Numele de utilizator pentru rolul de administrator de sistem (
admin
) - SERVICENOW_PASSWORD – Parola pe care ați primit-o mai devreme
Aceste variabile sunt disponibile pe Configuraţie fila, așa cum se arată în următoarea captură de ecran.
Creați chatbot-ul Amazon Lex
Acum că ați creat funcția Lambda, creați interfața conversațională (chatbot-ul) folosind Amazon Lex. Pentru această postare, construiești chatbot-ul IncidentBot
pentru a comunica cu ServiceNow și a citi sau a crea bilete de incident pentru a procesa evenimentele. Acest tip de bot poate fi creat pentru organizații sau afaceri care au interfețe multiple către sistemele interne, de la HR până la călătorii și suport, pe care angajații trebuie să le memoreze pentru marcaje. Chatbot-ul efectuează, de asemenea, o analiză a sentimentelor asupra mesajelor utilizatorilor trimise prin bot și returnează un răspuns bazat pe sentimentul detectat.
Creați două intenții:
- GetTicket – Obține biletele existente de la ServiceNow
- LogTicket – Trimite un nou bilet, care creează un incident ServiceNow în cazul nostru
Această postare folosește următoarea conversație pentru a modela un bot:
- Ghid de utilizare: Creați un bilet de incident pentru a comanda un laptop nou.
- IncidentBot: Terminat! Am deschis un bilet de incident pentru tine în ServiceNow. Numărul biletului dvs. este: INC0010006.
- Ghid de utilizare: Listați primele 2 incidente.
- IncidentBot: Iată cele mai recente 2 incidente: Înregistrarea 1 comandă un laptop nou. Înregistrați 2 solicitări de acces la ServiceNow. Sfârșitul biletelor.
Funcția Lambda pe care ați configurat-o mai devreme funcționează numai cu Lex V2. Dacă utilizați consola V1, alegeți Încercați noua consolă Lex V2 așa cum se arată în următoarea captură de ecran sau alegeți Comutați la noua consolă Lex V2 în panoul de navigare.
Parcurgeți următorii pași pentru a vă crea chatbot:
- Descărcați fișierul IncidentBot.zip.
- În consola Amazon Lex, alegeți Motoare de cautare în panoul de navigare.
- Pe Acțiune meniu, alegeți Import.
- Pentru Numele botului, introduce
IncidentBot
. - Pentru Fișier de intrare¸ alege Răsfoiți fișierul și alegeți fișierul .zip pe care l-ați descărcat.
- Selectați Creați un rol cu permisiuni de bază Amazon Lex.
Acest lucru creează un nou rol IAM pe care chatbot-ul îl utilizează pentru a face solicitări către alte servicii AWS.
- În secțiune Legea privind protecția confidențialității online a copiilor (COPPA), Selectați Nu (COPPA nu se aplică acestui exemplu).
- Păstrați câmpurile rămase la valorile implicite și alegeți Creați bot.
- Când botul este disponibil, alegeți Pseudonime în panoul de navigare pentru a vedea alias-ul creat pentru acest bot.
- Alegeți aliasul
TestBotAlias
pentru a vedea detaliile aliasului.
După cum se arată în următoarea captură de ecran, acest chatbot folosește doar limba engleză (SUA).
Pentru a avea o conversație eficientă, este important să înțelegeți sentimentul și să răspundeți corespunzător. Într-o conversație, o simplă recunoaștere atunci când vorbești cu un utilizator nemulțumit poate fi utilă, cum ar fi „Îmi pare rău că ai o zi proastă”.
Pentru a realiza un astfel de flux conversațional cu un bot, trebuie să detectați sentimentul exprimat de utilizator și să reacționați corespunzător. Anterior, trebuia să construiți o integrare personalizată folosind Amazon Comprehend API-uri. În momentul scrierii acestui articol, puteți determina sentimentul în mod nativ în Amazon Lex.
Puteți activa analiza sentimentelor pe botul Lex V2 prin editarea aliasului.
- Pe pagina de detalii ale aliasului, alegeți Editati.
- Selectați Activați analiza sentimentelor Și alegeți Confirma.
Pentru această postare, analizați mesajele pe care le primiți de la utilizatorii finali pentru a înțelege starea lor de spirit și a returna răspunsul adecvat, care este guvernat de logica Lambda care utilizează sentimentul detectat pentru a schimba textul răspunsului în consecință.
- Pentru a adăuga funcția la alias, pe pagina de detalii ale aliasului, alegeți Engleză (US).
- Pentru Sursă, alege ChatBotLamba.
- Pentru Versiunea sau aliasul funcției Lambda, a ales $ ULTIMUL.
- Alege Economisiți.
Acum sunteți gata să construiți intenția.
- În panoul de navigare, alegeți Versiuni de bot.
- Alegeți versiunea nefinalizată a botului dvs. pentru a vedea detaliile acesteia.
- Alege intenţii în panoul de navigare pentru a explora intențiile pe care le-ați creat.
- Pentru a construi botul, alegeți Construi.
Testați botul Amazon Lex
Testăm următoarele scenarii:
- Utilizatorul trimite un mesaj pentru a crea un nou incident ServiceNow folosind exemplul de expresie „creează un bilet de incident cu cerere de acces la ServiceNow”.
- Utilizatorul preia incidentele ServiceNow existente folosind expresia „enumerați primele 2 bilete de incidente”.
- Utilizatorul poate, de asemenea, să arate un sentiment negativ în mesaj și să recupereze răspunsul în consecință, folosind enunțul „care sunt primele 2 bilete de incident rău.”
Pentru a testa botul, pe intenţii pagina, alege Test.
După cum se arată în următoarea captură de ecran, ați creat două bilete de incident folosind următoarele enunțuri:
- creați un bilet de incident cu cerere de acces la serviciu acum
- creați un bilet de incident cu comanda unui laptop nou
Acest lucru creează două bilete în instanța ServiceNow.
Acum, să recuperăm ultimele două bilete folosind expresia „enumeră primele 2 bilete de incidente”.
Puteți testa analiza sentimentelor așa cum se arată în următoarea captură de ecran, în care botul răspunde la un sentiment negativ.
Creați o aplicație Slack și integrați Slack cu botul
Puteți integra robotul Amazon Lex cu diverse aplicații web sau mobile și coduri la nivelul clientului, pe lângă platforme populare precum Facebook Messenger, Slack, Kik și Twilio SMS. Pentru această postare, creați o aplicație Slack și integrați botul dvs. Amazon Lex cu Slack. Pentru instrucțiuni, vezi Integrarea unui Amazon Lex Bot cu Slack.
Un avantaj suplimentar este că chabot poate determina sentimentul utilizatorului și poate răspunde în consecință. Analiza sentimentelor în timp real oferă supraveghetorilor feedback-ul de care au nevoie într-un mod organic și automat, fără a necesita niciun proces separat pentru colectarea feedback-ului. Analiza sentimentelor poate fi folosită de supraveghetori pentru a urmări sentimentul negativ asupra biletelor create de utilizatori și poate fi folosită și pentru a returna răspunsul corespunzător din funcția noastră Lambda – de exemplu răspunsuri diferite pentru sentimentul negativ și sentimentul pozitiv sau neutru.
Acum ar trebui să puteți utiliza aplicația dvs. Slack pentru a trimite mesaje către robotul Amazon Lex și pentru a prelua aceleași răspunsuri pe care le-ați testat mai devreme. Următoarea captură de ecran arată aceleași mesaje testate în aplicația Slack, cu aceleași rezultate.
Felicitări! Tocmai ați creat un bot de incident folosind Amazon Lex cu analiză de sentiment care se integrează cu ServiceNow.
A curăța
Pentru a evita costurile viitoare, ștergeți resursele pe care le-ați creat și curățați contul.
Puteți curăța mediul AWS utilizând următorii pași:
- Pe consola Lex V2, alegeți Motoare de cautare în panoul de navigare pentru a vedea o listă cu toți roboții dvs. Lex V2.
- Selectați botul pe care l-ați creat și pe Acţiuni meniu, alegeți Șterge.
- În consola Lambda, alegeți funcţii în panoul de navigare.
- Selectați funcția pe care ați creat-o și pe Acţiuni meniu, alegeți Șterge.
Concluzie
Această postare a arătat cum puteți integra Amazon Lex bot cu gestionarea incidentelor ServiceNow și o aplicație Slack. Puteți integra aceeași experiență pentru a crea și gestiona bilete ca parte a apelurilor de asistență pentru clienți. Pentru mai multe informații despre încorporarea acestor tehnici în roboții dvs., consultați Ghidul dezvoltatorului Lex V2.
Despre Autori
Chanki Nathani este arhitect de aplicații cloud pentru AWS Professional Services. În calitate de arhitect, el sprijină clienții cu arhitectura, proiectarea, automatizarea și construirea de noi aplicații, precum și migrarea aplicațiilor existente la AWS. Este pasionat de tehnologiile cloud și serverless. În timpul liber, îi place să călătorească și să scrie pe blog despre mâncare din diferite locuri.
Vaibhav Chaddha este un inginer de învățare automată cu AWS Professional Services. Își petrece timpul ajutând clienții să proiecteze și să implementeze soluții folosind serviciile Amazon ML, pentru a răspunde provocărilor lor de afaceri.
- Coinsmart. Cel mai bun schimb de Bitcoin și Crypto din Europa.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. ACCES LIBER.
- CryptoHawk. Radar Altcoin. Încercare gratuită.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/integrate-servicenow-with-amazon-lex-chatbot-for-ticket-processing/
- '
- "
- 10
- 100
- 11
- 7
- 9
- Despre Noi
- acces
- Cont
- act
- activ
- activităţi de
- plus
- adresa
- TOATE
- Amazon
- analiză
- O alta
- API-uri
- aplicaţia
- aplicație
- aplicatii
- în mod corespunzător
- arhitectură
- autorizare
- Automata
- automatizarea
- disponibil
- AWS
- fiind
- beneficia
- corp
- frontieră
- Bot
- roboţii
- Cutie
- construi
- Clădire
- afaceri
- întreprinderi
- apel
- provocări
- Schimbare
- taxe
- Alege
- Cloud
- cod
- colectare
- Calcula
- Consoleze
- conţinut
- Conversație
- a creat
- creează
- Crearea
- creaţie
- scrisori de acreditare
- personalizat
- client
- Relații Clienți
- clienţii care
- de date
- zi
- implementa
- Amenajări
- proiect
- detectat
- Dezvoltator
- diferit
- Nu
- domeniu
- Domain Name
- editor
- Eficace
- de angajați
- permite
- inginer
- Engleză
- Intrați
- Mediu inconjurator
- echipament
- eveniment
- evenimente
- exemplu
- execuție
- experienţă
- explora
- facebook messenger
- feedback-ul
- Domenii
- Filtre
- First
- debit
- următor
- alimente
- format
- găsit
- FRAME
- funcţie
- viitor
- obtinerea
- având în
- util
- ajutor
- ajută
- aici
- închiriere
- Cum
- Cum Pentru a
- hr
- HTTPS
- Identitate
- punerea în aplicare a
- important
- include
- index
- informații
- integra
- integrare
- scop
- interfaţă
- intuitiv
- IT
- limbă
- laptop
- Ultimele
- învăţare
- Listă
- maşină
- masina de învățare
- FACE
- administra
- administrare
- manieră
- manual
- Mesager
- ML
- Mobil
- Aplicatii mobile
- model
- Monitorizarea
- mai mult
- cele mai multe
- în mişcare
- multiplu
- Navigare
- număr
- on-line
- protejarea confidențialității online
- deschide
- Opţiuni
- comandă
- organizație
- organizații
- Altele
- propriu
- pasionat
- Parolă
- personal
- Platforme
- Politica
- Popular
- pozitiv
- intimitate
- proces
- procese
- prelucrare
- profesional
- protecţie
- furniza
- variind
- Reacţiona
- în timp real
- a primi
- primit
- record
- înregistrări
- rămas
- solicita
- cereri de
- necesar
- Resurse
- răspuns
- REZULTATE
- Returnează
- nisip
- Caută
- sigur
- în siguranță,
- sentiment
- serverless
- serviciu
- Servicii
- set
- simplu
- moale
- SMS-uri
- So
- Software
- soluţie
- soluţii
- unele
- început
- Stat
- stoca
- a sustine
- Sprijină
- sistem
- sisteme
- vorbesc
- echipă
- tehnici de
- Tehnologii
- test
- Prin
- bilete
- timp
- top
- urmări
- Urmărire
- călătorie
- Traveling
- înţelege
- us
- utilizare
- utilizatorii
- valoare
- diverse
- Verificare
- Vizualizare
- web
- fără
- fabrică
- scris