Creșteți eficiența cu cele mai bune practici CI/CD pe Amazon Lex

Să presupunem că ați identificat un caz de utilizare în organizația dvs. pe care ați dori să îl gestionați prin intermediul unui chatbot. Te-ai familiarizat cu Amazon Lex, a construit un prototip și a făcut câteva interacțiuni de probă cu bot. Ți-a plăcut experiența generală și acum vrei să implementezi bot-ul în mediul tău de producție, dar nu ești sigur despre cele mai bune practici pentru Amazon Lex. În această postare, trecem în revistă cele mai bune practici pentru dezvoltarea și implementarea roboților Amazon Lex, permițându-vă să simplificați ciclul de viață al botului de la capăt la capăt și să vă optimizați operațiunile.

Am acoperit fazele de planificare, proiectare și configurare anterior postări de blog. Vă sugerăm să revizuiți aceste postări pentru a vă ajuta să construiți conversații captivante cu botul dvs. înainte de a continua. După ce ați configurat inițial botul, ar trebui să îl testați intern și să repetați definiția botului. Acum sunteți gata să îl implementați în mediul dvs. de producție (cum ar fi un centru de apeluri), unde botul va procesa conversațiile live. Odată ajuns în producție, ar trebui să îl monitorizați continuu pentru a vă asigura că atinge obiectivele dorite de afaceri. Acest ciclu se repetă pe măsură ce adăugați noi cazuri de utilizare și îmbunătățiri.

Să examinăm cele mai bune practici pentru dezvoltarea, testarea, implementarea și monitorizarea roboților.

Dezvoltare

Luați în considerare următoarele bune practici atunci când vă dezvoltați botul:

• Gestionați schema botului prin cod – Consola Amazon Lex oferă o interfață ușor de utilizat pe măsură ce proiectați și configurați botul, dar se bazează pe acțiuni manuale pentru a replica configurația. Vă recomandăm să convertiți schema bot în cod după terminarea designului pentru a simplifica acest pas. Poți să folosești API-uri or Formarea AWS Cloud (A se vedea Crearea resurselor Amazon Lex V2 cu AWS CloudFormation) pentru a gestiona botul în mod programatic.
• Schema botului punctului de control cu ​​versiunea botului – Punctul de verificare este o abordare comună folosită adesea pentru a reveni la o ultima stare stabilă cunoscută a unei aplicații. Amazon Lex oferă această funcționalitate prin versiunea botului. Vă recomandăm să utilizați o nouă versiune la fiecare etapă în procesul de dezvoltare. Acest lucru vă permite să faceți modificări incrementale ale definiției botului dvs., cu o modalitate ușoară de a le anula în cazul în care nu funcționează conform așteptărilor.
• Identificați cerințele de prelucrare a datelor și configurați controalele adecvate – Amazon Lex urmează AWS model de responsabilitate partajată, care include linii directoare pentru protecția datelor pentru a se conforma cu reglementările din industrie și cu standardele proprii de confidențialitate a datelor ale companiei dvs. În plus, Amazon Lex aderă la programe de conformitate cum ar fi SOC, PCI și FedRAMP. Amazon Lex oferă capacitatea de a ofusca sloturile care sunt considerate sensibile. Ar trebui să identificați cerințele dvs. de confidențialitate a datelor și să configurați controalele adecvate în bot.

Testarea

După ce aveți o definiție de bot, ar trebui să testați botul pentru a vă asigura că funcționează conform intenției și este configurat corect. De exemplu, ar trebui să aibă permisiuni pentru a declanșa alte servicii, cum ar fi AWS Lambdas funcții. În plus, ar trebui să testați și botul pentru a confirma că este capabil să interpreteze diferite tipuri de solicitări ale utilizatorilor. Luați în considerare următoarele bune practici pentru testare:

• Identificați datele de testare – Ar trebui să adunați date de testare relevante pentru a testa performanța botului. Datele de testare ar trebui să includă o reprezentare cuprinzătoare a conversațiilor așteptate ale utilizatorilor cu botul, în special pentru cazurile de utilizare IVR în care botul va trebui să înțeleagă intrările vocale. Datele de testare ar trebui să acopere diferite stiluri de vorbire și accente. Astfel de date de testare pot oferi validarea experienței pentru baza dvs. de clienți țintă.
• Identificați valorile experienței utilizatorului – Definirea experienței conversaționale poate fi dificilă. Trebuie să anticipați și să planificați toate modurile în care utilizatorii ar putea interacționa cu botul. Cum îl ghidezi pe apelant fără a suna prea prescriptiv? Cum vă recuperați dacă apelantul furnizează informații incorecte sau incomplete? Pentru a gestiona dialogul prin mai multe scenarii diferite, ar trebui să setați un obiectiv clar care să acopere diferite stiluri de vorbire, condiții acustice și modalități și să identificați valorile obiective pe care le puteți urmări. De exemplu, un indicator obiectiv ar fi „90% dintre conversații ar trebui să aibă mai puțin de două repromp-uri redate utilizatorului”, față de un indicator subiectiv, cum ar fi „majoritatea conversațiilor nu ar trebui să le ceară utilizatorilor să-și repete introducerea”.
• Evaluați experiența utilizatorului pe parcurs – În unele cazuri, modificările aparent mici pot avea un impact mare asupra experienței utilizatorului. De exemplu, luați în considerare o situație în care introduceți din greșeală o greșeală de scriere în expresia obișnuită utilizată pentru un tip de slot ID cont, ceea ce duce la re-apelarea botului utilizatorului să furnizeze din nou intrare. Ar trebui să evaluați experiența utilizatorului și să investiți într-o testare automată pentru a genera valori cheie. Vă puteți referi la Evaluarea unui serviciu automat de recunoaștere a vorbirii și Testarea acurateței și regresiei cu Amazon Connect și Amazon Lex pentru exemple de testare și generare de valori cheie.

Implementare

Odată ce sunteți mulțumit de performanța botului, veți dori să implementați botul pentru a începe să vă deservească traficul de producție. Pe măsură ce repeți botul pe parcursul ciclului său de viață, repeți implementările, făcându-l un proces continuu, deci este esențial să existe o implementare simplificată și automată pentru a reduce șansa de erori. Luați în considerare următoarele bune practici pentru implementare:

• Utilizați un mediu cu mai multe conturi – Ar trebui să urmați recomandările AWS configurarea mediului cu mai multe conturi în organizația dvs. și utilizați conturi AWS separate pentru etapa dvs. de dezvoltare și etapa de producție. Dacă aveți o prezență în mai multe regiuni, atunci ar trebui să utilizați și un cont AWS separat pentru fiecare regiune pentru producție. Utilizarea conturilor AWS separate în fiecare etapă vă oferă securitate, acces și limite de facturare pentru resursele dvs. AWS.
• Automatizați promovarea unui bot de la dezvoltare până la producție – Când replicați configurația botului din etapa de dezvoltare în etapa de producție, ar trebui să utilizați soluții automate și să minimizați punctele de contact manuale. Ar trebui să utilizați șabloanele CloudFormation pentru a vă crea roboții. Alternativ, puteți utiliza API-uri de export și import Amazon Lex pentru a oferi un mijloc automat de a copia o schemă bot între conturi.
• Desfășurați modificările în etape – Ar trebui să implementați modificările în mediul dumneavoastră de producție într-o manieră treptată, astfel încât modificările să fie lansate unui subset al traficului dumneavoastră de producție înainte de a fi lansate tuturor utilizatorilor. O astfel de abordare vă oferă șansa de a limita raza exploziei în cazul în care există probleme cu schimbarea. O modalitate prin care puteți realiza acest lucru este să aveți o abordare de implementare în două etape: creați două alias-uri pentru un bot (de exemplu, prod-05 și prod-95). Mai întâi asociați noua versiune de bot cu un alias (prod-05 în acest exemplu). După ce validați că valorile cheie îndeplinesc criteriile de succes, asociați al doilea alias (prod-95) cu noua versiune de bot.

Rețineți că trebuie să controlați distribuția traficului pe aplicația client utilizată pentru integrarea cu roboții Amazon Lex. De exemplu, dacă utilizați Amazon Connect pentru a vă integra cu roboții dvs., puteți utiliza a Distribuiți în procente blocarea contactului împreună cu două sau mai multe Obțineți contribuția clienților blocuri.

Este important să rețineți că Amazon Lex oferă un alias de testare din cutie. Aliasul de testare este menit să fie utilizat pentru testarea manuală ad-hoc numai prin intermediul consolei Amazon Lex și nu este menit să gestioneze încărcările la scară de producție. Vă recomandăm să utilizați un alias dedicat pentru traficul dvs. de producție.

Monitorizarea

Monitorizarea este importantă pentru menținerea fiabilității, disponibilității și a unei experiențe eficiente pentru utilizatorul final. Ar trebui să analizați valorile botului dvs. și să utilizați învățările ca mecanism de feedback pentru a îmbunătăți schema botului, precum și practicile de dezvoltare, testare și implementare. Amazon Lex acceptă mai multe mecanisme pentru monitorizați roboții. Luați în considerare următoarele cele mai bune practici pentru monitorizarea roboților dvs. Lex:

• Monitorizați în mod constant și repetați – Amazon Lex se integrează cu Amazon CloudWatch pentru a oferi valori aproape în timp real care vă pot oferi informații cheie despre interacțiunile utilizatorilor dvs. cu botul. Aceste informații vă pot ajuta să obțineți o perspectivă asupra experienței utilizatorului final. Pentru a afla mai multe despre diferitele tipuri de valori pe care le emite Amazon Lex, consultați Monitorizarea Amazon Lex V2 cu Amazon CloudWatch. Vă recomandăm să setați praguri pentru declanșarea alarmelor. În mod similar, Amazon Lex vă oferă vizibilitate asupra enunțurilor de intrare brute din interacțiunile utilizatorilor dvs. cu botul. Ar trebui să folosești statistici de rostire or jurnalele de conversație pentru a obține informații pentru a identifica modelele de comunicare și pentru a face modificările adecvate botului dvs., după cum este necesar. Pentru a afla cum să creați un tablou de bord de analiză personalizat pentru roboții dvs., consultați Monitorizați valorile operaționale pentru chatbot-ul dvs. Amazon Lex.

Cele mai bune practici discutate în această postare se concentrează în primul rând pe cazurile de utilizare specifice Amazon Lex. Pe lângă acestea, ar trebui să examinați și să respectați cele mai bune practici atunci când vă gestionați infrastructura cloud în AWS. Asigurați-vă că infrastructura dvs. cloud este sigură și accesibilă numai de către utilizatorii autorizați. De asemenea, ar trebui să revizuiți și să adoptați cele adecvate Cele mai bune practici de securitate AWS în cadrul organizației dumneavoastră. În cele din urmă, ar trebui să revizuiți în mod proactiv Cote AWS pentru servicii AWS individuale (inclusiv cotele Amazon Lex) și solicitați modificările corespunzătoare, dacă este necesar.

Concluzie

Puteți folosi Amazon Lex pentru a activa conversații sofisticate în limbaj natural și pentru a crește eficiența serviciilor pentru clienți. În această postare, am analizat cele mai bune practici pentru fazele de dezvoltare, testare, implementare și monitorizare ale ciclului de viață a unui bot. Cu aceste linii directoare, puteți îmbunătăți experiența utilizatorului final și puteți obține o implicare mai bună a clienților. Începeți să vă construiți experiența conversațională Amazon Lex astăzi!

Despre autor

Swapandeep Singh este inginer în echipa Amazon Lex. El lucrează pentru a face interacțiunile cu roboții mai fluide și mai asemănătoare oamenilor. În afara serviciului, îi place să călătorească și să învețe despre diferite culturi.