Apelurile la serviciul clienți necesită agenților clienți să aibă informațiile despre contul clientului pentru a procesa cererea apelantului. De exemplu, pentru a furniza un statut pentru o cerere de asigurare, agentul de asistență are nevoie de informații despre titularul poliței, cum ar fi ID-ul poliței și numărul de revendicare. Astfel de informații sunt adesea colectate în fluxul de răspuns vocal interactiv (IVR) la începutul unui apel de asistență pentru clienți. Sistemele IVR au folosit de obicei gramatici bazate pe Specificații gramaticale pentru recunoașterea vorbirii (SRGS) pentru a defini regulile și a analiza informațiile despre apelant (ID de politică, numărul de revendicare). Acum puteți folosi aceleași gramatici în Amazon Lex pentru a colecta informații într-o conversație de vorbire. De asemenea, puteți oferi reguli de interpretare semantică folosind ECMAScript etichete din fișierele gramaticale. Suportul gramatical din Amazon Lex oferă un control granular pentru colectarea și postprocesarea intrărilor utilizatorului, astfel încât să puteți gestiona un dialog eficient.
În această postare, revizuim suportul gramatical din Amazon Lex și creăm un exemplu de gramatică pentru utilizare într-un Amazon Connect fluxul de contact.
Utilizați gramaticile pentru a colecta informații într-o conversație
Puteți crea gramatica ca tip de slot în Amazon Lex. Mai întâi, furnizați un set de reguli în format SRGS pentru a interpreta intrarea utilizatorului. Ca al doilea pas opțional, puteți scrie un script ECMA care transformă informațiile colectate în dialog. În cele din urmă, stocați gramatica ca fișier XML într-un Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3) și faceți referire la linkul din definiția botului dvs. Gramaticile SRGS sunt concepute special pentru voce și modalitatea DTMF. Folosim următoarele exemple de conversații pentru a modela botul nostru:
Conversația 1
IVR: Bună! Cum te pot ajuta azi?
Utilizator: vreau să-mi verific soldul contului.
IVR: Sigur. Ce cont ar trebui să scot?
Utilizator: Verificare.
IVR: Care este numărul de cont?
Utilizator: 1111 2222 3333 4444
IVR: În scopuri de verificare, care este data dumneavoastră de naștere?
Utilizator: 1 ianuarie 2000.
IVR: Mulțumesc. Soldul contului dvs. curent este de 123 USD.
Conversația 2
IVR: Bună! Cum te pot ajuta azi?
Utilizator: vreau să-mi verific soldul contului.
IVR: Sigur. Ce cont ar trebui să scot?
Utilizator: Economii.
IVR: Care este numărul de cont?
Utilizator: Vreau să vorbesc cu un agent.
IVR: Bine. Lasă-mă să transfer apelul. Un agent ar trebui să vă poată ajuta cu solicitarea dvs.
În exemplele de conversații, IVR solicită tipul de cont, numărul contului și data nașterii pentru a procesa solicitările apelantului. În această postare, analizăm cum să folosiți gramaticile pentru a colecta informațiile și a le postprocesa cu scripturi ECMA. Gramaticile pentru ID-ul contului și data acoperă mai multe moduri de a furniza informații. De asemenea, revizuim gramatica în cazul în care apelantul nu poate furniza detaliile solicitate (de exemplu, numărul contului său de economii) și în schimb optează să vorbească cu un agent.
Construiește un chatbot Amazon Lex cu gramatici
Construim un robot Amazon Lex cu intenția de a îndeplini funcții obișnuite de servicii bancare cu amănuntul, cum ar fi verificarea soldului contului, transferul de fonduri și comanda de cecuri. The CheckAccountBalance
intent colectează detalii precum tipul contului, ID-ul contului și data nașterii și furnizează suma soldului. Folosim un tip de slot gramatical pentru a colecta ID-ul contului și data nașterii. Dacă apelantul nu știe informațiile sau solicită un agent, apelul este transferat unui agent uman. Să examinăm gramatica pentru ID-ul contului:
Gramatica are două reguli pentru a analiza intrarea utilizatorului. Prima regulă interpretează cifrele furnizate de apelant. Aceste cifre sunt atașate la ieșire printr-o variabilă de etichetă de script ECMA (out
). A doua regulă gestionează dialogul dacă apelantul dorește să vorbească cu un agent
. În acest caz out
eticheta este populată cu cuvântul agent. După ce regulile sunt analizate, eticheta de ieșire poartă numărul de cont (out.AccountNumber
) sau șirul agent
. Logica de afaceri din aval poate folosi acum out
tag gestionează apelul.
Implementați exemplul de bot Amazon Lex
Pentru a crea eșantionul bot și pentru a adăuga gramaticile, efectuați următorii pași. Acest lucru creează un bot Amazon Lex numit BankingBot
și două tipuri de sloturi gramaticale (accountNumber
, dateOfBirth
).
- Descărcați Botul Amazon Lex.
- În consola Amazon Lex, alegeți Acţiuni, Apoi alegeți Import.
- Alegeți fișierul
BankingBot.zip
pe care l-ați descărcat și alegeți Import. În secțiunea Permisiuni IAM, pentru Rolul Runtime, alegeți Creați un nou rol cu permisiuni de bază Amazon Lex. - Alegeți botul
BankingBot
pe consola Amazon Lex. - Descărcați fișierele XML pentru Numărul de cont și data nașterii. (Notă: în unele browsere va trebui să „Salvați linkul” pentru a descărca fișierele XML)
- Pe consola Amazon S3, încărcați fișierele XML.
- Navigați la tipurile de sloturi de pe consola Amazon Lex și faceți clic pe
accountNumber
tip slot - În gramatica tipului de slot, selectați găleata S3 cu fișierul XML și furnizați cheia obiectului. Click pe Salvați tipul slotului.
- Navigați la tipurile de sloturi de pe consola Amazon Lex și faceți clic pe
dateOfBirth
tip slot - În gramatica tipului de slot, selectați găleata S3 cu fișierul XML și furnizați cheia obiectului. Click pe Salvați tipul slotului.
- După ce gramaticile sunt salvate, alegeți Construi.
- Descărcați suportul AWS Lambdas și navigați la consola AWS Lambda.
- Pe pagina de creare a funcției, selectați Autor de la zero. Ca informații de bază, vă rugăm să furnizați următoarele: numele funcției
BankingBotEnglish
, și RuntimePython 3.8
. - Faceţi clic pe Creați funcția. În secțiunea sursă cod, deschideți
lambda_funciton.py
și șterge codul existent. Descarcă codul și deschideți-l într-un editor de text. Copiați și lipi codul în gollambda_funciton.py
tab. - Alege disloca.
- Navigați la Consola Amazon Lex și selectați
BankingBot
. Faceţi clic pe Implementare și apoi Pseudonime urmată deTestBotAlias
- Pe Pseudonime selectarea paginii limbi și navigați la Engleză (US).
- Pentru sursă selecta
BankingBotEnglish
, Pentru Versiune lambda sau alias selecta$LATEST
- Navigați la consola Amazon Connect, alegeți Fluxuri de contact.
- Descărcați fluxul de contact pentru a se integra cu robotul Amazon Lex.
- În secțiunea Amazon Lex, selectați botul dvs. Amazon Lex și puneți-l disponibil pentru utilizare în fluxurile de contact Amazon Connect.
- Selectați fluxul de contacte pentru a-l încărca în aplicație.
- Asigurați-vă că botul potrivit este configurat în blocul „Obțineți intrarea clientului”. Adăugați un număr de telefon în fluxul de contacte.
- Alegeți o coadă în blocul „Setare coadă de lucru”.
- Testați fluxul IVR sunând la numărul de telefon.
- Testați soluția.
Testați soluția
Puteți apela la numărul de telefon Amazon Connect și puteți interacționa cu botul. De asemenea, puteți testa soluția direct pe consola Amazon Lex V2 folosind voce și DTMF.
Concluzie
Sloturile gramaticale personalizate oferă posibilitatea de a colecta diferite tipuri de informații într-o conversație. Aveți flexibilitatea de a captura tranziții, cum ar fi transferul către un agent. În plus, puteți postprocesa informațiile înainte de a rula logica de afaceri. Puteți activa tipurile de sloturi gramaticale prin consola Amazon Lex V2 sau AWS SDK. Capacitatea este disponibilă în toate regiunile AWS în care Amazon Lex operează în localurile engleză (Australia), engleză (Marea Britanie) și engleză (SUA).
Pentru a afla mai multe, consultați Folosind un tip de slot gramatical personalizat. De asemenea, puteți vizualiza documentația Amazon Lex pentru SRGS or ECMAScript pentru mai multe informatii.
Despre Autori
Kai Loreck este un consultant profesional pentru servicii Amazon Connect. Lucrează la proiectarea și implementarea soluțiilor scalabile pentru experiența clienților. În timpul liber, el poate fi găsit făcând sporturi, snowboarding sau drumeții în munți.
Harshal Pimpalkhute este manager de produs în echipa Amazon Lex. Își petrece timpul încercând să facă mașinile să se implice (frumos) cu oamenii.
- 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/interpret-caller-input-using-grammar-slot-types-in-amazon-lex/
- "
- 100
- 9
- Cont
- agenţi
- TOATE
- Amazon
- sumă
- aplicație
- Australia
- disponibil
- AWS
- Bancar
- Început
- Bloca
- Bot
- construi
- afaceri
- apel
- apelant
- captura
- control
- Verificări
- Alege
- cod
- colecta
- Colectare
- Comun
- Consoleze
- consultant
- contactați-ne
- Control
- Conversație
- conversații
- creează
- personalizat
- experienta clientului
- Relații Clienți
- proiect
- diferit
- cifre
- direct
- Nu
- de dolari
- editor
- Eficace
- permite
- Engleză
- exemplu
- Ieşire
- experienţă
- First
- Flexibilitate
- debit
- următor
- format
- găsit
- funcţie
- Fondurile
- ajutor
- Cum
- Cum Pentru a
- HTTPS
- uman
- Oamenii
- informații
- intrare
- asigurare
- integra
- scop
- interactiv
- IT
- Cheie
- limbă
- AFLAȚI
- LINK
- încărca
- Masini
- manager
- model
- mai mult
- multiplu
- număr
- deschide
- Punct
- Politica
- proces
- Produs
- profesional
- furniza
- furnizează
- public
- scopuri
- solicita
- cereri de
- necesita
- răspuns
- cu amănuntul
- revizuiască
- Traseul
- norme
- funcţionare
- scalabil
- sdk
- serviciu
- Servicii
- set
- simplu
- So
- soluţie
- soluţii
- unele
- specific
- Sportul
- Începe
- Stare
- depozitare
- stoca
- a sustine
- De sprijin
- sisteme
- Vorbi
- echipă
- test
- timp
- astăzi
- transfer
- transferat
- transferare
- tipic
- Uk
- us
- utilizare
- Verificare
- Vizualizare
- Voce
- W3
- Ce
- Ce este
- în
- de lucru
- fabrică
- XML