Этот пост в блоге написан совместно с Ником Варгасом и Анной Шрайбер из Accenture.
Планирование встреч с клиентами часто является ручным и трудоемким процессом. Вы можете использовать достижения в технологии самообслуживания для автоматизации планирования встреч.
В этом сообщении блога мы покажем вам, как создать решение для планирования встреч с самообслуживанием, созданное с помощью Amazon Lex и Амазон Коннект. Это решение позволяет пользователям назначать встречи через Meta Messenger и получать подтверждения о встречах через мобильное SMS-сообщение. Он также предоставляет веб-панель инструментов, поэтому вы можете звонить пользователям с помощью кнопки одним нажатием в запланированное время.
Amazon Lex интегрируется с Meta messenger и может использоваться для общения в чате. Lex — это полностью управляемая служба искусственного интеллекта (ИИ) с пониманием естественного языка (NLU) для проектирования, создания, тестирования и развертывания диалоговых интерфейсов в приложениях.
Обзор решения
На приведенной ниже диаграмме архитектуры представлен общий обзор взаимодействия между различными компонентами и сервисами AWS. Решение состоит из следующих основных компонентов: взаимодействие с клиентами с помощью Meta messenger, планирование встреч с помощью SMS, поддерживаемое Lex, и средство дозвона клиентов от Connect. Этот исходящий номеронабиратель упрощает создание исходящего вызова клиенту из простого интерфейса пользовательского интерфейса.
В этом посте используется следующий пример разговора с ботом:
Информация о пользователе: Я хотел бы записаться на прием.
Агент: На какое свидание я могу вас записать? Вы можете сказать Billing, General или Offers.
Информация о пользователе: выставление счетов
Агент: Как ваше имя?
Информация о пользователе: Самир
Агент: Какой у вас номер телефона с кодом страны?
Информация о пользователе: +10001234567
Агент: Когда я должен запланировать встречу для выставления счетов?
Информация о пользователе: На следующей неделе вторник
Агент: В какое время я должен назначить встречу для выставления счетов?
Информация о пользователе: 9:00 утра
Агент: Самир, 09:00 свободны, мне записаться на прием?
Информация о пользователе: Да
Агент: Спасибо, Самир, ваша встреча подтверждена на 09:00, и мы отправили подробности на ваш номер телефона.
Для планировщика и компонента уведомления клиентов AWS Lambda обработчик используется для обработки запроса планирования. Затем информация о встрече сохраняется в Amazon DynamoDB база данных. Когда информация успешно сохранена, клиенту отправляется уведомление с подтверждением деталей встречи через SMS с использованием Амазонка точная точка.
Приложение React.js создано для отображения сохраненных встреч клиентов из базы данных в формате представления календаря. Это позволяет сотрудникам легко идентифицировать клиентов, которым необходимо позвонить. Кнопка вызова из записи календаря нажимается, чтобы инициировать вызов. При этом немедленно будет отправлен запрос на исходящий вызов, чтобы соединить клиента с сотрудником с помощью Amazon Connect.
Предпосылки
Для этого проекта у вас должны быть следующие предпосылки:
- Скачал файлы кода с Репозиторий GitHub.
Репозиторий содержит:- Файлы приложения React, расположенные в UI
- Потоки контактов Amazon Connect, расположенные в разделе бэкэнд/подключение/contact_flows В этой демонстрации есть четыре потока контактов с именами файлов.
AgentWhisper
,CustomerWaiting
,InboundCall
иOutboundCall
. - ZIP-файл для Amazon Lex Bot, расположенный в бэкэнд/лекс каталог с именем файла AppointmentSchedulerBot.zip.
- npm, установленный на вашем локальном компьютере. Ссылаться как установить node.js и npm на свой компьютер,
Развертывание этого решения по возможности автоматизировано с помощью CloudFormation, однако некоторые конфигурации и этапы развертывания выполняются вручную.
Разверните решение
Чтобы настроить необходимую инфраструктуру для демонстрационного приложения планировщика встреч в своей учетной записи AWS, выполните следующие действия:
- Войдите в Консоль управления AWS.
- Выберите Стек запуска:
- На Создать стек страница, под Укажите шаблон, выберите Загрузить файл шаблона.
- Выберите
AppointmentsSchedulerCFTemplate
файл, который вы скачали с GitHub. - Выберите Следующая.
- Что касается Название стека, введите уникальное имя стека, например
AppointmentSchedulerDemo
.
- Выберите Следующая, а затем выберите Следующая на Настроить параметры стека стр.
- На Обзор страницы, выберите Я признаю, что AWS CloudFormation может создавать ресурсы IAM , а затем выбрать Создавай.
Стек генерирует следующие ресурсы:
-
- Таблица DynamoDB
AppointmentSchedulerTable
- Приложение Amazon Pinpoint
AppointmentSchedulerPinpointApp
- Две Управление идентификацией и доступом AWS (IAM) политики:
AppointmentSchedulerPinpointPolicy
AppointmentSchedulerDynamoApiPolicy
- Две роли IAM:
AppointmentsLambdaRole
OutboundContactLambdaRole
- Две лямбда-функции:
AppointmentScheduler
AppointmentSchedulerOutboundContact
- Ассоциация Шлюз API Amazon экземпляр Назначения
- Amazon CloudFront распределение
- Ассоциация Простой сервис хранения Amazon (Amazon S3) ведро
appointment-scheduler-website
- Таблица DynamoDB
Настройте приложение Amazon Pinpoint
Чтобы настроить приложение Amazon Pinpoint, выполните следующие действия:
- Перейдите в Пинпойнт консоль.
- Перейдите в НазначениеSchedulerPinpointApp развернуто выше.
- В меню слева под Настройки нажмите на СМС и Голос.
- В разделе «Настройки номера» нажмите Запросить номер телефона.
- Выберите страну происхождения, выберите Бесплатныйи нажмите Следующая, то Запрос.
У бота Amazon Lex для этого поста есть одно намерение: MakeAppointment
, который задает пользователю серию вопросов из предыдущего примера, чтобы выяснить тип встречи, дату, время, имя и номер телефона клиента.
AppointmentTypeValue
— единственный настраиваемый тип слота для этого бота, который принимает одно из трех значений: Billing, General или Offers. Для каждого слота «Имя», «Телефон», «Дата» и «Время» используется встроенный тип слота, предоставляемый Amazon Lex.
Разверните бота Amazon Lex
Чтобы развернуть бота, сначала импортируйте бота Amazon Lex (AppointmentSchedulerLex.zip
) в свой аккаунт.
- Войдите в Консоль Amazon Lex V2.
- Если вы впервые используете Amazon Lex, вам будет показана страница приветствия, выберите Создать бот.
- Когда появится страница «Создать бота», прокрутите страницу вниз и выберите Отмена. Если вы используете Amazon Lex не впервые, пропустите этот шаг.
- Выберите Действия, то Импортировать.
- Enter НазначениеSchedulerBot в качестве имени бота выберите ZIP-архив для импорта.
- В разделе разрешений IAM выберите Создайте роль с базовыми разрешениями Amazon Lex.
- В разделе COPPA выберите Нет.
- Нажмите Импортировать.
- Откройте бота, нажав на его имя.
- Под развертывание в левом меню нажмите Псевдонимов, наведите на TestBotAlias и нажмите Английский (США) под Языки. Выберите
AppointmentScheduler
Лямбда-функция и нажмите Сохранить.
- В разделе Версии бота в меню слева выберите Намерения и в правом нижнем углу страницы нажмите строить.
- [Необязательно] После завершения сборки нажмите Пусконаладка чтобы протестировать бота, используя окно, которое появляется справа (нажмите на значок микрофона, чтобы поговорить с вашим ботом, или введите текстовое поле).
Настройка экземпляра Amazon Connect
Чтобы настроить экземпляр Amazon Connect и потоки контактов, выполните следующие действия:
- Настройте экземпляр Amazon Connect.
- Перейдите в Консоль Amazon Connect.
- Если вы впервые используете консоль Amazon Connect, вы увидите страницу приветствия, выберите Свяжитесь с нами!.
- Если вы используете Amazon Connect не в первый раз, нажмите Добавить экземпляр.
- Что касается Управление идентификацией, наведите на Храните пользователей в Amazon Connect.
- Что касается URL доступа, введите уникальное имя для своего экземпляра, например,
AppointmentSchedulerDemo
, а затем выберите Следующая. - На Добавить администратора на странице добавьте новую учетную запись администратора для Amazon Connect. Используйте эту учетную запись, чтобы позже войти в свой экземпляр, используя уникальный URL-адрес доступа. Нажмите Следующий шаг.
- На следующих двух страницах – Опции телефонии и хранение данных – принять настройки по умолчанию и выбрать Следующий шаг.
- На Просмотр и создание выберите страницу Создать экземпляр.
- Добавьте боты Amazon Lex во вновь созданный экземпляр Amazon Connect.
- Выберите псевдоним экземпляра экземпляра, который вы только что создали.
- Выберите Контактные потоки.
- В Amazon Lex используйте раскрывающийся список, чтобы выбрать
AppointmentSchedulerBot
и псевдоним по умолчанию.
- Выберите + Добавить Amazon Lex Bot. Если имени вашего бота нет в списке, перезагрузите страницу.
- Войдите в инстанс и запросите номер телефона
- Щелкните URL-адрес входа для вашего экземпляра Connect.
- Введите учетные данные администратора, которые вы вводили при создании экземпляра. Откроется консоль подключения.
- На панели инструментов в разделе Исследуйте свои каналы связи выберите Посмотреть номера телефонов справа.
- Нажмите Получить номер.
- Выбрать Страна и оставьте тип по умолчанию DID (прямой входящий набор номера), выберите номер телефона из раскрывающегося списка и нажмите Следующая.
- Нажмите Сохранить.
- Добавьте
OutboundQueue
- В меню навигации слева выберите Очереди из меню маршрутизации.
- Нажмите Добавить новую очередь.
- Назовите очередь
OutboundQueue
, используйте раскрывающийся список, чтобы установить Часы работы на Базовые часы, и используйте раскрывающийся список для Идентификационного номера вызывающего абонента, чтобы выбрать номер телефона, который вы заявили ранее.
- Нажмите Добавить новую очередь.
- В меню навигации слева выберите Профили маршрутизации из Пользователи .
- Нажмите Базовый профиль маршрутизации, Под Очереди профилей маршрутизации, добавьте OutboundQueue и нажмите Сохранить.
- Добавьте номер телефона в
BasicQueue
- В меню навигации слева выберите Очереди из меню маршрутизации.
- Нажмите на
BasicQueue
. - В поле Идентификационный номер исходящего звонящего добавьте номер телефона, который вы заявили ранее.
- Нажмите Сохранить на верхнем правом углу.
- Импортируйте
InboundCall
контактный поток - Затем свяжите этот поток с номером телефона.
- Импортируйте
AgentWhisper
,CustomerWaiting
качестваOutboundCall
контактные потоки- В левом навигационном меню выберите Контакты Потоки под Маршрутизация.
- Нажмите Создать поток Agent Whisper.
- В правой части страницы нажмите на стрелку вниз и нажмите Поток импорта (бета).
- Найдите файл AgentWhisper и выберите Импортировать.
- Нажмите Опубликовать.
- Вернитесь к Контактные потоки список и щелкните стрелку вниз рядом с Создать контактный поток.
- Нажмите кнопку Создать Поток очереди клиентов.
- В правой части страницы щелкните стрелку вниз и выберите Импорт потока (бета-версия).
- Найдите
CustomerWaiting
файл и выберите Импорт. - Щелкните Опубликовать.
- Вернитесь к списку потоков контактов и щелкните стрелку вниз рядом с пунктом Создать поток контактов.
- Выберите Создать поток контактов.
- В правой части страницы щелкните стрелку вниз и выберите Импорт потока (бета-версия).
- Найдите
OutboundCall
файл из репозитория GitHub, который вы загрузили ранее, и выберите «Импорт». - Щелкните Опубликовать.
Редактировать лямбда-функции:
- Перейдите в Лямбда-консоль.
- Нажмите на
AppointmentScheduler
функции. - Нажмите на Конфигурация и Переменные среды из левого меню.
- Нажмите Редактировать. Замените значение на ваш пинпойнт ИД проекта и Бесплатный номер. Нажмите Сохранить.
- Вернуться в Лямбда-консоль и нажмите на
AppointmentSchedulerOutboundContact
функции. - Повторите шаги 3 и 4, заменив значения для
CONTACT_FLOW
,INSTANCE_ID
иQUEUE_ID
с правильными значениями. Нажмите Сохранить когда-то сделали.- Чтобы найти идентификатор потока контактов, перейдите к
OutboundCall
Свяжитесь с Flow в консоли Amazon Connect и нажмите стрелку рядом с Показать дополнительную информацию о потоке. Идентификатор потока контактов — это последнее значение после контактно-поток/.
- Чтобы найти идентификатор экземпляра, перейдите в консоль Amazon Connect и щелкните псевдоним своего экземпляра. Идентификатор экземпляра — это последнее значение в ARN экземпляра после пример/.
- Чтобы найти идентификатор очереди, перейдите к
OutboundQueue
в консоли Amazon Connect и нажмите стрелку рядом с Показать дополнительную информацию об очереди. Идентификатор потока контактов — это последнее значение после очередь/.
- Чтобы найти идентификатор потока контактов, перейдите к
Боты Lex и экземпляр Amazon Connect готовы к работе. Далее мы развернем пользовательский интерфейс.
Изменить маршрут шлюза API:
- Перейдите в Консоль API Gateway
- Щелкните экземпляр с именем Назначения
- В разделе ресурсов щелкните метод POST, принадлежащий ресурсу /outcall.
- Нажмите Запрос на интеграцию.
- Затем щелкните значок редактирования справа от поля «Лямбда-функция». Затем щелкните значок галочки, появившийся справа от текстового поля.
- Нажмите OK, чтобы добавить разрешение для функции Lambda.
Разверните пользовательский интерфейс:
- Настройте пользовательский интерфейс перед развертыванием
- В предпочитаемом вами редакторе кода откройте ui папку из загруженных файлов кода.
- Замените а также с вашим идентификатором API (доступен в столбце идентификатора Консоль шлюза API) и регион ваших развернутых ресурсов в строках: 103, 168, 310, 397, 438, 453.
- Замените с именем вашего экземпляра Amazon Connect в строках 172 и 402.
- [Необязательно] добавьте логотип приложения в файл index.js, строка 331:
В файле index.html строка 5:
- В терминале перейдите к ui папку загруженного проекта.
- Run установка нпм. Это займет несколько минут.
- Run сборка сценария запуска npm. Это создаст папка сборки в ui каталог.
- Добавьте файлы кода в корзину S3:
- Перейдите в Консоль S3.
- Найдите корзину, развернутую с помощью стека CloudFormation, веб-сайт планировщика встреч-.
- Перетащите содержимое строить папку. в каталоге ui, созданном на последнем шаге, в корзину.
- Нажмите Загрузите.
Теперь у вас должен быть доступ к приложению из дистрибутива CloudFront.
- Добавьте дистрибутив CloudFront в качестве утвержденного источника.
-
- Перейдите в консоль Amazon Connect.
- Выберите псевдоним экземпляра экземпляра, к которому нужно добавить бота.
- Выберите Одобренные источники.
- Нажмите + Добавить источник и введите URL-адрес своего дистрибутива CloudFront.
- Нажмите «Добавить».
-
- Теперь перейдите к URL-адресу вашего дистрибутива CloudFront и index.html. (например,
https:// <DistributionDomainName>.cloudfront.net/index.html
)
Убирать
Закончив с этим решением, обязательно очистите свою среду AWS, чтобы избежать нежелательных расходов.
- Перейдите в консоль S3, очистите корзину, созданную шаблоном CloudFormation (назначение-планировщик-веб-сайт).
- Перейдите в Консоль CloudFormation, удалите свой стек. Убедитесь, что все ресурсы, связанные с этим стеком, успешно удалены.
- Перейдите в Консоль Amazon Connect, удалите свой экземпляр.
- Перейдите в Консоль Amazon Lex, удалите созданного вами бота.
Заключение
Для этого блога Accenture и AWS совместно разработали решение для машинного обучения, в котором подчеркивается использование сервисов AWS для создания автоматизированного планировщика встреч. Это решение демонстрирует, насколько просто создать решение для планирования встреч в AWS. Возможность Amazon Lex поддерживать сторонние службы обмена сообщениями, такие как Meta messenger, расширяет потенциальный охват решения по нескольким каналам. Уведомление клиентов по SMS реализуется с минимальными усилиями с помощью Amazon Pinpoint. С помощью Amazon Connect средство дозвона для исходящих вызовов легко интегрируется с веб-приложением для просмотра календаря, что позволяет сотрудникам немедленно подключаться к клиентам с помощью простой кнопки вызова.
Вы можете ускорить внедрение инноваций с помощью бизнес-группы Accenture AWS (AABG). Вы можете учиться на ресурсах, техническом опыте и отраслевых знаниях двух ведущих новаторов, что поможет вам ускорить темпы инноваций для предоставления прорывных продуктов и услуг. AABG помогает клиентам создавать идеи и внедрять инновации в облачные решения посредством быстрой разработки прототипов. Свяжитесь с нашей командой по адресу accureaws@amazon.com, чтобы узнать и ускорить использование машинного обучения в своих продуктах и услугах.
Об авторах
Самир Гоэль является старшим архитектором решений в Нидерландах, который способствует успеху клиентов, создавая прототипы на основе передовых инициатив. До прихода в AWS Самир получил степень магистра в Бостоне, специализируясь на науке о данных. Ему нравится создавать и экспериментировать с проектами AI/ML на Raspberry Pi.
Ник Варгас является менеджером и архитектором технологий в Accenture. Он руководит реализацией проекта для команды быстрого прототипирования в Accenture AWS Business Group (AABG). Он любит утренние прогулки со своей собакой Бинго, путешествия, походы на пляж и походы.
Анна Шрайбер входит в группу прототипирования в составе Accenture AWS Business Group (AABG). В качестве старшего разработчика AWS она работала над несколькими известными доказательствами концепций, которые помогают воплотить в жизнь видение клиента. В свободное от работы время она любит готовить, мастерить и играть со своим корги Гимли.
- Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
- КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-appointment-scheduler-interface-integrated-with-meta-using-amazon-lex-and-amazon-connect/
- "
- 100
- 9
- a
- способность
- ускорять
- Accenture
- доступ
- доступной
- Учетная запись
- через
- дополнительный
- авансы
- впереди
- AI
- Все
- позволяет
- Amazon
- API
- приложение
- Применение
- Приложения
- деловое свидание, встреча
- архитектура
- архив
- искусственный
- искусственный интеллект
- Искусственный интеллект (AI)
- Юрист
- связанный
- автоматизировать
- Автоматизированный
- доступен
- AWS
- до
- ниже
- beta
- между
- биллинг
- Блог
- граница
- Бостон
- Бот
- боты
- Коробка
- приносить
- строить
- Строительство
- встроенный
- бизнес
- Календарь
- призывают
- гость
- каналы
- расходы
- Выберите
- утверждать
- облако
- код
- Column
- полный
- компонент
- компоненты
- концентрации
- Свяжитесь
- Консоли
- обращайтесь
- содержит
- содержание
- Разговор
- Беседы
- страна
- Создайте
- создали
- создание
- Полномочия
- изготовленный на заказ
- клиент
- Успех клиентов
- Клиенты
- передовой
- приборная панель
- данным
- наука о данных
- База данных
- поставка
- развертывание
- развернуть
- развертывание
- Проект
- подробнее
- развивать
- Застройщик
- Развитие
- различный
- направлять
- Дисплей
- подрывной
- распределение
- вниз
- Падение
- каждый
- редактор
- усилие
- сотрудников
- включить
- позволяет
- Enter
- вошел
- Окружающая среда
- пример
- опыта
- First
- Впервые
- поток
- после
- формат
- от
- функция
- Функции
- шлюз
- Общие
- порождать
- GitHub
- будет
- группы
- помощь
- помощь
- помогает
- основной момент
- Как
- How To
- Однако
- HTTPS
- ICON
- определения
- Личность
- немедленно
- в XNUMX году
- индекс
- промышленность
- информация
- Инфраструктура
- инициативы
- Инновации
- новаторы
- устанавливать
- пример
- интегрированный
- Интеллекта
- намерение
- взаимодействие
- Интерфейс
- IT
- знания
- язык
- запуск
- ведущий
- Лиды
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- Оставлять
- линия
- линий
- Список
- локальным
- логотип
- машина
- обучение с помощью машины
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- управление
- менеджер
- руководство
- магистра
- обмен сообщениями
- Messenger
- Мета
- может быть
- Мобильный телефон
- с разными
- имена
- натуральный
- Откройте
- Навигация
- Нидерланды
- следующий
- уведомление
- номер
- Предложения
- открытый
- операция
- Опции
- часть
- игры
- сборах
- возможное
- потенциал
- первичный
- процесс
- Продукция
- Профиль
- Проект
- проектов
- доказательство
- Прототипы
- макетирования
- обеспечивать
- при условии
- приводит
- публиковать
- достигать
- реагировать
- Получать
- область
- хранилище
- запросить
- обязательный
- ресурс
- Полезные ресурсы
- Роли
- дорога
- Наука
- легко
- Серии
- обслуживание
- Услуги
- набор
- несколько
- показанный
- просто
- SMS
- So
- твердый
- Решение
- Решения
- некоторые
- говорить
- стек
- диск
- успех
- Успешно
- поддержка
- команда
- Технический
- Технологии
- Терминал
- тестXNUMX
- Ассоциация
- Нидерланды
- сторонние
- три
- Через
- время
- топ
- Путешествие
- ui
- под
- понимание
- созданного
- us
- использование
- пользователей
- использовать
- ценностное
- Вид
- видение
- Web
- Web-Based
- неделя
- добро пожаловать
- Что
- Что такое
- Whisper
- КТО
- в
- работавший
- работает
- бы
- ВАШЕ