Povečajte učinkovitost z najboljšimi praksami CI/CD na Amazon Lex

Recimo, da ste v svoji organizaciji prepoznali primer uporabe, ki bi ga radi obravnavali prek chatbota. Seznanili ste se s Amazon Lex, zgradil prototip in izvedel nekaj poskusnih interakcij z botom. Všeč vam je bila celotna izkušnja in zdaj želite bota namestiti v svoje produkcijsko okolje, vendar niste prepričani o najboljših praksah za Amazon Lex. V tej objavi pregledamo najboljše prakse za razvoj in uvajanje botov Amazon Lex, kar vam omogoča, da poenostavite življenjski cikel botov od konca do konca in optimizirate svoje delovanje.

Faze načrtovanja, oblikovanja in konfiguracije smo zajeli v prejšnjem blog posts. Predlagamo, da pregledate te objave, da boste lažje vzpostavili privlačne pogovore s svojim botom, preden nadaljujete. Ko ste prvotno konfigurirali bota, ga morate interno preizkusiti in ponoviti definicijo bota. Zdaj ste pripravljeni, da ga namestite v svoje produkcijsko okolje (kot je klicni center), kjer bo bot obdeloval pogovore v živo. Ko je v proizvodnji, ga morate stalno spremljati, da zagotovite, da izpolnjuje vaše želene poslovne cilje. Ta cikel se ponavlja, ko dodajate nove primere uporabe in izboljšave.

Oglejmo si najboljše prakse za razvoj, testiranje, uvajanje in spremljanje botov.

Razvoj

Pri razvoju svojega bota upoštevajte naslednje najboljše prakse:

• Upravljajte shemo bota prek kode – Konzola Amazon Lex ponuja vmesnik, ki je enostaven za uporabo, ko načrtujete in konfigurirate bota, vendar se zanaša na ročna dejanja za ponovitev nastavitve. Priporočamo, da po končanem oblikovanju shemo bota pretvorite v kodo, da poenostavite ta korak. Lahko uporabiš API-ji or Oblikovanje oblaka AWS (Glej Ustvarjanje virov Amazon Lex V2 z AWS CloudFormation) za programsko upravljanje bota.
• Shema bota kontrolne točke z različico bota – Kontrolne točke so pogost pristop, ki se pogosto uporablja za vrnitev aplikacije v zadnje znano stabilno stanje. Amazon Lex ponuja to funkcijo prek bot različice. Priporočamo uporabo nove različice ob vsakem mejniku v vašem razvojnem procesu. To vam omogoča postopno spreminjanje definicije vašega bota z enostavnim načinom, da jih razveljavite, če ne delujejo po pričakovanjih.
• Ugotovite zahteve za ravnanje s podatki in konfigurirajte ustrezne kontrole – Amazon Lex sledi AWS model deljene odgovornosti, ki vključuje smernice za varstvo podatkov v skladu z industrijskimi predpisi in lastnimi standardi zasebnosti podatkov vašega podjetja. Poleg tega se Amazon Lex drži programi skladnosti kot so SOC, PCI in FedRAMP. Amazon Lex ponuja možnost zakrivanja rež, ki veljajo za občutljive. Določite svoje zahteve glede zasebnosti podatkov in konfigurirajte ustrezne kontrole v svojem botu.

Testiranje

Ko imate definicijo bota, morate bota preizkusiti, da zagotovite, da deluje, kot je predvideno, in je pravilno konfiguriran. Na primer, moral bi imeti dovoljenja za proženje drugih storitev, kot je npr AWS Lambda funkcije. Poleg tega morate tudi preizkusiti bota, da potrdite, da je sposoben interpretirati različne vrste uporabniških zahtev. Upoštevajte naslednje najboljše prakse za testiranje:

• Identificirajte testne podatke – Morali bi zbrati ustrezne preskusne podatke, da bi preizkusili delovanje robota. Testni podatki morajo vključevati celovito predstavitev pričakovanih pogovorov uporabnika z botom, zlasti za primere uporabe IVR, kjer bo moral bot razumeti glasovne vnose. Preizkusni podatki morajo zajemati različne govorne sloge in naglase. Takšni preskusni podatki lahko zagotovijo potrditev izkušenj za vašo ciljno bazo strank.
• Ugotovite meritve uporabniške izkušnje – Opredelitev pogovorne izkušnje je lahko težka. Predvideti in načrtovati morate vse različne načine, na katere bi lahko uporabniki sodelovali z botom. Kako voditi klicatelja, ne da bi zvenel preveč predpisujoče? Kako obnoviti, če klicatelj posreduje napačne ali nepopolne podatke? Če želite upravljati pogovorno okno skozi veliko različnih scenarijev, morate postaviti jasen cilj, ki zajema različne govorne sloge, akustične pogoje in modalitete, ter identificirati objektivne meritve, ki jim lahko sledite. Na primer, objektivni indikator bi bil "90 % pogovorov bi moralo imeti manj kot dva ponovna poziva uporabniku," v primerjavi s subjektivnim indikatorjem, kot je "večina pogovorov ne bi smela zahtevati od uporabnikov, da ponovijo svoj vnos."
• Na tej poti ocenite uporabniško izkušnjo – V nekaterih primerih lahko na videz majhne spremembe močno vplivajo na uporabniško izkušnjo. Na primer, razmislite o situaciji, ko nenamerno vnesete tipkarsko napako v regularnem izrazu, ki se uporablja za vrsto reže za ID računa, zaradi česar bot uporabnika znova pozove, naj znova vnese vnos. Oceniti morate uporabniško izkušnjo in investirati v avtomatizirano testiranje za ustvarjanje ključnih meritev. Lahko se sklicujete na Ocenjevanje storitve samodejnega prepoznavanja govora in Testiranje natančnosti in regresije z Amazon Connect in Amazon Lex za primere, kako preizkusiti in ustvariti ključne meritve.

Deployment

Ko boste zadovoljni z delovanjem bota, ga boste želeli uvesti, da bo začel služiti vašemu produkcijskemu prometu. Ko ponavljate bota v njegovem življenjskem ciklu, ponavljate uvajanja, zaradi česar je neprekinjen proces, zato je ključnega pomena, da imate poenostavljeno, avtomatizirano uvajanje, da zmanjšate možnost napak. Upoštevajte naslednje najboljše prakse za uvajanje:

• Uporabite okolje z več računi – Upoštevati morate priporočila AWS nastavitev okolja z več računi v vaši organizaciji in uporabite ločene račune AWS za svojo razvojno in proizvodno stopnjo. Če ste prisotni v več regijah, morate za proizvodnjo uporabiti tudi ločen račun AWS na regijo. Uporaba ločenih računov AWS na stopnjo vam nudi varnost, dostop in meje zaračunavanja za vaše vire AWS.
• Avtomatizirajte promocijo bota od razvoja do proizvodnje – Pri podvajanju nastavitve bota v vaši razvojni fazi v produkcijsko fazo morate uporabiti avtomatizirane rešitve in čim bolj zmanjšati ročne dotične točke. Za ustvarjanje botov uporabite predloge CloudFormation. Lahko pa uporabite tudi API-ji za izvoz in uvoz Amazon Lex zagotoviti avtomatizirano sredstvo za kopiranje sheme bota med računi.
• Spremembe uvajajte postopno – Spremembe v svoje produkcijsko okolje razmestite postopoma, tako da se spremembe sprostijo v podmnožici vašega produkcijskega prometa, preden se sprostijo vsem uporabnikom. Takšen pristop vam daje možnost, da omejite radij eksplozije, če pride do težav s spremembo. Eden od načinov, kako lahko to dosežete, je dvofazni pristop uvajanja: ustvarite dva vzdevka za bota (na primer prod-05 in prod-95). Novo različico bota najprej povežete z enim vzdevkom (v tem primeru prod-05). Ko potrdite, da ključne meritve izpolnjujejo merila uspeha, povežete drugi vzdevek (prod-95) z novo različico bota.

Upoštevajte, da morate nadzorovati porazdelitev prometa v odjemalski aplikaciji, ki se uporablja za integracijo z roboti Amazon Lex. Na primer, če uporabljate Amazon Connect za integracijo s svojimi boti lahko uporabite a Porazdelite po odstotkih kontaktni blok v povezavi z dvema ali več Pridobite mnenje strank bloki.

Pomembno je omeniti, da Amazon Lex že vnaprej ponuja testni vzdevek. Preizkusni vzdevek naj bi se uporabljal samo za ad hoc ročno testiranje prek konzole Amazon Lex in ni namenjen obvladovanju obremenitev proizvodnega obsega. Priporočamo uporabo namenskega vzdevka za vaš produkcijski promet.

Spremljanje

Spremljanje je pomembno za ohranjanje zanesljivosti, razpoložljivosti in učinkovite izkušnje končnega uporabnika. Analizirati morate meritve vašega bota in uporabiti pridobljeno znanje kot povratni mehanizem za izboljšanje sheme bota ter praks razvoja, testiranja in uvajanja. Amazon Lex podpira več mehanizmov za nadzorni roboti. Upoštevajte naslednje najboljše prakse za spremljanje botov Lex:

• Nenehno spremljajte in ponavljajte – Amazon Lex se integrira z amazoncloudwatch za zagotavljanje meritev v skoraj realnem času, ki vam lahko zagotovijo ključne vpoglede v interakcije vaših uporabnikov z botom. Ti vpogledi vam lahko pomagajo pridobiti pogled na izkušnjo končnega uporabnika. Če želite izvedeti več o različnih vrstah meritev, ki jih oddaja Amazon Lex, glejte Spremljanje Amazon Lex V2 z Amazon CloudWatch. Priporočamo, da nastavite pragove za sprožitev alarmov. Podobno vam Amazon Lex omogoča vpogled v neobdelane vhodne izjave iz interakcij vaših uporabnikov z botom. Moral bi uporabiti statistika izrekov or dnevniki pogovorov pridobiti vpoglede za prepoznavanje komunikacijskih vzorcev in po potrebi ustrezno spremeniti svojega bota. Če želite izvedeti, kako ustvariti prilagojeno analitično nadzorno ploščo za vaše robote, glejte Spremljajte operativne meritve za vaš klepetalni robot Amazon Lex.

Najboljše prakse, obravnavane v tej objavi, se osredotočajo predvsem na primere uporabe, specifične za Amazon Lex. Poleg tega bi morali pregledati in upoštevati najboljše prakse pri upravljanju svoje infrastrukture v oblaku v AWS. Prepričajte se, da je vaša infrastruktura v oblaku varna in dostopna samo pooblaščenim uporabnikom. Prav tako morate pregledati in sprejeti ustrezne Najboljše varnostne prakse AWS znotraj vaše organizacije. Nazadnje bi morali proaktivno pregledati kvote AWS za posamezne storitve AWS (vključno s kvotami Amazon Lex) in po potrebi zahtevajte ustrezne spremembe.

zaključek

Amazon Lex lahko uporabite za omogočanje prefinjenih pogovorov v naravnem jeziku in povečanje učinkovitosti storitev za stranke. V tej objavi smo pregledali najboljše prakse za faze razvoja, testiranja, uvajanja in spremljanja življenjskega cikla robota. S temi smernicami lahko izboljšate izkušnjo končnega uporabnika in dosežete boljše sodelovanje strank. Začnite graditi svojo pogovorno izkušnjo Amazon Lex še danes!

O Author

Swapandeep Singh je inženir pri ekipi Amazon Lex. Dela na tem, da bi bila interakcija z boti bolj gladka in človeška. Izven službe rad potuje in spoznava različne kulture.