ขับเคลื่อนประสิทธิภาพด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด CI/CD บน Amazon Lex

สมมติว่าคุณได้ระบุกรณีการใช้งานในองค์กรของคุณที่คุณต้องการจัดการผ่านแชทบ็อต คุณคุ้นเคยกับ อเมซอน เล็กซ์สร้างต้นแบบ และทำการทดลองโต้ตอบกับบอทเล็กน้อย คุณชอบประสบการณ์โดยรวมและตอนนี้ต้องการปรับใช้บ็อตในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงของคุณ แต่ยังไม่แน่ใจเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ Amazon Lex ในโพสต์นี้ เราทบทวนแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการพัฒนาและปรับใช้บ็อต Amazon Lex ช่วยให้คุณปรับปรุงวงจรชีวิตของบอทตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทางและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของคุณ

เราได้ครอบคลุมขั้นตอนการวางแผน การออกแบบ และการกำหนดค่าในครั้งก่อน บล็อกโพสต์. เราขอแนะนำให้คุณตรวจสอบโพสต์เหล่านี้เพื่อช่วยให้คุณสร้างการสนทนาที่มีส่วนร่วมกับบอทของคุณก่อนที่จะดำเนินการต่อ หลังจากที่คุณได้กำหนดค่าบอทในเบื้องต้นแล้ว คุณควรทดสอบภายในและทำซ้ำกับคำจำกัดความของบอท ตอนนี้คุณพร้อมที่จะปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตของคุณแล้ว (เช่น คอลเซ็นเตอร์) ซึ่งบอทจะประมวลผลการสนทนาสด เมื่ออยู่ในขั้นตอนการผลิต คุณควรตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจที่คุณต้องการ รอบนี้จะเกิดซ้ำเมื่อคุณเพิ่มกรณีการใช้งานและการปรับปรุงใหม่

มาทบทวนแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการพัฒนา การทดสอบ การปรับใช้ และการตรวจสอบบอท

พัฒนาการ

พิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้เมื่อพัฒนาบอทของคุณ:

• จัดการสคีมาบอทผ่านโค้ด – คอนโซล Amazon Lex มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายในขณะที่คุณออกแบบและกำหนดค่าบอท แต่อาศัยการดำเนินการโดยเจ้าหน้าที่เพื่อจำลองการตั้งค่า เราแนะนำให้แปลงสคีมาบอทเป็นโค้ดหลังจากเสร็จสิ้นการออกแบบเพื่อทำให้ขั้นตอนนี้ง่ายขึ้น คุณสามารถใช้ได้ APIs or การก่อตัวของ AWS Cloud (ดู การสร้างทรัพยากร Amazon Lex V2 ด้วย AWS CloudFormation) เพื่อจัดการบอทโดยทางโปรแกรม
• สคีมาบอทจุดตรวจสอบพร้อมการกำหนดเวอร์ชันบอท – จุดตรวจเป็นวิธีการทั่วไปที่มักใช้ในการเปลี่ยนแอปพลิเคชันเป็นสถานะเสถียรที่รู้จักล่าสุด Amazon Lex นำเสนอฟังก์ชันนี้ผ่าน เวอร์ชันบอท. เราขอแนะนำให้ใช้เวอร์ชันใหม่ในแต่ละขั้นตอนในการพัฒนาของคุณ สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถเปลี่ยนแปลงคำจำกัดความบอทของคุณทีละส่วนได้ ด้วยวิธีง่ายๆ ในการเปลี่ยนกลับในกรณีที่ไม่ได้ผลตามที่คาดไว้
• ระบุข้อกำหนดในการจัดการข้อมูลและกำหนดค่าการควบคุมที่เหมาะสม – Amazon Lex ปฏิบัติตาม AWS แบบจำลองความรับผิดชอบร่วมกันซึ่งรวมถึงแนวทางในการปกป้องข้อมูลเพื่อให้สอดคล้องกับระเบียบข้อบังคับของอุตสาหกรรมและตามมาตรฐานความเป็นส่วนตัวของข้อมูลของบริษัทคุณเอง นอกจากนี้ Amazon Lex ยังยึดมั่นใน โปรแกรมการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่น SOC, PCI และ FedRAMP Amazon Lex ให้ความสามารถในการสร้างความสับสนให้กับสล็อตที่ถือว่าละเอียดอ่อน คุณควรระบุข้อกำหนดความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและกำหนดค่าการควบคุมที่เหมาะสมในบอทของคุณ

การทดสอบ

หลังจากที่คุณมีคำจำกัดความของบอทแล้ว คุณควรทดสอบบอทเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานตามที่ต้องการและมีการกำหนดค่าอย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น ควรมีสิทธิ์เรียกใช้บริการอื่นๆ เช่น AWS แลมบ์ดา ฟังก์ชั่น. นอกจากนี้ คุณควรทดสอบบอทเพื่อยืนยันว่าสามารถตีความคำขอของผู้ใช้ประเภทต่างๆ ได้ พิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้สำหรับการทดสอบ:

• ระบุข้อมูลการทดสอบ – คุณควรรวบรวมข้อมูลการทดสอบที่เกี่ยวข้องเพื่อทดสอบประสิทธิภาพของบอท ข้อมูลการทดสอบควรประกอบด้วยการแสดงการสนทนาของผู้ใช้ที่คาดหวังกับบอทอย่างครอบคลุม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับกรณีการใช้งาน IVR ที่บอทจะต้องเข้าใจอินพุตเสียง ข้อมูลการทดสอบควรครอบคลุมลักษณะการพูดและสำเนียงที่แตกต่างกัน ข้อมูลการทดสอบดังกล่าวสามารถให้การตรวจสอบประสบการณ์สำหรับฐานลูกค้าเป้าหมายของคุณ
• ระบุตัวชี้วัดประสบการณ์ผู้ใช้ – การกำหนดประสบการณ์การสนทนาอาจเป็นเรื่องยาก คุณต้องคาดการณ์และวางแผนเกี่ยวกับวิธีการต่างๆ ที่ผู้ใช้อาจมีส่วนร่วมกับบอท คุณจะแนะนำผู้โทรโดยไม่ให้เสียงบังคับได้อย่างไร? คุณจะกู้คืนได้อย่างไรหากผู้โทรให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์? ในการจัดการบทสนทนาผ่านสถานการณ์ต่างๆ มากมาย คุณควรตั้งเป้าหมายที่ชัดเจนซึ่งครอบคลุมรูปแบบการพูด สภาพเสียง และกิริยาที่แตกต่างกัน และระบุเมตริกวัตถุประสงค์ที่คุณสามารถติดตามได้ ตัวอย่างเช่น ตัวบ่งชี้วัตถุประสงค์จะเป็น "90% ของการสนทนาควรมีการเล่นซ้ำน้อยกว่าสองครั้งต่อผู้ใช้" เทียบกับตัวบ่งชี้ส่วนตัวเช่น "การสนทนาส่วนใหญ่ไม่ควรขอให้ผู้ใช้พูดซ้ำ"
• ประเมินประสบการณ์ผู้ใช้ไปพร้อมกัน – ในบางกรณี การเปลี่ยนแปลงที่ดูเหมือนเล็กน้อยอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น พิจารณาสถานการณ์ที่คุณแนะนำการพิมพ์ผิดโดยไม่ได้ตั้งใจในนิพจน์ทั่วไปที่ใช้สำหรับประเภทช่องรหัสบัญชี ซึ่งจะทำให้บอทพร้อมท์ให้ผู้ใช้ป้อนข้อมูลอีกครั้ง คุณควรประเมินประสบการณ์ของผู้ใช้ และลงทุนในการทดสอบอัตโนมัติเพื่อสร้างตัวชี้วัดที่สำคัญ คุณสามารถอ้างถึง การประเมินบริการรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ และ การทดสอบความแม่นยำและการถดถอยด้วย Amazon Connect และ Amazon Lex สำหรับตัวอย่างวิธีทดสอบและสร้างตัวชี้วัดที่สำคัญ

การใช้งาน

เมื่อคุณพอใจกับประสิทธิภาพของบอทแล้ว คุณจะต้องปรับใช้บอทเพื่อเริ่มให้บริการปริมาณการใช้งานจริงของคุณ เมื่อคุณทำซ้ำบอทตลอดวงจรชีวิต คุณจะทำการปรับใช้ซ้ำ ทำให้เป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง ดังนั้นการปรับใช้อัตโนมัติที่คล่องตัวจึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อลดโอกาสเกิดข้อผิดพลาด พิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้สำหรับการปรับใช้:

• ใช้สภาพแวดล้อมหลายบัญชี – คุณควรปฏิบัติตามที่ AWS แนะนำ การตั้งค่าสภาพแวดล้อมหลายบัญชี ในองค์กรของคุณและใช้บัญชี AWS แยกต่างหากสำหรับขั้นตอนการพัฒนาและขั้นตอนการผลิตของคุณ หากคุณมีสถานะหลายภูมิภาค คุณควรใช้บัญชี AWS แยกต่างหากสำหรับแต่ละภูมิภาคสำหรับการผลิต การใช้บัญชี AWS แยกกันในแต่ละขั้นตอนจะมอบขอบเขตความปลอดภัย การเข้าถึง และการเรียกเก็บเงินสำหรับทรัพยากร AWS ของคุณ
• ส่งเสริมบอทโดยอัตโนมัติตั้งแต่การพัฒนาจนถึงการผลิต – เมื่อจำลองการตั้งค่าบอทในขั้นตอนการพัฒนาไปยังขั้นตอนการผลิต คุณควรใช้โซลูชันอัตโนมัติและลดจุดติดต่อด้วยตนเองให้น้อยที่สุด คุณควรใช้เทมเพลต CloudFormation เพื่อสร้างบอทของคุณ หรือคุณสามารถใช้ Amazon Lex ส่งออกและนำเข้า APIs เพื่อให้วิธีการอัตโนมัติในการคัดลอกสคีมาบอทในบัญชีต่างๆ
• เปิดตัวการเปลี่ยนแปลงในลักษณะค่อยเป็นค่อยไป – คุณควรปรับใช้การเปลี่ยนแปลงกับสภาพแวดล้อมการผลิตของคุณในลักษณะเป็นขั้นตอน เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงถูกเผยแพร่ไปยังชุดย่อยของปริมาณการใช้งานการผลิตของคุณก่อนที่จะเผยแพร่ต่อผู้ใช้ทั้งหมด วิธีการดังกล่าวเปิดโอกาสให้คุณจำกัดรัศมีการระเบิดในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลง วิธีหนึ่งที่คุณสามารถทำได้คือการมีวิธีการปรับใช้สองขั้นตอน: คุณสร้างนามแฝงสองชื่อสำหรับบอท (เช่น prod-05 และ prod-95) ก่อนอื่น คุณเชื่อมโยงบอตเวอร์ชันใหม่กับนามแฝงเดียว (prod-05 ในตัวอย่างนี้) หลังจากที่คุณตรวจสอบความถูกต้องของตัวชี้วัดหลักที่ตรงตามเกณฑ์ความสำเร็จ คุณจะเชื่อมโยงนามแฝงที่สอง (prod-95) กับบอตเวอร์ชันใหม่

โปรดทราบว่าคุณต้องควบคุมการกระจายการรับส่งข้อมูลบนแอปพลิเคชันไคลเอ็นต์ที่ใช้ในการผสานรวมกับบ็อต Amazon Lex ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังใช้ อเมซอน คอนเนค เพื่อรวมเข้ากับบอทของคุณ คุณสามารถใช้ a กระจายตามเปอร์เซ็นต์ บล็อกการติดต่อร่วมกับสองคนขึ้นไป รับข้อมูลลูกค้า บล็อก

สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ Amazon Lex มีนามแฝงสำหรับการทดสอบตั้งแต่แกะกล่อง ชื่อแทนการทดสอบมีไว้เพื่อใช้สำหรับการทดสอบด้วยตนเองแบบเฉพาะกิจผ่านคอนโซล Amazon Lex เท่านั้น และไม่ได้มีไว้สำหรับจัดการกับโหลดในระดับการผลิต เราขอแนะนำให้ใช้นามแฝงเฉพาะสำหรับปริมาณการใช้งานจริงของคุณ

การตรวจสอบ

การตรวจสอบเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความน่าเชื่อถือ ความพร้อมใช้งาน และประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทางที่มีประสิทธิภาพ คุณควรวิเคราะห์เมตริกของบอทและใช้การเรียนรู้เป็นกลไกการตอบรับเพื่อปรับปรุงสคีมาของบอทตลอดจนแนวทางการพัฒนา การทดสอบ และการปรับใช้ของคุณ Amazon Lex รองรับกลไกหลายอย่างเพื่อ ตรวจสอบบอท. พิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้สำหรับการตรวจสอบบ็อต Lex ของคุณ:

• ตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและทำซ้ำ – Amazon Lex ทำงานร่วมกับ อเมซอน คลาวด์วอตช์ เพื่อให้ตัวชี้วัดที่ใกล้เคียงเรียลไทม์ที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญแก่คุณเกี่ยวกับการโต้ตอบของผู้ใช้กับบอท ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณได้รับมุมมองเกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทาง หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเมตริกประเภทต่างๆ ที่ Amazon Lex ปล่อยออกมา โปรดดูที่ การตรวจสอบ Amazon Lex V2 ด้วย Amazon CloudWatch. เราแนะนำให้ตั้งค่าเกณฑ์เพื่อกระตุ้นการเตือน ในทำนองเดียวกัน Amazon Lex ช่วยให้คุณมองเห็นการป้อนข้อมูลดิบจากการโต้ตอบของผู้ใช้กับบอท คุณควรใช้ สถิติคำพูด or บันทึกการสนทนา เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเพื่อระบุรูปแบบการสื่อสารและทำการเปลี่ยนแปลงที่เหมาะสมกับบอทของคุณตามความจำเป็น หากต้องการเรียนรู้วิธีสร้างแดชบอร์ดการวิเคราะห์ส่วนบุคคลสำหรับบอทของคุณ โปรดดูที่ ตรวจสอบตัวชี้วัดการดำเนินงานสำหรับแชทบอต Amazon Lex ของคุณ.

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่กล่าวถึงในโพสต์นี้เน้นที่กรณีการใช้งานเฉพาะของ Amazon Lex เป็นหลัก นอกจากนี้ คุณควรตรวจสอบและปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเมื่อจัดการโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ของคุณใน AWS ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ของคุณปลอดภัยและเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น นอกจากนี้ คุณควรทบทวนและปรับใช้ตามความเหมาะสม แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยของ AWS ภายในองค์กรของคุณ สุดท้ายนี้ คุณควรทบทวน โควต้า AWS สำหรับแต่ละบริการของ AWS (รวมถึงโควต้า Amazon Lex) และขอการเปลี่ยนแปลงที่เหมาะสมหากจำเป็น

สรุป

คุณสามารถใช้ Amazon Lex เพื่อเปิดใช้งานการสนทนาภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพการบริการลูกค้า ในโพสต์นี้ เราได้ทบทวนแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับขั้นตอนการพัฒนา การทดสอบ การปรับใช้ และการตรวจสอบของวงจรชีวิตของบอท ด้วยหลักเกณฑ์เหล่านี้ คุณสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทางและบรรลุการมีส่วนร่วมกับลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น เริ่มสร้างประสบการณ์การสนทนา Amazon Lex ของคุณวันนี้!

เกี่ยวกับผู้เขียน

สวาปานทีป ซิงห์ เป็นวิศวกรกับทีม Amazon Lex เขาทำงานเพื่อทำให้การโต้ตอบกับบอทราบรื่นขึ้นและเหมือนมนุษย์มากขึ้น นอกเวลางาน เขาชอบท่องเที่ยวและเรียนรู้วัฒนธรรมที่แตกต่าง