Amazon Lex'teki en iyi CI/CD uygulamalarıyla verimliliği artırın

Kuruluşunuzda bir sohbet robotu aracılığıyla ele almak istediğiniz bir kullanım durumu belirlediğinizi varsayalım. kendini tanıtmışsın Amazon Lex'i, bir prototip oluşturdu ve botla birkaç deneme etkileşimi yaptı. Genel deneyimi beğendiniz ve şimdi üretim ortamınızda botu dağıtmak istiyorsunuz, ancak Amazon Lex için en iyi uygulamalardan emin değilsiniz. Bu gönderide, uçtan uca bot yaşam döngüsünü düzene sokmanıza ve operasyonlarınızı optimize etmenize olanak tanıyan Amazon Lex botlarını geliştirmeye ve dağıtmaya yönelik en iyi uygulamaları gözden geçiriyoruz.

Planlama, tasarım ve konfigürasyon aşamalarını önceki bölümlerde ele aldık. günlüğü gönderileri. Devam etmeden önce botunuzla ilgi çekici sohbetler oluşturmanıza yardımcı olması için bu gönderileri incelemenizi öneririz. Botu başlangıçta yapılandırdıktan sonra, onu dahili olarak test etmeli ve bot tanımını yinelemelisiniz. Artık onu, botun canlı konuşmaları işleyeceği üretim ortamınızda (çağrı merkezi gibi) dağıtmaya hazırsınız. Üretime girdikten sonra, istediğiniz iş hedeflerinizi karşıladığından emin olmak için sürekli olarak izlemelisiniz. Siz yeni kullanım senaryoları ve geliştirmeler ekledikçe bu döngü tekrarlanır.

Botları geliştirme, test etme, devreye alma ve izleme için en iyi uygulamaları gözden geçirelim.

gelişme

Botunuzu geliştirirken aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:

• Bot şemasını kod aracılığıyla yönetin – Amazon Lex konsolu, siz botu tasarlayıp yapılandırırken kullanımı kolay bir arabirim sağlar, ancak kurulumu çoğaltmak için manuel işlemlere dayanır. Bu adımı basitleştirmek için tasarımı tamamladıktan sonra bot şemasını koda dönüştürmenizi öneririz. Kullanabilirsiniz API'ler or AWS CloudFormation (görmek AWS CloudFormation ile Amazon Lex V2 kaynakları oluşturma) botu programlı olarak yönetmek için.
• Bot versiyonlama ile kontrol noktası bot şeması – Kontrol noktası, bir uygulamayı bilinen son kararlı duruma döndürmek için sıklıkla kullanılan yaygın bir yaklaşımdır. Amazon Lex bu işlevi şu yollarla sunar: bot versiyonlama. Geliştirme sürecinizdeki her dönüm noktasında yeni bir sürüm kullanmanızı öneririz. Bu, beklendiği gibi çalışmamaları durumunda onları geri almanın kolay bir yolu ile bot tanımınızda artımlı değişiklikler yapmanıza olanak tanır.
• Veri işleme gereksinimlerini belirleyin ve uygun kontrolleri yapılandırın – Amazon Lex, AWS'yi takip ediyor paylaşılan sorumluluk modeli, endüstri düzenlemelerine ve şirketinizin kendi veri gizliliği standartlarına uymak için veri koruma yönergelerini içerir. Ek olarak, Amazon Lex aşağıdakilere bağlıdır: uyum programları SOC, PCI ve FedRAMP gibi. Amazon Lex, hassas olarak kabul edilen yuvaları karartma yeteneği sağlar. Veri gizliliği gereksinimlerinizi belirlemeli ve botunuzda uygun kontrolleri yapılandırmalısınız.

Test yapmak

Bir bot tanımına sahip olduktan sonra, botun amaçlandığı gibi çalıştığından ve doğru yapılandırıldığından emin olmak için test etmelisiniz. Örneğin, aşağıdakiler gibi diğer hizmetleri tetikleme izinlerine sahip olmalıdır. AWS Lambda fonksiyonlar. Ayrıca, farklı türde kullanıcı isteklerini yorumlayabildiğini doğrulamak için botu da test etmelisiniz. Test için aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:

• Test verilerini tanımlayın – Bot performansını test etmek için ilgili test verilerini toplamalısınız. Test verileri, özellikle botun ses girişlerini anlaması gerekeceği IVR kullanım durumları için, bot ile beklenen kullanıcı görüşmelerinin kapsamlı bir temsilini içermelidir. Test verileri farklı konuşma tarzlarını ve aksanları kapsamalıdır. Bu tür test verileri, hedef müşteri tabanınız için deneyim doğrulaması sağlayabilir.
• Kullanıcı deneyimi metriklerini tanımlayın – Konuşma deneyimini tanımlamak zor olabilir. Kullanıcıların botla etkileşime geçebilecekleri tüm farklı yolları tahmin etmeli ve planlamalısınız. Kulağa çok kuralcı gelmeden arayanı nasıl yönlendirirsiniz? Arayan kişi yanlış veya eksik bilgi verirse nasıl kurtarırsınız? Diyaloğu birçok farklı senaryo üzerinden yönetmek için, farklı konuşma tarzlarını, akustik koşulları ve modaliteyi kapsayan net bir hedef belirlemeli ve izleyebileceğiniz objektif ölçütleri belirlemelisiniz. Örneğin, nesnel bir gösterge "konuşmaların %90'ında kullanıcıya ikiden daha az tekrar sorulmalıdır" ve "konuşmaların çoğunluğu kullanıcılardan girdilerini tekrar etmelerini istememelidir" gibi öznel bir gösterge olabilir.
• Yol boyunca kullanıcı deneyimini değerlendirin – Bazı durumlarda, görünüşte küçük değişikliklerin kullanıcı deneyimi üzerinde büyük bir etkisi olabilir. Örneğin, bir hesap kimliği yuva türü için kullanılan normal ifadede yanlışlıkla bir yazım hatası yaptığınızı ve bunun da botun kullanıcıdan tekrar girdi sağlaması için yeniden istemde bulunmasına neden olduğu bir durumu düşünün. Kullanıcı deneyimini değerlendirmeli ve temel metrikler oluşturmak için otomatik bir teste yatırım yapmalısınız. başvurabilirsiniz Otomatik bir konuşma tanıma hizmetini değerlendirme ve Amazon Connect ve Amazon Lex ile doğruluk ve gerileme testi temel metriklerin nasıl test edilip oluşturulacağına ilişkin örnekler için.

açılma

Botun performansından memnun kaldığınızda, üretim trafiğinize hizmet vermeye başlamak için botu dağıtmak isteyeceksiniz. Botu yaşam döngüsü boyunca yinelerken, dağıtımları tekrarlayarak onu sürekli bir süreç haline getirirsiniz, bu nedenle hata olasılığını azaltmak için akıcı, otomatikleştirilmiş bir dağıtıma sahip olmak çok önemlidir. Dağıtım için aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:

• Çok hesaplı bir ortam kullanın – Önerilen AWS'yi izlemelisiniz çok hesaplı ortam kurulumu kuruluşunuzda ve geliştirme aşamanız ve üretim aşamanız için ayrı AWS hesapları kullanın. Çoklu Bölge varlığınız varsa, üretim için Bölge başına ayrı bir AWS hesabı da kullanmalısınız. Aşama başına ayrı AWS hesapları kullanmak, AWS kaynaklarınız için size güvenlik, erişim ve faturalandırma sınırları sunar.
• Geliştirmeden üretime kadar bir botun tanıtımını otomatikleştirin – Geliştirme aşamanızdaki bot kurulumunu üretim aşamanıza kopyalarken otomatik çözümler kullanmalı ve manuel temas noktalarını en aza indirmelisiniz. Botlarınızı oluşturmak için CloudFormation şablonlarını kullanmalısınız. Alternatif olarak, kullanabilirsiniz Amazon Lex API'lerini dışa ve içe aktarma hesaplar arasında bir bot şemasını kopyalamak için otomatik bir araç sağlamak.
• Değişiklikleri aşamalı olarak kullanıma sunma – Değişikliklerin tüm kullanıcılara yayınlanmadan önce üretim trafiğinizin bir alt kümesinde yayınlanması için değişiklikleri üretim ortamınıza aşamalı olarak dağıtmalısınız. Böyle bir yaklaşım, değişiklikle ilgili herhangi bir sorun olması durumunda size patlama yarıçapını sınırlama şansı verir. Bunu başarmanın bir yolu, iki aşamalı bir dağıtım yaklaşımına sahip olmaktır: Bir bot için iki takma ad oluşturursunuz (örneğin, prod-05 ve prod-95). Önce yeni bot sürümünü bir takma adla ilişkilendirirsiniz (bu örnekte prod-05). Anahtar ölçütlerin başarı ölçütlerini karşıladığını doğruladıktan sonra, ikinci takma adı (prod-95) yeni bot sürümüyle ilişkilendirirsiniz.

Amazon Lex botlarıyla entegre etmek için kullanılan istemci uygulamasındaki trafiğin dağıtımını kontrol etmeniz gerektiğini unutmayın. Örneğin, kullanıyorsanız Amazon Bağlantısı botlarınızla entegre etmek için bir Yüzdeye göre dağıt iki veya daha fazla ile bağlantılı olarak kontak bloğu Müşteri girdisi alın blokları.

Amazon Lex'in kutudan çıktığı gibi bir test takma adı sağladığını unutmamak önemlidir. Test takma adı, yalnızca Amazon Lex konsolu aracılığıyla geçici manuel testler için kullanılmak üzere tasarlanmıştır ve üretim ölçeğindeki yükleri işlemek için tasarlanmamıştır. Üretim trafiğiniz için özel bir takma ad kullanmanızı öneririz.

İzleme

İzleme, güvenilirliği, kullanılabilirliği ve etkili bir son kullanıcı deneyimini sürdürmek için önemlidir. Botunuzun metriklerini analiz etmeli ve öğrenmeleri, bot şemasının yanı sıra geliştirme, test etme ve dağıtım uygulamalarınızı iyileştirmek için bir geri bildirim mekanizması olarak kullanmalısınız. Amazon Lex, aşağıdakileri gerçekleştirmek için birden çok mekanizmayı destekler: botları izlemek. Lex botlarınızı izlemek için aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:

• Sürekli izleyin ve yineleyin – Amazon Lex ile entegre olur Amazon Bulut İzleme kullanıcılarınızın botla etkileşimleri hakkında size önemli bilgiler sağlayabilecek gerçek zamanlıya yakın ölçümler sağlamak. Bu içgörüler, son kullanıcı deneyimi hakkında bir bakış açısı kazanmanıza yardımcı olabilir. Amazon Lex'in yayınladığı farklı ölçüm türleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Amazon CloudWatch ile Amazon Lex V2'yi İzleme. Alarmları tetiklemek için eşikler ayarlamanızı öneririz. Benzer şekilde, Amazon Lex, kullanıcılarınızın botla etkileşimlerinden elde edilen ham girdi ifadelerine ilişkin görünürlük sağlar. Kullanmalısın ifade istatistikleri or konuşma günlükleri iletişim modellerini belirlemek ve gerektiğinde botunuzda uygun değişiklikleri yapmak için içgörüler elde etmek. Botlarınız için kişiselleştirilmiş bir analiz panosunun nasıl oluşturulacağını öğrenmek için bkz. Amazon Lex sohbet robotunuz için operasyonel ölçümleri izleyin.

Bu gönderide tartışılan en iyi uygulamalar, öncelikle Amazon Lex'e özgü kullanım örneklerine odaklanır. Bunlara ek olarak, AWS'de bulut altyapınızı yönetirken en iyi uygulamaları incelemeli ve bunlara bağlı kalmalısınız. Bulut altyapınızın güvenli olduğundan ve yalnızca yetkili kullanıcılar tarafından erişilebilir olduğundan emin olun. Ayrıca uygun olanı gözden geçirmeli ve kabul etmelisiniz. AWS güvenlik en iyi uygulamaları kuruluşunuzun içinde. Son olarak, proaktif olarak gözden geçirmelisiniz AWS kotaları bireysel AWS hizmetleri için (Amazon Lex kotaları dahil) ve gerekirse uygun değişiklikleri talep edin.

Sonuç

Gelişmiş doğal dil konuşmalarını etkinleştirmek ve müşteri hizmetleri verimliliğini artırmak için Amazon Lex'i kullanabilirsiniz. Bu gönderide, bir bot yaşam döngüsünün geliştirme, test etme, devreye alma ve izleme aşamaları için en iyi uygulamaları inceledik. Bu yönergelerle, son kullanıcı deneyimini iyileştirebilir ve daha iyi müşteri etkileşimi sağlayabilirsiniz. Amazon Lex konuşma deneyiminizi bugün oluşturmaya başlayın!

Yazar Hakkında

Swapandeep Singh Amazon Lex ekibinde çalışan bir mühendis. Botlarla etkileşimleri daha pürüzsüz ve daha insansı hale getirmek için çalışıyor. İş dışında seyahat etmeyi ve farklı kültürler hakkında bilgi edinmeyi sever.