Müşteri hizmetleri çağrıları, müşteri temsilcilerinin, arayanın talebini işleme koyabilmek için müşterinin hesap bilgilerine sahip olmasını gerektirir. Örneğin, bir sigorta talebine ilişkin durum sağlamak için destek temsilcisinin poliçe kimliği ve talep numarası gibi poliçe sahibi bilgilerine ihtiyacı vardır. Bu tür bilgiler genellikle müşteri destek çağrısının başlangıcındaki etkileşimli sesli yanıt (IVR) akışında toplanır. IVR sistemleri tipik olarak gramerleri temel alarak kullanmıştır. Konuşma Tanıma Dilbilgisi Belirtimi Kuralları tanımlamak ve arayan bilgilerini (politika kimliği, talep numarası) ayrıştırmak için (SRGS) biçimi. Artık aynı dilbilgisini kullanabilirsiniz. Amazon Lex'i Bir konuşma konuşmasında bilgi toplamak. Ayrıca anlamsal yorumlama kurallarını kullanarak da sağlayabilirsiniz. ECMAScript dilbilgisi dosyalarındaki etiketler. Amazon Lex'teki dilbilgisi desteği, etkili bir iletişim kutusunu yönetebilmeniz için kullanıcı girişinin toplanması ve sonradan işlenmesi için ayrıntılı kontrol sağlar.
Bu yazıda Amazon Lex'teki dilbilgisi desteğini inceleyeceğiz ve bir dilbilgisinde kullanılmak üzere örnek bir dilbilgisi yazacağız. Amazon Bağlantısı temas akışı
Bir konuşmada bilgi toplamak için dilbilgisini kullanın
Dilbilgisini Amazon Lex'te slot türü olarak yazabilirsiniz. İlk olarak, kullanıcı girişini yorumlamak için SRGS formatında bir dizi kural sağlarsınız. İsteğe bağlı ikinci adım olarak, iletişim kutusunda toplanan bilgileri dönüştüren bir ECMA komut dosyası yazabilirsiniz. Son olarak dilbilgisini bir XML dosyası olarak bir Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) paketini kullanın ve bot tanımınızdaki bağlantıya bakın. SRGS gramerleri özellikle ses ve DTMF yöntemi için tasarlanmıştır. Botumuzu modellemek için aşağıdaki örnek konuşmaları kullanıyoruz:
konuşma 1
IVR: Merhaba! Bugün sana nasıl yardımcı olabilirim?
Kullanıcı: Hesap bakiyemi kontrol etmek istiyorum.
IVR: Tabii. Hangi hesabı açayım?
Kullanıcı: Kontrol ediliyor.
IVR: Hesap numarası nedir?
Kullanıcı: 1111 2222 3333 4444
IVR: Doğrulama amacıyla doğum tarihiniz nedir?
Kullanıcı: 1 Ocak 2000.
IVR: Teşekkür ederim. Çek hesabınızdaki bakiye 123 dolar.
konuşma 2
IVR: Merhaba! Bugün sana nasıl yardımcı olabilirim?
Kullanıcı: Hesap bakiyemi kontrol etmek istiyorum.
IVR: Tabii. Hangi hesabı açayım?
Kullanıcı: Tasarruf.
IVR: Hesap numarası nedir?
Kullanıcı: Bir temsilciyle konuşmak istiyorum.
IVR: Tamam. Aramayı aktarayım. Bir temsilci isteğiniz konusunda size yardımcı olmalıdır.
Örnek görüşmelerde IVR, arayanın isteklerini işleme koymak için hesap türünü, hesap numarasını ve doğum tarihini ister. Bu yazıda, bilgiyi toplamak ve ECMA komut dosyalarıyla sonradan işlemek için gramerlerin nasıl kullanılacağını inceliyoruz. Hesap kimliği ve tarihe ilişkin gramerler, bilgiyi sağlamanın birden fazla yolunu kapsar. Arayanın istenen ayrıntıları (örneğin, tasarruf hesap numarası) sağlayamaması ve bunun yerine bir temsilciyle konuşmayı tercih etmesi durumunda dilbilgisini de inceleriz.
Gramer bilgisi içeren bir Amazon Lex sohbet robotu oluşturun
Hesap bakiyesini kontrol etmek, para aktarmak ve çek siparişi vermek gibi genel perakende bankacılık işlevlerini gerçekleştirmek amacıyla bir Amazon Lex botu oluşturuyoruz. CheckAccountBalance
Intent, hesap türü, hesap kimliği ve doğum tarihi gibi ayrıntıları toplar ve bakiye tutarını sağlar. Hesap kimliğini ve doğum tarihini toplamak için dilbilgisi alanı türünü kullanırız. Eğer arayan kişi bilgiyi bilmiyorsa veya bir temsilci isterse, çağrı bir insan temsilciye aktarılır. Hesap kimliğinin dilbilgisini gözden geçirelim:
Dilbilgisinin kullanıcı girdisini ayrıştırmak için iki kuralı vardır. İlk kural arayan tarafından sağlanan rakamları yorumlar. Bu rakamlar, bir ECMA kod etiketi değişkeni aracılığıyla çıktıya eklenir (out
). İkinci kural, arayan kişinin bir kişiyle konuşmak istemesi durumunda diyaloğu yönetir. agent
. Bu durumda out
etiketi, aracı sözcüğüyle doldurulur. Kurallar ayrıştırıldıktan sonra out etiketi hesap numarasını (out.AccountNumber
) veya dize agent
. Aşağı akış iş mantığı artık out
etiketi aramayı yönetir.
Örnek Amazon Lex botunu dağıtın
Örnek bot oluşturmak ve gramerleri eklemek için aşağıdaki adımları gerçekleştirin. Bu, adında bir Amazon Lex botu oluşturur. BankingBot
ve iki dil bilgisi alanı türü (accountNumber
, dateOfBirth
).
- Atomic Cüzdanı indirin : Amazon Lex botu.
- Amazon Lex konsolunda şunu seçin: İşlemler, Daha sonra seçmek ithalat.
- Dosyayı seçin
BankingBot.zip
ve indirdiğiniz ithalat. IAM İzinleri bölümünde Çalışma Zamanı rolü için şunu seçin: Yeni bir rol oluştur temel Amazon Lex izinleriyle. - botu seç
BankingBot
Amazon Lex konsolunda. - XML dosyalarını indirin hesap numarası ve doğum tarihi. (Not: Bazı tarayıcılarda XML dosyalarını indirmek için “Bağlantıyı kaydetmeniz” gerekir)
- Amazon S3 konsolunda XML dosyalarını yükleyin.
- Amazon Lex konsolundaki yuva türlerine gidin ve
accountNumber
yuva türü - Slot tipi gramerinde XML dosyasının bulunduğu S3 paketini seçin ve nesne anahtarını sağlayın. Tıklamak Yuva türünü kaydet.
- Amazon Lex konsolundaki yuva türlerine gidin ve
dateOfBirth
yuva türü - Slot tipi gramerinde XML dosyasının bulunduğu S3 paketini seçin ve nesne anahtarını sağlayın. Tıklamak Yuva türünü kaydet.
- Dilbilgisi kaydedildikten sonra öğesini seçin. İnşa etmek.
- Destekleyiciyi indirin AWS Lambda ve AWS Lambda konsoluna gidin.
- İşlev oluşturma sayfasında şunu seçin: Sıfırdan yazar. Temel bilgi olarak lütfen aşağıdakileri sağlayın: fonksiyon adı
BankingBotEnglish
, ve SürePython 3.8
. - Tıklayın İşlev oluşturun. Kod kaynağı bölümünde, açın
lambda_funciton.py
ve silmek mevcut kod. İndir kodu yazın ve bir metin düzenleyicide açın. kopya ve makarna kodu boşluğalambda_funciton.py
sekmesi. - Klinik dağıtmak.
- Amazon Lex Konsolu'na gidin ve
BankingBot
. Tıklayın açılma ve sonra Takma adlar ardındanTestBotAlias
- Üzerinde Takma adlar sayfa seçimi dil ve gidip gidin İngilizce (ABD).
- İçin kaynak seçmek
BankingBotEnglish
, Için Lambda sürümü veya takma adı seçmek$LATEST
- Amazon Connect konsoluna gidin, Temas akışları.
- Atomic Cüzdanı indirin : temas akışı Amazon Lex botu ile entegre olmak için.
- Amazon Lex bölümünde, Amazon Lex botunuzu seçin ve onu Amazon Connect kişi akışlarında kullanıma hazır hale getirin.
- Uygulamaya yüklemek için temas akışını seçin.
- "Müşteri Girişini Al" bloğunda doğru botun yapılandırıldığından emin olun. İletişim akışına bir telefon numarası ekleyin.
- “Çalışma kuyruğunu ayarla” bloğunda bir kuyruk seçin.
- Telefon numarasını arayarak IVR akışını test edin.
- Çözümü test edin.
Çözümü test edin
Amazon Connect telefon numarasını arayabilir ve botla etkileşimde bulunabilirsiniz. Ayrıca çözümü doğrudan Amazon Lex V2 konsolunda ses ve DTMF kullanarak da test edebilirsiniz.
Sonuç
Özel dilbilgisi alanları, bir konuşmada farklı türde bilgilerin toplanmasına olanak sağlar. Bir temsilciye devir gibi geçişleri yakalama esnekliğine sahipsiniz. Ek olarak, iş mantığını çalıştırmadan önce bilgileri sonradan işleyebilirsiniz. Dilbilgisi yuvası türlerini Amazon Lex V2 konsolu veya AWS SDK aracılığıyla etkinleştirebilirsiniz. Bu özellik, Amazon Lex'in İngilizce (Avustralya), İngilizce (Birleşik Krallık) ve İngilizce (ABD) yerel ayarlarında faaliyet gösterdiği tüm AWS Bölgelerinde mevcuttur.
Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Özel bir dilbilgisi yuvası türü kullanma. Ayrıca Amazon Lex belgelerini de görüntüleyebilirsiniz. SRG'ler or ECMAScript daha fazla bilgi için.
Yazarlar Hakkında
Kai Loreck profesyonel hizmetler Amazon Connect danışmanıdır. Ölçeklenebilir müşteri deneyimi çözümleri tasarlamak ve uygulamak için çalışıyor. Boş zamanlarında spor yaparken, snowboard yaparken veya dağlarda yürüyüş yaparken bulunabilir.
Harshal Pimpalhut Amazon Lex ekibinde Ürün Yöneticisidir. Zamanını makinelerin insanlarla (güzel bir şekilde) etkileşime geçmesini sağlamaya çalışarak geçiriyor.
- "
- 100
- 9
- Hesap
- ajanları
- Türkiye
- Amazon
- miktar
- Uygulama
- Avustralya
- mevcut
- AWS
- Bankacılık
- Başlangıç
- Engellemek
- Bot
- inşa etmek
- iş
- çağrı
- Arayan
- ele geçirmek
- denetleme
- Çekler
- Klinik
- kod
- toplamak
- Toplama
- ortak
- konsolos
- danışman
- UAF ile
- kontrol
- konuşma
- konuşmaları
- oluşturur
- görenek
- müşteri deneyimi
- Kullanıcı Desteği
- tasarım
- farklı
- basamak
- direkt olarak
- Değil
- dolar
- editör
- Etkili
- etkinleştirmek
- İngilizce
- örnek
- Çıkış
- deneyim
- Ad
- Esneklik
- akış
- takip etme
- biçim
- bulundu
- işlev
- para
- yardım et
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- HTTPS
- insan
- İnsanlar
- bilgi
- giriş
- sigorta
- entegre
- niyet
- interaktif
- IT
- anahtar
- dil
- ÖĞRENİN
- LINK
- yük
- Makineler
- müdür
- model
- Daha
- çoklu
- numara
- açık
- Nokta
- politika
- süreç
- PLATFORM
- profesyonel
- sağlamak
- sağlar
- halka açık
- amaçlı
- talep
- isteklerinizi
- gerektirir
- yanıt
- perakende
- yorum
- Rota
- kurallar
- koşu
- ölçeklenebilir
- sdk
- hizmet
- Hizmetler
- set
- Basit
- So
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- özellikle
- Spor
- başlama
- Durum
- hafızası
- mağaza
- destek
- Destek
- Sistemler
- Konuşmak
- takım
- test
- zaman
- bugün
- transfer
- transfer
- aktarma
- tipik
- Uk
- us
- kullanım
- Doğrulama
- Görüntüle
- ses
- W3
- Ne
- Nedir
- içinde
- çalışma
- çalışır
- XML