对话界面(或聊天机器人)可以为创建和监控票证等流程提供直观的界面。 让我们考虑这样一种情况,您的团队需要最近雇用一名员工来削减办公设备的门票。 为此,他们必须与组织使用的票务软件进行交互。 这通常需要访问票证系统,了解要打开哪张票证,然后在整个过程中手动跟踪票证直至完成。 在这篇文章中,我们将向您展示如何集成 亚马逊Lex 与 ServiceNow 聊天机器人。 该机器人将使日常活动的票证创建和跟踪变得更加容易,例如为新员工发放新的办公设备。 您还可以将体验集成到客户支持呼叫中,以便为呼叫者无缝创建票证。
解决方案概述
下图说明了解决方案的工作流程。
该解决方案包括以下步骤:
- 用户通过 Slack 应用程序发送消息来创建票证或获取队列中的待处理票证。
- Slack 转发消息以供 Amazon Lex 处理。
- Amazon Lex 调用履行 Lambda 函数:
- Amazon Lex 将事件发送至履行 AWS Lambda 功能。
- AWS Lambda 函数处理消息并向后端 ServiceNow 实例发出 HTTP 请求。
- 响应发送给用户:
- ServiceNow 实例返回对履行 Lambda 函数的响应。
- Fulfillment Lambda 函数根据情绪返回对 Amazon Lex 机器人的响应。
- Amazon Lex 通过 Slack 机器人将响应返回给用户。
- 用户可以在 Slack 机器人上看到响应并回复另一个查询。
要实现此架构,您需要创建以下内容:
- ServiceNow 实例
- 履行 Lambda 函数
- Amazon Lex 机器人
- 一个 Slack 应用程序
先决条件
在开始之前,请确保您具有以下先决条件:
- 一个松弛的帐户
- ServiceNow 开发者帐户
- 一个活跃的 AWS账户 具有创建和修改权限 AWS身份和访问管理 (IAM) 资源
创建 ServiceNow 开发者实例
要创建 ServiceNow 实例,请完成以下步骤:
您会收到一封包含个人沙盒环境的电子邮件,格式如下 devNNNNN.service-now.com
.
此步骤将向您在注册过程中使用的电子邮件发送一封验证电子邮件。
系统会询问您是否需要面向开发人员的 IDE 或引导式体验。
您将被重定向到一个页面,您应该能够在其中看到正在设置实例。
当实例准备就绪时,您应该能够看到实例详细信息。
您需要以系统管理员用户身份登录才能查看 ServiceNow 事件。
- 导航到以下 URL(替换
https://devNNNNN.service-now.com
使用您之前记下的您自己的实例 URL):https://devNNNNN.service-now.com/nav_to.do?uri=change_request_list.do
. - 使用用户名登录
admin
以及您之前记下的密码。
您将被重定向到 ServiceNow 控制台。
- 事故 在导航窗格中。
默认搜索条件应向您显示示例事件。
- 如果删除所有搜索条件并选择 运行,您应该能够看到所有可用的 ServiceNow 事件。
以下屏幕截图显示了没有过滤器的搜索和示例 ServiceNow 事件。
创建 Lambda 函数
现在您已经设置了 ServiceNow 实例并登录以检查事件,您就可以设置解决方案了。 第一步是创建 Lambda 函数并为此函数配置环境变量,以便以安全的方式存储 ServiceNow 实例 URL 和凭证,并让该函数使用 ServiceNow 实例帐户。
创建履行 Lambda 函数
在此步骤中,您将创建一个 Lambda 函数,帮助 Amazon Lex 自动程序与 ServiceNow 通信以创建或描述事件,并使用一些逻辑根据 Amazon Lex 转发到 Lambda 的情绪分析来构建对 Amazon Lex 的响应。 要创建您的函数,请完成以下步骤:
- 在Lambda控制台上,选择 主要工作内容 在导航窗格中。
- 创建功能.
- 选择 从头开始.
- 针对 功能名称, 输入名称(对于此帖子,
ChatBotLambda
). - 针对 运行时,选择 Node.js 14x.
我们使用最新的 Node.js 运行时(截至撰写本文时),但您可以使用您喜欢的运行时。
- 对于功能权限,选择 创建具有基本Lambda权限的新角色.
- 使用政策
AWSLambdaBasicExecutionRole
.
对于这个职位来说,这个执行角色应该足够了。 有关更多信息,请参阅 AWS Lambda 执行角色.
- 创建功能.
- 创建函数后,您可以使用内联编辑器编辑index.js 的代码。
以下是您用作逻辑计算层的函数的示例代码:
在继续下一步之前,不要忘记选择 部署 将此代码部署到 $LATEST
Lambda 函数的版本。
配置履行 Lambda 函数
接下来,您使用适当的值创建以下环境变量。 您可以使用这些变量来安全地存储 ServiceNow 实例 URL 以及函数用于连接到 ServiceNow 实例的凭据。 每次用户通过 Amazon Lex 自动程序发送消息以创建或获取事件票证时,都会调用此 Lambda 函数以向 ServiceNow 实例发出请求以创建或获取事件。 因此,它需要实例 URL 和凭据才能连接到实例。
- SERVICENOW_HOST – 您之前创建的 ServiceNow 实例的域名
- SERVICENOW_USERNAME – 系统管理员角色的用户名(
admin
) - SERVICENOW_PASSWORD – 您之前收到的密码
创建 Amazon Lex 聊天机器人
现在您已经创建了 Lambda 函数,接下来可以使用 Amazon Lex 创建对话界面(聊天机器人)。 在这篇文章中,您将构建聊天机器人 IncidentBot
与 ServiceNow 通信并读取或创建事件票证以处理事件。 这种类型的机器人可以为具有多个内部系统接口的组织或企业创建,从人力资源到差旅再到支持,员工必须记住这些接口以作为书签。 聊天机器人还对通过机器人发送的用户消息进行情绪分析,并根据检测到的情绪返回响应。
您创建两个意图:
- 获取门票 – 从 ServiceNow 获取现有票证
- 日志票据 – 提交一个新的票证,这会在我们的实例中创建一个 ServiceNow 事件
这篇文章使用以下对话对机器人进行建模:
- 用户: 创建事件票以订购新笔记本电脑。
- 事件机器人: 完毕! 我已在 ServiceNow 中为您开具了一张事故单。 您的票号是:INC0010006。
- 用户: 列出前 2 个事件。
- 事件机器人: 以下是最近发生的 2 起事件: 记录 1 订购一台新笔记本电脑。 记录2请求访问ServiceNow。 门票结束。
您之前设置的 Lambda 函数仅适用于 Lex V2。 如果您使用的是 V1 控制台,请选择 尝试新的 Lex V2 控制台 如下图所示,或者选择 切换到新的Lex V2控制台 在导航窗格中。
完成以下步骤来创建您的聊天机器人:
- 下载文件 事件机器人.zip.
- 在Amazon Lex控制台上,选择 搜索引擎 在导航窗格中。
- 点击 操作 菜单中选择 进口.
- 针对 机器人名称,输入
IncidentBot
. - 针对 输入文件¸选择 浏览文件 并选择您下载的 .zip 文件。
- 选择 创建具有基本 Amazon Lex 权限的角色.
这将创建一个新的 IAM 角色,聊天机器人使用该角色向其他 AWS 服务发出请求。
- 在该部分 儿童在线隐私保护法(COPPA), 选择 没有 (COPPA 不适用于此示例)。
- 将其余字段保留为默认值并选择 创建机器人.
- 当机器人可用时,选择 别名 在导航窗格中查看为此机器人创建的别名。
- 选择别名
TestBotAlias
查看别名详细信息。
为了进行有效的对话,理解情绪并做出适当的回应非常重要。 在对话中,与不满意的用户交谈时简单的致谢可能会有所帮助,例如“我很抱歉您今天过得很糟糕。”
要与机器人实现这样的对话流程,您必须检测用户表达的情绪并做出适当的反应。 以前,您必须使用以下方式构建自定义集成 亚马逊领悟 蜜蜂。 截至撰写本文时,您可以在 Amazon Lex 中本地确定情绪。
您可以通过编辑别名在 Lex V2 机器人上启用情绪分析。
在本文中,您将分析从最终用户收到的消息,以了解他们的情绪并返回适当的响应,该响应由 Lambda 逻辑控制,该逻辑使用检测到的情绪来相应地更改响应文本。
您现在已准备好构建意图。
测试 Amazon Lex 机器人
我们测试以下场景:
- 用户使用示例语句“创建一个请求访问 ServiceNow 的事件票证”发送消息以创建新的 ServiceNow 事件。
- 用户使用“列出前 2 个事件票证”语句检索现有的 ServiceNow 事件。
- 用户还可以在消息中显示负面情绪,并使用“前 2 个不良事件单是什么”这句话相应地检索响应。
要测试机器人,请在 意向 页面,选择 测试.
如以下屏幕截图所示,您使用以下语句创建了两个事件工单:
这会在 ServiceNow 实例中创建两个票证。
现在,让我们使用“列出前 2 个事件票证”语句来检索最后两张票证。
您可以测试情绪分析,如以下屏幕截图所示,其中机器人对负面情绪做出响应。
创建 Slack 应用程序并将 Slack 与机器人集成
除了 Facebook Messenger、Slack、Kik 和 Twilio SMS 等流行平台之外,您还可以将 Amazon Lex 机器人与各种 Web 或移动应用程序和客户端代码集成。 在本文中,您将创建一个 Slack 应用程序并将您的 Amazon Lex 机器人与 Slack 集成。 有关说明,请参阅 将Amazon Lex Bot与Slack集成.
另一个好处是聊天机器人可以确定用户的情绪并做出相应的反应。 实时情绪分析以有机和自动化的方式为主管提供他们所需的反馈,而不需要任何单独的反馈收集过程。 主管可以使用情绪分析来跟踪用户创建的工单上的负面情绪,也可以用于从我们的 Lambda 函数返回相应的响应,例如负面情绪与正面或中性情绪的不同响应。
您现在应该能够使用 Slack 应用程序向 Amazon Lex 机器人发送消息并检索与您之前测试的相同的响应。 以下屏幕截图显示了在 Slack 应用程序上测试的相同消息,具有相同的结果。
恭喜! 您刚刚使用 Amazon Lex 构建了一个事件机器人,该机器人具有与 ServiceNow 集成的情绪分析功能。
清理
为避免将来产生费用,请删除您创建的资源并清理您的帐户。
您可以使用以下步骤清理 AWS 环境:
- 在 Lex V2 控制台上,选择 搜索引擎 在导航窗格中查看所有 Lex V2 机器人的列表。
- 选择您创建的机器人,然后在 行动 菜单中选择 删除.
- 在Lambda控制台上,选择 主要工作内容 在导航窗格中。
- 选择您创建的函数,然后在 行动 菜单中选择 删除.
结论
本文展示了如何将 Amazon Lex 机器人与 ServiceNow 事件管理和 Slack 应用程序集成。 您可以集成相同的体验来创建和管理票证,作为客户支持电话的一部分。 有关将这些技术合并到您的机器人中的更多信息,请参阅 Lex V2 开发人员指南.
作者简介
昌基·纳塔尼 是 AWS 专业服务的云应用程序架构师。 作为一名架构师,他支持客户架构、设计、自动化和构建新应用程序,以及将现有应用程序迁移到 AWS。 他对云和无服务器技术充满热情。 在业余时间,他喜欢旅行并撰写有关不同地方美食的博客。
瓦伊巴夫·查达 是 AWS 专业服务的机器学习工程师。 他花时间帮助客户使用 Amazon ML 服务设计和实施解决方案,以解决他们的业务挑战。
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