使用 QnABot 和 Amazon Lex PlatoBlockchain Data Intelligence 为 Genesys Cloud 构建 AI 驱动的虚拟代理。 垂直搜索。 哎。

使用 QnABot 和 Amazon Lex 为 Genesys Cloud 构建 AI 驱动的虚拟代理

时间戳记：28年2022月12日下午29:XNUMX

人工智能技术的兴起使组织能够在联络中心运营中采用和改进自助服务能力，以创造更主动、及时和有效的客户体验。 语音机器人或对话式交互式语音响应系统 (IVR) 使用自然语言处理 (NLP) 来理解客户的问题并提供相关答案。 企业可以通过部署 24/7 全天候可用的机器人来自动响应常见的交易问题。 因此，客户受益于减少的等待时间和更快的呼叫解决时间，尤其是在高峰时段。

在文中 使用对话式 AI 增强客户服务体验：使用 Amazon Lex 和 Genesys Cloud 为您的联络中心提供支持，我们介绍了 亚马逊Lex Genesys Cloud 平台上的支持，并概述了激活集成的过程。 在这篇文章中，我们演示了如何使用交互式语音机器人提升传统的客户服务常见问题解答。 我们深入研究一个常见的自助服务用例，探索问答互动，并提供一种自动化的方法，使用 AWS 解决方案上的 QnABot 使用 Genesys Cloud 在 Amazon Lex 上构建。

解决方案概述

信息交互应用广泛，例如营业时间、政策信息、学校时间表或其他大量且直截了当的常见问题。 本文中讨论的解决方案使客户能够以自然和对话的方式与由精选知识库支持的语音机器人进行交互。 客户无需等待人工客户服务代表即可获得答案，从而提高解决时间和客户满意度。 您还可以直接将相同的机器人实现为 Web 客户端，或将其作为聊天小部件嵌入到现有站点中，通过多个渠道扩展接触点并提高与客户的整体参与度。

有关描述客户拨入联络中心并与 QnABot 交互的体验的演示视频，请查看以下视频：

QnABot 提供了一个预配置的架构，可提供低代码体验，如下图所示。 在幕后，它使用 Amazon Lex 和其他 AWS 服务。 非技术用户可以通过单击按钮部署解决方案，通过用户友好的界面构建他们的机器人，并将语音机器人集成到 Genesys Cloud 呼叫流中。

解决方案工作流程包含以下步骤：

  1. 管理员将 QnABot 解决方案部署到他们的 AWS 账户中，打开 Content Designer UI，然后使用 亚马逊Cognito 进行身份验证。
  2. 认证后， 亚马逊的CloudFront的 和 亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 交付 Content Designer UI 的内容。
  3. 管理员在 Content Designer 中配置问题和答案，UI 将请求发送到 Amazon API网关 保存问题和答案。
  4. 内容设计师 AWS Lambda 函数将输入保存在 亚马逊开放搜索服务 在题库索引中。
  5. 管理员在 Genesys Cloud 上激活 Amazon Lex 集成，从 Content Designer UI 导出示例流，然后使用 Genesys Archy 工具将此流导入 Genesys Cloud。
  6. 客户拨入 Genesys Cloud 并开始与 QnABot 交互。 Genesys Cloud 将此音频流式传输到 Amazon Lex，后者将音频转换为文本并调用 Bot Fulfillment Lambda 函数。
  7. Bot Fulfillment 功能接受用户输入并在 OpenSearch 服务中查找答案。 或者，您可以使用 亚马逊肯德拉 如果在部署时配置并提供了索引。 答案被合成为语音 亚马逊波莉 并回放给客户。
  8. 用户与 Bot Fulfillment 功能的交互会生成日志和指标数据，这些数据将发送到 亚马逊 Kinesis 数据流水线 然后到 Amazon S3 进行后续数据分析。

要实施此解决方案，我们将执行以下步骤：

  1. 启用与 Genesys 的 Amazon Lex V2 集成。
  2. 配置 Archy，Genesys Cloud Architect YAML 处理器。
  3. 从 QnABot Content Designer 导出 Genesys 调用流。
  4. 使用 Archy 导入和发布呼叫流程。
  5. 将示例问题导入 QnABot。
  6. 创建一个测试调用并与机器人交互。
  7. 在 Genesys Architect 中自定义调用流程。

先决条件

首先，您需要以下内容：

启用与 Genesys Cloud 的 Amazon Lex V2 集成

第一步是启用 Amazon Lex V2 与 Genesys Cloud 的集成。 有关说明，请参阅 使用对话式 AI 增强客户服务体验：使用 Amazon Lex 和 Genesys Cloud 为您的联络中心提供支持.

配置 Archy

我们准备了一个示例入站呼叫流程，以帮助您开始使用 QnABot 和 Genesys Cloud。 我们使用 Genesys Cloud Architect YAML 处理器工具 Archy 来发布此调用流程。 您必须首先生成 OAuth 客户端 ID 和客户端密码，然后才能下载和配置 Archy。

生成 OAuth 客户端 ID 和客户端密码

Archy 需要客户端 ID 和密钥对或授权令牌。 有关 Archy 的 OAuth 要求的更多信息，请参阅 先决条件 在 Archy 安装文档中。

要生成客户端 ID 和密钥对，请完成以下步骤：

  1. 在 Genesys Cloud 管理员页面上，导航到 集成，然后选择 OAuth的.
  2. 添加客户端.
  3. 针对 应用程序名称，输入 QnABot.
  4. 针对 产品描述，输入说明。
  5. 针对 资助类型， 选择 客户凭证.

一个新的 角色 选项卡出现。

配置 OAuth

  1. 点击 角色 选项卡，分配具有架构师 > 流程 > 发布权限的角色。

在以下屏幕截图中，我们分配 admin 角色。 您可能还需要分配 Master Admin 作用。

  1. 保存.

设置管理员角色

  1. 点击 客户详情 选项卡，复制客户端 ID 和客户端密码的值。

配置客户端凭据

下载并配置 Archy

下载 并解压缩适合您操作系统的 Archy 版本。 然后导航到终端中的文件夹并通过运行以下命令开始设置过程：

./archy setup

Archy的欢迎页面

继续完成 Archy 设置，并在出现提示时提供客户端 ID 和客户端密码。

从 QnABot Content Designer 导出呼叫流 YAML

现在 Archy 被授权发布呼叫流，我们从 QnABot Content Designer 导出预配置的呼叫流。

  1. 登录到 QnABot 内容设计器.
  2. 点击 工具 菜单中选择 Genesys云.

QnABot Content Designer 中的 Genesys Cloud

  1. 下一页 直到你到达 下载呼叫流程 部分。
  2. 下载呼入呼叫流程.

下载呼叫流程

你下载了一个名为 QnABotFlow.yaml，这是一个预配置的 Genesys 调用流程。

  1. 将此文件复制到 Archy 所在的同一文件夹中。

使用 Archy 导入和发布呼叫流程

要将调用流发布到 Archy，请运行以下命令：

./archy publish --file QnABotFlow.yaml

完成后，一个名为的新入站呼叫流 QnABotFlow 在 Genesys Architect 中可用。

将呼叫流程导入 Architect

要分配此呼叫流，请在 Genesys Cloud Admin 页面上导航到 路由 并选择 呼叫路由.

新的 QnABotFlow 应出现在呼叫流列表中 常规路由. 分配流，然后选择 保存.

配置呼叫路由

将示例问题导入 QnABot

导航回 QnABot 内容设计器，选择 工具 菜单，然后选择 进口.

导入样题

扩大 例子/扩展，找到 GenesysWizardQnA 示例，然后选择 加载.

加载示例问题

如果您导航回主问题和答案页面，您现在拥有 GenesysHelper 问题。 这些是一组示例问题和答案，供您入门。

示例问题概述

创建测试电话并与机器人交互

返回 Genesys Cloud Admin，确保您有一个与 QnABotFlow 下的呼叫流程 呼叫路由. 我们现在导航到代理桌面并进行测试调用以首次与机器人交互。

配置测试调用

QnABot 旨在根据 Content Designer 中预配置的数据回答问题。 让我们尝试以下方法：

  • 您的营业时间是几点？
  • 什么是生命的意义？

每次 QnABot 提供答案时，您都可以选择提出另一个问题，通过说“再见”结束通话，或通过说“我想与代理交谈”来要求连接到人工代理。

使用 Genesys Architect 自定义呼叫流程

Genesys 调用流程已预先配置为启用特定的 Amazon Lex 会话属性。 例如，如果您使用 ID 编辑问题 GenesysHelper.Hours，答案包含以下语句：

{{setSessionAttr 'genesys_nextPrompt' 'Do you want to know the hours for Seattle or Boston?'}}

这是基于 把手，并允许您设置会话属性的值。 导出的 Genesys Cloud CX 调用流包含一个块，用于读回 genesys_nextPrompt 会话属性，仅由 Genesys 呼叫流程使用。

要分支到队列或另一个呼叫流，QnABot 应答可以使用 setSessionAttr 设置 genesys_nextAction 为特定值。 这方面的一个例子是 ID 的问题 GenesysHelper.Agent, 答案在哪里 {{setSessionAttr 'nextAction' 'AGENT'}}. 在调用流的 QnABot 可重用任务中，有一个 switch 块读取此属性的值以分支到特定操作。 示例调用流程包含以下分支 AGENT, MENU及 END. 如果没有价值 genesys_nextAction session 属性，呼叫流播放在 genesys_nextPrompt 内容或价值 defaultPrompt 在主流程开始时定义的任务变量，默认设置为 ask another question or say return to main menu.

下图说明了主要的调用流程。

主要呼叫流程

下图说明了可重用任务的流程。

可重用任务

清理

为避免产生未来费用，请通过导航到删除通过模板创建的资源 AWS CloudFormation 控制台，选择模板创建的 QnABot 堆栈，然后选择 删除. 这将删除模板创建的所有资源。

要移除 Genesys Cloud 中的资源，请先从呼叫路由中移除呼叫流。 然后从 Genesys Architect 中删除调用流。

结论

在这篇文章中，我们介绍了如何开始使用 QnABot 和 Genesys Cloud，通过易于部署、易于使用的解决方案来解决事务交互用例。 此语音机器人可以让您的客户服务代表腾出时间与您的客户一起处理更复杂的任务，并通过自助服务为用户提供更好的体验。 客户满意度提高，成本降低，因为您使用的连接分钟数减少并最大限度地提高了座席利用率。

要开始，您可以 一键启动 QnABot 并通过 QnABot 工作坊 了解其他功能。 Amazon Lex 集成在 Genesys AppFoundry.

作者简介

使用 QnABot 和 Amazon Lex PlatoBlockchain Data Intelligence 为 Genesys Cloud 构建 AI 驱动的虚拟代理。 垂直搜索。 哎。克里斯托弗·洛特 是 AWS AI 语言服务团队的高级解决方案架构师。 他拥有 20 年的企业软件开发经验。 克里斯住在加利福尼亚州萨克拉门托，喜欢园艺、航空航天和环游世界。

使用 QnABot 和 Amazon Lex PlatoBlockchain Data Intelligence 为 Genesys Cloud 构建 AI 驱动的虚拟代理。 垂直搜索。 哎。何洁西卡 是 Amazon Web Services 的解决方案架构师，为在 AWS 上构建业务应用程序的 ISV 合作伙伴提供支持。 她热衷于创建差异化的解决方案，为客户解锁云采用。 工作之余，她喜欢把她的花园变成一个迷你丛林。

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