Emnesuppleringsanalyse
Analyse av ukjente hensikter
Copilot Studio har innebygde systememner for samtaleforsterkning og basisemne. Disse emnene er angitt til å utløses når modellen for naturlig språkforståelse (NLU) ikke finner et samsvarende emne eller en handling for en gitt brukerspørring. Når det gjelder prioritet, utløses samtaleforsterkning før basisemnet.
Hvis de fleste ukjente ytringer eskaleres til en menneskelig representant – det vil si ikke avbøyes – Der er en mulighet til å forbedre avbøyningen ved å adressere bruksmønstrene til brukeren som utløser tilbakefall konsekvent.
Tips
Emnesupplering er en frakoblet dataanalyseøvelse som fokuserer på gjenbruk av brukerspørringer som utløste basisemnet for å utløse relevante emner i Copilot Studio.
De analyserte brukerspørringene fra Basisemnet faller vanligvis inn i disse kategoriene:
Brukerspørringer som forventes å utløser eksisterende emner, men som på en eller annen måte går glipp av agent's naturlig språkforståelse.
Brukerspørringer som kan konverteres til nylig foreslåtte emner.
Ikke tilordnede brukerspørringer som ikke er relevante for eksisterende eller nye emner.
Andre kategorier, inkludert brukerspørringer som utløste Samsvarer med flere emner (også kjent som "mente du"), fulgt av samtaleforsterkning eller basisemne. Utydelige brukerspørringer som traff samtaleforsterkning eller basisemne. I tillegg til brukerspørringer fra ufullstendige diskusjoner som førte til samtaleforsterkning eller basisemne.
Av de fire kategoriene kan den første og den andre umiddelbart brukes. Basert på resultatene fra disse kategoriene kan du supplere emnene ved å legge til flere utløseruttrykk for eksisterende emner eller ved å opprette nye emner.
Emnesupplering ved hjelp av standardanalysen
Copilot Studio har avanserte, bruksklare KI-funksjoner. Hvis du vil ha en liste over forslag til nye emner, aktiverer du KI-funksjonene for emneforslag fra nettpratutskriftene når forfatteren ikke ønsker å aktivere samtaleforbedringen eller basisemnet.
Viktig!
Bare klassiske samtaleroboter eller Teams-kopiloter har tilgang til disse eldre KI-funksjonene.
Denne informasjonen kan også brukes til å opprette nye emner for å forbedre avledningsprosenten.
