Definere chatrobotemner
For å definere de beste emnene for roboten må du ha en forståelse av spørsmålene brukerne kan stille, eller oppgavene de prøver å utføre, og hvilken type informasjon og automatisering du må gi.
En chatrobot i varehandelen kan for eksempel starte med å be brukeren om å velge mellom fire ting de vil gjøre: finne en butikk, plassere en ordre, kontrollere statusen for en ordre eller returnere et kjøpt produkt. Svaret kan føre dem til ett av fire emner, hvert med sin egen emnekatalog.
Et første sett med kilder for denne informasjonen inkluderer følgende:
- Alle eksisterende vanlige spørsmål eller kunnskapsbaser (KB).
- Vanlige emnehenvendelser fra ansatte eller kunder i interne scenarioer eller kundeservicescenarioer. Hvis du skal bygge en kundeservicerobot, bør du snakke med eksisterende servicerepresentanter for å finne ut hva som er de vanligste spørsmålene, og hvilken rekkefølge de vanligvis blir spurt i.
Ulike typer emner
Vanligvis har robotbrukere av et spesifikt spørsmål eller problem, eller en utfordring de ønsker å løse (deres "oppgave"). Typene oppgaver som robotbrukere ønsker å utføre (og derfor hvilke typer robotemner du må opprette), passer inn i tre kategorier:
- Informasjon:: for eksempel "Hva er...?", "Når vil...?", "Hvorfor...?"
- Oppgavefullføring: "Jeg vil...", "Hvordan gjør jeg...?"
- Feilsøking: "Noe fungerer ikke...", "Jeg har en feilmelding..."
Det kan også hende du må opprette robotemnene for å håndtere tvetydige brukerspørsmål, for eksempel "Jeg trenger hjelp" eller "shopping". Disse emnene ber robotbrukeren om avklaring slik at de kan rutes til riktig emne.
Emneutformingsprosess
Identifisering av emnet
- Velg emner som brukere spør om.
- Start med emner med stor innvirkning.
- Tenk på emner fra sluttbrukerens synspunkt. Husk at de kankje ikke har så mye kjennskap til et område som deg.
List opp alle scenarier
- List opp mulige scenarier.
- Kategoriser scenarioer: informasjon, oppgavefullføring og feilsøking.
- Hierarkiske emner: Hva er de første spørsmålene en bruker stiller?
Utforme et samtaletre på høyt nivå
- Tegn et samtaletre.
- Definer hierarkiet med spørsmål som stilles i hvert emne.
- Definer færrest mulig spørsmål for å forstå situasjonen og gi den riktige løsningen.
Valider og iterer på utformingen
- Les dialogen før du publiserer, for å finne ut om det er problemer med tonen eller ordene.
- Få analyse og les øktavskrifter for ytterligere optimalisering.
- Iterer kontinuerlig og finjuster robotemnene ved å observere robotbrukernes samhandlinger med roboten etter hver redigeringsiterering.
Viktig
- Ikke bare repliker hva nettstedet ditt eller appen din kan gjøre allerede – kundene vil sannsynligvis gjøre seg kjent med nettstedet ditt eller appen din, og de kan utføre vanlige oppgaver selv uten at de trenger å samhandle med en robot.
- Fokuser på å opprette emner for problemer eller scenarier som genererer et stort antall chatter eller samtaler først. Arbeid med den lengre enden av andre, mindre kritiske problemer i løpet av en tidsperiode.
- Vær så grundig som mulig i utformingen, og vurder alle mulige scenarier som brukerne kan be om eller trenger hjelp med.
Planlegge samhandlinger med én eller flere runder
For enkle samhandlinger kan du opprette samtaler med én runde med bare ett spørsmål og ett svar. Men mer omfattende emner krever samtale med flere runder, med flere samhandlinger frem og tilbake mellom brukeren og roboten.
Hvis en bruker for eksempel spør en varehandelsrobot om det finnes noen butikker i nærheten, kan chatroboten svare med et spørsmål som for eksempel "Hvilken by bor du i?" eller "Hva er postnummeret ditt?", for å begrense de mulige svarene. Brukerens svar vil avgjøre robotens neste svar i samtalen.
Bruke opprinnelig generative KI-funksjoner
Ved utforming av en chatrobot kan det imidlertid hende du ikke kan forutse alle typene spørsmål robotbrukerne stiller. For å løse dette innlemmer Power Virtual Agents en kraftig KI-drevet funksjon som bruker de nyeste fremskrittene i NLU-modeller (natural language understanding).
Når du aktiverer Forbedre samtaler for roboten og kobler chatroboten til et offentlig tilgjengelig, Bing-indeksert nettsted, kan roboten gi automatisk genererte, samtalebaserte svar på vanlig språk, uten at du må opprette emner for enhver eventualitet eller "særtilfeller".
Avlaste store volumer med spørsmål/svar-par med én runde
Power Virtual Agents begrenser en chatrobot til 1 000 emner.
Hvis du har et stort antall vanlige spørsmål eller kunnskapsbaser, kan du unngå å opprette ett emne for hvert spørsmål- og svarpar ved å avlaste dem utenfor Power Virtual Agents-emnene, samtidig som du kan tilby én enkelt brukeropplevelse i Power Virtual Agents ved hjelp av basisemnet.
Tips
Svar på spørsmål i Azure Cognitive Service for Language gir skybasert NLP som lar deg opprette et naturlig samtalelag over dataene. Det brukes til å finne det mest relevante svaret for inndata fra den egendefinerte kunnskapsbasen med informasjon. Lær hvordan du integrerer spørsmålssvar i Power Virtual Agents.