Deli z drugimi prek

Priporočila za oblikovanje pogovornih uporabniških izkušenj

Velja za to priporočilo kontrolnega seznama za dobro arhitekturno optimizacijo uporabniške izkušnje: Power Platform

XO:10 Oblikujte pogovore, ki so usklajeni s potrebami uporabnikov in pomagajo umetni inteligenci doseči njene cilje. Jasno povejte, kaj umetna inteligenca zmore. Ustvarite naravne interakcije, ki se zdijo intuitivne in človeške. Zagotovite rezervne mehanizme, ki bodo zagotovili, da se umetna inteligenca elegantno okreva po težavah.

Ta priročnik opisuje priporočila za oblikovanje uporabniške izkušnje za pogovorno umetno inteligenco v delovni obremenitvi. Oblikovanje pogovorov je proces ustvarjanja strukturiranih, intuitivnih in naravnih dialogov med uporabniki in umetno inteligenco. Zasnova pogovorov znatno izboljša uporabniško izkušnjo, saj interakcije s pogovorno umetno inteligenco postanejo bolj intuitivne in učinkovite, zmanjšujejo frustracije uporabnikov in jim pomagajo hitreje opraviti naloge.

Ključne strategije oblikovanja

Oblikovanje pogovorov vključuje oblikovanje poteka interakcij, da se zagotovi, da umetna inteligenca razume uporabnikovo namero, se učinkovito odziva in uporabnike vodi k njihovim ciljem. Dobra zasnova pogovorov izboljša uporabniško izkušnjo, saj interakcije postanejo bolj človeške in brezhibne. Zato se povečata angažiranost in zadovoljstvo uporabnikov. Ko ustvarjate pogovorno umetno inteligenco za svojo delovno obremenitev, si prizadevajte razviti interakcije, podobne človeku, uporabniku prijazne, ki omogočajo naravno komunikacijo in uporabnikom pomagajo učinkovito doseči njihove cilje.

Razložite zmogljivosti umetne inteligence

Bodite vnaprej seznanjeni z zmogljivostmi umetne inteligence in poskrbite, da uporabniki razumejo, kaj umetna inteligenca zmore. Na primer, če lahko umetna inteligenca opravlja le določene naloge, uporabnike o tej omejitvi obvestite že od samega začetka. Prepričajte se, da uporabniki razumejo, zakaj umetna inteligenca predlaga določena dejanja ali ustvari določene rezultate. Pojasnite priporočila umetne inteligence, da boste uporabnikom pomagali do uspeha in povečali njihovo zaupanje v njene zmogljivosti in natančnost.

Jasna komunikacija o zmožnostih umetne inteligence pomaga pri upravljanju pričakovanj uporabnikov s preprečevanjem nerealnih predpostavk ter zmanjševanjem razočaranja in frustracij. Rezultat je bolj pozitivna uporabniška izkušnja. Sistem umetne inteligence, ki je transparenten glede svojih prednosti in omejitev, povečuje zaupanje uporabnikov v tehnologijo in gradi zaupanje. To zaupanje je bistvenega pomena za angažiranost in zadovoljstvo uporabnikov.

Zavedanje specifičnih zmogljivosti umetne inteligence izboljša uporabnost, saj lahko uporabniki učinkoviteje krmarijo po interakcijah in uporabljajo umetno inteligenco. Pojasnitev zmogljivosti umetne inteligence zmanjšuje napačno komunikacijo, saj je manj verjetno, da bodo uporabniki postavljali zahteve, ki presegajo doseg umetne inteligence. Ta pristop zmanjšuje morebitne frustracije in slepe ulice.

Razumevanje uporabnikovega namena

Razumevanje uporabnikovega namena je temelj oblikovanja pogovorov, saj neposredno vpliva na to, kako dobro lahko umetna inteligenca izpolni uporabnikove zahteve in se pomika po kompleksnih dialogih. Natančno zajemanje namena zagotavlja, da umetna inteligenca ne le razume, kaj uporabnik zahteva, ampak se tudi odzove na načine, ki se zdijo intuitivni in ustrezni uporabnikovim potrebam.

Ko umetna inteligenca prepozna namero in se nanjo ustrezno odzove, ustvari bolj naraven in nemoten pogovor, zmanjša frustracije in uporabnikom pomaga učinkoviteje doseči njihove cilje. Pravilno prepoznavanje namere pomaga umetni inteligenci, da se izogne slepim ulicam, saj zagotavlja, da razume namen uporabnikovega vnosa, tudi če se besedna zveza ali terminologija razlikujeta. Interakcija ostaja tekoča, pri čemer umetna inteligenca proaktivno vodi uporabnike k rešitvam, priporočilom ali nadaljnjim ukrepom, kar na koncu naredi pogovor učinkovitejši in zadovoljivejši.

Začnite z opredelitvijo, kaj želijo uporabniki doseči. Začrtajte ključne namere za svojo delovno obremenitev in oblikujte ciljno usmerjene interakcije, ki se ujemajo s temi nameni. Preučite vedenje uporabnikov, njihove preference in kontekstualne namige, da predvidite različne načine, kako bi uporabniki lahko sporočili svoje namere.

Optimizirajte način, kako umetna inteligenca interpretira vnos

V jedru vsake pogovorne umetne inteligence je njena sposobnost natančnega tolmačenja in razumevanja človeškega jezika. Ta sposobnost vključuje razumevanje naravnega jezika (NLU), ki omogoča umetni inteligenci, da prepozna uporabnikov namen, tudi če svoje zahteve formulira na nekonvencionalen ali raznolik način. Uporabniki pogosto komunicirajo na naraven, nestrukturiran način. Sistemi umetne inteligence morajo biti zasnovani ne le za obdelavo strukturiranih ukazov, temveč tudi za obravnavo odprtih vprašanj in neformalnega jezika. Da bi zagotovili, da se lahko umetna inteligenca spopade s temi kompleksnostmi in poda natančne ter ustrezne odgovore, je ključnega pomena, da optimizirate način, kako umetna inteligenca interpretira uporabniški vnos.

Predvidite različne načine, kako lahko uporabniki oblikujejo svoje zahteve, in strukturirajte odgovore umetne inteligence, da se prilagodijo različnim namenom. Na primer, omogočite umetni inteligenci, da obravnava tako strukturirane ukaze kot odprta vprašanja, da se uporabniki počutijo razumljene, ne glede na to, kako formulirajo svoje zahteve. Oblikujte odzive umetne inteligence, ki bodo odražali naravno človeško komunikacijo. Odgovori umetne inteligence bi morali biti pogovorni in kontekstualno ozaveščeni, da bi odražali, kako ljudje običajno komunicirajo.

Za bolj zapletene uporabniške vnose razdelite pogovor na obvladljive korake. Vodite uporabnike skozi vrsto vprašanj ali dejanj, ki jim pomagajo rešiti težavo, ne da bi jih pri tem preobremenili. Če uporabnik poda zahtevo, ki vključuje več podatkov, ga mora umetna inteligenca korak za korakom voditi skozi postopek. Ta pristop preprečuje, da bi uporabnika hkrati zasuli s preveč vprašanji, in pomaga razjasniti namen. Strukturiran tok dodatnih vprašanj zagotavlja, da so vse potrebne podrobnosti zajete brez zmede. Hkrati pa pomaga ohranjati naraven pogovor.

Vodite uporabnika skozi interakcije

Tokovi pogovora določajo, kako se pogovor nadaljuje glede na to, kaj uporabnik reče ali izbere. Dober tok pogovora mora biti vedno usmerjen k cilju. Vsak korak v interakciji bi moral uporabnika približati doseganju njegovega cilja, pa naj gre za načrtovanje sestanka, pridobivanje informacij ali reševanje težave. Z oblikovanjem ob upoštevanju uporabnikovega cilja zagotovite, da pogovor ostane osredotočen in namensko usmerjen. Na ta način pomagate zmanjšati frustracije in izboljšati celotno izkušnjo.

Za ustvarjanje učinkovitega poteka pogovora najprej načrtujte vse možne interakcije, ki jih lahko imajo uporabniki z umetno inteligenco. Ta postopek vključuje oblikovanje jasnih odločitvenih dreves, ki se razvejajo glede na različne odzive ali izbire uporabnikov. S predvidevanjem različnih poti, ki jih lahko ubere pogovor, zagotovite, da je umetna inteligenca pripravljena na obravnavo tako pričakovanih kot nepričakovanih vnosov. Potek pogovora ne sme upoštevati le odgovorov na vprašanja, temveč tudi morebitna nadaljnja vprašanja, če so podrobnosti nejasne ali nepopolne.

V dobro zasnovanem pogovoru naravna komunikacija med uporabnikom in umetno inteligenco odraža dinamiko človeške interakcije. Umetna inteligenca se ne sme le odzivati na uporabnikove vnose, temveč mora tudi prepoznati, kdaj mora prevzeti pobudo, na primer tako, da uporabnika pozove k dodatnim informacijam, postavi pojasnjevalna vprašanja ali poda predloge. Pogovor zasnujte tako, da vključuje trenutke, ko lahko umetna inteligenca ponudi možnosti, potrdi uporabnikove izbire ali predlaga naslednje korake, da se interakcija zdi sodelovalna in privlačna.

Učinkovit pogovor elegantno obravnava prekinitve in odstopanja. Uporabniki si lahko sredi interakcije premislijo ali postavijo nepovezana vprašanja. Prilagodljiv tok pogovora omogoča umetni inteligenci učinkovito upravljanje teh situacij. Na primer, lahko začasno ustavi trenutno opravilo, da obravnava novo poizvedbo, nato pa se po potrebi vrne k prvotnemu opravilu. Zagotovite, da lahko umetna inteligenca ohrani kontekst, vendar še vedno upošteva dinamično vedenje uporabnikov.

Za izboljšanje tekočnosti pogovora je treba prehode med različnimi fazami toka skrbno upravljati. Ko umetna inteligenca preide z zbiranja informacij na izvajanje dejanja, mora ta prehod jasno sporočiti uporabniku.

Zasnova rezervnih mehanizmov

Pogovori ne potekajo vedno po predvidljivi poti. Uporabniki lahko vnesejo nepričakovane, nejasne ali nepovezane odgovore, ki jih umetna inteligenca težko razume. Dobra zasnova pogovora pripravi na te trenutke tako, da zagotovi, da si lahko umetna inteligenca elegantno opomore in še naprej ohranja interakcijo produktivno in uporabniku prijazno. Ne zasnujte umetne inteligence tako, da bi nenadoma končala pogovor, če naleti na nekaj, česar ne razume. Namesto tega zasnujte potek tako, da uporabnika spodbudite s pojasnjevalnimi vprašanji, ponudite alternativne predloge ali preusmerite pogovor na način, ki uporabnika ohranja angažiranega in usmerjenega k njegovemu cilju.

Načrtujte za robne primere. Včasih uporabniki povedo kaj nepričakovanega, nepomembnega ali izven konteksta. Umetno inteligenco zasnujte tako, da vključuje nadomestne odgovore, ki jih lahko uporabi za vrnitev pogovora v pravo smer. Če je na primer uporabnikov vnos preveč nejasen, umetna inteligenca ne sme preprosto reči: »Tega nisem razumel.« Namesto tega jo zasnujte tako, da postavi pojasnjevalno vprašanje, kot je: »Ali lahko navedete več podrobnosti o tem, kaj potrebujete?«

Če uporabniki posredujejo nepopolne informacije, jih mora umetna inteligenca spodbuditi s kontekstualnimi nadaljnjimi ukrepi. Če na primer uporabnik reče »Načrtuj sestanek«, vendar ne določi časa ali udeležencev, lahko umetna inteligenca vpraša: »Ob kateri uri želite sestanek?« ali »Koga naj povabim?« Na ta način lahko umetna inteligenca zapolni vrzeli v uporabnikovem vnosu, ne da bi povzročila frustracije.

Za bolj zapletene scenarije, kjer uporabnik morda sprašuje po nečem, česar umetna inteligenca ne more obdelati, ali o nečem, kar ni povezano s temo, oblikujte nadomestne odgovore tako, da ponudijo alternativne predloge. Na primer, predstavljajte si, da v sistemu za načrtovanje sestankov uporabnik vpraša: »Ali lahko rezervirate let?« Ker rezervacija leta presega zmogljivosti umetne inteligence, bi umetna inteligenca lahko odgovorila: »Trenutno lahko načrtujem sestanke, lahko pa pomagam tudi pri drugih nalogah, kot sta pisanje e-poštnih sporočil ali upravljanje koledarja.« Te vrste alternativnih poti pomagajo ohranjati nemoten potek interakcije in se izognejo odtujitvi uporabnika. Prav tako pomagajo uporabniku razumeti, kaj umetna inteligenca zmore.

Pričakujte ponavljajoče se nesporazume. Če umetna inteligenca večkrat zapored ne razume uporabnika, bi morala rezervna strategija ponuditi eskalacijo z alternativnimi rešitvami. Na primer, lahko uporabnika preusmeri k človeku za pomoč ali ponudi povezave do ustrezne dokumentacije za pomoč. Ta pristop zagotavlja, da se uporabnik počuti podprtega, tudi ko so dosežene omejitve umetne inteligence.

Power Platform olajšanje

Microsoft Copilot Studio vključuje vnaprej izdelane entitete ki so zasnovane za razumevanje in kategorizacijo pogostih uporabniških namenov na različnih področjih. Z vnaprej izdelanimi entitetami lahko preslikate uporabniške namere na ustrezna dejanja ali odgovore, ne da bi morali vse graditi sami. Predhodno zgrajene entitete so optimizirane za obravnavo pogostih sprememb v uporabniškem vnosu.

Predloge lahko uporabite kot izhodišče za gradnjo agentov. ... Predloge agentov so vnaprej konfigurirane z osnovnimi vzorci pogovorov, zmogljivostmi in poteki dela, ki so zasnovani za obravnavo pogostih nalog in scenarijev. Vključujejo vgrajene namere, entitete in poteke dialoga, prilagojene specifičnim primerom uporabe, kot so podpora strankam, naloge produktivnosti ali pogosta vprašanja. Predloge lahko prilagodite specifičnim potrebam vaše delovne obremenitve in uporabnikov.

V svojem agentu s takojšnjim spreminjanjem zagotovite navodila po meri, da boste imeli boljši nadzor nad tem, kako umetna inteligenca komunicira z uporabniki in odgovarja na določena vprašanja. S spreminjanjem osnovnih navodil, ki oblikujejo razumevanje in ustvarjanje jezika agenta, hitro spreminjanje razvijalcem omogoča, da prilagodijo vedenje, odzive in poudarek umetne inteligence. Ker je mogoče navodila prilagoditi različnim primerom uporabe, sektorjem ali zahtevam podjetja, hitra sprememba zagotavlja, da agent ponuja kontekstualno ustrezne in uporabne odgovore.

Konfigurirajte nadomestno temo, ki jo lahko agent uporabi, ko ne razume uporabnikovega vnosa ali ne more obdelati zahteve. Rezervna tema deluje kot nekakšna »varnostna mreža«. Zagotavlja vnaprej določen odgovor, ki ohranja pogovor na pravi poti in preprečuje frustracije uporabnikov, ko umetna inteligenca doseže meje svojih zmogljivosti. Z konfiguriranjem nadomestne teme nadzorujete, kako se agent odzove, ko ne more interpretirati uporabnikovega namena. Agent lahko na primer uporabnika vljudno obvesti, da zahteve ni razumel, nato pa ponudi koristne predloge, na primer tako, da uporabnika prosi, naj preoblikuje poizvedbo, ali pa mu ponudi niz sorodnih možnosti ali ukazov, ki jih lahko umetna inteligenca obdela. V naprednejših konfiguracijah lahko rezervna tema uporabnike usmeri do drugih virov ali pogovor preusmeri na človeškega predstavnika.

Dodatne informacije

Kontrolni seznam za optimizacijo uporabniške izkušnje

Kontrolni seznam za optimizacijo uporabniške izkušnje