Definiera chattrobotens ämnen

Viktigt!

Power Virtual Agents-funktioner ingår nu i Microsoft Copilot Studio efter betydande investeringar i generativ AI och förbättrade integrationer mellan Microsoft Copilot.

Vissa artiklar och skärmbilder kan referera till Power Virtual Agents när vi uppdaterar dokumentation och utbildning.

Att definiera de bästa avsnitten för din verksamhet kräver att du förstår vilka frågor användarna kan ställa eller vilka uppgifter de försöker utföra samt den typ av information och automatisering som du behöver tillhandahålla.

En chattrobot för återförsäljning kan till exempel börja med att be användaren välja bland fyra saker som de vill göra: hitta en butik, göra en beställning, kontrollera statusen på en order eller returnera en köpt produkt. Svaret kan leda dem till ett av fyra avsnitt, som alla har en ämnesdialog.

En första uppsättning källor för den här informationen är:

• Befintliga vanliga frågor och svar eller kunskapsbaser (KB).
• Vanliga ämnen som tas upp av anställda eller kunder i interna scenarier eller kundtjänstscenarier. Om du bygger upp en kundtjänstfråga, tala med befintliga servicerepresentanter för att få veta i vilken ordning de vanligaste frågorna är och i vilken ordning de vanligtvis ställs.

Olika typer av ämnen

Vanligtvis har robotanvändare en specifik fråga eller ett problem som de vill lösa, eller ett problem som de vill lösa (deras "uppgift"). De typer av uppgifter som användarna måste utföra (och därför de typer av robotämnen som du behöver skapa) passar in i tre kategorier:

1. Information: till exempel "Vad är...?", "När kommer...?", "Varför...?"
2. Slutförd uppgift: "Jag vill...", "Hur gör jag...?"
3. Felsökning: "Något fungerar inte...", "Jag fick ett felmeddelande..."

Du kan också behöva skapa robotämnen för att hantera tvetydiga användarfrågor, till exempel "Jag behöver hjälp" eller "handla". I de här ämnena ber vi robotanvändaren om förtydliganden så att de kan dirigeras till rätt ämne.

Ämnesdesignprocess

1. Identifiera ämnet

   • Välj vilka ämnen robotanvändarna ställer frågan om.
   • Börja med viktiga ämnen.
   • Tänk på ämnen från slutanvändarens perspektiv. Tänk på att de kanske är mindre välkända eller kunniga om ett område än du.

2. Ange alla scenarier

   • Ange alla möjliga scenarier.
   • Kategorisera scenarier: information, slutförande av uppgiften och felsökning.
   • Hierarkiska ämnen: Vilka är de första frågorna som en användare ställer?

3. Utforma ett konversationsträd på hög nivå

   • Dra konversationsträdet.
   • Definiera hierarkin för frågor som ställs i varje ämne.
   • Definiera det minsta antalet frågor för att förstå situationen och ge en lösning.

4. Verifiera och iterera på utformningen

   • Läs dialogen innan du publicerar den för att ta reda på om det uppstår problem med tonen eller texten.
   • Hämta analyser och läs sessionsavskrifterna för ytterligare optimering.
   • Ständigt iterera på och förfina dina robotämnen genom att förfina robotanvändarnas interaktioner med datorn efter varje redigering.

Viktigt!

• Replikera inte bara vad din webbplats eller app redan kan göra. Dina kunder känner förmodligen till din webbplats eller app och kan utföra vanliga uppgifter själva utan att behöva interagera med andra.
• Fokusera på att skapa ämnen för problem eller scenarier som genererar en hög volym av chattar eller samtal först. Arbeta med en längre svans för andra, mindre kritiska problem under en tidsperiod.
• Var så noggrann som möjligt när det gäller utformningen och fundera över alla de möjliga scenarier som användarna kan be om eller behöva hjälp med.

Planera för interaktioner med både en och flera turer

För enkla interaktioner skapar du konversationer med en enda tur med bara en fråga och ett svar. För ämnen som är mer viktiga krävs det dock konversation med flera turer med flera interaktioner fram och tillbaka mellan användaren och din robot.

Om en användare t.ex. frågar en återförsäljarrobot om det finns några butiker i närheten kanske chattroboten svarar på en fråga som ""Vilken ort bor du i?" eller "Vad är ditt postnummer?" för att begränsa möjliga svar. Användarens svar avgör robotens nästa svar i konversationen.

Använd ursprungliga generativa AI-funktioner

När en chattrobot utformas kanske du inte kan förutse alla typer av frågor som robotanvändarna kommer att ställa. För att hjälpa till att mildra detta inkluderar Microsoft Copilot Studio en kraftfull ny AI-driven funktion som använder de senaste framstegen inom NLU-modeller (naturlig språkförståelse).

När du aktiverar alternativet Stärka konversationer för din robot och länkar din chattrobot till en allmänt tillgänglig, Bing-indexerad webbplats, kan din robot ge automatiskt genererade, konversationsvänliga svar på klarspråk utan att du måste skapa ämnen för varje eventualitet eller "gränsärende".

Avlasta stora mängder enskilda frågor och svarspar

Microsoft Copilot Studio begränsar en chattrobot till 1 000 ämnen.

Om du har ett stort antal vanliga frågor och svar eller kunskapsbaser kan du undvika att skapa ett ämne för varje fråga och svarspar genom att avlasta dem utanför Microsoft Copilot Studio ämnen medan du erbjuder en enkel användarupplevelse i Microsoft Copilot Studio via med reservämne.

Dricks

Frågor och svar i Azure kognitiva tjänster för språk ger molnbaserad NLP som gör att du kan skapa ett naturligt konversationslager över dina data. Den används för att hitta det bästa svaret för alla indata från din anpassade kunskapsbas med information. Lär dig hur du integrerar frågor och svar Microsoft Copilot Studio.

Bästa metod för ämnesredigering