Kundendienstanrufe erfordern, dass Kundendienstmitarbeiter über die Kontoinformationen des Kunden verfügen, um die Anfrage des Anrufers bearbeiten zu können. Um beispielsweise den Status eines Versicherungsanspruchs anzugeben, benötigt der Support-Mitarbeiter Informationen zum Versicherungsnehmer, wie z. B. die Versicherungs-ID und die Anspruchsnummer. Solche Informationen werden häufig im interaktiven Sprachdialog (IVR) zu Beginn eines Kundensupportanrufs gesammelt. IVR-Systeme verwenden typischerweise Grammatiken, die auf dem basieren Spezifikation der Spracherkennungsgrammatik (SRGS)-Format zum Definieren von Regeln und zum Analysieren von Anruferinformationen (Richtlinien-ID, Anspruchsnummer). Sie können jetzt dieselben Grammatiken verwenden Amazon Lex Informationen in einem Sprachgespräch sammeln. Sie können mithilfe von auch semantische Interpretationsregeln bereitstellen ECMAScript Tags in den Grammatikdateien. Die Grammatikunterstützung in Amazon Lex bietet eine detaillierte Kontrolle für die Erfassung und Nachbearbeitung von Benutzereingaben, sodass Sie einen effektiven Dialog verwalten können.
In diesem Beitrag überprüfen wir die Grammatikunterstützung in Amazon Lex und verfassen eine Beispielgrammatik zur Verwendung in einem Amazon Connect Kontaktfluss.
Verwenden Sie Grammatiken, um Informationen in einem Gespräch zu sammeln
Sie können die Grammatik als Slot-Typ in Amazon Lex erstellen. Zunächst stellen Sie eine Reihe von Regeln im SRGS-Format bereit, um Benutzereingaben zu interpretieren. Als optionalen zweiten Schritt können Sie ein ECMA-Skript schreiben, das die im Dialog gesammelten Informationen umwandelt. Zuletzt speichern Sie die Grammatik als XML-Datei in einem Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3)-Bucket und verweisen Sie auf den Link in Ihrer Bot-Definition. SRGS-Grammatiken sind speziell für die Sprach- und DTMF-Modalität konzipiert. Wir verwenden die folgenden Beispielgespräche, um unseren Bot zu modellieren:
Gespräch 1
IVR: Hallo! Wie kann ich Ihnen heute helfen?
Benutzer: Ich möchte meinen Kontostand überprüfen.
IVR: Sicher. Welches Konto soll ich hochziehen?
Benutzer: Überprüft.
IVR: Wie lautet die Kontonummer?
Benutzer: 1111 2222 3333 4444
IVR: Zur Überprüfung: Wie lautet Ihr Geburtsdatum?
Benutzer: 1. Januar 2000.
IVR: Vielen Dank. Der Saldo auf Ihrem Girokonto beträgt 123 Dollar.
Gespräch 2
IVR: Hallo! Wie kann ich Ihnen heute helfen?
Benutzer: Ich möchte meinen Kontostand überprüfen.
IVR: Sicher. Welches Konto soll ich hochziehen?
Benutzer: Einsparungen.
IVR: Wie lautet die Kontonummer?
Benutzer: Ich möchte mit einem Agenten sprechen.
IVR: Ok. Lassen Sie mich den Anruf weiterleiten. Ein Agent sollte Ihnen bei Ihrer Anfrage weiterhelfen können.
In den Beispielgesprächen fordert das IVR den Kontotyp, die Kontonummer und das Geburtsdatum an, um die Anfragen des Anrufers zu bearbeiten. In diesem Beitrag überprüfen wir, wie die Grammatiken zum Sammeln der Informationen und zur Nachverarbeitung mit ECMA-Skripten verwendet werden. Die Grammatiken für Konto-ID und Datum decken mehrere Möglichkeiten zur Bereitstellung der Informationen ab. Wir überprüfen auch die Grammatik für den Fall, dass der Anrufer die angeforderten Details (z. B. seine Sparkontonummer) nicht angeben kann und sich stattdessen dafür entscheidet, mit einem Agenten zu sprechen.
Erstellen Sie einen Amazon Lex-Chatbot mit Grammatiken
Wir bauen einen Amazon Lex-Bot mit der Absicht, gängige Retail-Banking-Funktionen wie die Überprüfung des Kontostands, die Überweisung von Geldern und die Bestellung von Schecks auszuführen. Der CheckAccountBalance
Intent erfasst Details wie Kontotyp, Konto-ID und Geburtsdatum und stellt den Restbetrag bereit. Wir verwenden einen Grammatik-Slot-Typ, um die Konto-ID und das Geburtsdatum zu erfassen. Wenn der Anrufer die Informationen nicht kennt oder nach einem Agenten fragt, wird der Anruf an einen menschlichen Agenten weitergeleitet. Sehen wir uns die Grammatik für die Konto-ID an:
Die Grammatik verfügt über zwei Regeln zum Analysieren von Benutzereingaben. Die erste Regel interpretiert die vom Anrufer angegebenen Ziffern. Diese Ziffern werden über eine ECMA-Skript-Tag-Variable an die Ausgabe angehängt (out
). Die zweite Regel verwaltet den Dialog, wenn der Anrufer mit einem sprechen möchte agent
. In diesem Fall ist die out
Das Tag wird mit dem Wort Agent gefüllt. Nachdem die Regeln analysiert wurden, trägt das Out-Tag die Kontonummer (out.AccountNumber
) oder die Zeichenfolge agent
. Die nachgelagerte Geschäftslogik kann nun das verwenden out
Tag kümmert sich um den Anruf.
Stellen Sie den Amazon Lex-Beispielbot bereit
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Beispiel-Bot zu erstellen und die Grammatiken hinzuzufügen. Dadurch wird ein Amazon Lex-Bot namens erstellt BankingBot
und zwei Grammatik-Slot-Typen (accountNumber
, dateOfBirth
).
- Laden Sie die Amazon Lex Bot.
- Wählen Sie in der Amazon Lex-Konsole Aktionen, Dann wählen Import.
- Wählen Sie die Datei aus
BankingBot.zip
dass Sie heruntergeladen haben, und wählen Sie Import. Wählen Sie im Abschnitt „IAM-Berechtigungen“ für „Laufzeitrolle“ die Option aus Erstellen Sie eine neue Rolle mit grundlegenden Amazon Lex-Berechtigungen. - Wählen Sie den Bot
BankingBot
auf der Amazon Lex-Konsole. - Laden Sie die XML-Dateien herunter für Kontonummer und Geburtsdatum. (Hinweis: In einigen Browsern müssen Sie „Link speichern“, um die XML-Dateien herunterzuladen.)
- Laden Sie auf der Amazon S3-Konsole die XML-Dateien hoch.
- Navigieren Sie zu den Slot-Typen in der Amazon Lex-Konsole und klicken Sie auf
accountNumber
Steckplatztyp - Wählen Sie in der Slot-Typ-Grammatik den S3-Bucket mit der XML-Datei aus und geben Sie den Objektschlüssel an. Klicke auf Steckplatztyp speichern.
- Navigieren Sie zu den Slot-Typen in der Amazon Lex-Konsole und klicken Sie auf
dateOfBirth
Steckplatztyp - Wählen Sie in der Slot-Typ-Grammatik den S3-Bucket mit der XML-Datei aus und geben Sie den Objektschlüssel an. Klicke auf Steckplatztyp speichern.
- Nachdem die Grammatiken gespeichert wurden, wählen Sie Bauen.
- Laden Sie die Unterstützung herunter AWS Lambda und Navigieren Sie zur AWS Lambda-Konsole.
- Wählen Sie auf der Seite „Funktion erstellen“ die Option aus Autor von Grund auf neu. Als grundlegende Informationen geben Sie bitte Folgendes an: Funktionsname
BankingBotEnglish
und LaufzeitPython 3.8
. - Klicken Sie auf Funktion erstellen. Öffnen Sie im Abschnitt „Codequelle“.
lambda_funciton.py
und löschen der vorhandene Code. Herunterladen den Code und öffnen Sie ihn in einem Texteditor. Kopieren und Einfügen den Code ins Leerelambda_funciton.py
Tab. - Auswählen einsetzen.
- Navigieren Sie zur Amazon Lex-Konsole und wählen Sie aus
BankingBot
. Klicken Sie auf Einsatz und dann Aliases gefolgt vonTestBotAlias
- Auf dem Aliases Seitenauswahl Sprachen und navigieren Sie zu Englisch (US).
- Aussichten für Quelle wählen
BankingBotEnglish
Z. Lambda-Version oder -Alias wählen$LATEST
- Navigieren Sie zur Amazon Connect-Konsole und wählen Sie Kontakt fließt.
- Laden Sie die Kontaktfluss zur Integration mit dem Amazon Lex-Bot.
- Wählen Sie im Abschnitt Amazon Lex Ihren Amazon Lex-Bot aus und machen Sie ihn für die Verwendung in den Amazon Connect-Kontaktabläufen verfügbar.
- Wählen Sie den Gesprächsablauf aus, um ihn in die Anwendung zu laden.
- Stellen Sie sicher, dass im Block „Get Customer Input“ der richtige Bot konfiguriert ist. Fügen Sie dem Kontaktablauf eine Telefonnummer hinzu.
- Wählen Sie im Block „Arbeitswarteschlange festlegen“ eine Warteschlange aus.
- Testen Sie den IVR-Fluss, indem Sie die Telefonnummer anrufen.
- Testen Sie die Lösung.
Testen Sie die Lösung
Sie können die Telefonnummer von Amazon Connect anrufen und mit dem Bot interagieren. Sie können die Lösung auch direkt auf der Amazon Lex V2-Konsole per Sprache und DTMF testen.
Zusammenfassung
Benutzerdefinierte Grammatik-Slots bieten die Möglichkeit, verschiedene Arten von Informationen in einer Konversation zu sammeln. Sie haben die Flexibilität, Übergänge wie die Übergabe an einen Agenten zu erfassen. Darüber hinaus können Sie die Informationen nachbearbeiten, bevor Sie die Geschäftslogik ausführen. Sie können Grammatik-Slot-Typen über die Amazon Lex V2-Konsole oder das AWS SDK aktivieren. Die Funktion ist in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon Lex in den Sprachumgebungen Englisch (Australien), Englisch (Großbritannien) und Englisch (USA) tätig ist.
Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden eines benutzerdefinierten Grammatik-Slot-Typs. Sie können auch die Amazon Lex-Dokumentation für anzeigen SRGS or ECMAScript um mehr zu erfahren.
Über die Autoren
Kai Loreck ist ein Amazon Connect-Berater für professionelle Dienstleistungen. Er arbeitet an der Konzeption und Implementierung skalierbarer Customer Experience-Lösungen. In seiner Freizeit findet man ihn beim Sport, Snowboarden oder Wandern in den Bergen.
Harshal Pimpalkhute ist Produktmanager im Amazon Lex-Team. Er verbringt seine Zeit damit, Maschinen dazu zu bringen, (gut) mit Menschen zusammenzuarbeiten.
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- Werk
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