Az ügyfélszolgálati hívások megkövetelik, hogy az ügyfélügynökök rendelkezzenek az ügyfél fiókinformációival a hívó kérésének feldolgozásához. Például egy biztosítási igény állapotának megadásához a támogatási ügynöknek szüksége van a kötvénytulajdonos információira, például a kötvényazonosítóra és a kárigényszámra. Az ilyen információkat gyakran az interaktív hangválasz (IVR) folyamatban gyűjtik össze az ügyfélszolgálati hívás elején. Az IVR rendszerek jellemzően a nyelvtanokat használják a Beszédfelismerés nyelvtani specifikációja (SRGS) formátum a szabályok meghatározásához és a hívó információinak (házirend-azonosító, követelésszám) elemzéséhez. Most már használhatja ugyanazokat a nyelvtanokat Amazon Lex beszédbeszélgetés során információkat gyűjteni. A használatával szemantikai értelmezési szabályokat is megadhat ECMAScript címkéket a nyelvtani fájlokban. Az Amazon Lex nyelvtani támogatása részletes vezérlést biztosít a felhasználói adatok összegyűjtéséhez és utófeldolgozásához, így hatékony párbeszédet kezelhet.
Ebben a bejegyzésben áttekintjük az Amazon Lex nyelvtani támogatását, és készítünk egy nyelvtani mintát az egy Amazon Connect érintkezési áramlás.
Nyelvtan segítségével gyűjthet információkat a beszélgetés során
A nyelvtant az Amazon Lexben slottípusként is megírhatja. Először is meg kell adnia egy szabálykészletet SRGS formátumban a felhasználói bevitel értelmezéséhez. Opcionális második lépésként írhat egy ECMA-szkriptet, amely átalakítja a párbeszédablakban gyűjtött információkat. Végül a nyelvtant XML-fájlként tárolja egy Amazon egyszerű tárolási szolgáltatás (Amazon S3) gyűjtődobozt, és hivatkozzon a linkre a bot definíciójában. Az SRGS nyelvtanokat kifejezetten hang- és DTMF-módosításra tervezték. A következő mintabeszélgetéseket használjuk a robotunk modellezéséhez:
Beszélgetés 1
IVR: Sziasztok! Miben segíthetek?
Felhasználó: Szeretném ellenőrizni a számlaegyenlegemet.
IVR: Persze. Melyik fiókot vegyem fel?
Felhasználó: Ellenőrzés.
IVR: Mi a számlaszám?
Felhasználó: 1111 2222 3333 4444
IVR: Ellenőrzés céljából mi a születési dátuma?
Felhasználó: 1. január 2000.
IVR: Köszönöm. A folyószámláján lévő egyenleg 123 dollár.
Beszélgetés 2
IVR: Sziasztok! Miben segíthetek?
Felhasználó: Szeretném ellenőrizni a számlaegyenlegemet.
IVR: Persze. Melyik fiókot vegyem fel?
Felhasználó: Megtakarítás.
IVR: Mi a számlaszám?
Felhasználó: Egy ügynökkel szeretnék beszélni.
IVR: Oké. Hadd irányítsam át a hívást. Egy ügynöknek segítenie kell a kérésében.
A mintabeszélgetésekben az IVR lekéri a számla típusát, számlaszámát és születési dátumát a hívó kérésének feldolgozásához. Ebben a bejegyzésben áttekintjük, hogyan használhatók a nyelvtanok az információk összegyűjtésére és az ECMA-szkriptekkel történő utófeldolgozásra. A fiókazonosítóhoz és a dátumhoz tartozó nyelvtan többféleképpen is megadhatja az információkat. A nyelvtant is felülvizsgáljuk arra az esetre, ha a hívó nem tudja megadni a kért adatokat (például megtakarítási számlaszámát), és ehelyett egy ügynökkel kíván beszélni.
Építsen egy Amazon Lex chatbotot nyelvtanokkal
Építünk egy Amazon Lex botot azzal a céllal, hogy általános lakossági banki funkciókat hajtson végre, mint például a számlaegyenleg ellenőrzése, pénzátutalások és csekkek megrendelése. A CheckAccountBalance
Az intent olyan adatokat gyűjt, mint a számla típusa, számlaazonosítója és születési dátuma, és megadja az egyenleg összegét. Nyelvtani slot-típust használunk a fiókazonosító és a születési dátum összegyűjtésére. Ha a hívó nem ismeri az információt, vagy ügynököt kér, a hívást egy emberi ügynökhöz továbbítják. Tekintsük át a fiókazonosító nyelvtanát:
A nyelvtannak két szabálya van a felhasználói bevitel elemzésére. Az első szabály a hívó fél által megadott számjegyeket értelmezi. Ezeket a számjegyeket a kimenethez egy ECMA script címke változó (out
). A második szabály kezeli a párbeszédpanelt, ha a hívó beszélni akar egy agent
. Ebben az esetben a out
címke az ügynök szóval van feltöltve. A szabályok elemzése után az out címke a számlaszámot (out.AccountNumber
) vagy a karakterláncot agent
. A downstream üzleti logika most már használhatja a out
címke kezeli a hívást.
Telepítse a minta Amazon Lex robotot
A mintabot létrehozásához és a nyelvtanok hozzáadásához hajtsa végre a következő lépéseket. Ez létrehoz egy Amazon Lex botot BankingBot
és két nyelvtani slottípus (accountNumber
, dateOfBirth
).
- Töltse le a Amazon Lex bot.
- Az Amazon Lex konzolon válassza a lehetőséget Hozzászólások, majd válassza ki import.
- Válassza ki a fájlt
BankingBot.zip
amit letöltött, és válassza ki import. Az IAM-engedélyek szakaszban a Futóidejű szerepkörnél válassza a lehetőséget Hozzon létre egy új szerepet alapvető Amazon Lex engedélyekkel. - Válassza ki a botot
BankingBot
az Amazon Lex konzolon. - Töltse le a következőhöz tartozó XML fájlokat számlaszám és a születési dátum. (Megjegyzés: Egyes böngészőkben az XML-fájlok letöltéséhez a „hivatkozás mentése” parancsot kell végrehajtania.)
- Az Amazon S3 konzolon töltse fel az XML fájlokat.
- Keresse meg a slot típusokat az Amazon Lex konzolon, és kattintson a
accountNumber
slot típusú - A slot típusú nyelvtanban válassza ki az S3 tárolót az XML fájllal, és adja meg az objektumkulcsot. Kattintson Nyomóhely típusának mentése.
- Keresse meg a slot típusokat az Amazon Lex konzolon, és kattintson a
dateOfBirth
slot típusú - A slot típusú nyelvtanban válassza ki az S3 tárolót az XML fájllal, és adja meg az objektumkulcsot. Kattintson Nyomóhely típusának mentése.
- A nyelvtanok mentése után válassza a lehetőséget Épít.
- Töltse le a támogatást AWS Lambda és navigáljon az AWS Lambda konzolra.
- A funkció létrehozása oldalon válassza ki Szerző a semmiből. Alapvető információként kérjük, adja meg a következőket: függvény neve
BankingBotEnglish
és RuntimePython 3.8
. - Kattints a Funkció létrehozása. Nyissa meg a Kódforrás szakaszt
lambda_funciton.py
és a töröl a meglévő kódot. Letöltés a kódot, és nyissa meg egy szövegszerkesztőben. másolat és a tészta a kódot az üresbelambda_funciton.py
Tab. - A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a telepíteni.
- Keresse meg az Amazon Lex Console-t, és válassza ki
BankingBot
. Kattints a bevetés és azután Más nevek követTestBotAlias
- A Más nevek oldal kiválasztása nyelvek és navigáljon Angol (US).
- A forrás válasszuk
BankingBotEnglish
, A Lambda verzió vagy álnév válasszuk$LATEST
- Keresse meg az Amazon Connect konzolt, és válassza a lehetőséget Kapcsolati folyamatok.
- Töltse le a érintkezési áramlás integrálni az Amazon Lex bottal.
- Az Amazon Lex részben válassza ki az Amazon Lex botját, és tegye elérhetővé az Amazon Connect kapcsolati folyamatokban való használatra.
- Válassza ki a kapcsolati folyamatot, hogy betöltse az alkalmazásba.
- Győződjön meg arról, hogy a megfelelő bot van konfigurálva a „Get Customer Input” blokkban. Adjon hozzá egy telefonszámot a kapcsolatfelvételi folyamathoz.
- Válasszon ki egy sort a „Munkasor beállítása” blokkban.
- Tesztelje az IVR-folyamatot a telefonszám felhívásával.
- Tesztelje az oldatot.
Tesztelje az oldatot
Felhívhatja az Amazon Connect telefonszámát, és kapcsolatba léphet a bottal. A megoldást közvetlenül az Amazon Lex V2 konzolon is tesztelheti hang és DTMF használatával.
Következtetés
Az egyéni nyelvtani helyek lehetővé teszik különböző típusú információk gyűjtését egy beszélgetés során. Rugalmasan rögzítheti az átmeneteket, például az ügynöknek való átadást. Ezenkívül az üzleti logika futtatása előtt utólag feldolgozhatja az információkat. A nyelvtani réstípusokat az Amazon Lex V2 konzolon vagy az AWS SDK-n keresztül engedélyezheti. A képesség minden AWS-régióban elérhető, ahol az Amazon Lex angol (Ausztrália), angol (Egyesült Királyság) és angol (USA) területen működik.
További információért lásd: Egyéni nyelvtani slottípus használata. Megtekintheti az Amazon Lex dokumentációját is SRGS or ECMAScript további információért.
A szerzőkről
Kai Loreck egy professzionális Amazon Connect tanácsadó. Skálázható ügyfélélményi megoldások tervezésén és megvalósításán dolgozik. Szabadidejében sportolni, snowboardozni vagy a hegyekben túrázni lehet vele.
Harshal Pimpalkhute az Amazon Lex csapatának termékmenedzsere. Az idejét azzal tölti, hogy rávegye a gépeket, hogy (szépen) kapcsolatba lépjenek az emberekkel.
- Coinsmart. Európa legjobb Bitcoin- és kriptográfiai tőzsdéje.
- Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. SZABAD HOZZÁFÉRÉS.
- CryptoHawk. Altcoin radar. Ingyenes próbaverzió.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/interpret-caller-input-using-grammar-slot-types-in-amazon-lex/
- "
- 100
- 9
- Fiók
- szerek
- Minden termék
- amazon
- összeg
- Alkalmazás
- Ausztrália
- elérhető
- AWS
- Banking
- Kezdet
- Blokk
- Bot
- épít
- üzleti
- hívás
- Hívó
- elfog
- ellenőrzése
- Ellenőrzések
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- kód
- gyűjt
- Gyűjtő
- Közös
- Konzol
- szaktanácsadó
- kapcsolat
- ellenőrzés
- Beszélgetés
- beszélgetések
- teremt
- szokás
- Vásárlói élmény
- Vevőszolgálat
- tervezés
- különböző
- számjegy
- közvetlenül
- Nem
- dollár
- szerkesztő
- Hatékony
- lehetővé
- Angol
- példa
- Kilépés
- tapasztalat
- vezetéknév
- Rugalmasság
- áramlási
- következő
- formátum
- talált
- funkció
- alapok
- segít
- Hogyan
- How To
- HTTPS
- emberi
- Az emberek
- információ
- bemenet
- biztosítás
- integrálni
- A szándék
- interaktív
- IT
- Kulcs
- nyelv
- TANUL
- LINK
- kiszámításának
- gép
- menedzser
- modell
- több
- többszörös
- szám
- nyitva
- pont
- politika
- folyamat
- Termékek
- szakmai
- ad
- biztosít
- nyilvános
- célokra
- kérni
- kéri
- szükség
- válasz
- kiskereskedelem
- Kritika
- Útvonal
- szabályok
- futás
- skálázható
- sdk
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- Egyszerű
- So
- megoldások
- Megoldások
- néhány
- kifejezetten
- Sport
- kezdet
- Állapot
- tárolás
- tárolni
- támogatás
- Támogató
- Systems
- Beszél
- csapat
- teszt
- idő
- Ma
- átruházás
- átment
- Átadó
- jellemzően
- Uk
- us
- használ
- Igazolás
- Megnézem
- Hang
- W3
- Mit
- Mi
- belül
- dolgozó
- művek
- XML