Le chiamate al servizio clienti richiedono che gli agenti clienti dispongano delle informazioni sull'account del cliente per elaborare la richiesta del chiamante. Ad esempio, per fornire uno stato su una richiesta di indennizzo assicurativo, l'agente di supporto necessita di informazioni sul titolare della polizza come l'ID della polizza e il numero della richiesta. Tali informazioni vengono spesso raccolte nel flusso di risposta vocale interattiva (IVR) all'inizio di una chiamata all'assistenza clienti. I sistemi IVR hanno tipicamente utilizzato grammatiche basate su Specifiche grammaticali del riconoscimento vocale (SRGS) per definire le regole e analizzare le informazioni sul chiamante (ID policy, numero di richiesta). Ora puoi utilizzare le stesse grammatiche in Amazon-Lex raccogliere informazioni in una conversazione vocale. È inoltre possibile fornire regole di interpretazione semantica utilizzando ECMAScript tag all'interno dei file grammaticali. Il supporto grammaticale in Amazon Lex fornisce un controllo granulare per la raccolta e la postelaborazione dell'input dell'utente in modo da poter gestire un dialogo efficace.
In questo post esaminiamo il supporto grammaticale in Amazon Lex e creiamo una grammatica di esempio da utilizzare in un file Amazon Connect flusso di contatto.
Usa le grammatiche per raccogliere informazioni in una conversazione
Puoi creare la grammatica come tipo di slot in Amazon Lex. Innanzitutto, fornisci una serie di regole nel formato SRGS per interpretare l'input dell'utente. Come secondo passaggio facoltativo, puoi scrivere uno script ECMA che trasforma le informazioni raccolte nella finestra di dialogo. Infine, memorizzi la grammatica come file XML in un file Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) e fai riferimento al collegamento nella definizione del bot. Le grammatiche SRGS sono progettate specificatamente per la modalità vocale e DTMF. Utilizziamo le seguenti conversazioni di esempio per modellare il nostro bot:
Conversazione 1
IVR: Ciao! come posso aiutarti oggi?
Utente: Voglio controllare il saldo del mio conto.
IVR: Certo. Quale account dovrei aprire?
Utente: Controllo.
IVR: Qual è il numero di conto?
Utente: 1111 2222 3333 4444
IVR: A scopo di verifica, qual è la tua data di nascita?
Utente: 1 gennaio 2000.
IVR: Grazie. Il saldo sul tuo conto corrente è di $ 123 dollari.
Conversazione 2
IVR: Ciao! come posso aiutarti oggi?
Utente: Voglio controllare il saldo del mio conto.
IVR: Certo. Quale account dovrei aprire?
Utente: Risparmio.
IVR: Qual è il numero di conto?
Utente: Voglio parlare con un agente.
IVR: Ok. Fammi trasferire la chiamata. Un agente dovrebbe essere in grado di aiutarti con la tua richiesta.
Nelle conversazioni di esempio, l'IVR richiede il tipo di account, il numero di account e la data di nascita per elaborare le richieste del chiamante. In questo post esaminiamo come utilizzare le grammatiche per raccogliere le informazioni e postelaborarle con gli script ECMA. Le grammatiche per l'ID account e la data coprono diversi modi per fornire le informazioni. Rivediamo anche la grammatica nel caso in cui il chiamante non possa fornire i dettagli richiesti (ad esempio, il numero del conto di risparmio) e scelga invece di parlare con un agente.
Costruisci un chatbot Amazon Lex con le grammatiche
Costruiamo un bot Amazon Lex con l'intento di eseguire funzioni bancarie comuni come il controllo del saldo del conto, il trasferimento di fondi e l'ordinazione di assegni. IL CheckAccountBalance
l'intento raccoglie dettagli come tipo di conto, ID conto e data di nascita e fornisce l'importo del saldo. Utilizziamo un tipo di slot grammaticale per raccogliere l'ID dell'account e la data di nascita. Se il chiamante non conosce le informazioni o richiede un agente, la chiamata viene trasferita a un agente umano. Rivediamo la grammatica per l'ID account:
La grammatica ha due regole per analizzare l'input dell'utente. La prima regola interpreta le cifre fornite dal chiamante. Queste cifre vengono aggiunte all'output tramite una variabile tag script ECMA (out
). La seconda regola gestisce il dialogo se il chiamante vuole parlare con un agent
. In questo caso il file out
il tag è popolato con la parola agente. Dopo che le regole sono state analizzate, il tag out porta il numero di conto (out.AccountNumber
) o la stringa agent
. La logica aziendale a valle può ora utilizzare il file out
il tag gestisce la chiamata.
Distribuisci il bot Amazon Lex di esempio
Per creare il bot di esempio e aggiungere le grammatiche, attenersi alla seguente procedura. Questo crea un bot Amazon Lex chiamato BankingBot
e due tipi di slot grammaticali (accountNumber
, dateOfBirth
).
- Scarica la Bot Amazon Lex.
- Sulla console Amazon Lex, selezionare Azioni, Quindi scegliere Importare.
- Scegli il file
BankingBot.zip
che hai scaricato e scegli Importare. Nella sezione Autorizzazioni IAM, per Ruolo runtime, scegli Crea un nuovo ruolo con le autorizzazioni di base di Amazon Lex. - Scegli il bot
BankingBot
sulla console Amazon Lex. - Scarica i file XML per numero di conto ed data di nascita. (Nota: in alcuni browser dovrai “Salvare il collegamento” per scaricare i file XML)
- Sulla console Amazon S3, carica i file XML.
- Passare ai tipi di slot sulla console Amazon Lex e fare clic su
accountNumber
tipo di slot - Nella grammatica del tipo di slot seleziona il bucket S3 con il file XML e fornisci la chiave dell'oggetto. Clicca su Salva il tipo di slot.
- Passare ai tipi di slot sulla console Amazon Lex e fare clic su
dateOfBirth
tipo di slot - Nella grammatica del tipo di slot seleziona il bucket S3 con il file XML e fornisci la chiave dell'oggetto. Clicca su Salva il tipo di slot.
- Dopo aver salvato le grammatiche, scegli Costruire.
- Scarica il supporto AWS Lambda e passare alla console AWS Lambda.
- Nella pagina di creazione della funzione selezionare Autore da zero. Come informazioni di base, fornire quanto segue: nome della funzione
BankingBotEnglish
e RuntimePython 3.8
. - Fare clic su Crea funzione. Nella sezione Sorgente del codice, apri
lambda_funciton.py
ed delete il codice esistente. Scaricare il codice e aprirlo in un editor di testo. Copia ed incolla il codice nello spazio vuotolambda_funciton.py
scheda. - Scegli distribuire.
- Passare alla console Amazon Lex e selezionare
BankingBot
. Fare clic su Distribuzione e poi Alias seguito daTestBotAlias
- Sulla Alias seleziona pagina le lingue e vai a Inglese (Stati Uniti).
- Nel source select
BankingBotEnglish
, Per Versione o alias Lambda select$LATEST
- Passare alla console Amazon Connect, scegliere Flussi di contatto.
- Scarica la flusso di contatto da integrare con il bot Amazon Lex.
- Nella sezione Amazon Lex, seleziona il tuo bot Amazon Lex e rendilo disponibile per l'uso nei flussi di contatti Amazon Connect.
- Selezionare il flusso di contatti per caricarlo nell'applicazione.
- Assicurati che il bot giusto sia configurato nel blocco "Ottieni input del cliente". Aggiungi un numero di telefono al flusso di contatti.
- Scegli una coda nel blocco "Imposta coda di lavoro".
- Testare il flusso IVR chiamando il numero di telefono.
- Testare la soluzione.
Prova la soluzione
Puoi chiamare il numero di telefono di Amazon Connect e interagire con il bot. Puoi anche testare la soluzione direttamente sulla console Amazon Lex V2 utilizzando voce e DTMF.
Conclusione
Gli slot grammaticali personalizzati offrono la possibilità di raccogliere diversi tipi di informazioni in una conversazione. Hai la flessibilità di acquisire transizioni come il passaggio di consegne a un agente. Inoltre, è possibile postelaborare le informazioni prima di eseguire la logica aziendale. Puoi abilitare i tipi di slot grammaticali tramite la console Amazon Lex V2 o l'SDK AWS. La funzionalità è disponibile in tutte le regioni AWS in cui Amazon Lex opera nelle impostazioni locali inglese (Australia), inglese (Regno Unito) e inglese (Stati Uniti).
Per saperne di più, fare riferimento a Utilizzo di un tipo di slot grammaticale personalizzato. Puoi anche visualizzare la documentazione di Amazon Lex per SRG or ECMAScript per maggiori informazioni.
Informazioni sugli autori
Kai Loreck è un consulente di servizi professionali Amazon Connect. Lavora alla progettazione e all'implementazione di soluzioni scalabili per l'esperienza del cliente. Nel tempo libero lo si può trovare a praticare sport, fare snowboard o fare escursioni in montagna.
Harshal Pimpalkhute è un Product Manager nel team Amazon Lex. Trascorre il suo tempo cercando di far sì che le macchine interagiscano (bene) con gli esseri umani.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/interpret-caller-input-using-grammar-slot-types-in-amazon-lex/
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