Kundeservicesamtaler krever at kundeagenter har kundens kontoinformasjon for å behandle innringerens forespørsel. For eksempel, for å gi en status på et forsikringskrav, trenger støtteagenten informasjon om forsikringstaker som forsikrings-ID og skadenummer. Slik informasjon samles ofte inn i den interaktive stemmesvarsflyten (IVR) i begynnelsen av en kundestøttesamtale. IVR-systemer har vanligvis brukt grammatikk basert på Grammatikkspesifikasjon for talegjenkjenning (SRGS) format for å definere regler og analysere oppringerinformasjon (policy-ID, kravnummer). Du kan nå bruke de samme grammatikkene i Amazon Lex å samle informasjon i en talesamtale. Du kan også gi semantiske tolkningsregler ved hjelp av ECMAScript koder i grammatikkfilene. Grammatikkstøtten i Amazon Lex gir granulær kontroll for å samle inn og etterbehandle brukerinndata slik at du kan administrere en effektiv dialog.
I dette innlegget gjennomgår vi grammatikkstøtten i Amazon Lex og forfatter et eksempel på grammatikk for bruk i en Amazon Connect kontaktflyt.
Bruk grammatikk for å samle informasjon i en samtale
Du kan skrive grammatikken som en spilleautomat i Amazon Lex. Først gir du et sett med regler i SRGS-formatet for å tolke brukerinndata. Som et valgfritt andre trinn kan du skrive et ECMA-skript som transformerer informasjonen som samles inn i dialogboksen. Til slutt lagrer du grammatikken som en XML-fil i en Amazon enkel lagringstjeneste (Amazon S3)-bøtte og referer til lenken i botdefinisjonen. SRGS-grammatikker er spesielt utviklet for stemme- og DTMF-modalitet. Vi bruker følgende eksempelsamtaler for å modellere boten vår:
Samtale 1
IVR: Hei! Hvordan kan jeg hjelpe deg i dag?
Bruker: Jeg vil sjekke kontosaldoen min.
IVR: Klart det. Hvilken konto bør jeg hente?
Bruker: Kontrollerer.
IVR: Hva er kontonummeret?
Bruker: 1111 2222 3333 4444
IVR: For verifiseringsformål, hva er fødselsdatoen din?
Bruker: 1. januar 2000.
IVR: Takk. Saldoen på din brukskonto er $123 dollar.
Samtale 2
IVR: Hei! Hvordan kan jeg hjelpe deg i dag?
Bruker: Jeg vil sjekke kontosaldoen min.
IVR: Klart det. Hvilken konto bør jeg hente?
Bruker: Sparing.
IVR: Hva er kontonummeret?
Bruker: Jeg vil snakke med en agent.
IVR: Ok. La meg overføre samtalen. En agent skal kunne hjelpe deg med forespørselen din.
I eksempelsamtalene ber IVR om kontotype, kontonummer og fødselsdato for å behandle innringerens forespørsler. I dette innlegget gjennomgår vi hvordan du bruker grammatikkene til å samle inn informasjonen og etterbehandle den med ECMA-skript. Grammatikken for konto-ID og dato dekker flere måter å gi informasjonen på. Vi gjennomgår også grammatikken i tilfelle den som ringer ikke kan oppgi de forespurte detaljene (for eksempel sparekontonummeret) og velger i stedet å snakke med en agent.
Bygg en Amazon Lex chatbot med grammatikk
Vi bygger en Amazon Lex-bot med intensjoner om å utføre vanlige detaljbankfunksjoner som å sjekke kontosaldo, overføre midler og bestille sjekker. De CheckAccountBalance
intent samler inn detaljer som kontotype, konto-ID og fødselsdato, og oppgir saldobeløpet. Vi bruker en grammatikksportype for å samle inn konto-ID og fødselsdato. Hvis den som ringer ikke kjenner informasjonen eller spør etter en agent, blir samtalen overført til en menneskelig agent. La oss gå gjennom grammatikken for konto-ID-en:
Grammatikken har to regler for å analysere brukerinndata. Den første regelen tolker sifrene oppgitt av den som ringer. Disse sifrene legges til utdataene via en ECMA-skripttagvariabel (out
). Den andre regelen styrer dialogen hvis den som ringer ønsker å snakke med en agent
. I dette tilfellet out
taggen er fylt med ordet agent. Etter at reglene er analysert, bærer out-taggen kontonummeret (out.AccountNumber
) eller strengen agent
. Nedstrøms forretningslogikken kan nå bruke out
tag håndtere samtalen.
Distribuer Amazon Lex-eksemplet
For å lage prøveroboten og legge til grammatikkene, utfør følgende trinn. Dette skaper en Amazon Lex-bot kalt BankingBot
, og to grammatikksportyper (accountNumber
, dateOfBirth
).
- Last ned Amazon Lex bot.
- Velg på Amazon Lex-konsollen handlinger, velg deretter Import.
- Velg filen
BankingBot.zip
som du lastet ned, og velg Import. I delen IAM-tillatelser, for Runtime-rolle, velger du Lag en ny rolle med grunnleggende Amazon Lex-tillatelser. - Velg boten
BankingBot
på Amazon Lex-konsollen. - Last ned XML-filer for kontonummer og fødselsdato. (Merk: I noen nettlesere må du "Lagre lenken" for å laste ned XML-filene)
- Last opp XML-filene på Amazon S3-konsollen.
- Naviger til sportypene på Amazon Lex-konsollen, og klikk på
accountNumber
sporetype - I sportypen grammatikk velg S3-bøtten med XML-filen og oppgi objektnøkkelen. Klikk på Lagre spaltypen.
- Naviger til sportypene på Amazon Lex-konsollen, og klikk på
dateOfBirth
sporetype - I sportypen grammatikk velg S3-bøtten med XML-filen og oppgi objektnøkkelen. Klikk på Lagre spaltypen.
- Etter at grammatikkene er lagret, velg Bygge.
- Last ned støtten AWS Lambda og Naviger til AWS Lambda-konsollen.
- Velg på opprettingsfunksjonssiden Forfatter fra bunnen av. Oppgi følgende som grunnleggende informasjon: funksjonsnavn
BankingBotEnglish
og RuntimePython 3.8
. - Klikk på Opprett funksjon. Åpne i delen Kodekilde
lambda_funciton.py
og slette den eksisterende koden. Last ned koden og åpne den i et tekstredigeringsprogram. Kopier og pasta koden i det tommelambda_funciton.py
fanen. - Velg utplassere.
- Naviger til Amazon Lex-konsollen og velg
BankingBot
. Klikk på Utplassering og deretter Aliaser etterfulgt avTestBotAlias
- På Aliaser sidevelg språk og naviger til English (US).
- Til kilde velg
BankingBotEnglish
For Lambdaversjon eller alias velg$LATEST
- Naviger til Amazon Connect-konsollen, velg Kontakt flyter.
- Last ned kontaktflyt å integrere med Amazon Lex-boten.
- I Amazon Lex-delen velger du din Amazon Lex-bot og gjør den tilgjengelig for bruk i Amazon Connect-kontaktflytene.
- Velg kontaktflyten for å laste den inn i applikasjonen.
- Sørg for at riktig bot er konfigurert i «Få kundeinndata»-blokken. Legg til et telefonnummer i kontaktflyten.
- Velg en kø i "Sett arbeidskø"-blokken.
- Test IVR-flyten ved å ringe inn til telefonnummeret.
- Test løsningen.
Test løsningen
Du kan ringe inn til Amazon Connect-telefonnummeret og samhandle med boten. Du kan også teste løsningen direkte på Amazon Lex V2-konsollen ved hjelp av tale og DTMF.
konklusjonen
Egendefinerte grammatikkspor gir muligheten til å samle forskjellige typer informasjon i en samtale. Du har fleksibiliteten til å fange opp overganger som overlevering til en agent. I tillegg kan du etterbehandle informasjonen før du kjører forretningslogikken. Du kan aktivere grammatikksportyper via Amazon Lex V2-konsollen eller AWS SDK. Muligheten er tilgjengelig i alle AWS-regioner der Amazon Lex opererer på engelsk (Australia), engelsk (UK) og engelsk (USA).
For å lære mer, se Bruke en tilpasset grammatikksportype. Du kan også se Amazon Lex-dokumentasjonen for SRGS or ECMAScript for mer informasjon.
Om forfatterne
Kai Loreck er en profesjonell Amazon Connect-konsulent. Han jobber med å designe og implementere skalerbare kundeopplevelsesløsninger. På fritiden kan han bli funnet i sport, snowboard eller fotturer i fjellet.
Harshal Pimpalkhute er produktsjef i Amazon Lex-teamet. Han bruker tiden sin på å prøve å få maskiner til å engasjere seg (pent) med mennesker.
- "
- 100
- 9
- Logg inn
- agenter
- Alle
- Amazon
- beløp
- Søknad
- Australia
- tilgjengelig
- AWS
- Banking
- Begynnelsen
- Blokker
- Bot
- bygge
- virksomhet
- ring
- Caller
- fangst
- kontroll
- Sjekker
- Velg
- kode
- samle
- Samle
- Felles
- Konsoll
- konsulent
- kontakt
- kontroll
- Samtale
- samtaler
- skaper
- skikk
- kundeopplevelse
- Kundeservice
- utforme
- forskjellig
- sifre
- direkte
- ikke
- dollar
- redaktør
- Effektiv
- muliggjøre
- Engelsk
- eksempel
- Utgang
- erfaring
- Først
- fleksibilitet
- flyten
- etter
- format
- funnet
- funksjon
- midler
- hjelpe
- Hvordan
- Hvordan
- HTTPS
- menneskelig
- Mennesker
- informasjon
- inngang
- forsikring
- integrere
- hensikt
- interaktiv
- IT
- nøkkel
- Språk
- LÆRE
- LINK
- laste
- maskiner
- leder
- modell
- mer
- flere
- Antall
- åpen
- Point
- politikk
- prosess
- Produkt
- profesjonell
- gi
- gir
- offentlig
- formål
- anmode
- forespørsler
- krever
- svar
- detaljhandel
- anmeldelse
- Rute
- regler
- rennende
- skalerbar
- SDK
- tjeneste
- Tjenester
- sett
- Enkelt
- So
- løsning
- Solutions
- noen
- spesielt
- Sports
- Begynn
- status
- lagring
- oppbevare
- støtte
- Støtte
- Systemer
- Snakk
- lag
- test
- tid
- i dag
- overføre
- overføres
- Overføre
- typisk
- Uk
- us
- bruke
- Verifisering
- Se
- Voice
- W3
- Hva
- Hva er
- innenfor
- arbeid
- virker
- XML