Дзвінки в службу підтримки клієнтів вимагають, щоб клієнтські агенти мали інформацію про обліковий запис клієнта, щоб обробити запит абонента. Наприклад, щоб надати статус страхової претензії, агенту служби підтримки потрібна інформація про власника поліса, наприклад ідентифікатор поліса та номер вимоги. Така інформація часто збирається в потоці інтерактивної голосової відповіді (IVR) на початку дзвінка в службу підтримки клієнтів. Системи IVR зазвичай використовують граматику на основі Специфікація граматики розпізнавання мовлення (SRGS) для визначення правил і аналізу інформації про абонента (ідентифікатор політики, номер вимоги). Тепер ви можете використовувати ті самі граматики в Амазон Лекс збирати інформацію в мовленнєвій бесіді. Ви також можете надати правила семантичної інтерпретації за допомогою ECMAScript теги в файлах граматики. Підтримка граматики в Amazon Lex забезпечує детальний контроль для збору та постобробки введених користувачем даних, щоб ви могли керувати ефективним діалогом.
У цій публікації ми розглядаємо підтримку граматики в Amazon Lex і створюємо зразок граматики для використання в Amazon Connect контактний потік.
Використовуйте граматику для збору інформації в розмові
Ви можете створити граматику як тип слота в Amazon Lex. По-перше, ви надаєте набір правил у форматі SRGS для інтерпретації введених користувачем даних. Як необов’язковий другий крок ви можете написати сценарій ECMA, який перетворює інформацію, зібрану в діалоговому вікні. Нарешті, ви зберігаєте граматику як файл XML у Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3) і посилайтеся на посилання у визначенні бота. Граматики SRGS розроблено спеціально для голосової та DTMF модальності. Для моделювання нашого бота ми використовуємо такі зразки розмов:
Розмова 1
IVR: Привіт! Чим я можу тобі допомогти сьогодні?
Користувач: Я хочу перевірити баланс свого рахунку.
IVR: Звичайно. Який обліковий запис мені відкрити?
Користувач: Перевірка.
IVR: Який номер рахунку?
Користувач: 1111 2222 3333 4444
IVR: Для перевірки, яка ваша дата народження?
Користувач: 1 січня 2000 р.
IVR: Дякую. Залишок на вашому поточному рахунку становить 123 долари.
Розмова 2
IVR: Привіт! Чим я можу тобі допомогти сьогодні?
Користувач: Я хочу перевірити баланс свого рахунку.
IVR: Звичайно. Який обліковий запис мені відкрити?
Користувач: Економія.
IVR: Який номер рахунку?
Користувач: Я хочу поговорити з агентом.
IVR: Добре. Дозвольте мені перевести дзвінок. Агент повинен допомогти вам із вашим запитом.
У зразках розмов IVR запитує тип облікового запису, номер рахунку та дату народження, щоб обробити запити абонента. У цій публікації ми розглядаємо, як використовувати граматику для збору інформації та її подальшої обробки за допомогою сценаріїв ECMA. Граматика ідентифікатора облікового запису та дати охоплює кілька способів надання інформації. Ми також перевіряємо граматику на випадок, якщо абонент не може надати потрібні дані (наприклад, номер свого ощадного рахунку) і натомість вирішує поговорити з агентом.
Створіть чат-бот Amazon Lex із граматиками
Ми створюємо бота Amazon Lex з метою виконання стандартних банківських функцій для роздрібних клієнтів, таких як перевірка балансу рахунку, переказ коштів і замовлення чеків. The CheckAccountBalance
intent збирає такі відомості, як тип облікового запису, ідентифікатор облікового запису та дата народження, а також надає суму балансу. Ми використовуємо тип граматичного слота для збору ідентифікатора облікового запису та дати народження. Якщо абонент не знає інформації або запитує агента, виклик переадресовується агенту-людині. Давайте переглянемо граматику ідентифікатора облікового запису:
Граматика має два правила для аналізу введених користувачем даних. Перше правило інтерпретує цифри, надані абонентом. Ці цифри додаються до результату за допомогою змінної тегу сценарію ECMA (out
). Друге правило керує діалогом, якщо абонент хоче поговорити з agent
. У цьому випадку out
тег заповнюється словом agent. Після аналізу правил вихідний тег містить номер рахунку (out.AccountNumber
) або рядок agent
. Нижча бізнес-логіка тепер може використовувати out
тег обробки виклику.
Розгорніть зразок бота Amazon Lex
Щоб створити зразок бота та додати граматику, виконайте наступні дії. Це створює бота Amazon Lex під назвою BankingBot
і два типи граматичних слотів (accountNumber
, dateOfBirth
).
- Завантажити Бот Amazon Lex.
- На консолі Amazon Lex виберіть Дії, Потім виберіть Імпортувати.
- Виберіть файл
BankingBot.zip
який ви завантажили, і виберіть Імпортувати. У розділі «Дозволи IAM» виберіть «Роль середовища виконання». Створіть нову роль із базовими дозволами Amazon Lex. - Виберіть бота
BankingBot
на консолі Amazon Lex. - Завантажте файли XML для номер рахунку та дата народження. (Примітка: у деяких браузерах вам доведеться «Зберегти посилання», щоб завантажити файли XML)
- На консолі Amazon S3 завантажте файли XML.
- Перейдіть до типів слотів на консолі Amazon Lex і натисніть на
accountNumber
тип гнізда - У граматиці типу слота виберіть сегмент S3 із XML-файлом і введіть ключ об’єкта. Натисніть на Зберегти тип слота.
- Перейдіть до типів слотів на консолі Amazon Lex і натисніть на
dateOfBirth
тип гнізда - У граматиці типу слота виберіть сегмент S3 із XML-файлом і введіть ключ об’єкта. Натисніть на Зберегти тип слота.
- Після збереження граматик виберіть Будувати.
- Завантажте допоміжний файл AWS Lambda і перейдіть до консолі AWS Lambda.
- На сторінці створення функції виберіть Автор з нуля. В якості основної інформації надайте наступне: назва функції
BankingBotEnglish
та Час виконанняPython 3.8
. - Натисніть на Створити функцію. У розділі Джерело коду відкрийте
lambda_funciton.py
та видаляти існуючий код. Завантажити код і відкрийте його в текстовому редакторі. Скопіювати та вставляти код у порожнє місцеlambda_funciton.py
Вкладка. - Вибирати розгорнути.
- Перейдіть до Amazon Lex Console і виберіть
BankingBot
. Натисніть на розгортання , А потім псевдонімами подальшоюTestBotAlias
- на псевдонімами вибрати сторінку мови і перейдіть до Англійська (США).
- для джерело вибрати
BankingBotEnglish
, Для Лямбда-версія або псевдонім вибрати$LATEST
- Перейдіть до консолі Amazon Connect і виберіть Контактні потоки.
- Завантажити контактний потік для інтеграції з ботом Amazon Lex.
- У розділі Amazon Lex виберіть свого бота Amazon Lex і зробіть його доступним для використання в потоках контактів Amazon Connect.
- Виберіть потік контактів, щоб завантажити його в програму.
- Переконайтеся, що правильний бот налаштований у блоці «Отримати дані клієнта». Додайте номер телефону до списку контактів.
- Виберіть чергу в блоці «Встановити робочу чергу».
- Перевірте потік IVR, зателефонувавши за номером телефону.
- Перевірте рішення.
Перевірте розчин
Ви можете зателефонувати на номер телефону Amazon Connect і взаємодіяти з ботом. Ви також можете протестувати рішення безпосередньо на консолі Amazon Lex V2 за допомогою голосу та DTMF.
Висновок
Спеціальні граматичні слоти надають можливість збирати різні типи інформації під час розмови. У вас є можливість фіксувати такі переходи, як передача агенту. Крім того, ви можете постобробити інформацію перед запуском бізнес-логіки. Ви можете ввімкнути типи граматичних слотів за допомогою консолі Amazon Lex V2 або AWS SDK. Ця можливість доступна в усіх регіонах AWS, де працює Amazon Lex, англійською (Австралія), англійською (Великобританія) та англійською (США).
Щоб дізнатися більше, див Використання спеціального типу слота граматики. Ви також можете переглянути документацію Amazon Lex для SRGS or ECMAScript для отримання додаткової інформації.
Про авторів
Кай Лорек є консультантом з професійних послуг Amazon Connect. Він працює над розробкою та впровадженням масштабованих рішень для обслуговування клієнтів. У вільний час він займається спортом, катається на сноуборді або ходить в гори.
Харшал Пімпалхуте є менеджером із продуктів у команді Amazon Lex. Він витрачає свій час на те, щоб змусити машини взаємодіяти (гарно) з людьми.
- Coinsmart. Найкраща в Європі біржа біткойн та криптовалют.
- Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. БЕЗКОШТОВНИЙ ДОСТУП.
- CryptoHawk. Альткойн Радар. Безкоштовне випробування.
- Джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/interpret-caller-input-using-grammar-slot-types-in-amazon-lex/
- "
- 100
- 9
- рахунки
- агенти
- ВСІ
- Amazon
- кількість
- додаток
- Австралія
- доступний
- AWS
- Banking
- початок
- Блокувати
- Бот
- будувати
- бізнес
- call
- гість
- захоплення
- контроль
- Перевірки
- Вибирати
- код
- збирати
- Збір
- загальний
- Консоль
- консультант
- контакт
- контроль
- Розмова
- розмови
- створює
- виготовлений на замовлення
- Досвід клієнтів
- підтримка клієнтів
- проектування
- різний
- цифр
- безпосередньо
- Ні
- доларів
- редактор
- Ефективний
- включіть
- англійська
- приклад
- вихід
- досвід
- Перший
- Гнучкість
- потік
- після
- формат
- знайдений
- функція
- засоби
- допомога
- Як
- How To
- HTTPS
- людина
- Людей
- інформація
- вхід
- страхування
- інтегрувати
- намір
- інтерактивний
- IT
- ключ
- мова
- УЧИТЬСЯ
- LINK
- загрузка
- Машинки для перманенту
- менеджер
- модель
- більше
- множинний
- номер
- відкрити
- точка
- політика
- процес
- Product
- професійний
- забезпечувати
- забезпечує
- громадськість
- цілей
- запросити
- запитів
- вимагати
- відповідь
- роздрібна торгівля
- огляд
- Маршрут
- Правила
- біг
- масштабовані
- Sdk
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- простий
- So
- рішення
- Рішення
- деякі
- конкретно
- SPORTS
- старт
- Статус
- зберігання
- зберігати
- підтримка
- Підтримуючий
- Systems
- балаканина
- команда
- тест
- час
- сьогодні
- переклад
- передані
- Передача
- типово
- Uk
- us
- використання
- перевірка
- вид
- Голос
- W3
- Що
- Що таке
- в
- робочий
- працює
- XML