客户服务电话要求客户代理拥有客户的帐户信息来处理呼叫者的请求。 例如,要提供保险索赔的状态,支持代理需要保单持有人信息,例如保单 ID 和索赔编号。 此类信息通常在客户支持呼叫开始时在交互式语音响应 (IVR) 流中收集。 IVR 系统通常使用基于 语音识别语法规范 (SRGS) 格式来定义规则和解析调用方信息(策略 ID、索赔号)。 您现在可以在 亚马逊Lex 在语音对话中收集信息。 您还可以使用提供语义解释规则 ECMAScript中 语法文件中的标签。 Amazon Lex 中的语法支持为收集和后处理用户输入提供了精细控制,因此您可以管理有效的对话。
在这篇文章中,我们回顾了 Amazon Lex 中的语法支持并编写了一个示例语法以用于 亚马逊通 接触流。
使用语法在对话中收集信息
您可以将语法创作为 Amazon Lex 中的槽类型。 首先,您提供一组 SRGS 格式的规则来解释用户输入。 作为可选的第二步,您可以编写一个 ECMA 脚本来转换对话框中收集的信息。 最后,将语法作为 XML 文件存储在 亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 存储桶并引用您的机器人定义中的链接。 SRGS 语法专为语音和 DTMF 模式而设计。 我们使用以下示例对话来建模我们的机器人:
会话1
IVR:您好! 今天我有什么可以帮助你的吗?
用户:我想查看我的账户余额。
IVR:当然。 我应该提取哪个帐户?
用户:检查。
IVR:帐号是多少?
用户:1111 2222 3333 4444
IVR:出于验证目的,您的出生日期是什么时候?
用户:1 年 2000 月 XNUMX 日。
IVR:谢谢。 您的支票账户余额为 123 美元。
会话2
IVR:您好! 今天我有什么可以帮助你的吗?
用户:我想查看我的账户余额。
IVR:当然。 我应该提取哪个帐户?
用户:储蓄。
IVR:帐号是多少?
用户:我想和代理交谈。
IVR:好的。 让我转接电话。 代理人应该能够帮助您处理您的请求。
在示例对话中,IVR 请求帐户类型、帐号和出生日期以处理呼叫者的请求。 在这篇文章中,我们回顾了如何使用语法来收集信息并使用 ECMA 脚本对其进行后处理。 帐户 ID 和日期的语法涵盖了提供信息的多种方式。 如果来电者无法提供所要求的详细信息(例如,他们的储蓄帐号),我们还会审查语法,而是选择与代理交谈。
使用语法构建 Amazon Lex 聊天机器人
我们构建了一个 Amazon Lex 机器人,旨在执行常见的零售银行业务功能,例如检查账户余额、转移资金和订购支票。 这 CheckAccountBalance
Intent 收集账户类型、账户 ID 和出生日期等详细信息,并提供余额金额。 我们使用语法槽类型来收集帐户 ID 和出生日期。 如果呼叫者不知道该信息或要求代理,则呼叫将转移到人工代理。 让我们回顾一下帐户 ID 的语法:
语法有两个规则来解析用户输入。 第一条规则解释调用者提供的数字。 这些数字通过 ECMA 脚本标签变量(out
)。 如果呼叫者想与一个人交谈,第二个规则管理对话 agent
。 在这种情况下 out
标记填充了词代理。 规则解析后,out标签携带账号(out.AccountNumber
) 或字符串 agent
. 下游业务逻辑现在可以使用 out
标签处理调用。
部署示例 Amazon Lex 自动程序
要创建示例机器人并添加语法,请执行以下步骤。 这将创建一个名为 BankingBot
, 和两种语法槽类型 (accountNumber
, dateOfBirth
).
- 下载 亚马逊Lex机器人.
- 在Amazon Lex控制台上,选择 行动,然后选择 进口.
- 选择文件
BankingBot.zip
您下载的,然后选择 进口. 在 IAM 权限部分中,对于运行时角色,选择 创建一个新角色 具有基本的 Amazon Lex 权限。 - 选择机器人
BankingBot
在 Amazon Lex 控制台上。 - 下载 XML 文件 帐号 和 出生日期. (注意:在某些浏览器中,您必须“保存链接”才能下载 XML 文件)
- 在 Amazon S3 控制台上,上传 XML 文件。
- 导航到 Amazon Lex 控制台上的插槽类型,然后单击
accountNumber
插槽类型 - 在槽类型语法中选择带有 XML 文件的 S3 存储桶并提供对象键。 点击 保存插槽类型.
- 导航到 Amazon Lex 控制台上的插槽类型,然后单击
dateOfBirth
插槽类型 - 在槽类型语法中选择带有 XML 文件的 S3 存储桶并提供对象键。 点击 保存插槽类型.
- 保存语法后,选择 建立.
- 下载配套 AWS Lambda 并导航到 AWS Lambda 控制台。
- 在创建功能页面上选择 从头开始. 作为基本信息,请提供以下信息: 函数名
BankingBotEnglish
及 运行时Python 3.8
. - 点击 创建功能。 在代码源部分,打开
lambda_funciton.py
和 删除 现有的代码。 下载 代码并在文本编辑器中打开它。 复制 和 糊 代码进入空lambda_funciton.py
标签。 - 部署。
- 导航到 Amazon Lex 控制台并选择
BankingBot
。 点击 部署 然后 别名 其次是TestBotAlias
- 点击 别名 页面选择 语言 并导航到 英语(美国).
- 针对 资源 选择
BankingBotEnglish
,为 Lambda 版本或别名 选择$LATEST
- 导航到 Amazon Connect 控制台,选择 联络流程.
- 下载 联系流 与 Amazon Lex 机器人集成。
- 在 Amazon Lex 部分中,选择您的 Amazon Lex 自动程序并使其可用于 Amazon Connect 联系流。
- 选择联系流以将其加载到应用程序中。
- 确保在“获取客户输入”块中配置了正确的机器人。 将电话号码添加到联系流。
- 在“设置工作队列”块中选择一个队列。
- 通过拨打电话号码测试 IVR 流程。
- 测试解决方案。
测试解决方案
您可以拨打 Amazon Connect 电话号码并与机器人交互。 您还可以使用语音和 DTMF 在 Amazon Lex V2 控制台上直接测试该解决方案。
结论
自定义语法槽提供了在对话中收集不同类型信息的能力。 您可以灵活地捕获转换,例如移交给代理。 此外,您可以在运行业务逻辑之前对信息进行后处理。 您可以通过 Amazon Lex V2 控制台或 AWS 开发工具包启用语法槽类型。 该功能在 Amazon Lex 在英语(澳大利亚)、英语(英国)和英语(美国)区域设置中运行的所有 AWS 区域都可用。
要了解更多信息,请参阅 使用自定义语法槽类型. 您还可以查看 Amazon Lex 文档 SRGS or ECMAScript中 获取更多信息.
作者简介
凯洛雷克 是专业服务 Amazon Connect 顾问。 他致力于设计和实施可扩展的客户体验解决方案。 在业余时间,他可以参加运动、滑雪板或在山上徒步旅行。
潘夏尔(Harshal Pimpalkhute) 是 Amazon Lex 团队的产品经理。 他花时间试图让机器(很好地)与人类互动。
- "
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- 所有类型
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- 澳大利亚
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