Apprendre à votre robot à converser

Cette page décrit les tâches essentielles nécessaires à la construction d’un robot dans CXone Bot Builder. Il s’agit de la troisième étape du processus d’implémentation du robot.

Apprendre à votre robot à converser

Vous n’avez pas besoin d’écrire toutes les variantes possibles d’une conversation. Les robots Bot Builder utilisent des technologies d’IA conversationnelle qui leur permettent de comprendre le sens des propos des contacts et d’y répondre de manière appropriée sans être scénarisés. Cependant, vous devez apprendre au robot à gérer les conversations avec les contacts. Pour ce faire, vous créez des modèles de conversation en utilisant des règles Utilisé pour définir la réponse du robot logiciel aux messages qui ne changent pas avec le contexte. et des histoires Utilisé pour former le robot logiciel au traitement des interactions en fonction de l’intention et du contexte dans Bot Builder.

Les règles et les histoires, que l’on appelle également des dialogues, enseignent au robot à répondre au contact énoncé Ce qu’un contact dit ou tape. par énoncé. Chaque dialogue se concentre sur une petite partie spécifique de la conversation. Ils sont généralement composés d’un énoncé de contact, de l’intention La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir correspondante et de la réponse du robot.

Vous pouvez avoir besoin de plus d’un dialogue pour une intention donnée. Il peut arriver que vous souhaitiez que votre robot réponde différemment à la même intention en fonction de certains critères. Vous pouvez apprendre au robot à faire la différence en créant plusieurs dialogues, chacun ayant sa propre réponse et des critères qui définissent quand le robot doit donner cette réponse.

Utilisation de dialogues pour enseigner au robot

Lors d’une interaction avec un contact, le robot analyse l’énoncé du contact et identifie l’intention. Si un seul dialogue est configuré pour l’intention, le robot répond en fonction de la réponse configurée pour ce dialogue. S’il existe plusieurs dialogues pour une même intention, le robot analyse la conversation pour trouver des indices sur la version du dialogue à utiliser.

Le diagramme suivant montre la logique du robot lorsqu’il répond à un contact :

Réponses du robot

Les réponses du robot peuvent être aussi simples ou complexes que vous le souhaitez. Les robots peuvent :

• Répondre en donnant des informations ou en posant des questions.
• Afficher des images, des GIF, des vidéos ou des liens vers des pages Web. Ils peuvent inclure des boutons ou des listes avec lesquels le contact peut interagir.
• « Choisir » quelle action entreprendre en utilisant les conditions. Vous pouvez configurer plusieurs réponses possibles en fonction de ce que dit le contact.
• Suivre un formulaire pour collecter des informations auprès du contact.
• Faire remonter l’interaction à un agent humain.

Les réponses du robot sont construites dans des dialogues Histoires et règles de robots logiciels dans CXone Bot Builder. et consistent en une ou plusieurs des actions de robot disponibles. Les actions de robot remplissent une fonction spécifique. Certaines actions du robot envoient un contenu au contact, tel qu’un message ou une liste d’options à choisir. D’autres actions du robot exécutent des tâches invisibles pour le contact, comme l’appel d’une API ou l’extraction ou le stockage de données dans une application tierce.

Bot Builder dispose d’un ensemble d’actions de robot par défaut parmi lesquelles vous pouvez choisir, mais vous pouvez créer des actions de robot personnalisées. Les actions de robot personnalisées peuvent être des appels d’API ou être conçues avec du code JavaScript personnalisé.

Boutique de compétences

Les compétences de robot vous permettent de regrouper les configurations et les données d’entraînement de votre robot en fonction de ce qu’il peut faire. Vous pouvez les utiliser pour filtrer les données d’entraînement, ce qui vous permet de vous concentrer plus spécifiquement sur chaque tâche que votre robot peut accomplir.

Les compétences de robot sont également utilisées pour distribuer des capacités préfabriquées aux utilisateurs de Bot Builder par le biais de Bot Builder Boutique de compétences. NICE CXone utilise Boutique de compétences pour fournir des intégrations avec divers produits et fonctionnalités CXone.

Par exemple, si vous souhaitez utiliser votre base de connaissances CXone Expert avec votre robot Bot Builder, vous pouvez ajouter la compétence de robot Enlighten Autopilot Knowledge à votre robot. Cela permet d’ajouter l’ensemble des règles, histoires, intentions, entités, emplacements, scripts, etc. nécessaires à votre robot.

Vous pouvez concevoir des compétences de robot et les soumettre pour approbation afin qu’elles soient ajoutées à Boutique de compétences. NICE CXone les examine et les ajoute à Boutique de compétences s’ils sont approuvés.

Entraîner votre robot logiciel

L’entraînement de votre robot lui permet d’apprendre sur base des configurations que vous avez effectuées. Plus la qualité de l’entraînement est élevée, plus la capacité du robot à prédire correctement les intentions est grande. L’entraînement se déroule comme suit :

• Lorsque vous ajoutez des données d’entraînement au robot : Les données d’entraînement sont les exemples que vous ajoutez aux intentions La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir. Si vous ajoutez de nombreux exemples de haute qualité, votre robot pourra établir plus efficacement des associations entre les mots, les phrases et les intentions.
• Lorsque vous créez des histoires et des règles : Les histoires Utilisé pour former le robot logiciel au traitement des interactions en fonction de l’intention et du contexte et les règles Utilisé pour définir la réponse du robot logiciel aux messages qui ne changent pas avec le contexte. enseignent au robot à répondre à une intention. Si l’intention dispose de suffisamment de données d’entraînement de haute qualité, le robot apprend à reconnaître les différentes façons dont les contacts expriment la même intention.
• Lorsque vous créez des histoires pour enseigner au robot les variations d’intention : Pour les intentions générales avec des variations qui ont un impact sur la réponse du robot, vous utilisez des histoires pour apprendre au robot à différencier les variations. Cela permet à votre robot d’apprendre à saisir les nuances dans les demandes des contacts et d’y répondre correctement.

Vous pouvez tester le niveau d’entraînement de votre robot en clavardant avec lui dans Bot Builder. En clavardant avec votre robot, vous pouvez identifier les problèmes et y apporter des corrections immédiatement.

Une partie du processus d’entraînement continu consiste à travailler avec votre robot pour le rendre plus intelligent. Plus votre robot est intelligent, plus il est efficace quand il s’agit de prédire les intentions et de choisir la bonne réponse. Vous pouvez rendre votre robot plus intelligent en examinant les données de conversation et en apportant des modifications à votre robot en fonction des problèmes constatés dans les données de conversation. Vous pouvez examiner et améliorer votre robot.

Données d’entraînement

Les exemples d’intentions La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir forment votre robot aux différentes façons dont un contact peut exprimer une intention. Plus vous avez d’exemples d’une intention, plus votre robot sera en mesure d’en identifier les différentes variantes. Utilisez des données de conversation réelles pour tester et entraîner votre robot. Pour obtenir de meilleurs résultats, privilégiez toujours la qualité des données plutôt que la quantité. Cela permet de s’assurer que le robot est bien préparé à gérer des conversations avec des contacts réels.

Vous pouvez examiner vos intentions pour voir lesquelles ont besoin de plus d’exemples d’entraînement. Chaque intention est assortie d’un numéro qui indique le nombre d’exemples qu’elle comporte. Les intentions comportant 14 exemples ou moins doivent ont besoin de plus d’exemples, dans la mesure du possible.

Option Entraîner et préparer

Lorsque vous êtes prêt à tester les modifications apportées à votre robot, vous pouvez cliquer sur Entraîner et préparer. Cette opération ajoute les modifications au robot afin que vous puissiez les tester. Un entraînement supplémentaire par le biais de conversations peut être nécessaire pour affiner la compréhension de la configuration par le robot.

Si vous apportez des améliorations à un robot qui a été déployé en production, l’option Entraîner et préparer crée un nouveau modèle Version d’un robot logiciel qui a été entraîné et testé de robot et le déploie dans l’étape de préparation. Si vous voulez que vos améliorations se reflètent dans l’environnement de production, vous devez déployer manuellement ce nouveau modèle. Cela garantit qu’aucun modèle de robot n’entre en production sans votre consentement explicite.

Vous pouvez utiliser le moniteur de santé pour suivre la progression des entraînements initiés avec l’option Entraîner et préparer.

Entraîner votre robot avec des histoires et des règles

Les histoires vous permettent d’enseigner à votre robot à répondre aux messages Tout ce qu’un contact dit dans une interaction avec un robot logiciel, qu’il s’agisse d’une question ou d’une déclaration, écrite ou orale. dans le contexte d’une interaction La conversation complète avec un agent sur un canal. Par exemple, une interaction peut être un appel vocal, un courriel, un clavardage ou une conversation sur les médias sociaux.. Vous pouvez créer des histoires à partir de rien ou convertir des conversations réelles en histoires. Les règles enseignent à votre robot à répondre aux messages dont la signification ne dépend pas du contexte.

Il peut arriver que vous deviez créer plusieurs histoires pour une même intention. Cette fonction est utile lorsque vous souhaitez que votre robot réagisse différemment en fonction de petites différences dans l’intention. Par exemple, si un robot peut vérifier le solde d’un compte, vous aimeriez peut-être qu’il réagisse différemment selon le type de compte que le contact souhaite vérifier.

Les histoires et les règles peuvent nécessiter des mises à jour et des révisions périodiques. Par exemple, si, après avoir examiné les données de conversation, vous découvrez que l’une de vos histoires provoque une confusion chez le robot et prédit une mauvaise intention, vous pouvez résoudre le problème en changeant l’histoire. Dans certains cas, vous devrez peut-être modifier l’intention ainsi que l’histoire.

Meilleures pratiques en matière de données d’entraînement

Lorsque vous planifiez votre approche de la collecte des données d’entraînement et de l’entraînement de votre robot, souvenez-vous des meilleures pratiques suivantes :

• Privilégiez toujours la qualité à la quantité. Vous pouvez commencer par un petit ensemble de données et l’étoffer au fur et à mesure que vous recueillez d’autres exemples de haute qualité.
• Utilisez des exemples tirés de conversations réelles. Cela permet de s’assurer que les données que vous utilisez sont réalistes. Elles proviennent de ce que de vrais contacts ont dit.
• N’utilisez pas d’outils qui génèrent automatiquement des données et prétendent former votre robot Une application logicielle qui traite les interactions avec les clients à la place d’un agent en chair et en os. plus rapidement. Ils produisent souvent des exemples qui ne reflètent pas vraiment ce que les contacts disent. Ils peuvent également entraîner un robot logiciel qui perd sa capacité à généraliser. Au fil du temps, le robot logiciel atteint un point où il ne reconnaît que les phrases qu’il a vues auparavant.
• N’utilisez pas les mêmes données de formation pour plus d’une intention. Si vous avez réutilisé des données de formation, le robot ne sera pas en mesure de déterminer de manière fiable l’intention lors des interactions en direct avec les contacts.
• Restez flexible et prêt à ajuster les intentions et les histoires au fil du temps. En examinant les données de conversation, vous découvrirez peut-être que ce que vous pensiez être deux intentions distinctes sont en fait des nuances d’une même intention plus générale. Il se peut aussi qu’une intention soit trop vaste et que vous deviez la décomposer en plusieurs intentions distinctes.
• N’ajoutez de nouveaux exemples de formation que s’ils sont utiles.
  • N’ajoutez pas de nouveaux exemples de formation qui sont très similaires aux exemples existants. Si le robot prédit correctement l’intention d’un énoncé avec un degré de confiance élevé, il n’est pas utile d’ajouter d’autres exemples similaires.
  • Ajoutez plus d’exemples de formation pour les énoncés que le robot a précédemment prédits de manière incorrecte ou avec un faible niveau de confiance.

Créer des réponses de robot pour former votre robot

Configurez les réponses de robot en suivant le processus suivant :

1. Créez une intention.
2. Créez une règle ou une histoire pour l’intention La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir que vous avez créé pour définir la réponse du robot à cette intention. Le choix de créer une règle ou une histoire dépend de l’intention elle-même. Reportez-vous au plan que vous avez élaboré plus tôt dans le processus d’implémentation du robot. Le processus de haut niveau de création d’histoires Utilisé pour former le robot logiciel au traitement des interactions en fonction de l’intention et du contexte et de règles Utilisé pour définir la réponse du robot logiciel aux messages qui ne changent pas avec le contexte. est le suivant :

   1. Les histoires et les règles commencent par quelque chose que le contact pourrait dire. Par exemple, pour une intention appelée check_balance, le contact pourrait dire « Pouvez-vous me donner le solde de mon compte? ».

   2. Après avoir saisi un exemple de ce que le contact pourrait dire, Bot Builder tente de prédire l’intention de l’exemple de message du contact.
   3. Confirmez la prédiction du robot ou choisissez la bonne intention, puis confirmez-la. Si le degré de confiance de la prédiction du robot semble faible, ajoutez plus d’exemples d’entraînement à l’intention.

   4. Vous pouvez maintenant ajouter la réponse du robot en utilisant l’une des actions de robot disponibles.

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   5. Ajoutez un autre énoncé de contact, si les exemples de conversation dans le monde réel pour cette intention montrent que les contacts ont tendance à enchaîner la réponse (d’un agent ou d’un robot) par le même type de question ou de déclaration.

   6. Poursuivez la conversion dans l’histoire ou la règle, en suivant les exemples du monde réel que vous avez recueillis. Ajoutez autant d’échanges que nécessaire pour enseigner au robot le déroulement des conversations sur l’intention.

      En règle générale, les règles se composent du message d’un contact et d’une réponse du robot. Les histoires peuvent être constituées d’une série d’échanges entre le robot et le contact. Cependant, les histoires ne doivent pas être des conversations complètes. Si la déclaration suivante dans la conversation déclenche nécessairement une nouvelle intention, il est temps de s’arrêter et de créer une nouvelle histoire. Vous pouvez également envisager de diviser les histoires en histoires secondaires plus petites.

   7. Créez plusieurs histoires pour la même intention s’il y a des variations dans la façon dont la conversation pourrait se dérouler, en fonction de la situation et des besoins uniques du contact. Cela enseigne au robot à faire la différence entre les variations d’une même intention.

      • N’incluez pas de variations dans le flux de conversation dans la même histoire. Cela pourrait perturber le robot.

      • S’il existe des variations dans la façon dont un contact peut formuler un message, ou des messages similaires qui signifient tous essentiellement la même chose, vous pouvez les ajouter comme exemples de l’intention.

      • Pensez en termes de chemins heureux et malheureux. Chaque intention peut avoir plus d’un chemin heureux et plus d’un chemin malheureux.

3. Si l’intention, la règle ou l’histoire l’exige, créez des entités, des emplacements ou des formulaires.

   • Ne créez des entités que pour les informations que le robot doit extraire de la conversation.

   • Créez des emplacements pour les données que vous devez enregistrer ou utiliser au cours de la conversation.
   • Envisagez d’utiliser un formulaire dans une histoire ou une règle si vous avez besoin de recueillir plus de quelques informations auprès du contact.

4. Lorsque vous avez terminé vos modifications, cliquez sur Entraîner et préparer pour mettre à jour votre modèle Version d’un robot logiciel qui a été entraîné et testé de robot afin de tester ce changement.

5. Clavardez avec votre robot pour le tester. En fonction des résultats de votre conversation avec le robot, vous devrez peut-être modifier l’histoire ou la règle que vous avez créée. Vous pourriez également avoir besoin d’ajouter ou de modifier les données d’entraînement pour l’intention avec laquelle vous travaillez. Répétez les étapes d’entraînement et de test aussi souvent que nécessaire jusqu’à ce que vous soyez satisfait des performances du robot.