Tester votre robot logiciel
Cette page fournit des informations sur le test d’un robot dans CXone Bot Builder. Il s’agit de la quatrième étape du processus d’implémentation du robot.
Concept | Définition | Exemple | Ce que fait le robot |
---|---|---|---|
Énoncé |
Tout ce que dit un contact dans une interaction. Parfois appelé message. |
« J’ai perdu mon mot de passe. » « Quel est mon solde? » « Êtes-vous un robot logiciel? » |
Le robot utilise la compréhension du langage naturel (NLU) pour analyser chaque énoncé d’un contact afin d’en déterminer le sens, ou l’intention. |
Intention |
Ce que le contact veut communiquer ou accomplir. Chaque message envoyé par le contact a une intention. |
« J’ai perdu mon mot de passe » a pour intention de « réinitialiser le mot de passe ». « Bonjour » a pour intention de « saluer ». |
Le robot analyse le message d’un contact en utilisant la compréhension du langage naturel Ce processus étend le traitement du langage naturel (TAL) pour prendre des décisions ou agir en fonction de ce qu’il comprend. (NLU) pour déterminer l’intention. Une fois l’intention connue, il peut répondre par un message qui lui est propre. Vous configurez la réponse que vous souhaitez que le robot utilise pour chaque intention. |
Entité |
Un élément d’information défini dans le message d’un contact. | Nom de la personne ou du produit, numéro de téléphone, numéro de compte, emplacement, etc. | Le robot utilise la compréhension du langage naturel pour identifier les entités dans le message d’un contact. Les entités aident le robot à comprendre la signification du message du contact. |
Emplacement |
Une entité extraite du message d’un contact et enregistrée pour être utilisée dans les réponses du robot. Similaire à une variable. | La création d’une fente pour le nom du contact permet au robot logiciel d’utiliser ce nom dans les réponses lors d’une interaction, ce qui le rend plus personnel. | Lorsqu’il est configuré à cet effet, le robot extrait une entité du message d’un contact et l’enregistre à un emplacement. Vous pouvez demander au robot d’utiliser ces informations plus tard dans la conversation. |
Règle |
Définit la réponse d’un robot aux messages dont le sens ne change pas en fonction du contexte. |
|
Les règles constituent l’une des deux façons dont vous pouvez configurer la manière dont le robot répond à une intention. Les règles sont utiles pour certains types d’intentions, mais pas pour toutes. |
Histoire |
Entraîne un robot à gérer une interaction en fonction de l’intention du message et du contexte de la conversation. | Lors d’une interaction à propos d’un mot de passe oublié, le robot logiciel répondrait à la question « Comment puis-je faire cela? » d’une façon. Si l’interaction concernait la création d’un nouveau compte, la réponse serait assez différente même si dans les deux cas, le contact utilise les mêmes mots avec la même intention – obtenir plus d’informations. | Les histoires constituent la deuxième façon dont vous pouvez configurer la manière dont le robot répond à une intention. Les histoires apprennent au robot à utiliser le contexte de la conversation pour répondre de manière appropriée. |
Action du robot |
Tout ce qu’un robot logiciel dit ou fait lors du traitement d’une interaction. |
Lors d’une interaction concernant un mot de passe oublié, le robot répond en envoyant un lien vers la FAQ de réinitialisation du mot de passe sur le site Web. Lorsqu’un contact exprime sa frustration, par exemple « Je ne comprends pas! Ça ne marche pas! » le robot répond par « Je suis désolé. Voulez-vous que je vous transfère à un agent humain? » Lorsque le contact répond par l’affirmative, le robot lance le transfert. |
Les actions sont les options dont vous disposez pour définir la manière dont vous voulez que le robot réponde à chaque intention. Elles vous donnent la possibilité de configurer chaque réponse pour obtenir le résultat qui répond aux besoins du contact. |
Tester votre robot avec des conversations
Le meilleur moyen de tester votre robot est d’avoir des conversations avec lui. Cela vous permet d’observer de première main la mesure dans laquelle le robot prédit correctement les intentions. Lorsque le robot fait des prédictions incorrectes ou avec un faible degré de confiance, vous pouvez procéder à des ajustements et voir immédiatement les résultats.
Vous pouvez clavarder avec votre robot en utilisant une fenêtre de clavardage intégrée dans Bot Builder. Cette fenêtre de clavardage fournit des informations supplémentaires qui ne seront pas disponibles dans les clavardages en production. Vous pouvez utiliser ces informations lors des conversations de test pour déterminer si des modifications doivent être apportées aux configurations des réponses du robot.
Par exemple, l’image suivante montre la prédiction d’intention du message de l’utilisateur et les intentions attribuées à chacune des options de réponse rapide dans la réponse du robot. Sous chaque message envoyé par le robot se trouve une liste déroulante contenant des informations sur le message, notamment le modèle de robot testé et l’ID du message. Vous pouvez voir les mêmes informations lorsque vous consultez la conversation sous l’onglet Conversations dans Insights.
Les conversations que vous utilisez dans les tests doivent provenir d’interactions réelles. En reproduisant ces conversations avec le robot, vous pouvez tester la façon dont il les traite. Vous pouvez commencer par utiliser les exemples que vous avez recueillis plus tôt dans le processus d’implémentation. Vous pouvez collecter de nouveaux exemples d’entraînement et les utiliser également.