Intentions dans Bot Builder

Les intentions correspondent à la signification fondamentale des mots prononcés par le contact. Elles représentent le besoin ou l’objectif que le contact souhaite exprimer ou atteindre. Le robot analyse chaque énoncé Ce qu'un contact dit ou tape. et détermine la correspondance la plus proche parmi les intentions configurées. Le robot peut alors répondre au contact, en utilisant la réponse configurée dans une histoire Utilisé pour former le bot à la gestion des interactions en fonction de l'intention et du contexte ou une règle Utilisé pour définir la réponse du bot aux messages qui ne changent pas avec le contexte. pour l’intention détectée.

Tout énoncé d’un contact véhicule une intention. De nombreux messages se rapportent à la raison pour laquelle le contact revient vers votre organisation. Les intentions de ces messages se rapportent aux tâches que votre robot traite, telles que réinitialiser des mots de passe ou transmettre des instructions ou spécifier les heures ouvrables. Les autres messages suivent les scripts sociaux dans lesquels les intentions consistent en un message d’accueil ou d’au revoir, des remerciements, une discussion générale, etc.

Les intentions constituent le point de départ de la configuration d’un nouveau robot. Vous créez une intention et fournissez des exemples de messages que les contacts utilisent pour exprimer cette intention. Ensuite, vous configurez la façon dont le robot doit répondre à l’intention. Par exemple, vous pouvez demander au robot de se charger des questions de suivi, de donner des réponses, de proposer des choix au contact ou d’opérer un transfert vers un agent humain.

L’utilisation d’intention est un aspect majeur de la configuration de votre robot pendant le processus de mise en œuvre. Après le déploiement, il est essentiel de continuer de travailler avec vos intentions dans le cadre de la gestion courante de votre robot.

Exemples d’entraînement pour des intentions

Les exemples d’intention La signification ou le but derrière ce qu'un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir montrent à votre robot les différentes façons dont un contact peut exprimer une intention. Plus vous avez d'exemples d'une intention, plus votre robot sera en mesure d'identifier correctement des variations de cette intention. Utilisez des données de conversations réelles pour entraîner et tester le robot. Pour optimiser les résultats, privilégiez toujours la qualité des données plutôt que la quantité. Vous vous assurez ainsi que le robot sera bien préparé pour traiter les conversations avec des contacts réels.

Pendant la phase de planification du processus de mise en œuvre, vous réunissez des enregistrements de conversations réelles entre vos agents et des contacts. Utilisez ces conversations comme source d’exemples d’entraînement pour les intentions à ajouter à votre robot.

Prédiction des intentions et niveau de confiance

Votre robot analyse chacun des messages envoyés par le contact. Il détermine le niveau d’adéquation entre le message et les intentions configurées, et calcule le degré de confiance pour chaque concordance. Plus le pourcentage de confiance est élevé, plus la concordance est importante. Le robot utilise l’intention ayant le pourcentage de confiance le plus élevé qui est au-dessus du seuil configuré.

Si le niveau de confiance du robot tombe en-dessous du seuil pour toues les intentions configurées, l’option de repli NLU Ce processus étend le traitement du langage naturel (TAL) pour prendre des décisions ou agir en fonction de ce qu'il comprend. (compréhension en langage naturel) est déclenchée. Vous pouvez configurer le seuil de déclenchement du repli sur l’onglet NLU > Repli dans Bot Builder.

Intentions hors périmètre

Il peut y avoir un certain nombre de tâches pour lesquelles vous n’avez pas configuré votre robot, mais que vous savez importantes pour les contacts. Les intentions hors périmètre permettent à votre robot de reconnaître les questions sur les tâches qui ne sont pas de son ressort et de fournir des informations de contact sur la façon d’accomplir cette tâche. Elles peuvent également comporter des listes de ce qu’elles peuvent traiter.

Par exemple, si des contacts demandent régulièrement à votre robot de vérifier des soldes, alors que vous n’avez pas encore configuré cette tâche, vous pouvez créer une intention consulter_solde. Ajoutez-y des exemples de données d’entraînement provenant de demandes de contacts. Ensuite, créez une règle pour l’intention avec les réponses du robot, telle que :

• « Désolé, je ne suis pas en mesure de consulter le solde. Voulez-vous être mis en contact avec quelqu’un qui peut vous aider ? »
• « Désolé, je ne suis pas encore en mesure de consulter le solde. Je peux vous aider à actualiser votre adresse, réinitialiser votre mot de passe et trouver les adresses des agences. Que souhaitez-vous faire ? »
  

En complément des intentions hors périmètre, vous pouvez également créer une histoire pour entraîner le robot pour un chemin hors périmètre. Cela apprend au robot comment traiter les différentes situations qui ne sont pas couvertes par les autres intentions.

Les intentions hors périmètre sont similaires aux solutions de repli, mais peuvent offrir une meilleure expérience client. Disposer d’intentions non configurées pour les questions courantes que les gens posent à votre robot permet de personnaliser les réponses à chaque question. Cela permet à votre robot d’avoir une conversation plus naturelle et proche de celle d’un interlocuteur humain.

Confusion des intentions

Un robot peut parfois choisir la mauvaise intention La signification ou le but derrière ce qu'un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir pour le message du contact. Cela peut se produire lorsque deux intentions sont si proches que le robot a des difficultés à les distinguer. Il s’agit dans ce cas d’une confusion des intentions, et cela se produit lorsque vous utilisez les mêmes données d’entraînement pour plusieurs intentions. Deux objectifs utilisateur peuvent sembler différents, mais commencent à rassembler des exemples similaires au fil du temps.

Séparez bien les intentions de leurs données d’entraînement. Si vous souhaitez réutiliser les exemples d’entraînement pour plusieurs intentions, c’est sans doute le signe que vous pourriez fusionner ces intentions dans une intention plus générale.

Il existe deux scénarios fréquents où la confusion des intentions est possible :

• Fournir des informations : votre robot peut demander au contact de fournir des informations aux différents stades de la conversation, ce qui peut déboucher sur des intentions telles que fournir_email et fournir_nom. Cependant, les exemples de données d’entraînement pour ces variations sont trop similaires :
  • « Je m’appelle Sherry Khan. »
  • « Mon e-mail est sherry.khan@email.com. »
  • « C’est Nathoo Mannkind. »
  • « C’est nathoo@otheremail.com. »
• Demander des informations : un contact peut demander des informations au robot, telles que le solde de son compte. Si le contact peut demander des informations de plusieurs types, vous pouvez avoir une intention pour chaque type. Par exemple, pour une demande de solde de compte, vous pouvez avoir les intentions consultation_solde et solde_economies. Cependant, les exemples de données d’entraînement pour ces variations sont trop similaires :
  • « Puis-je avoir le solde de mon compte chèque ? »
  • « Quel est le solde de mon compte d’épargne ? »
  • « Pouvez-vous me donner le solde de mon compte chèque ? »

La seule vraie différence en termes d’exemples de données d’entraînement pour chacun des scénarios précédents réside dans l’entité Mot-clé ou expression défini dans le profil de votre entreprise dans Interaction Analytics. Lié à un type d'entité Peut inclure des variantes qui a été fournie.

Éviter la confusion des intentions

La règle générale à suivre pour corriger la confusion d’intention – ou pour l’éviter – est de fusionner les intentions et de s’entraîner sur les entités. Il est préférable d’utiliser une intention unique et générale que vous appliquez à tous vos exemples d’entraînement, que d’utiliser des histoires pour entraîner le robot à reconnaître des entités. Lorsque le robot est en mesure de reconnaître les entités dans les énoncés des contacts, il peut suivre le chemin voulu.

Le tableau suivant présente les scénarios les plus communs sur la base de la section précédente. Il démontre les intentions d’origine, la nouvelle intention générale et des exemples d’histoires d’entraînement à utiliser.

Scénario	Intentions d’origine	Nouvelle intention générale	Entraîner avec des histoires
Fournir des informations	fournir_adresse fournir_email fournir_nom	fournir_infos	Créez plusieurs histoires qui commencent par des exemples de message de contact et contenant les différents types d’informations que le robot peut réunir : « Je m’appelle Sherry Khan. » « Mon e-mail est nathoo@email.com. » « La nouvelle adresse est 123 Quai du val, Maville, 95231 » Toutes les histoires déclenchent la même intention, fournir_infos. Chaque histoire utilise une entité différente, telle que adresseCompte, emailCompte et nomCompte. Le dernier exemple, « Je dois actualiser mes informations », ne précise pas de quelles informations il s’agit, par conséquent, le robot peut avoir à poser une question de relance.
Demande d’informations	consultation_solde solde_epargne solde_cartecadeau	consultations_solde	Créez plusieurs histoires qui commencent par des exemples de message de contact, tels que : « Quel est le solde de mon compte chèque ? » « Puis-je avoir le solde de mon compte d’épargne ? » « Je veux connaître le solde de ma carte-cadeau. » « Quel est le solde de mon compte ? » Toutes les histoires déclenchent la même intention, consultations_solde. Chaque histoire utilise une entité différente, telle que consultationSolde, soldeEpargne, soldeCartecadeau. Le dernier exemple, « Quel est le solde de mon compte ? », ne précise pas de quel type de compte il s’agit, par conséquent, le robot peut avoir à poser une question de relance.

Intentions multiples

Les robots Une application logicielle qui gère les interactions avec les clients à la place d'un agent humain en direct. construits avec Bot Builder peuvent identifier une ou plusieurs intentions La signification ou le but derrière ce qu'un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir dans le message Tout ce qu'un contact dit dans une interaction avec un bot, qu'il s'agisse d'une question ou d'une déclaration, écrite ou orale. d’un contact. L’identification de plusieurs intentions dans un message permet à votre robot de traiter correctement des demandes, telles que « Indiquez-moi mon solde et transférez 200 € sur mon compte d’épargne. »

Si vous créez un multi-intent à partir de deux intents uniques existants, vous n'avez pas besoin de fournir de nombreux exemples. Votre robot peut reconnaître les intentions uniques dans le message et les gérer comme une intention multiple.

N'utilisez les intentions multiples que lorsqu'elles sont vraiment nécessaires au flux naturel de la conversation. Trop de multi-intents peuvent rendre votre bot trop compliqué à gérer facilement.

Vérification et gestion des intentions

Chaque intention de l’onglet Intentions dans la section NLU  est accompagnée d’un numéro. Ce numéro indique le nombre d’exemples d’entraînement associés à cette intention. Les nombres suivent un code couleur pour indiquer si les exemples d’entraînement sont suffisants :

• Rouge : l’intention est utilisée jusqu’à sept fois. Ajoutez des exemples d’entraînement.

• Orange : l’intention est utilisée entre huit et quatorze fois. Ajoutez des exemples d’entraînement si possible.

• Vert : l’intention est utilisée plus de quinze fois. Aucun autre exemple d’entraînement n’est requis.

Certaines intentions peuvent comporter un triangle jaune près du nombre d’exemples d’entraînement. Cela indique qu’aucun dialogue Histoires et règles des robots dans Bot Builder. n’inclut cette intention. Si vous avez des intentions avec ce symbole, ajoutez-les aux histoires ou règles en fonction du contexte.

Dans l’onglet Intentions, vous pouvez également exécuter les tâches de gestion d’intentions suivantes :

• Afficher les dialogues (histoires et règles) dans lesquels une intention s’affiche.
• Voir les messages de contact récents et l’intention prédite pour chacun d’entre eux.
• Masquer une intention lors de l’entraînement.

Meilleures pratiques pour les intentions

Appliquez ces bonnes pratiques lors de la création d’intentions :

• Les intentions ne sont pas toujours claires. Deux objectifs utilisateur peuvent sembler différents, mais commencent à rassembler des exemples similaires au fil du temps. Séparez bien les intentions de leurs données d’entraînement. Si vous souhaitez réutiliser les exemples d’entraînement pour plusieurs intentions, c’est sans doute le signe que vous pourriez fusionner ces intentions dans une intention plus générale. Vous éviterez ainsi de confondre les intentions.
• Incluez toujours une intention hors champ d'application. Les intentions hors périmètre permettent au robot de répondre aux demandes des contacts qui n’entrent pas dans les tâches qu’il est entraîné à accomplir.Elles permettent de reprendre le fil de la conversation et se traduisent souvent par une amélioration des performances.
• Utilisez les intentions multiples avec parcimonie. N'utilisez les intentions multiples que lorsqu'elles sont vraiment nécessaires au flux naturel de la conversation. Trop de multi-intents peuvent rendre votre bot trop compliqué à gérer facilement.