Apprenez à votre bot à avoir des Conversations

Cette page décrit les tâches de base permettant de créer un robot dans Bot Builder. Il s’agit de la troisième étape du processus de mise en œuvre du robot.

Apprendre à votre robot à tenir des conversations

Vous n'avez pas besoin de script chaque variation possible d'une conversation. Les robots Bot Builder utilisent les technologies d'IA conversationnelle, qui leur permettent de comprendre le sens des contacts et de répondre de manière appropriée sans être scriptés. Cependant, vous devez apprendre au robot comment traiter les conversations avec les contacts. Vous le faites en créant des modèles de conversation à l'aide de règles Used to define a bot response to messages that don't change with context. et de stories Used to train a bot for interaction handling based on intent and context. dans Bot Builder.

Les règles et les histoires, également appelées dialogues, apprennent au robot comment répondre au contact énoncé What a contact says or types. par énoncé. Chaque dialogue se focalise sur une partie très spécifique de la conversation. Il s’agit généralement d’un énoncé du contact, de l’intention The meaning or purpose behind what a contact says/types; what the contact wants to communicate or accomplish. correspondante et de la réponse du robot.

Il se peut que vous ayez besoin de plus d'un dialogue pour une intention donnée. Dans certaines situations, il peut être préférable de demander à votre robot de répondre différemment à la même intention en fonction de certains critères. Vous pouvez apprendre au bot à faire la différence en créant plusieurs dialogues, chacun avec sa propre réponse unique et les critères qui définissent le moment où le bot doit donner cette réponse.

Comment les dialogues apprennent au robot à interagir

Au cours d’une interaction avec un contact, le robot analyse les énoncés du contact et identifie l’intention. Si l’intention ne dispose que d’un seul dialogue configuré, le robot répond en fonction de la réponse configurée pour ce dialogue. Si plusieurs dialogues sont associés à l’intention, le robot analyse la conversation pour rechercher les indices permettant de définir la version du dialogue à utiliser.

Le diagramme suivant illustre la logique du robot en réponse à un contact :

Réponses du robot

Les réponses du robot peuvent être aussi simples ou aussi 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 sur les pages Web. Ils peuvent inclure des boutons ou des listes avec lesquels le contact peut interagir.
• « Choisir » quelle action exécuter en fonction de conditions. Vous pouvez configurer plusieurs réponses possibles en fonction de ce que le contact dit.
• Suivre un formulaire pour recueillir des informations auprès du contact.
• Transférer l’interaction à un agent humain.

Les réponses du bot sont créées dans des dialogues Stories, rules, and flows in Bot Builder. et se composent d'une ou plusieurs actions de bot disponibles. Les actions du robot remplissent une fonction spécifique. Certaines actions du robot transfèrent du contenu au contact, comme un message ou une liste d’options à choisir. D'autres actions de bot effectuent des tâches invisibles pour le contact, telles que l'appel d'une API ou l'extraction ou le stockage de données dans une application tierce.

Bot Builder comporte un ensemble d’actions de robot par défaut que vous pouvez utiliser, mais vous avez la possibilité de créer des actions personnalisées. Les actions personnalisées peuvent inclure des appels d’API ou prendre la forme de code JavaScript personnalisé.

Skill Store

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

Les compétences de bot sont également utilisées pour distribuer des capacités préfabriquées aux utilisateurs Bot Builder via le Bot Builder Skill Store. Le Skill Store fournit des intégrations avec diverses fonctionnalités et produits NiCE CXone.

Par exemple, si vous voulez utiliser votre base DE connaissances Knowledge Management (Expert) avec votre robot Bot Builder, vous pouvez ajouter la compétence Autopilot Knowledge à votre bot. Cela permet d’ajouter l’ensemble des règles, histoires, intentions, entités, slots, scripts, etc. sur votre robot.

Vous pouvez concevoir des compétences de bot et les soumettre pour approbation afin de les ajouter au Skill Store. NiCE CXone les examine et les ajoutera au Skill Store si elles sont approuvées.

Entraînez votre robot

L’entraînement de votre robot lui permet d’apprendre les configurations que vous avez créées. plus la qualité de l’entraînement est bonne, mieux le robot sera en mesure de prédire correctement les intentions. L’entraînement peut prendre les formes suivantes :

• Lorsque vous ajoutez des données d’entraînement à votre robot : les données d’entraînement sont des exemples que vous ajoutez aux intentions The meaning or purpose behind what a contact says/types; what the contact wants to communicate or accomplish.. plus vous ajoutez d’exemples haute qualité, mieux votre robot pourra créer efficacement des associations efficaces entre les mots, les phrases et les intentions.
• Lorsque vous créez des histoires et des règles : les histoires Used to train a bot for interaction handling based on intent and context. et les règles Used to define a bot response to messages that don't change with context. apprennent au robot comment répondre à une intention. Si l’intention est accompagnée de données d’entraînement haute qualité, le robot est en mesure de saisir les différentes nuances d’expression de la même intention.
• Lorsque vous créez des histoires pour apprendre 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 faire la différence entre les variations. Cela aide votre robot à saisir les nuances des demandes de vos contacts et y répondre correctement.

Vous pouvez tester le degré d'entraînement de votre bot en discutant avec lui dans Bot Builder. Ainsi, vous pouvez identifier les zones à problème et appliquer des corrections immédiatement.

Le processus d’entraînement continu a pour objectif d’améliorer le degré d’analyse de votre robot. plus son analyse est fine, mieux il prédit les intentions et choisit la bonne réponse. Vous pouvez rendre un robot plus intelligent en examinant les données de conversation et en apportant des modifications à votre robot en réponse aux problèmes trouvés dans les données de conversation. Vous pouvez vérifier et améliorer votre robot

Données d'entraînement

Les exemples d’intention The meaning or purpose behind what a contact says/types; what the contact wants to communicate or accomplish. montrent à votre robot les différentes façons dont un contact peut exprimer une intention. plus vous disposez d'exemples d'une intention, plus votre bot sera capable d'identifier correctement les variations de cette intention. Utilisez des données de conversation réelles pour tester et entraîner votre bot. des données de qualité plutôt que la quantité pour obtenir les meilleurs résultats. Vous vous assurez ainsi que le robot sera bien préparé pour traiter les conversations avec des contacts réels.

Vous pouvez revoir vos intentions pour voir celles qui nécessitent davantage 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 en ont besoin de davantage, si possible.

Option Entraîner et préparer

Lorsque vous êtes prêt à tester les modifications que vous avez apportées à votre bot, vous pouvez cliquer sur Train and Stage. Cela permet d’ajouter les modifications au robot et de les tester. Il peut être nécessaire de poursuivre l’entraînement sous forme de conversations pour permettre au robot de mieux comprendre la configuration.

Si vous apportez des améliorations à un bot qui a été déployé en production, Train and Stage crée un nouveau modèle Version of a bot that has been trained and staged de bot et déploie ce modèle sur stage. Si vous souhaitez que vos améliorations soient reflétées en production, vous devez déployer manuellement ce nouveau modèle. Cela garantit qu'aucun modèle de robot n'est placé en phase de production sans votre consentement explicite.

Vous pouvez utiliser le health monitor pour suivre le progrès des entraînements lancés avec Train and Stage.

Entraîner votre robot avec des histoires et des Règles

Les histoires vous permettent d’apprendre à votre robot comment répondre aux messages Anything a contact says in a bot interaction, whether question or statement, written or spoken. dans le contexte d’une interaction The full conversation with an agent through a channel. For example, an interaction can be a voice call, email, chat, or social media conversation.. Vous pouvez créer des histoires de A à Z ou convertir des conversations réelles en histoires. Les Règles apprennent à votre robot comment répondre aux messages dont la signification ne dépend pas du contexte.

Il est parfois nécessaire de créer plusieurs histoires pour la même intention. Cela est utile lorsque votre robot doit répondre de façon différente en fonction de petites variations de l’intention.Par exemple, si un robot peut consulter des soldes bancaires, il peut être souhaitable que ce robot réponde différemment selon le type de compte que le contact souhaite vérifier.

Les histoires et les règles doivent être mises à jour et révisées régulièrement. Par exemple, si, après avoir examiné les données de conversation, vous découvrez qu'une de vos histoires entraîne une confusion du bot et lui fait prédire la mauvaise intention, vous pouvez résoudre le problème en modifiant l'histoire. Dans certains cas, il peut être nécessaire de changer l’intention aussi bien que l’histoire.

Meilleures pratiques concernant les données de formation

Lorsque vous mettez en place votre approche de la collecte des données d’entraînement et de l’entraînement de votre robot, tenez compte des meilleures pratiques suivantes :

• Optez toujours pour la qualité plutôt que pour la quantité. Il est tout à fait possible de commencer avec un petit ensemble DE données et de l'enrichir progressivement au fur et à mesure que vous recueillez des exemples de haute qualité.
• Utilisez des exemples de conversations réelles. Cela garantit que les données utilisées sont réalistes. Elles proviennent des énoncés What a contact says or types. formulés par de véritables contacts.
• N'utilisez pas d'outils qui génèrent automatiquement des données et prétendent entraîner votre bot plus rapidement. Ils produisent souvent des exemples qui ne reflètent pas ce que les contacts disent réellement. Ils peuvent également entraîner la création d'un bot qui perd sa capacité à généraliser. Au fil du temps, le bot atteint un point où il ne reconnaît que les phrases qu'il a vues auparavant.
• N'utilisez pas les mêmes données d'entraînement pour plus qu'une intention. Si vous réutilisez des données d'entraînement, votre bot ne pourra pas déterminer de manière fiable l'intention The meaning or purpose behind what a contact says/types; what the contact wants to communicate or accomplish. lors des interactions en direct avec les contacts.
• Restez flexible et prêt à ajuster les intentions et les histoires selon les besoins. Lorsque vous revoyez les données de conversation, vous pouvez découvrir que ce que vous pensiez être deux intentions distinctes sont en réalité des nuances d'une intention plus générale. Ou vous pouvez constater qu'une intention est trop large et que vous devez la diviser en intentions plus spécifiques.
• Add new training examples only if they will help.
  • Évitez d’ajouter de nouveaux exemples de formation très similaires aux exemples existants. Si le bot prédit correctement l'intention avec une grande confiance pour un énoncé, il n'est pas utile au bot d'ajouter d'autres exemples très similaires.
  • Ajoutez plus d'exemples de formation d'énoncés que le robot a précédemment prédits de manière incorrecte ou avec une faible confiance.

Créez des Réponses pour entraîner votre robot

Configurez les réponses du robot en appliquant le processus suivant :

1. Créez une intention.
2. Create a rule or story for the intent The meaning or purpose behind what a contact says/types; what the contact wants to communicate or accomplish. you created to define how the bot responds to that intent. Which one you create depends on the intent. Refer to the plan you made earlier in the bot implementation process. The high-level process of creating stories Used to train a bot for interaction handling based on intent and context. and rules Used to define a bot response to messages that don't change with context. is:

   1. Les histoires et les règles commencent par quelque chose que le contact The person interacting with an agent, IVR, or bot in your contact center. pourrait dire en lien avec l'intention. Par exemple, pour une intention appelée verifier_solde, le contact peut dire « Combien reste-t-il sur mon compte ? »

   2. Après l'entrée d'un exemple de ce que le contact pourrait dire, Bot Builder tente de prédire l'intention de l'exemple. Il affiche la correspondance la plus proche, ainsi que le niveau de confiance de sa prédiction.
   3. Confirmez la prédiction du bot ou choisissez l'intention correcte, puis confirmez-la. Si la confiance de la prédiction du bot semble faible, ajoutez d'autres exemples d'entraînement à l'intention.

   4. Vous pouvez maintenant ajouter la réponse du bot à l'aide de l'une des actions de bot disponibles.

      Voir l'image

   5. Ajouter un autre énoncé de contact, si les exemples de conversations réelles pour cette intention montrent que les contacts ont tendance à suivre la réponse (d'un agent ou d'un bot) par le même type de question ou de déclaration. Toutes les histoires n'auront pas d'énoncés de suivi.

   6. Continuez la conversion dans l'histoire ou la règle, en suivant les exemples concrets que vous avez recueillis. Ajoutez autant d’interactions que nécessaires pour guider le robot sur la ligne à suivre.

      Les histoires et les règles ne doivent pas être des conversations entières. Lorsque l’énoncé suivant de la conversation crée nécessairement une nouvelle intention, il est temps d’arrêter et de créer une nouvelle intention. Sinon, envisagez de diviser les histoires pour créer des sous-histoires plus concises. Vous pouvez les relier à l'aide de points de contrôle.

   7. Créez plusieurs histoires pour la même intention s’il existe plusieurs variations probables pour la conversation, en fonction de la situation et des besoins propres au contact. Cela entraîne le robot à faire la différence entre les variations d’une intention unique.

      • N’incluez pas de variations du flux de conversation dans la même histoire. Cela pourrait semer la confusion chez le bot.

      • Si un contact peut formuler un message de différentes manières, ou si des messages similaires signifient tous essentiellement la même chose, vous pouvez les ajouter en exemples de l'intention.

      • Pensez en termes de chemin heureux ou malheureux. Chaque intention peut avoir plus que un chemin de succès et plus que un chemin d'échec.

3. If the intent, rule, or story requires them, create entities, slots, or forms.

   • Créez des entités Keyword or phrase defined in your company profile in Interaction Analytics (CXone). Related to an entity type. Can include variants. uniquement pour les informations que le bot doit extraire de la conversation.

   • Créez des slots Entity extracted from contact's message and saved for use in bot responses. Similar to a variable. pour les données que vous devez enregistrer ou utiliser pendant la conversation. Bot Builder crée automatiquement des slots lorsque vous créez une entité.
   • Envisagez d'utiliser un formulaire dans une histoire ou une règle si vous devez collecter plus que deux éléments d'informations auprès du contact.

4. Lorsque vous avez terminé d'apporter des modifications, cliquez sur Train and Stage pour mettre à jour le modèle Version of a bot that has been trained and staged de votre bot afin de tester cette modification.

5. Discutez avec votre robot pour le tester. En fonction des résultats de cette conversation, il pourra être nécessaire d’apporter des modifications à l’histoire ou la règle. Il peut également être nécessaire d’ajouter ou modifier les données d’entraînement pour l’intention sur laquelle vous travaillez. Lors des tests du bot, essayez d'utiliser de nombreuses variations de l'intention que vous testez. Répétez les étapes de formation et de tests aussi souvent que nécessaire jusqu'à ce que vous soyez satisfait des performances du bot.