컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.에서 정보를 추출하도록 Bot을 교육시키는 데 사용할 수 있습니다. 추출된 정보를 저장하여 Bot 응답에 사용할 수 있습니다. 또한 CXone으(로) 전달할 수 있으며, 아니면 통합을 통해 타사 데이터베이스 또는 애플리케이션으로 전달할 수도 있습니다.
컨택 발화에는 많은 정보가 포함될 수 있습니다. 모든 정보에 엔터티가 필요한 것은 아닙니다. Bot이 목표를 달성하는 데 필요한 정보에 대한 엔터티만 생성해야 합니다. 예를 들어, 컨택은 인터랙션 중에 이름과 주소를 제공할 수 있습니다. Bot이 단순히 컨택의 이름으로 전화를 걸 수 있도록 지원하는 것이 목표라면 성이나 컨택의 전체 이름에 대한 엔터티를 생성할 필요가 없습니다.
엔터티를 생성하면 추출된 정보를 저장하기 위해 해당 슬롯 컨택의 메시지에서 추출하여 Bot 응답에 사용하기 위해 저장되는 엔터티입니다. 변수와 비슷합니다. 이 자동으로 생성됩니다. 자동 생성된 슬롯은 기본 설정을 변경하려면 수정되어야 합니다.
엔터티는 슬롯과 밀접한 관련이 있습니다. 슬롯은 인터랙션 중에 필요한 정보가 필요할 때까지 정보를 보관합니다. 엔터티는 발화에서 정보를 추출하여 슬롯에 저장합니다. 슬롯을 변수로 사용하여 슬롯에 저장된 정보를 사용할 수 있습니다.
Glossary
| 개념 | 정의 | 예시 | Bot의 기능 |
|---|---|---|---|
발화 |
인터랙션 중에 컨택이 말하는 모든 내용입니다. 때로는 메시지라고도 불립니다. |
"비밀번호를 잃어버렸어요." "내 잔액은 얼마입니까?" "당신은 봇입니까?" |
Bot은 자연어 이해(NLU)를 사용하여 각 컨택의 발화를 분석하여 의미 또는 의도를 파악합니다. |
의도 |
컨택이 전달하거나 달성하고자 하는 것 컨택이 전송하는 모든 메시지에는 의도가 있습니다. |
"비밀번호를 분실했습니다"는 "비밀번호 재설정"을 의미합니다. '안녕하세요'는 '인사'의 뜻을 담고 있습니다. |
Bot은 NLU |
엔터티 |
컨택의 메시지에 정의된 정보입니다. | 사람 또는 제품 이름, 전화 번호, 계정 번호, 위치 등. | Bot은 NLU를 사용하여 컨택의 메시지에 있는 엔터티를 식별합니다. 엔터티는 Bot이 컨택의 메시지 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다. |
슬롯 |
컨택의 메시지에서 추출하여 Bot 응답에 사용하기 위해 저장하는 엔터티입니다. 변수와 비슷합니다. | 컨택 이름에 대한 슬롯을 만들면 봇이 상호작용 중 응답에 해당 이름을 사용할 수 있으므로 더 개인화할 수 있습니다. | 이렇게 구성된 경우, Bot은 컨택의 메시지에서 엔터티를 추출하여 슬롯에 저장합니다. 이 정보를 나중에 대화에서 Bot이 활용할 수 있습니다. |
규칙 |
컨텍스트에 따라 의미가 바뀌지 않는 메시지에 대한 Bot의 응답을 정의합니다. |
|
규칙은 Bot이 의도에 어떻게 응답할지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 하나입니다. 규칙은 특정 종류의 의도에는 유용하지만, 모든 의도에 유용한 것은 아닙니다. |
스토리 |
메시지 의도와 대화 컨텍스트에 따라 인터랙션을 처리하도록 Bot을 훈련합니다. | 잊어버린 비밀번호에 대한 상호작용에서, 봇은 한 가지 방식으로 "어떻게 해야하죠?"에 응답하게 됩니다. 상호작용이 새 계정을 만드는 것에 관한 것이라면 두 경우 모두 컨택이 더 많은 정보를 얻기 위해 같은 의도로 같은 단어를 사용하더라도 응답은 상당히 다를 것입니다. | 스토리는 Bot이 의도에 어떻게 반응하는지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 두 번째입니다. 스토리는 Bot이 대화의 컨텍스트를 이용해 적절하게 대응하는 방법을 가르쳐줍니다. |
Bot 작업 |
상호작용을 처리하는 동안 봇이 말하거나 수행하는 모든 것. |
잊어버린 암호에 대한 인터랙션에서 Bot은 웹사이트의 암호 재설정 FAQ로 가는 링크를 전송하여 응답합니다. 컨택이 "이해가 안 돼요! 작동하지 않아요!!!"와 같은 좌절감을 표현하면 Bot은 "죄송합니다. 인간 상담원에게 연결해 드릴까요?"라고 응답합니다. 컨택이 동의하면 Bot이 전환을 시작합니다. |
작업은 Bot이 각 의도에 어떻게 응답할지 정의할 때 사용할 수 있는 옵션입니다. 이러한 옵션을 사용하면 컨택의 요구사항을 충족하는 결과를 얻기 위해 각 응답을 구성할 수 있는 유연성이 제공됩니다. |
엔터티 유형
Bot Builder에는 두 가지 종류의 엔터티가 있습니다.
- 정규식(regex): 전화번호, 주문 번호 또는 이메일 주소와 같이 규칙적인 패턴을 따르는 엔터티입니다.
- 조회 테이블: 아이스크림 맛, 보고서 제목, 양말 스타일 또는 색상과 같이 패턴을 따르지 않는 엔터티입니다.
정규식 엔터티
정규식(regex)은 검색 패턴을 지정하는 일련의 문자입니다. 엔터티를 추출하는 정규식을 만들면 Bot이 해당 엔터티 Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 문구입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다.에 대한 올바른 정보를 식별하기 위해 찾을 패턴을 학습할 수 있습니다. 이는 이메일 주소, 전화번호, 계정 또는 송장 번호 등 유사하고 규칙적인 패턴을 가진 데이터에 유용합니다.
Bot Builder의 NLU 섹션에서 정규식 엔터티를 추가할 수 있습니다.
- 엔터티 탭
- 인텐트 탭
조회 테이블 엔터티
조회 엔터티는 정보의 범주입니다. Bot Builder에는 단어 목록이며, 모든 단어가 카테고리의 한 멤버입니다. 목록에는 Bot이 알아야 하는 카테고리의 모든 멤버가 포함되어야 합니다. 예를 들어 아이스크림 맛에 대한 엔터티를 만드는 경우 회사에서 제공하는 모든 맛을 제공해야 합니다. 또한 회사에서 제공하지 않지만 자주 요청되는 맛을 추가하여 Bot이 범위 외 경로로 해당 요청에 응답할 수 있도록 설정할 수도 있습니다.
Bot Builder의 NLU 섹션에서 조회 테이블 엔터티를 추가할 수 있습니다.
조회 엔터티는 대소문자를 구분하지 않습니다.
엔터티 작동 방식
Bot이 엔터티 Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 문구입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다.를 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.에서 추출하도록 하려면, 해당 인텐트 예시와 해당 인텐트에 대한 대화 CXone Bot Builder의 Bot 스토리 및 규칙. 에 레이블을 지정해야 합니다. 라벨링은 Bot에게 발화에서 엔터티를 추출할 시기를 알려주고 엔터티를 인텐트와 연관시키는 데 도움이 됩니다. 정규식 엔터티에는 라벨링이 필요하지만 조회 테이블 엔터티에는 여전히 유용합니다.
엔터티에 레이블을 지정하려면 발화에서 엔터티를 선택한 다음 해당 단어나 구가 나타내는 엔터티의 종류를 선택해야 합니다. 이 작업은 NLU 받은 편지함에서, 인텐트 예시에서, 스토리 또는 규칙에서 수행할 수 있습니다.
인터랙션 중에 Bot은 발화 인텐트를 예측합니다. 인텐트에 레이블이 지정된 엔터티가 포함된 경우 Bot은 발화에서 정규식 엔터티에 설정된 패턴 또는 조회 테이블 엔터티의 예시 중 하나와 일치하는 문자열이 있는지 확인합니다. 일치하는 항목을 찾으면 Bot은 값을 추출하여 엔터티의 해당 슬롯 컨택의 메시지에서 추출하여 Bot 응답에 사용하기 위해 저장되는 엔터티입니다. 변수와 비슷합니다.에 저장합니다. 그러면 해당 정보를 인터랙션 중에 사용할 수 있습니다.
엔터티는 Bot이 인식하면 항상 추출되어 해당 슬롯에 저장됩니다. Bot이 엔터티를 인식했지만 해당 정보로 무엇을 해야 하는지 알려주는 스토리 의도 및 컨텍스트를 기반으로 인터랙션 처리를 위해 Bot을 훈련하는 데 사용됩니다. 또는 규칙 컨텍스트에 따라 변경되지 않는 메시지에 대한 Bot의 응답을 정의하는 데 사용됩니다.이 없는 경우, Bot은 이를 무시합니다. 그러나 Bot이 무엇을 해야 할지 모르는 엔터티가 존재하면 Bot이 정확한 인텐트 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 예측하는 데 대한 자신감 이 낮아질 수 있습니다.
특정 상황에서만 Bot이 엔터티의 슬롯을 채우기를 원하는 경우가 있을 수 있습니다. Bot이 각 슬롯을 채울 수 있는 시간에 대한 제한을 구성 할 수 있습니다. 제한은 인텐트, 양식 또는 두 가지 모두를 기반으로 할 수 있습니다. 모든 슬롯 채우기 방법이 두 가지 제한을 모두 지원하는 것은 아닙니다.
엔터티 예시 및 동의어
엔터티를 만든 후에는 Bot이 엔터티를 인식하는 방법을 학습할 수 있도록 예시를 제공해야 합니다. 예는 각 유형의 엔터티마다 다릅니다:
- 정규식 엔터티의 경우, 예시는 Bot이 인터랙션 중에 접하게 될 데이터 유형을 실제로 표현한 것이어야 합니다. 예를 들어 phoneNumber 엔터티의 경우 실제 전화번호를 사용합니다.
- 조회 테이블 엔터티의 경우, 예시는 엔터티가 나타내는 카테고리의 멤버여야 합니다. 예를 들어 아이스 크림 맛 엔터티에는 초콜릿, 바닐라, 딸기 등의 예시가 있을 수 있습니다. 예시 목록에는 Bot이 알아야 하는 카테고리의 모든 멤버가 포함되어야 합니다.
조회 테이블 엔터티의 경우 각 예시에 대한 동의어를 식별할 수도 있습니다. 동의어를 사용하면 컨택이 동일한 엔터티 값을 참조할 수 있는 다양한 방법을 Bot에게 가르칠 수 있습니다. 예를 들어 뉴욕시는 NYC, NY, 뉴욕, 빅 애플이라고도 부를 수 있습니다.
Bot Builder에서 다음 위치에 엔터티 예시 및 동의어를 추가할 수 있습니다.
- 인텐트에 예시 추가 를 할 때 인텐트 탭.
- 대화 CXone Bot Builder의 Bot 스토리 및 규칙. 생성 시 스토리 및 규칙 탭.
- Bot으로 전송된 메시지를 검토하는 경우 NLU 받은 편지함.
Bot에게 사용법을 가르치기 위해 엔터티에 레이블 지정
엔터티 Bot과 대화하는 동안 컨택의 메시지에서 수집된 정보입니다.를 생성한 후에는 스토리 의도 및 컨텍스트를 기반으로 인터랙션 처리를 위해 Bot을 훈련하는 데 사용됩니다., 규칙 컨텍스트에 따라 변경되지 않는 메시지에 대한 Bot의 응답을 정의하는 데 사용됩니다., 인텐트 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다. 학습 데이터 및 NLU 수신함 메시지에서 이를 선택하고 라벨을 지정하여 표시해야 합니다. 라벨링은 Bot에게 해당 엔터티가 레이블이 지정된 메시지의 인텐트와 관련하여 중요하다는 것을 알려줍니다. 라벨링을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
- 선택한 엔터티의 예로 강조 표시된 텍스트를 추가합니다. 예시가 이미 존재하는 경우 아무것도 새로 추가되지 않습니다.
- Bot에게 발화에서 해당 엔터티를 추출 하도록 지시합니다. 그런 다음 고객 레코드를 업데이트하거나 Bot이 컨택 이름을 사용하도록 허용하는 등 엔터티의 값을 사용하거나 저장할 수 있습니다.
정규식과 조회 엔터티 모두 레이블을 지정해야 합니다. 정규식 엔터티의 경우 Bot이 정규식 패턴을 인식하도록 가르치는 데 필요합니다. 조회 엔터티의 경우 Bot에게 해당 엔터티가 인텐트의 중요한 부분임을 알려줍니다.
엔터티에 스토리 및 규칙, 인텐트 학습 데이터또는 NLU 받은 편지함 메시지라는 레이블을 지정할 수 있습니다.