NLU 받은 편지함

받은 편지함에는 컨택이 Bot에게 보낸 모든 새 NLU 이해하는 내용에 따라 결정을 내리거나 작업을 수행하기 위해 자연어 처리(NLP)를 확장하는 프로세스입니다. 메시지 질문이나 진술, 서면 또는 음성 여부와 관계없이 Bot 인터랙션에서 컨택이 말하는 모든 것입니다. 가 단일 뷰로 표시됩니다. 여기에서 메시지를 검토할 수 있습니다. 이를 통해 대화에서 발견한 트렌드를 기반으로 Bot을 빠르고 정확하게 개선할 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 이해하는 내용에 따라 결정을 내리거나 작업을 수행하기 위해 자연어 처리(NLP)를 확장하는 프로세스입니다.를 사용하여 컨택의 메시지를 분석하여 의도를 파악합니다. 알게 되면, 자신의 메시지를 보내 응답할 수 있습니다. 각 의도에 대해 Bot이 사용할 응답을 구성합니다.
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.	고정 응답이 있는 일회성 상호작용: 근무 시간은 어떻게 됩니까? 주소는 어떻게 되십니까? 대화 구성 요소: 인사말, 작별 인사, 감사 인사 및 전환, 간단한 예/아니오 질문, 감사의 말. Bot Builder은(는) 인사말, 전환 라이브 상담원으로의 전환이 트리거되는 컨택 메시지 요청 등을 포함하여 이들 중 몇 가지에 대한 기본 의도 및 규칙과 함께 제공됩니다. FAQ 모욕과 일반적인 봇 문제점	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 새로운 계정을 만드는 것에 대한 것이라면, 두 경우 모두 상대방이 같은 의도, 즉 더 많은 정보를 얻기 위해 같은 단어를 사용하더라도 반응은 상당히 달랐을 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.

NLU 받은 편지함 사용

CXone Mpower에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 Bot을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
인텐트 탭에서 받은 편지함을 클릭합니다. 숫자 표시기는 새로 받은 메시지 수를 표시합니다.
이미지 뷰
기본값으로 받은 편지함은 모든 새 메시지를 표시합니다. 자연어를 사용하여 기본적인 검색을 수행하거나, 쿼리를 작성하여 더 자세한 결과를 얻을 수 있습니다.
Bot이 개선될 수 있도록 각 메시지에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 의도 설정: 메시지를 대상으로 추정되는 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 변경합니다.
- 편집: 표시되는 메시지는 변경할 수 있지만 대화에 표시되는 메시지는 변경되지 않습니다. 받은 편지함을 나가면 메시지 편집 내용이 사라집니다.
- 대화에서 보기 : 메시지를 가져온 대화의 문맥상에서 엽니다.
- 삭제: 받은 편지함에서 메시지를 삭제하지만 대화에서는 삭제되지 않습니다.
- 의도에 추가 : 메시지를 의도에 추가하고 메시지를 받은 편지함에서 삭제합니다.
- 엔터티 추가 : 메시지에서 특정 단어를 클릭한 다음 조회, 정규식 또는 동의어 아이콘 중 하나를 클릭합니다. 해당 단어를 위한 엔터티 Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 문구입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다.가 생성됩니다.

메시지 인텐트 변경하기

CXone Mpower에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 Bot을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
의도 탭에서 받은 편지함을 클릭합니다.
이미지 뷰
기본값으로 받은 편지함은 모든 새 메시지를 표시합니다. 자연어를 사용하여 기본적인 검색을 수행하거나, 쿼리를 작성하여 더 자세한 결과를 얻을 수 있습니다.
메시지 아래에 나타나는 의도를 클릭합니다. 드롭다운 목록에는 봇이 생성한 의도 예측과 각 예측의 신뢰 수준이 표시됩니다.
메시지에 할당하려는 새 의도를 클릭합니다.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다.