인텐트 설정

의도 는 컨택의 말 속에 숨은 핵심 의미입니다. 의도는 컨택이 전달하거나 달성하고자 하는 요구 사항 또는 목표입니다. 봇은 각 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.를 분석하고 구성된 의도에서 가장 일치하는 내용을 결정합니다. 그런 다음 봇은 일치하는 의도에 대한 스토리 의도 및 컨텍스트를 기반으로 인터랙션 처리를 위해 Bot을 훈련하는 데 사용됩니다.나 또는 규칙 컨텍스트에 따라 변경되지 않는 메시지에 대한 Bot의 응답을 정의하는 데 사용됩니다.에 구성된 응답을 사용하여 컨택에 응답할 수 있습니다.

Bot은 컨택 발화에 대한 인텐트를 예측할 때마다 예측에 대한 신뢰도를 계산합니다. Bot이 응답을 진행하기 위해 확신도가 얼마나 높아야 하는지를 결정하는 임계값을 설정할 수 있습니다. Bot의 신뢰도가 임계값 아래로 떨어지면 대체 텍스트 경로를 선택합니다.

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. CXone 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. 자주 묻는 질문 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 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.

인텐트 생성

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
의도 탭을 클릭합니다.
신규 의도이(가) 들어갈 폴더를 찾으십시오. 또한 새 폴더 를 클릭하고 이름을 입력한 다음 Enter를 누를 수도 있습니다.
폴더 위에 커서를 놓고 의도 만들기를 클릭합니다.
이미지 뷰
이름을 입력하고 Enter를 누릅니다.
오른쪽 창에서 새 의도 예제 필드에 이 의도에 고유한 문구를 입력합니다. 각 문구 끝에서 Enter 키를 누릅니다. 변경 사항은 자동으로 저장됩니다.
이미지 뷰
이 의도에 대한 예제에 봇이 이 의도에 응답하기 위해 인식해야 하는 엔터티 Bot과 대화하는 동안 컨택의 메시지에서 수집된 정보입니다.의 예제가 포함되어 있는 경우, 해당 예제를 선택하여 적절한 엔터티에 추가합니다.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다. 나중에 더 많은 훈련 및 테스트를 수행할 수 있습니다.

인텐트 수정 또는 삭제

인텐트에 대한 변경 사항은 자동으로 저장됩니다.

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
의도 탭에서 작업하려는 의도을(를) 클릭합니다.
인텐트를 수정하기 위해서는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 이름 또는 친근한 별명을 변경합니다.
- 다음 Bot 모델에서 인텐트를 숨김 또는 포함합니다.
- 인텐트 예시를 추가, 변경, 또는 삭제합니다.
인텐트를 삭제하려면 페이지 오른쪽의 인텐트 상단에 있는 도구 모음에서 휴지통 을 클릭합니다.

다중 인텐트 만들기

때로는 Bot이 컨택이 보낸 하나의 메시지에서 두 가지 인텐트를 인식해야 하는 경우가 있습니다. 이러한 상황에 대비하여 멀티 인텐트를 생성할 수 있습니다.

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
의도 탭을 클릭합니다.
신규 의도이(가) 들어갈 폴더를 찾으십시오. 또한 새 폴더 를 클릭하고 이름을 입력한 다음 Enter를 누를 수도 있습니다.
폴더 이름 위에 커서를 올려 놓고 의도 만들기를 클릭합니다.
이미지 뷰
이름을 입력하고 Enter를 누릅니다. 이름에는 더하기 문자( +)로 연결된 두 의도가 모두 포함되어야 합니다. 예를 들어, 다음 이미지에서 다중 의도는 thanks + goodbye입니다 .
이미지 보기
오른쪽 창에서 새 의도 예제 필드에 이 의도에 고유한 문구를 입력합니다. 각 문구 끝에서 Enter 키를 누릅니다. 변경 사항은 자동으로 저장됩니다. 예를 들어, thanks + goodbye 다중 의도에 대해 That works.을(를) 추가할 수 있습니다. Bye, Thanks! Talk to you later, 및 I appreciate your help. Good bye.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다. 나중에 더 많은 훈련 및 테스트를 수행할 수 있습니다.

인텐트 교육 추가, 변경 또는 제거 예시

추가하는 모든 예제가 의도 및 교육 데이터에 대한 모범 사례를 따르는지 확인하십시오.

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
의도 탭에서 작업하려는 의도을(를) 클릭합니다.
새 인텐트 예시 필드에 예시를 입력하고 입력을 누릅니다.
기존 예시를 변경하려면 예시 위에 마우스 커서를 올리고 편집을 클릭합니다.
예시를 제거하려면 인텐트 페이지에서 예시 위로 마우스 커서를 가져간 다음 삭제를 클릭합니다.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다.

메시지에서 인텐트 교육 예시 추가

대화 탭 및 NLU 받은 편지함에서 메시지의 인텐트에 예시를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 Bot이 컨택과 나눈 대화에서 얻은 학습 데이터를 Bot에 추가할 수 있습니다. 추가하는 모든 예제가 의도 및 교육 데이터에 대한 모범 사례를 따르는지 확인하십시오.

대화 탭에서 인텐트 예시 추가하기

Bot Builder의 인사이트 섹션에 있는 대화 탭에서는 Bot 실제 상담원 대신 고객 인터랙션을 처리하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이 컨택과 주고받은 전체 대화를 검토할 수 있습니다. 대화를 검토하다 보면 새로운 인텐트의 예시인 개별 메시지를 찾을 수 있습니다. 대화에서 바로 추가할 수 있습니다.

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 인사이트 를 클릭합니다.
대화 탭의 왼쪽 목록에서 대화를 선택합니다.
이미지 보기
페이지 중앙에 표시되는 대화의 메시지 위로 커서를 가져갑니다.
인텐트 예시로 메시지 추가 를 클릭한 다음 추가할 인텐트를 선택합니다.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다.

NLU 받은 편지함에서 인텐트 예시 추가

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.

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
인텐트 탭에서 받은 편지함을 클릭합니다.
이미지 보기
기본값으로 받은 편지함은 모든 새 메시지를 표시합니다. 자연어를 사용하여 기본적인 검색을 수행하거나, 쿼리를 작성하여 더 자세한 결과를 얻을 수 있습니다.
배정된 인텐트에 추가하기 전에 해당 대화에서 메시지를 확인하려면 대화에 표시 를 클릭합니다.
작업하려는 메시지에 대해 인텐트에 추가 를 클릭합니다. 메시지가 지정된 인텐트에 교육 예시로 추가됩니다. NLU 받은 편지함에서 메시지가 사라집니다.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다.

교육에서 초안 인텐트 숨기기

개별 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 숨길 수 있습니다. 그러면 준비가 될 때까지 교육에서 제외됩니다.

숨겨지면 편집할 수 있도록 데이터가 표시되지만 봇은 이 데이터에서 학습하지 않습니다. 숨겨짐 슬래시가 가로지르는 눈 아이콘 아이콘과 함께 표시되기도 합니다.

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
의도 탭에서, 커서를 의도 위에 올려 놓고 옵션 을 클릭한 다음 숨김을 클릭합니다.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다.

교육에 대한 초안 인텐트 릴리스

초안 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 릴리스할 준비가 되었을 때, 이를 보이게 하고 이를 사용하도록 봇을 훈련시킬 수 있습니다.

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
의도 탭에서, 커서를 의도 위에 올려 놓고 옵션 을 클릭한 다음 표시를 클릭합니다.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다.

인텐트를 사용하는 대화 보기

인텐트가 사용된 스토리 또는 규칙의 목록을 볼 수 있습니다.

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
의도 탭을 클릭합니다.
작업하려는 인텐트에 대한 의도 선택하거나.
오른쪽 창의 상단에 있는 도구 모음에서 대화에서 찾기 를 클릭합니다. 드롭다운 목록에는 선택한 의도를 사용하는 모든 스토리 또는 규칙이 표시됩니다.
스토리 또는 규칙을 클릭하여 이를 봅니다.
의도로 돌아가려면 의도로 이동 을 클릭합니다.

NLU 받은 편지함 또는 스토리에서 메시지 인텐트 변경하기

NLU 받은 편지함 등의 Bot Builder 관리 도구나 내 스토리에서 대화나 메시지를 검토하는 동안 Bot이 잘못된 인텐트를 지정한 메시지를 발견할 수 있습니다. 배정된 인텐트를 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 Bot이 해당 인텐트를 정확하게 식별하는 능력이 향상됩니다.

NLU 받은 편지함에서 메시지 인텐트 변경하기

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 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.

스토리의 메시지 인텐트 변경하기

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 대화 를 클릭합니다.
스토리 탭에서 작업하려는 스토리을(를) 클릭합니다.
스토리의 대화 패널에서 변경하려는 인텐트가 있는 메시지를 찾습니다.
메시지 위에 마우스 커서를 올리고 재설정을 클릭합니다.
메시지를 다시 입력하고 Enter를 누릅니다. Bot은 메시지를 분석하여 인텐트에 대한 최선의 예측을 표시합니다. 인텐트가 올바르다면 확인을 클릭합니다.
새 인텐트 예측이 여전히 정확하지 않은 경우 인텐트를 클릭하고 드롭다운 목록에서 올바른 인텐트를 선택합니다. 확인을 클릭합니다.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다.

인텐트의 이름 또는 친근한 별명 변경하기

인텐트의 이름이나 친근한 별명을 변경할 수 있습니다. 친숙한 별명은 고급 NLU 대체 텍스트와 같이 컨택과 직접 인텐트를 전달할 때마다 사용됩니다.

CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.Bot Builder.
작업할 봇을 클릭합니다.
왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
의도 탭에서 작업하려는 의도을(를) 클릭합니다.
인텐트 예시 목록 위의 도구 모음에서 편집 을 클릭합니다.
Bot Builder에 표시되는 이름을 변경하려면 신규 이름을 입력합니다.
컨택에 인텐트를 전달할 때 사용하는 이름을 변경하려면 신규 친근한 별명을 입력합니다.
닫기를 클릭합니다.
변경을 마치면 훈련 및 스테이징을 클릭하여 Bot 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전을 업데이트하고 이 변경 사항을 테스트합니다.