Nesse ponto do processo, você criou seu bot, forneceu alguns dados e o testou. Depois de implantar seu bot, ele começará a coletar dados de conversas. É importante revisar regularmente essas conversas e fazer melhorias em seu bot. É assim que seu bot pode continuar a ficar mais inteligente e útil ao longo do tempo.
Revise e aprenda
Você pode revisar cada conversa e mensagem. Preste atenção ao que os usuários estão realmente pedindo. Embora você não possa atender a todos os comportamentos do usuário, você pode tentar abordar os pontos comuns de atrito ou frustração que notar. Há dois lugares principais para revisar os dados da conversa:
- Intuições: As guias Painel, Jornadas e Conversas permitem visualizar dados sobre suas conversas e mensagens, bem como conversas inteiras no contexto. Você pode fazer ajustes nas intenções ou transformar toda a conversa em uma história para o bot usar como dados de treinamento.
- Caixa de entrada NLU: A Caixa de entrada NLU permite visualizar mensagens individuais de usuários conforme elas chegam. Você pode usar essa visualização para fazer melhorias rápidas e precisas com base nas tendências percebidas.
Melhore seu bot
Durante a revisão, você pode realizar ações para ensinar seu bot a ser ainda melhor em conversas futuras. A lista a seguir descreve situações que requerem melhorias e o que você pode fazer:
- Confiança de classificação de baixa intenção: Se a classificação da intenção estiver correta, adicione mais dados de treinamento para a intenção para tornar o bot mais confiante. Se a classificação da intenção não estiver correta, altere-a.
- Confiança baixa na previsão de ação do bot: Adicione mais dados de treinamento para deixar o bot mais confiante sobre qual ação ele deve tomar nessa situação.
- Frustração do usuário: Isso pode incluir pedidos de transferência para um humano (handover
Qualquer mensagem de contato que deve desencadear transferência para um agente ao vivo), repetir o que já foi dito anteriormente ou insultos. Adicione mais dados de treinamento sobre o problema ou ajuste o limite de confiança NLU no fallback. Isso pode dizer ao seu bot para usar o handover mais cedo se não tiver certeza de como ajudar o usuário. - Intenção “Out_of_scope” ou comportamento de fallback: Isso pode incluir um usuário pedindo algo que seu bot não é capaz de fazer, ou seu bot usando fallback muito cedo. Verifique e corrija quaisquer intenções classificadas incorretamente para verificar se seu bot simplesmente não entendeu mal a situação. Adicione uma nova história ou regra para mostrar ao seu bot o que fazer da próxima vez.