在该流程的这一时刻，您已经创建了自己的机器人， 为它提供了一些数据 ，并对它进行了测试。部署机器人后，它将开始收集对话数据。定期审查用户对话并改进您的机器人很重要。这就是您的机器人能够随着时间的推移而持续变得更智能、更有益的原因。
审查和学习
您可以查看每条对话和消息。请注意用户的真正需求。虽然您无法迎合每一个用户的行为，但您可以尝试解决注意到的常见分歧或挫折点。您可以在以下两个位置审查对话数据：
- 见解：Dashboard，Journeys和 Conversations 选项卡允许您查看有关对话和消息以及上下文中的整个对话的数据。您可以对意图进行调整，或者将整个对话转换为一个故事，以供机器人作为训练数据使用。
- NLU 收件箱：NLU 收件箱允许您查看用户进来的各个消息。利用此视图，您可以根据注意到的趋势进行快速而精确的改进。
改进您的机器人
在审查时，您可以采取措施，以示教机器人如何在未来的对话中变得更好。以下列表描述了需要改进的情况以及您可以采取的措施：
- 低意图分类置信度：如果意图分类正确，请为意图添加更多训练数据，以使机器人更加自信。如果意图分类不正确，请进行更改。
- 低机器人操作预测置信度：添加更多训练数据，使机器人对其在此情况下应该采取的操作更有信心。
- 用户挫折感：这可能包括要求转移到真人（移交
任何应触发转移到真人坐席的联系消息），重复他们之前说过的话或者侮辱。添加有关其问题的更多训练数据，或在回退中调整 NLU 置信度阈值。这可以告知您的机器人，如果它对如何帮助用户没有信心的话，则尽快使用移交功能。 - “Out_of_scope” 意图或后备行为：这可能包括用户要求您的机器人无法执行的操作，或者您的机器人过早使用后备。检查并修复任何分类不当的意图，以验证您的机器人是否只是误解了情况。添加新的故事或规则，告知您的机器人下次该怎么做。