示教您的机器人进行对话

本页描述了在 Bot Builder 中构建机器人所需的基本任务。 这是机器人实施流程中的第三步。

示教您的机器人进行对话

您不需要为对话的每种可能的变化编写脚本。 Bot Builder 机器人使用对话式 AI 技术，通过这些技术无需编写脚本即可使它们理解联系人的含义并做出适当的响应。 但是，您确实需要示教机器人如何处理与联系人的对话。 为此，您可以使用 Bot Builder 中的规则 用于定义机器人对不随上下文变化的消息的响应。和故事 用于训练机器人根据意图和上下文进行交互处理创建对话模板。

规则和故事（也称为对话）可示教机器人如何通过话语响应联系人话语 联系人所说或输入的内容。。 每个对话都集中于对话的一个特定的小部分。 它们通常由联系人话语、相应的意图 联系人所说/输入内容背后的含义或目的；联系人想要沟通或完成的内容以及机器人的应答组成。

为实现某一特定意图，您可能需要多个对话。 在某些情况下，您可能希望机器人根据某些条件对相同意图做出不同响应。 您可以通过创建多个对话来示教机器人如何区分此差异，每个对话都有自己独特的响应以及定义机器人何时应给出该应答的条件。

对话如何示教机器人

在与联系人交互期间，机器人会分析联系人的话语并识别意图。 如果意图只有一个已配置的对话，则机器人将根据该对话的已配置应答进行响应。 如果有多个针对该意图的对话，则机器人会分析这些对话，以检测是否存在应将其用于哪个对话版本的线索。

下图显示了机器人在应答联系人时的逻辑：

机器人应答

应答可以很简单，也可以很复杂，这取决于您的意愿。 机器人可以：

• 回复信息或问题。
• 显示图像、GIF、视频或网页链接。 它们可以包括联系人能够与之交互的按钮或列表。
• 使用条件“选择”要采取的操作。 您可以根据联系人所说的内容配置多个可能的应答。
• 按照表单从联系人那里收集信息。
• 将交互升级到人工坐席。

机器人应答内置于对话 Bot Builder 中的机器人故事和规则。中，其包含一个或多个可用的机器人操作。 机器人操作执行特定功能。 某些机器人操作会向联系人发送内容，例如消息或可供选择的选项列表。 其他机器人操作执行联系人不可见的任务，例如调用 API 或从第三方应用程序提取数据，或者在第三方应用程序中存储数据。

Bot Builder 有一组默认机器人操作可供选择，但您可创建自定义机器人操作。 自定义机器人操作可进行 API 调用或使用自定义 JavaScript 进行设计。

Skill Store

机器人技能可使您根据机器人的功能对机器人的配置和训练数据进行分组。 您可以使用它们来筛选训练数据，从而使更具体地关注机器人可完成的每项任务变得更加轻松。

机器人技能还用于通过 Bot Builder Skill Store 向 Bot Builder 用户分发预制能力。 Skill Store 提供与各种 CXone Mpower 功能和产品的集成。

例如，如果您想将 Expert 知识库与 Bot Builder 机器人一起使用，您可以将 Autopilot Knowledge 机器人技能添加到您的机器人中。 这会将所有必要的规则、故事、意图、实体、插槽、脚本等添加到您的机器人中。

您可以设计机器人技能并将其提交进行审批，以便添加到 Skill Store 中。 CXone Mpower 对它们进行审核，并将在它们获得批准时将它们添加到 Skill Store 中。

训练您的机器人

训练您的机器人有助于其从您所进行的配置中学习。 训练的质量越好，机器人正确预测意图的能力就越高。 训练通过以下方式进行：

• 当您将训练数据添加到机器人时：训练数据是您添加到意图 联系人所说/输入内容背后的含义或目的；联系人想要沟通或完成的内容的示例。 如果您添加大量高质量的示例，您的机器人就能够更有效地在单词、短语和意图之间建立关联。
• 当您创建故事和规则时：故事 用于训练机器人根据意图和上下文进行交互处理和规则 用于定义机器人对不随上下文变化的消息的响应。可示教机器人如何响应意图。 如果意图有足够的高质量训练数据，机器人便会学会识别联系人表达相同意图的不同方式。
• 当您创建故事来示教机器人有关意图变化的信息时：对于具有影响机器人应答的变化的一般意图，您可以使用故事示教机器人区分这些变化。 这有助于机器人学习了解联系人请求的细微差别并正确做出响应。

您可以通过在 Bot Builder 中与之聊天来测试机器人的训练情况。 通过与机器人聊天，您可以看到其存在问题的方面并立即进行纠正。

持续训练过程的一部分是与您的机器人合作，使其变得更加智能。 机器人越聪明，它在预测意图和选择正确响应方面就越高效。 为使您的机器人变得更加智能，您可以查看对话数据并根据对话数据中发现的问题对机器人进行更改。 您可以审查并改进您的机器人

培训数据

意图 联系人所说/输入内容背后的含义或目的；联系人想要沟通或完成的内容示例训练您的机器人了解联系人表达意图的各种方式。 您拥有的意图示例越多，机器人将能够正确识别的意图变化就越多。 使用真实对话数据来测试和训练您的机器人。 始终选择质量数据而不是数量以获得最佳结果。 这有助于确保机器人做好充分准备来处理与真实联系人的对话。

您可以查看您的意图，以便了解哪些意图需要更多训练示例。 每个意图旁边都有一个数字，表示其具有的示例数量。 如果可能，具有 14 个或更少示例的意图需要更多示例。

“训练和阶段”选项

当您准备好测试对机器人所做的更改时，可单击训练和阶段。 这会将更改添加到机器人中，以便您可以测试它们。 可能需要通过对话进行额外训练，以完善机器人对配置的理解。

如果您正在改进已部署到生产的机器人，训练和阶段会创建一个新的机器人模型 经过训练和上演的机器人版本并将该模型部署到阶段。 如果要在生产中体现您的改进，您需要手动部署这个新模型。 这可以确保如果没有您的明确同意，机器人模型不会进入生产。

您可以使用运行状况监控器来跟踪通过“训练和阶段”启动的训练的进度。

用故事和规则训练您的机器人

故事可使您示教您的机器人如何在交互 通过某个渠道与坐席进行的完整对话。 例如，交互可以是语音呼叫、电子邮件、聊天或社交媒体对话。上下文中回应消息 联系人在机器人交互中所说的任何内容，无论是问题还是陈述，书面或口头。。 您可以从头开始​​创建故事或将实际对话转换为故事。 规则可示教机器人响应含义不依赖于上下文的消息。

有时您可能需要为一个意图创建多个故事。 当您希望机器人根据意图的微小差异做出不同响应时，这非常有用。 例如，如果机器人可以检查帐户余额，您可能希望机器人根据联系人想要检查的帐户类型做出不同响应。

故事和规则可能需要定期更新和修订。 例如，如果在查看对话数据后，您发现您的一个故事导致机器人感到困惑并错误预测意图，您可以通过改变故事来解决此问题。 在某些情况下，您可能需要更改意图和故事。

训练数据最佳实践

在规划收集训练数据和训练机器人的方法时，请记住以下最佳实践：

• 始终选择质量而不是数量。 可从一个小数据集开始，然后随着时间的推移收集更多高质量的示例来构建它。
• 使用真实对话中的示例。 这可确保您使用的数据是真实的。 其来自真实联系人所说的事情。
• 对于自动生成数据，并声称可以更快地训练您的机器人 代替现场人工坐席处理客户交互的软件应用程序。的工具，请勿使用。 它们通常生成的示例并不能反映联系人的真实想法。 它们还可能导致机器人丧失泛化的能力。 随着时间的推移，机器人会达到只识别以前见过的短语的程度。
• 请勿将相同的训练数据用于多个意图。 如果您重复使用了训练数据，则机器人将无法可靠地确定与联系人实时交互中的意图。
• 保持灵活性并愿意随时间调整意图和故事。 当您查看对话数据时，您可能会发现您认为是两个不同的意图实际上是更一般的相同意图的阴影。 或者您可能会发现某个意图过于宽泛，您必须将其分解为更明确的意图。
• 仅在新训练示例将有帮助时才添加它们。
  • 不要添加与现有示例非常相似的新训练示例。 如果机器人以高置信度正确预测了话语的意图，则添加其他类似的示例不会给机器人带来帮助。
  • 务必添加机器人之前预测错误或置信度较低的话语的更多训练示例。

创建机器人应答来训练您的机器人

使用以下流程来配置机器人应答：

1. 创建意图。
2. 为您创建的意图 联系人所说/输入内容背后的含义或目的；联系人想要沟通或完成的内容创建规则或故事，以定义机器人如何响应该意图。 您创建哪一个取决于意图。 请参阅您之前在机器人实施流程中制定的计划。 创建故事 用于训练机器人根据意图和上下文进行交互处理和规则 用于定义机器人对不随上下文变化的消息的响应。的高级流程是：

   1. 故事和规则以联系人可能说的话开始。 例如，对于名为 check_balance 的意图，联系人可能会说“您能告诉我我的帐户余额吗？”

   2. 输入联系人可能会说的话的示例后，Bot Builder 会尝试预测示例联系人消息的意图。
   3. 确认机器人的预测或选择正确的意图，然后确认它。 如果机器人的预测置信度似乎较低，则向意图添加更多训练示例。

   4. 现在，您可以使用任何可用机器人操作来添加机器人的应答。

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   5. 添加另一个联系人话语，如果此意图的真实对话示例显示联系人倾向于使用相同类型的问题或陈述跟进应答（来自坐席或机器人）。

   6. 按照您收集的真实示例继续进行故事或规则中的转换。 添加尽可能多的来回交互，以示教机器人如何进行有关意图的对话。

      一般，规则将包含一条联系人消息和一条机器人应答。 故事可由机器人和联系人之间的一系列交流组成。 但故事不应是完整的对话。 当对话中的下一个陈述必然会开始一个新的意图时，此时应停下来创造一个新的故事。 或者，考虑将故事细分成更小的子故事。

   7. 如果对话可能进行的方式可能有多个变化，则根据联系人的独特情况和需求，为同一意图创建多个故事。 这可训练机器人分辨单个意图的变化之间的差异。

      • 请勿在同一故事中包含对话流的变化。 这可能会让机器人感到困惑。

      • 如果联系人表达消息的方式可能存在变化，或者类似的消息本质上都意味着相同的事情，您可以将它们添加为意图的示例。

      • 在愉快和不愉快路径方面思考。 每个意图都可以有多个愉快路径和多个不愉快路径。

3. 如果意图、规则或故事需要它们，请创建实体、插槽或表单。

   • 仅为您需要机器人从对话中提取的信息创建实体。

   • 为对话期间需要保存或使用的数据创建插槽。
   • 如果您需要从联系人那里收集多条信息，请考虑在故事或规则中使用表单。

4. 完成更改后，单击训练和暂存，以更新您的机器人模型 经过训练和上演的机器人版本，以便测试您的更改。

5. 与您的机器人聊天，以便对其进行测试。 根据与机器人对话的结果，您可能需要对您创建的故事或规则进行调整。 您可能还需要添加或更改您正在使用的意图的训练数据。 根据需要经常重复训练和测试步骤，直到您对机器人的表现感到满意为止。