規則
規則會教導機器人 代替真人客服專員處理客戶互動的軟體應用程式。如何回覆內容中相同的訊息 聯絡人在與機器人互動時表達的任何內容,無論是問題還是陳述,以文字形式還是話語形式。。 每次機器人識別到與該規則相關的意圖時,都會以相同的方式回覆。 規則是有用的情況,例如:
- 有固定回覆的單輪互動:您們的工作時間是? 您們的地址是?
- 對話建置塊:問候、再見、謝謝和過渡、簡單的「是/否」問題,以及確認。 CXone Bot Builder 擁有預設的意圖 聯絡人所說/所輸入內容背後的含義或目的;聯絡要傳達或實現什麼和規則 用於定義機器人對訊息回覆,不隨內容變化。,用於常用的建置塊。 其中包括問候、移交 任何應該觸發轉移給真人客服專員的聯絡訊息請求等。
- 常見問題解答:客戶經常詢問機器人的問題。
- 辱罵和經典機器人挑戰:您是一個真實的人嗎? 這是機器人嗎?
- 中斷:當機器人嘗試填入表單的插槽 從聯絡人的訊息中提取並儲存以用於機器人回覆的實體。 類似於變數。時,聯絡人提出問題或者變更主題會中斷機器人。
在您新增新規則之前,請確定您已建立規則的意圖(如果還不存在)。
概念 | 定義 | 範例 | 機器人的作用 |
---|---|---|---|
話語 |
聯絡人在互動中說的任何話。 有時稱為訊息。 |
「我丟失了密碼。」 「我的餘額是多少?」 「您是機器人嗎?」 |
機器人使用自然語言理解 (Natural Language Understanding) (NLU) 來分析每個聯絡話語,以判斷其意義或意圖。 |
意圖 |
聯絡人想要傳達的訊息或要實現的目的。 聯絡人傳送的每則訊息都有意圖。 |
「我丟失了密碼」具有「重設密碼」的意圖。 「您好」有「打招呼」的意圖。 |
機器人會使用 NLU 此過程在自然語言處理 (NLP) 基礎之上擴展,以根據其理解的資訊做出決策或採取行動。 分析聯絡人的訊息,以判斷其意圖。 知道後,就可以用自己的訊息進行回覆。 您配置希望機器人針對每個意圖使用的回覆。 |
實體 |
聯絡人訊息中定義的資訊。 | 人名或產品名稱、電話號碼、帳號、位置等。 | 機器人會使用 NLU 識別聯絡人訊息中的實體。 實體可幫助機器人了解聯絡人訊息的意義。 |
插槽 |
從聯絡人的訊息中提取並儲存以用於機器人回覆的實體。 類似於變數。 | 為聯絡人姓名建立一個插槽可以讓機器人在互動期間在回覆中使用該姓名,使其更加個性化。 | 當配置為如此動作時,機器人會從聯絡訊息中抽取一個實體,並將其儲存在插槽中。 您可以讓機器人在稍後的對話中使用此資訊。 |
規則 |
定義機器人對訊息回覆,意義不隨內容變化。 |
|
規則是您配置機器人如何回覆意圖的兩種方式的第一種。 規則適用於某些種類的意圖,但並非所有意圖均適用。 |
案例 |
訓練機器人處理基於訊息意圖和對話內容的互動 | 在有關忘記密碼的互動中,機器人會回答:「我該怎麼做呢?」, 這只是其中一種方式。 如果互動是關於建立新帳戶,即使在這兩種情況下聯絡人使用相同的字詞和相同的意圖(獲取更多資訊),回覆也會完全不同。 | 案例您配置機器人如何回覆意圖的兩種方式的第二種。 案例會教導機器人如何使用對話的內容來做出適當的回覆。 |
機器人動作 |
機器人在處理互動時所說或所做的任何事情。 |
在有關忘記密碼的互動中,機器人的回覆是傳送網站上的密碼重設常見問題集的連結。 當聯絡人表達失望情緒時,例如「我不明白! 無法運作!!!」 機器人會回應「對不起。 您需要我將您轉接至真人客服專員嗎?」 當聯絡人說「是」時,機器人會啟動轉移。 |
動作是您在定義希望機器人如何回覆每個意圖時的選項。 它們可讓您彈性配置每個回覆,以達到符合聯絡人需求的結果。 |
規則與案例
規則是教導您的機器人回覆聯絡人話語 聯絡人所說或所輸入的內容。的一種方法。 另一種方法是建立案例。 案例可以讓您教導您的機器人如何在對話的語境中進行回覆。 當上下文對了解聯絡人的需求很重要時,請使用案例。 如果語境無關緊要,而且聯絡人的話語一直表示相同的意思,請使用規則。
例如,如果聯絡人說「您的工作時間是多少」,機器人可能不需要任何上下文,您可以使用規則。 但如果聯絡人說「我要怎麼做」,機器人就需要了解訊息的上下文。 交流中聯絡人先前問的問題會幫助機器人了解如何進行適當地回應,因此您應該使用案例。
條件
您可以定義使用規則時必須滿足的特定條件。 這允許您讓機器人在某些情況下遵循規則。 如果您希望機器人根據某些條件,以不同的方式回覆相同的訊息,這會很有幫助。
您也可以從以下類型的條件進行選擇:
- 可用表單:該規則僅在特定表單或多個表單可用時觸發。
- 插槽值:該規則僅在一個或多個指定插槽具有配置值時觸發。