使用案例和規則訓練

案例Closed 透過通道與客服專員的完整對話。 例如，互動可以是語音通話、電郵、聊天或社交媒體對話。和規則Closed 用於定義機器人對訊息回覆，不隨內容變化。是強大的訓練工具。 您可以使用它們來教您的機器人如何基於實體或插槽值選擇最佳回應。

概念 定義 範例 機器人的作用
郵件信封圖示

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。
放大鏡圖示

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 NLUClosed 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。
資訊圖示

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。
插槽圖示

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。
規則圖示

規則

定義機器人對訊息回覆，意義不隨內容變化。
  • 有固定回覆的單輪互動：您們的工作時間是？ 您們的地址是？
  • 對話塊：問候、再見、謝謝和過渡、簡單的「是/否」問題，以及確認。 CXone Bot Builder 具有其中幾個的預設意圖和規則，包括問候、移交Closed 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
  • 辱罵和經典機器人挑戰
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。
案例圖示

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。
動作圖示，以三個齒輪圖形表示

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。

基於實體訓練機器人

您的機器人需要能夠辨識意圖Closed 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的變化。 當一個意圖在聯絡人Closed 在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。可能說的話語內容中有多種可能的搭配時，就會發生意圖變化。 例如，一個 balance_checks 意圖可能有不同的帳戶類型，例如儲蓄、支票、投資或禮品卡。 您可以訓練您的機器人識別意圖變化。 這可以讓您的機器人更具體地滿足聯絡人的需求。 它也可以幫助您的機器人避免意圖混淆。

當聯絡人想要檢查他們的帳戶餘額時，他們可能會說「我想了解我的儲蓄帳戶餘額」或「您能告知我的支票帳戶餘額嗎？」 如果您的機器人對每個帳戶類型的回應都一樣，您就不需要針對這些變化訓練機器人。 但是，如果您的機器人需要根據帳戶類型採取不同的動作，您就需要針對變化進行訓練。 例如，檢查儲蓄帳戶餘額需要聯絡人身份驗證，而檢查禮品卡餘額則不需要。

針對意圖變化進行訓練需要您找出決定機器人所採取路徑的實體。 在帳戶餘額的範例中，這個實體就是持有帳戶類型的實體，例如 AccountType。 該實體提取帳戶類型，並將其儲存到相應的 AccountType 插槽中。 機器人會評估插槽中的值，以確定要採用的路徑。

下表展示了用案例處理意圖變化的一種方法。 為您想要建立的用例建立類似的表格可能會有幫助。

意圖 詳細資訊 案例名稱 聯絡人訊息範例
基線案例 這是沒有任何實體的案例。 這個案例的路徑會包含要求澄清的機器人。 Check_Balance 「我想要檢查我的帳戶餘額。 」

案例 +[實體］

包含實體以提供上下文的基線案例版本。

Check_Balance+儲蓄

Check_Balance+支票

Check_Balance+投資

Check_Balance+禮品卡

「我的儲蓄帳戶餘額是多少？」

「我的支票帳戶餘額是多少？」

「我的投資帳戶餘額是多少？」

「我的禮品卡餘額是多少？」

  1. 在 CXone 中，點擊應用程式選擇器 並選擇Bot Builder。

  2. 點擊您要使用的機器人。
  3. 如果您還沒有為您處理的意圖變化建立實體，請建立該實體。 新增適當的範例。 例如，針對 AccountType 實體，新增機器人可以檢查的帳戶類型。
  4. 點擊案例或規則標籤。

  5. 配置在您建立實體時自動建立的插槽Closed 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。。 對插槽進行以下變更：

    • 選擇類別作為類型。
    • 啟用影響對話。
    • 輸入插槽可儲存的值。 這些是您要訓練機器人辨識的實體值。 對於 AccountType 插槽，值可能是支票、儲蓄、禮品卡。

  6. 建立基線案例或規則，或修改現有的案例或規則。 處理基線對話時：
    • 對話的名稱應該傳達與它關聯的意圖，但是要有足夠的通用性，方便您為變化建立案例時新增此名稱。 依照檢查餘額的範例，Check_Balance 是基線案例的合適名稱。 可以很方便地新增該名稱。
      • 開始案例的
    • 聯絡訊息一個綠色的矩形，裡面有一張臉。應該是通用的語句，它可以觸發意圖，但不會指定實體。 例如，「我的帳戶餘額是多少？」
    • 確保預測的意圖是正確的。 如果不正確，可新增更多的意圖範例。
    • 機器人的回應應該適合您的用例。 對於檢查餘額的用例，機器人會請聯絡人說明他們想要哪個版本的意圖，例如「好的，我該檢查哪個帳戶？」 您可以包括按鈕或快速回覆，提示聯絡人選擇選項。
  7. 為每個變化建立或修改一個案例。 對於每個案例：
    • 為其命名，以明確辨識它所訓練的變化。 例如，Check_Balance + 支票。
    • 新增可觸發正確意圖的聯絡訊息一個綠色的矩形，裡面有一張臉。。 訊息應包含符合變化的實體。 例如，訊息我需要我的支票帳戶餘額包含 accountType 實體的範例。 點擊箭頭傳送三角形箭頭向右的圖示。訊息，但先不要點擊確認。
    • 確保預測的意圖是正確的。 如果不正確，可新增更多的意圖範例。

    • 在聯絡人訊息的訊息氣泡中點擊實體，然後選擇查詢三條堆疊的水平線。 或 RegEx一個小圓點和一個較大的星號 *。 作為實體類型。 這會將選定實體的插槽新增到填寫了選定值的訊息中。 已填寫的插槽作為機器人採用此案例路徑的條件。

    • 設計機器人的回應，以處理聯絡人對此意圖變化的需求。
  8. 完成更改後，點擊訓練和階段以更新您的機器人型號Closed 經過訓練和準備測試的機器人版本來測試此變更。

  9. 透過與您的機器人聊天來測試這組案例。 測試時，至少針對每種可能的路徑執行一次測試，以確保機器人做出適當的回應。

  10. 如有必要，請變更訓練案例，以微調機器人的績效。 您可能需要新增更多意圖範例或實體範例。 完成更改後，點擊訓練和階段以更新您的機器人型號Closed 經過訓練和準備測試的機器人版本來測試此變更。必要時重複測試和調整程序。

根據插槽條件訓練機器人

您可以使用 slot condition bot 動作來訓練您的機器人以根據插槽所擁有的值使用不同的回應。 當您在機器人回應中包含這個機器人動作，指定插槽的值會變成一個條件，決定機器人採用的路徑。

您必須為每個可能的路徑，以及一個範圍外的路徑建立案例Closed 透過通道與客服專員的完整對話。 例如，互動可以是語音通話、電郵、聊天或社交媒體對話。或規則Closed 用於定義機器人對訊息回覆，不隨內容變化。。 舉例來說，如果插槽有三種可能的值，您就需要為每個值建立一個對話。 您還需要第四個對話來對應任何超出所預期的三個值的情況。 所有的對話都使用相同的意圖Closed 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，並且有一個插槽條件機器人動作，在每個對話中設定為不同的插槽值。 在插槽條件機器人動作之後，對話都會根據其獨特的路徑變化而有所不同。

當機器人在一組條件對話中得到充分訓練時，它知道當它識別到條件路徑的意圖時，它需要評估採用哪個路徑。 它會比較插槽的目前值，並採用對話中為匹配值定義的路徑。

使用插槽條件進行訓練的結果，與使用實體進行訓練的結果相似。 使用實體訓練需要您使用基於實體的插槽。 但是，使用插槽條件可以讓您使用來自其他來源的插槽進行填充作為案例中的條件。

在開始之前，請以下表為例，計劃此插槽條件所建立的對話路徑。 此範例顯示了機器人詢問聯絡人是否要訂閱電子報時的案例。 聯絡人會說是或不是，而機器人會做出相應的回應。

意圖 詳細資訊 案例名稱
案例 + [路徑 1］ 這是具有其中一個可能插槽值的案例。 Subscribe_Yes

案例 +[路徑 2］

第一個案例的版本，涵蓋其他可能的回應。

Subscribe_No

  1. 在 CXone 中，點擊應用程式選擇器 並選擇Bot Builder。

  2. 點擊您要使用的機器人。
  3. 點擊左側圖示選單中的對話 圖示，看起來像對話氣泡。。

  4. 點擊案例標籤。

  5. 如果您還沒有建立您要用於分支對話的插槽，請建立該插槽。 為插槽進行以下配置：

    • 選擇類別作為類型。
    • 啟用影響對話。
    • 輸入插槽可儲存的值。 這些是您要訓練機器人辨識的實體值。 
  6. 確保在您要建立的案例集之前的對話中，適當地填入插槽，以建立分支對話。
  7. 為每個可能的插槽值建立案例：

    • 案例的名稱應有兩部分。 第一部分應指對話分支的整體意圖。 第二部分應指案例所針對的特定分支。

      例如，當聯絡人被要求訂閱電子報時，對話會產生分支，案例名稱可以是訂閱 + 否和訂閱 + 是。

    • 一個綠色的矩形，裡面有一張臉。開始案例的聯絡人訊息，每個案例的版本可能相同，也可能不同。 您所需要的將取決您使用的特定用例。
    • 機器人的回應應該包含插槽條件的機器人動作。 配置此動作：
      • 選擇決定此案例分支的插槽。
      • 輸入指定插槽必須賦予的值，機器人才會繼續使用此案例所描述的路徑。
  8. 為除插槽值欄位中所配置值以外的任何值所採用的範圍外路徑建立案例：
    • 確保它的名稱採用第一個案例所建立的模式，但要明確它不在範圍內。 例如，訂閱 + 其他。
    • 輸入唯一值。 如果兩個案例有相同的值，機器人就不知道該採用哪一條路徑。
  9. 完成更改後，點擊訓練和階段以更新您的機器人型號Closed 經過訓練和準備測試的機器人版本來測試此變更。

  10. 透過與您的機器人對話來測試這組案例。 測試時，至少針對每種可能的路徑執行一次測試，以確保機器人做出適當的回應。

  11. 如有必要，請變更訓練案例，以微調機器人的績效。 您可能需要新增更多意圖範例或實體範例。 完成更改後，點擊訓練和階段以更新您的機器人型號Closed 經過訓練和準備測試的機器人版本來測試此變更。必要時重複測試和調整程序。

基於規則條件訓練機器人

您可以為規則指定條件。 這些條件定義了機器人何時應該使用特定規則。 如果您希望機器人的回應在特定情況下有所不同，這將會很有幫助。 您可以設定的條件基於：

  • 活動表單：您可以選擇一個表單，此表單必須是活動的，機器人才能使用此規則。
  • 一個插槽值：您可以選擇一個或多個插槽，並為每個插槽指定值。 定義的插槽必須擁有符合您指定的值，機器人才會使用該規則。

當您使用規則條件時：

  • 您可以在同一個規則中，同時使用表單和插槽值條件。
  • 您可以在對單一規則使用條件。 如果您只希望機器人在一種情況下回應規則中的意圖，這會很有幫助。
  • 您可以有幾組規則，這些規則的條件類似，但設定值不同。 如果您希望機器人根據插槽值，以不同的方式回應規則的意圖，這會很有幫助。

基於插槽值的規則條件與插槽條件機器人動作不同。 規則條件定義機器人何時遵循規則。 插槽條件機器人動作定義了機器人執行規則時的對話分支條件。

  1. 在 CXone 中，點擊應用程式選擇器 並選擇Bot Builder。

  2. 點擊您要使用的機器人。
  3. 如果您還沒有建立用來當作規則條件的表單，請建立該表單。

  4. 如果您還沒有建立用作規則條件的插槽，請建立該插槽。 為插槽進行以下配置：

    • 選擇類別作為類型。
    • 啟用影響對話。
    • 輸入插槽可儲存的值。 這些是您要訓練機器人辨識的實體值。 
  5. 點擊左側圖示選單中的對話 圖示，看起來像對話氣泡。。

  6. 點擊規則標籤。

  7. 點擊中間窗格上方的新增條件。
  8. 選擇活動表單或插槽值，然後配置出現的選項：
    • 活動表格：點擊選擇表單下拉式清單，並選擇必須啟動的表單。
    • 插槽值：點擊選擇插槽下拉式清單，並選擇一個插槽，然後在右邊欄位輸入數值。 這是機器人使用此規則時，插槽必須擁有的值。
  9. 根據需要新增更多條件。 一個規則中只能有一個活動表單條件，但您可以新增多個插槽作為條件。
  10. 在規則中新增聯絡人話語和機器人回應。
  11. 如果您希望機器人針對所配置的插槽可能擁有的其他值以不同的方式回應，請重複這些步驟，為不同的值建立其他規則。 其他規則應該與您剛剛建立的規則有相同的意圖。
  12. 如果您需要一個預設版本的規則，請建立意圖相同但沒有條件的規則，供機器人在條件不符時遵循。
  13. 完成更改後，點擊訓練和階段以更新您的機器人型號Closed 經過訓練和準備測試的機器人版本來測試此變更。

  14. 透過與您的機器人對話來測試這組規則。 測試時，至少針對每種可能的路徑執行一次測試，以確保機器人做出適當的回應。

  15. 如有必要，請變更訓練案例，以微調機器人的績效。 您可能需要新增更多意圖範例或實體範例。 完成更改後，點擊訓練和階段以更新您的機器人型號Closed 經過訓練和準備測試的機器人版本來測試此變更。必要時重複測試和調整程序。