- Strona główna
- /
- Artykuł
Webex Podręcznik administratora AI Agent Studio
W tym artykuleW tym artykule opisano omówienie Webex AI Agent Studio i jego możliwości, konfigurację agentów AI, integrację agentów AI z kanałami głosowymirn i cyfrowymi oraz raporty niestandardowe dla agentów AI.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Role i uprawnienia użytkowników
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje o rolach użytkowników i wymaganych uprawnieniach w organizacji w celu uzyskania dostępu do aplikacji AI Agent Studio:
| Rola | Organizacja klienta | Organizacja partnerska | Każda inna organizacja |
|---|---|---|---|
| Pełny administrator | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje |
| Administrator Contact Center | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | nie dotyczy | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje |
| Administrator konfiguracji | nie dotyczy | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | nie dotyczy |
| Administrator z uprawnieniami tylko do odczytu | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje |
| Kierownik | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | nie dotyczy | nie dotyczy |
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
Jeśli nie widzisz opcji Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacji kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
- Wyloguj — umożliwia wylogowanie się z aplikacji Webex AI Agent Studio.
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Możesz utworzyć do 100 agentów AI, w tym zarówno typów skryptowych, jak i autonomicznych.
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Ważne uwagi:
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . Możesz utworzyć do 100 agentów AI, które obejmują zarówno typy skryptowe, jak i autonomiczne. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również importować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. Dla agenta AI można skonfigurować maksymalnie 10 akcji. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Skonfiguruj gniazda i szczegóły realizacji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w konstruktorze Webex Connect Flow.You can configure fulfillment flows for AI agent actions on the Connect Flow builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
W ramach zgodności ze standardem PCI autonomiczny agent AI obecnie nie obsługuje realizacji obejmującej karty debetowe lub kredytowe. Cała weryfikacja użytkownika lub płatność z użyciem karty debetowej lub kredytowej musi odbywać się za pośrednictwem integracji innej firmy.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Zdecydowanie zalecamy wybranie bazy wiedzy, która używa tego samego języka co agent AI w celu uzyskania optymalnej wydajności. Po zamapowaniu bazy wiedzy na agenta AI nie można skojarzyć tej samej bazy wiedzy z innym agentem AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Połącz język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
Obsługa języków innych niż angielski jest obecnie w fazie beta. Języki te będą ogólnie dostępne po zebraniu wystarczających danych dotyczących użytkowania i opinii.
| 1 |
Na stronie konfiguracji agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . |
| 2 |
Na podstawie wybranego silnika AI dla agenta AI (podczas tworzenia agenta lub aktualizowania jego profilu) skonfiguruj wymagane opcje języka i głosu:
Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista głosów aktualizuje się automatycznie na podstawie wybranego języka.
|
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. Przed opublikowaniem agenta AI można wyświetlić jego podgląd w skonfigurowanym języku i głosie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd agenta autonomicznej sztucznej inteligencji. |
| 4 |
Kliknij Publikuj , aby udostępnić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikuj swojego autonomicznego agenta AI . |
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Panel agenta AI — po najechaniu kursorem na kartę agenta AI wyświetlana jest opcja Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI— Kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu widżet w postaci nagłówka czatu pojawia się w prawym dolnym rogu strony. Za pomocą tej opcji możesz łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawia się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa on prawidłowo.
Można także zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o użytkowniku i zainicjować wiele pokojów w celu przetestowania agenta AI.
Podgląd rozmowy na czacie
Funkcja podglądu czatu umożliwia interakcję z agentem AI jako użytkownik końcowy i obserwowanie, jak odpowiada on na różne zapytania za pomocą tekstu.
| 1 |
Na stronie konfiguracji agenta AI kliknij Podgląd w nagłówku. Pojawia się widżet podglądu agenta AI.
|
| 2 |
Kliknij Rozpocznij czat. Agent AI wyświetla domyślny komunikat powitalny, aby rozpocząć interakcję. |
| 3 |
Wpisz zapytanie w polu tekstowym i naciśnij Enter. |
| 4 |
Następnie możesz zobaczyć i ocenić odpowiedź agenta AI. Aby rozpocząć nową rozmowę lub sesję czatu, kliknij Podgląd w nagłówku.
|
Podgląd rozmowy głosowej
Funkcja podglądu głosu umożliwia interakcję z agentem AI jako użytkownik końcowy i obserwowanie, jak odpowiada on na różne zapytania za pomocą głosu.
Aby móc podglądać rozmowy głosowe, wymagane są uprawnienia przeglądarki. Gdy przeglądarka wyświetli monit, kliknij „Zezwól”, aby umożliwić wymagany dostęp.
| 1 |
Na stronie konfiguracji agenta AI kliknij Podgląd w nagłówku. Pojawia się widżet podglądu agenta AI.
|
| 2 |
Kliknij Rozpocznij połączenie. Połączenie jest inicjowane przez agenta AI, który odtwarza domyślny komunikat powitalny, aby rozpocząć interakcję. Transkrypcję rozmowy na żywo możesz również zobaczyć w widżecie. |
| 3 |
Wypowiedz swoje pytanie. Podczas mówienia możesz oglądać na żywo transkrypcję rozmowy. Aby wyciszyć głos podczas interakcji, kliknij Wycisz. |
| 4 |
Następnie możesz usłyszeć i ocenić odpowiedź agenta AI na swoje zapytanie. |
| 5 |
Aby zakończyć połączenie, kliknij Zakończ połączenie. |
Opublikuj swojego autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz go opublikować, aby udostępnić go użytkownikom.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie konfiguracji agenta AI kliknij Publikuj. |
| 2 |
Na Opublikuj zmiany ekran, wprowadź Nazwa wersji i kliknij Publikować. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia strona. Więcej informacji znajdziesz w Historia sekcja. |
Wyświetlaj sesje i historię autonomicznego agenta AI
Możesz przeglądać szczegóły sesji nawiązanych z klientami i historię zmian konfiguracji wprowadzonych za pomocą agenta AI.
Sesje
Ten Sesje strona zawiera kompleksowy zapis wszystkich interakcji między agentami AI i użytkownikami. Aby uzyskać dostęp Sesje:
-
Na Panel Kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym panelu nawigacyjnym kliknij Sesje.
Ten Sesje strona się pojawia. Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Informacje te są przydatne do audytu, analizy i udoskonalania agenta AI.
Tabela sesji wyświetla listę wszystkich sesji/pokoi utworzonych dla danego agenta AI. Tabela zostaje podzielona na strony, jeśli wierszy jest więcej, niż można wyświetlić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą Doprecyzuj wyniki sekcja po lewej stronie. Obecne pola przedstawiają następujące informacje o konkretnej sesji:
-
Identyfikator sesji —Unikalny identyfikator pokoju lub sesji dla rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta —Identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały —Kanał, na którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano w —Godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju —Zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe —Aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta —Aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetli się Słuchawki ikona wskazująca przekazanie rozmowy ludzkiemu agentowi.
-
Wystąpił błąd—Aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Zgłoszone na nie—Aby filtrować sesje zgłoszone na nie.
-
Wyświetl szczegóły sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij na wybrany wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok danej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Przycisk Odszyfruj zawartość pojawia się tylko wtedy, gdy masz dostęp do odszyfrowywania w aplikacji AI Agent Studio.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
W lewym panelu wyświetlane są szczegóły transakcji.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania slotów i realizacji wszystkich działań. Aby rozwinąć transakcję, kliknij przycisk Rozwiń wszystko . Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wykorzystania wiedzy, w tym szczegóły dotyczące nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia przeglądanie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię konkretnego agenta:
-
Na Pulpiciekliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym panelu nawigacyjnym kliknij Historia.
Strona Historia pojawia się z następującymi kartami:
-
Historia wersji — Kliknij kartę Historia wersji , aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — Kliknij kartę Dzienniki zmian , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Za każdym razem, gdy publikujesz autonomicznego agenta AI, jego wersja jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji . Różne wersje agenta AI można przeglądać na karcie Historia wersji .
-
Opis wersji— Krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI— Silnik AI używany dla danej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o—data i godzina utworzenia wersji.
-
Akcje — umożliwia wykonanie następujących akcji na agencie AI:
-
Załaduj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Należy ponownie wykonać konfigurację.
-
Eksport—Użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzane w autonomicznym agencie AI. Możesz przeglądać szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Karta Dzienniki zmian wyświetla następujące szczegóły:
Użytkownicy z rolami administratora lub programisty agenta AI mogą uzyskać dostęp tylko do karty Dzienniki zmian . Użytkownicy z niestandardowymi rolami, którzy mają uprawnienie „Pobierz dziennik audytu”, mogą również przeglądać dzienniki audytu.
-
Zaktualizowano o—Data i godzina zmiany.
-
Zaktualizowano przez—Nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację—Konkretna sekcja agenta AI, w której dokonano zmiany.
-
Opis—Dodatkowe informacje o zmianie.
Możesz wyszukiwać konkretny dziennik audytu, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowano przez, Zmień lokalizację i Opis . Możesz sortować dzienniki na podstawie pól Zaktualizowano o i Zaktualizowano według .
Wyświetl wydajność agenta Autonomous AI za pomocą analizy
Sekcja analityki agenta AI zapewnia graficzną reprezentację kluczowych wskaźników pozwalających ocenić wydajność i skuteczność agenta AI. Aby wygenerować analizę agenta Autonomous AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu.
- W lewym panelu nawigacyjnym kliknij Analiza. Przegląd wydajności agenta AI jest dostępny zarówno w formie tabeli, jak i w formie graficznej.
W pierwszej sekcji wyświetlane są następujące statystyki dotyczące sesji i wiadomości dla agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez ingerencji człowieka.
- Łączna liczba przekazań agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom ludzkim.
- Średnia liczba sesji dziennych.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości od ludzi i agentów AI) oraz informacja, ile z nich pochodziło od użytkowników.
- Średnia liczba wiadomości dziennie.
Druga sekcja wyświetla statystyki użytkowników. Podaje liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej liczbie użytkowników dziennie.
Trzecia sekcja wyświetla odpowiedzi agentów AI i przekazania agentów.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . Możesz utworzyć do 100 agentów AI, w tym zarówno typów skryptowych, jak i autonomicznych. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. System udostępnia domyślne odpowiedzi warunkowe dla kanału sieci Web, których można używać do interakcji z klientami. Ponadto można użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. Nie można usunąć odpowiedzi domyślnych ani kanału sieci Web. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka można opcjonalnie dodać odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typów odpowiedzi
W Projektancie odpowiedzi można skonfigurować odpowiedzi specyficzne dla kanału dla intencji. Więcej informacji na temat tworzenia odpowiedzi znajdziesz w sekcji Tworzenie odpowiedzi .
Więcej szczegółów znajdziesz w poniższej sekcji:
Skonfiguruj typ odpowiedzi tekstowej
Możesz skonfigurować wiadomości tekstowe jako odpowiedzi dla wszystkich kanałów. Aby dodać typ odpowiedzi tekstowej dla wybranego kanału (domyślny lub niestandardowy), wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Dla wybranego kanału wybierz Tekst typ odpowiedzi. |
| 2 |
Wpisz wiadomość tekstową w polu tekstowym Wariant . Możesz dostosować odpowiedzi agentów, korzystając ze zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od klientów podczas rozmowy. Możesz również wpisać
${ , aby wybrać wymaganą zmienną w polu tekstowym. |
| 3 |
Aby dodać wiele wariantów, kliknij Dodaj wariant i wprowadź wiadomość tekstową. |
| 4 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfiguruj typ odpowiedzi karuzeli
Możesz skonfigurować odpowiedzi karuzelowe dla kanałów internetowych (domyślnie) i Messenger. Każda odpowiedź karuzeli może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski. Wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Aby wybrać kanał, kliknij Karuzelę w prawym panelu. Pojawia się bogata karta karuzeli. |
| 2 |
Kliknij Konfiguruj , aby wyświetlić lub edytować adres URL obrazu. Domyślnie system wyświetla adres URL obrazu. |
| 3 |
Wprowadź Tytuł i Opis (opcjonalnie) karty. |
| 4 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI i wywołać odpowiednią odpowiedź dla intencji, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. |
| 5 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Skonfiguruj typ odpowiedzi szybkiej odpowiedzi
Możesz skonfigurować szybkie odpowiedzi dla kanałów internetowych (domyślne), SMS, Messenger, Apple Messages for Business i RCS. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Aby wybrać kanał, kliknij Szybka odpowiedź w prawym panelu. |
| 2 |
Wprowadź szybką odpowiedź dotyczącą intencji. |
| 3 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. Wybierz typ przycisku Tekst , a następnie wprowadź tekst i ładunek/identyfikator. Kliknij Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź tekstową. Aby przekierować adres URL, wybierz typ przycisku URL (dotyczy tylko czatu internetowego), wprowadź tekst i adres URL, a następnie kliknij Gotowe. |
| 4 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. Częściowe dopasowanie ma miejsce, gdy nie ma pewności co do zapytań przychodzących od użytkowników. Agent AI odpowiada, podając intencje zbliżone do zapytania użytkownika w formie opcji. Częściowo dopasowane odpowiedzi są wyświetlane w Internecie. |
Konfiguruj typ odpowiedzi obrazu
Możesz skonfigurować odpowiedzi obrazkowe dla kanałów internetowych (domyślnie), Messenger i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Aby wybrać kanał, kliknij Obraz w prawym panelu. Karta obrazu wyświetlana jest z domyślnymi konfiguracjami. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL obrazu. |
| 3 |
Wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 4 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Skonfiguruj typ odpowiedzi wideo
Możesz skonfigurować odpowiedzi wideo dla kanałów internetowych (domyślnie), Messenger i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Aby zobaczyć wybrany kanał, kliknij Wideo w prawym panelu. Karta graficzna wyświetlana jest z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL filmu. |
| 3 |
Wybierz żądany typ wideo (mp4). |
| 4 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfiguruj typ odpowiedzi audio
Możesz skonfigurować odpowiedzi audio dla witryny internetowej (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Aby wybrać kanał, kliknij Audio w prawym panelu. Karta dźwiękowa wyświetlana jest z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL pliku audio. |
| 3 |
Wybierz typ pliku audio (mp3 lub aac). |
| 4 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Skonfiguruj typ odpowiedzi pliku
Możesz skonfigurować plik jako odpowiedź dla kanałów internetowych (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Aby wybrać kanał, kliknij Plik w prawym panelu. Wyświetla się karta Plik. |
| 2 |
Wprowadź adres URL pliku. |
| 3 |
Wybierz typ pliku. Obsługiwane typy plików to .html, .pdf, zwykły tekst, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 i .aac. |
| 4 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Skonfiguruj typ odpowiedzi przycisku odpowiedzi
Możesz skonfigurować odpowiedzi przycisku odpowiedzi dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij przycisk Odpowiedz w prawym panelu. |
| 2 |
Skonfiguruj szczegóły nagłówka (opcjonalnie). |
| 3 |
Wprowadź tekst główny. To pole może zawierać maksymalnie 1024 znaki. |
| 4 |
Wprowadź tekst stopki (opcjonalnie). To pole może zawierać maksymalnie 60 znaków. |
| 5 |
Aby dodać nowy przycisk odpowiedzi, kliknij Dodaj przycisk, wprowadź tekst i ładunek, a następnie kliknij Gotowe Możesz skonfigurować maksymalnie trzy przyciski odpowiedzi (ograniczające się do 20 znaków). |
| 6 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Skonfiguruj typ odpowiedzi na wiadomości listy
Możesz skonfigurować wiadomości listy jako odpowiedzi na kanał WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij Lista wiadomości w prawym panelu. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfiguruj typ odpowiedzi listy numerowanej
Możesz skonfigurować listę numerowaną jako odpowiedź na kanał WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij Listę numerowaną w prawym panelu. |
| 2 |
Edytuj podany tekst domyślny. |
| 3 |
Kliknij +Dodaj element listy. |
| 4 |
W obszarze typu przycisku Tekst skonfiguruj następujące opcje: |
| 5 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfiguruj typ odpowiedzi selektora listy
Można skonfigurować odpowiedzi selektora listy dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij selektor listy w prawym panelu. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Aby dodać nową sekcję listy, kliknij Dodaj sekcję listy. |
| 5 |
Trzask Tworzyć aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi selektora czasu
Można skonfigurować odpowiedzi selektora czasu dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Trzask Wybór timera w prawym panelu. Przejdź do Konfiguracja zakładkę i skonfiguruj następujące elementy: |
| 2 |
Przejdź do Szczegóły wydarzenia zakładka i konfiguracja: |
| 3 |
Trzask Tworzyć aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie odpowiedzi multimedialnej
Możesz skonfigurować odpowiedzi multimedialne dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Trzask Głoska bezdźwięczna w prawym panelu. |
| 2 |
Wprowadź tekst. |
| 3 |
Wybierz typ medium i wprowadź adres URL. |
| 4 |
Aby dodać więcej załączników, kliknij Dodaj załączniki. |
| 5 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Skonfiguruj typ odpowiedzi bogatego łącza
Możesz skonfigurować rozbudowane odpowiedzi w postaci linków dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij Rich Link w prawym panelu. |
| 2 |
Wprowadź adres URL obrazu i wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 3 |
Wprowadź adres URL witryny, na którą chcesz dokonać przekierowania. |
| 4 |
Wprowadź tytuł adresu URL filmu lub obrazu. |
| 5 |
Wprowadź adres URL filmu obsługującego protokół MIME i wybierz typ (wideo/mp4). |
| 6 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi formularza
Możesz skonfigurować odpowiedzi formularza dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij Formularz w prawym panelu. |
| 2 |
Wprowadź formularz w formacie JSON. Każdy plik JSON zawiera informacje o stronach, które stanowią część formularza z dostosowaniami. Strony mogą być różnego typu:
Ustrukturyzowane metadane treści umożliwiają użytkownikowi określenie stron formularza i jego układu wizualnego. Ten szablon składa się z dwóch sekcji:
Kliknij Pobierz przykładowy plik JSON , aby pobrać przykładowy plik JSON i zapoznać się ze strukturą formularza. Więcej informacji znajdziesz w oficjalnej dokumentacji firmy Apple . |
Konfigurowanie niestandardowych typów odpowiedzi na zdarzenia
Można skonfigurować zdarzenia niestandardowe jako odpowiedzi na kanał głosowy. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij Wydarzenia niestandardowe w prawym panelu. |
| 2 |
Wprowadź nazwę zdarzenia przychodzącego, które odbiera agent AI. |
| 3 |
W ustawieniach głosu skonfiguruj następujące ustawienia, które mają zostać dodane do każdej odpowiedzi agenta: |
| 4 |
Kliknij Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. Aby skonfigurować zdarzenia niestandardowe dla skryptowanego agenta AI, zapoznaj się z artykułem Konfigurowanie zdarzeń niestandardowych .
|
Konfigurowanie przekazywania agentów
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowego agenta AI.
| 1 |
Na Pulpicie kliknij utworzonego przez siebie agenta sztucznej inteligencji ze skryptem. |
| 2 |
Przejdź do i włącz lub wyłącz wymagane ustawienia: |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Następne czynności
Skonfiguruj język i głos
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla danego języka, aby skryptowy agent AI obsługiwał interakcje z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowego agenta AI.
| 1 |
Na stronie konfiguracji agenta AI przejdź do patka. Domyślny język i głos to angielski. Aby zapoznać się z innymi obsługiwanymi językami i głosami, zobacz Obsługiwane języki i głosy artykuł. |
| 2 |
Aby dodać więcej języków do agenta AI, kliknij +Dodaj język. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej i kliknij Dodać. |
| 4 |
Trzask Dodaj języki. Nowo dodany język pojawia się w Język zakładka z Włączony przełącznik domyślnie ustawiony na 'włączony'. Dodanie więcej niż jednego języka umożliwia Polimeryzacja wielojęzyczny model w zaawansowanych ustawieniach AI Engine. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z Nazwa głosu lista rozwijana. Dostępne głosy wyświetlają się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 6 |
Aby ustawić żądany język i głos jako domyślne dla agenta AI, kliknij Ustaw jako domyślne pod Sterownica kolumna. Nie możesz usunąć domyślnego języka i głosu, ale możesz je zmienić według potrzeb. Zmiana domyślnego języka może mieć wpływ na odpowiedzi, intencje, selekcję, testowanie i podgląd treści. |
Konfigurowanie realizacji
Możesz skonfigurować realizację skryptowanych agentów AI w celu interakcji z systemami zewnętrznymi oraz pobierania, aktualizowania lub przechowywania danych za pośrednictwem interfejsów API. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z artykułem Konfigurowanie realizacji dla agentów AI korzystających ze skryptów .
Podgląd Twojego skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio pozwala na podgląd agentów AI w trakcie i po zakończeniu tworzenia. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi na odpowiednie zapytania wejściowe. Możesz wyświetlić podgląd swojego skryptowanego agenta AI na następujące sposoby:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dla dowolnego agenta AI poprzez kliknięcie karty agenta AI lub przycisku Edytuj na karcie agenta AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawia się widżet w kształcie głowy czatu. Dzięki temu możesz łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawia się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak reaguje agent AI, i upewnić się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio reagować. Możesz również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając opcję z listy dostępnych opcji.
Aby uzyskać lepszy widok, można zmaksymalizować widżet podglądu. Możesz także podać informacje o kliencie i zainicjować wiele pokojów, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Opublikuj swojego skryptowanego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz go opublikować, aby udostępnić go użytkownikom.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowego agenta AI.
| 1 |
Na stronie konfiguracji agenta AI kliknij Publikuj. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij Publikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Więcej informacji znajdziesz w sekcji Historia. |
Wspólne sekcje zarządzania dla skryptowanego agenta AI
Poniższe sekcje pojawiają się na lewym panelu strony konfiguracji agenta AI:
Testuj skryptowanego agenta
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i identyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI za pomocą jednego kliknięcia. Można:
- Łatwe tworzenie i uruchamianie kompleksowego zestawu przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Możesz zdefiniować testy, wykonując następujące kroki:
- Zaloguj się na platformie Webex AI Agent Studio.
- Na Pulpicie kliknij utworzonego przez siebie agenta sztucznej inteligencji ze skryptem.
- Kliknij Testowanie w lewym panelu. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy posiadający następujące parametry:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowa wiadomość przedstawiająca typy zapytań i poleceń, jakie użytkownicy będą wysyłać do Twojego agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym komunikujesz się z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma zostać wyświetlona w odpowiedzi na konkretną wiadomość użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiednią intencję, ta kolumna zawiera inteligentną funkcję automatycznego uzupełniania. Podczas wpisywania tekstu system sugeruje pasujące intencje na podstawie dotychczas wpisanego tekstu. |
| Zresetuj poprzedni kontekst | Zaznacz pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu tej opcji każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, co zapobiega zakłóceniom wynikającym z poprzednich interakcji lub zapisanych danych. |
| Uwzględnij częściowe dopasowania | Włącz tę opcję, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo pokrywają się z rzeczywistą odpowiedzią. |
| Importuj z CSV | Importuj przypadki testowe z pliku rozdzielonego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną nadpisane. |
| Eksportuj do CSV | Eksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielonego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz tę opcję, aby symulować przychodzące wywołania zwrotne i testować zachowanie przepływu bez konieczności wykonywania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Zaznacz pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że intencja musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma zostać aktywowany po wykonaniu wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu wywołania zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach), w którym agent AI czeka na odpowiedź zwrotną, zanim uzna, że połączenie zwrotne przekroczyło limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowe przekroczenie limitu czasu. |
Wykonaj testy
Na Wykonanie zakładka, kliknij Wykonaj wybrane testy aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Można również wykonywać przypadki testowe z Przypadki testowe patka.
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Przeszedł, Zaliczone z częściowym dopasowaniem, Przegrany, Aż do) na wstążce podsumowania. Filtruje listę przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te, które odpowiadają wybranemu wynikowi.
Ten identyfikator sesji powiązane z każdym przypadkiem testowym są wyświetlane w wynikach. Dzięki temu można szybko porównywać przypadki testowe i przeglądać szczegóły transakcji. Aby to wykonać, wybierz Szczegóły transakcji opcja w Akcje kolumna.
Historia wykonania
Na Historia Karta, umożliwia dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij Pobierać ikona z Akcje kolumna umożliwiająca eksport wykonanych danych testowych jako plik CSV w celu przeprowadzenia analizy offline lub utworzenia raportu.
- Przejrzyj konkretne ustawienia silnika i algorytmu używane przy każdym wykonaniu przypadku testowego. Informacje te pomagają programistom optymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić zaawansowane ustawienia konfiguracji algorytmu używane dla konkretnego silnika szkoleniowego, kliknij Informacje ikona obok nazwy silnika treningowego. Zapewnia wgląd w parametry i ustawienia, które miały wpływ na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetl sesje agentów
Ten Sesje Sekcja ta zawiera kompleksowy zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja obejmuje szczegółową historię wymienionych wiadomości. Dane sesji można eksportować jako plik CSV w celu przeprowadzenia analizy i audytu w trybie offline. Użyj tych danych, aby przeanalizować interakcje użytkowników, zidentyfikować obszary wymagające udoskonalenia i udoskonalić odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zbiory danych poprzez wyświetlanie wyników na stronach. Możesz użyć Doprecyzuj wyniki sekcja umożliwiająca filtrowanie i sortowanie sesji na podstawie różnych kryteriów. Każdy wiersz tabeli wyświetla najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, na którym nastąpiła interakcja (na przykład czat, rozmowa głosowa).
- Identyfikator sesji —Unikalny identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta —Unikalny identyfikator użytkownika.
- Wiadomości —Liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o—Ostatnia aktualizacja czasu systemowego.
- Metadane—Dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta—zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, które przekazujemy agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie rozmowy agentowi, wyświetlana jest ikona słuchawki, wskazująca na przekazanie rozmowy agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Zgłoszono na nie — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje z głosami na nie.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów na nie. Odszyfrowanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Wyświetl szczegóły sesji w skrypcie agenta AI
Kliknij sesję w odpowiednim wierszu, aby wyświetlić szczegóły poszczególnych sesji.
Karta Informacje o transakcji zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez Ciebie w trakcie sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Prezentuje chronologiczny porządek wiadomości, zapewniając kontekst interakcji.
Sekcja Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Oznacza poziom pewności związany z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę slotów powiązanych ze zidentyfikowaną intencją. Kliknij pole, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie, w jaki system wyodrębnia ją z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane jednostki zawiera listę jednostek, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy je z aktywną intencją konsumenta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje, które agent AI zidentyfikował w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera informacje na temat podstawowych procesów, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto podział wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — przedstawia zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
Wyświetlane są następujące Inne informacje :
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu ich przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca usługi wykrywania języka — dostawca oferujący technologię umożliwiającą automatyczne rozpoznawanie języka danego tekstu.
- Wykryto język— Język wykryty przez technologię.
- Przekazanie agenta—wskazuje, czy podczas sesji nastąpiło przekazanie agenta. Zaznacz pole wyboru Przekazanie agenta według reguł , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI.
- Warunek odpowiedzi— wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Silnik NLU AI — identyfikuje silnik NLU AI używany do przetwarzania zapytania klienta.
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu w postaci wektorów liczbowych.
- Minimalny próg wyników— wyświetla minimalny próg wyników.
- Różnica częściowego wyniku dopasowania — częściowa różnica wyniku dopasowania skonfigurowana w ustawieniach Przekazywanie i wnioskowanie . Na podstawie tych wartości system ustala, czy zapytanie wykracza poza zakres, czy też wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania powiązanych ze konkretnym identyfikatorem transakcji. Zaawansowane dzienniki są zazwyczaj przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON, korzystając z opcji pobierania.
Wyświetl historię wersji i dzienniki zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub aktualizujesz intencje lub encje, system ponownie szkoli Twojego skryptowanego agenta AI, aby był na bieżąco. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj swojego agenta AI, aby upewnić się co do dokładności i skuteczności. Za każdym razem, gdy publikujesz skryptowanego agenta AI, jego wersja jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji , gdzie możesz przeglądać wszystkie wersje skryptowanego agenta AI.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji wprowadzonych do agentów:
- Śledź datę opublikowania, historię wersji i wprowadzone zmiany w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz silnik AI użyty w każdej opublikowanej wersji wraz z jego ustawieniami. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło od przygotowania każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, jednostek, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian .
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię szkoleń — Śledź, kiedy trenowałeś korpus i jakie zmiany wprowadziłeś.
- Porównaj silniki szkoleniowe —Przeanalizuj silniki treningowe używane w różnych iteracjach i odpowiadające im czasy trwania treningu.
- Śledź zmiany —Monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi i selekcji.
- Powrót do poprzednich wersji — W razie potrzeby można łatwo powrócić do starszego zestawu treningowego.
Dzienniki zmian
Ten Dzienniki zmian Sekcja ta zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych do Twojego skryptowanego agenta AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do Panel i kliknij agenta AI, którego utworzyłeś.
- Kliknij Historia wersji zakładka, aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij Dzienniki zmian aby zobaczyć szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o —Data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez —Użytkownik, który dokonał zmiany.
- Zmień lokalizację — Sekcja agenta AI, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Korpus, Intencja i Odpowiedź).
- Opis —Dodatkowe szczegóły dotyczące zmiany.
-
Użyj
Zaktualizowano przezIZmień lokalizacjęopcje wyszukiwania umożliwiające odnalezienie konkretnych wpisów w dzienniku zmian. -
Ten Historia wersji Karta wyświetla maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetl wybrane szczegóły agenta
System dodaje wiadomości do Kuratorstwo konsola na podstawie następujących kryteriów:
- Wiadomości zapasowe —Gdy agent AI nie zrozumie Twojej wiadomości i uruchomi intencję zapasową.
- Wiadomości z głosami na nie —Wiadomości, które użytkownicy ocenili negatywnie podczas podglądów agentów AI.
- Przekazanie agenta—Wiadomości powodujące przekazanie agenta ludzkiego ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — Wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z sesji lub danych pokoju.
- Niski poziom zaufania — wiadomości, których wynik zaufania mieści się w określonym progu niskiego zaufania.
- Częściowe dopasowanie — wiadomości, w przypadku których agent AI nie mógł określić właściwej intencji lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Karta Problemy umożliwia przeglądanie i rozwiązywanie wiadomości oznaczonych do uporządkowania. Dostępne opcje:
- Podejmij decyzję o rozwiązaniu lub zignorowaniu problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Przeanalizuj oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszelkie dołączone media.
Jeżeli w zapleczu włączona jest Zaawansowana ochrona danych , system udziela dostępu do odszyfrowanych danych na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany zamiar.
-
Dodaj do nowej intencji — użyj opcji Dodaj do nowej intencji , aby utworzyć nową intencję bezpośrednio z Konsoli kuratorskiej.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z Konsoli kuratorskiej.
- Nie można łączyć się z domyślnymi intencjami (wiadomością powitalną, wiadomością zapasową, częściowym dopasowaniem).
- W przypadku skryptowanego agenta AI wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz wszystkie istotne elementy.
- Po wprowadzeniu zmian system ponownie szkoli agenta AI, aby mieć pewność, że jego odpowiedzi uwzględniają nową wiedzę.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby zapewnić efektywne zarządzanie.
Karta Rozwiązane wyświetla wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącą intencją, utworzyliśmy nową intencję, czy zignorowaliśmy ją. Jeśli zobaczysz odpowiedzi, które Ci się nie podobają i których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuratorskiej.
Aby dodać problemy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź—Zlokalizuj wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź status selekcji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w Konsoli selekcji, system wyświetla przełącznik
Status selekcji. - Przełącz flagę — włącz przełącznik
Status selekcji, aby dodać wypowiedź do Konsoli selekcji w celu przeglądu i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w Konsoli kuratorskiej, wygląd przełącznika zmienia się, pokazując jego status.
Przeglądaj wydajność swojego skryptowanego agenta AI za pomocą Analytics
Sekcja Analiza zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników umożliwiających ocenę wydajności i skuteczności agenta AI. Kluczowe wskaźniki podzielone są na cztery sekcje reprezentowane przez karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuratorowanie.
Na stronie Analityka możesz wybrać agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić analizę. Możesz dostosować widok analizy, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne za ostatni miesiąc dla wszystkich kanałów, przy czym każdy dzień stanowi punkt danych.
Omówienie
W przeglądzie zawarto kluczowe wskaźniki i wykresy, które zapewniają deweloperom obraz ogólnego wykorzystania i wydajności agenta AI.
- Z Pulpituwybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym panelu nawigacyjnym kliknij Analiza. Przegląd wydajności agenta AI jest dostępny zarówno w formie tabeli, jak i w formie graficznej.
Sesje i wiadomości
Pierwsza sekcja przeglądu wyświetla następujące statystyki dotyczące sesji i wiadomości dla agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez ingerencji człowieka.
- Łączna liczba przekazań agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom ludzkim.
- Średnia liczba sesji dziennych
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości od ludzi i agentów AI) oraz informacja, ile z nich pochodziło od użytkowników.
- Średnia liczba wiadomości dziennie
Następnie system wyświetla graficzną reprezentację sesji (ułożone w stosy kolumny przedstawiające sesje obsłużone przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki użytkowników agenta AI. Podaje liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej liczbie użytkowników dziennie. Następnie wyświetlany jest wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki, w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na pytania użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział między odpowiedziami, gdzie agent AI:
- Zidentyfikowano zamiar użytkownika.
- Odpowiedziano wiadomością zapasową.
- Odpowiedziano częściową wiadomością o dopasowaniu.
- Poinformowano użytkownika o przekazaniu agenta.
Te same dane są agregowane na wykresie kołowym, a wykres obszarowy przedstawia informacje na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa przedstawia „stan” korpusu agentów AI. Zaleca się, aby deweloperzy skonfigurowali co najmniej 20 wypowiedzi szkoleniowych dla każdej intencji w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, których kolor i rozmiar wskazują ilość danych treningowych. Im intencja jest bliższa kolorowi białemu, tym więcej danych treningowych potrzebuje, aby zwiększyć dokładność działania agenta AI.
Odpowiedzi
W tej sekcji znajdziesz szczegółowy opis tego, o co pytają klienci i jak często to robią. Przedstawia graficznie najpopularniejsze intencje agentów AI dotyczące odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI dotyczące wykonywania działań.
W tej sekcji znajdziesz szczegółowy przegląd zapytań klientów i częstotliwości ich pojawiania się. Wizualnie prezentuje najpopularniejsze intencje i typy odpowiedzi, których agenci AI używają do rozwiązywania zapytań klientów.
Kuratorstwo
W tej sekcji wizualnie podsumowano liczbę problemów związanych z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów AI.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik Records.json wywołań agenta AI z rekordów połączeń agenta AI. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Records.json wywołań agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI Agent Outcome Distribution.json ze strony AI Agent Outcome Distribution. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Distribution.json wyników agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent
Webex AI Agent to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludzkimi agentami. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Możliwości Webex AI Agent
- Dokładne i terminowe odpowiedzi — precyzyjne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
- Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań lub danych wejściowych klientów.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Lepsza obsługa klienta — zapewnia klientom konwersacyjne środowisko w czasie rzeczywistym.
-
Spersonalizowane interakcje — dostosowuje reakcje do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
-
Skalowalność i wydajność — Obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności angażowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i obniżenia kosztów operacyjnych.
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | funkcjonalność, | Opis | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka. |
Wykonywanie czynności |
Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Zautomatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania. |
|
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. |
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania | ||
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie ze wstępnie zdefiniowanym zestawem reguł i instrukcji. |
Wykonywanie czynności |
Agenci ze skryptami mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i ustrukturyzowane. |
Skryptowani agenci AI do wykonywania działań |
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci ze skryptami mogą odpowiadać na pytania na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. |
Skryptowani agenci AI do odpowiadania na pytania |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mogą być stosowani do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci mogą być wykorzystywani do obsługi klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i rozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
-
Analiza danych — Autonomiczni agenci mogą służyć do analizowania dużych zbiorów danych i wydobywania cennych informacji.
-
Automatyzacja procesów — zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci mogą być wykorzystywani do automatyzacji powtarzalnych zadań, poprawy wydajności i zmniejszenia liczby błędów.
-
Zarządzanie wiedzą — Autonomiczni agenci mogą być wykorzystywani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
-
Jeśli jesteś już klientem Webex Contact Center, upewnij się, że są spełnione następujące wymagania wstępne:
-
Webex dzierżawy Contact Center 2.0.
-
Aplikacja Webex Connect jest aprowizowana dla dzierżawy.
-
Platforma multimediów głosowych to platforma medialna nowej generacji.
-
-
Jeśli nie masz dzierżawy Webex Contact Center, skontaktuj się ze swoim partnerem, aby zainicjować Webex wersję próbną centrum kontaktowego z platformą multimedialną nowej generacji.
-
Administratorzy mogą poprosić Webex piaskownicę programisty centrum kontaktowego o wypróbowanie agentów AI.
Włączanie funkcji
Ta funkcja jest obecnie w fazie beta. Klienci mogą zarejestrować się w tej funkcji w portalu Webex beta wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów AI.
-
Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko oskryptowana funkcjonalność agenta AI.
-
Agenci autonomiczni są dostępni tylko dla wybranych klientów. Wnioski można składać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail# ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu niezależni agenci zostaną udostępnieni oprócz agentów skryptowych dla dzierżawy.
Dostęp Webex agenta AI
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent. Można to zrobić w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Centrum sterowania, używając adresu URL https://admin.webex.com.
- W sekcji Usługi okienka nawigacji wybierz pozycję Contact Center.From the Services section of the navigation pane, choose Contact Center.
- W obszarze Szybkie łącza w prawym okienku przejdź do sekcji pakietu Contact Center.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy na platformie Webex AI Agent. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — zawiera listę wstępnie utworzonych raportów agentów AI różnych typów. Raporty można generować lub planować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika agenta AI Webex w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty wyświetlające podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowaną, ostatnio zaktualizowaną, oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI Agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zapoznaj się z następującymi sekcjami:
Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI
Wstępnie utworzonego agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij, aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę agenta AI Webex i jest dostępny w pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtruj według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazą wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla autonomicznych agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Autonomiczni agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Agenci AI szkolą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:
- Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Zostanie wyświetlona strona Bazy wiedzy.
- Bazę wiedzy można znaleźć na podstawie następujących kryteriów:
- Nazwa bazy wiedzy
- Rodzaj bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
- Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
- Można również utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agentów AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agentów AI
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. |
| 2 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij przycisk +Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. |
| 3 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: |
| 4 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy z podaną nazwą. |
| 5 |
Na karcie Pliki : |
| 6 |
Na karcie Dokumenty : |
| 7 |
Przejdź do karty Informacje . Można wyświetlać i śledzić szczegóły przekazanych plików i utworzonych dokumentów. Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować pliki bazy wiedzy. W razie potrzeby zmień nazwę pliku. Można również usunąć istniejące pliki i dodać nowe.
Kliknij ikonę Usuń , aby całkowicie usunąć bazę wiedzy.
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI w celu odpowiadania na pytania.
Konfigurowanie autonomicznych agentów AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów. W tej sekcji przedstawiono dwie podstawowe możliwości autonomicznego agenta AI.
Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań
Autonomiczni agenci AI mogą wykonywać różne zadania, w tym:
-
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
-
Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
-
Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Przefiltruj typ agenta AI jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Wykonaj czynności. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do wykonywania działań został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i działać zgodnie z nimi. Na przykład w restauracji istnieje potrzeba automatyzacji przyjmowania zamówień na żywność online. Aby wykonać to zadanie, można utworzyć autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
Autonomiczny agent AI do wykonywania działań działa na następujących blokach konstrukcyjnych:
-
Działanie — funkcja, która umożliwia agentowi AI łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji. Zdefiniuj jednostki wejściowe jako część wypełniania szczeliny.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie ukończyć zadanie.
| 1 |
Na karcie Działanie kliknij + Nowa akcja. |
| 2 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować gniazda lub gniazda i zdefiniować realizację w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
Jednostki wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON encje muszą być zdefiniowane w ustrukturyzowanym formacie JSON.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Dla większej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, a także zgodny z instrukcjami agenta i opisem działania.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — pole wzorca jest używane w przypadku typów znaków w celu określenia wyrażenia regularnego, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to szczególnie przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że powinno być obsługiwane w bezpieczny sposób).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Definiowanie realizacji
| 1 |
Zdefiniuj szczegóły realizacji dla wdrożenia agenta AI w centrum kontaktów. Podaj następujące informacje: |
| 2 |
Skonfiguruj jednostki wyjściowe w taki sposób, aby agent AI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu. |
| 3 |
Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij + Nowa encja wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Można również użyć pliku JSON, aby dodać jednostki wyjściowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie encji za pomocą edytora JSON . |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych. |
| 5 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
| 6 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których agent musi:
-
Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
-
Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta AI.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do karty Baza wiedzy. |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI
Można wyświetlić szczegóły sesji i historii każdego utworzonego autonomicznego agenta AI. Strona Sesje wyświetla szczegóły sesji nawiązanych z constomers. Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizy i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
- Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i należy ją odszyfrować. Musisz mieć uprawnienia, aby odszyfrować sesję. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, dostęp do dowolnej sesji można uzyskać za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Ta funkcja ma jednak zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
- Dzienniki inspekcji — kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
- Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Dzienniki audytu
Karta Dzienniki audytu śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki inspekcji są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki inspekcji . Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
- Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
- Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
- Pole — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Pole iOpis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Historia modelu
Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Za każdym razem, gdy publikujesz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, wersja autonomicznego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia modelu. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia modelu.
- Opis modelu — krótki opis wersji agenta AI.
- AI Engine — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
- Zaktualizowano dnia — data i godzina utworzenia wersji.
- Działania — umożliwia wykonanie następujących czynności na agencie AI:
- Wczytaj — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI w momencie tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można uruchomić z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby uruchomić podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby ją otworzyć. Przycisk Podgląd jest zawsze widoczny w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, którego można użyć do łatwego ponownego uruchomienia trybu podglądu.
Webex AI Agent udostępnia również opcję podglądu z możliwością udostępniania. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić testerom lub klientom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu zostanie otwarty w prawej dolnej części ekranu. Użytkownicy mogą dostarczyć wypowiedź (lub sekwencję wypowiedzi), dla której należy sprawdzić odpowiedź agenta AI. Ta funkcja umożliwia deweloperowi upewnienie się, że agent AI reaguje zgodnie z oczekiwaniami.
Widżet podglądu można zmaksymalizować. Dostępne są inne przydatne funkcje, takie jak dostarczanie informacji o konsumentach i inicjowanie wielu pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia programistom agentów AI udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie łącze skopiowanego podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Programiści mogą szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w linku podglądu. Dwie główne dostosowania to:
- Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru brandColor do łącza. Użytkownicy mogą definiować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub używać szesnastkowego kodu kolorów.
-
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Domyślnie ma wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false.
Przykładowy link podglądu z tymi parametrami:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.
Podgląd głosowy
Autonomous AI Agent do odpowiadania na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- Przejdź do .
- Z listy rozwijanej AI Engine wybierz Vega.
- Kliknij Zapisz zmiany.
Przycisk Podgląd zostanie zaktualizowany o ikonę mikrofonu do podglądu głosowego. Kliknij przycisk Podgląd . Zostanie wyświetlony widżet podglądu głosu:
Aby korzystać z tej funkcji, użytkownik musi włączyć dostęp do mikrofonu.
Widżet podglądu głosu udostępnia użytkownikom następujące funkcje:
- Start , aby rozpocząć podgląd.
- Transkrypcja na żywo Podczas trwania podglądu głosu w widżecie wyświetlana jest transkrypcja rozmowy na żywo.
- Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
- Wyciszenie , aby wyciszyć.
Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics
Sekcja Analiza agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów SI i ich przekazania
Konfigurowanie skryptowanego agenta AI
W tej sekcji opisano, jak skonfigurować agentów AI ze skryptami i zarządzać nimi Webex na platformie agentów AI, aby zapewniali dokładne odpowiedzi na zapytania użytkowników i efektywnie wykonywali zautomatyzowane zadania.
Skryptowy agent AI do wykonywania zadań
Skryptowany agent AI rozszerza możliwości budowania agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent. Skryptowany agent AI umożliwia wieloetapowe rozmowy, w których może uzyskać odpowiednie dane od klientów w celu wykonania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI utwórz nowego agenta AI od podstaw. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij Rozpocznij od zera , a następnie Dalej . |
| 5 |
W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij przycisk Wykonaj akcje. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Skryptowany agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Po utworzeniu agenta AI możesz tworzyć encje , dodawaćintencje i definiować odpowiedzi.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Dashboard (Pulpit nawigacyjny) wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie encjami
Podmioty są budulcem rozmów. Są to podstawowe elementy, które Agenci AI wydobywają z wypowiedzi użytkowników. Reprezentują one określone informacje, takie jak nazwy produktów, daty, ilości lub inne znaczące grupy słów. Skutecznie identyfikując i wyodrębniając podmioty, agenci AI mogą lepiej zrozumieć intencje użytkowników i zapewnić dokładniejsze i trafniejsze odpowiedzi.
Typy encji
Webex AI Agents oferuje 11 wstępnie utworzonych typów encji do przechwytywania różnych typów danych użytkownika. Można również utworzyć dowolną z następujących encji niestandardowych.
Encje niestandardowe
Encje te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla przypadku użycia. Są one używane do rzeczy, które nie są objęte jednostkami systemowymi.
-
Lista niestandardowa — zdefiniuj listy oczekiwanych ciągów w celu przechwytywania określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi encjami. Do każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowa encja rozmiaru pizzy.
-
Wyrażenie regularne — użyj wyrażeń regularnych do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiednich danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład
123-123-8789). -
Cyfry — rejestrują dane wejściowe numeryczne o stałej długości z dużą dokładnością, szczególnie w przypadku interakcji głosowych. W interakcjach niegłosowych jest używany jako alternatywa dla typów encji niestandardowych i wyrażeń regularnych. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięć.
-
Alfanumeryczny — przechwytuje kombinacje liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno głosowych, jak i niegłosowych danych wejściowych.
-
Dowolna forma — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub zweryfikowania.
-
Mapa lokalizacji (WhatsApp) – wyodrębnij dane o lokalizacji udostępnione przez Ciebie na kanale WhatsApp.
Encje systemowe
| Nazwa encji | Opis | Przykładowe dane wejściowe | Przykładowe dane wyjściowe |
|---|---|---|---|
| Data | Analizuje daty w języku naturalnym do standardowego formatu daty | "Lipiec przyszłego roku" | 01/07/2020 |
| Godzina | Analizuje czas w języku naturalnym do standardowego formatu godziny | 5 wieczorem | 17:00 |
| Wykrywa adresy e-mail | Napisz do mnie na info@cisco.com | info@cisco.com | |
| Numer telefonu | Wykrywa wspólny numer telefonu | Zadzwoń do mnie na 9876543210 | 9876543210 |
| Jednostki monetarne | Analizuje walutę i kwotę | Chcę 20$ | 20$ |
| Porządkowych | Wykrywa liczbę porządkową | Czwarta na dziesięć osób | 4. |
| Kardynał | Wykrywa liczbę kardynalną | Czwarta na dziesięć osób | 10 |
| Geolokalizacja | Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.) | Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie w Wielkiej Brytanii | Londyn, Wielka Brytania |
| Nazwiska osób | Wykrywa nazwy pospolite | Bill Gates z firmy Microsoft | Bill Gates |
| Ilość | Identyfikuje pomiary, według wagi lub odległości | Jesteśmy 5 km od Paryża | 5km |
| Czas trwania | Identyfikuje przedziały czasu | 1 tydzień urlopu | 1 tydzień |
Utworzone encje można edytować na karcie encji. Połączenie encji z intencją powoduje dodanie adnotacji do wypowiedzi wykrytych podczas ich dodawania.
Role encji
Gdy jednostka musi być zbierana wiele razy w ramach jednego zamiaru, role encji stają się niezbędne. Przypisując różne role do tej samej encji, możesz pomóc agentowi AI w dokładniejszym zrozumieniu i przetwarzaniu danych wejściowych użytkownika.
Na przykład, aby zarezerwować lot z przerwą, można utworzyć jednostkę Port lotniczy z trzema rolami: początkiem, miejscem docelowym i przesiadką. Adnotując wypowiedzi szkoleniowe z tymi rolami, agent AI może nauczyć się oczekiwanych wzorców i bezproblemowo obsługiwać złożone prośby o rezerwację.
Role encji są obsługiwane tylko dla Mindmeld (encje niestandardowe i systemowe) i Rasa (tylko encje niestandardowe), administratorzy muszą zaznaczyć pole wyboru Role encji w ustawieniach zaawansowanych okna dialogowego selektora aparatu NLU.
Administratorzy nie mogą przełączać się z RASA lub Mindmeld do Swiftmatch, gdy role encji są używane. Role muszą zostać usunięte z intencji, aby wyłączyć role encji z zaawansowanych ustawień aparatu NLU. Możesz utworzyć encję z rolami encji.
Tworzenie encji z rolami encji
Zanim rozpoczniesz
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Encje . |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz encję. |
| 6 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 7 |
Włącz przełącznik Automatyczne sugerowanie wartości gniazda na autouzupełnianie i podawaj alternatywne sugestie dla tej encji podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia encji niestandardowej tylko wtedy, gdy role encji są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkolenia dla aparatów RASA i Mindmeld NLU. |
| 8 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje .
|
Następne czynności
Po utworzeniu encji można połączyć role z encją.
Łączenie ról z encją
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. |
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do encji można przypisać role w celu dwukrotnego zebrania tej samej encji dla intencji. |
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI wykorzystują rozumienie języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Scripted AI Agents' Articles and Training (Artykuły i szkolenia agentów sztucznej inteligencji), aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, co wymaga ponownego szkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice w wydajności można analizować za pomocą wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich żądanych artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij Trenuj w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyuczony korpus i przetestować go Webex udostępnianym podglądzie agenta AI lub na kanałach zewnętrznych, w których agent AI jest wdrożony.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi vs wektory poziomu artykułu. W naszym ciągłym dążeniu do poprawy dokładności naszych silników NLU, eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu w przeciwieństwie do starszego modelu używania wektorów poziomu wypowiedzi i stwierdziliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Uwaga: wektory na poziomie artykułu będą nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI, a dla wielojęzycznych agentów AI dopasowania na poziomie artykułu będą obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Zarządzanie intencjami
Intencja to podstawowy składnik platformy Webex AI Agent, który umożliwia agentom AI skuteczne zrozumienie danych wejściowych i reagowanie na nie. Reprezentuje konkretne zadanie lub działanie, które chcesz wykonać podczas rozmowy. Programiści agentów AI definiują wszystkie intencje odpowiadające zadaniom, które chcesz wykonać. Dokładność klasyfikacji intencji bezpośrednio wpływa na zdolność agenta AI do udzielania odpowiednich i pomocnych odpowiedzi. Klasyfikacja intencji to proces identyfikowania intencji na podstawie danych wejściowych, umożliwiający agentowi AI reagowanie w znaczący i kontekstowy sposób.
Intencje systemowe
- Domyślna intencja rezerwowa — możliwości agenta AI są z natury ograniczone przez intencje, które mają rozpoznawać i reagować na nie. Chociaż przedsiębiorstwo nie jest w stanie przewidzieć każdego możliwego pytania, które możesz zadać, domyślny zamiar awaryjny może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Implementując domyślny rezerwowy zamiar, programiści agentów AI mogą zapewnić, że agent AI prawidłowo obsługuje nieoczekiwane lub poza zakresem zapytania, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych intencji.
Programiści agentów AI nie muszą dodawać konkretnych wypowiedzi do intencji rezerwowej. Agenta można przeszkolić, aby automatycznie wyzwalał rezerwowy zamiar, gdy napotka znane pytania poza zakresem, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w innych zamiarach.
Na przykład w bankowym agencie AI użytkownicy mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent AI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczką, te zapytania można włączyć jako frazy szkoleniowe w ramach domyślnego zamiaru rezerwowego. Gdy użytkownik o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent AI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza zdefiniowane intencje i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.
Intencja rezerwowa nie powinna mieć żadnych slotów z nią związanych.
Rezerwowy zamiar konwersji musi używać domyślnego klucza szablonu rezerwowego dla swojej odpowiedzi.
- Pomoc — ta intencja ma na celu odpowiadanie na zapytania użytkowników dotyczące możliwości agenta AI. Gdy użytkownicy nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o
pomoc.Domyślnie odpowiedź na intencję pomocy jest mapowana na
klucz szablonu wiadomościPomocy. Jednak programiści agentów AI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i bogate w informacje wskazówki.Zaleca się przekazanie możliwości agenta AI na wysokim poziomie, zapewniając użytkownikom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
- Porozmawiaj z agentem — ta intencja umożliwia użytkownikom zwrócenie się o pomoc do agenta na dowolnym etapie interakcji z agentem AI. Po wyzwoleniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje transfer do czynnika ludzkiego. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tego zamiaru jest
przekazanieagenta. Chociaż nie ma ograniczeń interfejsu użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana go nie wpłynie na wynik przekazania przez człowieka.
Intencje Small Talk
Wszyscy nowo utworzeni agenci AI zawierają cztery wstępnie zdefiniowane intencje small talk, aby obsługiwać typowe powitania użytkowników, wyrazy wdzięczności, negatywne opinie i pożegnania:
- Pozdrowienia
- Dziękuję
- Agent AI nie był pomocny
- Do widzenia
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji zaleca się utworzenie encji w celu utworzenia łącza z intencją. Encje są wymagane do wykonania zadania. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz tworzenie encji.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz zadanie. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane treningu kliknij przycisk Utwórz intencję . |
| 5 |
W oknie Tworzenie intencji określ następujące informacje: |
| 6 |
Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli encja jest obowiązkowa. |
| 7 |
Wprowadź liczbę ponownych prób dozwolonych dla tego gniazda, jeśli jest ono nieprawidłowo wypełnione przez konsumenta. Domyślnie liczba ta jest ustawiona na trzy. |
| 8 |
Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. |
| 9 |
W sekcji Odpowiedź wprowadź klucz szablonu ostatecznej odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po zakończeniu intencji. |
| 10 |
Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebrane w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik jest wyłączony, gniazdo zachowuje stare wartości i wyświetla tę samą odpowiedź.
|
| 11 |
Włącz przełącznik Aktualizuj wartości gniazda, aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z konsumentem. Ostatnia wartość wypełniona w gnieździe jest traktowana przez agenta AI do przetwarzania danych. Jeśli ta funkcja jest włączona, wartości dla wypełnionych gniazd są aktualizowane za każdym razem, gdy użytkownicy podają nowe informacje dla tego samego typu gniazda.
|
| 12 |
Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby podać sugestie dotyczące wypełnienia gniazda i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi, na podstawie danych wejściowych użytkownika. |
| 13 |
Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tej intencji. Połączenia i przepływy głosowe mogą wykorzystać to do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
|
| 14 |
Kliknij przycisk Zapisz. Kliknij opcję Trenuj w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić wszelkie zmiany wprowadzone w intencjach i encjach.
Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindmeld NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) na intencję. Ponadto każde gniazdo musi mieć co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok osoby, której dotyczy problem, zostanie wyświetlona ikona ostrzeżenia, aby wskazać problem. Jednak domyślny rezerwowy zamiar jest zwolniony z tych wymagań. |
Następne czynności
Po utworzeniu intencji wymagane są pewne informacje do jej realizacji. Połączone jednostki dyktują, w jaki sposób informacje te są uzyskiwane z wypowiedzi użytkowników. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączenie encji z zamiarem.
Łączenie encji z zamiarem
Zanim rozpoczniesz
Zaleca się, aby encje zostały utworzone i połączone przed dodaniem wypowiedzi. Ten automatyczny dodaje adnotacje do encji podczas dodawania wypowiedzi.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. Połączone encje zostaną wyświetlone w sekcji Sloty.
|
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Gdy encja jest oznaczona jako wymagana, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Można określić maksymalną liczbę żądań brakującej encji przez agenta AI przed eskalacją lub udzieleniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu, który zostanie uruchomiony, jeśli wymagana encja nie zostanie dostarczona w określonej liczbie ponownych prób.
Gdy agent AI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowie przy użyciu komunikatu skojarzonego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tego zamiaru. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne intencje bez przenoszenia poprzednich danych, musi być włączony przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane encje z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji. |
Generowanie danych treningowych
Musisz ręcznie dodać dane treningowe do ich intencji, aby agent AI działał z rozsądną dokładnością. Dane treningowe składają się z różnych sposobów wywoływania tego samego zamiaru. Możesz dodać co najmniej 15-20 wariantów dla każdego zamiaru, aby poprawić jego dokładność. Ręczne tworzenie tego korpusu treningowego może być żmudne i czasochłonne. Możesz dodać tylko kilka wariantów lub dodać tylko słowa kluczowe jako warianty zamiast znaczących zdań. Można tego uniknąć, generując dane treningowe w celu uzupełnienia istniejących.
Aby wygenerować dane treningowe, wykonaj poniższe czynności:
- Wprowadź nazwę intencji i przykładową wypowiedź.
- Kliknij Generuj.
- Podaj krótki opis zamiaru kierowania sztuczną inteligencją.
- Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności dla sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
- Niższe ustawienie kreatywności może prowadzić do mniej zróżnicowanych wariantów.
- Proces generowania może potrwać kilka sekund, w zależności od liczby żądanych wariantów.
- Ikona błyskawicy odróżnia warianty generowane przez sztuczną inteligencję od danych treningowych zdefiniowanych przez użytkownika.
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI wykorzystują rozumienie języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Scripted AI Agents' Articles and Training (Artykuły i szkolenia agentów sztucznej inteligencji), aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, co wymaga ponownego szkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice w wydajności można analizować za pomocą wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich żądanych artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij Trenuj w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyuczony korpus i przetestować go Webex udostępnianym podglądzie agenta AI lub na kanałach zewnętrznych, w których agent AI jest wdrożony.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi vs wektory poziomu artykułu. W naszym ciągłym dążeniu do poprawy dokładności naszych silników NLU, eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu w przeciwieństwie do starszego modelu używania wektorów poziomu wypowiedzi i stwierdziliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Uwaga: wektory na poziomie artykułu będą nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI, a dla wielojęzycznych agentów AI dopasowania na poziomie artykułu będą obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Oznaczanie wygenerowanych wariantów
Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji, programiści mogą oznaczać wyniki wygenerowane przez sztuczną inteligencję do przeglądu. Pozwala to na identyfikację i zapobieganie wszelkim szkodliwym lub stronniczym treściom. Aby oznaczyć dane wyjściowe wygenerowane przez sztuczną inteligencję:
- Znajdź opcję oznaczania: Opcja oznaczania jest dostępna dla każdej wygenerowanej wypowiedzi.
- Przekaż opinię: podczas oznaczania danych wyjściowych programiści mogą dodawać komentarze i określać powód zgłaszania.
Ta funkcja jest początkowo dostępna z miesięcznym limitem użycia wynoszącym 500 operacji generowania. Aby sprostać rosnącym potrzebom, deweloperzy mogą skontaktować się z właścicielami swoich kont, aby poprosić o zwiększenie tego limitu.
Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji
Dane treningowe można tworzyć w wielu językach. Dla każdego języka skonfigurowanego dla agenta AI należy zdefiniować wypowiedzi odzwierciedlające pożądane interakcje. Chociaż sloty pozostają spójne we wszystkich językach, klucze szablonu jednoznacznie identyfikują odpowiedzi w każdym języku.
Nie wszystkie języki obsługują wszystkie typy encji. Aby uzyskać więcej informacji na temat listy typów encji obsługiwanych przez poszczególne języki, zobacz tabelę Języki i obsługiwane encje w temacie Obsługiwane języki agentów AI zeskryptami.
Zarządzanie odpowiedziami
Odpowiedzi to komunikaty, które agent AI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można utworzyć odpowiedzi zawierające następujące elementy:
- Tekst — zwykłe wiadomości tekstowe do bezpośredniej komunikacji.
- Kod — osadzony kod dynamicznej zawartości lub działań.
- Multimedia — obrazy, elementy audio lub wideo zwiększające komfort użytkowania.
Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:
- Szablony — wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane na określone intencje.
- Przepływy pracy — logika określająca szablon do użycia na podstawie zidentyfikowanego zamiaru.
Szablony funkcji Przekazanie agenta, Pomoc, Rezerwowy i Powitanie są wstępnie skonfigurowane, a wiadomość odpowiedzi można zmienić za pomocą odpowiednich szablonów.
Typy odpowiedzi
Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposoby ich konfigurowania.
Karta Przepływy pracy służy do obsługi odpowiedzi asynchronicznych podczas wywoływania API zewnętrznej, która odpowiada w sposób asynchroniczny. Przepływy pracy muszą być kodowane w języku Python.
Substytucja zmiennych
Podstawianie zmiennych umożliwia używanie zmiennych dynamicznych jako części szablonów odpowiedzi. Wszystkie standardowe zmienne (lub encje) w sesji, a także te, które programista AI Agent może ustawić w obiekcie o dowolnym kształcie, takim jak pole magazynu danych, mogą być używane w szablonach odpowiedzi za pośrednictwem tej funkcji. Zmienne są reprezentowane przy użyciu następującej składni: ${variable_name}. Na przykład użycie wartości encji o nazwie apptdate uses ${entities.apptdate} lub ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.
Odpowiedzi można personalizować za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od konsumentów w trakcie rozmowy. Funkcja autouzupełniania wyświetla składnię zmiennych w obszarze tekstowym po rozpoczęciu wpisywania ${. Wybranie wymaganej sugestii powoduje automatyczne wypełnienie obszaru zmienną i wyróżnienie tej zmiennej.
Konfigurowanie odpowiedzi za pomocą Projektanta odpowiedzi
Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:
- Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe konstruowanie odpowiedzi, które agent AI dostarcza klientom.
- Fragmenty kodu: Dla programistów używających języka Python ta opcja zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi przy użyciu kodu.
Projektant odpowiedzi agenta AI Webex został zaprojektowany tak, aby zapewnić, że środowisko użytkownika jest dostosowane do konkretnego kanału, z którym agent AI wchodzi w interakcję.
Szablony odpowiedzi
- Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby zwiększyć wygodę użytkownika, projektant odpowiedzi umożliwia tworzenie wielu pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, co umożliwia dzielenie długich wiadomości na łatwiejsze w zarządzaniu sekcje. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczne i atrakcyjne środowisko użytkownika, możesz dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. Gdy aktywowany jest szablon z wieloma opcjami, jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Możesz włączyć tę funkcję, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się u dołu odpowiedzi.
Podczas zapisywania odpowiedzi programiści widzą ostrzeżenie wskazujące liczbę błędów, które należy poprawić. Pola z błędami zostaną podświetlone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja po kropkach umożliwia poruszanie się między kartami z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmienia kolor na czerwony, aby zasygnalizować błąd.
- Szybka odpowiedź — odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być linkami tekstowymi lub URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, który jest wysyłany do bota po kliknięciu. Przyciski adresów URL przekierowują użytkowników do określonej strony internetowej.
Gdy zapytanie użytkownika jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zasugerować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i Facebooka.
Dodawanie adresu URL szybkich odpowiedzi
Przyciski szybkiej odpowiedzi adresu URL w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do witryny w celu uzyskania dalszych informacji lub działań, takich jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przyciski te otwierają określony adres URL w nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać adres URL szybkiej odpowiedzi w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
- Wybierz klucz artykułu lub szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź adresu URL.
- Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Zostanie wyświetlone okno podręczne Typ przycisku.
- Wybierz typ przycisku jako Adres URL w kanale internetowym.
- Określ tytuł przycisku i adres URL, do którego konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
- Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź adresu URL.
Przyciski typu adresu URL można również skonfigurować za pomocą dynamicznego typu odpowiedzi, w którym przyciski te mają być konfigurowane przy użyciu fragmentów kodu Pythona. Te przyciski są obsługiwane w Webex platformie AI Agent w wersji zapoznawczej i udostępnianej wersji zapoznawczej. Obecnie nie są one obsługiwane przez widżet czatu na żywo IMchat ani przez inne kanały stron trzecich.
- Karuzela — odpowiedzi z elementami rozszerzonymi mogą obejmować pojedynczą kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzelowym. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie Karuzela można skonfigurować za pomocą linków tekstowych lub URL. Kliknięcie przycisku adresu URL przekieruje użytkownika na określoną stronę internetową. Kliknięcie tekstowego przycisku szybkiej odpowiedzi wysyła skonfigurowany ładunek do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
- Obraz — szablon multimedialny, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy, podając adresy URL.
- Wideo – renderuje filmy w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL filmu.
- Kod — może być używany do pisania kodu w języku Python na potrzeby wywoływania interfejsów API lub wykonywania innej logiki.
Fragmenty kodu
Odpowiedzi warunkowe, z ich rozbudowanymi funkcjami i różnorodnymi szablonami, mogą skutecznie zaspokoić większość potrzeb agenta AI. Jednak w przypadku złożonych przypadków użycia, których nie można w pełni zrealizować za pomocą odpowiedzi warunkowych lub dla deweloperów, którzy preferują kodowanie, dostępny jest typ odpowiedzi fragmentu kodu.
Fragmenty kodu umożliwiają konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu kodu w języku Python.Code Snippets allow you to configure responses using Python code. Takie podejście umożliwia tworzenie wszystkich typów odpowiedzi, w tym szybkich odpowiedzi, tekstu, karuzeli, obrazów, dźwięku, wideo i plików, w szablonie odpowiedzi lub artykule.
Kod funkcji zdefiniowany w szablonie urywka kodu może służyć do ustawiania zmiennych, które są następnie używane w innych szablonach. Ważne jest, aby pamiętać, że kod funkcji nie może bezpośrednio zwracać odpowiedzi, gdy jest używany w odpowiedziach warunkowych.
Sprawdzanie poprawności fragmentu kodu — platforma sprawdza tylko błędy składniowe w konfigurowanym fragmencie kodu. Jednak wszelkie błędy w samej treści odpowiedzi mogą powodować problemy dla użytkowników wchodzących w interakcję z botem na skonfigurowanym kanale. Na przykład edytor nie uniemożliwi dodania odpowiedzi "selektor czasu" dla kanału internetowego, ale powoduje to błędy, jeśli zapytanie użytkownika wywoła tę konkretną odpowiedź.
Jeśli nie zdecydujesz się skonfigurować unikatowej odpowiedzi dla różnych kanałów, odpowiedź sieci Web zostanie uznana za odpowiedź domyślną i zostanie wysłana do użytkownika końcowego. Lista szablonów obsługiwanych w kanale sieci Web:
- Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
- Szybka odpowiedź — szablon zawierający tekst i klikalne przyciski.
- Karuzela — kolekcja kart, z których każda ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
- Obraz — szablon służący do konfigurowania obrazów przez podawanie adresów URL.
- Wideo – szablon służący do konfigurowania wideo przez podanie adresu URL filmu. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
- Plik — szablon służący do konfigurowania pliku pdf przez podanie adresu URL umożliwiającego dostęp do pliku.
- Audio — szablon służący do konfigurowania pliku audio przez podanie adresu URL pliku audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
- Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
- Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
- Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Skryptowany agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Utwórz encję z rolami encji dla agenta AI.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Dashboard (Pulpit nawigacyjny) wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie artykułami
Artykuły z sedna skryptowanych agentów AI. Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każdy artykuł ma pytanie domyślne, które służy jako identyfikator tego artykułu w sesjach, kuracji i innych miejscach agenta AI. Wszystkie artykuły skonfigurowane w agencie AI razem tworzą bazę wiedzy lub korpus agenta. System porównuje zapytanie z tą bazą wiedzy i wyświetla odpowiedź z najwyższym poziomem ufności jako odpowiedź agenta.
Silniki Rasa i Mindmeld NLU wymagają co najmniej dwóch wariantów szkoleniowych (wypowiedzi), aby artykuł był częścią modelu wyszkolonego korpusu. W skryptowym agencie AI do odpowiadania na pytania, jeśli wybrano silnik NLU Rasa lub Mindmeld i jeśli artykuł ma mniej niż dwie odmiany, przyciski Train i Save oraz Train są niedostępne. Po umieszczeniu wskaźnika myszy na tych niedostępnych przyciskach zostanie wyświetlony komunikat z prośbą o rozwiązanie problemów przed treningiem. Wyświetlana jest również ikona ostrzeżenia odpowiadająca artykułowi z problemami. Problemy są rozwiązywane przez dodanie więcej niż dwóch wariantów artykułu. Po rozwiązaniu problemów dostępne są przyciski Pociąg i Zapisz oraz Trenuj . Posiadanie dwóch wariantów nie ma zastosowania do artykułów domyślnych - wiadomości częściowego dopasowania, wiadomości rezerwowej i wiadomości powitalnej.
Możesz klasyfikować artykuły według wybranych kategorii, a wszystkie artykuły bez kategorii są klasyfikowane jako nieprzypisane. Istnieją cztery domyślne artykuły, które są dostępne dla każdego agenta AI, od momentu utworzenia. Są to:
- Wiadomość powitalna — zawiera pierwszą wiadomość za każdym razem, gdy rozpoczyna się rozmowa między klientem a agentem AI.
- Komunikat rezerwowy — agent AI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
- Częściowe dopasowanie — gdy agent AI rozpoznaje wiele artykułów z niewielką różnicą w wynikach (zgodnie z ustawieniami przekazywania i wnioskowania ), agent wyświetla ten komunikat dopasowania wraz z dopasowanymi artykułami jako opcjami. Możesz również skonfigurować wyświetlanie odpowiedzi tekstowej wraz z tymi opcjami.
- Co możesz zrobić?— Możesz skonfigurować możliwości agenta AI. Agent AI wyświetla to za każdym razem, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta AI.
Oprócz tego artykuł domyślny Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli włączone jest przekazywanie agenta z ustawień przekazywania i wnioskowania .
Wszyscy nowi agenci AI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:
- Pozdrowienia
- Dziękuję
- Agent AI nie był pomocny
-
Do widzenia
Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również zmodyfikować lub usunąć.
Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i domyślnej odpowiedzi
Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każde zapytanie konsumenta jest porównywane z tymi artykułami (baza wiedzy), a odpowiedź, która zwraca najwyższy poziom ufności, jest wyświetlana użytkownikowi jako odpowiedź agenta AI. Aby dodać artykuły:
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij Utwórz nowy artykuł. |
| 4 |
Dodaj warianty domyślne. |
| 5 |
Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości:
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu Projektanta odpowiedzi. |
| 6 |
Kliknij Zapisz i trenuj. |
Import z katalogów
| 1 |
Korzystaj z platformy agentów Webex AI |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij trzy elipsy. |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z katalogów. |
| 5 |
Wybierz kategorie artykułów, które muszą zostać dodane do agenta. |
| 6 |
Kliknij Koniec. |
Wyodrębnij często zadawane pytania z linku
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij trzy wielokropek. |
| 4 |
Kliknij Wyodrębnij często zadawane pytania z linku. |
| 5 |
Podaj adres URL miejsca, w którym znajdują się często zadawane pytania i kliknij Wyodrębnij. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Importowanie z pliku
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij trzy elipsy. |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz CSV aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz JSON. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie siatki. Kliknij przycisk Pobierz przykład, aby wyświetlić format, w którym artykuły muszą zostać określone. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Dodawanie synonimów niestandardowych
Wiele przypadków użycia agenta AI zwykle dotyczy słów i zwrotów, które mogą nie być częścią standardowego słownictwa angielskiego lub są specyficzne dla kontekstu biznesowego. Na przykład chcesz, aby agent AI rozpoznawał aplikację na Androida, aplikację na iOS i tak dalej. Agent AI musi uwzględnić te terminy i ich odmiany w wypowiedziach szkoleniowych dla wszystkich powiązanych artykułów, co prowadzi do zbędnego wprowadzania danych.
Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz użyć niestandardowych synonimów w skrypcyjnym agencie AI do odpowiadania na pytania. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane przez platformę słowem głównym w czasie wykonywania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij trzy wielokropek. |
| 4 |
Kliknij opcję Synonimy niestandardowe. |
| 5 |
Kliknij przycisk Nowy wyraz główny. |
| 6 |
Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz. |
| 7 |
Ponownie przeszkol agenta AI po dodaniu synonimów. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku .CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem na platformę. |
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI wykorzystują rozumienie języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Scripted AI Agents' Articles and Training (Artykuły i szkolenia agentów sztucznej inteligencji), aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, co wymaga ponownego szkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice w wydajności można analizować za pomocą wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich żądanych artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij Trenuj w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyuczony korpus i przetestować go Webex udostępnianym podglądzie agenta AI lub na kanałach zewnętrznych, w których agent AI jest wdrożony.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi vs wektory poziomu artykułu. W naszym ciągłym dążeniu do poprawy dokładności naszych silników NLU, eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu w przeciwieństwie do starszego modelu używania wektorów poziomu wypowiedzi i stwierdziliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Uwaga: wektory na poziomie artykułu będą nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI, a dla wielojęzycznych agentów AI dopasowania na poziomie artykułu będą obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent umożliwia podgląd agentów AI podczas jego opracowywania, a nawet po zakończeniu programowania. W ten sposób można przetestować działanie agentów AI i określić, czy generowane są pożądane odpowiedzi odpowiadające odpowiednim zapytaniom wejściowym. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI, korzystając z następujących sposobów.
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję podglądu dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby uruchomić widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu, a następnie zminimalizowaniu, w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, umożliwiający łatwe ponowne uruchomienie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link podglądu udostępnianego z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Ten link można udostępnić innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Widżet podglądu można zmaksymalizować, aby uzyskać lepszy widok. Dodatkowe przydatne funkcje obejmują dostarczanie informacji o konsumentach i inicjowanie wielu pomieszczeń w celu dokładnego przetestowania agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia programistom agentów AI udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie łącze skopiowanego podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Programiści mogą szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w linku podglądu. Są to dwa główne dostosowania:
- Kolor widżetu — poprzez dodanie
parametru brandColordo łącza. Użytkownicy mogą definiować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub używać szesnastkowego kodu kolorów. -
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru
phoneCasingw łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona nawartość truei można ją wyłączyć, ustawiając ją na falsePrzykładowy link podglądu z następującymi parametrami:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Szkolenie
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma AI Agent oferuje wygodną strukturę testowania botów jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i wykonuj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując poniższe czynności:
- Zaloguj się do platformy agenta AI.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij przycisk Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownicy powinni wchodzić w interakcje z agentem AI. |
| Oczekiwany artykuł | Określ artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wpisywania system zasugeruje dopasowanie artykułów na podstawie wprowadzonego do tej pory tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wyizolować przypadki testowe i upewnić się, że są one wykonywane niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając wszelkim zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uwzględnić przypadki testowe z oczekiwanymi artykułami, które tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi uważanej za pomyślną. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i testować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który musi zostać aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. Obecnie wymuszany jest 20-sekundowy limit czasu. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Możesz również wykonywać przypadki testowe z karty Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te, które pasują do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewni to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testów.
Sesji
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Możesz użyć tych danych do zbadania komunikatów i kontekstu określonych sesji, aby uzyskać wgląd w interakcje użytkowników i zidentyfikować obszary wymagające poprawy, udoskonalić odpowiedzi agenta AI i poprawić ogólne wrażenia użytkownika.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowanym agencie AI umożliwiające udzielanie odpowiedzi na pytania
Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI służącym do odpowiadania na pytania zapewnia kompleksowy podział konkretnej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Karta Informacje o transakcji:
- Wyświetla listę artykułów, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, w tym zarówno dopasowania dokładne, jak i częściowe.
- Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień trafności.
- Przedstawia wyniki podstawowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikowania odpowiednich artykułów.
- Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Handover and Inference .
Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Przetworzone zapytanie — pokazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po ich przetworzeniu przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, takiej jak fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębnienia go z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które zostały wyodrębnione z wiadomości klienta i są skojarzone z aktywnym zamiarem konsumenta. Encje te reprezentują kluczowe informacje, które bot zidentyfikował w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Datastore i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
- Funkcja wyszukiwania — wbudowany pasek wyszukiwania umożliwia szybkie znajdowanie określonych wypowiedzi w konwersacji.
Historia
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz artykuły, intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest aktualny. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność.
Strona Historia umożliwia:
- Wyświetl historię treningu — śledzą, kiedy korpus został przeszkolony i jakie zmiany zostały wprowadzone.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami z bazy wiedzy:
- Aktywuj artykuły — udostępnij wcześniej nieaktywne artykuły , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj artykuły — Utwórz nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał w celach informacyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Pobierz artykuły — wyeksportuj artykuły z bazy wiedzy Knowledge Base jako plik CSV do analizy lub odwoływania się do trybu offline. Ta opcja jest dostępna dla skryptowanego agenta AI tylko do odpowiadania na pytania.
Dzienniki audytu
Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie
wedługiPole, aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika inspekcji. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Kuracja
Wiadomości są dodawane do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu użytkownika i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślny rezerwowy zamiar konwersji — jeśli ten przełącznik jest włączony, wiadomości aktywujące domyślny rezerwowy zamiar konwersji będą wysyłane do konsoli kuracji.
To kryterium ma zastosowanie tylko do skryptowanego agenta AI do wykonywania działań.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w przypadku których agent AI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Karta Problemy stanowi centralną lokalizację do przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Odszyfrowywanie dostępu jest udzielane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia zaawansowanej ochrony danych w zapleczu.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć sprawę z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
-
Utwórz nowy artykuł — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nowy artykuł bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Linkowanie do domyślnych artykułów (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, częściowe dopasowanie) jest niedozwolone.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że nowa wiedza znajduje odzwierciedlenie w jego odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Karta Rozwiązane zawiera wyczerpujący przegląd wszystkich rozwiązanych problemów. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy problem był powiązany z istniejącym artykułem, użyty do utworzenia nowego artykułu/intencji, czy zignorowany. W przypadku napotkania niepożądanych odpowiedzi, które nie zostały automatycznie przechwycone przez istniejące reguły, można ręcznie dodać określone wypowiedzi do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji,
zostanie wyświetlony przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem jest już obecny w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio, aby wskazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Kluczowe dane są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty. Są to: Omówienie, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja.
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą też dostosować widok analizy, wybierając kanał, dla którego chcą wyświetlać dane, wraz z zakresem dat i szczegółowością danych. Domyślnie dane analityczne za ostatni miesiąc są wyświetlane dla wszystkich kanałów z dzienną szczegółowością (każdy dzień jest punktem na osi X na wykresach).
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agenta AI.
- Wybierz agenta AI na stronie Pulpit nawigacyjny.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Następnie następuje graficzna reprezentacja sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz łączna liczba odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja w sekcji Przegląd zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI dla użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru / artykułu w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie artykuły/intencje w korpusie są wyświetlane jako pojedyncze prostokąty, gdzie kolor i względny rozmiar każdego prostokąta wskazuje na dane treningowe zawarte w artykule/intencji. Im bliższy jest zamiar bieli, tym więcej danych treningowych jest potrzebnych do poprawy dokładności agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Zapewnia graficzną reprezentację najpopularniejszych artykułów dla agentów AI do odpowiadania na pytania i szablonów odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Zawiera wizualne podsumowanie liczby problemów z kuracją pojawiających się każdego dnia i ile z nich zostało rozwiązanych przez programistów agentów AI.
Integracja agentów AI
W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Zintegruj agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi
Po utworzeniu i skonfigurowaniu agentów AI na platformie Webex AI Agent następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integrowanie agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.
Zarządzanie raportami agentów AI
W tej sekcji omówiono omówienie raportów agentów AI, typów raportów, tworzenia raportów agentów AI i metod dostarczania raportów.
Opis raportów agentów AI
Funkcja raportów umożliwia generowanie lub planowanie (generowanie okresowe) określonych raportów z dostępnych typów raportów i otrzymywanie ich za pośrednictwem dostępnych metod dostarczania. Raporty te mogą dostarczyć cennych informacji na temat zachowań użytkowników, użycia, zaangażowania, wydajności produktu i tak dalej. Żądane informacje mogą być dostarczane na ich adres e-mail, ścieżkę SFTP lub zasobnik S3. Można wybrać typ raportu z listy wstępnie utworzonych raportów, a także wybrać, czy raport jednorazowy ma być generowany natychmiast, czy w regularnych odstępach czasu.
Po uzyskaniu dostępu do menu Raporty z lewego okienka nawigacji zostaną wyświetlone następujące karty:
-
Konfiguruj — ta karta zawiera listę wszystkich raportów, które są obecnie aktywne i generowane okresowo. Lista raportów zawiera następujące szczegóły:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal subskrybuje raport.
- Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który subskrybujesz.
- Częstotliwość — interwał otrzymywania raportu.
- Ostatni wygenerowany raport — ostatni wysłany raport.
- Następna zaplanowana data — następny dzień, w którym raport zostanie wysłany.
-
Historia — ta karta zawiera wszystkie informacje historyczne dotyczące raportów wysłanych do tej daty. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.
Możesz kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby pobrać te raporty historyczne.
Raporty na żądanie wyświetlane na karcie Historia są dostępne do pobrania dopiero po zakończeniu generowania raportu.
Tworzenie raportu agenta AICreate an AI Agent report
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Kliknij pozycję Raporty na pasku nawigacyjnym po lewej stronie. |
| 3 |
Kliknij + Nowy raport. |
| 4 |
Aby utworzyć i skonfigurować raport, należy podać następujące informacje: |
Typy raportów agenta AI
Możesz wybrać z listy wstępnie utworzonych raportów na podstawie wybranego typu agenta AI. W tej sekcji omówiono te typy raportów, arkusze zawarte w każdym raporcie oraz kolumny dostępne w każdym arkuszu.
Typ raportu Agent AI do odpowiadania na pytania
Agent AI ma do dyspozycji trzy różne typy raportów umożliwiające odpowiadanie na pytania w aplikacji. Korzystając z różnych typów raportów, można zrozumieć podsumowanie użycia agenta AI, zachowanie, pytania użytkowników i sposób, w jaki agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Zachowanie i podsumowanie użyciaW tej sekcji jest wyświetlane podsumowanie agenta AI z częstotliwością wywoływania artykułów i kategorii. Informacje o podsumowaniu, kategoriach i artykułach można wyświetlić na osobnej karcie raportów:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów/sesji obsłużonych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości | Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całość rozmów przekazana agentowi ludzkiemu. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez klientów. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez klientów. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa kategorii | Nazwa kategorii skonfigurowana w agencie AI. |
| Konwersacje w kategorii | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź z tej kategorii została podważona. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi z tej kategorii. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa artykułu | Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie AI. |
| Kategoria artykułu | Kategoria, do której należy ten zamiar. |
| Konwersacje do artykułu | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto ten artykuł. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków, w których ten artykuł został wykryty. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten artykuł została przegłosowana. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten artykuł. |
Wyświetla rozmowę między agentem AI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Typ wiadomości | Komunikat agenta AI lub komunikat ludzki. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Intencja wykryta przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Agent AI do wykonywania zadań typu raportu
Istnieją trzy różne typy raportów dostępne dla agenta AI do wykonywania zadań w aplikacji do tworzenia agentów AI. Jako deweloper agenta AI możesz tworzyć różne typy raportów. Można ich użyć do zrozumienia podsumowania użycia agenta AI, zachowania agenta AI, tego, o co pytają użytkownicy i jak agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z intencjami i kluczami szablonów, które zostały wyzwolone. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości |
Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysyłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całkowita liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez użytkowników. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez użytkowników. |
Szczegółowe informacje o zamiarach można też wyświetlić na karcie Intencje w arkuszu kalkulacyjnym:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa zamiaru | Nazwa intencji skonfigurowana w agencie AI. |
| Rozmowy dla intencji | Liczba rozmów lub sesji, w których wywołano ten zamiar. |
| Łącznie wywołania | Ile razy ten zamiar został przywołany. |
| Całkowite ukończenie | Ile razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi na to została przegłosowana dla każdego zamiaru. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi na to została odrzucona dla każdego zamiaru. |
Raport zawiera również szczegóły szablonu wysokiego poziomu, takie jak:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa klucza szablonu | Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie AI. |
| Metoda konwersji klucza szablonu | Intencje, w których jest używany ten klucz szablonu. |
| Konwersacje dotyczące klucza szablonu | Liczba przypadków, w których ten klucz szablonu został wysłany jako odpowiedź. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu jako odpowiedzi. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten szablon została przegłosowana. |
| Suma głosów przeciw. |
Ile razy odpowiedź na ten szablon została odrzucona. |
Wyświetla rozmowę klienta z agentem AI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Typ wiadomości | Wiadomość agenta AI lub wiadomość człowieka. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinie użytkowników, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. Ten raport dotyczy tylko agentów AI ze skryptami. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikalny identyfikator sesji klienta. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości agent AI odpowiedział. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Metody dostarczania raportu agenta AI
W dzisiejszym świecie opartym na danych wydajne i bezpieczne dostarczanie raportów agentów AI ma kluczowe znaczenie dla świadomego podejmowania decyzji i doskonałości operacyjnej. Aby sprostać zróżnicowanym potrzebom organizacyjnym, oferujemy wiele metod dostarczania raportów agentów AI, zapewniając elastyczność, niezawodność i bezpieczeństwo. Opcje dostawy obejmują protokół bezpiecznego przesyłania plików (SFTP), e-mail i Amazon S3 Bucket. Każdy tryb został zaprojektowany tak, aby zaspokoić różne wymagania, niezależnie od tego, czy chodzi o wysokie bezpieczeństwo, łatwość dostępu, czy skalowalne rozwiązania pamięci masowej. W tym dokumencie przedstawiono funkcje i zalety każdej metody dostawy, pomagając wybrać najlepszą opcję dla konkretnych potrzeb.
SFTP
|
Pole |
Opis |
|---|---|
| Wypychanie raportów do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem |
Włącz tę opcję, aby wypchnąć raporty do bezpiecznej lokalizacji w zaplanowanym czasie. Włączając to przełączanie, można podać tylko następujące szczegóły. |
| Adres IP | Adres IP systemu. |
| Nazwa użytkownika | Nazwa użytkownika, aby uzyskać dostęp do raportów. |
| Hasło | Hasło umożliwiające dostęp do raportów. |
| Klucz prywatny | Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików. |
| Ścieżka przesyłania |
Ścieżka do miejsca, do którego pliki są kierowane w systemie. |
Adres e-mail
| Pole | Opis |
|---|---|
| Zaplanuj wiadomości e-mail dla wielu odbiorców, oddzielając je średnikiem (;) | Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców. |
| Adresatów |
Adres e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty w określonym czasie i z określoną częstotliwością. |
Łyżka S3
| Pole | Opis |
|---|---|
| Przekazywanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem |
Przełącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i rozsyłać raporty do skonfigurowanego zasobnika S3. |
| Identyfikator klucza dostępu AWS | Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Tajny klucz dostępu AWS | Tajny klucz dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Nazwa zasobnika | Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport. |
| Nazwa folderu |
Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, zabezpieczenia i bezpieczeństwo danych
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
Każda funkcja oparta na sztucznej inteligencji w Cisco jest poddawana ocenie wpływu na sztuczną inteligencję zgodnie z naszymi zasadami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i jest zgodna z ramami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, a także z istniejącymi procesami bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoFirma Cisco nie przechowuje danych wejściowych klienta po procesie wnioskowania, a dostawca modelu 3rd, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć w portalu zaufania Cisco.
Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości AI dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyDostawca modelu 3rd firmy Cisco, firma Microsoft, oświadcza, że nie będzie używać treści klientów do ulepszania modeli Azure OpenAI i że nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego firma Cisco nadaje priorytet bezpieczeństwu zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluFirma Cisco priorytetowo traktuje wydajność i dokładność narzędzia AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości bazowego modelu.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent
Webex AI Agent to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludzkimi agentami. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Możliwości Webex AI Agent
- Dokładne i terminowe odpowiedzi — precyzyjne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
- Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań lub danych wejściowych klientów.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Lepsza obsługa klienta — zapewnia klientom konwersacyjne środowisko w czasie rzeczywistym.
-
Spersonalizowane interakcje — dostosowuje reakcje do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
-
Skalowalność i wydajność — Obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności angażowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i obniżenia kosztów operacyjnych.
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | funkcjonalność, | Opis | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka. |
Wykonywanie czynności |
Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Zautomatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania. |
|
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. |
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania | ||
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie ze wstępnie zdefiniowanym zestawem reguł i instrukcji. |
Wykonywanie czynności |
Agenci ze skryptami mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i ustrukturyzowane. |
Skryptowani agenci AI do wykonywania działań |
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci ze skryptami mogą odpowiadać na pytania na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. |
Skryptowani agenci AI do odpowiadania na pytania |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mogą być stosowani do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci mogą być wykorzystywani do obsługi klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i rozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
-
Analiza danych — Autonomiczni agenci mogą służyć do analizowania dużych zbiorów danych i wydobywania cennych informacji.
-
Automatyzacja procesów — zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci mogą być wykorzystywani do automatyzacji powtarzalnych zadań, poprawy wydajności i zmniejszenia liczby błędów.
-
Zarządzanie wiedzą — Autonomiczni agenci mogą być wykorzystywani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
-
Jeśli jesteś już klientem Webex Contact Center, upewnij się, że są spełnione następujące wymagania wstępne:
-
Webex dzierżawy Contact Center 2.0.
-
Aplikacja Webex Connect jest aprowizowana dla dzierżawy.
-
Platforma multimediów głosowych to platforma medialna nowej generacji.
-
-
Jeśli nie masz dzierżawy Webex Contact Center, skontaktuj się ze swoim partnerem, aby zainicjować Webex wersję próbną centrum kontaktowego z platformą multimedialną nowej generacji.
-
Administratorzy mogą poprosić Webex piaskownicę programisty centrum kontaktowego o wypróbowanie agentów AI.
Włączanie funkcji
Ta funkcja jest obecnie w fazie beta. Klienci mogą zarejestrować się w tej funkcji w portalu Webex beta wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów AI.
-
Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko oskryptowana funkcjonalność agenta AI.
-
Agenci autonomiczni są dostępni tylko dla wybranych klientów. Wnioski można składać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail# ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu niezależni agenci zostaną udostępnieni oprócz agentów skryptowych dla dzierżawy.
Dostęp Webex agenta AI
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent. Można to zrobić w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Centrum sterowania, używając adresu URL https://admin.webex.com.
- W sekcji Usługi okienka nawigacji wybierz pozycję Contact Center.From the Services section of the navigation pane, choose Contact Center.
- W obszarze Szybkie łącza w prawym okienku przejdź do sekcji pakietu Contact Center.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy na platformie Webex AI Agent. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — zawiera listę wstępnie utworzonych raportów agentów AI różnych typów. Raporty można generować lub planować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika agenta AI Webex w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty wyświetlające podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowaną, ostatnio zaktualizowaną, oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI Agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zapoznaj się z następującymi sekcjami:
Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI
Wstępnie utworzonego agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij, aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę agenta AI Webex i jest dostępny w pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtruj według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazą wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla autonomicznych agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Autonomiczni agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Agenci AI szkolą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:
- Zaloguj się do platformy agenta AI Webex.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Zostanie wyświetlona strona Bazy wiedzy.
- Bazę wiedzy można znaleźć na podstawie następujących kryteriów:
- Nazwa bazy wiedzy
- Rodzaj bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
- Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
- Można również utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agentów AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agentów AI
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. |
| 2 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij przycisk +Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. |
| 3 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: |
| 4 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy z podaną nazwą. |
| 5 |
Na karcie Pliki : |
| 6 |
Na karcie Dokumenty : |
| 7 |
Przejdź do karty Informacje . Można wyświetlać i śledzić szczegóły przekazanych plików i utworzonych dokumentów. Kliknij ikonę Edytuj , aby edytować pliki bazy wiedzy. W razie potrzeby zmień nazwę pliku. Można również usunąć istniejące pliki i dodać nowe.
Kliknij ikonę Usuń , aby całkowicie usunąć bazę wiedzy.
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI w celu odpowiadania na pytania.
Konfigurowanie autonomicznych agentów AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów. W tej sekcji przedstawiono dwie podstawowe możliwości autonomicznego agenta AI.
Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań
Autonomiczni agenci AI mogą wykonywać różne zadania, w tym:
-
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
-
Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
-
Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Przefiltruj typ agenta AI jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Wykonaj czynności. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do wykonywania działań został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i działać zgodnie z nimi. Na przykład w restauracji istnieje potrzeba automatyzacji przyjmowania zamówień na żywność online. Aby wykonać to zadanie, można utworzyć autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
Autonomiczny agent AI do wykonywania działań działa na następujących blokach konstrukcyjnych:
-
Działanie — funkcja, która umożliwia agentowi AI łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji. Zdefiniuj jednostki wejściowe jako część wypełniania szczeliny.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie ukończyć zadanie.
| 1 |
Na karcie Działanie kliknij + Nowa akcja. |
| 2 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować gniazda lub gniazda i zdefiniować realizację w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
Jednostki wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON encje muszą być zdefiniowane w ustrukturyzowanym formacie JSON.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Dla większej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, a także zgodny z instrukcjami agenta i opisem działania.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — pole wzorca jest używane w przypadku typów znaków w celu określenia wyrażenia regularnego, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to szczególnie przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że powinno być obsługiwane w bezpieczny sposób).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Definiowanie realizacji
| 1 |
Zdefiniuj szczegóły realizacji dla wdrożenia agenta AI w centrum kontaktów. Podaj następujące informacje: |
| 2 |
Skonfiguruj jednostki wyjściowe w taki sposób, aby agent AI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu. |
| 3 |
Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij + Nowa encja wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Można również użyć pliku JSON, aby dodać jednostki wyjściowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie encji za pomocą edytora JSON . |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych. |
| 5 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
| 6 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których agent musi:
-
Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
-
Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta AI.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do karty Baza wiedzy. |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI
Można wyświetlić szczegóły sesji i historii każdego utworzonego autonomicznego agenta AI. Strona Sesje wyświetla szczegóły sesji nawiązanych z constomers. Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizy i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
- Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i należy ją odszyfrować. Musisz mieć uprawnienia, aby odszyfrować sesję. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, dostęp do dowolnej sesji można uzyskać za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Ta funkcja ma jednak zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
- Dzienniki inspekcji — kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
- Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Dzienniki audytu
Karta Dzienniki audytu śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki inspekcji są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki inspekcji . Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
- Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
- Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
- Pole — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Pole iOpis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Historia modelu
Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Za każdym razem, gdy publikujesz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, wersja autonomicznego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia modelu. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia modelu.
- Opis modelu — krótki opis wersji agenta AI.
- AI Engine — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
- Zaktualizowano dnia — data i godzina utworzenia wersji.
- Działania — umożliwia wykonanie następujących czynności na agencie AI:
- Wczytaj — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI w momencie tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można uruchomić z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby uruchomić podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby ją otworzyć. Przycisk Podgląd jest zawsze widoczny w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, którego można użyć do łatwego ponownego uruchomienia trybu podglądu.
Webex AI Agent udostępnia również opcję podglądu z możliwością udostępniania. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić testerom lub klientom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu zostanie otwarty w prawej dolnej części ekranu. Użytkownicy mogą dostarczyć wypowiedź (lub sekwencję wypowiedzi), dla której należy sprawdzić odpowiedź agenta AI. Ta funkcja umożliwia deweloperowi upewnienie się, że agent AI reaguje zgodnie z oczekiwaniami.
Widżet podglądu można zmaksymalizować. Dostępne są inne przydatne funkcje, takie jak dostarczanie informacji o konsumentach i inicjowanie wielu pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia programistom agentów AI udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie łącze skopiowanego podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Programiści mogą szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w linku podglądu. Dwie główne dostosowania to:
- Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru brandColor do łącza. Użytkownicy mogą definiować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub używać szesnastkowego kodu kolorów.
-
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Domyślnie ma wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false.
Przykładowy link podglądu z tymi parametrami:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.
Podgląd głosowy
Autonomous AI Agent do odpowiadania na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- Przejdź do .
- Z listy rozwijanej AI Engine wybierz Vega.
- Kliknij Zapisz zmiany.
Przycisk Podgląd zostanie zaktualizowany o ikonę mikrofonu do podglądu głosowego. Kliknij przycisk Podgląd . Zostanie wyświetlony widżet podglądu głosu:
Aby korzystać z tej funkcji, użytkownik musi włączyć dostęp do mikrofonu.
Widżet podglądu głosu udostępnia użytkownikom następujące funkcje:
- Start , aby rozpocząć podgląd.
- Transkrypcja na żywo Podczas trwania podglądu głosu w widżecie wyświetlana jest transkrypcja rozmowy na żywo.
- Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
- Wyciszenie , aby wyciszyć.
Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics
Sekcja Analiza agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów SI i ich przekazania
Konfigurowanie skryptowanego agenta AI
W tej sekcji opisano, jak skonfigurować agentów AI ze skryptami i zarządzać nimi Webex na platformie agentów AI, aby zapewniali dokładne odpowiedzi na zapytania użytkowników i efektywnie wykonywali zautomatyzowane zadania.
Skryptowy agent AI do wykonywania zadań
Skryptowany agent AI rozszerza możliwości budowania agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent. Skryptowany agent AI umożliwia wieloetapowe rozmowy, w których może uzyskać odpowiednie dane od klientów w celu wykonania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI utwórz nowego agenta AI od podstaw. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij Rozpocznij od zera , a następnie Dalej . |
| 5 |
W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij przycisk Wykonaj akcje. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Skryptowany agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Po utworzeniu agenta AI możesz tworzyć encje , dodawaćintencje i definiować odpowiedzi.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Dashboard (Pulpit nawigacyjny) wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie encjami
Podmioty są budulcem rozmów. Są to podstawowe elementy, które Agenci AI wydobywają z wypowiedzi użytkowników. Reprezentują one określone informacje, takie jak nazwy produktów, daty, ilości lub inne znaczące grupy słów. Skutecznie identyfikując i wyodrębniając podmioty, agenci AI mogą lepiej zrozumieć intencje użytkowników i zapewnić dokładniejsze i trafniejsze odpowiedzi.
Typy encji
Webex AI Agents oferuje 11 wstępnie utworzonych typów encji do przechwytywania różnych typów danych użytkownika. Można również utworzyć dowolną z następujących encji niestandardowych.
Encje niestandardowe
Encje te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla przypadku użycia. Są one używane do rzeczy, które nie są objęte jednostkami systemowymi.
-
Lista niestandardowa — zdefiniuj listy oczekiwanych ciągów w celu przechwytywania określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi encjami. Do każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowa encja rozmiaru pizzy.
-
Wyrażenie regularne — użyj wyrażeń regularnych do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiednich danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład
123-123-8789). -
Cyfry — rejestrują dane wejściowe numeryczne o stałej długości z dużą dokładnością, szczególnie w przypadku interakcji głosowych. W interakcjach niegłosowych jest używany jako alternatywa dla typów encji niestandardowych i wyrażeń regularnych. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięć.
-
Alfanumeryczny — przechwytuje kombinacje liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno głosowych, jak i niegłosowych danych wejściowych.
-
Dowolna forma — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub zweryfikowania.
-
Mapa lokalizacji (WhatsApp) – wyodrębnij dane o lokalizacji udostępnione przez Ciebie na kanale WhatsApp.
Encje systemowe
| Nazwa encji | Opis | Przykładowe dane wejściowe | Przykładowe dane wyjściowe |
|---|---|---|---|
| Data | Analizuje daty w języku naturalnym do standardowego formatu daty | "Lipiec przyszłego roku" | 01/07/2020 |
| Godzina | Analizuje czas w języku naturalnym do standardowego formatu godziny | 5 wieczorem | 17:00 |
| Wykrywa adresy e-mail | Napisz do mnie na info@cisco.com | info@cisco.com | |
| Numer telefonu | Wykrywa wspólny numer telefonu | Zadzwoń do mnie na 9876543210 | 9876543210 |
| Jednostki monetarne | Analizuje walutę i kwotę | Chcę 20$ | 20$ |
| Porządkowych | Wykrywa liczbę porządkową | Czwarta na dziesięć osób | 4. |
| Kardynał | Wykrywa liczbę kardynalną | Czwarta na dziesięć osób | 10 |
| Geolokalizacja | Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.) | Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie w Wielkiej Brytanii | Londyn, Wielka Brytania |
| Nazwiska osób | Wykrywa nazwy pospolite | Bill Gates z firmy Microsoft | Bill Gates |
| Ilość | Identyfikuje pomiary, według wagi lub odległości | Jesteśmy 5 km od Paryża | 5km |
| Czas trwania | Identyfikuje przedziały czasu | 1 tydzień urlopu | 1 tydzień |
Utworzone encje można edytować na karcie encji. Połączenie encji z intencją powoduje dodanie adnotacji do wypowiedzi wykrytych podczas ich dodawania.
Role encji
Gdy jednostka musi być zbierana wiele razy w ramach jednego zamiaru, role encji stają się niezbędne. Przypisując różne role do tej samej encji, możesz pomóc agentowi AI w dokładniejszym zrozumieniu i przetwarzaniu danych wejściowych użytkownika.
Na przykład, aby zarezerwować lot z przerwą, można utworzyć jednostkę Port lotniczy z trzema rolami: początkiem, miejscem docelowym i przesiadką. Adnotując wypowiedzi szkoleniowe z tymi rolami, agent AI może nauczyć się oczekiwanych wzorców i bezproblemowo obsługiwać złożone prośby o rezerwację.
Role encji są obsługiwane tylko dla Mindmeld (encje niestandardowe i systemowe) i Rasa (tylko encje niestandardowe), administratorzy muszą zaznaczyć pole wyboru Role encji w ustawieniach zaawansowanych okna dialogowego selektora aparatu NLU.
Administratorzy nie mogą przełączać się z RASA lub Mindmeld do Swiftmatch, gdy role encji są używane. Role muszą zostać usunięte z intencji, aby wyłączyć role encji z zaawansowanych ustawień aparatu NLU. Możesz utworzyć encję z rolami encji.
Tworzenie encji z rolami encji
Zanim rozpoczniesz
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Encje . |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz encję. |
| 6 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 7 |
Włącz przełącznik Automatyczne sugerowanie wartości gniazda na autouzupełnianie i podawaj alternatywne sugestie dla tej encji podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia encji niestandardowej tylko wtedy, gdy role encji są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkolenia dla aparatów RASA i Mindmeld NLU. |
| 8 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje .
|
Następne czynności
Po utworzeniu encji można połączyć role z encją.
Łączenie ról z encją
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. |
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do encji można przypisać role w celu dwukrotnego zebrania tej samej encji dla intencji. |
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI wykorzystują rozumienie języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Scripted AI Agents' Articles and Training (Artykuły i szkolenia agentów sztucznej inteligencji), aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, co wymaga ponownego szkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice w wydajności można analizować za pomocą wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich żądanych artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij Trenuj w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyuczony korpus i przetestować go Webex udostępnianym podglądzie agenta AI lub na kanałach zewnętrznych, w których agent AI jest wdrożony.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi vs wektory poziomu artykułu. W naszym ciągłym dążeniu do poprawy dokładności naszych silników NLU, eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu w przeciwieństwie do starszego modelu używania wektorów poziomu wypowiedzi i stwierdziliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Uwaga: wektory na poziomie artykułu będą nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI, a dla wielojęzycznych agentów AI dopasowania na poziomie artykułu będą obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Zarządzanie intencjami
Intencja to podstawowy składnik platformy Webex AI Agent, który umożliwia agentom AI skuteczne zrozumienie danych wejściowych i reagowanie na nie. Reprezentuje konkretne zadanie lub działanie, które chcesz wykonać podczas rozmowy. Programiści agentów AI definiują wszystkie intencje odpowiadające zadaniom, które chcesz wykonać. Dokładność klasyfikacji intencji bezpośrednio wpływa na zdolność agenta AI do udzielania odpowiednich i pomocnych odpowiedzi. Klasyfikacja intencji to proces identyfikowania intencji na podstawie danych wejściowych, umożliwiający agentowi AI reagowanie w znaczący i kontekstowy sposób.
Intencje systemowe
- Domyślna intencja rezerwowa — możliwości agenta AI są z natury ograniczone przez intencje, które mają rozpoznawać i reagować na nie. Chociaż przedsiębiorstwo nie jest w stanie przewidzieć każdego możliwego pytania, które możesz zadać, domyślny zamiar awaryjny może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Implementując domyślny rezerwowy zamiar, programiści agentów AI mogą zapewnić, że agent AI prawidłowo obsługuje nieoczekiwane lub poza zakresem zapytania, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych intencji.
Programiści agentów AI nie muszą dodawać konkretnych wypowiedzi do intencji rezerwowej. Agenta można przeszkolić, aby automatycznie wyzwalał rezerwowy zamiar, gdy napotka znane pytania poza zakresem, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w innych zamiarach.
Na przykład w bankowym agencie AI użytkownicy mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent AI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczką, te zapytania można włączyć jako frazy szkoleniowe w ramach domyślnego zamiaru rezerwowego. Gdy użytkownik o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent AI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza zdefiniowane intencje i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.
Intencja rezerwowa nie powinna mieć żadnych slotów z nią związanych.
Rezerwowy zamiar konwersji musi używać domyślnego klucza szablonu rezerwowego dla swojej odpowiedzi.
- Pomoc — ta intencja ma na celu odpowiadanie na zapytania użytkowników dotyczące możliwości agenta AI. Gdy użytkownicy nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o
pomoc.Domyślnie odpowiedź na intencję pomocy jest mapowana na
klucz szablonu wiadomościPomocy. Jednak programiści agentów AI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i bogate w informacje wskazówki.Zaleca się przekazanie możliwości agenta AI na wysokim poziomie, zapewniając użytkownikom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
- Porozmawiaj z agentem — ta intencja umożliwia użytkownikom zwrócenie się o pomoc do agenta na dowolnym etapie interakcji z agentem AI. Po wyzwoleniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje transfer do czynnika ludzkiego. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tego zamiaru jest
przekazanieagenta. Chociaż nie ma ograniczeń interfejsu użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana go nie wpłynie na wynik przekazania przez człowieka.
Intencje Small Talk
Wszyscy nowo utworzeni agenci AI zawierają cztery wstępnie zdefiniowane intencje small talk, aby obsługiwać typowe powitania użytkowników, wyrazy wdzięczności, negatywne opinie i pożegnania:
- Pozdrowienia
- Dziękuję
- Agent AI nie był pomocny
- Do widzenia
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji zaleca się utworzenie encji w celu utworzenia łącza z intencją. Encje są wymagane do wykonania zadania. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz tworzenie encji.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz zadanie. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane treningu kliknij przycisk Utwórz intencję . |
| 5 |
W oknie Tworzenie intencji określ następujące informacje: |
| 6 |
Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli encja jest obowiązkowa. |
| 7 |
Wprowadź liczbę ponownych prób dozwolonych dla tego gniazda, jeśli jest ono nieprawidłowo wypełnione przez konsumenta. Domyślnie liczba ta jest ustawiona na trzy. |
| 8 |
Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. |
| 9 |
W sekcji Odpowiedź wprowadź klucz szablonu ostatecznej odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po zakończeniu intencji. |
| 10 |
Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebrane w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik jest wyłączony, gniazdo zachowuje stare wartości i wyświetla tę samą odpowiedź.
|
| 11 |
Włącz przełącznik Aktualizuj wartości gniazda, aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z konsumentem. Ostatnia wartość wypełniona w gnieździe jest traktowana przez agenta AI do przetwarzania danych. Jeśli ta funkcja jest włączona, wartości dla wypełnionych gniazd są aktualizowane za każdym razem, gdy użytkownicy podają nowe informacje dla tego samego typu gniazda.
|
| 12 |
Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby podać sugestie dotyczące wypełnienia gniazda i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi, na podstawie danych wejściowych użytkownika. |
| 13 |
Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tej intencji. Połączenia i przepływy głosowe mogą wykorzystać to do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
|
| 14 |
Kliknij przycisk Zapisz. Kliknij opcję Trenuj w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić wszelkie zmiany wprowadzone w intencjach i encjach.
Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindmeld NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) na intencję. Ponadto każde gniazdo musi mieć co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok osoby, której dotyczy problem, zostanie wyświetlona ikona ostrzeżenia, aby wskazać problem. Jednak domyślny rezerwowy zamiar jest zwolniony z tych wymagań. |
Następne czynności
Po utworzeniu intencji wymagane są pewne informacje do jej realizacji. Połączone jednostki dyktują, w jaki sposób informacje te są uzyskiwane z wypowiedzi użytkowników. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączenie encji z zamiarem.
Łączenie encji z zamiarem
Zanim rozpoczniesz
Zaleca się, aby encje zostały utworzone i połączone przed dodaniem wypowiedzi. Ten automatyczny dodaje adnotacje do encji podczas dodawania wypowiedzi.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. Połączone encje zostaną wyświetlone w sekcji Sloty.
|
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Gdy encja jest oznaczona jako wymagana, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Można określić maksymalną liczbę żądań brakującej encji przez agenta AI przed eskalacją lub udzieleniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu, który zostanie uruchomiony, jeśli wymagana encja nie zostanie dostarczona w określonej liczbie ponownych prób.
Gdy agent AI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowie przy użyciu komunikatu skojarzonego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tego zamiaru. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne intencje bez przenoszenia poprzednich danych, musi być włączony przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane encje z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji. |
Generowanie danych treningowych
Musisz ręcznie dodać dane treningowe do ich intencji, aby agent AI działał z rozsądną dokładnością. Dane treningowe składają się z różnych sposobów wywoływania tego samego zamiaru. Możesz dodać co najmniej 15-20 wariantów dla każdego zamiaru, aby poprawić jego dokładność. Ręczne tworzenie tego korpusu treningowego może być żmudne i czasochłonne. Możesz dodać tylko kilka wariantów lub dodać tylko słowa kluczowe jako warianty zamiast znaczących zdań. Można tego uniknąć, generując dane treningowe w celu uzupełnienia istniejących.
Aby wygenerować dane treningowe, wykonaj poniższe czynności:
- Wprowadź nazwę intencji i przykładową wypowiedź.
- Kliknij Generuj.
- Podaj krótki opis zamiaru kierowania sztuczną inteligencją.
- Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności dla sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
- Niższe ustawienie kreatywności może prowadzić do mniej zróżnicowanych wariantów.
- Proces generowania może potrwać kilka sekund, w zależności od liczby żądanych wariantów.
- Ikona błyskawicy odróżnia warianty generowane przez sztuczną inteligencję od danych treningowych zdefiniowanych przez użytkownika.
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI wykorzystują rozumienie języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Scripted AI Agents' Articles and Training (Artykuły i szkolenia agentów sztucznej inteligencji), aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, co wymaga ponownego szkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice w wydajności można analizować za pomocą wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich żądanych artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij Trenuj w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyuczony korpus i przetestować go Webex udostępnianym podglądzie agenta AI lub na kanałach zewnętrznych, w których agent AI jest wdrożony.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi vs wektory poziomu artykułu. W naszym ciągłym dążeniu do poprawy dokładności naszych silników NLU, eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu w przeciwieństwie do starszego modelu używania wektorów poziomu wypowiedzi i stwierdziliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Uwaga: wektory na poziomie artykułu będą nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI, a dla wielojęzycznych agentów AI dopasowania na poziomie artykułu będą obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Oznaczanie wygenerowanych wariantów
Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji, programiści mogą oznaczać wyniki wygenerowane przez sztuczną inteligencję do przeglądu. Pozwala to na identyfikację i zapobieganie wszelkim szkodliwym lub stronniczym treściom. Aby oznaczyć dane wyjściowe wygenerowane przez sztuczną inteligencję:
- Znajdź opcję oznaczania: Opcja oznaczania jest dostępna dla każdej wygenerowanej wypowiedzi.
- Przekaż opinię: podczas oznaczania danych wyjściowych programiści mogą dodawać komentarze i określać powód zgłaszania.
Ta funkcja jest początkowo dostępna z miesięcznym limitem użycia wynoszącym 500 operacji generowania. Aby sprostać rosnącym potrzebom, deweloperzy mogą skontaktować się z właścicielami swoich kont, aby poprosić o zwiększenie tego limitu.
Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji
Dane treningowe można tworzyć w wielu językach. Dla każdego języka skonfigurowanego dla agenta AI należy zdefiniować wypowiedzi odzwierciedlające pożądane interakcje. Chociaż sloty pozostają spójne we wszystkich językach, klucze szablonu jednoznacznie identyfikują odpowiedzi w każdym języku.
Nie wszystkie języki obsługują wszystkie typy encji. Aby uzyskać więcej informacji na temat listy typów encji obsługiwanych przez poszczególne języki, zobacz tabelę Języki i obsługiwane encje w temacie Obsługiwane języki agentów AI zeskryptami.
Zarządzanie odpowiedziami
Odpowiedzi to komunikaty, które agent AI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można utworzyć odpowiedzi zawierające następujące elementy:
- Tekst — zwykłe wiadomości tekstowe do bezpośredniej komunikacji.
- Kod — osadzony kod dynamicznej zawartości lub działań.
- Multimedia — obrazy, elementy audio lub wideo zwiększające komfort użytkowania.
Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:
- Szablony — wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane na określone intencje.
- Przepływy pracy — logika określająca szablon do użycia na podstawie zidentyfikowanego zamiaru.
Szablony funkcji Przekazanie agenta, Pomoc, Rezerwowy i Powitanie są wstępnie skonfigurowane, a wiadomość odpowiedzi można zmienić za pomocą odpowiednich szablonów.
Typy odpowiedzi
Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposoby ich konfigurowania.
Karta Przepływy pracy służy do obsługi odpowiedzi asynchronicznych podczas wywoływania API zewnętrznej, która odpowiada w sposób asynchroniczny. Przepływy pracy muszą być kodowane w języku Python.
Substytucja zmiennych
Podstawianie zmiennych umożliwia używanie zmiennych dynamicznych jako części szablonów odpowiedzi. Wszystkie standardowe zmienne (lub encje) w sesji, a także te, które programista AI Agent może ustawić w obiekcie o dowolnym kształcie, takim jak pole magazynu danych, mogą być używane w szablonach odpowiedzi za pośrednictwem tej funkcji. Zmienne są reprezentowane przy użyciu następującej składni: ${variable_name}. Na przykład użycie wartości encji o nazwie apptdate uses ${entities.apptdate} lub ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.
Odpowiedzi można personalizować za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od konsumentów w trakcie rozmowy. Funkcja autouzupełniania wyświetla składnię zmiennych w obszarze tekstowym po rozpoczęciu wpisywania ${. Wybranie wymaganej sugestii powoduje automatyczne wypełnienie obszaru zmienną i wyróżnienie tej zmiennej.
Konfigurowanie odpowiedzi za pomocą Projektanta odpowiedzi
Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:
- Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe konstruowanie odpowiedzi, które agent AI dostarcza klientom.
- Fragmenty kodu: Dla programistów używających języka Python ta opcja zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi przy użyciu kodu.
Projektant odpowiedzi agenta AI Webex został zaprojektowany tak, aby zapewnić, że środowisko użytkownika jest dostosowane do konkretnego kanału, z którym agent AI wchodzi w interakcję.
Szablony odpowiedzi
- Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby zwiększyć wygodę użytkownika, projektant odpowiedzi umożliwia tworzenie wielu pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, co umożliwia dzielenie długich wiadomości na łatwiejsze w zarządzaniu sekcje. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczne i atrakcyjne środowisko użytkownika, możesz dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. Gdy aktywowany jest szablon z wieloma opcjami, jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Możesz włączyć tę funkcję, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się u dołu odpowiedzi.
Podczas zapisywania odpowiedzi programiści widzą ostrzeżenie wskazujące liczbę błędów, które należy poprawić. Pola z błędami zostaną podświetlone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja po kropkach umożliwia poruszanie się między kartami z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmienia kolor na czerwony, aby zasygnalizować błąd.
- Szybka odpowiedź — odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być linkami tekstowymi lub URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, który jest wysyłany do bota po kliknięciu. Przyciski adresów URL przekierowują użytkowników do określonej strony internetowej.
Gdy zapytanie użytkownika jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zasugerować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i Facebooka.
Dodawanie adresu URL szybkich odpowiedzi
Przyciski szybkiej odpowiedzi adresu URL w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do witryny w celu uzyskania dalszych informacji lub działań, takich jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przyciski te otwierają określony adres URL w nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać adres URL szybkiej odpowiedzi w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
- Wybierz klucz artykułu lub szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź adresu URL.
- Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Zostanie wyświetlone okno podręczne Typ przycisku.
- Wybierz typ przycisku jako Adres URL w kanale internetowym.
- Określ tytuł przycisku i adres URL, do którego konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
- Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź adresu URL.
Przyciski typu adresu URL można również skonfigurować za pomocą dynamicznego typu odpowiedzi, w którym przyciski te mają być konfigurowane przy użyciu fragmentów kodu Pythona. Te przyciski są obsługiwane w Webex platformie AI Agent w wersji zapoznawczej i udostępnianej wersji zapoznawczej. Obecnie nie są one obsługiwane przez widżet czatu na żywo IMchat ani przez inne kanały stron trzecich.
- Karuzela — odpowiedzi z elementami rozszerzonymi mogą obejmować pojedynczą kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzelowym. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie Karuzela można skonfigurować za pomocą linków tekstowych lub URL. Kliknięcie przycisku adresu URL przekieruje użytkownika na określoną stronę internetową. Kliknięcie tekstowego przycisku szybkiej odpowiedzi wysyła skonfigurowany ładunek do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
- Obraz — szablon multimedialny, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy, podając adresy URL.
- Wideo – renderuje filmy w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL filmu.
- Kod — może być używany do pisania kodu w języku Python na potrzeby wywoływania interfejsów API lub wykonywania innej logiki.
Fragmenty kodu
Odpowiedzi warunkowe, z ich rozbudowanymi funkcjami i różnorodnymi szablonami, mogą skutecznie zaspokoić większość potrzeb agenta AI. Jednak w przypadku złożonych przypadków użycia, których nie można w pełni zrealizować za pomocą odpowiedzi warunkowych lub dla deweloperów, którzy preferują kodowanie, dostępny jest typ odpowiedzi fragmentu kodu.
Fragmenty kodu umożliwiają konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu kodu w języku Python.Code Snippets allow you to configure responses using Python code. Takie podejście umożliwia tworzenie wszystkich typów odpowiedzi, w tym szybkich odpowiedzi, tekstu, karuzeli, obrazów, dźwięku, wideo i plików, w szablonie odpowiedzi lub artykule.
Kod funkcji zdefiniowany w szablonie urywka kodu może służyć do ustawiania zmiennych, które są następnie używane w innych szablonach. Ważne jest, aby pamiętać, że kod funkcji nie może bezpośrednio zwracać odpowiedzi, gdy jest używany w odpowiedziach warunkowych.
Sprawdzanie poprawności fragmentu kodu — platforma sprawdza tylko błędy składniowe w konfigurowanym fragmencie kodu. Jednak wszelkie błędy w samej treści odpowiedzi mogą powodować problemy dla użytkowników wchodzących w interakcję z botem na skonfigurowanym kanale. Na przykład edytor nie uniemożliwi dodania odpowiedzi "selektor czasu" dla kanału internetowego, ale powoduje to błędy, jeśli zapytanie użytkownika wywoła tę konkretną odpowiedź.
Jeśli nie zdecydujesz się skonfigurować unikatowej odpowiedzi dla różnych kanałów, odpowiedź sieci Web zostanie uznana za odpowiedź domyślną i zostanie wysłana do użytkownika końcowego. Lista szablonów obsługiwanych w kanale sieci Web:
- Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
- Szybka odpowiedź — szablon zawierający tekst i klikalne przyciski.
- Karuzela — kolekcja kart, z których każda ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
- Obraz — szablon służący do konfigurowania obrazów przez podawanie adresów URL.
- Wideo – szablon służący do konfigurowania wideo przez podanie adresu URL filmu. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
- Plik — szablon służący do konfigurowania pliku pdf przez podanie adresu URL umożliwiającego dostęp do pliku.
- Audio — szablon służący do konfigurowania pliku audio przez podanie adresu URL pliku audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
- Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
- Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
- Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Skryptowany agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Utwórz encję z rolami encji dla agenta AI.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Dashboard (Pulpit nawigacyjny) wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie artykułami
Artykuły z sedna skryptowanych agentów AI. Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każdy artykuł ma pytanie domyślne, które służy jako identyfikator tego artykułu w sesjach, kuracji i innych miejscach agenta AI. Wszystkie artykuły skonfigurowane w agencie AI razem tworzą bazę wiedzy lub korpus agenta. System porównuje zapytanie z tą bazą wiedzy i wyświetla odpowiedź z najwyższym poziomem ufności jako odpowiedź agenta.
Silniki Rasa i Mindmeld NLU wymagają co najmniej dwóch wariantów szkoleniowych (wypowiedzi), aby artykuł był częścią modelu wyszkolonego korpusu. W skryptowym agencie AI do odpowiadania na pytania, jeśli wybrano silnik NLU Rasa lub Mindmeld i jeśli artykuł ma mniej niż dwie odmiany, przyciski Train i Save oraz Train są niedostępne. Po umieszczeniu wskaźnika myszy na tych niedostępnych przyciskach zostanie wyświetlony komunikat z prośbą o rozwiązanie problemów przed treningiem. Wyświetlana jest również ikona ostrzeżenia odpowiadająca artykułowi z problemami. Problemy są rozwiązywane przez dodanie więcej niż dwóch wariantów artykułu. Po rozwiązaniu problemów dostępne są przyciski Pociąg i Zapisz oraz Trenuj . Posiadanie dwóch wariantów nie ma zastosowania do artykułów domyślnych - wiadomości częściowego dopasowania, wiadomości rezerwowej i wiadomości powitalnej.
Możesz klasyfikować artykuły według wybranych kategorii, a wszystkie artykuły bez kategorii są klasyfikowane jako nieprzypisane. Istnieją cztery domyślne artykuły, które są dostępne dla każdego agenta AI, od momentu utworzenia. Są to:
- Wiadomość powitalna — zawiera pierwszą wiadomość za każdym razem, gdy rozpoczyna się rozmowa między klientem a agentem AI.
- Komunikat rezerwowy — agent AI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
- Częściowe dopasowanie — gdy agent AI rozpoznaje wiele artykułów z niewielką różnicą w wynikach (zgodnie z ustawieniami przekazywania i wnioskowania ), agent wyświetla ten komunikat dopasowania wraz z dopasowanymi artykułami jako opcjami. Możesz również skonfigurować wyświetlanie odpowiedzi tekstowej wraz z tymi opcjami.
- Co możesz zrobić?— Możesz skonfigurować możliwości agenta AI. Agent AI wyświetla to za każdym razem, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta AI.
Oprócz tego artykuł domyślny Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli włączone jest przekazywanie agenta z ustawień przekazywania i wnioskowania .
Wszyscy nowi agenci AI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:
- Pozdrowienia
- Dziękuję
- Agent AI nie był pomocny
-
Do widzenia
Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również zmodyfikować lub usunąć.
Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i domyślnej odpowiedzi
Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każde zapytanie konsumenta jest porównywane z tymi artykułami (baza wiedzy), a odpowiedź, która zwraca najwyższy poziom ufności, jest wyświetlana użytkownikowi jako odpowiedź agenta AI. Aby dodać artykuły:
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij Utwórz nowy artykuł. |
| 4 |
Dodaj warianty domyślne. |
| 5 |
Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości:
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu Projektanta odpowiedzi. |
| 6 |
Kliknij Zapisz i trenuj. |
Import z katalogów
| 1 |
Korzystaj z platformy agentów Webex AI |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij trzy elipsy. |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z katalogów. |
| 5 |
Wybierz kategorie artykułów, które muszą zostać dodane do agenta. |
| 6 |
Kliknij Koniec. |
Wyodrębnij często zadawane pytania z linku
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij trzy wielokropek. |
| 4 |
Kliknij Wyodrębnij często zadawane pytania z linku. |
| 5 |
Podaj adres URL miejsca, w którym znajdują się często zadawane pytania i kliknij Wyodrębnij. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Importowanie z pliku
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij trzy elipsy. |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz CSV aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz JSON. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie siatki. Kliknij przycisk Pobierz przykład, aby wyświetlić format, w którym artykuły muszą zostać określone. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Dodawanie synonimów niestandardowych
Wiele przypadków użycia agenta AI zwykle dotyczy słów i zwrotów, które mogą nie być częścią standardowego słownictwa angielskiego lub są specyficzne dla kontekstu biznesowego. Na przykład chcesz, aby agent AI rozpoznawał aplikację na Androida, aplikację na iOS i tak dalej. Agent AI musi uwzględnić te terminy i ich odmiany w wypowiedziach szkoleniowych dla wszystkich powiązanych artykułów, co prowadzi do zbędnego wprowadzania danych.
Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz użyć niestandardowych synonimów w skrypcyjnym agencie AI do odpowiadania na pytania. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane przez platformę słowem głównym w czasie wykonywania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny agentów AI wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij trzy wielokropek. |
| 4 |
Kliknij opcję Synonimy niestandardowe. |
| 5 |
Kliknij przycisk Nowy wyraz główny. |
| 6 |
Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz. |
| 7 |
Ponownie przeszkol agenta AI po dodaniu synonimów. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku .CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem na platformę. |
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI wykorzystują rozumienie języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Scripted AI Agents' Articles and Training (Artykuły i szkolenia agentów sztucznej inteligencji), aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, co wymaga ponownego szkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice w wydajności można analizować za pomocą wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik uczenia, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana odpowiedź rezerwowa — minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której zostanie wyświetlona odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach dopasowania częściowego — określa minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego jest wyświetlany szablon dopasowania częściowego
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu uczenia stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wytrenowany.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich żądanych artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij Trenuj w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyuczony korpus i przetestować go Webex udostępnianym podglądzie agenta AI lub na kanałach zewnętrznych, w których agent AI jest wdrożony.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi vs wektory poziomu artykułu. W naszym ciągłym dążeniu do poprawy dokładności naszych silników NLU, eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu w przeciwieństwie do starszego modelu używania wektorów poziomu wypowiedzi i stwierdziliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Uwaga: wektory na poziomie artykułu będą nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI, a dla wielojęzycznych agentów AI dopasowania na poziomie artykułu będą obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który był obecny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent umożliwia podgląd agentów AI podczas jego opracowywania, a nawet po zakończeniu programowania. W ten sposób można przetestować działanie agentów AI i określić, czy generowane są pożądane odpowiedzi odpowiadające odpowiednim zapytaniom wejściowym. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI, korzystając z następujących sposobów.
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję podglądu dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby uruchomić widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu, a następnie zminimalizowaniu, w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, umożliwiający łatwe ponowne uruchomienie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link podglądu udostępnianego z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Ten link można udostępnić innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Widżet podglądu można zmaksymalizować, aby uzyskać lepszy widok. Dodatkowe przydatne funkcje obejmują dostarczanie informacji o konsumentach i inicjowanie wielu pomieszczeń w celu dokładnego przetestowania agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia programistom agentów AI udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie łącze skopiowanego podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Programiści mogą szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w linku podglądu. Są to dwa główne dostosowania:
- Kolor widżetu — poprzez dodanie
parametru brandColordo łącza. Użytkownicy mogą definiować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub używać szesnastkowego kodu kolorów. -
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru
phoneCasingw łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona nawartość truei można ją wyłączyć, ustawiając ją na falsePrzykładowy link podglądu z następującymi parametrami:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Szkolenie
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma AI Agent oferuje wygodną strukturę testowania botów jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i wykonuj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując poniższe czynności:
- Zaloguj się do platformy agenta AI.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij przycisk Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownicy powinni wchodzić w interakcje z agentem AI. |
| Oczekiwany artykuł | Określ artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wpisywania system zasugeruje dopasowanie artykułów na podstawie wprowadzonego do tej pory tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wyizolować przypadki testowe i upewnić się, że są one wykonywane niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając wszelkim zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uwzględnić przypadki testowe z oczekiwanymi artykułami, które tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi uważanej za pomyślną. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i testować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który musi zostać aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. Obecnie wymuszany jest 20-sekundowy limit czasu. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Możesz również wykonywać przypadki testowe z karty Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te, które pasują do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewni to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testów.
Sesji
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Możesz użyć tych danych do zbadania komunikatów i kontekstu określonych sesji, aby uzyskać wgląd w interakcje użytkowników i zidentyfikować obszary wymagające poprawy, udoskonalić odpowiedzi agenta AI i poprawić ogólne wrażenia użytkownika.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowanym agencie AI umożliwiające udzielanie odpowiedzi na pytania
Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI służącym do odpowiadania na pytania zapewnia kompleksowy podział konkretnej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Karta Informacje o transakcji:
- Wyświetla listę artykułów, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, w tym zarówno dopasowania dokładne, jak i częściowe.
- Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień trafności.
- Przedstawia wyniki podstawowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikowania odpowiednich artykułów.
- Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Handover and Inference .
Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Przetworzone zapytanie — pokazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po ich przetworzeniu przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, takiej jak fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębnienia go z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które zostały wyodrębnione z wiadomości klienta i są skojarzone z aktywnym zamiarem konsumenta. Encje te reprezentują kluczowe informacje, które bot zidentyfikował w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Datastore i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
- Funkcja wyszukiwania — wbudowany pasek wyszukiwania umożliwia szybkie znajdowanie określonych wypowiedzi w konwersacji.
Historia
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz artykuły, intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest aktualny. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność.
Strona Historia umożliwia:
- Wyświetl historię treningu — śledzą, kiedy korpus został przeszkolony i jakie zmiany zostały wprowadzone.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami z bazy wiedzy:
- Aktywuj artykuły — udostępnij wcześniej nieaktywne artykuły , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj artykuły — Utwórz nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał w celach informacyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Pobierz artykuły — wyeksportuj artykuły z bazy wiedzy Knowledge Base jako plik CSV do analizy lub odwoływania się do trybu offline. Ta opcja jest dostępna dla skryptowanego agenta AI tylko do odpowiadania na pytania.
Dzienniki audytu
Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie
wedługiPole, aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika inspekcji. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Kuracja
Wiadomości są dodawane do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu użytkownika i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślny rezerwowy zamiar konwersji — jeśli ten przełącznik jest włączony, wiadomości aktywujące domyślny rezerwowy zamiar konwersji będą wysyłane do konsoli kuracji.
To kryterium ma zastosowanie tylko do skryptowanego agenta AI do wykonywania działań.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w przypadku których agent AI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Karta Problemy stanowi centralną lokalizację do przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Odszyfrowywanie dostępu jest udzielane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia zaawansowanej ochrony danych w zapleczu.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć sprawę z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
-
Utwórz nowy artykuł — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nowy artykuł bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Linkowanie do domyślnych artykułów (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, częściowe dopasowanie) jest niedozwolone.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że nowa wiedza znajduje odzwierciedlenie w jego odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Karta Rozwiązane zawiera wyczerpujący przegląd wszystkich rozwiązanych problemów. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy problem był powiązany z istniejącym artykułem, użyty do utworzenia nowego artykułu/intencji, czy zignorowany. W przypadku napotkania niepożądanych odpowiedzi, które nie zostały automatycznie przechwycone przez istniejące reguły, można ręcznie dodać określone wypowiedzi do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji,
zostanie wyświetlony przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem jest już obecny w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio, aby wskazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Kluczowe dane są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty. Są to: Omówienie, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja.
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą też dostosować widok analizy, wybierając kanał, dla którego chcą wyświetlać dane, wraz z zakresem dat i szczegółowością danych. Domyślnie dane analityczne za ostatni miesiąc są wyświetlane dla wszystkich kanałów z dzienną szczegółowością (każdy dzień jest punktem na osi X na wykresach).
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agenta AI.
- Wybierz agenta AI na stronie Pulpit nawigacyjny.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Następnie następuje graficzna reprezentacja sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz łączna liczba odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja w sekcji Przegląd zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI dla użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru / artykułu w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie artykuły/intencje w korpusie są wyświetlane jako pojedyncze prostokąty, gdzie kolor i względny rozmiar każdego prostokąta wskazuje na dane treningowe zawarte w artykule/intencji. Im bliższy jest zamiar bieli, tym więcej danych treningowych jest potrzebnych do poprawy dokładności agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Zapewnia graficzną reprezentację najpopularniejszych artykułów dla agentów AI do odpowiadania na pytania i szablonów odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Zawiera wizualne podsumowanie liczby problemów z kuracją pojawiających się każdego dnia i ile z nich zostało rozwiązanych przez programistów agentów AI.
Integracja agentów AI
W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Zintegruj agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi
Po utworzeniu i skonfigurowaniu agentów AI na platformie Webex AI Agent następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integrowanie agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.
Zarządzanie raportami agentów AI
W tej sekcji omówiono omówienie raportów agentów AI, typów raportów, tworzenia raportów agentów AI i metod dostarczania raportów.
Opis raportów agentów AI
Funkcja raportów umożliwia generowanie lub planowanie (generowanie okresowe) określonych raportów z dostępnych typów raportów i otrzymywanie ich za pośrednictwem dostępnych metod dostarczania. Raporty te mogą dostarczyć cennych informacji na temat zachowań użytkowników, użycia, zaangażowania, wydajności produktu i tak dalej. Żądane informacje mogą być dostarczane na ich adres e-mail, ścieżkę SFTP lub zasobnik S3. Można wybrać typ raportu z listy wstępnie utworzonych raportów, a także wybrać, czy raport jednorazowy ma być generowany natychmiast, czy w regularnych odstępach czasu.
Po uzyskaniu dostępu do menu Raporty z lewego okienka nawigacji zostaną wyświetlone następujące karty:
-
Konfiguruj — ta karta zawiera listę wszystkich raportów, które są obecnie aktywne i generowane okresowo. Lista raportów zawiera następujące szczegóły:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal subskrybuje raport.
- Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który subskrybujesz.
- Częstotliwość — interwał otrzymywania raportu.
- Ostatni wygenerowany raport — ostatni wysłany raport.
- Następna zaplanowana data — następny dzień, w którym raport zostanie wysłany.
-
Historia — ta karta zawiera wszystkie informacje historyczne dotyczące raportów wysłanych do tej daty. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.
Możesz kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby pobrać te raporty historyczne.
Raporty na żądanie wyświetlane na karcie Historia są dostępne do pobrania dopiero po zakończeniu generowania raportu.
Tworzenie raportu agenta AICreate an AI Agent report
| 1 |
Zaloguj się do platformy agenta AI Webex. |
| 2 |
Kliknij pozycję Raporty na pasku nawigacyjnym po lewej stronie. |
| 3 |
Kliknij + Nowy raport. |
| 4 |
Aby utworzyć i skonfigurować raport, należy podać następujące informacje: |
Typy raportów agenta AI
Możesz wybrać z listy wstępnie utworzonych raportów na podstawie wybranego typu agenta AI. W tej sekcji omówiono te typy raportów, arkusze zawarte w każdym raporcie oraz kolumny dostępne w każdym arkuszu.
Typ raportu Agent AI do odpowiadania na pytania
Agent AI ma do dyspozycji trzy różne typy raportów umożliwiające odpowiadanie na pytania w aplikacji. Korzystając z różnych typów raportów, można zrozumieć podsumowanie użycia agenta AI, zachowanie, pytania użytkowników i sposób, w jaki agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Zachowanie i podsumowanie użyciaW tej sekcji jest wyświetlane podsumowanie agenta AI z częstotliwością wywoływania artykułów i kategorii. Informacje o podsumowaniu, kategoriach i artykułach można wyświetlić na osobnej karcie raportów:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów/sesji obsłużonych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości | Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całość rozmów przekazana agentowi ludzkiemu. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez klientów. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez klientów. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa kategorii | Nazwa kategorii skonfigurowana w agencie AI. |
| Konwersacje w kategorii | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź z tej kategorii została podważona. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi z tej kategorii. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa artykułu | Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie AI. |
| Kategoria artykułu | Kategoria, do której należy ten zamiar. |
| Konwersacje do artykułu | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto ten artykuł. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków, w których ten artykuł został wykryty. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten artykuł została przegłosowana. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten artykuł. |
Wyświetla rozmowę między agentem AI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Typ wiadomości | Komunikat agenta AI lub komunikat ludzki. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Intencja wykryta przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Agent AI do wykonywania zadań typu raportu
Istnieją trzy różne typy raportów dostępne dla agenta AI do wykonywania zadań w aplikacji do tworzenia agentów AI. Jako deweloper agenta AI możesz tworzyć różne typy raportów. Można ich użyć do zrozumienia podsumowania użycia agenta AI, zachowania agenta AI, tego, o co pytają użytkownicy i jak agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z intencjami i kluczami szablonów, które zostały wyzwolone. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości |
Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysyłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całkowita liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez użytkowników. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez użytkowników. |
Szczegółowe informacje o zamiarach można też wyświetlić na karcie Intencje w arkuszu kalkulacyjnym:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa zamiaru | Nazwa intencji skonfigurowana w agencie AI. |
| Rozmowy dla intencji | Liczba rozmów lub sesji, w których wywołano ten zamiar. |
| Łącznie wywołania | Ile razy ten zamiar został przywołany. |
| Całkowite ukończenie | Ile razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi na to została przegłosowana dla każdego zamiaru. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi na to została odrzucona dla każdego zamiaru. |
Raport zawiera również szczegóły szablonu wysokiego poziomu, takie jak:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa klucza szablonu | Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie AI. |
| Metoda konwersji klucza szablonu | Intencje, w których jest używany ten klucz szablonu. |
| Konwersacje dotyczące klucza szablonu | Liczba przypadków, w których ten klucz szablonu został wysłany jako odpowiedź. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu jako odpowiedzi. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten szablon została przegłosowana. |
| Suma głosów przeciw. |
Ile razy odpowiedź na ten szablon została odrzucona. |
Wyświetla rozmowę klienta z agentem AI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Typ wiadomości | Wiadomość agenta AI lub wiadomość człowieka. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinie użytkowników, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. Ten raport dotyczy tylko agentów AI ze skryptami. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikalny identyfikator sesji klienta. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości agent AI odpowiedział. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Metody dostarczania raportu agenta AI
W dzisiejszym świecie opartym na danych wydajne i bezpieczne dostarczanie raportów agentów AI ma kluczowe znaczenie dla świadomego podejmowania decyzji i doskonałości operacyjnej. Aby sprostać zróżnicowanym potrzebom organizacyjnym, oferujemy wiele metod dostarczania raportów agentów AI, zapewniając elastyczność, niezawodność i bezpieczeństwo. Opcje dostawy obejmują protokół bezpiecznego przesyłania plików (SFTP), e-mail i Amazon S3 Bucket. Każdy tryb został zaprojektowany tak, aby zaspokoić różne wymagania, niezależnie od tego, czy chodzi o wysokie bezpieczeństwo, łatwość dostępu, czy skalowalne rozwiązania pamięci masowej. W tym dokumencie przedstawiono funkcje i zalety każdej metody dostawy, pomagając wybrać najlepszą opcję dla konkretnych potrzeb.
SFTP
|
Pole |
Opis |
|---|---|
| Wypychanie raportów do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem |
Włącz tę opcję, aby wypchnąć raporty do bezpiecznej lokalizacji w zaplanowanym czasie. Włączając to przełączanie, można podać tylko następujące szczegóły. |
| Adres IP | Adres IP systemu. |
| Nazwa użytkownika | Nazwa użytkownika, aby uzyskać dostęp do raportów. |
| Hasło | Hasło umożliwiające dostęp do raportów. |
| Klucz prywatny | Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików. |
| Ścieżka przesyłania |
Ścieżka do miejsca, do którego pliki są kierowane w systemie. |
Adres e-mail
| Pole | Opis |
|---|---|
| Zaplanuj wiadomości e-mail dla wielu odbiorców, oddzielając je średnikiem (;) | Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców. |
| Adresatów |
Adres e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty w określonym czasie i z określoną częstotliwością. |
Łyżka S3
| Pole | Opis |
|---|---|
| Przekazywanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem |
Przełącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i rozsyłać raporty do skonfigurowanego zasobnika S3. |
| Identyfikator klucza dostępu AWS | Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Tajny klucz dostępu AWS | Tajny klucz dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Nazwa zasobnika | Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport. |
| Nazwa folderu |
Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, zabezpieczenia i bezpieczeństwo danych
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
Każda funkcja oparta na sztucznej inteligencji w Cisco jest poddawana ocenie wpływu na sztuczną inteligencję zgodnie z naszymi zasadami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i jest zgodna z ramami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, a także z istniejącymi procesami bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoFirma Cisco nie przechowuje danych wejściowych klienta po procesie wnioskowania, a dostawca modelu 3rd, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć w portalu zaufania Cisco.
Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości AI dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyDostawca modelu 3rd firmy Cisco, firma Microsoft, oświadcza, że nie będzie używać treści klientów do ulepszania modeli Azure OpenAI i że nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego firma Cisco nadaje priorytet bezpieczeństwu zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluFirma Cisco priorytetowo traktuje wydajność i dokładność narzędzia AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości bazowego modelu.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Możliwości aplikacji Webex AI Agent Studio
- Dokładne i terminowe odpowiedzi — precyzyjne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
- Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań lub danych wejściowych klientów.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Lepsza obsługa klienta — zapewnia klientom konwersacyjne środowisko w czasie rzeczywistym.
-
Spersonalizowane interakcje — dostosowuje reakcje do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
-
Skalowalność i wydajność — Obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności angażowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i obniżenia kosztów operacyjnych.
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | funkcjonalność, | Opis | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka. |
Wykonywanie czynności |
Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Zautomatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania. |
|
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. |
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania | ||
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie ze wstępnie zdefiniowanym zestawem reguł i instrukcji. |
Wykonywanie czynności |
Agenci ze skryptami mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i ustrukturyzowane. |
Skryptowani agenci AI do wykonywania działań |
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci ze skryptami mogą odpowiadać na pytania na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. |
Skryptowani agenci AI do odpowiadania na pytania |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mogą być stosowani do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci mogą być wykorzystywani do obsługi klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i rozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
-
Analiza danych — Autonomiczni agenci mogą służyć do analizowania dużych zbiorów danych i wydobywania cennych informacji.
-
Automatyzacja procesów — zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci mogą być wykorzystywani do automatyzacji powtarzalnych zadań, poprawy wydajności i zmniejszenia liczby błędów.
-
Zarządzanie wiedzą — Autonomiczni agenci mogą być wykorzystywani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
-
Jeśli jesteś już klientem Webex Contact Center, upewnij się, że są spełnione następujące wymagania wstępne:
-
Webex dzierżawy Contact Center 2.0.
-
Aplikacja Webex Connect jest aprowizowana dla dzierżawy.
-
Platforma multimediów głosowych to platforma medialna nowej generacji.
-
-
Jeśli nie masz dzierżawy Webex Contact Center, skontaktuj się ze swoim partnerem, aby zainicjować Webex wersję próbną centrum kontaktowego z platformą multimedialną nowej generacji.
-
Administratorzy mogą poprosić Webex piaskownicę programisty Contact Center o wypróbowanie agentów AI.
Włączanie funkcji
Ta funkcja jest obecnie w wersji beta. Klienci mogą zarejestrować się w tej funkcji w portalu Beta Webex wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów AI.
-
Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko oskryptowana funkcjonalność agenta AI.
-
Agenci autonomiczni są dostępni tylko dla wybranych klientów. Wnioski można składać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail# ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu niezależni agenci zostaną udostępnieni oprócz agentów skryptowych dla dzierżawy.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Można to zrobić w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Centrum sterowania, używając adresu URL https://admin.webex.com.
- W sekcji Usługi okienka nawigacji wybierz pozycję Contact Center.From the Services section of the navigation pane, choose Contact Center.
- W obszarze Szybkie łącza w prawym okienku przejdź do sekcji pakietu Contact Center.
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — zawiera listę wstępnie utworzonych raportów agentów AI różnych typów. Raporty można generować lub planować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty wyświetlające podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowaną, ostatnio zaktualizowaną, oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI Agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI
Wstępnie utworzonego agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtruj według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazą wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla autonomicznych agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Autonomiczni agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Ci agenci AI szkolą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im dostarczanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Zostanie wyświetlona strona Bazy wiedzy.
- Bazę wiedzy można znaleźć na podstawie następujących kryteriów:
- Nazwa bazy wiedzy
- Rodzaj bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
- Można również utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. |
| 2 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. |
| 3 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: |
| 4 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. |
| 5 |
Na karcie Pliki : |
| 6 |
Na karcie Dokumenty : |
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić i śledzić szczegóły przekazanych plików i utworzonych dokumentów.
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI w celu odpowiadania na pytania.
Konfigurowanie autonomicznych agentów AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów. W tej sekcji przedstawiono dwie podstawowe możliwości autonomicznego agenta AI.
Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań
Autonomiczni agenci AI mogą wykonywać różne zadania, w tym:
-
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
-
Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
-
Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Przefiltruj typ agenta AI jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil zostaną wypełnione automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Wykonaj czynności. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i działać zgodnie z nimi. Na przykład w restauracji istnieje potrzeba automatyzacji przyjmowania zamówień na żywność online. Aby wykonać to zadanie, można utworzyć autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
Autonomiczny agent AI do wykonywania działań działa na następujących blokach konstrukcyjnych:
-
Działanie — funkcja, która umożliwia agentowi AI łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji. Zdefiniuj jednostki wejściowe jako część wypełniania szczeliny.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie ukończyć zadanie.
| 1 |
Na karcie Działanie kliknij + Nowa akcja. |
| 2 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować gniazda lub gniazda i zdefiniować realizację w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
Jednostki wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON encje muszą być zdefiniowane w ustrukturyzowanym formacie JSON.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Dla większej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, a także zgodny z instrukcjami agenta i opisem działania.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — pole wzorca jest używane w przypadku typów znaków w celu określenia wyrażenia regularnego, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to szczególnie przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że powinno być obsługiwane w bezpieczny sposób).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Definiowanie realizacji
| 1 |
Zdefiniuj szczegóły realizacji dla wdrożenia agenta AI w centrum kontaktów. Podaj następujące informacje: |
| 2 |
Skonfiguruj jednostki wyjściowe w taki sposób, aby agent AI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu. |
| 3 |
Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij + Nowa encja wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Można również użyć pliku JSON, aby dodać jednostki wyjściowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie encji za pomocą edytora JSON . |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych. |
| 5 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
| 6 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których agent musi:
-
Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
-
Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta AI.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do karty Baza wiedzy. |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI
Można wyświetlić szczegóły sesji i historii każdego utworzonego autonomicznego agenta AI. Strona Sesje wyświetla szczegóły sesji nawiązanych z constomers. Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizy i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
- Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i należy ją odszyfrować. Musisz mieć uprawnienia, aby odszyfrować sesję. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, dostęp do dowolnej sesji można uzyskać za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Ta funkcja ma jednak zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
- Dzienniki inspekcji — kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
- Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Dzienniki audytu
Karta Dzienniki audytu śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki inspekcji są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki inspekcji . Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
- Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
- Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
- Pole — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Pole iOpis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Historia modelu
Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Za każdym razem, gdy publikujesz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, wersja autonomicznego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia modelu. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia modelu.
- Opis modelu — krótki opis wersji agenta AI.
- AI Engine — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
- Zaktualizowano dnia — data i godzina utworzenia wersji.
- Działania — umożliwia wykonanie następujących czynności na agencie AI:
- Wczytaj — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie skopiowany link podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Możesz szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Widżet można dostosować w następujący sposób:
- Kolor widżetu — dołączając parametr brandColor do łącza. Proste kolory można definiować za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów.
-
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Domyślnie ma wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false.
Przykładowy link podglądu z tymi parametrami:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.
Podgląd głosowy
Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i wybierz agenta AI.
- Przejdź do .
- Z listy rozwijanej AI Engine wybierz Vega.
- Kliknij Zapisz zmiany.
Opcja Podgląd zostanie zaktualizowana o ikonę mikrofonu do podglądu głosowego. Kliknij przycisk Podgląd. Zostanie wyświetlony widżet podglądu głosu.
Aby korzystać z tej funkcji, należy włączyć dostęp do mikrofonu.
W widżecie podglądu głosu dostępne są następujące opcje:
- Start , aby rozpocząć podgląd.
- Transkrypcja rozmowy na żywo jest wyświetlana w widżecie, gdy trwa podgląd głosu.
- Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
- Wyciszenie , aby wyciszyć.
Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics
Sekcja Analiza agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów SI i ich przekazania
Konfigurowanie skryptowanego agenta AI
W tej sekcji opisano, jak skonfigurować agentów AI ze skryptami i zarządzać nimi Webex na platformie AI Agent Studio, aby zapewniali dokładne odpowiedzi na zapytania użytkowników i efektywnie wykonywali zautomatyzowane zadania.
Skryptowy agent AI do wykonywania zadań
Skryptowany agent AI rozszerza możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Skryptowy agent AI umożliwia wieloetapowe rozmowy, w których może uzyskać odpowiednie dane od klientów w celu wykonania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI utwórz nowego agenta AI od podstaw. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij Rozpocznij od zera , a następnie Dalej . |
| 5 |
W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij przycisk Wykonaj akcje. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Twórz encje, dodawaj intencje i definiuj odpowiedzi.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie encjami
Podmioty są budulcem rozmów. Są to podstawowe elementy, które agent AI wydobywa z wypowiedzi użytkowników. Reprezentują one określone informacje, takie jak nazwy produktów, daty, ilości lub inne znaczące grupy słów. Skutecznie identyfikując i wyodrębniając podmioty, agent AI może lepiej zrozumieć intencje użytkowników i zapewnić dokładniejsze i trafniejsze odpowiedzi.
Typy encji
Webex AI Agent Studio oferuje 11 wstępnie utworzonych typów encji do przechwytywania różnych typów danych użytkownika. Można również utworzyć dowolną z następujących encji niestandardowych.
Encje niestandardowe
Encje te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla przypadku użycia.
-
Lista niestandardowa — zdefiniuj listy oczekiwanych ciągów w celu przechwytywania określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi encjami. Do każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowa encja rozmiaru pizzy.
-
Wyrażenie regularne — użyj wyrażeń regularnych do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiednich danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład
123-123-8789). -
Cyfry — rejestrują dane wejściowe numeryczne o stałej długości z dużą dokładnością, szczególnie w przypadku interakcji głosowych. W interakcjach niegłosowych jest używany jako alternatywa dla typów encji niestandardowych i wyrażeń regularnych. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięć.
-
Alfanumeryczny — przechwytuje kombinacje liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno głosowych, jak i niegłosowych danych wejściowych.
-
Dowolna forma — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub zweryfikowania.
-
Mapa lokalizacji (WhatsApp) – wyodrębnij dane o lokalizacji udostępnione przez Ciebie na kanale WhatsApp.
Encje systemowe
| Nazwa encji | Opis | Przykładowe dane wejściowe | Przykładowe dane wyjściowe |
|---|---|---|---|
| Data | Analizuje daty w języku naturalnym do standardowego formatu daty | "Lipiec przyszłego roku" | 01/07/2020 |
| Godzina | Analizuje czas w języku naturalnym do standardowego formatu godziny | 5 wieczorem | 17:00 |
| Wykrywa adresy e-mail | Napisz do mnie na info@cisco.com | info@cisco.com | |
| Numer telefonu | Wykrywa wspólny numer telefonu | Zadzwoń do mnie na 9876543210 | 9876543210 |
| Jednostki monetarne | Analizuje walutę i kwotę | Chcę 20$ | 20$ |
| Porządkowych | Wykrywa liczbę porządkową | Czwarta na dziesięć osób | 4. |
| Kardynał | Wykrywa liczbę kardynalną | Czwarta na dziesięć osób | 10 |
| Geolokalizacja | Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.) | Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie w Wielkiej Brytanii | Londyn, Wielka Brytania |
| Nazwiska osób | Wykrywa nazwy pospolite | Bill Gates z firmy Microsoft | Bill Gates |
| Ilość | Identyfikuje pomiary, według wagi lub odległości | Jesteśmy 5 km od Paryża | 5km |
| Czas trwania | Identyfikuje przedziały czasu | 1 tydzień urlopu | 1 tydzień |
Utworzone encje można edytować na karcie encji. Połączenie encji z intencją powoduje dodanie adnotacji do wypowiedzi wykrytych podczas ich dodawania.
Role encji
Gdy jednostka musi być zbierana wiele razy w ramach jednego zamiaru, role encji stają się niezbędne. Przypisując różne role do tej samej encji, możesz pomóc agentowi AI w dokładniejszym zrozumieniu i przetwarzaniu danych wejściowych użytkownika.
Na przykład, aby zarezerwować lot z przerwą, można utworzyć jednostkę Port lotniczy z trzema rolami: początkiem, miejscem docelowym i przesiadką. Adnotując wypowiedzi szkoleniowe z tymi rolami, agent AI może nauczyć się oczekiwanych wzorców i bezproblemowo obsługiwać złożone prośby o rezerwację.
Role encji są obsługiwane tylko dla Mindmeld (encje niestandardowe i systemowe) i Rasa (tylko encje niestandardowe), administratorzy muszą zaznaczyć pole wyboru Role encji w ustawieniach zaawansowanych okna dialogowego selektora aparatu NLU.
Administratorzy nie mogą przełączać się z RASA lub Mindmeld do Swiftmatch, gdy role encji są używane. Role muszą zostać usunięte z intencji, aby wyłączyć role encji z zaawansowanych ustawień aparatu NLU. Możesz utworzyć encję z rolami encji.
Tworzenie encji z rolami encji
Zanim rozpoczniesz
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Encje . |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz encję. |
| 6 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 7 |
Włącz przełącznik Automatyczne sugerowanie wartości gniazda na autouzupełnianie i podawaj alternatywne sugestie dla tej encji podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia encji niestandardowej tylko wtedy, gdy role encji są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkolenia dla aparatów RASA i Mindmeld NLU. |
| 8 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje .
|
Następne czynności
Po utworzeniu encji można połączyć role z encją.
Łączenie ról z encją
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. |
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do encji można przypisać role w celu dwukrotnego zebrania tej samej encji dla intencji. |
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI używają rozumienia języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i szkolenia agentów skryptowanej sztucznej inteligencji, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, wymagając przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Możesz analizować różnice w wydajności, korzystając z wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij pozycję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent AI.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Zarządzanie intencjami
Intencja to podstawowy składnik platformy Webex AI Agent Studio, który umożliwia agentowi AI skuteczne zrozumienie danych wejściowych i reagowanie na nie. Reprezentuje konkretne zadanie lub działanie, które chcesz wykonać podczas rozmowy. Można zdefiniować wszystkie intencje odpowiadające zadaniom, które mają zostać wykonane. Dokładność klasyfikacji intencji bezpośrednio wpływa na zdolność agenta AI do udzielania odpowiednich i pomocnych odpowiedzi. Klasyfikacja intencji to proces identyfikacji intencji na podstawie danych wejściowych, umożliwiający agentowi AI reagowanie w znaczący i kontekstowy sposób.
Intencje systemowe
- Domyślna intencja rezerwowa — możliwości agenta AI są z natury ograniczone przez intencje, które mają rozpoznawać i reagować na nie. Chociaż przedsiębiorstwo nie jest w stanie przewidzieć każdego możliwego pytania, które możesz zadać, domyślny zamiar awaryjny może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Implementując domyślny rezerwowy zamiar, programiści agentów AI mogą zapewnić, że agent AI prawidłowo obsługuje nieoczekiwane lub wykraczające poza zakres zapytania, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych intencji.
Programiści agentów AI nie muszą dodawać konkretnych wypowiedzi do intencji rezerwowej. Agenta można przeszkolić, aby automatycznie wyzwalał rezerwowy zamiar, gdy napotka znane pytania poza zakresem, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w innych zamiarach.
Na przykład w bankowym agencie AI klienci mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent AI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczką, te zapytania można włączyć jako frazy szkoleniowe w ramach domyślnego zamiaru rezerwowego. Gdy klient o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent AI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza zdefiniowane intencje i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.
Intencja awaryjna nie powinna mieć żadnych slotów z nią związanych.
Rezerwowy zamiar konwersji musi używać domyślnego klucza szablonu rezerwowego dla swojej odpowiedzi.
- Pomoc — ta intencja ma na celu odpowiadanie na zapytania klientów dotyczące możliwości agenta AI. Kiedy klienci nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o
pomoc.Domyślnie odpowiedź na intencję pomocy jest mapowana na
klucz szablonu wiadomościPomocy. Jednak programiści agentów AI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i pouczające wskazówki.Zaleca się przekazanie możliwości agenta AI na wysokim poziomie, zapewniając klientom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
- Porozmawiaj z agentem — ten zamiar umożliwia klientom zwrócenie się o pomoc do agenta na dowolnym etapie interakcji z agentem AI. Po wywołaniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje transfer do czynnika ludzkiego. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tego zamiaru jest
przekazanieagenta. Chociaż nie ma ograniczeń interfejsu użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana go nie wpłynie na wynik przekazania przez człowieka.
Intencje small talk
Wszyscy nowo utworzeni agenci AI zawierają cztery predefiniowane intencje small talk, aby obsługiwać typowe powitania klientów, wyrazy wdzięczności, negatywne opinie i pożegnania:
- Pozdrowienia
- Dziękuję
- Agent AI nie był pomocny
- Do widzenia
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji z rolami encji.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym wybierz agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane treningu kliknij przycisk Utwórz intencję . |
| 5 |
W oknie Tworzenie intencji określ następujące informacje: |
| 6 |
Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli encja jest obowiązkowa. |
| 7 |
Wprowadź liczbę ponownych prób dozwoloną dla tego gniazda. Domyślnie liczba ta jest ustawiona na trzy. |
| 8 |
Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. |
| 9 |
W sekcji Odpowiedź wprowadź klucz szablonu ostatecznej odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po zakończeniu intencji. |
| 10 |
Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebrane w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik ma stan wyłączony, gniazdo zachowuje stare wartości i wyświetla tę samą odpowiedź.
|
| 11 |
Włącz przełącznik Aktualizuj wartości gniazda, aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z konsumentem. Agent AI bierze pod uwagę ostatnią wartość wypełnioną w gnieździe do przetworzenia danych. Jeśli ta opcja jest włączona, wartości dla wypełnionych miejsc są aktualizowane za każdym razem, gdy klienci podają nowe informacje dotyczące tego samego typu gniazda.
|
| 12 |
Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby podać sugestie dotyczące wypełnienia gniazda i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi, na podstawie danych wejściowych użytkownika. |
| 13 |
Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tej intencji. Webex Connect i przepływy głosowe mogą wykorzystać to do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
|
| 14 |
Kliknij przycisk Zapisz. Kliknij opcję Trenuj w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić wszelkie zmiany wprowadzone w intencjach i encjach.
Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindmeld NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) na intencję. Ponadto każde gniazdo musi mieć co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok osoby, której dotyczy problem, zostanie wyświetlona ikona ostrzeżenia, aby wskazać problem. Jednak domyślny rezerwowy zamiar jest zwolniony z tych wymagań. |
Następne czynności
Po utworzeniu intencji wymagane są pewne informacje do jej realizacji. Połączone jednostki dyktują, w jaki sposób informacje te są uzyskiwane z wypowiedzi użytkowników. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączenie encji z zamiarem.
Łączenie encji z zamiarem
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz encje i łączysz je przed dodaniem wypowiedzi. Ten automatyczny dodaje adnotacje do encji podczas dodawania wypowiedzi.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. Połączone encje zostaną wyświetlone w sekcji Sloty.
|
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Gdy encja jest oznaczona jako wymagana, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Możesz określić maksymalną liczbę przypadków, w których agent AI może zażądać brakującej jednostki przed eskalacją lub udzieleniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu, który ma być wywoływany, jeśli wymagana encja nie zostanie dostarczona w określonej liczbie ponownych prób.
Gdy agent AI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowie przy użyciu komunikatu skojarzonego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tego zamiaru. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne zamiary bez przenoszenia poprzednich danych, należy włączyć przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane encje z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji. |
Generowanie danych treningowych
Musisz ręcznie dodać dane treningowe do ich intencji, aby agent AI działał z rozsądną dokładnością. Dane treningowe składają się z różnych sposobów wywoływania tego samego zamiaru. Możesz dodać co najmniej 15-20 wariantów dla każdego zamiaru, aby poprawić jego dokładność. Ręczne tworzenie tego korpusu treningowego może być żmudne i czasochłonne. Możesz dodać tylko kilka wariantów lub dodać tylko słowa kluczowe jako warianty zamiast znaczących zdań. Można tego uniknąć, generując dane treningowe w celu uzupełnienia istniejących.
Aby wygenerować dane treningowe, wykonaj poniższe czynności:
- Wprowadź nazwę intencji i przykładową wypowiedź.
- Kliknij Generuj.
- Podaj krótki opis zamiaru kierowania sztuczną inteligencją.
- Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności dla sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
- Niższe ustawienie kreatywności może prowadzić do mniej zróżnicowanych wariantów.
- Proces generowania może potrwać kilka sekund, w zależności od liczby żądanych wariantów.
- Ikona błyskawicy odróżnia warianty generowane przez sztuczną inteligencję od danych treningowych zdefiniowanych przez użytkownika.
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI używają rozumienia języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i szkolenia agentów skryptowanej sztucznej inteligencji, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, wymagając przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Możesz analizować różnice w wydajności, korzystając z wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij pozycję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent AI.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Oznaczanie wygenerowanych wariantów
Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji, programiści mogą oznaczać wyniki wygenerowane przez sztuczną inteligencję do przeglądu. Pozwala to na identyfikację i zapobieganie wszelkim szkodliwym lub stronniczym treściom. Aby oznaczyć dane wyjściowe wygenerowane przez sztuczną inteligencję:
- Znajdź opcję oznaczania: Opcja oznaczania jest dostępna dla każdej wygenerowanej wypowiedzi.
- Przekaż opinię: podczas oznaczania danych wyjściowych programiści mogą dodawać komentarze i określać powód zgłaszania.
Ta funkcja jest początkowo dostępna z miesięcznym limitem użycia wynoszącym 500 operacji generowania. Aby sprostać rosnącym potrzebom, deweloperzy mogą skontaktować się z właścicielami swoich kont, aby poprosić o zwiększenie tego limitu.
Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji
Dane treningowe można tworzyć w wielu językach. Dla każdego języka skonfigurowanego dla agenta AI należy zdefiniować wypowiedzi odzwierciedlające pożądane interakcje. Chociaż sloty pozostają spójne we wszystkich językach, klucze szablonu jednoznacznie identyfikują odpowiedzi w każdym języku.
Nie wszystkie języki obsługują wszystkie typy encji. Aby uzyskać więcej informacji na temat listy typów encji obsługiwanych przez poszczególne języki, zobacz tabelę Języki i obsługiwane encje w temacie Obsługiwane języki agentów AI zeskryptami.
Zarządzanie odpowiedziami
Odpowiedzi to komunikaty, które agent AI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można utworzyć odpowiedzi zawierające następujące elementy:
- Tekst — zwykłe wiadomości tekstowe do bezpośredniej komunikacji.
- Kod — osadzony kod dynamicznej zawartości lub działań.
- Multimedia — obrazy, elementy audio lub wideo zwiększające komfort użytkowania.
Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:
- Szablony — wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane na określone intencje.
- Przepływy pracy — logika określająca szablon do użycia na podstawie zidentyfikowanego zamiaru.
Szablony funkcji Przekazanie agenta, Pomoc, Rezerwowy i Powitanie są wstępnie skonfigurowane, a wiadomość odpowiedzi można zmienić za pomocą odpowiednich szablonów.
Typy odpowiedzi
Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposoby ich konfigurowania.
Karta Przepływy pracy służy do obsługi odpowiedzi asynchronicznych podczas wywoływania API zewnętrznej, która odpowiada w sposób asynchroniczny. Przepływy pracy muszą być kodowane w języku Python.
Substytucja zmiennych
Podstawianie zmiennych umożliwia używanie zmiennych dynamicznych jako części szablonów odpowiedzi. Wszystkie standardowe zmienne (lub encje) w sesji, a także te, które programista AI Agent może ustawić w obiekcie o dowolnym kształcie, takim jak pole magazynu danych, mogą być używane w szablonach odpowiedzi za pośrednictwem tej funkcji. Zmienne są reprezentowane przy użyciu następującej składni: ${variable_name}. Na przykład użycie wartości encji o nazwie apptdate uses ${entities.apptdate} lub ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.
Odpowiedzi można personalizować za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od konsumentów w trakcie rozmowy. Funkcja autouzupełniania wyświetla składnię zmiennych w obszarze tekstowym po rozpoczęciu wpisywania ${. Wybranie wymaganej sugestii powoduje automatyczne wypełnienie obszaru zmienną i wyróżnienie tej zmiennej.
Konfigurowanie odpowiedzi za pomocą projektanta odpowiedzi
Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:
- Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe konstruowanie odpowiedzi, które agent AI dostarcza klientom.
- Fragmenty kodu: Dla programistów używających języka Python ta opcja zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi przy użyciu kodu.
Projektant odpowiedzi został zaprojektowany tak, aby zapewnić, że środowisko użytkownika obsługuje określony kanał, z którym agent AI wchodzi w interakcję.
Szablony odpowiedzi
- Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby zwiększyć wygodę użytkownika, projektant odpowiedzi umożliwia tworzenie wielu pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, co umożliwia dzielenie długich wiadomości na łatwiejsze w zarządzaniu sekcje. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczne i atrakcyjne środowisko użytkownika, możesz dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. Gdy szablon z wieloma opcjami jest aktywowany, jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Możesz włączyć tę funkcję, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się u dołu odpowiedzi.
Podczas zapisywania odpowiedzi może zostać wyświetlone ostrzeżenie wskazujące liczbę błędów, które należy poprawić. Pola z błędami zostaną podświetlone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja po kropkach umożliwia poruszanie się między kartami z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmienia kolor na czerwony, aby zasygnalizować błąd.
- Szybka odpowiedź — odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być linkami tekstowymi lub URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, który jest wysyłany do bota po kliknięciu. Przyciski adresu URL przekierowują użytkowników do określonej strony internetowej.
Gdy zapytanie klienta jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zasugerować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i Facebooka.
Dodawanie adresu URL szybkich odpowiedzi
Przyciski szybkiej odpowiedzi adresu URL w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do witryny w celu uzyskania dalszych informacji lub działań, takich jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przyciski te otwierają określony adres URL w nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać adres URL szybkiej odpowiedzi w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
- Wybierz klucz artykułu lub szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź adresu URL.
- Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Zostanie wyświetlone okno podręczne typu Przycisk .
- Wybierz typ przycisku jako Adres URL w kanale internetowym.
- Określ tytuł przycisku i adres URL, do którego konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
- Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź adresu URL.
Przyciski typu adresu URL można również skonfigurować za pomocą dynamicznego typu odpowiedzi, w którym przyciski te mają być konfigurowane przy użyciu fragmentów kodu Pythona. Te przyciski są obsługiwane w sekcjach podglądu i podglądu udostępniania. Obecnie nie są one obsługiwane przez widżet czatu na żywo IMchat ani przez inne kanały stron trzecich.
- Karuzela — odpowiedzi z elementami rozszerzonymi mogą obejmować pojedynczą kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzelowym. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie Karuzela można skonfigurować za pomocą linków tekstowych lub URL. Kliknięcie przycisku adresu URL przekieruje użytkownika na określoną stronę internetową. Kliknięcie tekstowego przycisku szybkiej odpowiedzi wysyła skonfigurowany ładunek do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
- Obraz — szablon multimedialny, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy, podając adresy URL.
- Wideo – renderuje filmy w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL filmu.
- Kod — może być używany do pisania kodu w języku Python na potrzeby wywoływania interfejsów API lub wykonywania innej logiki.
Fragmenty kodu
Odpowiedzi warunkowe, z ich rozbudowanymi funkcjami i różnorodnymi szablonami, mogą skutecznie zaspokoić większość potrzeb agentów AI. Jednak w przypadku złożonych przypadków użycia, których nie można w pełni zrealizować za pomocą odpowiedzi warunkowych lub dla deweloperów, którzy preferują kodowanie, dostępny jest typ odpowiedzi fragmentu kodu.
Fragmenty kodu umożliwiają konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu kodu w języku Python.Code Snippets allow you to configure responses using Python code. Takie podejście umożliwia tworzenie wszystkich typów odpowiedzi, w tym szybkich odpowiedzi, tekstu, karuzeli, obrazów, dźwięku, wideo i plików, w szablonie odpowiedzi lub artykule.
Kod funkcji zdefiniowany w szablonie urywka kodu może służyć do ustawiania zmiennych, które są następnie używane w innych szablonach. Ważne jest, aby pamiętać, że kod funkcji nie może bezpośrednio zwracać odpowiedzi, gdy jest używany w odpowiedziach warunkowych.
Sprawdzanie poprawności fragmentu kodu — platforma sprawdza tylko błędy składniowe w konfigurowanym fragmencie kodu. Jednak wszelkie błędy w samej treści odpowiedzi mogą powodować problemy dla użytkowników wchodzących w interakcję z botem na skonfigurowanym kanale. Na przykład edytor nie uniemożliwi dodania odpowiedzi "selektor czasu" dla kanału internetowego, ale powoduje to błędy, jeśli zapytanie użytkownika wywoła tę konkretną odpowiedź.
Jeśli nie skonfigurujesz unikatowej odpowiedzi dla różnych kanałów, odpowiedź internetowa zostanie przyjęta jako odpowiedź domyślna i zostanie wysłana do klienta. Lista szablonów obsługiwanych na kanale internetowym:
- Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
- Szybka odpowiedź — szablon zawierający tekst i klikalne przyciski.
- Karuzela — kolekcja kart, z których każda ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
- Obraz — szablon służący do konfigurowania obrazów przez podawanie adresów URL.
- Wideo – szablon służący do konfigurowania wideo przez podanie adresu URL filmu. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
- Plik — szablon służący do konfigurowania pliku pdf przez podanie adresu URL umożliwiającego dostęp do pliku.
- Audio — szablon służący do konfigurowania pliku audio przez podanie adresu URL pliku audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
- Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
- Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
- Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard .
W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj artykuły do agenta AI.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie artykułami
Artykuły są ważną częścią skryptowanych agentów AI. Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każdy artykuł ma pytanie domyślne, które go identyfikuje. Wszystkie artykuły razem tworzą bazę wiedzy lub korpus agentaAI. Kiedy klient o coś, system sprawdza jego bazę wiedzy i daje najlepszą odpowiedź, jaką znajdzie.
Silniki Rasa i Mindmeld NLU wymagają co najmniej dwóch wariantów szkoleniowych (wypowiedzi), aby artykuł był częścią modelu wyszkolonego korpusu. Przyciski Trenuj , Zapisz i Trenuj nie są dostępne w skryptowanym agencie AI do odpowiadania na pytania, jeśli wybierzesz silnik NLU Rasa lub Mindmeld i jeśli artykuł ma mniej niż dwie odmiany. Po umieszczeniu wskaźnika myszy na tych niedostępnych przyciskach system wyświetli komunikat z prośbą o rozwiązanie problemów przed rozpoczęciem treningu. Ponadto system wyświetla ikonę ostrzeżenia odpowiadającą artykułowi z problemami. Możesz rozwiązać problemy, dodając więcej niż dwa warianty artykułu. Przyciski Pociąg i Zapisz oraz Trenuj są dostępne po rozwiązaniu problemów. Posiadanie dwóch wariantów nie ma zastosowania do artykułów domyślnych - wiadomości częściowego dopasowania, wiadomości rezerwowej i wiadomości powitalnej.
Możesz klasyfikować artykuły do wybranych kategorii, a wszystkie artykuły bez kategorii pozostają sklasyfikowane jako nieprzypisane. Od momentu utworzenia artykułów dostępne są cztery artykuły domyślne dla każdego agenta AI. Są to:
- Wiadomość powitalna — zawiera pierwszą wiadomość za każdym razem, gdy rozpoczyna się rozmowa między klientem a agentem AI.
- Komunikat rezerwowy — agent AI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
- Częściowe dopasowanie — gdy agent AI rozpoznaje wiele artykułów z niewielką różnicą w wynikach (zgodnie z ustawieniami przekazywania i wnioskowania ), agent wyświetla ten komunikat dopasowania wraz z dopasowanymi artykułami jako opcjami. Możesz również skonfigurować wyświetlanie odpowiedzi tekstowej wraz z tymi opcjami.
- Co możesz zrobić?— Możesz skonfigurować możliwości agenta AI. Agent AI wyświetla to za każdym razem, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta AI.
Oprócz tego artykuł domyślny Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli włączone jest przekazywanie agenta z ustawień przekazywania i wnioskowania .
Wszyscy nowi agenci AI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:
- Pozdrowienia
- Dziękuję
- Agent AI nie był pomocny
-
Do widzenia
Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również zmodyfikować lub usunąć.
Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i domyślnej odpowiedzi
Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każde zapytanie konsumenta jest porównywane z tymi artykułami (baza wiedzy), a odpowiedź, która zwraca najwyższy poziom ufności, jest wyświetlana użytkownikowi jako odpowiedź agenta AI. Aby dodać artykuły:
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij Utwórz nowy artykuł. |
| 4 |
Dodaj warianty domyślne. |
| 5 |
Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości:
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu Projektanta odpowiedzi. |
| 6 |
Kliknij Zapisz i trenuj. |
Import z katalogów
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z katalogów. |
| 5 |
Wybierz kategorie artykułów, które mają zostać dodane do agenta. |
| 6 |
Kliknij Koniec. |
Wyodrębnij często zadawane pytania z linku
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę wielokropka. |
| 4 |
Kliknij Wyodrębnij często zadawane pytania z linku. |
| 5 |
Podaj adres URL, pod którym znajdują się często zadawane pytania, i kliknij przycisk Wyodrębnij. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Importowanie z pliku
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz CSV aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz JSON. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie artykuły. Kliknij przycisk Pobierz przykład, aby wyświetlić format, w którym artykuły muszą zostać określone. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Dodawanie niestandardowych synonimów
Wiele przypadków użycia agentów AI zwykle obejmuje słowa i wyrażenia, które mogą nie być częścią standardowego słownictwa angielskiego lub są specyficzne dla kontekstu biznesowego. Na przykład chcesz, aby agent AI rozpoznawał aplikację na Androida, aplikację na iOS i tak dalej. Agent AI musi uwzględnić te terminy i ich odmiany w wypowiedziach szkoleniowych dla wszystkich powiązanych artykułów, co prowadzi do zbędnego wprowadzania danych.
Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz użyć niestandardowych synonimów w skrypcyjnym agencie AI do odpowiadania na pytania. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane słowem głównym w czasie wykonywania przez platformę.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę elipsy. |
| 4 |
Kliknij opcję Synonimy niestandardowe. |
| 5 |
Kliknij przycisk Nowy wyraz główny. |
| 6 |
Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz. |
| 7 |
Ponownie przeszkol agenta AI po dodaniu synonimów. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku .CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem na platformę. |
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI używają rozumienia języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i szkolenia agentów skryptowanej sztucznej inteligencji, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, wymagając przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Możesz analizować różnice w wydajności, korzystając z wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij pozycję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent AI.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI podczas jego opracowywania, a nawet po zakończeniu programowania. W ten sposób można przetestować działanie agentów AI i określić, czy generowane są pożądane odpowiedzi odpowiadające odpowiednim zapytaniom wejściowym. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI, korzystając z następujących sposobów.
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, który umożliwia łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie skopiowany link podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Możesz szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Są to dwa główne dostosowania:
- Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru
brandColordo łącza. Możesz zdefiniować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów. -
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru
phoneCasingw łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona nawartość truei można ją wyłączyć, ustawiając ją na falsePrzykładowy link podglądu z następującymi parametrami:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Szkolenie
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania botów jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownicy powinni wchodzić w interakcje z agentem AI. |
| Oczekiwany artykuł | Określ artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretną wiadomość użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wpisywania system sugeruje dopasowanie artykułów na podstawie wprowadzonego do tej pory tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wyizolować przypadki testowe i upewnić się, że są one uruchamiane niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając wszelkim zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane artykuły tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i testować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. Dozwolony jest maksymalny limit czasu wynoszący 20 sekund. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Sesji
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Możesz użyć tych danych do zbadania komunikatów i kontekstu określonych sesji, aby uzyskać wgląd w interakcje użytkowników i zidentyfikować obszary wymagające poprawy, udoskonalić odpowiedzi agenta AI i poprawić ogólne wrażenia użytkownika.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowanym agencie AI umożliwiające udzielanie odpowiedzi na pytania
Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI służącym do odpowiadania na pytania zapewnia kompleksowy podział konkretnej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Karta Informacje o transakcji:
- Wyświetla listę artykułów, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, w tym zarówno dopasowania dokładne, jak i częściowe.
- Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień trafności.
- Przedstawia wyniki podstawowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikowania odpowiednich artykułów.
- Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Handover and Inference .
Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Przetworzone zapytanie — pokazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po ich przetworzeniu przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, takiej jak fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębnienia go z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które zostały wyodrębnione z wiadomości klienta i są skojarzone z aktywnym zamiarem konsumenta. Encje te reprezentują kluczowe informacje, które bot zidentyfikował w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Datastore i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
- Funkcja wyszukiwania — wbudowany pasek wyszukiwania umożliwia szybkie znajdowanie określonych wypowiedzi w konwersacji.
Historia
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz artykuły, intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest aktualny. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność.
Strona Historia umożliwia:
- Wyświetl historię treningu — śledzą, kiedy korpus został przeszkolony i jakie zmiany zostały wprowadzone.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami z bazy wiedzy:
- Aktywuj artykuły — udostępnij wcześniej nieaktywne artykuły , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj artykuły — Utwórz nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał w celach informacyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Pobierz artykuły — wyeksportuj artykuły z bazy wiedzy Knowledge Base jako plik CSV do analizy lub odwoływania się do trybu offline. Ta opcja jest dostępna dla skryptowanego agenta AI tylko do odpowiadania na pytania.
Dzienniki audytu
Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie
wedługiPole, aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika inspekcji. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Kuracja
Wiadomości są dodawane do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu użytkownika i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślny rezerwowy zamiar konwersji — jeśli ten przełącznik jest włączony, wiadomości aktywujące domyślny rezerwowy zamiar konwersji będą wysyłane do konsoli kuracji.
To kryterium ma zastosowanie tylko do skryptowanego agenta AI do wykonywania działań.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w przypadku których agent AI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Karta Problemy stanowi centralną lokalizację do przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Odszyfrowywanie dostępu jest udzielane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia zaawansowanej ochrony danych w zapleczu.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć sprawę z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
-
Utwórz nowy artykuł — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nowy artykuł bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Linkowanie do domyślnych artykułów (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, częściowe dopasowanie) jest niedozwolone.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że nowa wiedza znajduje odzwierciedlenie w jego odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Karta Rozwiązane zawiera wyczerpujący przegląd wszystkich rozwiązanych problemów. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy problem był powiązany z istniejącym artykułem, użyty do utworzenia nowego artykułu/intencji, czy zignorowany. W przypadku napotkania niepożądanych odpowiedzi, które nie zostały automatycznie przechwycone przez istniejące reguły, można ręcznie dodać określone wypowiedzi do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji,
zostanie wyświetlony przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem jest już obecny w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio, aby wskazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe dane są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty. Są to: Omówienie, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja.
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą też dostosować widok analizy, wybierając kanał, dla którego chcą wyświetlać dane, wraz z zakresem dat i szczegółowością danych. Domyślnie dane analityczne za ostatni miesiąc są wyświetlane dla wszystkich kanałów z dzienną szczegółowością (każdy dzień jest punktem na osi X na wykresach).
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Następnie następuje graficzna reprezentacja sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz łączna liczba odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI tbe na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali wypowiedzi szkoleniowe 20 + dla każdego zamiaru / artykułu w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie artykuły/intencje w korpusie są wyświetlane jako pojedyncze prostokąty, gdzie kolor i względny rozmiar każdego prostokąta wskazuje na dane treningowe zawarte w artykule/intencji. Im bliższy jest zamiar bieli, tym więcej danych treningowych jest potrzebnych do poprawy dokładności agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Zapewnia graficzną reprezentację najpopularniejszych artykułów dla agentów AI do odpowiadania na pytania i szablonów odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja zawiera wizualne podsumowanie tego, ile problemów kuratorskich pojawiało się każdego dnia i ile z nich zostało rozwiązanych przez agentów AI.
Integracja agentów AI
W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Zintegruj agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi
Po utworzeniu i skonfigurowaniu agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integrowanie agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.
Zarządzanie raportami agentów AI
W tej sekcji omówiono omówienie raportów agentów AI, typów raportów, tworzenia raportów agentów AI i metod dostarczania raportów.
Opis raportów agentów AI
Funkcja raportów umożliwia generowanie lub planowanie (generowanie okresowe) określonych raportów z dostępnych typów raportów i otrzymywanie ich za pośrednictwem dostępnych metod dostarczania. Raporty te mogą dostarczyć cennych informacji na temat zachowań użytkowników, użycia, zaangażowania, wydajności produktu i tak dalej. Żądane informacje mogą być dostarczane na ich adres e-mail, ścieżkę SFTP lub zasobnik S3. Można wybrać typ raportu z listy wstępnie utworzonych raportów, a także wybrać, czy raport jednorazowy ma być generowany natychmiast, czy w regularnych odstępach czasu.
Po uzyskaniu dostępu do menu Raporty z lewego okienka nawigacji zostaną wyświetlone następujące karty:
-
Konfiguruj — ta karta zawiera listę wszystkich raportów, które są obecnie aktywne i generowane okresowo. Lista raportów zawiera następujące szczegóły:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal subskrybuje raport.
- Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który subskrybujesz.
- Częstotliwość — interwał otrzymywania raportu.
- Ostatni wygenerowany raport — ostatni wysłany raport.
- Następna zaplanowana data — następny dzień, w którym raport zostanie wysłany.
-
Historia — ta karta zawiera wszystkie informacje historyczne dotyczące raportów wysłanych do tej daty. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.
Możesz kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby pobrać te raporty historyczne.
Raporty na żądanie wyświetlane na karcie Historia są dostępne do pobrania dopiero po zakończeniu generowania raportu.
Tworzenie raportu agenta AICreate an AI agent report
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij pozycję Raporty na pasku nawigacyjnym po lewej stronie. |
| 3 |
Kliknij + Nowy raport. |
| 4 |
Aby utworzyć i skonfigurować raport, należy podać następujące informacje: |
Typy raportów agenta AI
Możesz wybrać z listy wstępnie utworzonych raportów na podstawie wybranego typu agenta AI. W tej sekcji omówiono te typy raportów, arkusze zawarte w każdym raporcie oraz kolumny dostępne w każdym arkuszu.
Typ raportu Agent AI do odpowiadania na pytania
Agent AI ma do dyspozycji trzy różne typy raportów umożliwiające odpowiadanie na pytania w aplikacji. Korzystając z różnych typów raportów, można zrozumieć podsumowanie użycia agenta AI, zachowanie, pytania użytkowników i sposób, w jaki agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Zachowanie i podsumowanie użyciaW tej sekcji jest wyświetlane podsumowanie agenta AI z częstotliwością wywoływania artykułów i kategorii. Informacje o podsumowaniu, kategoriach i artykułach można wyświetlić na osobnej karcie raportów:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów/sesji obsłużonych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości | Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całość rozmów przekazana agentowi ludzkiemu. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez klientów. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez klientów. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa kategorii | Nazwa kategorii skonfigurowana w agencie AI. |
| Konwersacje w kategorii | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź z tej kategorii została podważona. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi z tej kategorii. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa artykułu | Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie AI. |
| Kategoria artykułu | Kategoria, do której należy ten zamiar. |
| Konwersacje do artykułu | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto ten artykuł. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków, w których ten artykuł został wykryty. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten artykuł została przegłosowana. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten artykuł. |
Wyświetla rozmowę między agentem AI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Typ wiadomości | Komunikat agenta AI lub komunikat ludzki. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Intencja wykryta przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Agent AI do wykonywania zadań typu raportu
Istnieją trzy różne typy raportów dostępne dla agenta AI do wykonywania zadań w aplikacji do tworzenia agentów AI. Jako deweloper agenta AI możesz tworzyć różne typy raportów. Można ich użyć do zrozumienia podsumowania użycia agenta AI, zachowania agenta AI, tego, o co pytają użytkownicy i jak agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z intencjami i kluczami szablonów, które zostały wyzwolone. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości |
Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysyłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całkowita liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez użytkowników. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez użytkowników. |
Szczegółowe informacje o zamiarach można też wyświetlić na karcie Intencje w arkuszu kalkulacyjnym:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa zamiaru | Nazwa intencji skonfigurowana w agencie AI. |
| Rozmowy dla intencji | Liczba rozmów lub sesji, w których wywołano ten zamiar. |
| Łącznie wywołania | Ile razy ten zamiar został przywołany. |
| Całkowite ukończenie | Ile razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi na to została przegłosowana dla każdego zamiaru. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi na to została odrzucona dla każdego zamiaru. |
Raport zawiera również szczegóły szablonu wysokiego poziomu, takie jak:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa klucza szablonu | Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie AI. |
| Metoda konwersji klucza szablonu | Intencje, w których jest używany ten klucz szablonu. |
| Konwersacje dotyczące klucza szablonu | Liczba przypadków, w których ten klucz szablonu został wysłany jako odpowiedź. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu jako odpowiedzi. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten szablon została przegłosowana. |
| Suma głosów przeciw. |
Ile razy odpowiedź na ten szablon została odrzucona. |
Wyświetla rozmowę klienta z agentem AI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Typ wiadomości | Wiadomość agenta AI lub wiadomość człowieka. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinie użytkowników, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. Ten raport dotyczy tylko agentów AI ze skryptami. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikalny identyfikator sesji klienta. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości agent AI odpowiedział. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Metody dostarczania raportu agenta AI
W dzisiejszym świecie opartym na danych wydajne i bezpieczne dostarczanie raportów agentów AI ma kluczowe znaczenie dla świadomego podejmowania decyzji i doskonałości operacyjnej. Aby sprostać zróżnicowanym potrzebom organizacyjnym, oferujemy wiele metod dostarczania raportów agentów AI, zapewniając elastyczność, niezawodność i bezpieczeństwo. Opcje dostawy obejmują protokół bezpiecznego przesyłania plików (SFTP), e-mail i Amazon S3 Bucket. Każdy tryb został zaprojektowany tak, aby zaspokoić różne wymagania, niezależnie od tego, czy chodzi o wysokie bezpieczeństwo, łatwość dostępu, czy skalowalne rozwiązania pamięci masowej. W tym dokumencie przedstawiono funkcje i zalety każdej metody dostawy, pomagając wybrać najlepszą opcję dla konkretnych potrzeb.
SFTP
|
Pole |
Opis |
|---|---|
| Wypychanie raportów do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem |
Włącz tę opcję, aby wypchnąć raporty do bezpiecznej lokalizacji w zaplanowanym czasie. Włączając to przełączanie, można podać tylko następujące szczegóły. |
| Adres IP | Adres IP systemu. |
| Nazwa użytkownika | Nazwa użytkownika, aby uzyskać dostęp do raportów. |
| Hasło | Hasło umożliwiające dostęp do raportów. |
| Klucz prywatny | Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików. |
| Ścieżka przesyłania |
Ścieżka do miejsca, do którego pliki są kierowane w systemie. |
Adres e-mail
| Pole | Opis |
|---|---|
| Zaplanuj wiadomości e-mail dla wielu odbiorców, oddzielając je średnikiem (;) | Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców. |
| Adresatów |
Adres e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty w określonym czasie i z określoną częstotliwością. |
Łyżka S3
| Pole | Opis |
|---|---|
| Przekazywanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem |
Przełącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i rozsyłać raporty do skonfigurowanego zasobnika S3. |
| Identyfikator klucza dostępu AWS | Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Tajny klucz dostępu AWS | Tajny klucz dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Nazwa zasobnika | Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport. |
| Nazwa folderu |
Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, zabezpieczenia i bezpieczeństwo danych
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
Każda funkcja oparta na sztucznej inteligencji w Cisco jest poddawana ocenie wpływu na sztuczną inteligencję zgodnie z naszymi zasadami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i jest zgodna z ramami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, a także z istniejącymi procesami bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoFirma Cisco nie przechowuje danych wejściowych klienta po procesie wnioskowania, a dostawca modelu 3rd, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć w portalu zaufania Cisco.
Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości AI dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyDostawca modelu 3rd firmy Cisco, firma Microsoft, oświadcza, że nie będzie używać treści klientów do ulepszania modeli Azure OpenAI i że nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego firma Cisco nadaje priorytet bezpieczeństwu zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluFirma Cisco priorytetowo traktuje wydajność i dokładność narzędzia AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości bazowego modelu.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Możliwości aplikacji Webex AI Agent Studio
- Dokładne i terminowe odpowiedzi — precyzyjne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
- Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań lub danych wejściowych klientów.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Lepsza obsługa klienta — zapewnia klientom konwersacyjne środowisko w czasie rzeczywistym.
-
Spersonalizowane interakcje — dostosowuje reakcje do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
-
Skalowalność i wydajność — Obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności angażowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i obniżenia kosztów operacyjnych.
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | funkcjonalność, | Opis | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka. |
Wykonywanie czynności |
Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Zautomatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania. |
|
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. |
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania | ||
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie ze wstępnie zdefiniowanym zestawem reguł i instrukcji. |
Wykonywanie czynności |
Agenci ze skryptami mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i ustrukturyzowane. |
Skryptowani agenci AI do wykonywania działań |
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci ze skryptami mogą odpowiadać na pytania na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. |
Skryptowani agenci AI do odpowiadania na pytania |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mogą być stosowani do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci mogą być wykorzystywani do obsługi klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i rozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
-
Analiza danych — Autonomiczni agenci mogą służyć do analizowania dużych zbiorów danych i wydobywania cennych informacji.
-
Automatyzacja procesów — zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci mogą być wykorzystywani do automatyzacji powtarzalnych zadań, poprawy wydajności i zmniejszenia liczby błędów.
-
Zarządzanie wiedzą — Autonomiczni agenci mogą być wykorzystywani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
-
Jeśli jesteś już klientem Webex Contact Center, upewnij się, że są spełnione następujące wymagania wstępne:
-
Webex dzierżawy Contact Center 2.0.
-
Aplikacja Webex Connect jest aprowizowana dla dzierżawy.
-
Platforma multimediów głosowych to platforma medialna nowej generacji.
-
-
Jeśli nie masz dzierżawy Webex Contact Center, skontaktuj się ze swoim partnerem, aby zainicjować Webex wersję próbną centrum kontaktowego z platformą multimedialną nowej generacji.
-
Administratorzy mogą poprosić Webex piaskownicę programisty Contact Center o wypróbowanie agentów AI.
Włączanie funkcji
Ta funkcja jest obecnie w wersji beta. Klienci mogą zarejestrować się w tej funkcji w portalu Beta Webex wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów AI.
-
Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko oskryptowana funkcjonalność agenta AI.
-
Agenci autonomiczni są dostępni tylko dla wybranych klientów. Wnioski można składać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail# ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu niezależni agenci zostaną udostępnieni oprócz agentów skryptowych dla dzierżawy.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Można to zrobić w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Centrum sterowania, używając adresu URL https://admin.webex.com.
- W sekcji Usługi okienka nawigacji wybierz pozycję Contact Center.From the Services section of the navigation pane, choose Contact Center.
- W obszarze Szybkie łącza w prawym okienku przejdź do sekcji pakietu Contact Center.
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki, a Ty zostaniesz automatycznie zalogowany do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — zawiera listę wstępnie utworzonych raportów agentów AI różnych typów. Raporty można generować lub planować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty wyświetlające podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowaną, ostatnio zaktualizowaną, oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI Agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI
Wstępnie utworzonego agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtruj według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazą wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla autonomicznych agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Autonomiczni agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Ci agenci AI szkolą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im dostarczanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Zostanie wyświetlona strona Bazy wiedzy.
- Bazę wiedzy można znaleźć na podstawie następujących kryteriów:
- Nazwa bazy wiedzy
- Rodzaj bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
- Można również utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. |
| 2 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. |
| 3 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: |
| 4 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. |
| 5 |
Na karcie Pliki : |
| 6 |
Na karcie Dokumenty : |
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić i śledzić szczegóły przekazanych plików i utworzonych dokumentów.
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI w celu odpowiadania na pytania.
Konfigurowanie autonomicznych agentów AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów. W tej sekcji przedstawiono dwie podstawowe możliwości autonomicznego agenta AI.
Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań
Autonomiczni agenci AI mogą wykonywać różne zadania, w tym:
-
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
-
Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
-
Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Przefiltruj typ agenta AI jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil zostaną wypełnione automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Wykonaj czynności. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i działać zgodnie z nimi. Na przykład w restauracji istnieje potrzeba automatyzacji przyjmowania zamówień na żywność online. Aby wykonać to zadanie, można utworzyć autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
Autonomiczny agent AI do wykonywania działań działa na następujących blokach konstrukcyjnych:
-
Działanie — funkcja, która umożliwia agentowi AI łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji. Zdefiniuj jednostki wejściowe jako część wypełniania szczeliny.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie ukończyć zadanie.
| 1 |
Na karcie Działanie kliknij + Nowa akcja. |
| 2 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować gniazda lub gniazda i zdefiniować realizację w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
Jednostki wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON encje muszą być zdefiniowane w ustrukturyzowanym formacie JSON.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Dla większej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, a także zgodny z instrukcjami agenta i opisem działania.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — pole wzorca jest używane w przypadku typów znaków w celu określenia wyrażenia regularnego, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to szczególnie przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że powinno być obsługiwane w bezpieczny sposób).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Definiowanie realizacji
| 1 |
Zdefiniuj szczegóły realizacji dla wdrożenia agenta AI w centrum kontaktów. Podaj następujące informacje: |
| 2 |
Skonfiguruj jednostki wyjściowe w taki sposób, aby agent AI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu. |
| 3 |
Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij + Nowa encja wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Można również użyć pliku JSON, aby dodać jednostki wyjściowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie encji za pomocą edytora JSON . |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych. |
| 5 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
| 6 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których agent musi:
-
Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
-
Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta AI.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do karty Baza wiedzy. |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI
Można wyświetlić szczegóły sesji i historii każdego utworzonego autonomicznego agenta AI. Strona Sesje wyświetla szczegóły sesji nawiązanych z constomers. Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizy i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
- Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i należy ją odszyfrować. Musisz mieć uprawnienia, aby odszyfrować sesję. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, dostęp do dowolnej sesji można uzyskać za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Ta funkcja ma jednak zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
- Dzienniki inspekcji — kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
- Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Dzienniki audytu
Karta Dzienniki audytu śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki inspekcji są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki inspekcji . Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
- Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
- Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
- Pole — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Pole iOpis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Historia modelu
Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Za każdym razem, gdy publikujesz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, wersja autonomicznego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia modelu. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia modelu.
- Opis modelu — krótki opis wersji agenta AI.
- AI Engine — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
- Zaktualizowano dnia — data i godzina utworzenia wersji.
- Działania — umożliwia wykonanie następujących czynności na agencie AI:
- Wczytaj — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie skopiowany link podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Możesz szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Widżet można dostosować w następujący sposób:
- Kolor widżetu — dołączając parametr brandColor do łącza. Proste kolory można definiować za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów.
-
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Domyślnie ma wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false.
Przykładowy link podglądu z tymi parametrami:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.
Podgląd głosowy
Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i wybierz agenta AI.
- Przejdź do .
- Z listy rozwijanej AI Engine wybierz Vega.
- Kliknij Zapisz zmiany.
Opcja Podgląd zostanie zaktualizowana o ikonę mikrofonu do podglądu głosowego. Kliknij przycisk Podgląd. Zostanie wyświetlony widżet podglądu głosu.
Aby korzystać z tej funkcji, należy włączyć dostęp do mikrofonu.
W widżecie podglądu głosu dostępne są następujące opcje:
- Start , aby rozpocząć podgląd.
- Transkrypcja rozmowy na żywo jest wyświetlana w widżecie, gdy trwa podgląd głosu.
- Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
- Wyciszenie , aby wyciszyć.
Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics
Sekcja Analiza agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów SI i ich przekazania
Konfigurowanie skryptowanego agenta AI
W tej sekcji opisano, jak skonfigurować agentów AI ze skryptami i zarządzać nimi Webex na platformie AI Agent Studio, aby zapewniali dokładne odpowiedzi na zapytania użytkowników i efektywnie wykonywali zautomatyzowane zadania.
Skryptowy agent AI do wykonywania zadań
Skryptowany agent AI rozszerza możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Skryptowy agent AI umożliwia wieloetapowe rozmowy, w których może uzyskać odpowiednie dane od klientów w celu wykonania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI utwórz nowego agenta AI od podstaw. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij Rozpocznij od zera , a następnie Dalej . |
| 5 |
W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij przycisk Wykonaj akcje. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Twórz encje, dodawaj intencje i definiuj odpowiedzi.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie encjami
Podmioty są budulcem rozmów. Są to podstawowe elementy, które agent AI wydobywa z wypowiedzi użytkowników. Reprezentują one określone informacje, takie jak nazwy produktów, daty, ilości lub inne znaczące grupy słów. Skutecznie identyfikując i wyodrębniając podmioty, agent AI może lepiej zrozumieć intencje użytkowników i zapewnić dokładniejsze i trafniejsze odpowiedzi.
Typy encji
Webex AI Agent Studio oferuje 11 wstępnie utworzonych typów encji do przechwytywania różnych typów danych użytkownika. Można również utworzyć dowolną z następujących encji niestandardowych.
Encje niestandardowe
Encje te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla przypadku użycia.
-
Lista niestandardowa — zdefiniuj listy oczekiwanych ciągów w celu przechwytywania określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi encjami. Do każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowa encja rozmiaru pizzy.
-
Wyrażenie regularne — użyj wyrażeń regularnych do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiednich danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład
123-123-8789). -
Cyfry — rejestrują dane wejściowe numeryczne o stałej długości z dużą dokładnością, szczególnie w przypadku interakcji głosowych. W interakcjach niegłosowych jest używany jako alternatywa dla typów encji niestandardowych i wyrażeń regularnych. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięć.
-
Alfanumeryczny — przechwytuje kombinacje liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno głosowych, jak i niegłosowych danych wejściowych.
-
Dowolna forma — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub zweryfikowania.
-
Mapa lokalizacji (WhatsApp) – wyodrębnij dane o lokalizacji udostępnione przez Ciebie na kanale WhatsApp.
Encje systemowe
| Nazwa encji | Opis | Przykładowe dane wejściowe | Przykładowe dane wyjściowe |
|---|---|---|---|
| Data | Analizuje daty w języku naturalnym do standardowego formatu daty | "Lipiec przyszłego roku" | 01/07/2020 |
| Godzina | Analizuje czas w języku naturalnym do standardowego formatu godziny | 5 wieczorem | 17:00 |
| Wykrywa adresy e-mail | Napisz do mnie na info@cisco.com | info@cisco.com | |
| Numer telefonu | Wykrywa wspólny numer telefonu | Zadzwoń do mnie na 9876543210 | 9876543210 |
| Jednostki monetarne | Analizuje walutę i kwotę | Chcę 20$ | 20$ |
| Porządkowych | Wykrywa liczbę porządkową | Czwarta na dziesięć osób | 4. |
| Kardynał | Wykrywa liczbę kardynalną | Czwarta na dziesięć osób | 10 |
| Geolokalizacja | Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.) | Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie w Wielkiej Brytanii | Londyn, Wielka Brytania |
| Nazwiska osób | Wykrywa nazwy pospolite | Bill Gates z firmy Microsoft | Bill Gates |
| Ilość | Identyfikuje pomiary, według wagi lub odległości | Jesteśmy 5 km od Paryża | 5km |
| Czas trwania | Identyfikuje przedziały czasu | 1 tydzień urlopu | 1 tydzień |
Utworzone encje można edytować na karcie encji. Połączenie encji z intencją powoduje dodanie adnotacji do wypowiedzi wykrytych podczas ich dodawania.
Role encji
Gdy jednostka musi być zbierana wiele razy w ramach jednego zamiaru, role encji stają się niezbędne. Przypisując różne role do tej samej encji, możesz pomóc agentowi AI w dokładniejszym zrozumieniu i przetwarzaniu danych wejściowych użytkownika.
Na przykład, aby zarezerwować lot z przerwą, można utworzyć jednostkę Port lotniczy z trzema rolami: początkiem, miejscem docelowym i przesiadką. Adnotując wypowiedzi szkoleniowe z tymi rolami, agent AI może nauczyć się oczekiwanych wzorców i bezproblemowo obsługiwać złożone prośby o rezerwację.
Role encji są obsługiwane tylko dla Mindmeld (encje niestandardowe i systemowe) i Rasa (tylko encje niestandardowe), administratorzy muszą zaznaczyć pole wyboru Role encji w ustawieniach zaawansowanych okna dialogowego selektora aparatu NLU.
Administratorzy nie mogą przełączać się z RASA lub Mindmeld do Swiftmatch, gdy role encji są używane. Role muszą zostać usunięte z intencji, aby wyłączyć role encji z zaawansowanych ustawień aparatu NLU. Możesz utworzyć encję z rolami encji.
Tworzenie encji z rolami encji
Zanim rozpoczniesz
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Encje . |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz encję. |
| 6 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 7 |
Włącz przełącznik Automatyczne sugerowanie wartości gniazda na autouzupełnianie i podawaj alternatywne sugestie dla tej encji podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia encji niestandardowej tylko wtedy, gdy role encji są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkolenia dla aparatów RASA i Mindmeld NLU. |
| 8 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje .
|
Następne czynności
Po utworzeniu encji można połączyć role z encją.
Łączenie ról z encją
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. |
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do encji można przypisać role w celu dwukrotnego zebrania tej samej encji dla intencji. |
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI używają rozumienia języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i szkolenia agentów skryptowanej sztucznej inteligencji, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, wymagając przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Możesz analizować różnice w wydajności, korzystając z wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij pozycję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent AI.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Zarządzanie intencjami
Intencja to podstawowy składnik platformy Webex AI Agent Studio, który umożliwia agentowi AI skuteczne zrozumienie danych wejściowych i reagowanie na nie. Reprezentuje konkretne zadanie lub działanie, które chcesz wykonać podczas rozmowy. Można zdefiniować wszystkie intencje odpowiadające zadaniom, które mają zostać wykonane. Dokładność klasyfikacji intencji bezpośrednio wpływa na zdolność agenta AI do udzielania odpowiednich i pomocnych odpowiedzi. Klasyfikacja intencji to proces identyfikacji intencji na podstawie danych wejściowych, umożliwiający agentowi AI reagowanie w znaczący i kontekstowy sposób.
Intencje systemowe
- Domyślna intencja rezerwowa — możliwości agenta AI są z natury ograniczone przez intencje, które mają rozpoznawać i reagować na nie. Chociaż przedsiębiorstwo nie jest w stanie przewidzieć każdego możliwego pytania, które możesz zadać, domyślny zamiar awaryjny może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Implementując domyślny rezerwowy zamiar, programiści agentów AI mogą zapewnić, że agent AI prawidłowo obsługuje nieoczekiwane lub wykraczające poza zakres zapytania, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych intencji.
Programiści agentów AI nie muszą dodawać konkretnych wypowiedzi do intencji rezerwowej. Agenta można przeszkolić, aby automatycznie wyzwalał rezerwowy zamiar, gdy napotka znane pytania poza zakresem, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w innych zamiarach.
Na przykład w bankowym agencie AI klienci mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent AI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczką, te zapytania można włączyć jako frazy szkoleniowe w ramach domyślnego zamiaru rezerwowego. Gdy klient o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent AI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza zdefiniowane intencje i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.
Intencja awaryjna nie powinna mieć żadnych slotów z nią związanych.
Rezerwowy zamiar konwersji musi używać domyślnego klucza szablonu rezerwowego dla swojej odpowiedzi.
- Pomoc — ta intencja ma na celu odpowiadanie na zapytania klientów dotyczące możliwości agenta AI. Kiedy klienci nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o
pomoc.Domyślnie odpowiedź na intencję pomocy jest mapowana na
klucz szablonu wiadomościPomocy. Jednak programiści agentów AI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i pouczające wskazówki.Zaleca się przekazanie możliwości agenta AI na wysokim poziomie, zapewniając klientom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
- Porozmawiaj z agentem — ten zamiar umożliwia klientom zwrócenie się o pomoc do agenta na dowolnym etapie interakcji z agentem AI. Po wywołaniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje transfer do czynnika ludzkiego. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tego zamiaru jest
przekazanieagenta. Chociaż nie ma ograniczeń interfejsu użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana go nie wpłynie na wynik przekazania przez człowieka.
Intencje small talk
Wszyscy nowo utworzeni agenci AI zawierają cztery predefiniowane intencje small talk, aby obsługiwać typowe powitania klientów, wyrazy wdzięczności, negatywne opinie i pożegnania:
- Pozdrowienia
- Dziękuję
- Agent AI nie był pomocny
- Do widzenia
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji z rolami encji.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym wybierz agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane treningu kliknij przycisk Utwórz intencję . |
| 5 |
W oknie Tworzenie intencji określ następujące informacje: |
| 6 |
Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli encja jest obowiązkowa. |
| 7 |
Wprowadź liczbę ponownych prób dozwoloną dla tego gniazda. Domyślnie liczba ta jest ustawiona na trzy. |
| 8 |
Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. |
| 9 |
W sekcji Odpowiedź wprowadź klucz szablonu ostatecznej odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po zakończeniu intencji. |
| 10 |
Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebrane w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik ma stan wyłączony, gniazdo zachowuje stare wartości i wyświetla tę samą odpowiedź.
|
| 11 |
Włącz przełącznik Aktualizuj wartości gniazda, aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z konsumentem. Agent AI bierze pod uwagę ostatnią wartość wypełnioną w gnieździe do przetworzenia danych. Jeśli ta opcja jest włączona, wartości dla wypełnionych miejsc są aktualizowane za każdym razem, gdy klienci podają nowe informacje dotyczące tego samego typu gniazda.
|
| 12 |
Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby podać sugestie dotyczące wypełnienia gniazda i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi, na podstawie danych wejściowych użytkownika. |
| 13 |
Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tej intencji. Webex Connect i przepływy głosowe mogą wykorzystać to do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
|
| 14 |
Kliknij przycisk Zapisz. Kliknij opcję Trenuj w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić wszelkie zmiany wprowadzone w intencjach i encjach.
Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindmeld NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) na intencję. Ponadto każde gniazdo musi mieć co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok osoby, której dotyczy problem, zostanie wyświetlona ikona ostrzeżenia, aby wskazać problem. Jednak domyślny rezerwowy zamiar jest zwolniony z tych wymagań. |
Następne czynności
Po utworzeniu intencji wymagane są pewne informacje do jej realizacji. Połączone jednostki dyktują, w jaki sposób informacje te są uzyskiwane z wypowiedzi użytkowników. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączenie encji z zamiarem.
Łączenie encji z zamiarem
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz encje i łączysz je przed dodaniem wypowiedzi. Ten automatyczny dodaje adnotacje do encji podczas dodawania wypowiedzi.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. Połączone encje zostaną wyświetlone w sekcji Sloty.
|
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Gdy encja jest oznaczona jako wymagana, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Możesz określić maksymalną liczbę przypadków, w których agent AI może zażądać brakującej jednostki przed eskalacją lub udzieleniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu, który ma być wywoływany, jeśli wymagana encja nie zostanie dostarczona w określonej liczbie ponownych prób.
Gdy agent AI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowie przy użyciu komunikatu skojarzonego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tego zamiaru. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne zamiary bez przenoszenia poprzednich danych, należy włączyć przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane encje z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji. |
Generowanie danych treningowych
Musisz ręcznie dodać dane treningowe do ich intencji, aby agent AI działał z rozsądną dokładnością. Dane treningowe składają się z różnych sposobów wywoływania tego samego zamiaru. Możesz dodać co najmniej 15-20 wariantów dla każdego zamiaru, aby poprawić jego dokładność. Ręczne tworzenie tego korpusu treningowego może być żmudne i czasochłonne. Możesz dodać tylko kilka wariantów lub dodać tylko słowa kluczowe jako warianty zamiast znaczących zdań. Można tego uniknąć, generując dane treningowe w celu uzupełnienia istniejących.
Aby wygenerować dane treningowe, wykonaj poniższe czynności:
- Wprowadź nazwę intencji i przykładową wypowiedź.
- Kliknij Generuj.
- Podaj krótki opis zamiaru kierowania sztuczną inteligencją.
- Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności dla sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
- Niższe ustawienie kreatywności może prowadzić do mniej zróżnicowanych wariantów.
- Proces generowania może potrwać kilka sekund, w zależności od liczby żądanych wariantów.
- Ikona błyskawicy odróżnia warianty generowane przez sztuczną inteligencję od danych treningowych zdefiniowanych przez użytkownika.
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI używają rozumienia języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i szkolenia agentów skryptowanej sztucznej inteligencji, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, wymagając przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Możesz analizować różnice w wydajności, korzystając z wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij pozycję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent AI.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Oznaczanie wygenerowanych wariantów
Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji, programiści mogą oznaczać wyniki wygenerowane przez sztuczną inteligencję do przeglądu. Pozwala to na identyfikację i zapobieganie wszelkim szkodliwym lub stronniczym treściom. Aby oznaczyć dane wyjściowe wygenerowane przez sztuczną inteligencję:
- Znajdź opcję oznaczania: Opcja oznaczania jest dostępna dla każdej wygenerowanej wypowiedzi.
- Przekaż opinię: podczas oznaczania danych wyjściowych programiści mogą dodawać komentarze i określać powód zgłaszania.
Ta funkcja jest początkowo dostępna z miesięcznym limitem użycia wynoszącym 500 operacji generowania. Aby sprostać rosnącym potrzebom, deweloperzy mogą skontaktować się z właścicielami swoich kont, aby poprosić o zwiększenie tego limitu.
Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji
Dane treningowe można tworzyć w wielu językach. Dla każdego języka skonfigurowanego dla agenta AI należy zdefiniować wypowiedzi odzwierciedlające pożądane interakcje. Chociaż sloty pozostają spójne we wszystkich językach, klucze szablonu jednoznacznie identyfikują odpowiedzi w każdym języku.
Nie wszystkie języki obsługują wszystkie typy encji. Aby uzyskać więcej informacji na temat listy typów encji obsługiwanych przez poszczególne języki, zobacz tabelę Języki i obsługiwane encje w temacie Obsługiwane języki agentów AI zeskryptami.
Zarządzanie odpowiedziami
Odpowiedzi to komunikaty, które agent AI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można utworzyć odpowiedzi zawierające następujące elementy:
- Tekst — zwykłe wiadomości tekstowe do bezpośredniej komunikacji.
- Kod — osadzony kod dynamicznej zawartości lub działań.
- Multimedia — obrazy, elementy audio lub wideo zwiększające komfort użytkowania.
Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:
- Szablony — wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane na określone intencje.
- Przepływy pracy — logika określająca szablon do użycia na podstawie zidentyfikowanego zamiaru.
Szablony funkcji Przekazanie agenta, Pomoc, Rezerwowy i Powitanie są wstępnie skonfigurowane, a wiadomość odpowiedzi można zmienić za pomocą odpowiednich szablonów.
Typy odpowiedzi
Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposoby ich konfigurowania.
Karta Przepływy pracy służy do obsługi odpowiedzi asynchronicznych podczas wywoływania API zewnętrznej, która odpowiada w sposób asynchroniczny. Przepływy pracy muszą być kodowane w języku Python.
Substytucja zmiennych
Podstawianie zmiennych umożliwia używanie zmiennych dynamicznych jako części szablonów odpowiedzi. Wszystkie standardowe zmienne (lub encje) w sesji, a także te, które programista AI Agent może ustawić w obiekcie o dowolnym kształcie, takim jak pole magazynu danych, mogą być używane w szablonach odpowiedzi za pośrednictwem tej funkcji. Zmienne są reprezentowane przy użyciu następującej składni: ${variable_name}. Na przykład użycie wartości encji o nazwie apptdate uses ${entities.apptdate} lub ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.
Odpowiedzi można personalizować za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od konsumentów w trakcie rozmowy. Funkcja autouzupełniania wyświetla składnię zmiennych w obszarze tekstowym po rozpoczęciu wpisywania ${. Wybranie wymaganej sugestii powoduje automatyczne wypełnienie obszaru zmienną i wyróżnienie tej zmiennej.
Konfigurowanie odpowiedzi za pomocą projektanta odpowiedzi
Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:
- Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe konstruowanie odpowiedzi, które agent AI dostarcza klientom.
- Fragmenty kodu: Dla programistów używających języka Python ta opcja zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi przy użyciu kodu.
Projektant odpowiedzi został zaprojektowany tak, aby zapewnić, że środowisko użytkownika obsługuje określony kanał, z którym agent AI wchodzi w interakcję.
Szablony odpowiedzi
- Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby zwiększyć wygodę użytkownika, projektant odpowiedzi umożliwia tworzenie wielu pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, co umożliwia dzielenie długich wiadomości na łatwiejsze w zarządzaniu sekcje. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczne i atrakcyjne środowisko użytkownika, możesz dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. Gdy szablon z wieloma opcjami jest aktywowany, jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Możesz włączyć tę funkcję, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się u dołu odpowiedzi.
Podczas zapisywania odpowiedzi może zostać wyświetlone ostrzeżenie wskazujące liczbę błędów, które należy poprawić. Pola z błędami zostaną podświetlone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja po kropkach umożliwia poruszanie się między kartami z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmienia kolor na czerwony, aby zasygnalizować błąd.
- Szybka odpowiedź — odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być linkami tekstowymi lub URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, który jest wysyłany do bota po kliknięciu. Przyciski adresu URL przekierowują użytkowników do określonej strony internetowej.
Gdy zapytanie klienta jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zasugerować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i Facebooka.
Dodawanie adresu URL szybkich odpowiedzi
Przyciski szybkiej odpowiedzi adresu URL w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do witryny w celu uzyskania dalszych informacji lub działań, takich jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przyciski te otwierają określony adres URL w nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać adres URL szybkiej odpowiedzi w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
- Wybierz klucz artykułu lub szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź adresu URL.
- Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Zostanie wyświetlone okno podręczne typu Przycisk .
- Wybierz typ przycisku jako Adres URL w kanale internetowym.
- Określ tytuł przycisku i adres URL, do którego konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
- Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź adresu URL.
Przyciski typu adresu URL można również skonfigurować za pomocą dynamicznego typu odpowiedzi, w którym przyciski te mają być konfigurowane przy użyciu fragmentów kodu Pythona. Te przyciski są obsługiwane w sekcjach podglądu i podglądu udostępniania. Obecnie nie są one obsługiwane przez widżet czatu na żywo IMchat ani przez inne kanały stron trzecich.
- Karuzela — odpowiedzi z elementami rozszerzonymi mogą obejmować pojedynczą kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzelowym. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie Karuzela można skonfigurować za pomocą linków tekstowych lub URL. Kliknięcie przycisku adresu URL przekieruje użytkownika na określoną stronę internetową. Kliknięcie tekstowego przycisku szybkiej odpowiedzi wysyła skonfigurowany ładunek do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
- Obraz — szablon multimedialny, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy, podając adresy URL.
- Wideo – renderuje filmy w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL filmu.
- Kod — może być używany do pisania kodu w języku Python na potrzeby wywoływania interfejsów API lub wykonywania innej logiki.
Fragmenty kodu
Odpowiedzi warunkowe, z ich rozbudowanymi funkcjami i różnorodnymi szablonami, mogą skutecznie zaspokoić większość potrzeb agentów AI. Jednak w przypadku złożonych przypadków użycia, których nie można w pełni zrealizować za pomocą odpowiedzi warunkowych lub dla deweloperów, którzy preferują kodowanie, dostępny jest typ odpowiedzi fragmentu kodu.
Fragmenty kodu umożliwiają konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu kodu w języku Python.Code Snippets allow you to configure responses using Python code. Takie podejście umożliwia tworzenie wszystkich typów odpowiedzi, w tym szybkich odpowiedzi, tekstu, karuzeli, obrazów, dźwięku, wideo i plików, w szablonie odpowiedzi lub artykule.
Kod funkcji zdefiniowany w szablonie urywka kodu może służyć do ustawiania zmiennych, które są następnie używane w innych szablonach. Ważne jest, aby pamiętać, że kod funkcji nie może bezpośrednio zwracać odpowiedzi, gdy jest używany w odpowiedziach warunkowych.
Sprawdzanie poprawności fragmentu kodu — platforma sprawdza tylko błędy składniowe w konfigurowanym fragmencie kodu. Jednak wszelkie błędy w samej treści odpowiedzi mogą powodować problemy dla użytkowników wchodzących w interakcję z botem na skonfigurowanym kanale. Na przykład edytor nie uniemożliwi dodania odpowiedzi "selektor czasu" dla kanału internetowego, ale powoduje to błędy, jeśli zapytanie użytkownika wywoła tę konkretną odpowiedź.
Jeśli nie skonfigurujesz unikatowej odpowiedzi dla różnych kanałów, odpowiedź internetowa zostanie przyjęta jako odpowiedź domyślna i zostanie wysłana do klienta. Lista szablonów obsługiwanych na kanale internetowym:
- Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
- Szybka odpowiedź — szablon zawierający tekst i klikalne przyciski.
- Karuzela — kolekcja kart, z których każda ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
- Obraz — szablon służący do konfigurowania obrazów przez podawanie adresów URL.
- Wideo – szablon służący do konfigurowania wideo przez podanie adresu URL filmu. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
- Plik — szablon służący do konfigurowania pliku pdf przez podanie adresu URL umożliwiającego dostęp do pliku.
- Audio — szablon służący do konfigurowania pliku audio przez podanie adresu URL pliku audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
- Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
- Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
- Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard .
W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj artykuły do agenta AI.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie artykułami
Artykuły są ważną częścią skryptowanych agentów AI. Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każdy artykuł ma pytanie domyślne, które go identyfikuje. Wszystkie artykuły razem tworzą bazę wiedzy lub korpus agentaAI. Kiedy klient o coś, system sprawdza jego bazę wiedzy i daje najlepszą odpowiedź, jaką znajdzie.
Silniki Rasa i Mindmeld NLU wymagają co najmniej dwóch wariantów szkoleniowych (wypowiedzi), aby artykuł był częścią modelu wyszkolonego korpusu. Przyciski Trenuj , Zapisz i Trenuj nie są dostępne w skryptowanym agencie AI do odpowiadania na pytania, jeśli wybierzesz silnik NLU Rasa lub Mindmeld i jeśli artykuł ma mniej niż dwie odmiany. Po umieszczeniu wskaźnika myszy na tych niedostępnych przyciskach system wyświetli komunikat z prośbą o rozwiązanie problemów przed rozpoczęciem treningu. Ponadto system wyświetla ikonę ostrzeżenia odpowiadającą artykułowi z problemami. Możesz rozwiązać problemy, dodając więcej niż dwa warianty artykułu. Przyciski Pociąg i Zapisz oraz Trenuj są dostępne po rozwiązaniu problemów. Posiadanie dwóch wariantów nie ma zastosowania do artykułów domyślnych - wiadomości częściowego dopasowania, wiadomości rezerwowej i wiadomości powitalnej.
Możesz klasyfikować artykuły do wybranych kategorii, a wszystkie artykuły bez kategorii pozostają sklasyfikowane jako nieprzypisane. Od momentu utworzenia artykułów dostępne są cztery artykuły domyślne dla każdego agenta AI. Są to:
- Wiadomość powitalna — zawiera pierwszą wiadomość za każdym razem, gdy rozpoczyna się rozmowa między klientem a agentem AI.
- Komunikat rezerwowy — agent AI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
- Częściowe dopasowanie — gdy agent AI rozpoznaje wiele artykułów z niewielką różnicą w wynikach (zgodnie z ustawieniami przekazywania i wnioskowania ), agent wyświetla ten komunikat dopasowania wraz z dopasowanymi artykułami jako opcjami. Możesz również skonfigurować wyświetlanie odpowiedzi tekstowej wraz z tymi opcjami.
- Co możesz zrobić?— Możesz skonfigurować możliwości agenta AI. Agent AI wyświetla to za każdym razem, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta AI.
Oprócz tego artykuł domyślny Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli włączone jest przekazywanie agenta z ustawień przekazywania i wnioskowania .
Wszyscy nowi agenci AI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:
- Pozdrowienia
- Dziękuję
- Agent AI nie był pomocny
-
Do widzenia
Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również zmodyfikować lub usunąć.
Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i domyślnej odpowiedzi
Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każde zapytanie konsumenta jest porównywane z tymi artykułami (baza wiedzy), a odpowiedź, która zwraca najwyższy poziom ufności, jest wyświetlana użytkownikowi jako odpowiedź agenta AI. Aby dodać artykuły:
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij Utwórz nowy artykuł. |
| 4 |
Dodaj warianty domyślne. |
| 5 |
Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości:
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu Projektanta odpowiedzi. |
| 6 |
Kliknij Zapisz i trenuj. |
Import z katalogów
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z katalogów. |
| 5 |
Wybierz kategorie artykułów, które mają zostać dodane do agenta. |
| 6 |
Kliknij Koniec. |
Wyodrębnij często zadawane pytania z linku
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę wielokropka. |
| 4 |
Kliknij Wyodrębnij często zadawane pytania z linku. |
| 5 |
Podaj adres URL, pod którym znajdują się często zadawane pytania, i kliknij przycisk Wyodrębnij. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Importowanie z pliku
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz CSV aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz JSON. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie artykuły. Kliknij przycisk Pobierz przykład, aby wyświetlić format, w którym artykuły muszą zostać określone. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Dodawanie niestandardowych synonimów
Wiele przypadków użycia agentów AI zwykle obejmuje słowa i wyrażenia, które mogą nie być częścią standardowego słownictwa angielskiego lub są specyficzne dla kontekstu biznesowego. Na przykład chcesz, aby agent AI rozpoznawał aplikację na Androida, aplikację na iOS i tak dalej. Agent AI musi uwzględnić te terminy i ich odmiany w wypowiedziach szkoleniowych dla wszystkich powiązanych artykułów, co prowadzi do zbędnego wprowadzania danych.
Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz użyć niestandardowych synonimów w skrypcyjnym agencie AI do odpowiadania na pytania. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane słowem głównym w czasie wykonywania przez platformę.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę elipsy. |
| 4 |
Kliknij opcję Synonimy niestandardowe. |
| 5 |
Kliknij przycisk Nowy wyraz główny. |
| 6 |
Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz. |
| 7 |
Ponownie przeszkol agenta AI po dodaniu synonimów. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku .CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem na platformę. |
Aparat rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci AI używają rozumienia języka naturalnego (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klientów. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki, lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodący konwersacyjny framework sztucznej inteligencji typu open source.
- Mindmeld (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch, aby osiągnąć wysoką dokładność. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i szkolenia agentów skryptowanej sztucznej inteligencji, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta AI, wymagając przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Możesz analizować różnice w wydajności, korzystając z wyników podobieństwa w sesjach i testach jednym kliknięciem.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wyniki progów w sekcji "Przekazywanie i wnioskowanie" po przełączeniu silników. W przypadku RASA wyniki progowe są zwykle odwrotnie proporcjonalne do liczby intencji, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) zazwyczaj mają niższe wyniki rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki treningowe
Aby przełączać się między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta AI, którego aparat uczenia chcesz zmienić.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania: Kliknij Artykuły . Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy.
- W przypadku agentów AI ze skryptami do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie . Zostanie wyświetlona strona Dane treningu.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU w prawej części strony. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik treningowy.
Domyślnie aparat NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów AI.
-
Wybierz silnik szkoleniowy, aby wyszkolić agenta AI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioskowanie :
- Wynik, poniżej którego jest wyświetlana opcja rezerwowa — minimalna ufność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź rezerwowa.
- Różnica w wynikach częściowego dopasowania — definiuje minimalną różnicę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane.
- Usuń słowa stopwords – "Stopwords" to słowa funkcyjne, które ustanawiają relacje gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Po usunięciu ze zdania słów zatrzymanych, takich jak przedimki (a, an, the, itd.), zaimki (on, ona itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Jeśli zaznaczysz to pole, usunie "stopwords" ze zdania w momencie szkolenia i wnioskowania. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze w danych treningowych można rozszerzyć do oryginalnej postaci wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenta, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: "nie" jest rozwinięte do "nie". Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, skurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane przed przetwarzaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty NLU.
- Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu — biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje niepoprawną pisownię w tekście przed wnioskowaniem. Ta funkcja jest obsługiwana przez wszystkie trzy aparaty tylko wtedy, gdy jest zaznaczone pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskowaniu .
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi Fi są traktowane inaczej przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu odbiorcy są usuwane w celu wyświetlenia odpowiedniej odpowiedzi. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Role encji — encje niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko przez RASA i Mindmeld.
- Podstawianie encji we wnioskowaniu — wartości encji w danych i wnioskowaniu są zastępowane identyfikatorami encji. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Priorytetowo traktuj wypełnianie szczelin — Wypełnianie szczelin ma pierwszeństwo przed wykrywaniem intencji.
- Wyniki zapisane na wiadomość — liczba artykułów, dla których obliczone przez agenta AI wyniki ufności będą wyświetlane w informacjach o transakcjach w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm na ekranie Sesje została ograniczona do 5. N pierwszych wyników (1=<n=<5) jest dostępnych w raportach transkrypcji wiadomości agentów AI ze skryptami oraz w sekcji "Wyniki algorytmu" na karcie Informacje o transakcji w sekcji Sesje.
- Rozszerzanie formy wyrazów — rozszerzanie danych treningowych o formy wyrazów, takie jak liczba mnoga, czasowniki itd., wraz z synonimami osadzonymi w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczenia tego samego słowa. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są generowane automatycznie w celu dokładnego rozpoznania zapytania klienta. Na przykład dla słowa ogród synonimami wygenerowanymi przez system mogą być podwórko, podwórko i tak dalej. Ta funkcja aparatu NLU jest obsługiwana tylko w przypadku trybu Swiftmatch.
- Formy wyrazów — formy wyrazów mogą występować w różnych formach, takich jak liczba mnoga, przysłówki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słów mogą być tworzone, tworzyć, twórca, twórczo, twórczo itd. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, wyrazy w zapytaniu są tworzone przy użyciu alternatywnych form wyrazów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wyniki progowe dla różnych aparatów NLU, aby określić najniższy wynik, który jest dopuszczalny do wyświetlania odpowiedzi agenta AI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta AI.
- Kliknij Pociąg. Po przeszkoleniu agenta AI przy użyciu wybranego aparatu szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Wyszkolony.
Możesz trenować agenta AI za pomocą RASA i Mindmeld tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz wyszkolić agenta AI i uruchomić go, aby go przetestować i wdrożyć. Aby wyszkolić agenta AI przy użyciu jego bieżącego korpusu, kliknij pozycję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić status na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia status zmieni się na Wyszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok pozycji Trening , aby pobrać bieżący stan treningu.
W tym momencie możesz kliknąć pozycję Aktywuj , aby uruchomić wyszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent AI.
Model wektorowy
Możesz teraz wybrać preferowane modele wektorowe w ramach zaawansowanych ustawień silnika w silniku NLU Swiftmatch. Wybór jest możliwy między dwiema opcjami – poziom wypowiedzi lub wektory poziomu artykułu. W naszych nieustających wysiłkach mających na celu zwiększenie dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z użyciem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu w większości przypadków poprawiają dokładność. Uwaga: wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów AI. W przypadku wielojęzycznych agentów AI dopasowanie na poziomie artykułu jest obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Informacje na temat modelu wektorowego, który jest dostępny w momencie wnioskowania, można sprawdzić w sekcji innych informacji sesji .
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do skryptowanego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język, kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć wpływ na artykuły, kurację, testowanie i podgląd agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI podczas jego opracowywania, a nawet po zakończeniu programowania. W ten sposób można przetestować działanie agentów AI i określić, czy generowane są pożądane odpowiedzi odpowiadające odpowiednim zapytaniom wejściowym. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI, korzystając z następujących sposobów.
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widżet głowy czatu, który umożliwia łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie skopiowany link podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Możesz szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Są to dwa główne dostosowania:
- Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru
brandColordo łącza. Możesz zdefiniować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów. -
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru
phoneCasingw łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona nawartość truei można ją wyłączyć, ustawiając ją na falsePrzykładowy link podglądu z następującymi parametrami:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Szkolenie
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania botów jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownicy powinni wchodzić w interakcje z agentem AI. |
| Oczekiwany artykuł | Określ artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretną wiadomość użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wpisywania system sugeruje dopasowanie artykułów na podstawie wprowadzonego do tej pory tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wyizolować przypadki testowe i upewnić się, że są one uruchamiane niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając wszelkim zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane artykuły tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i testować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. Dozwolony jest maksymalny limit czasu wynoszący 20 sekund. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Sesji
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Możesz użyć tych danych do zbadania komunikatów i kontekstu określonych sesji, aby uzyskać wgląd w interakcje użytkowników i zidentyfikować obszary wymagające poprawy, udoskonalić odpowiedzi agenta AI i poprawić ogólne wrażenia użytkownika.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowanym agencie AI umożliwiające udzielanie odpowiedzi na pytania
Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI służącym do odpowiadania na pytania zapewnia kompleksowy podział konkretnej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Karta Informacje o transakcji:
- Wyświetla listę artykułów, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, w tym zarówno dopasowania dokładne, jak i częściowe.
- Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień trafności.
- Przedstawia wyniki podstawowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikowania odpowiednich artykułów.
- Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Handover and Inference .
Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Przetworzone zapytanie — pokazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po ich przetworzeniu przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, takiej jak fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębnienia go z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które zostały wyodrębnione z wiadomości klienta i są skojarzone z aktywnym zamiarem konsumenta. Encje te reprezentują kluczowe informacje, które bot zidentyfikował w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy zapytanie jest uznawane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Datastore i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
- Funkcja wyszukiwania — wbudowany pasek wyszukiwania umożliwia szybkie znajdowanie określonych wypowiedzi w konwersacji.
Historia
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz artykuły, intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest aktualny. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność.
Strona Historia umożliwia:
- Wyświetl historię treningu — śledzą, kiedy korpus został przeszkolony i jakie zmiany zostały wprowadzone.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami z bazy wiedzy:
- Aktywuj artykuły — udostępnij wcześniej nieaktywne artykuły , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj artykuły — Utwórz nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał w celach informacyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Pobierz artykuły — wyeksportuj artykuły z bazy wiedzy Knowledge Base jako plik CSV do analizy lub odwoływania się do trybu offline. Ta opcja jest dostępna dla skryptowanego agenta AI tylko do odpowiadania na pytania.
Dzienniki audytu
Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie
wedługiPole, aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika inspekcji. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Kuracja
Wiadomości są dodawane do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu użytkownika i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślny rezerwowy zamiar konwersji — jeśli ten przełącznik jest włączony, wiadomości aktywujące domyślny rezerwowy zamiar konwersji będą wysyłane do konsoli kuracji.
To kryterium ma zastosowanie tylko do skryptowanego agenta AI do wykonywania działań.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w przypadku których agent AI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Karta Problemy stanowi centralną lokalizację do przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Odszyfrowywanie dostępu jest udzielane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia zaawansowanej ochrony danych w zapleczu.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć sprawę z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
-
Utwórz nowy artykuł — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nowy artykuł bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Linkowanie do domyślnych artykułów (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, częściowe dopasowanie) jest niedozwolone.
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że nowa wiedza znajduje odzwierciedlenie w jego odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Karta Rozwiązane zawiera wyczerpujący przegląd wszystkich rozwiązanych problemów. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy problem był powiązany z istniejącym artykułem, użyty do utworzenia nowego artykułu/intencji, czy zignorowany. W przypadku napotkania niepożądanych odpowiedzi, które nie zostały automatycznie przechwycone przez istniejące reguły, można ręcznie dodać określone wypowiedzi do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji,
zostanie wyświetlony przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem jest już obecny w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio, aby wskazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe dane są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty. Są to: Omówienie, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja.
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą też dostosować widok analizy, wybierając kanał, dla którego chcą wyświetlać dane, wraz z zakresem dat i szczegółowością danych. Domyślnie dane analityczne za ostatni miesiąc są wyświetlane dla wszystkich kanałów z dzienną szczegółowością (każdy dzień jest punktem na osi X na wykresach).
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Następnie następuje graficzna reprezentacja sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz łączna liczba odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI tbe na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali wypowiedzi szkoleniowe 20 + dla każdego zamiaru / artykułu w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie artykuły/intencje w korpusie są wyświetlane jako pojedyncze prostokąty, gdzie kolor i względny rozmiar każdego prostokąta wskazuje na dane treningowe zawarte w artykule/intencji. Im bliższy jest zamiar bieli, tym więcej danych treningowych jest potrzebnych do poprawy dokładności agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Zapewnia graficzną reprezentację najpopularniejszych artykułów dla agentów AI do odpowiadania na pytania i szablonów odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja zawiera wizualne podsumowanie tego, ile problemów kuratorskich pojawiało się każdego dnia i ile z nich zostało rozwiązanych przez agentów AI.
Integracja agentów AI
W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Zintegruj agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi
Po utworzeniu i skonfigurowaniu agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integrowanie agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.
Zarządzanie raportami agentów AI
W tej sekcji omówiono omówienie raportów agentów AI, typów raportów, tworzenia raportów agentów AI i metod dostarczania raportów.
Opis raportów agentów AI
Funkcja raportów umożliwia generowanie lub planowanie (generowanie okresowe) określonych raportów z dostępnych typów raportów i otrzymywanie ich za pośrednictwem dostępnych metod dostarczania. Raporty te mogą dostarczyć cennych informacji na temat zachowań użytkowników, użycia, zaangażowania, wydajności produktu i tak dalej. Żądane informacje mogą być dostarczane na ich adres e-mail, ścieżkę SFTP lub zasobnik S3. Można wybrać typ raportu z listy wstępnie utworzonych raportów, a także wybrać, czy raport jednorazowy ma być generowany natychmiast, czy w regularnych odstępach czasu.
Po uzyskaniu dostępu do menu Raporty z lewego okienka nawigacji zostaną wyświetlone następujące karty:
-
Konfiguruj — ta karta zawiera listę wszystkich raportów, które są obecnie aktywne i generowane okresowo. Lista raportów zawiera następujące szczegóły:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal subskrybuje raport.
- Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który subskrybujesz.
- Częstotliwość — interwał otrzymywania raportu.
- Ostatni wygenerowany raport — ostatni wysłany raport.
- Następna zaplanowana data — następny dzień, w którym raport zostanie wysłany.
-
Historia — ta karta zawiera wszystkie informacje historyczne dotyczące raportów wysłanych do tej daty. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.
Możesz kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby pobrać te raporty historyczne.
Raporty na żądanie wyświetlane na karcie Historia są dostępne do pobrania dopiero po zakończeniu generowania raportu.
Tworzenie raportu agenta AICreate an AI agent report
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij pozycję Raporty na pasku nawigacyjnym po lewej stronie. |
| 3 |
Kliknij + Nowy raport. |
| 4 |
Aby utworzyć i skonfigurować raport, należy podać następujące informacje: |
Typy raportów agenta AI
Możesz wybrać z listy wstępnie utworzonych raportów na podstawie wybranego typu agenta AI. W tej sekcji omówiono te typy raportów, arkusze zawarte w każdym raporcie oraz kolumny dostępne w każdym arkuszu.
Typ raportu Agent AI do odpowiadania na pytania
Agent AI ma do dyspozycji trzy różne typy raportów umożliwiające odpowiadanie na pytania w aplikacji. Korzystając z różnych typów raportów, można zrozumieć podsumowanie użycia agenta AI, zachowanie, pytania użytkowników i sposób, w jaki agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Zachowanie i podsumowanie użyciaW tej sekcji jest wyświetlane podsumowanie agenta AI z częstotliwością wywoływania artykułów i kategorii. Informacje o podsumowaniu, kategoriach i artykułach można wyświetlić na osobnej karcie raportów:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów/sesji obsłużonych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości | Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całość rozmów przekazana agentowi ludzkiemu. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez klientów. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez klientów. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa kategorii | Nazwa kategorii skonfigurowana w agencie AI. |
| Konwersacje w kategorii | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź z tej kategorii została podważona. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi z tej kategorii. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa artykułu | Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie AI. |
| Kategoria artykułu | Kategoria, do której należy ten zamiar. |
| Konwersacje do artykułu | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto ten artykuł. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków, w których ten artykuł został wykryty. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten artykuł została przegłosowana. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten artykuł. |
Wyświetla rozmowę między agentem AI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Typ wiadomości | Komunikat agenta AI lub komunikat ludzki. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Intencja wykryta przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Agent AI do wykonywania zadań typu raportu
Istnieją trzy różne typy raportów dostępne dla agenta AI do wykonywania zadań w aplikacji do tworzenia agentów AI. Jako deweloper agenta AI możesz tworzyć różne typy raportów. Można ich użyć do zrozumienia podsumowania użycia agenta AI, zachowania agenta AI, tego, o co pytają użytkownicy i jak agent AI odpowiada na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z intencjami i kluczami szablonów, które zostały wyzwolone. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości |
Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysyłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całkowita liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez użytkowników. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez użytkowników. |
Szczegółowe informacje o zamiarach można też wyświetlić na karcie Intencje w arkuszu kalkulacyjnym:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa zamiaru | Nazwa intencji skonfigurowana w agencie AI. |
| Rozmowy dla intencji | Liczba rozmów lub sesji, w których wywołano ten zamiar. |
| Łącznie wywołania | Ile razy ten zamiar został przywołany. |
| Całkowite ukończenie | Ile razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi na to została przegłosowana dla każdego zamiaru. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi na to została odrzucona dla każdego zamiaru. |
Raport zawiera również szczegóły szablonu wysokiego poziomu, takie jak:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa klucza szablonu | Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie AI. |
| Metoda konwersji klucza szablonu | Intencje, w których jest używany ten klucz szablonu. |
| Konwersacje dotyczące klucza szablonu | Liczba przypadków, w których ten klucz szablonu został wysłany jako odpowiedź. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu jako odpowiedzi. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten szablon została przegłosowana. |
| Suma głosów przeciw. |
Ile razy odpowiedź na ten szablon została odrzucona. |
Wyświetla rozmowę klienta z agentem AI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Typ wiadomości | Wiadomość agenta AI lub wiadomość człowieka. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinie użytkowników, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. Ten raport dotyczy tylko agentów AI ze skryptami. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikalny identyfikator sesji klienta. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości agent AI odpowiedział. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Metody dostarczania raportu agenta AI
W dzisiejszym świecie opartym na danych wydajne i bezpieczne dostarczanie raportów agentów AI ma kluczowe znaczenie dla świadomego podejmowania decyzji i doskonałości operacyjnej. Aby sprostać zróżnicowanym potrzebom organizacyjnym, oferujemy wiele metod dostarczania raportów agentów AI, zapewniając elastyczność, niezawodność i bezpieczeństwo. Opcje dostawy obejmują protokół bezpiecznego przesyłania plików (SFTP), e-mail i Amazon S3 Bucket. Każdy tryb został zaprojektowany tak, aby zaspokoić różne wymagania, niezależnie od tego, czy chodzi o wysokie bezpieczeństwo, łatwość dostępu, czy skalowalne rozwiązania pamięci masowej. W tym dokumencie przedstawiono funkcje i zalety każdej metody dostawy, pomagając wybrać najlepszą opcję dla konkretnych potrzeb.
SFTP
|
Pole |
Opis |
|---|---|
| Wypychanie raportów do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem |
Włącz tę opcję, aby wypchnąć raporty do bezpiecznej lokalizacji w zaplanowanym czasie. Włączając to przełączanie, można podać tylko następujące szczegóły. |
| Adres IP | Adres IP systemu. |
| Nazwa użytkownika | Nazwa użytkownika, aby uzyskać dostęp do raportów. |
| Hasło | Hasło umożliwiające dostęp do raportów. |
| Klucz prywatny | Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików. |
| Ścieżka przesyłania |
Ścieżka do miejsca, do którego pliki są kierowane w systemie. |
Adres e-mail
| Pole | Opis |
|---|---|
| Zaplanuj wiadomości e-mail dla wielu odbiorców, oddzielając je średnikiem (;) | Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców. |
| Adresatów |
Adres e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty w określonym czasie i z określoną częstotliwością. |
Łyżka S3
| Pole | Opis |
|---|---|
| Przekazywanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem |
Przełącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i rozsyłać raporty do skonfigurowanego zasobnika S3. |
| Identyfikator klucza dostępu AWS | Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Tajny klucz dostępu AWS | Tajny klucz dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Nazwa zasobnika | Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport. |
| Nazwa folderu |
Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, zabezpieczenia i bezpieczeństwo danych
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
Każda funkcja oparta na sztucznej inteligencji w Cisco jest poddawana ocenie wpływu na sztuczną inteligencję zgodnie z naszymi zasadami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i jest zgodna z ramami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, a także z istniejącymi procesami bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoFirma Cisco nie przechowuje danych wejściowych klienta po procesie wnioskowania, a dostawca modelu 3rd, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć w portalu zaufania Cisco.
Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości AI dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyDostawca modelu 3rd firmy Cisco, firma Microsoft, oświadcza, że nie będzie używać treści klientów do ulepszania modeli Azure OpenAI i że nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego firma Cisco nadaje priorytet bezpieczeństwu zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluFirma Cisco priorytetowo traktuje wydajność i dokładność narzędzia AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości bazowego modelu.
Get started with Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma, która została zaprojektowana do tworzenia automatycznych agentów AI, zarządzania nimi i wdrażania w celu zaspokojenia potrzeb obsługi klienta i wsparcia. Wykorzystując sztuczną inteligencję, agenci SI zapewniają klientom automatyczną pomoc przed rozpoczęciem interakcji z agentami ludzkimi. Agenci ci obsługują interakcje głosowe poprzez intonację, zrozumienie języka i świadomość kontekstową rozmów. Agenci SI bezproblemowo i komputerowo obsługują interakcje kanałów cyfrowych za pośrednictwem tekstu i czatu online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w odpowiedzi na pytania, pobierając informacje i minimalizując czas oczekiwania.
Możliwości Webex AI Agent Studio
- Dokładne i terminowe odpowiedzi— zapewnia dokładne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
- Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań klientów lub danych wejściowych.
Kluczowe korzyści dla przedsiębiorstw
-
Ulepszone środowisko klienta — zapewnia klientom możliwość rozmowy w czasie rzeczywistym.
-
Spersonalizowane interakcje— dostosowuje odpowiedzi do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
-
Skalowalność i wydajność — obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności stosowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do poprawy zadowolenia i obniżenia kosztów operacyjnych.
Zrozum typy i przykłady agentów SI
Poniższa tabela zawiera przegląd typów agentów SI i ich możliwości:
| Typ agenta SI | Cel | Funkcjonalność | Opis | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci SI mają za zadanie działać niezależnie, podejmować decyzje i wykonywać zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka. |
Wykonaj czynności |
Dokonuj świadomych wyborów w oparciu o dostępne informacje i wstępnie zdefiniowane reguły. Automatyzuj powtarzające się lub czasochłonne zadania. |
|
|
Odpowiedz na pytania |
Autonomiczni agenci mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego w celu udzielania dokładnych i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. |
Autonomiczni agenci SI do udzielania odpowiedzi na pytania | ||
|
Skrypty |
Skryptowani agenci SI są zaprogramowani tak, aby przestrzegali wstępnie zdefiniowanego zestawu reguł i instrukcji. |
Wykonaj czynności |
Skryptowani agenci mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i uporządkowane. |
Skryptowani agenci SI do wykonywania działań |
|
Odpowiedz na pytania |
Zarejestrowani agenci mogą odpowiadać na pytania w oparciu o utworzony przez użytkownika korpus szkoleniowy, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. |
Skryptowani agenci SI do odpowiadania na pytania |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowani agenci SI mogą być stosowane do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — do świadczenia obsługi klienta można wykorzystać zarówno autonomicznych, jak i skryptowych agentów, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci są dobrze przystosowane do ról asystentów wirtualnych, ponieważ mogą obsługiwać różne zadania i zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje.
-
Analiza danych — autonomiczni agenci mogą być używani do analizowania dużych zbiorów danych i wyodrębniania cennych informacji.
-
Automatyzacja procesów — agenci autonomiczni i skryptowi mogą być używani do automatyzacji powtarzających się zadań, poprawy wydajności i ograniczenia błędów.
-
Zarządzanie wiedzą — autonomiczni agenci mogą być używani do tworzenia repozytoriów wiedzy i zarządzania nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.
Wybór pomiędzy autonomicznymi i skryptowymi agentami SI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
-
Jeśli jesteś istniejącym klientem Webex Contact Center, upewnij się, że spełniasz następujące wymagania wstępne:
-
Dzierżawa Webex Contact Center 2.0.
-
Dla dzierżawy udostępniono usługę Webex Connect.
-
Platforma multimediów głosowych to platforma multimedialna następnej generacji.
-
-
Jeśli nie masz dzierżawcy Centrum kontaktowego Webex, skontaktuj się z Partnerem, aby zainicjować okres próbny Centrum kontaktowego Webex na platformie multimedialnej następnej generacji.
-
Administratorzy mogą poprosić sandbox programistów Webex Contact Center , aby wypróbował agentów SI.
Włączanie funkcji
Ta funkcja jest obecnie w fazie beta. Klienci mogą zarejestrować się na tę funkcję w portalu beta Webex , wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów SI.
-
Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko funkcjonalność agenta AI w skryptach.
-
Autonomiczni agenci są dostępni tylko dla wybranych klientów. Zgłoszenia można przesyłać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu autonomiczni agenci zostaną udostępnieni jako dodatek do agentów skryptowych dla dzierżawy.
Dostęp do Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, musisz zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Można to zrobić w następujący sposób:
Zaloguj się z usługi Control Hub
- Zaloguj się do Control Hub przy użyciu adresu URL https://admin.webex.com.
- W sekcji Usługi w panelu nawigacyjnym wybierz pozycję Contact Center.
- W sekcji Szybkie łącza w prawym panelu przejdź do sekcji Pakiet Contact Center .
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i zostaniesz automatycznie zalogowany do tej aplikacji.
Logowanie z usługi Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, należy mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu Zasobnik aplikacji w lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System uruchamia aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i zostaniesz automatycznie zalogowany do tej aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu się na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacji
Pasek nawigacji wyświetlany po lewej stronie zapewnia dostęp do następujących menu:
- Pulpit nawigacyjny — wyświetla listę agentów SI, do których użytkownik ma dostęp zgodnie z przydziałem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — przedstawia centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, które pełnią rolę mózgu dla autonomicznych agentów SI do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — wyświetla listy prekompilowanych raportów agentów SI różnych typów. Możesz generować lub planować raporty w zależności od potrzeb biznesowych.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
- Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia wyświetlenie informacji o profilu i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta SI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory firmowe — obejmuje identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.
- Ustawienia profilu — zawierają nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwia wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego do obsługi scenariuszy rezerwowych.
- Podsumowanie okresu przechowywania danych — podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu można wyświetlać listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi przypisuje się rolę, która określa działania, które może wykonać w oparciu o przyznane uprawnienia.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci SI są reprezentowani przez karty, które wyświetlają podstawowe informacje, w tym nazwę agenta SI, ostatnio zaktualizowaną przez, ostatnio zaktualizowaną oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta SI
Najedź kursorem na kartę agenta SI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widget podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknij tę ikonę, aby wykonać następujące zadania:
-
Kopiuj łącze podglądu — skopiuj łącze podglądu, aby wkleić je na nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta SI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — powoduje trwałe usunięcie agenta SI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta SI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odpnij, aby przenieść go z powrotem do poprzedniego położenia.
-
Utwórz nowego agenta SI
Nowego agenta SI można utworzyć za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz wybrać, aby użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od początku.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptów i autonomicznych agentów SI, zobacz następujące sekcje:
Importuj wstępnie skonfigurowanego agenta SI
Możesz zaimportować prekompilowanego agenta AI w formacie JSON z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że wyeksportowano agenta SI w formacie JSON do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta SI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu zmodyfikuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został teraz pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia solidne możliwości wyszukiwania, które pomogą Ci łatwo lokalizować agentów SI i zarządzać nimi. Przy użyciu nazwy agenta można wyszukiwać słowa kluczowe. Na pasku wyszukiwania wprowadź nazwę agenta lub jej część. System wyświetla listę agentów SI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtruj wg typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych wyniki wyszukiwania można zawęzić, filtrując je według typu agenta SI. Wybierz z listy rozwijanej jeden z filtrów typu agenta — skryptowe, Autonomiczne i Wszystkie.
Manage Knowledge Base
Baza wiedzy to centralne repozytorium informacji dla autonomicznych agentów SI opartych na modelu Large Language Model (LLM). Autonomiczni agenci sztucznej inteligencji wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do zrozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do człowieka. Ci agenci sztucznej inteligencji uczą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i dopasowanych do kontekstu odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów SI.
Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- W konsoli kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacyjnym. Zostanie wyświetlona strona baz wiedzy.
- Bazę wiedzy można znaleźć w oparciu o następujące kryteria:
- Nazwa bazy wiedzy
- Typ bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
Kliknij Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
- Można też utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta SI.
Utwórz bazę wiedzy dla agenta SI
| 1 |
W konsoli kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacyjnym. |
| 2 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij przycisk +Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. |
| 3 |
Na stronie Utwórz bazę wiedzy wprowadź następujące dane: |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. |
| 5 |
Na karcie Pliki : |
| 6 |
Na karcie Dokumenty : |
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić i śledzić szczegóły przesłanych plików i utworzonych dokumentów.
|
Co zrobić dalej
Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta SI umożliwiającego odpowiadanie na pytania.
Set up Autonomous AI Agents
Autonomiczni agenci sztucznej inteligencji działają niezależnie, bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizowania danych, uczenia się na podstawie środowiska i dostosowywania swoich działań do osiągania określonych celów. W tej sekcji opisano dwie podstawowe funkcje autonomicznego agenta SI.
Autonomiczny agent SI do wykonywania zadań
Autonomiczni agenci SI mogą wykonywać różne zadania, w tym:
-
Natural Language Processing (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i odpowiadanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
-
Podejmowanie decyzji — podejmowanie świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
-
Automatyzacja — automatyzacja powtarzających się lub czasochłonnych zadań.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracyjne:
Tworzenie autonomicznego agenta SI do wykonywania czynności
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoli kliknij opcję +Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI kliknij opcję Rozpocznij od podstaw.
Możesz także wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta SI. Filtruj typ agenta SI na Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jaki typ agenta budujesz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij opcję Wykonaj czynności. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Zdefiniuj agenta podaj następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij przycisk Utwórz. Teraz z powodzeniem utworzono autonomicznego agenta SI do wykonywania działań, który jest teraz dostępny w konsoli. W nagłówku agenta SI można wykonywać następujące zadania:
Możesz również zaimportować prekompilowanych agentów SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie prekompilowanego agenta AI |
Co zrobić dalej
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta SI.
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI
Przed rozpoczęciem
Utwórz autonomicznego agenta SI do wykonywania czynności.
| 1 |
W konsoli kliknij utworzonego agenta SI. |
| 2 |
Przejdź do karty i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta SI. |
Co zrobić dalej
Dodaj wymagane działania do agenta SI.
Dodawanie czynności do autonomicznego agenta SI
Autonomiczni agenci SI do wykonywania działań mają na celu zrozumienie zamiarów użytkownika i odpowiednie działanie. Na przykład w restauracji istnieje potrzeba zautomatyzowania przyjmowania zamówień online. Aby wykonać to zadanie, można utworzyć autonomicznego agenta SI, który wykonuje następujące czynności:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Przekaż informacje do wymaganego przepływu.
Autonomiczny agent SI do wykonywania czynności pracuje na następujących elementach składowych:
-
Czynność — funkcja, która umożliwia agentowi sztucznej inteligencji łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
-
Obiekt lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnienie gniazda polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu realizacji intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta SI, który rozpoczyna wykonywanie czynności. Zdefiniuj elementy wejściowe jako część wypełnienia gniazda.
-
Realizacja — określa sposób, w jaki agent SI wykonuje czynność. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie zakończyć zadanie.
| 1 |
Na karcie Czynność kliknij przycisk +Nowa czynność. |
| 2 |
Na stronie Dodaj nową czynność określ następujące szczegóły: |
Co zrobić dalej
Można skonfigurować automaty albo skonfigurować automaty i zdefiniować ich wypełnienie w zależności od wybranego zakresu działania.
Konfigurowanie napełniania gniazda
Wypełnienie gniazda polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika SI. W sekcji Wypełnianie gniazda na stronie Działania dodaj elementy wejściowe:
-
Elementy można dodawać pojedynczo w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować elementy. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Prezentacja schematu JSON .
Dodaj elementy wejściowe w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać jednostkę wejściową, kliknij przycisk +Nowa jednostka wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej jednostki wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wejściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wejściowych. |
| 4 |
Użyj opcji Elementy sterujące , aby wykonać następujące czynności na jednostce: |
Dodawanie jednostek za pomocą edytora JSON
Elementy wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON elementy muszą być zdefiniowane w uporządkowanym formacie JSON.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametru wejściowego
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
typ — typ danych obiektu parametrów. Zawsze jest to 'obiekt', który oznacza, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
właściwości — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i powiązane z nim metadane.
wymagane— tablica ciągów z nazwami parametrów, które są obowiązkowe.
właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi o tym parametrze. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
typ — typ danych parametru. Dozwolone są następujące typy:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez ułamków dziesiętnych.
-
liczba — dane liczbowe zawierające ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica— lista elementów, z których wszystkie są zwykle tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych o zagnieżdżonych właściwościach.
-
-
opis— krótkie wyjaśnienie reprezentowanej przez jednostkę. Pomaga to silnikowi SI zrozumieć cel i zastosowanie parametru. W celu uzyskania lepszej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, jak również zgodny z instrukcjami agenta i opisem czynności.
-
Walidacja jest egzekwowana przez platformę tylko dla „typu”. Określenie „opis” nie jest obowiązkowe dla wszystkich podmiotów, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe w metadanych obiektu to:
-
wyliczenie — pole wyliczeń zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Programiści mogą definiować niestandardowe listy wartości, które dany parametr powinien zaakceptować.
- wzorzec — pole wzorca jest używane z typami ciągu do określenia wyrażenia regularnego, które musi pasować do ciągu. Jest to szczególnie przydatne w przypadku sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
przykłady — pole przykładów zawiera co najmniej jedno przykłady prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi SI zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja obiektu będzie dokładniejsza i bardziej niezawodna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład zawiera różne typy elementów i słowa kluczowe:
{ "type": "obiekt", "właściwości": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "hasło": { "type": "string", "description": "Hasło konta", "minLength": 8, "format": "hasło" }, "email": { "typ": "ciąg", "opis": "Adres e-mail konta.", "wzorzec": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "data urodzenia": { "typ": "ciąg", "opis": "Data urodzenia użytkownika.", "przykłady": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "typ": "obiekt", "opis": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "właściwości": { "newsletter": { "typ": "boolean", "opis": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "domyślne": true }, "powiadomienia": { "typ": "ciąg", "opis": "Preferowana metoda powiadomień", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "typ": "tablica", "opis": "Lista ról przypisanych do użytkownika", "elementy": { "typ": "ciąg", "enum": ["użytkownik", "admin", "moderator"] } } }, "wymagane": ["nazwa użytkownika", "hasło", "email"] } W tym przykładzie uwzględniono następujące elementy:
- nazwa użytkownika — typ ciągu z ograniczeniem długości minimalnej i maksymalnej.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że należy je bezpiecznie obsłużyć).
- e-mail — typ ciągu ze wzorcem wyrażeń regularnych, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- data urodzenia — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym typ logiczny z wartością domyślną i ciąg z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w której każdy element jest ciągiem znaków ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są wymagane zgodnie z definicją zawartą w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie jednostki mają nazwy opisowe, jasne opisy i postępują zgodnie ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby utworzyć dobrze zdefiniowane elementy, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik SI.
Zdefiniuj spełnienie
| 1 |
Zdefiniuj szczegóły spełnienia dotyczące wdrożenia agenta SI w centrum kontaktu. Określ następujące szczegóły: |
| 2 |
Skonfiguruj jednostki wyjściowe tak, aby agent SI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu. |
| 3 |
Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij przycisk +Nowa jednostka wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Do dodania jednostek wyjściowych można również użyć pliku JSON. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek za pomocą edytora JSON . |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych. |
| 5 |
Użyj opcji Elementy sterujące , aby wykonać następujące czynności na jednostce: |
| 6 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby ukończyć konfigurację. |
Co zrobić dalej
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta SI.
Po skonfigurowaniu agenta SI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI za pomocą analityki.
- Aby zobaczyć szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Autonomiczni agenci SI do udzielania odpowiedzi na pytania
Autonomiczni agenci mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego w celu udzielania dokładnych i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Jest to przydatne w scenariuszach, w których agent musi:
-
Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i poprowadź klientów przez procesy.
-
Oferowanie pomocy technicznej — zapewnianie doradztwa ekspertów w określonych tematach lub domenach.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracyjne:
Utwórz autonomicznego agenta SI do odpowiadania na pytania
Przed rozpoczęciem
Upewnij się, że utworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoli kliknij opcję +Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI kliknij opcję Rozpocznij od podstaw. Możesz także wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta SI. Typ agenta SI można filtrować na Niezależny. W takim przypadku pola na stronie Profil są automatycznie wypełniane. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jaki typ agenta budujesz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta kliknij opcję Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Zdefiniuj agenta podaj następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij przycisk Utwórz. Pomyślnie utworzono autonomicznego agenta SI do odpowiadania na pytania i jest teraz dostępny w konsoli. W nagłówku agenta SI można wykonywać następujące zadania:
Możesz również zaimportować wstępnie zbudowanych agentów SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie zbudowanego agenta AI. |
Co zrobić dalej
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta SI.
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI
Przed rozpoczęciem
Utwórz autonomicznego agenta SI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
W konsoli kliknij utworzonego agenta SI. |
| 2 |
Przejdź do karty i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij opcję Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta SI. |
Co zrobić dalej
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta SI.
Skonfiguruj bazę wiedzy
Przed rozpoczęciem
Utwórz autonomicznego agenta SI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta SI. |
| 2 |
Przejdź do karty Baza wiedzy . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. |
| 4 |
Kliknij opcję Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta SI... |
Co zrobić dalej
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta SI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI za pomocą analityki.
- Aby zobaczyć szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznego agenta AI
Można wyświetlić szczegóły sesji i historii każdego z utworzonych przez siebie autonomicznych agentów SI. Na stronie Sesje wyświetlane są szczegóły sesji nawiązanych z współpracownikami. Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie SI.
Sesje
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami SI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :
- W konsoli kliknij autonomicznego agenta AI, którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości z sesji. Te informacje są przydatne do audytowania, analizowania i ulepszania agenta SI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta SI. Tabela jest paginowana, jeśli jest więcej wierszy niż można umieścić na jednym ekranie. Dowolne pola w tabeli można posortować lub filtrować za pomocą sekcji Zawęź zakres wyników po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o poszczególnych sesjach:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji dla rozmowy.
- Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który współpracował z agentem SI.
-
Kanały— kanał, na którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe— aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Zdarzyło się przekazanie agenta— w celu filtrowania sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, pojawi się ikona słuchawki wskazująca przekazanie czatu do ludzkiego agenta.
- Wystąpił błąd— w celu filtrowania sesji, w których wystąpił błąd.
- Opcja „nie podoba mi się”— w celu filtrowania sesji, w których liczba głosów „nie podoba mi się”.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby uzyskać szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i wymaga odszyfrowania. Musisz mieć pozwolenie na odszyfrowanie sesji. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, możesz uzyskać dostęp do dowolnej sesji za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Jednak ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy opcja Zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na wartość true lub włączona dla dzierżawy.
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych w agencie SI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
- W konsoli kliknij autonomicznego agenta SI, którego historię chcesz wyświetlić.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia z następującymi kartami:
- Dzienniki audytu — kliknij kartę Dzienniki audytu , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach SI.
- Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu , aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Dzienniki audytu
Na karcie Dzienniki audytu są śledzone zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie SI. Można wyświetlić szczegółowe informacje o zmianach z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki audytu wyświetlane są następujące szczegóły:
Użytkownicy z rolami programisty Admin lub Agent SI mają dostęp tylko do karty Dzienniki audytu . Użytkownicy z niestandardowymi rolami z uprawnieniem „Pobierz dziennik kontroli” mogą również wyświetlać dzienniki kontroli.
- Zaktualizowano o — datę i godzinę zmiany.
- Zaktualizowane przez— nazwę użytkownika, który wprowadził zmianę.
- Pole— konkretna sekcja agenta SI, w której wprowadzono zmianę.
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Można wyszukać konkretny dziennik kontroli za pomocą opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Pole i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane według i Zaktualizowane według .
Historia modelu
Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta SI do wykonywania działań.
Za każdym razem, gdy publikujesz autonomicznego agenta AI w celu wykonania działań, wersja autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia modelu . Różne wersje agenta SI można wyświetlić na karcie Historia modelu .
- Opis modelu— krótki opis wersji agenta SI.
- Silnik AI— silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
- Zaktualizowano — data i godzina utworzenia wersji.
- Czynności — umożliwia wykonanie następujących czynności w agencie SI
- Załaduj — wszystkie zmiany w agencie SI zostaną utracone. Należy ponownie przeprowadzić konfigurację.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Autonomicznych agentów SI można wyświetlić podgląd w czasie tworzenia agenta SI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć na stronie:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po najechaniu kursorem na kartę agenta AI zostanie wyświetlona opcja Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta SI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Widget zminimalizowany — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu , w prawym dolnym rogu strony pojawi się widget głowy czatu. Użyj tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Aplikacja Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, z którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj łącze podglądu . Możesz udostępnić łącze podglądu innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta SI.
Widget podglądu platformy
Widget podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz udzielić wystąpień (lub sekwencji wystąpień), aby sprawdzić odpowiedzi agenta SI i upewnić się, że działa on poprawnie.
Można również zminimalizować widget podglądu, dostarczyć informacje dla konsumentów i zainicjować wiele pokojów w celu przetestowania agenta SI.
Widget z możliwością udostępniania podglądu
Widget podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w prezentowany sposób bez konieczności tworzenia niestandardowego interfejsu użytkownika, który miałby powierzchnię agenta AI. Domyślnie skopiowane łącze do podglądu powoduje umieszczenie agenta SI w obudowie telefonu. Możesz zrobić kilka szybkich dostosowań, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Widget można dostosować w następujący sposób:
- Kolor widgetu — dołączając parametr brandColor do łącza. Możesz zdefiniować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub użyć kodu szesnastkowego kolorów.
-
Obudowa telefonu — zmieniając wartość parametru phoneCasing znajdującego się w łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona na true i można ją wyłączyć, ustawiając wartość false.
Przykładowe łącze do podglądu z następującymi parametrami:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.
Podgląd głosowy
Autonomiczny agent SI do udzielania odpowiedzi na pytania obsługuje podgląd głosowy. Aby włączyć tę opcję:
- Przejdź do opcji Pulpit nawigacyjny i wybierz agenta AI.
- Wybierz .
- Z listy rozwijanej Silnik AI wybierz pozycję Vega.
- Kliknij Zapisz zmiany.
Opcja Podgląd jest aktualizowana o ikonę Mikrofon dla podglądu głosowego. Kliknij Podgląd. Pojawi się widget podglądu głosowego.
Aby korzystać z tej funkcji, należy włączyć dostęp do mikrofonu.
W widżecie podglądu głosowego można wyświetlić następujące opcje:
- Przycisk Rozpocznij , aby rozpocząć podgląd.
- Gdy trwa podgląd głosowy, transkrypcja na żywo rozmowy jest wyświetlana w widżecie.
- Zakończ połączenie , aby zakończyć rozmowę.
- Wycisz , aby wyciszyć.
Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analityka
Sekcja Analityka agenta AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk w celu oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizy autonomicznego agenta SI:
- Wybierz agenta AI z konsoli.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Analityka. Przegląd wydajności agenta AI pojawia się zarówno w formacie tabelarycznym, jak i w postaci graficznej.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów dla agenta SI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta SI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazań agentów, która stanowi liczbę sesji przekazanych agentom ludzkim.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów SI) oraz liczba tych wiadomości pochodzących od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
W drugiej sekcji są wyświetlane statystyki użytkowników. Zawiera liczbę całkowitej liczby użytkowników oraz informacje o średniej sesji przypadającej na użytkownika i przeciętnym dziennym użytkowniku.
W trzeciej sekcji są wyświetlane odpowiedzi agentów SI i ich przekazanie.
Set up Scripted AI Agent
W tej sekcji opisano, jak skonfigurować skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio i zarządzać nimi, w celu zapewnienia dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników i skutecznego wykonywania zadań automatycznych.
Skryptowany agent SI do wykonywania zadań
Skryptowany agent AI rozszerza możliwości tworzenia agentów bez kodu platformy Webex AI Agent Studio. Skryptowany agent SI umożliwia wielotorowe rozmowy, w których może uzyskać odpowiednie dane od klientów w celu wykonania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — modyfikuj i przekształcaj dane zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikowanie się z innymi rozwiązaniami i kontrolowanie ich.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracyjne:
Utwórz agenta SI skryptów do wykonywania czynności
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoli kliknij opcję + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI utwórz nowego agenta AI od początku. Możesz także wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta SI. Typ agenta SI można filtrować jako skrypt. W takim przypadku pola na stronie Profil są automatycznie wypełniane. |
| 4 |
Kliknij Rozpocznij od początku , a następnie Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij opcję Wykonaj działania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Zdefiniuj agenta podaj następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij przycisk Utwórz. Skryptowany agent SI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w konsoli. W nagłówku agenta SI można wykonywać następujące zadania:
Możesz również zaimportować wstępnie zbudowanych agentów SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie zbudowanego agenta AI. |
Co zrobić dalej
Utwórz jednostki, dodaj zamiary i zdefiniuj odpowiedzi.
Zaktualizuj profil agenta AI w skryptach
Przed rozpoczęciem
Utwórz agenta SI skryptowego do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoliwybierz utworzonego agenta SI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzaj jednostkami
Elementy składowe rozmów są elementami składowymi rozmów. Są to podstawowe elementy, które agent SI wyodrębnia z wypowiedzi użytkowników. Reprezentują one określone informacje, takie jak nazwy produktów, daty, ilości lub jakiekolwiek inne znaczące grupy słów. Skutecznie identyfikując i wyodrębniając jednostki, agent SI może lepiej zrozumieć intencje użytkownika i zapewniać dokładniejsze i adekwatne odpowiedzi.
Typy jednostek
Webex AI Agent Studio oferuje 11 prekompilowanych typów jednostek do przechwytywania różnych typów danych użytkowników. Możesz również utworzyć dowolną z następujących jednostek niestandardowych.
Elementy niestandardowe
Elementy te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla danego przypadku.
-
Lista niestandardowa — definiuje listy oczekiwanych ciągów w celu przechwycenia określonych punktów danych, które nie są objęte wstępnie utworzonymi elementami. Dla każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowy rozmiar pizzy.
-
Wyrażenia regularne — służą do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiadających im danych. Na przykład wyrażenie regularne numeru telefonu (na przykład
123-123-8789). -
Cyfry — przechwytują z dużą dokładnością dane wejściowe numeryczne o stałej długości, zwłaszcza w interakcjach głosowych. W interakcjach niegłosowych jest on używany jako alternatywa dla typów Niestandardowe i Regex. Na przykład, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta, należy zdefiniować długość pięciu.
-
Alfanumeryczne — przechwytywanie kombinacji liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno danych głosowych, jak i niegłosowych.
-
Formularz wolny — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub sprawdzenia.
-
Mapowanie lokalizacji (WhatsApp) — wyodrębnij dane lokalizacji udostępnione przez Ciebie w kanale WhatsApp.
Elementy systemowe
| Nazwa elementu | Opis | Przykładowe dane wejściowe | Przykładowe dane wyjściowe |
|---|---|---|---|
| Data | Analiza dat w języku naturalnym w standardowym formacie daty | „lipiec przyszłego roku” | 01/07/2020 |
| Godzina | Paruje czas w języku naturalnym na standardowy format czasu | 5 wieczorem | 17:00 |
| Wykrywa adresy e-mail | napisz do mnie na adres info@cisco.com | info@cisco.com | |
| Numer telefonu | Wykrywa wspólny numer telefonu | zadzwoń do mnie pod numer 9876543210 | 9876543210 |
| Jednostki monetarne | Analiza waluty i kwoty | Chcę 20$ | 20$ |
| Zwykły | Wykrywa numer porządkowy | Czwarta z dziesięciu osób | 4th |
| kardynał | Wykrywa liczbę kardynalną | Czwarta z dziesięciu osób | 10 |
| Lokalizacja geograficzna | Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.) | Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie, Wielka Brytania | Londyn, Zjednoczone Królestwo |
| Nazwiska osób | Wykrywa popularne nazwy | Bill Gates z Microsoftu | Billa Gatesa |
| Jakość | Identyfikuje pomiary, na podstawie wagi lub odległości | Jesteśmy 5 km od Paryża | 5km |
| Czas trwania | Określa przedziały czasu | 1 tydzień urlopu | 1 tydzień |
Utworzone elementy można edytować na karcie elementy. Łączenie jednostek z intencją powoduje dodawanie adnotacji do wypowiedzi za pomocą wykrytych jednostek.
Role podmiotu
Gdy jednostka musi być zbierana wiele razy w ramach jednego celu, role jednostki stają się niezbędne. Przypisując różne role temu samemu podmiotowi, możesz dokładniej poprowadzić agenta SI do zrozumienia i przetwarzania danych wejściowych użytkowników.
Na przykład, aby zarezerwować lot z layover, można utworzyć podmiot Airport z trzema rolami: pochodzenie,miejsce docelowe i układ. Dodając adnotacje do wystąpień szkoleniowych w tych rolach, agent SI może poznać oczekiwane wzorce i bezproblemowo obsługiwać złożone żądania rezerwacji.
Role jednostek są obsługiwane tylko w przypadku jednostek Mindliet (jednostki niestandardowe i systemowe) i Rasa (tylko jednostki niestandardowe). Administratorzy muszą zaznaczyć pole wyboru Role jednostek w ustawieniach zaawansowanych okna dialogowego wyboru silnika NLU.
Administratorzy nie mogą przełączyć się z RASA lub Mindliet na Swiftmatch, gdy role podmiotu są używane. Aby wyłączyć role podmiotu z zaawansowanych ustawień silnika NLU, należy usunąć role z zamiarów. Jednostkę można utworzyć z rolami jednostki.
Tworzenie jednostki z rolami jednostki
Przed rozpoczęciem
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoli kliknij utworzonego skryptowego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Elementy . |
| 5 |
Kliknij Utwórz jednostkę. |
| 6 |
W oknie Utwórz jednostkę określ następujące pola: |
| 7 |
Włącz przełącznik Automatycznie sugeruje wartości gniazd , aby automatycznie uzupełniać i dostarczać alternatywne sugestie dla tego obiektu podczas rozmowy. Pole Role jest wyświetlane podczas tworzenia jednostki niestandardowej tylko wtedy, gdy role jednostek są włączone w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień silnik szkoleniowy dla silników RASA i Mindliet NLU. |
| 8 |
Kliknij opcję Zapisz. Aby wykonać powiązane działania, można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Czynności .
|
Co zrobić dalej
Po utworzeniu jednostki można połączyć role z jednostką.
Połącz role z podmiotem
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoli kliknij utworzonego agenta SI. |
| 3 |
Kliknij Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia jednostek z rolami jednostek. Domyślnie wyświetlana jest karta Zamiar .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij opcję Element łącza. |
| 6 |
Wybierz rolę jednostki dla nazwy jednostki. |
| 7 |
Kliknij opcję Zapisz. Do jednostki można przypisać role w celu pobrania tej samej jednostki dwa razy w celu zamiaru. |
Mechanizm rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci SI wykorzystują mechanizm Natural Language Understanding (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klienta. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki i lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodąca platforma konwersacyjna AI open source.
- Mindliet (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
Aby osiągnąć wysoką dokładność, system RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i Szkolenie agentów SI skryptów, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta SI, co wymaga przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice wydajności można analizować za pomocą wyników punktowych podobieństwa w Sesjach i testów One-click.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wartości progowe w sekcji „Przekazanie i wnioskowanie” po zmianie silników. W przypadku RASA wartości progowe są zazwyczaj odwrotnie proporcjonalne do liczby zamiaru, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) mają zazwyczaj niższe wartości rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki szkoleniowe
Przełączanie między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta SI, którego chcesz zmienić silnik szkoleniowy.
- W przypadku agenta skryptów SI odpowiadającego na pytania: Kliknij Artykuły. Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy .
- W przypadku agentów SI skryptowych do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie. Zostanie wyświetlona strona danych szkolenia.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU po prawej stronie. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik szkoleniowy .
Domyślnie silnik NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów SI.
-
Wybierz silnik szkoleniowy, aby szkolić agenta SI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Szybkie dopasowanie
- Mindliet (wersja beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioski :
- Wynik, poniżej którego wyświetlana jest odpowiedź awaryjna— minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź awaryjna.
- Różnica w wynikach dla dopasowania częściowego— określa minimalną lukę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane .
- Usuń stopwords—„stopwords” to słowa funkcyjne, które ustanawiają zależności gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Gdy usuniesz z zdania takie jak artykuły (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Zaznaczenie tego pola spowoduje usunięcie słów „stopu” ze zdania w czasie szkolenia i wnioskowania. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze danych szkoleniowych można rozszerzyć do oryginalnego formularza wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenckim, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: wyrażenie „nie” jest rozwinięte na „nie”. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, przed przetworzeniem kurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane. Ta możliwość jest obsługiwana przez wszystkie trzy silniki NLU.
- Sprawdzanie pisowni na wnioskach— biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje nieprawidłowe pisownie w tekście przed wnioskowaniem. Funkcja ta jest obsługiwana dla wszystkich trzech silników tylko wtedy, gdy pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskach jest włączone.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi-Fi są traktowane w inny sposób przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu konsumenta zostaną usunięte, aby wyświetlić odpowiednią odpowiedź. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Role jednostek — jednostki niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku RASA i Mindliet.
- Podstawienie obiektu w wnioskowaniu — wartości obiektu w danych treningowych i wnioskach są zastępowane identyfikatorami obiektu. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Nadaj priorytet wypełnieniu gniazda — napełnianie gniazda ma priorytet nad wykrywaniem zamiaru.
- Wyniki zapisane w wiadomości— liczba artykułów, dla których obliczone wyniki zaufania agenta SI będą wyświetlane w informacjach o transakcji w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm ekranu sesji została teraz ograniczona do 5. Najwyższe n wyniki (1=<n=<5) są dostępne w raportach transkrypcji wiadomości dotyczących skryptów agentów SI oraz w sekcji „Wyniki algorytmu” na karcie Informacje o transakcji w Sesjach.
- Rozwijanie form wyrazów — rozwiń dane treningowe o formy wyrazowe, takie jak liczby mnogiej, czasowniki itd., a także synonimy osadzone w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczania tego samego słowa. Po zaznaczeniu tego pola wyboru popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są automatycznie generowane, aby precyzyjnie rozpoznać zapytanie konsumenta. Na przykład, słowem ogród, generowane przez system synonimy mogą być podwórko, podwórko, itd. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Wordforms — Wordforms mogą istnieć w różnych formach, takich jak liczby mnogiej, przymiotniki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słowne mogą być tworzone, tworzyć, twórczy, twórczy, twórczy i tak dalej. W przypadku zaznaczenia tego pola wyboru słowa w zapytaniu są tworzone z użyciem alternatywnych form słów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wartości progowe dla różnych silników NLU, aby określić najniższy wynik akceptowalny dla wyświetlenia odpowiedzi agenta SI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta SI.
- Kliknij przycisk Pociąg. Po przeszkoleniu agenta SI z wybranego silnika szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Przeszkolony.
Agenta SI można szkolić z RASA i Mindliet tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz szkolić agenta SI i uruchomić go na żywo w celu przetestowania i wdrożenia. Aby szkolić agenta SI z bieżącym korpusem, kliknij opcję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić stan na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia stan zmienia się na Przeszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok opcji Szkolenie , aby pobrać bieżący stan szkolenia.
W tym momencie możesz kliknąć opcję Włącz transmisję na żywo , aby uruchomić przeszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent SI.
Model wektorowy
Teraz możesz wybrać preferowane modele wektorowe jako część zaawansowanych ustawień silnika w silniku Swiftmatch NLU. Wybór jest możliwy pomiędzy dwiema opcjami – poziomem wypowiedzi a wektorami poziomu artykułu. W naszych ciągłych wysiłkach zmierzających do zwiększenia dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z wykorzystaniem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Zwróć uwagę, że wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów SI. W przypadku wielojęzycznych agentów SI dopasowania na poziomie artykułu są obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Możesz sprawdzić informacje na modelu wektorowym, które są dostępne w momencie wnioskowania, w sekcji Inne informacje sesji.
Zarządzaj intencjami
Zamiar jest podstawowym składnikiem platformy Webex AI Agent Studio, która umożliwia agentowi AI skuteczne zrozumienie danych wejściowych i reagowanie na nie. Reprezentuje konkretne zadanie lub działanie, które chcesz wykonać podczas rozmowy. Możesz zdefiniować wszystkie zamiary odpowiadające zadaniom, które chcesz wykonać. Dokładność klasyfikacji zamiaru ma bezpośredni wpływ na zdolność agenta SI do udzielania odpowiednich i pomocnych odpowiedzi. Klasyfikacja zamiaru to proces identyfikowania zamiaru na podstawie danych wejściowych, pozwalający agentowi SI na odpowiedź w sposób znaczący i odpowiedni dla kontekstu.
Zamiary systemowe
- Domyślny zamiar przełączania rezerwowego — możliwości agenta SI są z natury ograniczone przez zamiary zaprojektowane w celu rozpoznawania i reagowania. Podczas gdy przedsiębiorstwo nie może przewidzieć każdego możliwego pytania, domyślny zamiar przełączania rezerwowego może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Wdrażając domyślny zamiar przełączania rezerwowego, programiści agentów SI mogą zapewnić, że agent SI z wdzięcznością obsłuży nieoczekiwane lub wykraczające poza zakres, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych zamiarów.
Programiści agentów SI nie muszą dodawać określonych wypowiedzi do zamiaru przełączania rezerwowego. Agent może zostać przeszkolony w celu automatycznego wywoływania zamiaru rezerwowego, gdy napotka znane pytania wykraczające poza zakres, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w inne zamiary.
Na przykład w bankowym agencie SI klienci mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent SI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczkami, zapytania te można włączyć jako frazy treningowe w ramach domyślnego celu przełączenia rezerwowego. Gdy klient zapyta o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent SI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza jego zdefiniowane zamiary i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.
Zamiar przełączania rezerwowego nie powinien mieć powiązanych gniazd.
Zamiar przełączania rezerwowego musi używać domyślnego klucza szablonu przełączania rezerwowego do swojej odpowiedzi.
- Pomoc — ten zamiar ma na celu odpowiadanie na zapytania klientów dotyczące możliwości agenta SI. Gdy klienci nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o
pomoc.Domyślnie odpowiedź dla intencji pomocy jest mapowana na
klucz szablonu wiadomości pomocy. Jednak programiści agentów SI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i informacyjne wskazówki.Zaleca się przekazywanie możliwości agenta SI na wysokim poziomie, zapewniając klientom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
- Porozmawiaj z agentem— ta intencja umożliwia klientom żądanie pomocy od agenta ludzkiego na dowolnym etapie interakcji z agentem sztucznej inteligencji. Po wywołaniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje przekazanie do ludzkiego agenta. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tych zamiarów jest
przekazanie agenta. Chociaż nie ma ograniczeń w interfejsie użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana nie będzie miała wpływu na wynik przekazania danych przez człowieka.
Drobna rozmowa
Wszyscy nowo utworzeni agenci SI zawierają cztery predefiniowane zamiary rozmowy umożliwiające obsługę wspólnych powitań klientów, wyrażeń wdzięczności, negatywnych opinii i pożegnań:
- Powitania
- Dziękujemy
- Agent SI nie był pomocny
- Do widzenia
Utwórz zamiar
Przed rozpoczęciem
Przed utworzeniem zamiaru upewnij się, że utworzyłeś jednostki, które będą połączone z tym zamiarem. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie jednostki z rolami jednostki.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoli wybierz agenta SI. |
| 3 |
Kliknij Szkolenie z lewego panelu. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia kliknij pozycję Utwórz zamiar. |
| 5 |
W oknie Utwórz zamiar podaj następujące szczegóły: |
| 6 |
Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli jednostka jest obowiązkowa. |
| 7 |
Wprowadź liczbę prób dozwolonych dla tego przedziału. Domyślnie liczba jest ustawiona na trzy. |
| 8 |
Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. |
| 9 |
W sekcji Odpowiedź wprowadź ostateczny klucz szablonu odpowiedzi, który ma zostać zwrócony użytkownikom po ukończeniu intencji. |
| 10 |
Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebranych w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik jest w stanie wyłączonym, okno zachowuje stare wartości i wyświetla taką samą odpowiedź.
|
| 11 |
Włącz przełącznik Zaktualizuj wartości gniazd , aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z klientem. Agent sztucznej inteligencji uwzględnia ostatnią wartość wypełnioną w gnieździe w celu przetworzenia danych. Jeśli ta opcja jest włączona, wartości wypełnionych gniazd są aktualizowane za każdym razem, gdy klient przekazuje nowe informacje dla tego samego typu gniazda.
|
| 12 |
Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby dostarczyć sugestie dotyczące wypełniania gniazd i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi na podstawie danych wejściowych użytkownika. |
| 13 |
Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tym zamiarze. Narzędzie Webex Connect i przepływy głosowe mogą go używać do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
|
| 14 |
Kliknij opcję Zapisz. Kliknij pozycję Szkolenie w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić zmiany wprowadzone w zamiarach i jednostkach.
Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindliet NLU, wymagane są co najmniej dwa warianty treningowe (wypowiedzi) dla każdego celu. Ponadto każde gniazdo musi zawierać co najmniej dwie adnotacje. Jeśli te wymagania nie są spełnione, przycisk Pociąg jest wyłączony. Obok intencji, której to dotyczy, pojawia się ikona ostrzeżenia informująca o problemie. Domyślny zamiar przełączenia rezerwowego jest jednak zwolniony z tych wymagań. |
Co zrobić dalej
Po utworzeniu zamiaru do jego realizacji wymagane są pewne informacje. Połączone jednostki dyktują sposób uzyskiwania tych informacji z wypowiedzi użytkowników. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączenie jednostek z zamiarem.
Połącz elementy z zamiarem
Przed rozpoczęciem
Przed dodaniem wypowiedzi upewnij się, że tworzysz i łączysz jednostki. To automatyczne dodawanie adnotacji do elementów podczas dodawania wystąpień.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoli kliknij utworzonego agenta SI. |
| 3 |
Kliknij Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia jednostek z rolami jednostek. Domyślnie wyświetlana jest karta Zamiar .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij opcję Element łącza. Połączone elementy pojawiają się w sekcji Sloty.
|
| 6 |
Wybierz rolę jednostki dla nazwy jednostki. |
| 7 |
Kliknij opcję Zapisz. Gdy obiekt zostanie oznaczony jako wymagany, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Możesz określić maksymalną liczbę zdarzeń, gdy agent SI może zażądać brakującej jednostki przed eskalacją lub dostarczeniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu do wywoływania, jeśli wymagana jednostka nie została podana w określonej liczbie prób.
Gdy agent SI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowiada przy użyciu komunikatu powiązanego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tej intencji. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne zamiary bez przenoszenia poprzednich danych, należy włączyć przełącznik Resetuj przedziały po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane elementy z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji. |
Generuj dane szkolenia
Aby agent SI pracował z rozsądną dokładnością, musisz ręcznie dodać dane szkoleniowe do swoich zamiarów. Dane szkolenia składają się z różnych sposobów wywołania tego samego zamiaru. Aby poprawić dokładność intencji, można dodać co najmniej 15-20 wariantów. Ręczne tworzenie tego korpusu szkoleniowego może być żmudne i czasochłonne. Możesz dodać tylko kilka wariantów lub dodać tylko słowa kluczowe jako warianty, zamiast sensownych zdań. Można tego uniknąć, generując dane szkoleniowe, aby uzupełnić istniejące.
Aby wygenerować dane szkolenia, wykonaj następujące czynności:
- Wprowadź nazwę zamiaru i przykładowe wypowiedzi.
- Kliknij przycisk Generuj.
- Podaj krótki opis zamiaru prowadzenia sztucznej inteligencji.
- Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
- Niższe ustawienia kreatywności mogą generować mniej zróżnicowane warianty.
- W zależności od liczby żądanych wariantów proces generowania może potrwać kilka sekund.
- Ikona błyskawicy odróżnia warianty wygenerowane przez SI od danych szkoleniowych zdefiniowanych przez użytkownika.
Mechanizm rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci SI wykorzystują mechanizm Natural Language Understanding (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klienta. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki i lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodąca platforma konwersacyjna AI open source.
- Mindliet (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
Aby osiągnąć wysoką dokładność, system RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i Szkolenie agentów SI skryptów, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta SI, co wymaga przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice wydajności można analizować za pomocą wyników punktowych podobieństwa w Sesjach i testów One-click.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wartości progowe w sekcji „Przekazanie i wnioskowanie” po zmianie silników. W przypadku RASA wartości progowe są zazwyczaj odwrotnie proporcjonalne do liczby zamiaru, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) mają zazwyczaj niższe wartości rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki szkoleniowe
Przełączanie między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta SI, którego chcesz zmienić silnik szkoleniowy.
- W przypadku agenta skryptów SI odpowiadającego na pytania: Kliknij Artykuły. Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy .
- W przypadku agentów SI skryptowych do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie. Zostanie wyświetlona strona danych szkolenia.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU po prawej stronie. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik szkoleniowy .
Domyślnie silnik NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów SI.
-
Wybierz silnik szkoleniowy, aby szkolić agenta SI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Szybkie dopasowanie
- Mindliet (wersja beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioski :
- Wynik, poniżej którego wyświetlana jest odpowiedź awaryjna— minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź awaryjna.
- Różnica w wynikach dla dopasowania częściowego— określa minimalną lukę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane .
- Usuń stopwords—„stopwords” to słowa funkcyjne, które ustanawiają zależności gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Gdy usuniesz z zdania takie jak artykuły (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Zaznaczenie tego pola spowoduje usunięcie słów „stopu” ze zdania w czasie szkolenia i wnioskowania. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze danych szkoleniowych można rozszerzyć do oryginalnego formularza wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenckim, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: wyrażenie „nie” jest rozwinięte na „nie”. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, przed przetworzeniem kurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane. Ta możliwość jest obsługiwana przez wszystkie trzy silniki NLU.
- Sprawdzanie pisowni na wnioskach— biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje nieprawidłowe pisownie w tekście przed wnioskowaniem. Funkcja ta jest obsługiwana dla wszystkich trzech silników tylko wtedy, gdy pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskach jest włączone.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi-Fi są traktowane w inny sposób przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu konsumenta zostaną usunięte, aby wyświetlić odpowiednią odpowiedź. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Role jednostek — jednostki niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku RASA i Mindliet.
- Podstawienie obiektu w wnioskowaniu — wartości obiektu w danych treningowych i wnioskach są zastępowane identyfikatorami obiektu. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Nadaj priorytet wypełnieniu gniazda — napełnianie gniazda ma priorytet nad wykrywaniem zamiaru.
- Wyniki zapisane w wiadomości— liczba artykułów, dla których obliczone wyniki zaufania agenta SI będą wyświetlane w informacjach o transakcji w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm ekranu sesji została teraz ograniczona do 5. Najwyższe n wyniki (1=<n=<5) są dostępne w raportach transkrypcji wiadomości dotyczących skryptów agentów SI oraz w sekcji „Wyniki algorytmu” na karcie Informacje o transakcji w Sesjach.
- Rozwijanie form wyrazów — rozwiń dane treningowe o formy wyrazowe, takie jak liczby mnogiej, czasowniki itd., a także synonimy osadzone w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczania tego samego słowa. Po zaznaczeniu tego pola wyboru popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są automatycznie generowane, aby precyzyjnie rozpoznać zapytanie konsumenta. Na przykład, słowem ogród, generowane przez system synonimy mogą być podwórko, podwórko, itd. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Wordforms — Wordforms mogą istnieć w różnych formach, takich jak liczby mnogiej, przymiotniki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słowne mogą być tworzone, tworzyć, twórczy, twórczy, twórczy i tak dalej. W przypadku zaznaczenia tego pola wyboru słowa w zapytaniu są tworzone z użyciem alternatywnych form słów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wartości progowe dla różnych silników NLU, aby określić najniższy wynik akceptowalny dla wyświetlenia odpowiedzi agenta SI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta SI.
- Kliknij przycisk Pociąg. Po przeszkoleniu agenta SI z wybranego silnika szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Przeszkolony.
Agenta SI można szkolić z RASA i Mindliet tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz szkolić agenta SI i uruchomić go na żywo w celu przetestowania i wdrożenia. Aby szkolić agenta SI z bieżącym korpusem, kliknij opcję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić stan na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia stan zmienia się na Przeszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok opcji Szkolenie , aby pobrać bieżący stan szkolenia.
W tym momencie możesz kliknąć opcję Włącz transmisję na żywo , aby uruchomić przeszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent SI.
Model wektorowy
Teraz możesz wybrać preferowane modele wektorowe jako część zaawansowanych ustawień silnika w silniku Swiftmatch NLU. Wybór jest możliwy pomiędzy dwiema opcjami – poziomem wypowiedzi a wektorami poziomu artykułu. W naszych ciągłych wysiłkach zmierzających do zwiększenia dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z wykorzystaniem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Zwróć uwagę, że wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów SI. W przypadku wielojęzycznych agentów SI dopasowania na poziomie artykułu są obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Możesz sprawdzić informacje na modelu wektorowym, które są dostępne w momencie wnioskowania, w sekcji Inne informacje sesji.
Oflagowanie wygenerowanych wariantów
Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji, programiści mogą oznaczać wyniki wygenerowane przez sztuczną inteligencję w celu weryfikacji. Pozwala to na identyfikację i zapobieganie wszelkim szkodliwym lub stronniczym treściom. Aby oznaczyć produkty wygenerowane przez sztuczną inteligencję:
- Zlokalizuj opcję oflagowania: Dla każdego wygenerowanego wystąpienia dostępna jest opcja oflagowania.
- Podaj opinię: Podczas oznaczania wyników programiści mogą dodawać komentarze i określać przyczynę oznaczania wyników.
Ta funkcja jest początkowo dostępna, a miesięczny limit użycia wynosi 500 operacji generowania. Aby zaspokoić rosnące potrzeby, programiści mogą skontaktować się z właścicielami kont, aby poprosić o zwiększenie tego limitu.
Utwórz wielojęzyczny zamiar i jednostkę
Dane szkolenia można utworzyć w wielu językach. Dla każdego języka skonfigurowanego dla agenta SI należy zdefiniować wypowiedzi, które odzwierciedlają żądane interakcje. Chociaż odstępy czasu pozostają spójne we wszystkich językach, klucze szablonów jednoznacznie identyfikują odpowiedzi w każdym języku.
Nie wszystkie języki obsługują wszystkie typy jednostek. Aby uzyskać więcej informacji na temat listy typów jednostek obsługiwanych w każdym języku, zobacz tabelę Obsługiwane podmioty wersetów językowych w Obsługiwane języki dla skryptowych agentów SI.
Zarządzaj odpowiedziami
Odpowiedzi to komunikaty, które agent SI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można tworzyć odpowiedzi, które obejmują:
- Tekst — wiadomości tekstowe do komunikacji bezpośredniej.
- Kod — kod osadzony dla zawartości lub działań dynamicznych.
- Multimedia— obrazy, audio lub elementy wideo w celu poprawy komfortu użytkowania.
Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:
- Szablony— wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane do określonych intencji.
- Przepływy pracy — logika, która określa, którego szablonu należy użyć w oparciu o zidentyfikowany zamiar.
Szablony funkcji przekazywania agenta, pomocy, przełączania rezerwowego i powitania są wstępnie skonfigurowane, a komunikat odpowiedzi można zmienić na podstawie odpowiednich szablonów.
Typy odpowiedzi
Sekcja Projektant odpowiedzi obejmuje różne typy odpowiedzi i sposób ich konfigurowania.
Karta Przepływy pracy służy do obsługi odpowiedzi asynchronicznych podczas wywoływania zewnętrznego interfejsu API, który odpowiada w asynchroniczny sposób. Przepływy pracy muszą być zakodowane w Pythonie.
Podstawienie zmienne
Podstawienie zmiennych umożliwia stosowanie zmiennych dynamicznych w ramach szablonów odpowiedzi. Wszystkie standardowe zmienne (lub jednostki) w sesji oraz te, które programista agenta AI może ustawić wewnątrz obiektu formularza wolnego, takiego jak pole magazynu danych , mogą być używane w szablonach odpowiedzi za pośrednictwem tej funkcji. Zmienne są przedstawiane za pomocą następującej składni: ${variable_name}. Na przykład użycie wartości jednostki o nazwie apptdate powoduje użycie ${entities.apptdate} lub ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.
Odpowiedzi mogą być personalizowane przy użyciu zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od konsumentów w trakcie rozmowy. Funkcja autouzupełniania pokazuje składnię zmiennych w obszarze tekstowym po rozpoczęciu wpisywania ${. Wybranie wymaganej sugestii automatycznie wypełnia obszar zmienną i podświetla taką zmienną.
Konfiguruj odpowiedzi przy użyciu projektanta odpowiedzi
Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania obszernej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:
- Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe tworzenie odpowiedzi, które agent SI dostarcza do klientów.
- Fragmenty kodu: Dla programistów korzystających z Pythona opcja ta zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi za pomocą kodu.
Projektant odpowiedzi został zaprojektowany w taki sposób, aby zapewnić, że interfejs użytkownika odpowiada określonemu kanałowi, z którym wchodzi w interakcję agent SI.
Szablony odpowiedzi
- Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby poprawić komfort użytkownika, projektant odpowiedzi zezwala na wiele pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, umożliwiając dzielenie długich wiadomości na sekcje łatwiejsze do zarządzania. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy jedna z tych opcji jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczny i angażujący interfejs użytkownika, można dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. W przypadku aktywowania szablonu z wieloma opcjami jedna z nich jest losowo wybierana i wyświetlana użytkownikowi. Tę funkcję można włączyć, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się w dolnej części odpowiedzi.
Podczas zapisywania odpowiedzi może zostać wyświetlone ostrzeżenie informujące o liczbie błędów wymagających poprawienia. Pola z błędami zostaną zaznaczone na czerwono. Korzystając ze strzałek nawigacyjnych, programiści mogą łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. Jeśli selektor listy lub karuzela zawiera wiele kart, nawigacja kropek umożliwia przechodzenie przez karty z błędami. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmieni kolor na czerwony, sygnalizując błąd.
- Szybka odpowiedź— odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być łączami tekstowymi lub adresami URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku, które są wysyłane do bota po kliknięciu. Przyciski URL przekierowują użytkowników do określonej strony WWW.
Gdy zapytanie klienta jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie pozwala botowi zaproponować odpowiednie artykuły lub intencje jako opcje. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i serwisu Facebook.
Dodawanie szybkich odpowiedzi w adresie URL
Przyciski szybkiej odpowiedzi w odpowiedziach stałych i warunkowych umożliwiają tworzenie przycisków, które przekierowują użytkowników do strony internetowej w celu uzyskania dalszych informacji lub wykonania takich czynności, jak wypełnianie formularzy. Po kliknięciu przycisków te otwierają określony adres URL na nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki bez wysyłania żadnych danych z powrotem do bota.
Aby dodać szybką odpowiedź w adresie URL w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
- Wybierz artykuł lub klucz szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź w adresie URL.
- Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Pojawi się wyskakujące okienko Typ przycisku .
- Wybierz typ przycisku jako adres URL w kanale internetowym.
- Określ tytuł przycisku i adres URL, pod który konsument musi zostać przekierowany po kliknięciu przycisku.
- Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź w adresie URL.
Przyciski typu URL mogą być również konfigurowane poprzez dynamiczny typ odpowiedzi, gdzie przyciski te należy skonfigurować za pomocą fragmentów kodu pythona. Te przyciski są obsługiwane w sekcjach podglądu i podglądu z możliwością udostępniania. Obecnie nie są one obsługiwane przez widget czatu na żywo usługi IMIchat ani przez inne kanały innych firm.
- Karuzela — bogate odpowiedzi mogą zawierać jedną kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzeli. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
Przyciski szybkiej odpowiedzi w szablonie karuzeli można skonfigurować za pomocą łączy tekstowych lub adresów URL. Kliknięcie przycisku adresu URL spowoduje przekierowanie użytkownika do określonej witryny internetowej. Kliknięcie przycisku szybkiej odpowiedzi tekstowej powoduje wysłanie skonfigurowanego ładunku do bota, uruchamiając odpowiednią odpowiedź.
- Obraz — szablon multimediów, w którym użytkownicy mogą konfigurować obrazy poprzez podanie adresów URL.
- Wideo — renderuje wideo w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL wideo.
- Kod — może być używany do pisania kodu Python dla interfejsów API wywoływania lub wykonywania innej logiki.
Fragmenty kodu
Odpowiedzi warunkowe, dzięki swoim rozbudowanym funkcjom i zróżnicowanym szablonom, mogą skutecznie zaspokoić większość potrzeb agentów SI. Jednak w przypadku złożonych przypadków użycia, których nie można w pełni zrealizować za pomocą odpowiedzi warunkowych lub dla programistów, którzy preferują kodowanie, dostępny jest typ odpowiedzi Snippet kodu.
Fragmenty kodu umożliwiają konfigurowanie odpowiedzi za pomocą kodu Pythona. To podejście umożliwia tworzenie wszystkich typów odpowiedzi, w tym szybkich odpowiedzi, tekstu, karuzeli, obrazów, dźwięku, wideo i plików, w szablonie odpowiedzi lub artykule.
Kod funkcji zdefiniowany w szablonie wycinka kodu może służyć do ustawiania zmiennych, które są następnie używane w innych szablonach. Należy zauważyć, że kod funkcji nie może zwracać odpowiedzi bezpośrednio, gdy jest używany w odpowiedziach warunkowych.
Sprawdzanie poprawności fragmentu kodu — platforma sprawdza tylko pod kątem błędów składni w konfigurowanym fragmencie kodu. Jednak wszelkie błędy w samej treści odpowiedzi mogą powodować problemy dla użytkowników wchodzących w interakcję z botem w skonfigurowanym kanale. Na przykład edytor nie uniemożliwi dodania odpowiedzi „selektora czasu” dla kanału internetowego, ale powoduje to błędy, jeśli zapytanie użytkownika wyzwala tę konkretną odpowiedź.
Jeśli nie skonfigurujesz unikatowej odpowiedzi dla różnych kanałów, odpowiedź sieciowa jest traktowana jako odpowiedź domyślna i wysyłana do klienta. Lista szablonów obsługiwanych w kanale internetowym to:
- Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. Ten skonfigurowany komunikat jest wyświetlany na podstawie zapytania.
- Szybka odpowiedź— szablon zawierający tekst i przyciski z możliwością klikania.
- Karuzela— kolekcja kart, a każda karta ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
- Obraz — szablon do konfigurowania obrazów poprzez podanie adresów URL.
- Wideo — szablon do konfigurowania wideo poprzez podanie adresu URL wideo. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
- Plik — szablon do konfigurowania pliku PDF poprzez podanie adresu URL umożliwiający dostęp do pliku.
- Audio — szablon do konfigurowania pliku audio poprzez podanie adresu URL audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Przed rozpoczęciem
Utwórz agenta SI w skryptach.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Co zrobić dalej
Dodaj język (języki) do agenta SI skryptów.
Dodaj język do skryptowego agenta SI
Przed rozpoczęciem
Utwórz agenta SI w skryptach.
| 1 |
Przejdź do karty . |
| 2 |
Kliknij +Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Aby włączyć język, włącz przełącznik w obszarze Czynność . |
| 5 |
Po dodaniu języka można go ustawić jako domyślny. Najedź kursorem na język i kliknij opcję Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć również wpływ na artykuły, kuracje, testy i podglądy agenta SI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Skonfiguruj ustawienia przekazywania
Przed rozpoczęciem
Utwórz agenta SI w skryptach.
| 1 |
Przejdź do opcji i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij pozycję Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazywania. |
Co zrobić dalej
Skryptowany agent SI do odpowiadania na pytania
Zarejestrowani agenci SI to agenci kierowani na wiedzę, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent SI może dostarczać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Jest to przydatne w scenariuszach, w których:
- Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w wstępnie zdefiniowanej domenie.
- Konsekwencja jest ważna — agent musi zapewniać spójne odpowiedzi na podobne zapytania.
- Wymagana jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone przez informacje z korpusu szkolenia.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracyjne:
Utwórz skryptowego agenta SI do odpowiadania na pytania
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoli kliknij opcję +Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI kliknij opcję Rozpocznij od podstaw. Możesz także wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta SI. Typ agenta SI można filtrować jako skrypt. W takim przypadku pola na stronie Profil są automatycznie wypełniane. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jaki typ agenta budujesz kliknij pozycję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta kliknij opcję Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Zdefiniuj agenta podaj następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij przycisk Utwórz. Skryptowany agent SI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w konsoli.
W nagłówku agenta SI można wykonywać następujące zadania:
Możesz również zaimportować prekompilowanych agentów SI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie zbudowanego agenta AI. |
Co zrobić dalej
Dodaj artykuły do agenta AI.
Zaktualizuj profil agenta AI w skryptach
Przed rozpoczęciem
Utwórz agenta SI skryptowego do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W konsoliwybierz utworzonego agenta SI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzaj artykułami
Artykuły są ważną częścią skryptów agentów SI. Artykuł jest połączeniem pytania, jego wariacji i odpowiedzi na to pytanie. Każdy artykuł ma Pytanie domyślne , które je identyfikuje. Wszystkie artykuły razem tworzą bazę wiedzy lub korpus agenta SI. Gdy klient o coś zapyta, system sprawdza swoją bazę wiedzy i daje najlepszą odpowiedź, którą znajdzie.
Silniki Rasa i Mindliet NLU wymagają co najmniej dwóch wariantów treningowych (wypowiedzi), aby artykuł był częścią wyszkolonego modelu ciała. Przyciski Pociąg oraz Zapisz i Pociąg pozostają niedostępne w skryptowym agencie SI do odpowiadania na pytania, jeśli wybierzesz silnik Rasa lub Mindliet NLU i jeśli artykuł zawiera mniej niż dwie wersje. Gdy wskaźnik spoczywa na tych niedostępnych przyciskach, system wyświetli komunikat z prośbą o rozwiązanie problemów przed rozpoczęciem szkolenia. Ponadto system wyświetla ikonę ostrzeżenia odpowiadającą artykułowi z problemami. Możesz rozwiązać problemy, dodając więcej niż dwa warianty dla artykułu. Przyciski Pociąg oraz Zapisz i Pociąg staną się dostępne po rozwiązaniu problemów. Posiadanie dwóch wariantów nie ma zastosowania do artykułów domyślnych – wiadomości częściowego dopasowania, wiadomości rezerwowej i wiadomości powitalnej.
Możesz przypisać artykuły do wybranych kategorii, a wszystkie artykuły niezklasyfikowane pozostaną klasyfikowane jako nieprzypisane. Od czasu utworzenia artykułów dla każdego agenta SI dostępne są cztery artykuły domyślne. Poniżej przedstawiono:
- Komunikat powitalny — zawiera pierwszy komunikat po rozpoczęciu rozmowy między klientem a agentem SI.
- Komunikat rezerwowy— agent SI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć pytania użytkownika.
- Częściowe dopasowanie — gdy agent SI rozpozna wiele artykułów z niewielką różnicą wyników (zgodnie z ustawieniami Przekazywanie i Wnioski ), agent wyświetla ten komunikat o dopasowaniu wraz z dopasowanymi artykułami jako opcje. Można również skonfigurować odpowiedź tekstową, która ma być wyświetlana wraz z tymi opcjami.
- Co możesz zrobić? — można skonfigurować możliwości agenta SI. Agent SI wyświetla tę informację, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta SI.
Ponadto domyślny artykuł Porozmawiaj z agentem jest dodawany, jeśli funkcja przekazywania agenta z ustawień Przekazywanie i Wnioskowanie jest włączona.
Wszyscy nowi agenci SI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:
- Powitania
- Dziękujemy
- Agent SI nie był pomocny
-
Do widzenia
Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również modyfikować lub usunąć.
Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i odpowiedzi domyślnej
Artykuł jest połączeniem pytania, jego wariacji i odpowiedzi na to pytanie. Zapytanie każdego konsumenta jest porównywane z tymi artykułami (baza wiedzy), a odpowiedź, która zwraca najwyższy poziom zaufania, jest wyświetlana użytkownikowi jako odpowiedź agenta SI. Aby dodać artykuły:
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI. |
| 3 |
Wybierz i kliknij opcję Utwórz nowy artykuł. |
| 4 |
Dodaj warianty domyślne. |
| 5 |
Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości:
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu narzędzia Projektant odpowiedzi . |
| 6 |
Kliknij opcję Zapisz i szkol. |
Importuj z katalogów
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę Wielokropek . |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z katalogów. |
| 5 |
Wybierz kategorie artykułów, które mają zostać dodane do agenta. |
| 6 |
Kliknij Gotowe. |
Wyodrębnij często zadawane pytania z łącza
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę wielokropka. |
| 4 |
Kliknij opcję Wyodrębnij często zadawane pytania z łącza. |
| 5 |
Podaj adres URL, pod którym są obsługiwane często zadawane pytania i kliknij opcję Wyodrębnij. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Importuj z pliku
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę Wielokropek . |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz opcję CSV , aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz opcję JSON. |
| 5 |
Kliknij opcję Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie artykuły. Kliknij opcję Pobierz próbkę , aby wyświetlić format, w którym należy określić artykuły. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Dodaj niestandardowe synonimy
W wielu przypadkach użycia agentów sztucznej inteligencji często występują słowa i frazy, które mogą nie być częścią standardowego słownictwa angielskiego lub są specyficzne dla kontekstu biznesowego. Na przykład chcesz, aby agent SI rozpoznawał aplikację dla systemu Android, aplikację dla systemu iOS itd. Agent sztucznej inteligencji musi uwzględnić te warunki i ich zmiany w wypowiedziach szkoleniowych dla wszystkich powiązanych artykułów, prowadząc do nadmiarowego wprowadzania danych.
Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz odpowiadać na pytania za pomocą niestandardowych synonimów w skryptowym agencie SI. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane słowem głównym w runtime przez platformę.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę Wielokropek. |
| 4 |
Kliknij opcję Synonimy niestandardowe. |
| 5 |
Kliknij Nowe słowo główne. |
| 6 |
Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz. |
| 7 |
Po dodaniu synonimów przetrain agenta SI. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem do platformy. |
Mechanizm rozumienia języka naturalnego (NLU)
Skryptowani agenci SI wykorzystują mechanizm Natural Language Understanding (NLU) z uczeniem maszynowym do identyfikowania intencji klienta. Następujące silniki NLU interpretują dane wejściowe klientów i zapewniają dokładne odpowiedzi:
- Swiftmatch — szybki i lekki silnik obsługujący wiele języków.
- RASA — wiodąca platforma konwersacyjna AI open source.
- Mindliet (Beta) — oferuje zaawansowane przepływy konwersacyjne i funkcje NLU.
Aby osiągnąć wysoką dokładność, system RASA wymaga więcej danych treningowych niż Swiftmatch. Programiści mogą przełączać silniki NLU na kartach Artykuły i Szkolenie agentów SI skryptów, aby ocenić wydajność. Zmiana silnika aktualizuje algorytm agenta SI, co wymaga przeszkolenia w celu dokładnego wnioskowania w oparciu o nowy model. Różnice wydajności można analizować za pomocą wyników punktowych podobieństwa w Sesjach i testów One-click.
Programiści mogą również testować i dostosowywać wartości progowe w sekcji „Przekazanie i wnioskowanie” po zmianie silników. W przypadku RASA wartości progowe są zazwyczaj odwrotnie proporcjonalne do liczby zamiaru, co oznacza, że agenci z wieloma intencjami (100+) mają zazwyczaj niższe wartości rezerwowe w ustawieniach wnioskowania.
Zmień silniki szkoleniowe
Przełączanie między silnikami NLU.
-
Wybierz agenta SI, którego chcesz zmienić silnik szkoleniowy.
- W przypadku agenta skryptów SI odpowiadającego na pytania: Kliknij Artykuły. Zostanie wyświetlona strona Baza wiedzy .
- W przypadku agentów SI skryptowych do wykonywania zadań: Kliknij Szkolenie. Zostanie wyświetlona strona danych szkolenia.
-
Kliknij ikonę Ustawienia obok silnika NLU po prawej stronie. Zostanie wyświetlone okno Zmień silnik szkoleniowy .
Domyślnie silnik NLU jest ustawiony na Swiftmatch dla nowo utworzonych agentów SI.
-
Wybierz silnik szkoleniowy, aby szkolić agenta SI. Możliwe wartości:
- RASA (wersja beta)
- Szybkie dopasowanie
- Mindliet (wersja beta)
-
Określ te informacje w sekcji Wnioski :
- Wynik, poniżej którego wyświetlana jest odpowiedź awaryjna— minimalna pewność wymagana do wyświetlenia odpowiedzi, poniżej której wyświetlana jest odpowiedź awaryjna.
- Różnica w wynikach dla dopasowania częściowego— określa minimalną lukę między poziomami ufności odpowiedzi, aby wyraźnie wyświetlić najlepsze dopasowanie, poniżej którego wyświetlany jest szablon dopasowania częściowego.
- Kliknij, aby rozwinąć sekcję Ustawienia zaawansowane .
- Usuń stopwords—„stopwords” to słowa funkcyjne, które ustanawiają zależności gramatyczne między innymi słowami w zdaniu, ale same w sobie nie mają znaczenia leksykalnego. Gdy usuniesz z zdania takie jak artykuły (a, an, the itd.), zaimki (on, her itd.), algorytmy uczenia maszynowego mogą skupić się na słowach, które definiują znaczenie zapytania tekstowego przez konsumenta. Zaznaczenie tego pola spowoduje usunięcie słów „stopu” ze zdania w czasie szkolenia i wnioskowania. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Rozwiń skurcze — angielskie skurcze danych szkoleniowych można rozszerzyć do oryginalnego formularza wraz z terminami w przychodzącym zapytaniu konsumenckim, aby uzyskać większą dokładność. Przykład: wyrażenie „nie” jest rozwinięte na „nie”. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, przed przetworzeniem kurcze w komunikatach wejściowych są rozwijane. Ta możliwość jest obsługiwana przez wszystkie trzy silniki NLU.
- Sprawdzanie pisowni na wnioskach— biblioteka korekcji tekstu identyfikuje i koryguje nieprawidłowe pisownie w tekście przed wnioskowaniem. Funkcja ta jest obsługiwana dla wszystkich trzech silników tylko wtedy, gdy pole wyboru Sprawdzanie pisowni we wnioskach jest włączone.
- Usuń znaki specjalne — znaki specjalne to znaki niealfanumeryczne, które mają wpływ na wnioskowanie. Na przykład Wi-Fi i Wi-Fi są traktowane w inny sposób przez silnik NLU. Jeśli to pole wyboru jest zaznaczone, znaki specjalne w zapytaniu konsumenta zostaną usunięte, aby wyświetlić odpowiednią odpowiedź. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Role jednostek — jednostki niestandardowe mogą mieć różne role. Ta funkcja silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku RASA i Mindliet.
- Podstawienie obiektu w wnioskowaniu — wartości obiektu w danych treningowych i wnioskach są zastępowane identyfikatorami obiektu. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Nadaj priorytet wypełnieniu gniazda — napełnianie gniazda ma priorytet nad wykrywaniem zamiaru.
- Wyniki zapisane w wiadomości— liczba artykułów, dla których obliczone wyniki zaufania agenta SI będą wyświetlane w informacjach o transakcji w sesjach.
Liczba wyników wyświetlanych w sekcji Algorytm ekranu sesji została teraz ograniczona do 5. Najwyższe n wyniki (1=<n=<5) są dostępne w raportach transkrypcji wiadomości dotyczących skryptów agentów SI oraz w sekcji „Wyniki algorytmu” na karcie Informacje o transakcji w Sesjach.
- Rozwijanie form wyrazów — rozwiń dane treningowe o formy wyrazowe, takie jak liczby mnogiej, czasowniki itd., a także synonimy osadzone w danych. Ta funkcja jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Synonimy — synonimy to alternatywne słowa używane do oznaczania tego samego słowa. Po zaznaczeniu tego pola wyboru popularne angielskie synonimy słów w danych szkoleniowych są automatycznie generowane, aby precyzyjnie rozpoznać zapytanie konsumenta. Na przykład, słowem ogród, generowane przez system synonimy mogą być podwórko, podwórko, itd. Ta możliwość silnika NLU jest obsługiwana tylko w przypadku Swiftmatch.
- Wordforms — Wordforms mogą istnieć w różnych formach, takich jak liczby mnogiej, przymiotniki, przymiotniki lub czasowniki. Na przykład, dla słowa "stworzenie", formy słowne mogą być tworzone, tworzyć, twórczy, twórczy, twórczy i tak dalej. W przypadku zaznaczenia tego pola wyboru słowa w zapytaniu są tworzone z użyciem alternatywnych form słów i przetwarzane w celu udzielenia odpowiedniej odpowiedzi konsumentom.
Programiści mogą ustawić różne wartości progowe dla różnych silników NLU, aby określić najniższy wynik akceptowalny dla wyświetlenia odpowiedzi agenta SI.
- Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić algorytm w korpusie agenta SI.
- Kliknij przycisk Pociąg. Po przeszkoleniu agenta SI z wybranego silnika szkoleniowego stan bazy wiedzy zmienia się z Zapisany na Przeszkolony.
Agenta SI można szkolić z RASA i Mindliet tylko wtedy, gdy wszystkie artykuły mają co najmniej dwie wypowiedzi.
Szkolenie
Po utworzeniu wszystkich artykułów możesz szkolić agenta SI i uruchomić go na żywo w celu przetestowania i wdrożenia. Aby szkolić agenta SI z bieżącym korpusem, kliknij opcję Pociąg w prawym górnym rogu. Powinno to zmienić stan na Szkolenie.
Po zakończeniu szkolenia stan zmienia się na Przeszkolony. Kliknij ikonę Załaduj ponownie obok opcji Szkolenie , aby pobrać bieżący stan szkolenia.
W tym momencie możesz kliknąć opcję Włącz transmisję na żywo , aby uruchomić przeszkolony korpus i przetestować go w udostępnianym podglądzie lub w kanałach zewnętrznych, w których jest wdrożony agent SI.
Model wektorowy
Teraz możesz wybrać preferowane modele wektorowe jako część zaawansowanych ustawień silnika w silniku Swiftmatch NLU. Wybór jest możliwy pomiędzy dwiema opcjami – poziomem wypowiedzi a wektorami poziomu artykułu. W naszych ciągłych wysiłkach zmierzających do zwiększenia dokładności naszych silników NLU eksperymentowaliśmy z wykorzystaniem wektorów na poziomie artykułu zamiast starszego modelu, który używał wektorów na poziomie wypowiedzi. Odkryliśmy, że wektory na poziomie artykułu poprawiają dokładność w większości przypadków. Zwróć uwagę, że wektory na poziomie artykułu są nową wartością domyślną dla wektoryzacji dla nowych jednojęzycznych agentów SI. W przypadku wielojęzycznych agentów SI dopasowania na poziomie artykułu są obsługiwane tylko wtedy, gdy model wielojęzyczny to Polymatch.
Możesz sprawdzić informacje na modelu wektorowym, które są dostępne w momencie wnioskowania, w sekcji Inne informacje sesji.
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Przed rozpoczęciem
Utwórz agenta SI w skryptach.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Co zrobić dalej
Dodaj język (języki) do agenta SI skryptów.
Dodaj język do skryptowego agenta SI
Przed rozpoczęciem
Utwórz agenta SI w skryptach.
| 1 |
Przejdź do karty . |
| 2 |
Kliknij +Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Aby włączyć język, włącz przełącznik w obszarze Czynność . |
| 5 |
Po dodaniu języka można go ustawić jako domyślny. Najedź kursorem na język i kliknij opcję Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Zmiana z istniejącego języka domyślnego może mieć również wpływ na artykuły, kuracje, testy i podglądy agenta SI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Skonfiguruj ustawienia przekazywania
Przed rozpoczęciem
Utwórz agenta SI w skryptach.
| 1 |
Przejdź do opcji i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij pozycję Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazywania. |
Co zrobić dalej
Podgląd skryptów agenta SI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI podczas jego tworzenia, a nawet po jego zakończeniu. W ten sposób można przetestować działanie agentów SI i ustalić, czy żądane odpowiedzi są generowane zgodnie z odpowiednimi zapytaniami wejściowymi. Możesz wyświetlić podgląd swojego skryptowego agenta SI w następujący sposób.
- Pulpit nawigacyjny agenta AI— najedź kursorem myszy na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij Podgląd , aby otworzyć widget podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dla dowolnego agenta AI, klikając kartę agenta AI lub przycisk Edytuj na karcie agenta AI, opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Widget zminimalizowany — po uruchomieniu, a następnie zminimalizowaniu podglądu, w prawym dolnym rogu strony tworzony jest widget głowy czatu, umożliwiając łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować łącze do udostępniania podglądu z poziomu agenta SI. Na karcie agenta AI kliknij ikonę Wielokropek w prawym górnym rogu, a następnie kliknij opcję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić to łącze innym użytkownikom agenta SI.
Widget podglądu platformy
Widget podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak reaguje agent SI, zapewniając jego działanie zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta SI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Możesz również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając z listy dostępnych opcji.
Aby uzyskać lepszy widok, można zmaksymalizować widget podglądu. Możesz również podać informacje dla konsumentów i inicjować wiele pokojów, aby dokładnie przetestować agenta SI.
Widget z możliwością udostępniania podglądu
Widget podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w prezentowany sposób bez konieczności tworzenia niestandardowego interfejsu użytkownika, który miałby powierzchnię agenta AI. Domyślnie skopiowane łącze do podglądu powoduje umieszczenie agenta SI w obudowie telefonu. Możesz zrobić kilka szybkich dostosowań, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Są to dwa główne dostosowania:
- Kolor widgetu — dołączając parametr
brandColordo łącza. Możesz zdefiniować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub użyć kodu szesnastkowego kolorów. -
Obudowa telefonu — zmieniając wartość parametru
phoneCasingznajdującego się w łączu. Ta opcja jest domyślnie ustawiona natruei można ją wyłączyć, ustawiając wartość false.Przykładowe łącze do podglądu z tymi parametrami:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
Wspólne sekcje zarządzania dla skryptów agenta SI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta SI pojawiają się następujące sekcje:
Szkolenie
Ponieważ agenci sztucznej inteligencji ewoluują i stają się bardziej złożone, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agenta SI oferuje wygodną platformę testowania botów jednym kliknięciem. Możesz:
- Łatwe tworzenie i prowadzenie kompleksowego zestawu przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma wiadomościami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- W konsoli kliknij utworzonego skryptowego agenta AI.
- Kliknij Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij opcję Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy mający następujące parametry:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Wiadomość | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i stwierdzeń, których można oczekiwać, że użytkownicy będą wysyłać do agenta SI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownicy mają wchodzić w interakcję z agentem SI. |
| Oczekiwany artykuł | Wybierz artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretną wiadomość użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, w tej kolumnie znajduje się funkcja inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje pasujące artykuły na podstawie tekstu wprowadzonego do tej pory. |
| Zresetuj poprzedni kontekst | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby izolować przypadki testowe i upewnić się, że są one uruchomione niezależnie od istniejącego kontekstu agenta SI. Po włączeniu tej opcji każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając interferencjom wynikającym z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Uwzględnij dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za udane, nawet jeśli oczekiwane artykuły tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importuj z pliku CSV | Zaimportuj przypadki testowe z pliku rozdzielonego przecinkami (CSV). W tym przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksportuj do pliku CSV | Eksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielonego przecinkami (CSV). |
| Testuj oddzwonienia | Włącz ten przełącznik, aby symulować oddzwonienia przychodzące i przetestować zachowanie przepływu bez konieczności wykonywania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla agentów SI w skryptach do wykonywania działań. |
| Połączenie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wywołać połączenie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla agentów SI w skryptach do wykonywania działań. |
| Oczekiwano szablonu połączenia zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany, gdy nastąpi połączenie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla agentów SI w skryptach do wykonywania działań. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach), przez jaki agent sztucznej inteligencji czeka na odpowiedź na połączenie zwrotne, zanim zostanie uznane za przekroczenie limitu czasu dla połączenia zwrotnego. Dozwolony jest maksymalny limit czasu wynoszący 20 sekund. Ta opcja jest dostępna tylko dla agentów SI w skryptach do wykonywania działań. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby rozpocząć sekwencyjne wykonywanie wszystkich wybranych przypadków testów.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone, Zakończone z częściowym dopasowaniem, Nieudane, Oczekujące) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Umożliwia to szybkie wyszukiwanie przypadków testowych i wyświetlanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Czynności .
Historia wykonywania
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Czynności , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV na potrzeby analizy lub raportowania offline.
- Zapoznaj się z określonymi ustawieniami silnika i algorytmu używanymi dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta SI.
- Aby wyświetlić zaawansowane ustawienia konfiguracji algorytmu używane dla konkretnego silnika szkoleniowego, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które miały wpływ na zachowanie agenta SI podczas testowania.
Sesje
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami SI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV na potrzeby analizy i audytu offline. Za pomocą tych danych można badać komunikaty i kontekst określonych sesji, aby uzyskać wgląd w interakcje użytkowników oraz identyfikować obszary do poprawy, doprecyzować odpowiedzi agenta SI i ogólnie poprawić komfort użytkowania.
Potrafi obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Możesz użyć sekcji Zawęź wyniki do filtrowania i sortowania sesji w oparciu o różne kryteria. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze informacje o sesji, w tym:
- Kanały — kanał, na którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienianych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — godzina zamknięcia sesji.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlać tylko listę sesji na żywo.
- Zdarzyło się przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawki wskazująca przekazanie czatu do ludzkiego agenta.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Głosy „nie podoba mi się” — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, na które nie wybrano.
Kliknij jeden wiersz, aby uzyskać dostęp do widoku szczegółowego określonej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów „nie podoba mi się”. Odszyfrowanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij opcję Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowym agencie SI dla odpowiedzi na pytania
Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI na udzielenie odpowiedzi na pytania zawiera kompleksowy podział określonej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Przedstawia odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta SI.
- Przedstawia chronologiczną kolejność komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Karta Informacje o transakcji:
- Wyświetla artykuły, które zostały zidentyfikowane jako istotne dla zapytania klienta, włączając zarówno dokładne, jak i częściowe.
- Wyświetla wyniki podobieństwa związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień istotności.
- Przedstawia wyniki bazowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikacji odpowiednich artykułów.
- Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Przekazywanie i wnioskowanie .
Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Przetworzone zapytanie — wyświetla wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu ich w toku funkcji rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta według reguł , jeśli przekazywanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta SI, taki jak wycinek kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Stan odpowiedzi — wskazuje konkretny stan lub regułę, która spowodowała odpowiedź agenta SI.
- Silnik NLU — wskazuje silnik NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindliet).
- Wyniki progów — wyświetla minimalny wynik progu i różnicę wyniku częściowego dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazywanie i wnioskowanie. Wartości te określają, kiedy zapytanie jest uważane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Zaawansowane dzienniki — zawiera listę dzienników debugowania powiązanych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zazwyczaj przechowywane przez 180 dni.
Szczegóły sesji określonej sesji w skryptowym agencie SI do wykonywania działań
Karta Informacje o transakcji w skryptowym agencie SI do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział określonej interakcji, podzielając informacje na cztery sekcje:
Sekcja Zidentyfikowane zamiary :
- Wyświetla zamiary, które zostały zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności związany z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę przedziałów, które są skojarzone ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij pozycję, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jej wartości i sposobie wyodrębnienia jej z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane jednostki zawiera listę jednostek, które zostały wyodrębnione z wiadomości klienta i są powiązane z intencją aktywnego konsumenta. Elementy te reprezentują kluczowe informacje, które bot zidentyfikował w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera informacje na temat procesów leżących u podstaw odpowiedzi agenta SI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista zamiarów— przedstawia zidentyfikowane zamiary i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista jednostek — wyświetla elementy, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
Inne informacje są wyświetlane:
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta według reguł , jeśli przekazywanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która spowodowała odpowiedź agenta SI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta SI, taki jak wycinek kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Stan odpowiedzi — wskazuje konkretny stan lub regułę, która spowodowała odpowiedź agenta SI.
- Silnik NLU — wskazuje silnik NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindliet).
- Wyniki progów — wyświetla minimalny wynik progu i różnicę wyniku częściowego dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazywanie i wnioskowanie. Wartości te określają, kiedy zapytanie jest uważane za wykraczające poza zakres lub wymaga interwencji agenta.
- Zaawansowane dzienniki — zawiera listę dzienników debugowania powiązanych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zazwyczaj przechowywane przez 180 dni.
Przy użyciu opcji pobierania można również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON.
Na karcie Metadane są wyświetlane:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki przetwarzania wstępnego zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Datastore i FinalDF— dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla inteligentnych botów.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby szybko znaleźć konkretne wypowiedzi w rozmowie.
Historia
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz artykuły, zamiary lub jednostki, konieczne jest ponowne przeszkolenie skryptowanego agenta SI, aby był on aktualny. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta SI, aby sprawdzić jego dokładność i skuteczność.
Strona Historia umożliwia:
- Wyświetl historię szkolenia — śledź, kiedy korpus został przeszkolony i wprowadzone zmiany.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane do różnych iteracji i odpowiadające im czasy trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, kodu NLP i leczenia.
- Powróć do poprzednich wersji — w razie potrzeby możesz łatwo powrócić do starszego zestawu szkoleń.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami bazy wiedzy:
- Aktywuj artykuły — ustaw wcześniej nieaktywne artykuły na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta SI.
- Edytowanie artykułów — tworzy nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał do odwołania.
- Wydajność podglądu — ocenia wydajność agenta SI przy użyciu określonej bazy wiedzy za pomocą funkcji Podgląd .
- Pobierz artykuły — eksportuj artykuły z bazy wiedzy w postaci pliku CSV do analizy offline lub odniesienia. Ta opcja jest dostępna tylko dla agenta SI w skryptach do odpowiadania na pytania.
Dzienniki audytu
Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy rekord modyfikacji dokonanych w skryptowym agencie SI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:
- Przejdź do konsoli i kliknij utworzonego przez siebie agenta SI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki audytu , aby zobaczyć szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany.
- Zaktualizowane przez — użytkownika, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły, Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe szczegóły dotyczące zmiany.
-
Użyj opcji wyszukiwania
Zaktualizowane przeziPole, aby szybko zlokalizować określone wpisy dziennika audytu. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów na każdego agenta SI.
Kuracja
Wiadomości są dodawane do konsoli Curation w oparciu o następujące kryteria:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent SI nie rozumie komunikatu użytkownika i uruchamia intencję rezerwową.
- Domyślny zamiar przełączania rezerwowego — po włączeniu tego przełącznika wiadomości aktywujące domyślny zamiar przełączania zostaną wysłane do konsoli usługi Curation.
Te kryteria dotyczą tylko agenta SI w skryptach do wykonywania działań.
- Wiadomości „nie podoba mi się” — wiadomości, na które użytkownicy zagłosowali „nie podoba mi się” podczas podglądu agenta SI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta na podstawie skonfigurowanych reguł.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące żądanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska pewność — komunikaty z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu małej pewności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent SI nie mógł ostatecznie zidentyfikować prawidłowej intencji lub odpowiedzi.
Rozwiąż problemy
Karta Problemy zapewnia scentralizowaną lokalizację przeglądania i adresowania wiadomości, które zostały oznaczone jako leczone. Możesz wykonać następujące czynności:
- Wybierz, aby rozwiązać lub zignorować problemy na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta SI i dołączone multimedia.
Odszyfrowywanie dostępu jest przyznawane na poziomie użytkownika i wymaga włączenia opcji Zaawansowana ochrona danych w backendzie.
Aby rozwiązać ten problem, można:
-
Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć problem z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
-
Utwórz nową wiadomość — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nową wiadomość bezpośrednio z konsoli curation.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli curation.
- Łączenie z artykułami domyślnymi (wiadomościami powitalnymi, wiadomościami rezerwowymi, dopasowaniem częściowym) jest niedozwolone.
- W przypadku agenta SI w skryptach do wykonywania czynności należy wybrać z listy rozwijanej odpowiednią intencję i oznaczyć wszystkie istotne elementy.
- Po wprowadzeniu zmian przetrain agenta SI, aby upewnić się, że nowa wiedza zostanie odzwierciedlona w jego odpowiedziach.
- Rozwiązywanie lub ignorowanie wielu problemów jednocześnie w celu efektywnego zarządzania.
Karta Rozwiązane zawiera kompleksowy przegląd wszystkich rozwiązanych problemów. Można wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym to, czy problem został połączony z istniejącym artykułem, użyty do utworzenia nowego artykułu/intencji czy zignorowany. Jeśli napotkasz niepożądane odpowiedzi, które nie zostały automatycznie przechwycone przez istniejące reguły, możesz ręcznie dodać konkretne wypowiedzi do Konsoli Curation.
Aby dodać problemy z sesjami:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która spowodowała niepoprawną odpowiedź.
- Sprawdź stan curation (Curation Status) — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w Konsoli Curation, zostanie wyświetlony przełącznik
Status curation. - Przełączanie flagi — włącz przełącznik
Stan kuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu przeglądania i rozwiązywania.
Jeśli problem występuje już w konsoli Curation, wygląd przełącznika zmieni się odpowiednio w celu wskazania jego stanu.
Wyświetlanie wydajności SI skryptów przy użyciu analiz
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk w celu oceny wydajności i skuteczności agenta SI. Kluczowe metryki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty. Są to: Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Curation.
Po wizycie na ekranie analiz programiści mogą wybrać agenta SI, dla którego chcą wyświetlić analizy. Mogą również dostosować widok analityczny, wybierając kanał, dla którego chcą wyświetlić dane, wraz z zakresem dat i ziarnistością danych. Domyślnie dane analityczne za ostatni miesiąc są wyświetlane dla wszystkich kanałów z dzienną rozdzielczością (każdy dzień jest punktem na osi x na wykresach).
Przegląd
Przegląd zawiera kluczowe metryki i wykresy, które dostarczają programistom migawki ogólnego użycia i wydajności agentów SI.
- Z konsoliwybierz utworzonego agenta SI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij pozycję Analityka. Przegląd wydajności agenta AI pojawia się zarówno w formacie tabelarycznym, jak i w postaci graficznej.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów dla agenta SI:
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta SI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazań agentów, która jest liczbą sesji przekazanych agentom ludzkim.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów SI) oraz liczba tych wiadomości pochodzących od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Następnie wyświetlana jest graficzna reprezentacja sesji (ułożona w stos kolumnach reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz łączna liczba odpowiedzi wysyłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki użytkowników dotyczące agenta SI. Zawiera liczbę całkowitej liczby użytkowników oraz informacje o średniej sesji przypadającej na użytkownika i przeciętnym dziennym użytkowniku. Następnie znajduje się wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej rozdzielczości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta tbe AI dla użytkowników. Tutaj można zobaczyć łączną liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta SI i podział między odpowiedzi, gdzie agent SI:
- Zidentyfikowano intencję użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformowano użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo dane są agregowane na wykresie kołowym, a wykres obszarowy dostarcza informacji na podstawie wybranej ziarnistości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa przedstawia stan korpusu agenta SI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali ponad 20 wystąpień szkoleniowych dla każdego zamiaru/artykułu w swoich agentach SI. W tej sekcji wszystkie artykuły/zamiary w korpusie są wyświetlane jako indywidualne prostokąty, gdzie kolor i względny rozmiar każdego prostokąta wskazują dane treningowe, które zawiera artykuł/zamiary. Im bliżej białego zamiaru, tym więcej danych szkoleniowych potrzebnych do poprawy dokładności agenta SI.
Odpowiedzi
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat tego, o co użytkownicy pytają i jak często zadają to pytanie. Zapewnia graficzną reprezentację najpopularniejszych artykułów dla agentów SI służących do odpowiadania na pytania i szablonów odpowiedzi dla agentów SI służących do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja zawiera wizualne podsumowanie liczby problemów z leczeniem pojawiających się każdego dnia i liczby z nich rozwiązanych przez agentów SI.
Integrate AI Agents
W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów SI z kanałami głosowymi i cyfrowymi w celu zarządzania konwersacjami z klientami.
Integracja agentów SI z kanałami głosowymi i cyfrowymi
Po utworzeniu i skonfigurowaniu agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio, następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja umożliwia agentom SI obsługę rozmów głosowych i cyfrowych z klientami, zapewniając bezproblemowe i interaktywne środowisko użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integracja agentów SI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.
Manage AI Agent Reports
W tej sekcji opisano przegląd raportów agentów AI, typy raportów, tworzenie raportów agentów AI oraz tryby dostarczania raportów.
Zrozumienie raportów agentów SI
Funkcja raportów umożliwia generowanie lub planowanie (okresowo generowanie) określonych raportów na podstawie dostępnych typów raportów oraz otrzymywanie ich w dostępnych trybach dostarczania. Te raporty mogą dostarczać cennych informacji na temat zachowania użytkownika, użytkowania, zaangażowania, wydajności produktu itd. Żądane informacje można dostarczyć na adres e-mail użytkownika, ścieżkę SFTP lub zasobnik S3. Z listy raportów gotowych można wybrać typ raportu, a także wybrać, czy raport ma być generowany jednorazowo natychmiast, czy w regularnych odstępach czasu.
Po otwarciu menu Raporty z lewego panelu nawigacyjnego pojawiają się następujące karty:
-
Konfiguruj — na tej karcie są wyświetlane wszystkie raporty, które są aktualnie aktywne i okresowo generowane. Lista raportów zawiera następujące informacje:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal ma subskrypcję raportu.
- Agent SI — nazwa agenta SI powiązanego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie skonstruowany typ raportu, na który został subskrybowany.
- Częstotliwość — odstęp czasu, w którym jest odbierany raport.
- Ostatni wygenerowany raport— ostatni raport, który został wysłany.
- Następna zaplanowana data— następna data wysłania raportu.
-
Historia — na tej karcie są wyświetlane wszystkie informacje historyczne raportów wysłanych do dnia. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.
Aby pobrać te raporty historyczne, można kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Czynności .
Raporty na żądanie, które pojawiają się na karcie Historia , są dostępne do pobrania dopiero po ukończeniu generowania raportu.
Utwórz raport agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij Raporty na lewym pasku nawigacyjnym. |
| 3 |
Kliknij przycisk +Nowy raport. |
| 4 |
Aby utworzyć i skonfigurować raport, podaj następujące informacje: |
Typy raportów agentów SI
Można wybrać z listy wstępnie przygotowanych raportów w zależności od wybranego typu agenta SI. Ta sekcja obejmuje te typy raportów, arkusze uwzględnione w każdym raporcie i kolumny dostępne w każdym arkuszu.
Agent SI do odpowiadania na pytania typu raportu
Dostępne są trzy różne typy raportów umożliwiające agentowi SI udzielenie odpowiedzi na pytania w aplikacji. Korzystając z różnych typów raportów, można ich użyć do zrozumienia podsumowania użycia agenta SI, zachowania, pytań zadawanych przez użytkowników i sposobu odpowiedzi agenta SI na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Zachowanie i podsumowanie użyciaW tej sekcji wyświetlane jest podsumowanie agenta AI z częstotliwością wywoływania artykułów i kategorii. Informacje o podsumowaniu, kategoriach i artykułach można wyświetlić na osobnej karcie w raportach:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta SI | Nazwa agenta SI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów/sesji obsługiwanych przez agenta SI. |
| Rozmowy z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy przekazali co najmniej jeden wpis. |
|
Łączna liczba wiadomości ludzkich | Wiadomości wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta SI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów SI | Łączna liczba wiadomości wysłanych przez agenta SI do użytkowników końcowych. |
| Całkowita liczba częściowych dopasowań | Przypadki, w których wiadomość użytkownika była niejasna, a agent sztucznej inteligencji zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Łączna liczba rozmów została przekazana agentowi ludzkiemu. |
| Łączna liczba głosów za | Łączna liczba odpowiedzi agentów SI zagłosowanych przez klientów. |
| Łączna liczba głosów przeciw |
Łączna liczba odpowiedzi agentów SI zagłosowanych przez klientów. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa kategorii | Nazwa kategorii skonfigurowanej w agencie SI. |
| Rozmowy dla kategorii | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii. |
| Łączna liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii. |
| Łączna liczba głosów za | Liczba przypadków zagłosowania za odpowiedzią z tej kategorii. |
| Łączna liczba głosów przeciw |
Liczba przypadków, w których odpowiedź z tej kategorii została odrzucona. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa artykułu | Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie SI. |
| Kategoria artykułu | Do kategorii, do której należy ten zamiar. |
| Rozmowy dotyczące artykułu | Liczba rozmów lub sesji, podczas których wykryto ten artykuł. |
| Łączna liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wykrycia tego artykułu. |
| Łączna liczba głosów za | Liczba przypadków, w których odpowiedź na ten artykuł została zagłosowana za. |
| Łączna liczba głosów przeciw |
Liczba przypadków, w których odpowiedź na ten artykuł jest odrzucana. |
Wyświetla rozmowę między agentem SI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Znacznik czasu wiadomości. |
| Identyfikator sesji | Unikatowy identyfikator sesji. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta SI. |
| Typ wiadomości | Wiadomość agenta SI lub wiadomość ludzka. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi wysłanej przez agenta SI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta SI dla wiadomości klienta. |
| Wynik najlepszego dopasowania | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Zamiar wykryty przez wybrany silnik NLU. |
| Artykuł 1 litera | Wykryto wynik dla zamiaru. |
| Opinie | Informację zwrotną użytkownika, jeśli wiadomość została zagłosowana „podoba mi się” lub „nie podoba mi się”. |
| Komentarz dotyczący opinii |
Komentarze pozostawiane przez użytkowników podczas odrzucania wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które zakończyły się w kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Znacznik czasu wiadomości. |
| Identyfikator sesji | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta SI. |
| Wiadomość ludzka | Treść ludzkiej wiadomości. |
| Komunikat agenta SI | Treść wiadomości, na którą odpowiedział agent sztucznej inteligencji. |
| Przyczyna problemu | Przyczyna tej wiadomości kończy się kuracją. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi wysłanej przez agenta sztucznej inteligencji. |
| Kategoria | Zamiar wykryty przez agenta sztucznej inteligencji dla wiadomości użytkownika. |
| Wynik najlepszego dopasowania | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Zamiar wykryty przez wybrany silnik NLU. |
| Artykuł 1 litera |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Typ raportu agenta SI do wykonywania zadań
W aplikacji konstruktora agenta AI dostępne są trzy różne typy raportów do wykonywania zadania przez agenta AI. Jako programista agenta SI możesz tworzyć różne typy raportów. Można ich użyć do zrozumienia podsumowania użycia agenta SI, zachowania agenta SI, pytań zadawanych przez użytkowników i sposobu odpowiedzi agenta SI na zapytania. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Wyświetla podsumowanie rozmów wraz z wyzwalanymi kluczami zamiaru i szablonu. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące informacje:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta SI | Nazwa agenta SI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta SI. |
| Rozmowy z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy przekazali co najmniej jeden wpis. |
|
Łączna liczba wiadomości ludzkich |
Wiadomości wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta SI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów SI | Łączna liczba wiadomości wysłanych przez agenta SI do użytkowników końcowych. |
| Całkowita liczba częściowych dopasowań | Przypadki, w których wiadomość użytkownika była niejasna, a agent sztucznej inteligencji zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Łączna liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu |
| Łączna liczba głosów za | Łączna liczba odpowiedzi agentów SI zagłosowanych przez użytkowników. |
| Łączna liczba głosów przeciw |
Łączna liczba odpowiedzi agentów SI zagłosowanych przez użytkowników. |
Szczegóły zamiarów można również wyświetlić na karcie Zamiary w arkuszu kalkulacyjnym:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa zamiaru | Nazwa zamiaru skonfigurowana w agencie SI. |
| Rozmowy dla intencji | Liczba rozmów lub sesji, w których ten zamiar został wywołany. |
| Łączna liczba wywołań | Liczba przypadków wywołania tego zamiaru. |
| Łączna liczba ukończeń | Liczba razy zebrano wszystkie sloty i ten zamiar został zrealizowany. |
| Łączna liczba głosów za | Łączna liczba odpowiedzi na to została zagłosowana za każdym zamiarem. |
| Łączna liczba głosów przeciw |
Łączna liczba odpowiedzi, na które zagłosowano przeciw dla każdego zamiaru. |
Raport zawiera również szczegółowe informacje na temat szablonu, takie jak:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa klucza szablonu | Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie SI. |
| Zamiar klucza szablonu | Zamiary dotyczące użycia tego klucza szablonu. |
| Rozmowy dla klucza szablonu | Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu w odpowiedzi. |
| Łączna liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu w odpowiedzi. |
| Łączna liczba głosów za | Liczba przypadków zagłosowania za odpowiedzią dla tego szablonu. |
| Łączna liczba głosów przeciw |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten szablon. |
Wyświetla rozmowę klienta z agentem SI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Znacznik czasu wiadomości. |
| Identyfikator sesji | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego aplikacji. |
| Typ wiadomości | wiadomości agenta SI lub wiadomości ludzkiej. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi wysłanej przez agenta sztucznej inteligencji. |
| Zamiar | Zamiar wykryty przez agenta sztucznej inteligencji dla wiadomości klienta. |
| Wynik najlepszego dopasowania | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany silnik NLU. |
| Wynik 1. zamiaru | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinie | Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została zagłosowana za lub nie. |
| Komentarz dotyczący opinii |
Komentarze pozostawiane przez użytkowników podczas odrzucania wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które zakończyły się kuracją, jako problemy z różnych powodów. Ten raport jest istotny tylko dla skryptów agentów SI. W tym raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Znacznik czasu wiadomości. |
| Identyfikator sesji | Unikatowy identyfikator sesji klienta. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego aplikacji. |
| Wiadomość ludzka | Treść ludzkiej wiadomości. |
| Komunikat agenta SI | W odpowiedzi odpowiedział agent sztucznej inteligencji wiadomości. |
| Przyczyna problemu | Przyczyna tej wiadomości kończy się kuracją. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi wysłanej przez agenta sztucznej inteligencji. |
| Zamiar | Zamiar wykryty przez agenta sztucznej inteligencji dla wiadomości użytkownika. |
| Wynik najlepszego dopasowania | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany silnik NLU. |
| Wynik 1. zamiaru |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Tryby dostarczania raportu agenta AI
W dzisiejszym świecie opartym na danych wydajne i bezpieczne dostarczanie raportów agentów SI ma kluczowe znaczenie dla świadomego podejmowania decyzji i doskonałości operacyjnej. Aby sprostać zróżnicowanym potrzebom organizacyjnym, oferujemy wiele trybów dostarczania raportów agentów SI, zapewniając elastyczność, niezawodność i bezpieczeństwo. Opcje dostarczania obejmują protokół SFTP (Secure File Transfer Protocol), e-mail i Amazon S3 Bucket. Każdy tryb jest zaprojektowany tak, aby spełniać różne wymagania, niezależnie od tego, czy jest to potrzeba wysokiego bezpieczeństwa, łatwości dostępu, czy skalowalnych rozwiązań pamięci masowej. Niniejszy dokument przedstawia cechy i zalety każdego trybu dostarczania, pomagając wybrać najlepszą opcję dla konkretnych potrzeb.
SFTP
|
Pole |
Opis |
|---|---|
| Wypychaj raporty do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem |
Włącz tę opcję, aby przesłać raporty do bezpiecznej lokalizacji o zaplanowanej godzinie. Włączenie tego przełącznika umożliwia podanie następujących szczegółów tylko. |
| Adres IP | Adres IP systemu. |
| Nazwa użytkownika | Nazwa użytkownika służąca do uzyskiwania dostępu do raportów. |
| Hasło | Hasło umożliwiające dostęp do raportów. |
| Klucz prywatny | Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików. |
| Ścieżka przesyłania |
Ścieżka do której są kierowane pliki w systemie. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Planowanie wiadomości e-mail dla wielu odbiorców oddzielone średnikiem (;) | Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców. |
| Odbiorcy |
Adresy e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty o określonej godzinie i częstotliwości. |
Wiadro S3
| Pole | Opis |
|---|---|
| Przesyłanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem |
Włącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i przekierować raporty do skonfigurowanego zasobnika S3. |
| Identyfikator klucza dostępu do AWS | Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Tajny klucz dostępu AWS | Klucz tajny umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Nazwa zasobnika | Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport. |
| Nazwa folderu |
Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3. |
Understand AI Compliance
Te sekcje pomagają zrozumieć rozwój SI, prywatność danych, bezpieczeństwo i zabezpieczenia
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność danych, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo
Każda funkcja wspomagana sztuczną inteligencją w firmie Cisco przechodzi ocenę wpływu sztucznej inteligencji na nasze zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i jest zgodna z zasadami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów w zakresie bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka według projektu.
Prywatność i zabezpieczeniaFirma Cisco nie zachowuje danych wejściowych klienta po zakończeniu procesu wnioskowania, a dostawca modelu 3rd party, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu do danych klientów firmy Cisco, ich nie monitoruje ani nie przechowuje. Więcej szczegółów na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla funkcji można znaleźć w portalu Cisco Trust.
Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości sztucznej inteligencji dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:
Źródła danych na potrzeby szkolenia i ocenyDostawca modelu 3rd party firmy Cisco, Microsoft, reprezentuje, że nie będzie używał zawartości klienta do ulepszania modeli Azure OpenAI i że nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów firmy Cisco w infrastrukturze Azure.
Kwestie bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje AI są podatne na błędy, więc Cisco priorytetyzuje bezpieczeństwo zawartości dla funkcji AI, wybierając filtrowanie zawartości, dostarczone przez Azure OpenAI.
Ocena modelu i wydajnośćCisco nadaje priorytet wydajności i dokładności Asystenta AI, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnienie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Możliwości aplikacji Webex AI Agent Studio
- Dokładne i terminowe odpowiedzi — precyzyjne odpowiedzi na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
- Inteligentne wykonywanie zadań — wykonuje zadania na podstawie żądań lub danych wejściowych klientów.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Lepsza obsługa klienta — zapewnia klientom konwersacyjne środowisko w czasie rzeczywistym.
-
Spersonalizowane interakcje — dostosowuje reakcje do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
-
Skalowalność i wydajność — Obsługuje dużą liczbę interakcji z klientami bez konieczności angażowania dodatkowych agentów ludzkich, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i obniżenia kosztów operacyjnych.
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | funkcjonalność, | Opis | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci AI pracują samodzielnie, decydując i wykonując zadania bez konieczności bezpośredniej pomocy ludzi. |
Wykonywanie czynności |
Dokonuj wyborów na podstawie informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł. Zautomatyzuj zadania, które zajmują dużo czasu lub są powtarzalne. |
|
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. |
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania | ||
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem ponownie zdefiniowanych reguł i instrukcji. |
Wykonywanie czynności |
Agenci ze skryptami mogą wykonywać określone zadania, które są jasno zdefiniowane i ustrukturyzowane. |
Skryptowani agenci AI do wykonywania działań |
|
Odpowiedz na pytania |
Agenci ze skryptami mogą odpowiadać na pytania na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. |
Skryptowani agenci AI do odpowiadania na pytania |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
-
Zarządzanie wiedzą — autonomiczni agenci mogą tworzyć repozytoria wiedzy i zarządzać nimi, dzięki czemu informacje są łatwo dostępne dla użytkowników.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
-
Jeśli jesteś już klientem Webex Contact Center, upewnij się, że są spełnione następujące wymagania wstępne:
-
Webex dzierżawy Contact Center 2.0.
-
Aplikacja Webex Connect jest aprowizowana dla dzierżawy.
-
Platforma multimediów głosowych to platforma medialna nowej generacji.
-
-
Jeśli nie masz dzierżawy Webex Contact Center, skontaktuj się ze swoim partnerem, aby zainicjować Webex wersję próbną centrum kontaktowego z platformą multimedialną nowej generacji.
-
Administratorzy mogą poprosić Webex piaskownicę programisty Contact Center o wypróbowanie agentów AI.
Włączanie funkcji
Ta funkcja jest obecnie w wersji beta. Klienci mogą zarejestrować się w tej funkcji w portalu Beta Webex wypełniając ankietę uczestnictwa dla agentów AI.
-
Obecnie w fazie beta dostępna jest tylko oskryptowana funkcjonalność agenta AI.
-
Agenci autonomiczni są dostępni tylko dla wybranych klientów. Wnioski można składać za pośrednictwem CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) lub wysyłając wiadomość e-mail# ask-ccai@cisco.com. Po zatwierdzeniu niezależni agenci zostaną udostępnieni oprócz agentów skryptowych dla dzierżawy.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Centrum sterowania, używając adresu URL https://admin.webex.com.
- W sekcji Usługi okienka nawigacji wybierz pozycję Contact Center.From the Services section of the navigation pane, choose Contact Center.
- W sekcji Szybkie łącza w prawym okienku przejdź do sekcji Pakiet Contact Center.
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Raporty — zawiera listę wstępnie utworzonych raportów agentów AI różnych typów. Raporty można generować lub planować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazą wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla autonomicznych agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Autonomiczni agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Ci agenci AI szkolą się na ogromnych ilościach danych, umożliwiając im dostarczanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Aby uzyskać dostęp do bazy wiedzy:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Zostanie wyświetlona strona Bazy wiedzy.
- Bazę wiedzy można znaleźć na podstawie następujących kryteriów:
- Nazwa bazy wiedzy
- Rodzaj bazy wiedzy
- Bazy wiedzy aktualizowane między określonymi datami
- Bazy wiedzy utworzone między określonymi datami
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania.
- Można również utworzyć nową bazę wiedzy. Aby utworzyć nową bazę wiedzy, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. |
| 2 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. |
| 3 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: |
| 4 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. |
| 5 |
Na karcie Pliki : |
| 6 |
Na karcie Dokumenty : |
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić i śledzić szczegóły przekazanych plików i utworzonych dokumentów.
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI w celu odpowiadania na pytania.
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów. W tej sekcji przedstawiono dwie podstawowe możliwości autonomicznego agenta AI.
Autonomiczny agent AI do wykonywania zadań
Autonomiczni agenci AI mogą wykonywać różne zadania, w tym:
-
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
-
Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
-
Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie autonomicznego agenta AI do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Filtruj typ agenta AI jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Wykonaj czynności. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI do wykonywania działań są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i działać zgodnie z nimi. Na przykład w restauracji istnieje potrzeba automatyzacji przyjmowania zamówień na żywność online. Aby wykonać to zadanie, można utworzyć autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
Autonomiczny agent AI do wykonywania działań działa na następujących elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — funkcja, która umożliwia agentowi AI łączenie się z systemami zewnętrznymi w celu wykonywania złożonych zadań.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji. Zdefiniuj jednostki wejściowe jako część wypełniania szczeliny.
-
Spełnienie — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację. W ramach realizacji zdefiniuj jednostki wyjściowe dla autonomicznego agenta AI, aby wygenerować odpowiedź w określonym formacie. System wysyła jednostki wyjściowe do przepływu, aby kontynuować akcję i pomyślnie ukończyć zadanie.
| 1 |
Na karcie Działanie kliknij + Nowa akcja. |
| 2 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować gniazda lub gniazda i zdefiniować realizację w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
Jednostki wejściowe i wyjściowe można dodawać za pomocą edytora JSON. W widoku edytora JSON encje muszą być zdefiniowane w ustrukturyzowanym formacie JSON.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Dla większej dokładności zaleca się opis, który jest zwięzły, a także zgodny z instrukcjami agenta i opisem działania.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — pole wzorca jest używane w przypadku typów znaków w celu określenia wyrażenia regularnego, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to szczególnie przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć, jakiego rodzaju dane są oczekiwane i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że powinno być obsługiwane w bezpieczny sposób).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Definiowanie realizacji
| 1 |
Zdefiniuj szczegóły realizacji na potrzeby wdrożenia agenta AI w centrum kontaktów. Podaj następujące informacje: |
| 2 |
Skonfiguruj jednostki wyjściowe w taki sposób, aby agent AI generował wynik w formacie zrozumiałym dla przepływu. |
| 3 |
Aby dodać jednostkę wyjściową, kliknij + Nowa encja wyjściowa. Na ekranie Dodaj nową jednostkę wyjściową określ następujące szczegóły: Można również użyć pliku JSON, aby dodać jednostki wyjściowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie encji za pomocą edytora JSON . |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać jednostkę wyjściową. Można dodać dowolną liczbę jednostek wyjściowych. |
| 5 |
Użyj opcji Formanty , aby wykonać następujące czynności na encji: |
| 6 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Autonomiczni agenci AI do odpowiadania na pytania
Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których agent musi:
-
Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
-
Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie bazami wiedzy.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Domyślnym silnikiem AI jest Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Autonomiczny. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Autonomiczny agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Zaktualizuj profil autonomicznego agenta AI.
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agenta AI.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny wybierz utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do karty Baza wiedzy. |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI.
Po skonfigurowaniu agenta AI:
- Aby wyświetlić wydajność agenta AI, zobacz Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu analizy.
- Aby wyświetlić szczegóły sesji i historii, zobacz Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI.
Wyświetl sesję i historię autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić szczegóły sesji i historii każdego utworzonego autonomicznego agenta AI. Strona Sesje wyświetla szczegóły sesji nawiązanych z constomers. Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby przejść do strony Sesje :
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
- Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
- Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
Kliknij wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Ikona kłódki wskazuje, że sesja jest zablokowana i należy ją odszyfrować. Musisz mieć uprawnienia, aby odszyfrować sesję. Jeśli przełącznik Odszyfruj dostęp jest włączony, dostęp do dowolnej sesji można uzyskać za pomocą przycisku Odszyfruj zawartość . Ta funkcja ma jednak zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
- W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
- Dzienniki inspekcji — kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
- Historia modelu — kliknij kartę Historia modelu, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Dzienniki audytu
Karta Dzienniki audytu śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki inspekcji są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki inspekcji . Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
- Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
- Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
- Pole — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Pole iOpis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Historia modelu
Karta Historia modelu jest dostępna tylko dla autonomicznego agenta AI do wykonywania działań.
Za każdym razem, gdy publikujesz autonomicznego agenta AI do wykonywania działań, wersja autonomicznego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia modelu. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia modelu.
- Opis modelu — krótki opis wersji agenta AI.
- AI Engine — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
- Zaktualizowano dnia — data i godzina utworzenia wersji.
- Działania — umożliwia wykonanie następujących czynności na agencie AI:
- Wczytaj — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
- Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom w atrakcyjny sposób bez konieczności opracowywania niestandardowego interfejsu użytkownika w celu wyświetlenia agenta AI. Domyślnie skopiowany link podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Możesz szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Widżet można dostosować w następujący sposób:
- Kolor widżetu — dołączając parametr brandColor do łącza. Proste kolory można definiować za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów.
-
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru phoneCasing w łączu. Domyślnie ma wartość true i można ją wyłączyć, ustawiając ją na false.
Przykładowy link podglądu z tymi parametrami:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<wprowadź wartość szesnastkową koloru w formacie '_XXXX'>.
Wyświetlanie wydajności autonomicznego agenta AI przy użyciu funkcji Analytics
Sekcja Analiza agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agenta AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzkich i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów SI i ich przekazania
Konfigurowanie skryptowanego agenta AI
W tej sekcji wyjaśniono, jak skonfigurować agentów AI ze skryptami i zarządzać nimi na platformie Webex AI Agent Studio, aby zapewnić dokładne odpowiedzi na zapytania użytkowników i wydajne wykonywanie zautomatyzowanych zadań.
Skryptowy agent AI do wykonywania zadań
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie agenta AI ze skryptami do wykonywania działań
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI utwórz nowego agenta AI od podstaw. Możesz również szybko utworzyć agenta AI, wybierając wstępnie zdefiniowany szablon. Przefiltruj typ agenta AI do |
| 4 |
Kliknij Rozpocznij od zera , a następnie Dalej . |
| 5 |
W sekcji Jaki typ agenta budujesz? kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja Twojego agenta? kliknij przycisk Wykonaj akcje. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania został pomyślnie utworzony i jest teraz dostępny w Dashboard . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Twórz encje, dodawaj intencje i definiuj odpowiedzi.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie encjami
Podmioty są budulcem rozmów. Są to istotne elementy, które agent AI wydobywa z wypowiedzi użytkowników. Jednostki reprezentują określone informacje, takie jak nazwy produktów, daty, ilości lub inne znaczące grupy słów. Skutecznie identyfikując i wyodrębniając podmioty, agent AI może lepiej zrozumieć intencje użytkowników i zapewnić dokładniejsze i trafniejsze odpowiedzi.
Typy encji
Webex AI Agent Studio oferuje 11 wstępnie utworzonych typów encji do przechwytywania różnych typów danych użytkownika. Można również utworzyć dowolną z następujących encji niestandardowych.
Encje niestandardowe
Encje te są konfigurowalne i umożliwiają programistom przechwytywanie informacji specyficznych dla przypadku użycia.
-
Lista niestandardowa — zdefiniuj listy oczekiwanych ciągów w celu przechwytywania określonych punktów danych nieobjętych wstępnie utworzonymi encjami. Do każdego ciągu można dodać wiele synonimów. Na przykład niestandardowa encja rozmiaru pizzy.
-
Wyrażenie regularne — użyj wyrażeń regularnych do identyfikowania określonych wzorców i wyodrębniania odpowiednich danych. Na przykład liczba regularna numeru telefonu, jak w
123-123-8789 -
Cyfry — rejestruj wejścia numeryczne o stałej długości z dużą dokładnością, szczególnie w przypadku interakcji głosowych. Używamy tego jako alternatywy dla typów encji niestandardowych i wyrażeń regularnych w interakcjach niegłosowych. Na przykład zdefiniuj długość pięć, aby wykryć pięciocyfrowy numer konta.
-
Alfanumeryczny — przechwytuje kombinacje liter i cyfr, zapewniając dokładne rozpoznawanie zarówno głosowych, jak i niegłosowych danych wejściowych.
-
Dowolny formularz — przechwytuj elastyczne punkty danych, które są trudne do zdefiniowania lub zweryfikowania.
-
Mapa lokalizacji (WhatsApp) – wyodrębnia dane o lokalizacji udostępnione przez Ciebie na kanale WhatsApp.
Encje systemowe
| Nazwa encji | Opis | Przykładowe dane wejściowe | Przykładowe dane wyjściowe |
|---|---|---|---|
| Data | Analizuje daty w języku naturalnym do standardowego formatu daty | "Lipiec przyszłego roku" | 01/07/2020 |
| Godzina | Analizuje czas w języku naturalnym do standardowego formatu godziny | 5 wieczorem | 17:00 |
| Wykrywa adresy e-mail | Napisz do mnie na info@cisco.com | info@cisco.com | |
| Numer telefonu | Wykrywa wspólny numer telefonu | Zadzwoń do mnie na 9876543210 | 9876543210 |
| Jednostki monetarne | Analizuje walutę i kwotę | Chcę 20$ | 20$ |
| Porządkowych | Wykrywa liczbę porządkową | Czwarta na dziesięć osób | 4. |
| Kardynał | Wykrywa liczbę kardynalną | Czwarta na dziesięć osób | 10 |
| Geolokalizacja | Wykrywa lokalizacje geograficzne (miasta, kraje itp.) | Poszedłem popływać w Tamizie w Londynie w Wielkiej Brytanii | Londyn, Wielka Brytania |
| Nazwiska osób | Wykrywa nazwy pospolite | Bill Gates z firmy Microsoft | Bill Gates |
| Ilość | Identyfikuje pomiary, według wagi lub odległości | Jesteśmy 5 km od Paryża | 5km |
| Czas trwania | Identyfikuje przedziały czasu | 1 tydzień urlopu | 1 tydzień |
Utworzone encje można edytować na karcie encji. Połączenie encji z intencją powoduje dodanie adnotacji do wypowiedzi wykrytych podczas ich dodawania.
Role encji
Role encji są kluczowe, gdy trzeba zebrać tę samą encję wiele razy w ramach jednego zamiaru. Przypisując różne role do tej samej encji, możesz pomóc agentowi AI w dokładniejszym zrozumieniu i przetwarzaniu danych wejściowych użytkownika.
Na przykład, aby zarezerwować lot z przerwą w podróży, można utworzyć jednostkę Port lotniczy z trzema rolami: początkiem, miejscem docelowym i przesiadką. Przypisując wypowiedzi szkoleniowe z tymi rolami, agent AI może nauczyć się oczekiwanych wzorców i bezproblemowo obsługiwać złożone prośby o rezerwację.
Tylko Mindmeld (encje niestandardowe i systemowe) i Rasa (tylko encje niestandardowe) obsługują role encji. Aby włączyć role encji, administratorzy muszą zaznaczyć pole wyboru Role encji w ustawieniach zaawansowanych okna dialogowego Selektor aparatu NLU.
Administratorzy nie mogą przełączyć się z RASA lub Mindmeld do Swiftmatch, gdy role encji są używane. Usuń role z intencji, aby wyłączyć role encji z zaawansowanych ustawień aparatu NLU. Możesz utworzyć encję z rolami encji.
Tworzenie encji z rolami encji
Zanim rozpoczniesz
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia kliknij kartę Encje . |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz encję. |
| 6 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 7 |
Włącz przełącznik Automatyczne sugerowanie wartości gniazda na autouzupełnianie i podawaj alternatywne sugestie dla tej encji podczas rozmowy. Pole Role jest widoczne podczas tworzenia encji niestandardowej tylko wtedy, gdy włączono role encji w sekcji Ustawienia zaawansowane okna Zmień aparat uczenia dla aparatów RASA i Mindmeld NLU. |
| 8 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje .
|
Następne czynności
Po utworzeniu encji można połączyć role z encją.
Łączenie ról z encją
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. |
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Do encji można przypisać role w celu dwukrotnego zebrania tej samej encji dla intencji. |
Zarządzanie intencjami
Intencja to podstawowy składnik platformy Webex AI Agent Studio, który umożliwia agentowi AI skuteczne zrozumienie danych wejściowych i reagowanie na nie. Reprezentuje konkretne zadanie lub działanie, które chcesz wykonać podczas rozmowy. Można zdefiniować wszystkie intencje odpowiadające zadaniom, które mają zostać wykonane. Dokładność klasyfikacji intencji bezpośrednio wpływa na zdolność agenta AI do udzielania odpowiednich i pomocnych odpowiedzi. Klasyfikacja intencji to proces identyfikacji intencji na podstawie danych wejściowych, umożliwiający agentowi AI reagowanie w znaczący i kontekstowy sposób.
Intencje systemowe
- Domyślna intencja rezerwowa — możliwości agenta AI są z natury ograniczone przez intencje, które mają rozpoznawać i reagować na nie. Chociaż przedsiębiorstwo nie jest w stanie przewidzieć każdego możliwego pytania, które możesz zadać, domyślny zamiar awaryjny może pomóc w prowadzeniu rozmów.
Implementując domyślny rezerwowy zamiar, programiści agentów AI mogą zapewnić, że agent AI prawidłowo obsługuje nieoczekiwane lub wykraczające poza zakres zapytania, przekierowując rozmowę z powrotem do znanych intencji.
Programiści agentów AI nie muszą dodawać konkretnych wypowiedzi do intencji rezerwowej. Agenta można przeszkolić, aby automatycznie wyzwalał rezerwowy zamiar, gdy napotka znane pytania poza zakresem, które w przeciwnym razie mogłyby zostać nieprawidłowo sklasyfikowane w innych zamiarach.
Na przykład w bankowym agencie AI klienci mogą próbować zapytać o pożyczki. Jeśli agent AI nie jest skonfigurowany do obsługi zapytań związanych z pożyczką, te zapytania można włączyć jako frazy szkoleniowe w ramach domyślnego zamiaru rezerwowego. Gdy klient o pożyczki w dowolnym momencie rozmowy, agent AI rozpoznaje zapytanie jako wykraczające poza zdefiniowane intencje i uruchamia odpowiedź rezerwową. Zapewnia to bardziej odpowiednią reakcję.
Intencja awaryjna:- Nie powinien mieć żadnych slotów z nim związanych.
- Musi użyć domyślnego klucza szablonu rezerwowego dla swojej odpowiedzi.
- Pomoc — ta intencja ma na celu odpowiadanie na zapytania klientów dotyczące możliwości agenta AI. Kiedy klienci nie są pewni, co mogą osiągnąć lub napotykają trudności podczas rozmowy, często szukają pomocy, prosząc o
pomoc.Domyślnie odpowiedź na intencję pomocy jest mapowana na
klucz szablonu wiadomościPomocy. Jednak programiści agentów AI mogą dostosować odpowiedź lub zmienić powiązany klucz szablonu, aby zapewnić bardziej dostosowane i pouczające wskazówki.Zaleca się przekazanie możliwości agenta AI na wysokim poziomie, zapewniając klientom jasne zrozumienie, co mogą zrobić dalej.
- Porozmawiaj z agentem — ten zamiar umożliwia klientom zwrócenie się o pomoc do agenta na dowolnym etapie interakcji z agentem AI. Po wywołaniu tego zamiaru system automatycznie inicjuje transfer do czynnika ludzkiego. Domyślnym szablonem odpowiedzi dla tego zamiaru jest
przekazanieagenta. Chociaż nie ma ograniczeń interfejsu użytkownika dotyczących zmiany klucza szablonu odpowiedzi, zmiana go nie wpłynie na wynik przekazania przez człowieka.
Intencje small talk
Wszyscy nowo utworzeni agenci AI zawierają cztery predefiniowane intencje small talk, aby obsługiwać typowe powitania klientów, wyrazy wdzięczności, negatywne opinie i pożegnania:
- Pozdrowienia
- Dziękuję
- Agent AI nie był pomocny
- Do widzenia
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji z rolami encji.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym wybierz agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane treningu kliknij przycisk Utwórz intencję . |
| 5 |
W oknie Tworzenie intencji określ następujące informacje: |
| 6 |
Zaznacz pole wyboru Wymagane , jeśli encja jest obowiązkowa. |
| 7 |
Wprowadź liczbę ponownych prób dozwoloną dla tego gniazda. Domyślnie jest to liczba trzy. |
| 8 |
Wybierz klucz szablonu z listy rozwijanej. |
| 9 |
W sekcji Odpowiedź wprowadź klucz ostatecznego szablonu odpowiedzi, który ma być zwracany użytkownikom po zakończeniu intencji. |
| 10 |
Włącz przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu , aby zresetować wartości gniazd zebrane w rozmowie po zakończeniu intencji. Jeśli ten przełącznik ma stan wyłączony, gniazdo zachowuje stare wartości i wyświetla tę samą odpowiedź.
|
| 11 |
Włącz przełącznik Aktualizuj wartości gniazda, aby zaktualizować wartość gniazda podczas rozmowy z konsumentem. Agent AI bierze pod uwagę ostatnią wartość wypełnioną w gnieździe do przetworzenia danych. Po włączeniu tej funkcji system aktualizuje wartości wypełnionych gniazd za każdym razem, gdy klienci podają nowe informacje dotyczące tego samego typu gniazda.
|
| 12 |
Włącz przełącznik Podaj sugestie dotyczące gniazd , aby podać sugestie dotyczące wypełnienia gniazda i alternatywnych wartości gniazd w ostatecznej odpowiedzi, na podstawie danych wejściowych użytkownika. |
| 13 |
Włącz przełącznik Zakończ rozmowę , aby zamknąć sesję po tej intencji. Webex Connect i przepływy głosowe mogą wykorzystać to do zamknięcia rozmowy z konsumentami.
|
| 14 |
Kliknij przycisk Zapisz. Kliknij opcję Trenuj w prawym górnym rogu karty Szkolenie , aby odzwierciedlić wszelkie zmiany wprowadzone w intencjach i encjach.
Aby wyszkolić silniki Rasa lub Mindmeld NLU, potrzebujesz co najmniej dwóch wypowiedzi szkoleniowych na intencję. Ponadto każde gniazdo musi mieć co najmniej dwie adnotacje. Jeśli nie spełnisz tych wymagań, system wyłączy przycisk Pociąg . Obok osoby, której dotyczy problem, zostanie wyświetlona ikona ostrzeżenia, aby wskazać problem. Jednak domyślny rezerwowy zamiar jest zwolniony z tych wymagań. |
Następne czynności
Po utworzeniu intencji do jego realizacji wymagane są pewne informacje. Powiązane podmioty dyktują, w jaki sposób uzyskujemy te informacje z wypowiedzi użytkowników. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączenie encji z zamiarem.
Łączenie encji z zamiarem
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz encje i łączysz je przed dodaniem wypowiedzi. Spowoduje to automatyczne dodawanie adnotacji do encji podczas dodawania wypowiedzi.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Kliknij pozycję Szkolenie w lewym okienku. |
| 4 |
Na stronie Dane szkolenia wybierz zamiar połączenia encji i ról encji. Domyślnie wyświetlana jest karta Intencja .
|
| 5 |
W sekcji Sloty kliknij encję Połącz. Połączone encje zostaną wyświetlone w sekcji Sloty.
|
| 6 |
Wybierz rolę encji dla nazwy encji. |
| 7 |
Kliknij przycisk Zapisz. Gdy encja jest oznaczona jako wymagana, dostępne są dodatkowe opcje konfiguracji. Możesz określić maksymalną liczbę przypadków, w których agent AI może zażądać brakującej jednostki przed eskalacją lub udzieleniem odpowiedzi rezerwowej. Można zdefiniować klucz szablonu, który ma być wywoływany, jeśli wymagana encja nie zostanie dostarczona w określonej liczbie ponownych prób.
Gdy agent AI zidentyfikuje zamiar i zbierze wszystkie niezbędne dane (gniazda), odpowie przy użyciu komunikatu skojarzonego z ostatecznym kluczem szablonu skonfigurowanym dla tego zamiaru. Aby rozpocząć nową rozmowę lub obsłużyć kolejne zamiary bez przenoszenia poprzednich danych, należy włączyć przełącznik Resetuj gniazda po zakończeniu . To ustawienie usuwa wszystkie rozpoznane encje z historii konwersacji, zapewniając nowy początek każdej nowej interakcji. |
Generowanie danych treningowych
Aby agent AI działał z rozsądną dokładnością, ręcznie dodaj dane treningowe do jego intencji. Dane treningowe składają się z różnych sposobów wywoływania tego samego zamiaru. Możesz dodać co najmniej 15-20 wariantów dla każdego zamiaru, aby poprawić jego dokładność. Ręczne tworzenie tego korpusu treningowego może być żmudne i czasochłonne. Możesz dodać tylko kilka wariantów lub dodać tylko słowa kluczowe jako warianty zamiast znaczących zdań. Możesz tego uniknąć, generując dane treningowe w celu uzupełnienia istniejących.
Aby wygenerować dane treningowe, wykonaj następujące kroki:
- Wprowadź nazwę intencji i przykładową wypowiedź.
- Kliknij Generuj.
- Podaj krótki opis zamiaru kierowania sztuczną inteligencją.
- Określ żądaną liczbę wariantów i poziom kreatywności dla sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Generowanie wielu wariantów jednocześnie może mieć wpływ na jakość. Zalecamy maksymalnie 20 wariantów na generację.
- Niższe ustawienie kreatywności może prowadzić do mniej zróżnicowanych wariantów.
- Proces generowania może potrwać kilka sekund, w zależności od liczby żądanych wariantów.
- Ikona błyskawicy odróżnia warianty generowane przez sztuczną inteligencję od danych treningowych zdefiniowanych przez użytkownika.
Oznaczanie wygenerowanych wariantów
Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji, programiści mogą oznaczać wyniki wygenerowane przez sztuczną inteligencję do przeglądu. Pozwala to na identyfikację i zapobieganie wszelkim szkodliwym lub stronniczym treściom. Aby oznaczyć dane wyjściowe wygenerowane przez sztuczną inteligencję:
- Znajdź opcję oznaczania: Opcja oznaczania jest dostępna dla każdej wygenerowanej wypowiedzi.
- Przekaż opinię: podczas oznaczania danych wyjściowych programiści mogą dodawać komentarze i określać powód zgłaszania.
Ta funkcja jest początkowo dostępna z miesięcznym limitem użycia wynoszącym 500 operacji generowania. Aby sprostać rosnącym potrzebom, deweloperzy mogą skontaktować się z właścicielami swoich kont, aby poprosić o zwiększenie tego limitu.
Tworzenie wielojęzycznej intencji i encji
Dane treningowe można tworzyć w wielu językach. Dla każdego języka skonfigurowanego dla agenta AI zdefiniuj wypowiedzi, które odzwierciedlają pożądane interakcje. Chociaż sloty pozostają spójne we wszystkich językach, klucze szablonu jednoznacznie identyfikują odpowiedzi w każdym języku.
Nie wszystkie języki obsługują wszystkie typy encji. Aby uzyskać więcej informacji na temat listy typów encji obsługiwanych przez każdy język, zobacz tabelę Języki i obsługiwane encje w tabeli Obsługiwane języki dla agentów AI skryptów.
Zarządzanie odpowiedziami
Odpowiedzi to komunikaty, które agent AI wysyła do klientów w odpowiedzi na ich zapytania lub zamiary. Można utworzyć odpowiedzi zawierające następujące elementy:
- Tekst — zwykłe wiadomości tekstowe do bezpośredniej komunikacji.
- Kod — osadzony kod dynamicznej zawartości lub działań.
- Multimedia — obrazy, elementy audio lub wideo zwiększające komfort użytkowania.
Odpowiedzi składają się z dwóch głównych elementów:
- Szablony — wstępnie zdefiniowane struktury odpowiedzi, które są mapowane na określone intencje.
- Przepływy pracy — logika określająca szablon do użycia na podstawie zidentyfikowanego zamiaru.
Wstępnie skonfiguruj szablony dla opcji Przekazanie agenta, Pomoc, Rezerwa i Zapraszamy. Wiadomość odpowiedzi można zmienić za pomocą odpowiednich szablonów.
Typy odpowiedzi
W sekcji Projektant odpowiedzi omówiono sposób konfigurowania różnych typów odpowiedzi.
Za pomocą karty Przepływy pracy można obsługiwać odpowiedzi asynchroniczne podczas wywoływania API zewnętrznego, które odpowiadają asynchronicznie. Koduj przepływy pracy w języku Python.Code the workflows in Python.
Substytucja zmiennych
Podstawianie zmiennych umożliwia używanie zmiennych dynamicznych jako części szablonów odpowiedzi. Możesz użyć wszystkich standardowych zmiennych (lub jednostek) w sesji, a także tych, które programista AI Agent może ustawić w obiekcie o dowolnym kształcie, takim jak pole magazynu danych, w szablonach odpowiedzi za pośrednictwem tej funkcji. Reprezentuj zmienne za pomocą składni: ${variable_name}. Na przykład użycie wartości encji o nazwie apptdate uses ${entities.apptdate} lub ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.
Możesz personalizować odpowiedzi za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od konsumentów w trakcie rozmowy. Funkcja autouzupełniania wyświetla składnię zmiennych w obszarze tekstowym po rozpoczęciu wpisywania ${. Wybranie wymaganej sugestii powoduje automatyczne wypełnienie obszaru zmienną i wyróżnienie tej zmiennej.
Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu projektanta odpowiedzi
Projektant odpowiedzi oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs do tworzenia odpowiedzi bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat kodowania. Dostępne są dwa typy odpowiedzi:
- Odpowiedzi warunkowe: W przypadku osób niebędących programistami ta opcja umożliwia łatwe konstruowanie odpowiedzi, które agent AI dostarcza klientom.
- Fragmenty kodu: Dla programistów używających języka Python ta opcja zapewnia elastyczność konfigurowania odpowiedzi przy użyciu kodu.
Projektant odpowiedzi został zaprojektowany tak, aby zapewnić, że środowisko użytkownika obsługuje określony kanał, z którym agent AI wchodzi w interakcję.
Szablony odpowiedzi
- Tekst — są to proste odpowiedzi tekstowe. Aby zwiększyć wygodę użytkownika, projektant odpowiedzi umożliwia tworzenie wielu pól tekstowych w ramach jednej odpowiedzi, co umożliwia dzielenie długich wiadomości na łatwiejsze w zarządzaniu sekcje. Każde pole tekstowe może zawierać różne opcje odpowiedzi. Podczas rozmowy system losowo wybiera jedną z tych opcji i wyświetla ją użytkownikowi, zapewniając dynamiczną i angażującą interakcję.
Aby zachować dynamiczne i atrakcyjne środowisko użytkownika, możesz dodać wiele opcji odpowiedzi do szablonów. Po aktywowaniu szablonu z wieloma opcjami system losowo wybiera jedną z nich i wyświetla ją użytkownikowi. Możesz włączyć tę funkcję, klikając przycisk +Dodaj wariant znajdujący się u dołu odpowiedzi.
Podczas zapisywania odpowiedzi może zostać wyświetlone ostrzeżenie wskazujące liczbę błędów wymagających korekty. System podświetli pola z błędami na czerwono. Za pomocą strzałek nawigacyjnych można łatwo zlokalizować i naprawić te błędy w dowolnym formacie kanału lub odpowiedzi. W przypadku pojedynczej karty odpowiednia kropka zmienia kolor na czerwony, aby zasygnalizować błąd. W przypadku list i karuzel z wieloma kartami nawigacja po kropkach umożliwia poruszanie się po kartach z błędami.
- Szybka odpowiedź — odpowiedzi tekstowe można sparować z przyciskami, które mogą być linkami tekstowymi lub URL. Przyciski tekstowe wymagają tytułu i ładunku. Po ich kliknięciu system wysyła je do agenta AI. Przyciski adresu URL przekierowują użytkowników do określonej strony internetowej.
Gdy zapytanie jest niejednoznaczne, częściowe dopasowanie umożliwia agentowi AI zasugerowanie odpowiednich artykułów lub intencji jako opcji. Ta funkcja jest dostępna dla interakcji internetowych i Facebooka.
Dodawanie adresu URL szybkich odpowiedzi
Przyciski szybkiej odpowiedzi URL przekierowują użytkowników do Twojej witryny w celu uzyskania dalszych informacji lub działań. Kliknięcie tych przycisków szybkiej odpowiedzi powoduje otwarcie określonego adresu URL w nowej karcie w tym samym oknie przeglądarki. System nie wysyła żadnych danych z powrotem do agenta AI.
Aby dodać adres URL szybkiej odpowiedzi w odpowiedzi warunkowej lub stałej:
- Wybierz klucz artykułu lub szablonu, dla którego chcesz skonfigurować szybką odpowiedź adresu URL.
- Kliknij +Dodaj szybką odpowiedź. Zostanie wyświetlone okno podręczne typu Przycisk .
- Wybierz typ przycisku jako adres URL w kanale internetowym.
- Określ tytuł przycisku i adres URL, do którego chcesz przekierować konsumenta po jego kliknięciu.
- Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź adresu URL.
Możesz również skonfigurować przyciski typów adresów URL za pomocą dynamicznego typu odpowiedzi, używając fragmentów kodu Pythona. System obsługuje te przyciski w sekcjach podglądu i podglądu, które można udostępniać. Jednak widżet czatu na żywo IMchat i inne kanały innych firm obecnie ich nie obsługują.
- Karuzela — odpowiedzi z elementami rozszerzonymi mogą obejmować pojedynczą kartę lub wiele kart ułożonych w formacie karuzelowym. Każda karta wymaga tytułu i może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski.
W szablonie Karuzela można skonfigurować przyciski szybkiej odpowiedzi z linkami tekstowymi lub URL. Kliknięcie przycisku adresu URL przekierowuje użytkownika do określonej witryny. Kliknięcie tekstowego przycisku szybkiej odpowiedzi wysyła skonfigurowany ładunek do bota, wyzwalając odpowiednią odpowiedź.
- Obraz — szablon multimedialny, w którym można konfigurować obrazy, podając adresy URL.
- Wideo – renderuje filmy w podglądzie na podstawie skonfigurowanego adresu URL filmu.
- Kod — używany do pisania kodu w języku Python na potrzeby wywoływania interfejsów API lub wykonywania innej logiki.
Odpowiedzi uwzględniające kanał
Obsługujemy tylko niektóre szablony dla każdego kanału. Na przykład w SMS obsługujemy tylko tekst, kod (który ostatecznie odpowiada tekstem) i szablony szybkich odpowiedzi. Nie obsługujemy szablonów multimediów ani karuzeli dla SMS i innych kanałów, które ich nie obsługują.
Oprócz tekstu udostępniamy szablon szybkiej odpowiedzi dla tych kanałów, niezależnie od tego, czy obsługuje go kanał źródłowy (np. WhatsApp). Platforma automatycznie konwertuje wszystkie skonfigurowane szybkie odpowiedzi na opcje tekstu numerowanego na kanałach, które nie obsługują szybkich odpowiedzi.
Szablony specyficzne dla kanału
Fragmenty kodu
Odpowiedzi warunkowe, z ich rozbudowanymi funkcjami i różnorodnymi szablonami, mogą skutecznie zaspokoić potrzeby agentów AI. W przypadku złożonych przypadków użycia lub dla programistów, którzy preferują kodowanie, dostępny jest typ odpowiedzi fragmentu kodu.
Fragmenty kodu umożliwiają konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu kodu w języku Python.Code Snippets allow you to configure responses using Python code. Takie podejście umożliwia tworzenie wszystkich typów odpowiedzi, w tym szybkich odpowiedzi, tekstu, karuzeli, obrazów, dźwięku, wideo i plików, w szablonie odpowiedzi lub artykule.
Za pomocą kodu funkcji zdefiniowanego w szablonie urywka kodu można ustawić zmienne, których można następnie używać w innych szablonach. Ważne jest, aby pamiętać, że kod funkcji nie może bezpośrednio zwracać odpowiedzi, gdy jest używany w odpowiedziach warunkowych.
Sprawdzanie poprawności fragmentu kodu — platforma sprawdza tylko błędy składniowe w konfigurowanym fragmencie kodu. Jednak wszelkie błędy w samej treści odpowiedzi mogą powodować problemy dla użytkowników wchodzących w interakcję z botem na skonfigurowanym kanale. Edytor umożliwia dodanie odpowiedzi "selektor czasu" dla kanału internetowego, ale może to spowodować błędy, jeśli zapytanie go wyzwoli.
Jeśli nie skonfigurujesz unikatowej odpowiedzi dla różnych kanałów, system użyje odpowiedzi internetowej jako domyślnej. Lista szablonów obsługiwanych na kanale internetowym:
- Tekst — prosta wiadomość tekstowa, która może mieć wiele wariantów. System wyświetli skonfigurowany komunikat na podstawie zapytania.
- Szybka odpowiedź — szablon zawierający tekst i klikalne przyciski.
- Karuzela — kolekcja kart, z których każda ma tytuł, adres URL obrazu i opis.
- Obraz — szablon służący do konfigurowania obrazów przez podawanie adresów URL.
- Wideo – szablon służący do konfigurowania wideo przez podanie adresu URL filmu. Możesz odtworzyć wideo, klikając lub dotykając obrazu.
- Plik — szablon służący do konfigurowania pliku pdf przez podanie adresu URL umożliwiającego dostęp do pliku.
- Audio — szablon służący do konfigurowania pliku audio przez podanie adresu URL pliku audio. Pokazuje również czas trwania wiadomości audio na wyjściu.
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do agenta AI ze skryptemAdd a language to a scripted AI Agent
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język i kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana języka domyślnego może wpłynąć na sposób działania agenta AI, w tym na jego artykuły, kurację, testowanie i podgląd. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Skryptowy agent AI do odpowiadania na pytania
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
- Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
- Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
- Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Ta sekcja zawiera następujące ustawienia konfiguracji:
Tworzenie skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI kliknij pozycję Rozpocznij od zera. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako skryptowy. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 5 |
W sekcji Jakiego typu agenta tworzysz kliknij opcję Skrypty. |
| 6 |
W sekcji Jaka jest główna funkcja agenta kliknij Odpowiedz na pytania. |
| 7 |
Kliknij przycisk Dalej. |
| 8 |
Na stronie Definiowanie agenta określ następujące informacje: |
| 9 |
Kliknij opcję Utwórz. System pomyślnie tworzy skryptowego agenta AI do odpowiadania na pytania i jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym .
W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie wstępnie utworzonego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj artykuły do agenta AI.
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz skryptowanego agenta AI do odpowiadania na pytania.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 4 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Zarządzanie artykułami
Artykuły są ważną częścią skryptowanych agentów AI. Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. Każdy artykuł ma pytanie domyślne, które go identyfikuje. Wszystkie artykuły razem tworzą bazę wiedzy lub korpus agenta AI. Kiedy tworzysz zapytanie, system sprawdza swoją bazę wiedzy i odpowiada najlepiej, jak znajdzie.
Silniki Rasa i Mindmeld NLU wymagają co najmniej dwóch wariantów szkoleniowych (wypowiedzi), aby artykuł był częścią modelu wyszkolonego korpusu. Jeśli artykuł ma mniej niż dwie odmiany i jeśli wybierzesz silnik NLU Rasa lub Mindmeld, przyciski Pociągnij i Zapisz oraz Trenuj nie są dostępne do odpowiadania na pytania. Po umieszczeniu wskaźnika myszy na tych niedostępnych przyciskach system wyświetli komunikat z prośbą o rozwiązanie problemów przed rozpoczęciem treningu. Ponadto system wyświetla ikonę ostrzeżenia odpowiadającą artykułowi z problemami. Możesz rozwiązać problemy, dodając więcej niż dwa warianty artykułu. Przyciski Pociąg oraz Zapisz i Trenuj stają się dostępne po rozwiązaniu problemów. Posiadanie dwóch wariantów nie ma zastosowania do artykułów domyślnych - wiadomości częściowego dopasowania, wiadomości rezerwowej i wiadomości powitalnej.
Możesz klasyfikować artykuły do wybranych kategorii, a wszystkie artykuły bez kategorii pozostają sklasyfikowane jako nieprzypisane. Po utworzeniu agenta AI dostępne są cztery artykuły domyślne:
- Wiadomość powitalna — zawiera pierwszą wiadomość za każdym razem, gdy rozpoczyna się rozmowa między klientem a agentem AI.
- Komunikat rezerwowy — agent AI wyświetla ten komunikat, gdy agent nie jest w stanie zrozumieć Twojego pytania.
- Dopasowanie częściowe — gdy agent AI rozpozna wiele artykułów z niewielką różnicą w wynikach (ustawioną w ustawieniach przekazywania i wnioskowania ), wyświetla ten komunikat dopasowania wraz z dopasowanymi artykułami jako opcjami. Możesz również skonfigurować wyświetlanie odpowiedzi tekstowej wraz z tymi opcjami.
- Co możesz zrobić?— Możesz skonfigurować możliwości agenta AI. Agent AI wyświetla ten komunikat za każdym razem, gdy użytkownicy końcowi kwestionują możliwości agenta AI.
Oprócz tego system dodaje domyślny artykuł Rozmowa do agenta , jeśli włączono przekazywanie agenta w ustawieniach przekazywania i wnioskowania .
Wszyscy nowi agenci AI mają również cztery artykuły Smalltalk , które obsługują wypowiedzi użytkowników dla:
- Pozdrowienia
- Dziękuję!
- Agent AI nie był pomocny.
-
Do widzenia
Te artykuły i odpowiedzi są domyślnie dostępne w bazie wiedzy agenta AI podczas tworzenia nowego agenta AI. Można je również modyfikować lub usuwać.
Dodawanie artykułów za pomocą interfejsu użytkownika i domyślnej odpowiedzi
Artykuł jest kombinacją pytania, jego odmian i odpowiedzi na to pytanie. System porównuje każde zapytanie z tymi artykułami (baza wiedzy) i wyświetla odpowiedź z najwyższym poziomem ufności dla użytkownika jako odpowiedź agenta AI. Aby dodać artykuły:
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij Utwórz nowy artykuł. |
| 4 |
Dodaj warianty domyślne. |
| 5 |
Wybierz dowolną z tych domyślnych odpowiedzi dla artykułu. Możliwe wartości:
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie odpowiedzi przy użyciu Projektanta odpowiedzi. |
| 6 |
Kliknij Zapisz i trenuj. |
Import z katalogów
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z katalogów. |
| 5 |
Wybierz kategorie artykułów, które chcesz dodać do agenta. |
| 6 |
Kliknij Koniec. |
Wyodrębnianie często zadawanych pytań z łącza
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę wielokropka. |
| 4 |
Kliknij Wyodrębnij często zadawane pytania z linku. |
| 5 |
Podaj adres URL, pod którym znajdują się często zadawane pytania, i kliknij przycisk Wyodrębnij. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Importowanie z pliku
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do Ustawienia>Artykuły i kliknij ikonę wielokropka |
| 4 |
Kliknij opcję Importuj z pliku i wybierz CSV aby zaimportować artykuły z pliku CSV. Jeśli importujesz artykuły z pliku w formacie JSON, wybierz JSON. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj i wybierz plik zawierający wszystkie artykuły. Kliknij przycisk Pobierz przykład , aby wyświetlić format określania artykułów. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj. |
Dodawanie niestandardowych synonimów
Wiele przypadków użycia agentów AI zwykle obejmuje słowa i wyrażenia, które mogą nie być standardowym angielskim lub są specyficzne dla kontekstu biznesowego. Na przykład chcesz, aby agent AI rozpoznawał aplikację na Androida, aplikację na iOS i tak dalej. Agent AI musi uwzględnić te terminy i ich odmiany w wypowiedziach szkoleniowych dla wszystkich powiązanych artykułów, co prowadzi do zbędnego wprowadzania danych.
Aby rozwiązać ten problem nadmiarowości, możesz użyć niestandardowych synonimów w skrypcyjnym agencie AI do odpowiadania na pytania. Synonimy każdego słowa głównego są automatycznie zastępowane słowem głównym w czasie wykonywania przez platformę.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI. |
| 3 |
Przejdź do i kliknij ikonę elipsy. |
| 4 |
Kliknij opcję Synonimy niestandardowe. |
| 5 |
Kliknij przycisk Nowy wyraz główny. |
| 6 |
Skonfiguruj wartość słowa głównego i jego synonimy, a następnie kliknij przycisk Zapisz. |
| 7 |
Ponownie przeszkol agenta AI po dodaniu synonimów. Można również wyeksportować synonimy (w formacie pliku .CSV) do folderu lokalnego i zaimportować plik z powrotem na platformę. |
Konfigurowanie ustawień zarządzania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia. |
Następne czynności
Dodaj języki do skryptowanego agenta AI.
Dodawanie języka do agenta AI ze skryptemAdd a language to a scripted AI Agent
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj języki , aby dodać nowe języki i wybierz języki z listy rozwijanej. |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać język. |
| 4 |
Włącz przełącznik w obszarze Akcja , aby włączyć język. |
| 5 |
Po dodaniu języka możesz ustawić go jako domyślny. Najedź kursorem na język i kliknij Ustaw jako domyślny. Nie można usunąć ani wyłączyć języka domyślnego. Ponadto zmiana języka domyślnego może wpłynąć na sposób działania agenta AI, w tym na jego artykuły, kurację, testowanie i podgląd. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
Konfigurowanie ustawień przekazywania
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Przejdź do i skonfiguruj następujące szczegóły: |
| 2 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zapisać ustawienia przekazania. |
Następne czynności
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Widżet podglądu z możliwością udostępniania
Widżet podglądu z możliwością udostępniania umożliwia udostępnianie agenta AI interesariuszom i konsumentom bez tworzenia niestandardowego interfejsu użytkownika. Domyślnie skopiowany link podglądu renderuje agenta AI z obudową telefonu. Możesz szybko dostosować, zmieniając niektóre parametry w łączu podglądu. Są to dwa główne dostosowania:
- Kolor widżetu — poprzez dodanie parametru
brandColordo łącza. Możesz zdefiniować proste kolory za pomocą nazw kolorów lub użyć szesnastkowego kodu kolorów. -
Obudowa telefonu — poprzez zmianę wartości parametru
phoneCasingw łączu. Domyślnie ta wartość mawartość true, ale można ją wyłączyć, ustawiając wartość false.Przykładowy link podglądu z następującymi parametrami:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA.
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Szkolenie
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania botów jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwany artykuł | Określ artykuł, który ma być wyświetlany w odpowiedzi na konkretną wiadomość użytkownika. Aby pomóc Ci znaleźć najbardziej odpowiedni artykuł, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wpisywania system sugeruje dopasowanie artykułów na podstawie wprowadzonego do tej pory tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane artykuły tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. Ta opcja jest dostępna tylko dla skryptowanych agentów AI do wykonywania działań. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Sesji
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w skryptowanym agencie AI umożliwiające udzielanie odpowiedzi na pytania
Widok Szczegóły sesji w skryptowym agencie AI służącym do odpowiadania na pytania zapewnia kompleksowy podział konkretnej interakcji między użytkownikiem a agentem AI.
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Karta Informacje o transakcji:
- Zawiera listę artykułów zidentyfikowanych jako istotne dla zapytania, w tym dokładne i częściowe dopasowania.
- Wyświetla podobne wyniki związane z każdym zidentyfikowanym artykułem, wskazując stopień istotności.
- Przedstawia wyniki podstawowych algorytmów używanych do przetwarzania zapytania klienta i identyfikowania odpowiednich artykułów.
- Wyświetla liczbę wyników algorytmu w zależności od ustawień skonfigurowanych na karcie Handover and Inference .
Sekcja Inne informacje w widoku Szczegóły sesji zawiera dodatkowy kontekst i szczegóły dotyczące konkretnej interakcji. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Przetworzone zapytanie — pokazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli określone reguły spowodowały przekazanie agenta.
- Typ odpowiedzi — określa typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, takiej jak fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . Te wartości określają, kiedy uznajemy zapytanie poza zakresem lub kiedy wymaga interwencji agenta.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. System zazwyczaj przechowuje zaawansowane dzienniki przez 180 dni.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Aparat NLU — identyfikuje aparat NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Wyniki progu — wyświetla minimalny wynik progu i częściową różnicę wyniku dopasowania skonfigurowane w ustawieniach Przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki zaawansowane — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Historia
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz artykuły, intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność.
Strona Historia umożliwia:
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, artykułów, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania artykułami z bazy wiedzy:
- Aktywuj artykuły — udostępnij wcześniej nieaktywne artykuły , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj artykuły — Utwórz nową wersję istniejącego artykułu, zachowując oryginał w celach informacyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Pobierz artykuły — wyeksportuj artykuły z bazy wiedzy Knowledge Base jako plik CSV do analizy lub odwoływania się do trybu offline. Ta opcja jest dostępna dla skryptowanego agenta AI tylko do odpowiadania na pytania.
Dzienniki audytu
Sekcja Dzienniki audytu zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników inspekcji:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki inspekcji , aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Artykuły i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika inspekcji. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Kuracja
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
To kryterium ma zastosowanie tylko do skryptowanego agenta AI do wykonywania działań.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli zaprogramujesz zaawansowaną ochronę danych w zapleczu, system udzieli odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Łącze do istniejącego artykułu — aby połączyć sprawę z istniejącym artykułem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany artykuł.
-
Utwórz nowy artykuł — użyj opcji Dodaj do nowego artykułu , aby utworzyć nowy artykuł bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można tworzyć linków do domyślnych artykułów (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, częściowe dopasowanie).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy połączyliśmy go z istniejącym artykułem, utworzyliśmy nowy artykuł/intencję, czy też go zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą dostosować widok analityczny, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali wypowiedzi szkoleniowe 20 + dla każdego zamiaru / artykułu w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie artykuły/intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze artykuły dla agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Integracja agentów AI
W tej sekcji wyjaśniono, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Zintegruj agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi
Po utworzeniu i skonfigurowaniu agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Integrowanie agentów AI z kanałami głosowymi i cyfrowymi.
Zarządzanie raportami agentów AI
W tej sekcji omówiono omówienie raportów agentów AI, typów raportów, tworzenia raportów agentów AI i metod dostarczania raportów.
Opis raportów agentów AI
Funkcja raportów umożliwia generowanie lub planowanie (generowanie okresowe) określonych raportów z dostępnych typów raportów i otrzymywanie ich za pośrednictwem dostępnych metod dostarczania. Raporty te mogą dostarczyć cennych informacji na temat zachowań użytkowników, użycia, zaangażowania, wydajności produktu i tak dalej. Żądane informacje mogą być dostarczane na ich adres e-mail, ścieżkę SFTP lub zasobnik S3. Można wybrać typ raportu ze wstępnie utworzonych opcji i wygenerować go raz natychmiast lub w regularnych odstępach czasu.
Po uzyskaniu dostępu do menu Raporty z lewego okienka nawigacji zostaną wyświetlone następujące karty:
-
Konfiguruj — ta karta zawiera listę wszystkich raportów, które są obecnie aktywne i generowane okresowo. Lista raportów zawiera następujące szczegóły:
- Aktywny — określa, czy użytkownik nadal subskrybuje raport.
- Agent AI — nazwa agenta AI skojarzonego z raportem.
- Typ raportu — wstępnie utworzony typ raportu, który subskrybujesz.
- Częstotliwość — interwał otrzymywania raportu.
- Ostatni wygenerowany raport — ostatni wysłany raport.
- Następna zaplanowana data — następny dzień, w którym raport zostanie wysłany.
-
Historia — na tej karcie są wyświetlane wszystkie raporty, które zostały wysłane do tej pory. Kliknij dowolny raport na tej stronie, aby edytować konfigurację raportów.
Możesz kliknąć ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby pobrać te raporty historyczne.
Raporty na żądanie wyświetlane na karcie Historia są dostępne do pobrania dopiero po zakończeniu generowania raportu.
Tworzenie raportu agenta AICreate an AI agent report
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij pozycję Raporty na pasku nawigacyjnym po lewej stronie. |
| 3 |
Kliknij + Nowy raport. |
| 4 |
Aby utworzyć i skonfigurować raport, należy podać następujące informacje: |
Typy raportów agentów AI
Możesz wybrać z listy wstępnie utworzonych raportów na podstawie wybranego typu agenta AI. W tej sekcji omówiono te typy raportów, arkusze zawarte w każdym raporcie oraz kolumny dostępne w każdym arkuszu.
Typ raportu Agent AI do odpowiadania na pytania
Istnieją trzy różne typy raportów dostępne dla agenta AI do odpowiadania na pytania w aplikacji. Różne typy raportów ułatwiają zrozumienie użycia agenta AI, pytań użytkowników i sposobu reagowania sztucznej inteligencji. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Zachowanie i podsumowanie użyciaW tej sekcji pokazano, jak często agent AI uzyskuje dostęp do artykułów i kategorii. Informacje o podsumowaniu, kategoriach i artykułach można wyświetlić na osobnej karcie raportów:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów/sesji obsłużonych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości | Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całość rozmów przekazana agentowi ludzkiemu. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały przegłosowane przez klientów. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI, które zostały odrzucone przez klientów. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa kategorii | Nazwa kategorii skonfigurowana w agencie AI. |
| Konwersacje w kategorii | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto artykuł należący do tej kategorii. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wykrycia artykułu należącego do tej kategorii. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź z tej kategorii została podważona. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi z tej kategorii. |
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa artykułu | Nazwa artykułu (wariant domyślny) skonfigurowanego w agencie AI. |
| Kategoria artykułu | Kategoria, do której należy ten zamiar. |
| Konwersacje do artykułu | Liczba rozmów lub sesji, w których wykryto ten artykuł. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków, w których ten artykuł został wykryty. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten artykuł została przegłosowana. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten artykuł. |
Wyświetla rozmowę między agentem AI a klientem wraz z wynikiem podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Typ wiadomości | Komunikat agenta AI lub komunikat ludzki. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Intencja wykryta przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinia użytkownika, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego agenta AI. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Artykuł | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Kategoria | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany artykuł 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Punktacja z art. 1 |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Typ raportu Agent AI do wykonywania zadań
Istnieją trzy różne typy raportów dostępne dla agenta AI na potrzeby wykonywania zadania w aplikacji do tworzenia agentów AI. Jako deweloper agentów AI możesz tworzyć różne typy raportów. Pomagają one zrozumieć użycie, zachowanie, zapytania i odpowiedzi agenta AI. Możesz także wyświetlić wiadomości, które zakończyły się jako problemy w kuracji.
Pokazuje podsumowanie rozmów z wyzwalanymi intencjami i kluczami szablonu. Na karcie Podsumowanie są wyświetlane następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa agenta AI | Nazwa agenta AI. |
| Łączna liczba rozmów | Łączna liczba rozmów lub sesji obsługiwanych przez agenta AI. |
| Konwersacje z co najmniej jedną wiadomością użytkownika | Rozmowy lub sesje, w których użytkownicy wprowadzili co najmniej jedno wejście. |
|
Łącznie ludzkie wiadomości |
Komunikaty wysyłane przez użytkowników końcowych do agenta AI. |
| Łączna liczba odpowiedzi agentów AI | Łączna liczba komunikatów wysłanych przez agenta AI do użytkowników końcowych. |
| Suma dopasowań częściowych | Przypadki, w których istniała pewna niejasność co do wiadomości użytkownika, a agent AI zareagował z wieloma intencjami jako opcjami. |
| Rozmowy wysłane do agenta | Całkowita liczba rozmów przekazanych agentowi ludzkiemu |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI głosowana przez użytkowników. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi agentów AI odrzucona przez użytkowników. |
Szczegółowe informacje o zamiarach można też wyświetlić na karcie Intencje w arkuszu kalkulacyjnym:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa zamiaru | Nazwa intencji skonfigurowana w agencie AI. |
| Rozmowy dla intencji | Liczba rozmów lub sesji, w których wywołano ten zamiar. |
| Łącznie wywołania | Liczba przywoływanych intencji tej intencji. |
| Całkowite ukończenie | Liczba razy, gdy wszystkie sloty zostały zebrane i ten zamiar został zrealizowany. |
| Całkowita liczba głosów | Całkowita liczba odpowiedzi na to została przegłosowana dla każdego zamiaru. |
| Suma głosów przeciw. |
Całkowita liczba odpowiedzi na to została odrzucona dla każdego zamiaru. |
Raport zawiera również szczegóły szablonu wysokiego poziomu, takie jak:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Nazwa klucza szablonu | Nazwa szablonu skonfigurowana w agencie AI. |
| Metoda konwersji klucza szablonu | Intencje, w których jest używany ten klucz szablonu. |
| Konwersacje dotyczące klucza szablonu | Liczba przypadków, w których ten klucz szablonu został wysłany jako odpowiedź. |
| Całkowita liczba odpowiedzi | Liczba przypadków wysłania tego klucza szablonu jako odpowiedzi. |
| Całkowita liczba głosów | Ile razy odpowiedź na ten szablon została podważona. |
| Suma głosów przeciw. |
Liczba przypadków odrzucenia odpowiedzi na ten szablon. |
Wyświetla rozmowę klienta z agentem AI wraz z wynikami podobieństwa. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikatowy identyfikator sesji użytkownika. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Typ wiadomości | Wiadomość agenta AI lub wiadomość człowieka. |
| Tekst wiadomości | Treść wiadomości. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości klienta. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik | Wynik dla wykrytego zamiaru. |
| Opinia | Opinie użytkowników, jeśli wiadomość została głosowana w górę lub w dół. |
| Komentarz do opinii |
Komentarze pozostawione przez użytkowników podczas głosowania w dół wiadomości. |
Wyświetla wiadomości, które trafiły do kuracji jako problemy z różnych powodów. Ten raport dotyczy tylko agentów AI ze skryptami. W raporcie można wyświetlić następujące szczegóły:
| Pole | Opis |
|---|---|
| Znacznik czasu | Sygnatura czasowa wiadomości. |
| Session ID (Identyfikator sesji) | Unikalny identyfikator sesji klienta. |
| Identyfikator konsumenta | Unikatowy identyfikator użytkownika końcowego w aplikacji. |
| Ludzkie przesłanie | Treść ludzkiego przesłania. |
| Komunikat agenta AI | Treść wiadomości, którą odpowiedział agent AI. |
| Przyczyna problemu | Powód, dla którego ta wiadomość kończy się kuracją. |
| Klucz szablonu | Identyfikator odpowiedzi odesłanej przez agenta AI. |
| Cel | Intencja wykryta przez agenta AI dla wiadomości użytkownika. |
| Najlepszy wynik meczu | Wynik podobieństwa dla wykrytego zamiaru. |
| Dopasowany zamiar 1 | Zamiar wykryty przez wybrany aparat NLU. |
| Intent 1 wynik |
Wynik dla wykrytego zamiaru. |
Metody dostarczania raportu agenta AI
W dzisiejszym świecie opartym na danych wydajne i bezpieczne dostarczanie raportów agentów AI ma kluczowe znaczenie dla świadomego podejmowania decyzji i doskonałości operacyjnej. Aby sprostać zróżnicowanym potrzebom organizacyjnym, oferujemy wiele trybów dostarczania raportów agentów AI, zapewniając elastyczność, niezawodność i bezpieczeństwo. Opcje dostawy obejmują pocztę e-mail, protokół bezpiecznego przesyłania plików (SFTP) i Amazon S3 Bucket. Każdy tryb został zaprojektowany tak, aby zaspokoić różne wymagania, niezależnie od tego, czy chodzi o wysokie bezpieczeństwo, łatwość dostępu, czy skalowalne rozwiązania pamięci masowej. W tym dokumencie przedstawiono funkcje i zalety każdej metody dostawy, pomagając wybrać najlepszą opcję dla konkretnych potrzeb.
SFTP
|
Pole |
Opis |
|---|---|
| Wypychanie raportów do bezpiecznej lokalizacji zgodnie z harmonogramem |
Włącz tę opcję, aby wypychać raporty do bezpiecznej lokalizacji w zaplanowanym czasie. Włączając to przełączanie, można podać tylko następujące szczegóły. |
| Adres IP | Adres IP systemu. |
| Nazwa użytkownika | Nazwa użytkownika, aby uzyskać dostęp do raportów. |
| Hasło | Hasło umożliwiające dostęp do raportów. |
| Klucz prywatny | Klucz prywatny umożliwiający dostęp do plików. |
| Ścieżka przesyłania |
Ścieżka do miejsca, do którego pliki są kierowane w systemie. |
Adres e-mail
| Pole | Opis |
|---|---|
| Zaplanuj wiadomości e-mail dla wielu odbiorców, oddzielając je średnikami (;) | Włącz tę opcję, aby dodać odbiorców. |
| Adresatów |
Adres e-mail wszystkich odbiorców, którzy muszą otrzymywać raporty w określonym czasie i z określoną częstotliwością. |
Łyżka S3
| Pole | Opis |
|---|---|
| Przekazywanie raportów do zasobnika S3 zgodnie z harmonogramem |
Przełącz tę opcję, aby udostępnić pola S3 i rozsyłać raporty do skonfigurowanego zasobnika S3. |
| Identyfikator klucza dostępu AWS | Identyfikator klucza dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Tajny klucz dostępu AWS | Tajny klucz dostępu umożliwiający dostęp do usług i zasobów AWS. |
| Nazwa zasobnika | Nazwa zasobnika, do którego jest kierowany raport. |
| Nazwa folderu |
Nazwa folderu utworzonego w zasobniku S3. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć w portalu zaufania Cisco.
Poniżej znajduje się lista uwag dotyczących przejrzystości AI dla wszystkich funkcji sztucznej inteligencji:
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować tylko gniazda lub szczeliny wraz z realizacją w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w Webex Connect Flow Builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Nie można skojarzyć bazy wiedzy, jeśli została już zamapowana na agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
| 5 |
Wybierz języki obsługiwane przez agenta AI z listy rozwijanej.
|
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. Domyślnie można użyć wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi. Możesz użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka dodaj odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź dla agenta ze skryptem. Można również użyć interpretera kodu, aby skonfigurować odpowiedzi dla różnych kanałów. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj język, aby dodać nowe języki do agenta AI. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Włącz przełącznik w kolumnie Włączone , aby włączyć język i głos. |
| 7 |
Kliknij pozycję Ustaw jako domyślne w obszarze Akcje , aby ustawić język i głos jako domyślne dla agenta AI. Możesz zmienić skonfigurowany język i głos, ale nie możesz ich usunąć. Jednak zmiana języka i głosu może mieć wpływ na funkcjonalność agenta AI. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik sztucznej inteligencji NLU — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptami, wersja tego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI ze skryptami można wyświetlić na karcie Historia wersji.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz, jaki silnik NLU został użyty dla każdej opublikowanej wersji wraz z ustawieniami silnika NLU. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania bazą wiedzy:
- Aktywuj intencje — ustaw aktywowanie wcześniej nieaktywnych intencji na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj intencje — utwórz nową wersję istniejącego zamiaru, zachowując oryginał w celach referencyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Intencje pobierania — wyeksportuj intencje bazy wiedzy jako plik CSV do analizy lub odniesienia w trybie offline.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Intencje i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
- Wiadomości z negatywną oceną — wiadomości, którym użytkownicy przyznali negatywną ocenę podczas podglądów AI Agent.
- Przekazanie agenta — wiadomości powodujące przekazanie agenta ludzkiego ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z sesji lub danych pokoju.
- Niski poziom zaufania — wiadomości, których wynik zaufania mieści się w określonym progu niskiego zaufania.
- Częściowe dopasowanie — wiadomości, w przypadku których agent AI nie mógł rozpoznać właściwej intencji lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Karta Problemy umożliwia przeglądanie i rozwiązywanie wiadomości oznaczonych do uporządkowania. Dostępne opcje:
- Podejmij decyzję o rozwiązaniu lub zignorowaniu problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Przeanalizuj oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszelkie dołączone media.
Jeżeli w zapleczu włączysz Zaawansowaną ochronę danych , system przyzna dostęp do odszyfrowanych danych na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany zamiar.
-
Utwórz nową intencję — użyj opcji Dodaj do nowej intencji , aby utworzyć nową intencję bezpośrednio z Konsoli kuratorskiej.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z Konsoli kuratorskiej.
- Nie można łączyć się z domyślnymi intencjami (wiadomością powitalną, wiadomością zapasową, częściowym dopasowaniem).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania działań wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz wszystkie istotne jednostki.
- Po wprowadzeniu zmian należy ponownie przeszkolić agenta AI, aby mieć pewność, że jego odpowiedzi uwzględniają nową wiedzę.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby zapewnić efektywne zarządzanie.
Karta Rozwiązane wyświetla wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącą intencją, utworzyliśmy nową intencję, czy zignorowaliśmy ją. Jeśli zobaczysz odpowiedzi, które Ci się nie podobają i których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuratorskiej.
Aby dodać problemy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź status selekcji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w Konsoli selekcji, system wyświetla przełącznik
Status selekcji. - Przełącz flagę — włącz przełącznik
Status selekcji, aby dodać wypowiedź do Konsoli selekcji w celu przeglądu i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w Konsoli kuratorskiej, wygląd przełącznika zmienia się, pokazując jego status.
Przeglądaj wydajność skryptowanej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zapewnia graficzną reprezentację kluczowych wskaźników pozwalających ocenić wydajność i skuteczność agenta AI. Kluczowe wskaźniki podzielone są na cztery sekcje reprezentowane przez karty, mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuratorowanie.
Po przejściu na ekran analiz programiści mogą wybrać agenta AI, którego analizę chcą zobaczyć. Mogą dostosować widok analizy, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne za ostatni miesiąc dla wszystkich kanałów, przy czym każdy dzień stanowi punkt danych.
Omówienie
W przeglądzie zawarto kluczowe wskaźniki i wykresy, które zapewniają deweloperom obraz ogólnego wykorzystania i wydajności agenta AI.
- Z Pulpituwybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym panelu nawigacyjnym kliknij Analiza. Przegląd wydajności agenta AI jest dostępny zarówno w formie tabeli, jak i w formie graficznej.
Sesje i wiadomości
Pierwsza sekcja przeglądu wyświetla następujące statystyki dotyczące sesji i wiadomości dla agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez ingerencji człowieka.
- Łączna liczba przekazań agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom ludzkim.
- Średnia liczba sesji dziennych
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości od ludzi i agentów AI) oraz informacja, ile z nich pochodziło od użytkowników.
- Średnia liczba wiadomości dziennie
Następnie system wyświetla graficzną reprezentację sesji (ułożone w stos kolumny reprezentujące sesje obsłużone przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki użytkowników agenta AI. Podaje liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej liczbie użytkowników dziennie. Następnie wyświetlany jest wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki, w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na pytania użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział między odpowiedziami, gdzie agent AI:
- Zidentyfikowano zamiar użytkownika.
- Odpowiedziano wiadomością zapasową.
- Odpowiedziano częściową wiadomością o dopasowaniu.
- Poinformowano użytkownika o przekazaniu agenta.
Te same dane są agregowane na wykresie kołowym, a wykres obszarowy przedstawia informacje na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa przedstawia „stan” korpusu agentów AI. Zaleca się, aby deweloperzy skonfigurowali co najmniej 20 wypowiedzi szkoleniowych dla każdej intencji w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, których kolor i rozmiar wskazują ilość danych treningowych. Im intencja jest bliższa kolorowi białemu, tym więcej danych treningowych potrzebuje, aby zwiększyć dokładność działania agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje twórcom oprogramowania szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często to robią. Przedstawia graficznie najpopularniejsze intencje agentów AI dotyczące odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuratorstwo
W tej sekcji wizualnie podsumowano liczbę problemów związanych z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów AI.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Call_Records z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Call_Records . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować tylko gniazda lub szczeliny wraz z realizacją w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w Webex Connect Flow Builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Nie można skojarzyć bazy wiedzy, jeśli została już zamapowana na agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
| 5 |
Wybierz języki obsługiwane przez agenta AI z listy rozwijanej.
|
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. Domyślnie można użyć wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi. Możesz użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka dodaj odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź dla agenta ze skryptem. Można również użyć interpretera kodu, aby skonfigurować odpowiedzi dla różnych kanałów. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj język, aby dodać nowe języki do agenta AI. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Włącz przełącznik w kolumnie Włączone , aby włączyć język i głos. |
| 7 |
Kliknij pozycję Ustaw jako domyślne w obszarze Akcje , aby ustawić język i głos jako domyślne dla agenta AI. Możesz zmienić skonfigurowany język i głos, ale nie możesz ich usunąć. Jednak zmiana języka i głosu może mieć wpływ na funkcjonalność agenta AI. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik sztucznej inteligencji NLU — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptami, wersja tego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI ze skryptami można wyświetlić na karcie Historia wersji.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz, jaki silnik NLU został użyty dla każdej opublikowanej wersji wraz z ustawieniami silnika NLU. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania bazą wiedzy:
- Aktywuj intencje — ustaw aktywowanie wcześniej nieaktywnych intencji na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj intencje — utwórz nową wersję istniejącego zamiaru, zachowując oryginał w celach referencyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Intencje pobierania — wyeksportuj intencje bazy wiedzy jako plik CSV do analizy lub odniesienia w trybie offline.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Intencje i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
- Wiadomości z negatywną oceną — wiadomości, którym użytkownicy przyznali negatywną ocenę podczas podglądów AI Agent.
- Przekazanie agenta — wiadomości powodujące przekazanie agenta ludzkiego ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z sesji lub danych pokoju.
- Niski poziom zaufania — wiadomości, których wynik zaufania mieści się w określonym progu niskiego zaufania.
- Częściowe dopasowanie — wiadomości, w przypadku których agent AI nie mógł rozpoznać właściwej intencji lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Karta Problemy umożliwia przeglądanie i rozwiązywanie wiadomości oznaczonych do uporządkowania. Dostępne opcje:
- Podejmij decyzję o rozwiązaniu lub zignorowaniu problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Przeanalizuj oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszelkie dołączone media.
Jeżeli w zapleczu włączysz Zaawansowaną ochronę danych , system przyzna dostęp do odszyfrowanych danych na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany zamiar.
-
Utwórz nową intencję — użyj opcji Dodaj do nowej intencji , aby utworzyć nową intencję bezpośrednio z Konsoli kuratorskiej.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z Konsoli kuratorskiej.
- Nie można łączyć się z domyślnymi intencjami (wiadomością powitalną, wiadomością zapasową, częściowym dopasowaniem).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania działań wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz wszystkie istotne jednostki.
- Po wprowadzeniu zmian należy ponownie przeszkolić agenta AI, aby mieć pewność, że jego odpowiedzi uwzględniają nową wiedzę.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby zapewnić efektywne zarządzanie.
Karta Rozwiązane wyświetla wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącą intencją, utworzyliśmy nową intencję, czy zignorowaliśmy ją. Jeśli zobaczysz odpowiedzi, które Ci się nie podobają i których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuratorskiej.
Aby dodać problemy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź status selekcji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w Konsoli selekcji, system wyświetla przełącznik
Status selekcji. - Przełącz flagę — włącz przełącznik
Status selekcji, aby dodać wypowiedź do Konsoli selekcji w celu przeglądu i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w Konsoli kuratorskiej, wygląd przełącznika zmienia się, pokazując jego status.
Przeglądaj wydajność skryptowanej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zapewnia graficzną reprezentację kluczowych wskaźników pozwalających ocenić wydajność i skuteczność agenta AI. Kluczowe wskaźniki podzielone są na cztery sekcje reprezentowane przez karty, mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuratorowanie.
Po przejściu na ekran analiz programiści mogą wybrać agenta AI, którego analizę chcą zobaczyć. Mogą dostosować widok analizy, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne za ostatni miesiąc dla wszystkich kanałów, przy czym każdy dzień stanowi punkt danych.
Omówienie
W przeglądzie zawarto kluczowe wskaźniki i wykresy, które zapewniają deweloperom obraz ogólnego wykorzystania i wydajności agenta AI.
- Z Pulpituwybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym panelu nawigacyjnym kliknij Analiza. Przegląd wydajności agenta AI jest dostępny zarówno w formie tabeli, jak i w formie graficznej.
Sesje i wiadomości
Pierwsza sekcja przeglądu wyświetla następujące statystyki dotyczące sesji i wiadomości dla agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez ingerencji człowieka.
- Łączna liczba przekazań agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom ludzkim.
- Średnia liczba sesji dziennych
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości od ludzi i agentów AI) oraz informacja, ile z nich pochodziło od użytkowników.
- Średnia liczba wiadomości dziennie
Następnie system wyświetla graficzną reprezentację sesji (ułożone w stos kolumny reprezentujące sesje obsłużone przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki użytkowników agenta AI. Podaje liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej liczbie użytkowników dziennie. Następnie wyświetlany jest wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki, w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na pytania użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział między odpowiedziami, gdzie agent AI:
- Zidentyfikowano zamiar użytkownika.
- Odpowiedziano wiadomością zapasową.
- Odpowiedziano częściową wiadomością o dopasowaniu.
- Poinformowano użytkownika o przekazaniu agenta.
Te same dane są agregowane na wykresie kołowym, a wykres obszarowy przedstawia informacje na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa przedstawia „stan” korpusu agentów AI. Zaleca się, aby deweloperzy skonfigurowali co najmniej 20 wypowiedzi szkoleniowych dla każdej intencji w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, których kolor i rozmiar wskazują ilość danych treningowych. Im intencja jest bliższa kolorowi białemu, tym więcej danych treningowych potrzebuje, aby zwiększyć dokładność działania agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje twórcom oprogramowania szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często to robią. Przedstawia graficznie najpopularniejsze intencje agentów AI dotyczące odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuratorstwo
W tej sekcji wizualnie podsumowano liczbę problemów związanych z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów AI.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Call_Records z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Call_Records . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować tylko gniazda lub szczeliny wraz z realizacją w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w Webex Connect Flow Builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Nie można skojarzyć bazy wiedzy, jeśli została już zamapowana na agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
| 5 |
Wybierz języki obsługiwane przez agenta AI z listy rozwijanej.
|
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. Domyślnie można użyć wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi. Możesz użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka dodaj odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź dla agenta ze skryptem. Można również użyć interpretera kodu, aby skonfigurować odpowiedzi dla różnych kanałów. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj język, aby dodać nowe języki do agenta AI. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Włącz przełącznik w kolumnie Włączone , aby włączyć język i głos. |
| 7 |
Kliknij pozycję Ustaw jako domyślne w obszarze Akcje , aby ustawić język i głos jako domyślne dla agenta AI. Możesz zmienić skonfigurowany język i głos, ale nie możesz ich usunąć. Jednak zmiana języka i głosu może mieć wpływ na funkcjonalność agenta AI. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik sztucznej inteligencji NLU — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptami, wersja tego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI ze skryptami można wyświetlić na karcie Historia wersji.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz, jaki silnik NLU został użyty dla każdej opublikowanej wersji wraz z ustawieniami silnika NLU. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania bazą wiedzy:
- Aktywuj intencje — ustaw aktywowanie wcześniej nieaktywnych intencji na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj intencje — utwórz nową wersję istniejącego zamiaru, zachowując oryginał w celach referencyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Intencje pobierania — wyeksportuj intencje bazy wiedzy jako plik CSV do analizy lub odniesienia w trybie offline.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Intencje i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
- Wiadomości z negatywną oceną — wiadomości, którym użytkownicy przyznali negatywną ocenę podczas podglądów AI Agent.
- Przekazanie agenta — wiadomości powodujące przekazanie agenta ludzkiego ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z sesji lub danych pokoju.
- Niski poziom zaufania — wiadomości, których wynik zaufania mieści się w określonym progu niskiego zaufania.
- Częściowe dopasowanie — wiadomości, w przypadku których agent AI nie mógł rozpoznać właściwej intencji lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Karta Problemy umożliwia przeglądanie i rozwiązywanie wiadomości oznaczonych do uporządkowania. Dostępne opcje:
- Podejmij decyzję o rozwiązaniu lub zignorowaniu problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Przeanalizuj oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszelkie dołączone media.
Jeżeli w zapleczu włączysz Zaawansowaną ochronę danych , system przyzna dostęp do odszyfrowanych danych na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądany zamiar.
-
Utwórz nową intencję — użyj opcji Dodaj do nowej intencji , aby utworzyć nową intencję bezpośrednio z Konsoli kuratorskiej.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z Konsoli kuratorskiej.
- Nie można łączyć się z domyślnymi intencjami (wiadomością powitalną, wiadomością zapasową, częściowym dopasowaniem).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania działań wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz wszystkie istotne jednostki.
- Po wprowadzeniu zmian należy ponownie przeszkolić agenta AI, aby mieć pewność, że jego odpowiedzi uwzględniają nową wiedzę.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby zapewnić efektywne zarządzanie.
Karta Rozwiązane wyświetla wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącą intencją, utworzyliśmy nową intencję, czy zignorowaliśmy ją. Jeśli zobaczysz odpowiedzi, które Ci się nie podobają i których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuratorskiej.
Aby dodać problemy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź status selekcji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w Konsoli selekcji, system wyświetla przełącznik
Status selekcji. - Przełącz flagę — włącz przełącznik
Status selekcji, aby dodać wypowiedź do Konsoli selekcji w celu przeglądu i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w Konsoli kuratorskiej, wygląd przełącznika zmienia się, pokazując jego status.
Przeglądaj wydajność skryptowanej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zapewnia graficzną reprezentację kluczowych wskaźników pozwalających ocenić wydajność i skuteczność agenta AI. Kluczowe wskaźniki podzielone są na cztery sekcje reprezentowane przez karty, mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuratorowanie.
Po przejściu na ekran analiz programiści mogą wybrać agenta AI, którego analizę chcą zobaczyć. Mogą dostosować widok analizy, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne za ostatni miesiąc dla wszystkich kanałów, przy czym każdy dzień stanowi punkt danych.
Omówienie
W przeglądzie zawarto kluczowe wskaźniki i wykresy, które zapewniają deweloperom obraz ogólnego wykorzystania i wydajności agenta AI.
- Z Pulpituwybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym panelu nawigacyjnym kliknij Analiza. Przegląd wydajności agenta AI jest dostępny zarówno w formie tabeli, jak i w formie graficznej.
Sesje i wiadomości
Pierwsza sekcja przeglądu wyświetla następujące statystyki dotyczące sesji i wiadomości dla agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji obsługiwanych przez agenta AI bez ingerencji człowieka.
- Łączna liczba przekazań agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom ludzkim.
- Średnia liczba sesji dziennych
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości od ludzi i agentów AI) oraz informacja, ile z nich pochodziło od użytkowników.
- Średnia liczba wiadomości dziennie
Następnie system wyświetla graficzną reprezentację sesji (ułożone w stos kolumny reprezentujące sesje obsłużone przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki użytkowników agenta AI. Podaje liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej liczbie użytkowników dziennie. Następnie wyświetlany jest wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki, w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na pytania użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział między odpowiedziami, gdzie agent AI:
- Zidentyfikowano zamiar użytkownika.
- Odpowiedziano wiadomością zapasową.
- Odpowiedziano częściową wiadomością o dopasowaniu.
- Poinformowano użytkownika o przekazaniu agenta.
Te same dane są agregowane na wykresie kołowym, a wykres obszarowy przedstawia informacje na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa przedstawia „stan” korpusu agentów AI. Zaleca się, aby deweloperzy skonfigurowali co najmniej 20 wypowiedzi szkoleniowych dla każdej intencji w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, których kolor i rozmiar wskazują ilość danych treningowych. Im intencja jest bliższa kolorowi białemu, tym więcej danych treningowych potrzebuje, aby zwiększyć dokładność działania agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje twórcom oprogramowania szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często to robią. Przedstawia graficznie najpopularniejsze intencje agentów AI dotyczące odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuratorstwo
W tej sekcji wizualnie podsumowano liczbę problemów związanych z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów AI.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Call_Records z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Call_Records . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować tylko gniazda lub szczeliny wraz z realizacją w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w Webex Connect Flow Builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Nie można skojarzyć bazy wiedzy, jeśli została już zamapowana na agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
| 5 |
Wybierz języki obsługiwane przez agenta AI z listy rozwijanej.
|
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. Domyślnie można użyć wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi. Możesz użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka dodaj odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź dla agenta ze skryptem. Można również użyć interpretera kodu, aby skonfigurować odpowiedzi dla różnych kanałów. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj język, aby dodać nowe języki do agenta AI. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Włącz przełącznik w kolumnie Włączone , aby włączyć język i głos. |
| 7 |
Kliknij pozycję Ustaw jako domyślne w obszarze Akcje , aby ustawić język i głos jako domyślne dla agenta AI. Możesz zmienić skonfigurowany język i głos, ale nie możesz ich usunąć. Jednak zmiana języka i głosu może mieć wpływ na funkcjonalność agenta AI. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik sztucznej inteligencji NLU — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptami, wersja tego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI ze skryptami można wyświetlić na karcie Historia wersji.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz, jaki silnik NLU został użyty dla każdej opublikowanej wersji wraz z ustawieniami silnika NLU. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania bazą wiedzy:
- Aktywuj intencje — ustaw aktywowanie wcześniej nieaktywnych intencji na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj intencje — utwórz nową wersję istniejącego zamiaru, zachowując oryginał w celach referencyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Intencje pobierania — wyeksportuj intencje bazy wiedzy jako plik CSV do analizy lub odniesienia w trybie offline.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Intencje i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli zaprogramujesz zaawansowaną ochronę danych w zapleczu, system udzieli odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Utwórz nowy zamiar — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą dostosować widok analityczny, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Call_Records z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Call_Records . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować tylko gniazda lub szczeliny wraz z realizacją w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w Webex Connect Flow Builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Nie można skojarzyć bazy wiedzy, jeśli została już zamapowana na agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
| 5 |
Wybierz języki obsługiwane przez agenta AI z listy rozwijanej.
|
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. Domyślnie można użyć wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi. Możesz użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka dodaj odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź dla agenta ze skryptem. Można również użyć interpretera kodu, aby skonfigurować odpowiedzi dla różnych kanałów. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj język, aby dodać nowe języki do agenta AI. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Włącz przełącznik w kolumnie Włączone , aby włączyć język i głos. |
| 7 |
Kliknij pozycję Ustaw jako domyślne w obszarze Akcje , aby ustawić język i głos jako domyślne dla agenta AI. Możesz zmienić skonfigurowany język i głos, ale nie możesz ich usunąć. Jednak zmiana języka i głosu może mieć wpływ na funkcjonalność agenta AI. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik sztucznej inteligencji NLU — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptami, wersja tego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI ze skryptami można wyświetlić na karcie Historia wersji.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz, jaki silnik NLU został użyty dla każdej opublikowanej wersji wraz z ustawieniami silnika NLU. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania bazą wiedzy:
- Aktywuj intencje — ustaw aktywowanie wcześniej nieaktywnych intencji na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj intencje — utwórz nową wersję istniejącego zamiaru, zachowując oryginał w celach referencyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Intencje pobierania — wyeksportuj intencje bazy wiedzy jako plik CSV do analizy lub odniesienia w trybie offline.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Intencje i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli zaprogramujesz zaawansowaną ochronę danych w zapleczu, system udzieli odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Utwórz nowy zamiar — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą dostosować widok analityczny, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Call_Records z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Call_Records . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json z tego <link>. (Puneet poda link później) |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacyjnym kliknij Webex AI Agent Studio , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować tylko gniazda lub szczeliny wraz z realizacją w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w Webex Connect Flow Builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Nie można skojarzyć bazy wiedzy, jeśli została już zamapowana na agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
| 5 |
Wybierz języki obsługiwane przez agenta AI z listy rozwijanej.
|
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. Domyślnie można użyć wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi. Możesz użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka dodaj odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź dla agenta ze skryptem. Można również użyć interpretera kodu, aby skonfigurować odpowiedzi dla różnych kanałów. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj język, aby dodać nowe języki do agenta AI. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Włącz przełącznik w kolumnie Włączone , aby włączyć język i głos. |
| 7 |
Kliknij pozycję Ustaw jako domyślne w obszarze Akcje , aby ustawić język i głos jako domyślne dla agenta AI. Możesz zmienić skonfigurowany język i głos, ale nie możesz ich usunąć. Jednak zmiana języka i głosu może mieć wpływ na funkcjonalność agenta AI. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik sztucznej inteligencji NLU — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptami, wersja tego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI ze skryptami można wyświetlić na karcie Historia wersji.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz, jaki silnik NLU został użyty dla każdej opublikowanej wersji wraz z ustawieniami silnika NLU. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania bazą wiedzy:
- Aktywuj intencje — ustaw aktywowanie wcześniej nieaktywnych intencji na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj intencje — utwórz nową wersję istniejącego zamiaru, zachowując oryginał w celach referencyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Intencje pobierania — wyeksportuj intencje bazy wiedzy jako plik CSV do analizy lub odniesienia w trybie offline.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Intencje i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli zaprogramujesz zaawansowaną ochronę danych w zapleczu, system udzieli odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Utwórz nowy zamiar — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą dostosować widok analityczny, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Call_Records z https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Call_Records . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json z https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
Jeśli nie widzisz opcji Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacji kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować tylko gniazda lub szczeliny wraz z realizacją w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w Webex Connect Flow Builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Nie można skojarzyć bazy wiedzy, jeśli została już zamapowana na agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
| 5 |
Wybierz języki obsługiwane przez agenta AI z listy rozwijanej.
|
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. Domyślnie można użyć wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi. Możesz użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka dodaj odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź dla agenta ze skryptem. Można również użyć interpretera kodu, aby skonfigurować odpowiedzi dla różnych kanałów. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj język, aby dodać nowe języki do agenta AI. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Włącz przełącznik w kolumnie Włączone , aby włączyć język i głos. |
| 7 |
Kliknij pozycję Ustaw jako domyślne w obszarze Akcje , aby ustawić język i głos jako domyślne dla agenta AI. Możesz zmienić skonfigurowany język i głos, ale nie możesz ich usunąć. Jednak zmiana języka i głosu może mieć wpływ na funkcjonalność agenta AI. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik sztucznej inteligencji NLU — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptami, wersja tego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI ze skryptami można wyświetlić na karcie Historia wersji.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz, jaki silnik NLU został użyty dla każdej opublikowanej wersji wraz z ustawieniami silnika NLU. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania bazą wiedzy:
- Aktywuj intencje — ustaw aktywowanie wcześniej nieaktywnych intencji na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj intencje — utwórz nową wersję istniejącego zamiaru, zachowując oryginał w celach referencyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Intencje pobierania — wyeksportuj intencje bazy wiedzy jako plik CSV do analizy lub odniesienia w trybie offline.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Intencje i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli zaprogramujesz zaawansowaną ochronę danych w zapleczu, system udzieli odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Utwórz nowy zamiar — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą dostosować widok analityczny, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Call_Records z https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Call_Records . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json z https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
Jeśli nie widzisz opcji Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacji kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować tylko gniazda lub szczeliny wraz z realizacją w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w Webex Connect Flow Builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Nie można skojarzyć bazy wiedzy, jeśli została już zamapowana na agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
| 5 |
Wybierz języki obsługiwane przez agenta AI z listy rozwijanej.
|
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. Domyślnie można użyć wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi. Możesz użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka dodaj odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź dla agenta ze skryptem. Można również użyć interpretera kodu, aby skonfigurować odpowiedzi dla różnych kanałów. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj język, aby dodać nowe języki do agenta AI. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Włącz przełącznik w kolumnie Włączone , aby włączyć język i głos. |
| 7 |
Kliknij pozycję Ustaw jako domyślne w obszarze Akcje , aby ustawić język i głos jako domyślne dla agenta AI. Możesz zmienić skonfigurowany język i głos, ale nie możesz ich usunąć. Jednak zmiana języka i głosu może mieć wpływ na funkcjonalność agenta AI. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik sztucznej inteligencji NLU — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptami, wersja tego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI ze skryptami można wyświetlić na karcie Historia wersji.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz, jaki silnik NLU został użyty dla każdej opublikowanej wersji wraz z ustawieniami silnika NLU. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania bazą wiedzy:
- Aktywuj intencje — ustaw aktywowanie wcześniej nieaktywnych intencji na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj intencje — utwórz nową wersję istniejącego zamiaru, zachowując oryginał w celach referencyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Intencje pobierania — wyeksportuj intencje bazy wiedzy jako plik CSV do analizy lub odniesienia w trybie offline.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Intencje i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli zaprogramujesz zaawansowaną ochronę danych w zapleczu, system udzieli odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Utwórz nowy zamiar — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą dostosować widok analityczny, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Call_Records z https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Call_Records . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json z https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
Jeśli nie widzisz opcji Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacji kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
-
Profil użytkownika
Menu profilu użytkownika umożliwia przeglądanie informacji profilowych i wylogowanie się z aplikacji.
Strona Profil przedsiębiorstwa zawiera informacje o dzierżawie agenta AI, dostępne tylko dla administratorów z pełnym dostępem administratora.
-
Karta Przegląd zawiera następujące informacje:
- Identyfikatory przedsiębiorstwa — w tym identyfikator organizacji Webex, identyfikator organizacji CPaaS, identyfikator subskrypcji przedsiębiorstwa. Jest to dostępne dla przedsiębiorstw z integracją Webex Contact Center dla odpowiedniej dzierżawy Webex Connect.This is available for enterprises with Contact Center integration for the corresponding Connect tenant.
- Ustawienia profilu — zawiera nazwę przedsiębiorstwa, unikatową nazwę przedsiębiorstwa i adres URL logo.
- Ustawienia agenta globalnego — umożliwiają wybór domyślnego agenta dla kanału głosowego na potrzeby scenariuszy awaryjnych.
- Podsumowanie przechowywania danych — zawiera podsumowanie okresów przechowywania danych dla tego przedsiębiorstwa.
-
Na karcie Członkowie zespołu możesz wyświetlić listę członków zespołu, którzy mają dostęp do aplikacji, i zarządzać nią. Każdemu użytkownikowi jest przypisana rola, która określa działania, które może wykonywać na podstawie przyznanych uprawnień.
-
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Można skonfigurować tylko gniazda lub szczeliny wraz z realizacją w zależności od wybranego zakresu akcji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w Webex Connect Flow Builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Nie można skojarzyć bazy wiedzy, jeśli została już zamapowana na agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Kliknij język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
| 5 |
Wybierz języki obsługiwane przez agenta AI z listy rozwijanej.
|
Następne czynności
Kliknij przycisk Podgląd , aby wyświetlić podgląd agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI.
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
Zanim rozpoczniesz
Przed utworzeniem intencji upewnij się, że utworzyłeś encje, które mają być połączone z intencją. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie encji.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. Domyślnie można użyć wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi. Możesz użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka dodaj odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź dla agenta ze skryptem. Można również użyć interpretera kodu, aby skonfigurować odpowiedzi dla różnych kanałów. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Kliknij + Dodaj język, aby dodać nowe języki do agenta AI. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Włącz przełącznik w kolumnie Włączone , aby włączyć język i głos. |
| 7 |
Kliknij pozycję Ustaw jako domyślne w obszarze Akcje , aby ustawić język i głos jako domyślne dla agenta AI. Możesz zmienić skonfigurowany język i głos, ale nie możesz ich usunąć. Jednak zmiana języka i głosu może mieć wpływ na funkcjonalność agenta AI. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zestawy danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Przegłosowane w dół — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Szczegóły sesji konkretnej sesji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania akcji
Karta Informacje o transakcji w oskryptowanym agencie AI służącym do wykonywania działań zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI, na przykład fragment kodu lub odpowiedź warunkowa.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik sztucznej inteligencji NLU — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta (na przykład RASA, Switchmatch lub Mindmeld).
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Na karcie Metadane są wyświetlane następujące informacje:
- Metadane NLP — przejrzyj kroki wstępnego przetwarzania zastosowane do danych wejściowych klienta na karcie NLP .
- Magazyn danych i FinalDF — dostęp do danych związanych z sesją na kartach Datastore i FinalDF dla agentów AI.
- Funkcja wyszukiwania — użyj wbudowanego paska wyszukiwania, aby znaleźć określone wypowiedzi w rozmowie.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub modyfikujesz intencje lub encje, konieczne jest ponowne wytrenowanie skryptowanego agenta AI, aby upewnić się, że jest to najnowsza wersja. Po każdej sesji szkoleniowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zweryfikować jego dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptami, wersja tego agenta AI jest zapisywana i jest dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI ze skryptami można wyświetlić na karcie Historia wersji.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Zobacz, jaki silnik NLU został użyty dla każdej opublikowanej wersji wraz z ustawieniami silnika NLU. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi, NLP i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Sekcja Historia zawiera wygodne narzędzia do zarządzania bazą wiedzy:
- Aktywuj intencje — ustaw aktywowanie wcześniej nieaktywnych intencji na żywo , aby uwzględnić je w odpowiedziach agenta AI.
- Edytuj intencje — utwórz nową wersję istniejącego zamiaru, zachowując oryginał w celach referencyjnych.
- Wydajność w wersji zapoznawczej — oceń wydajność agenta AI za pomocą określonej bazy wiedzy przy użyciu funkcji Wersja zapoznawcza .
- Intencje pobierania — wyeksportuj intencje bazy wiedzy jako plik CSV do analizy lub odniesienia w trybie offline.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia , aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Pole — sekcja bota, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Ustawienia, Intencje i Odpowiedzi).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji Wyszukiwanie według
iPole, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Na karcie Historia modelu jest wyświetlanych maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie komunikatu i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Domyślna intencja rezerwowa — jeśli włączysz ten przełącznik, komunikaty aktywujące domyślny rezerwowy zamiar będą wysyłane do konsoli kuracji.
- Wiadomości w dół — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agenta AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwego zamiaru lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli zaprogramujesz zaawansowaną ochronę danych w zapleczu, system udzieli odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Utwórz nowy zamiar — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku skryptowanego agenta AI do wykonywania akcji wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian przetrenuj agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie skuteczności skryptowej sztucznej inteligencji za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Po przejściu na ekran analityczny programiści mogą wybrać agenta AI, dla którego chcą zobaczyć analizy. Mogą dostosować widok analityczny, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Sekcja szkoleniowa reprezentuje "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja daje programistom szczegółowy wgląd w to, o co pytają użytkownicy i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Call_Records z https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Call_Records . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json z https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik AI_Agent_ Outcome_Distribution.json . |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Role i uprawnienia użytkowników
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje o rolach użytkowników i wymaganych uprawnieniach w organizacji w celu uzyskania dostępu do aplikacji AI Agent Studio:
| Rola | Organizacja klienta | Organizacja partnerska | Każda inna organizacja |
|---|---|---|---|
| Pełny administrator | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje |
| Administrator Contact Center | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | nie dotyczy | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje |
| Administrator konfiguracji | nie dotyczy | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | nie dotyczy |
| Administrator z uprawnieniami tylko do odczytu | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje |
| Kierownik | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | nie dotyczy | nie dotyczy |
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
Jeśli nie widzisz opcji Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacji kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
- Wyloguj — umożliwia wylogowanie się z aplikacji Webex AI Agent Studio.
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Możesz utworzyć do 100 agentów AI, w tym zarówno typów skryptowych, jak i autonomicznych.
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Ważne uwagi:
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . Możesz utworzyć do 100 agentów AI, które obejmują zarówno typy skryptowe, jak i autonomiczne. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również importować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. Dla agenta AI można skonfigurować maksymalnie 10 akcji. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Skonfiguruj gniazda i szczegóły realizacji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w konstruktorze Webex Connect Flow.You can configure fulfillment flows for AI agent actions on the Connect Flow builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
W ramach zgodności ze standardem PCI autonomiczny agent AI obecnie nie obsługuje realizacji obejmującej karty debetowe lub kredytowe. Cała weryfikacja użytkownika lub płatność z użyciem karty debetowej lub kredytowej musi odbywać się za pośrednictwem integracji innej firmy.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Zdecydowanie zalecamy wybranie bazy wiedzy, która używa tego samego języka co agent AI w celu uzyskania optymalnej wydajności. Po zamapowaniu bazy wiedzy na agenta AI nie można skojarzyć tej samej bazy wiedzy z innym agentem AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Połącz język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
Obsługa języków innych niż angielski jest obecnie w fazie beta. Języki te będą ogólnie dostępne po zebraniu wystarczających danych dotyczących użytkowania i opinii.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . |
| 2 |
W oparciu o silnik AI wybrany dla agenta AI (podczas tworzenia agenta lub aktualizacji profilu agenta AI) skonfiguruj wymagane opcje językowe i głosowe:
Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista głosów jest automatycznie aktualizowana w zależności od wybranego języka.
|
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. Przed opublikowaniem można wyświetlić podgląd agenta AI w skonfigurowanym języku i głosie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podgląd autonomicznego agenta AI. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Podgląd rozmowy na czacie
Funkcja podglądu czatu umożliwia interakcję z agentem AI jako użytkownikiem końcowym i obserwowanie, jak reaguje on na różne zapytania za pomocą tekstu.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij pozycję Podgląd w nagłówku. Zostanie wyświetlony widżet podglądu agenta AI.
|
| 2 |
Kliknij przycisk Rozpocznij czat. Agent AI wyświetla domyślny komunikat powitalny, aby zainicjować interakcję. |
| 3 |
Wpisz zapytanie w polu tekstowym i naciśnij Enter. |
| 4 |
Następnie można zobaczyć i ocenić odpowiedź agenta AI. Aby rozpocząć nową rozmowę lub sesję czatu, kliknij przycisk Podgląd w nagłówku.
|
Podgląd rozmowy głosowej
Funkcja podglądu głosowego umożliwia interakcję z agentem AI jako użytkownikiem końcowym i obserwowanie, jak reaguje on na różne zapytania za pomocą głosu.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij pozycję Podgląd w nagłówku. Zostanie wyświetlony widżet podglądu agenta AI.
|
| 2 |
Kliknij przycisk Rozpocznij połączenie. Połączenie inicjuje się z agentem AI, który odtwarza domyślną wiadomość powitalną w celu rozpoczęcia interakcji. Możesz też zobaczyć transkrypcję rozmowy na żywo w widżecie. |
| 3 |
Wyraź swoje zapytanie. Gdy mówisz, możesz zobaczyć transkrypcję rozmowy na żywo. Aby wyciszyć głos podczas interakcji, kliknij przycisk Wycisz. |
| 4 |
W przypadku zapytania możesz następnie usłyszeć i ocenić odpowiedź agenta AI. |
| 5 |
Aby zakończyć połączenie, kliknij przycisk Zakończ połączenie. |
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Przycisk Odszyfruj zawartość pojawia się tylko wtedy, gdy masz dostęp do odszyfrowywania w aplikacji AI Agent Studio.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . Możesz utworzyć do 100 agentów AI, w tym zarówno typów skryptowych, jak i autonomicznych. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. System udostępnia domyślne odpowiedzi warunkowe dla kanału sieci Web, których można używać do interakcji z klientami. Ponadto można użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. Nie można usunąć odpowiedzi domyślnych ani kanału sieci Web. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka można opcjonalnie dodać odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typów odpowiedzi
W Projektancie odpowiedzi można skonfigurować odpowiedzi specyficzne dla kanału dla intencji. Aby uzyskać więcej informacji na temat tworzenia odpowiedzi, zobacz sekcję Tworzenie odpowiedzi .
Szczegółowe informacje można znaleźć w poniższej sekcji:
Konfigurowanie typu odpowiedzi tekstowej
Wiadomości tekstowe można skonfigurować jako odpowiedzi dla wszystkich kanałów. Aby dodać typ odpowiedzi tekstowej dla wybranego kanału (domyślny lub niestandardowy), wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Dla wybranego kanału wybierz Typ odpowiedzi tekstowej . |
| 2 |
Wprowadź wiadomość tekstową w polu tekstowym Wariant . Możesz dostosować odpowiedzi agentów za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od klientów podczas rozmowy. Można również wprowadzić
${ , aby wybrać wymaganą zmienną w obszarze tekstowym. |
| 3 |
Aby dodać wiele wariantów, kliknij Dodaj wariant i wprowadź wiadomość tekstową. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi karuzeli
Odpowiedzi karuzelowe można skonfigurować dla kanałów internetowych (domyślnie) i Messengera. Każda odpowiedź karuzelowa może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski. Wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Karuzela w prawym okienku. Zostanie wyświetlona bogata karta karuzeli. |
| 2 |
Kliknij przycisk Konfiguruj, aby wyświetlić lub edytować adres URL obrazu. Domyślnie system wyświetla adres URL obrazu. |
| 3 |
Wprowadź tytuł i opis (opcjonalnie) karty. |
| 4 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI i wywołać odpowiednią odpowiedź dla intencji, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu szybkiej odpowiedzi
Możesz skonfigurować szybkie odpowiedzi dla kanałów internetowych (domyślnie), SMS, Messenger, Apple Messages dla firm i RCS. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Szybka odpowiedź w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź wiadomość szybkiej odpowiedzi dla intencji. |
| 3 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. Wybierz typ przycisku Tekst i wprowadź tekst oraz ładunek/identyfikator. Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź. W przypadku przekierowania adresu URL wybierz typ przycisku adresu URL (dotyczy tylko czatu internetowego), wprowadź tekst i adres URL, a następnie kliknij przycisk Gotowe. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. Częściowe dopasowanie ma miejsce, gdy istnieje niepewność co do przychodzących zapytań użytkowników. Agent AI odpowiada z intencjami, które są zbliżone do zapytania użytkownika jako opcje. Odpowiedzi dopasowania częściowego są wyświetlane w sieci Web. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi obrazu
Możesz skonfigurować odpowiedzi graficzne dla kanałów internetowych (domyślnie), Messengera i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij opcję Obraz w prawym okienku. Karta obrazu zostanie wyświetlona z konfiguracjami domyślnymi. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL obrazu. |
| 3 |
Wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi wideo
Możesz skonfigurować odpowiedzi wideo dla kanałów internetowych (domyślnie), Messengera i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Wideo w prawym okienku. Karta wideo zostanie wyświetlona z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL filmu. |
| 3 |
Wybierz wymagany typ wideo (mp4). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi audio
Możesz skonfigurować odpowiedzi audio dla Internetu (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Audio w prawym okienku. Karta dźwiękowa zostanie wyświetlona z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL dźwięku. |
| 3 |
Wybierz typ dźwięku (mp3 lub aac). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi pliku
Możesz skonfigurować plik jako odpowiedź dla kanałów internetowych (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Plik w prawym okienku. Zostanie wyświetlona karta Plik. |
| 2 |
Wprowadź adres URL pliku. |
| 3 |
Wybierz typ pliku. Obsługiwane typy plików to .html, .pdf, zwykły tekst, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 i .aac. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi przycisku odpowiedzi
Możesz skonfigurować odpowiedzi przycisków odpowiedzi dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij przycisk Odpowiedz w prawym okienku. |
| 2 |
Skonfiguruj szczegóły nagłówka (opcjonalnie). |
| 3 |
Wprowadź tekst główny. To pole może zawierać do 1024 znaków. |
| 4 |
Wprowadź tekst stopki (opcjonalnie). To pole może zawierać do 60 znaków. |
| 5 |
Aby dodać nowy przycisk odpowiedzi, kliknij przycisk Dodaj, wprowadź tekst i ładunek, a następnie kliknij przycisk Gotowe Można skonfigurować maksymalnie trzy przyciski odpowiedzi (z limitem 20 znaków). |
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie listy wiadomości typu odpowiedzi
Możesz skonfigurować listę wiadomości jako odpowiedzi dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Lista wiadomości w prawym okienku. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi listy numerowanej
Możesz skonfigurować listę numerowaną jako odpowiedź dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Lista numerowana w prawym okienku. |
| 2 |
Edytuj podany tekst domyślny. |
| 3 |
Kliknij +Dodaj element listy. |
| 4 |
W obszarze Typ przycisku Tekst skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi selektora listy
Odpowiedzi selektora listy można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Selektor listy w prawym okienku. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Aby dodać nową sekcję listy, kliknij przycisk Dodaj sekcję listy. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi selektora czasu
Możesz skonfigurować odpowiedzi selektora czasu dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Selektor czasomierza w prawym okienku. Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 2 |
Przejdź do karty Szczegóły zdarzenia i skonfiguruj: |
| 3 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie odpowiedzi nośnika
Odpowiedzi na multimedia można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij opcję Multimedia w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź tekst. |
| 3 |
Wybierz typ nośnika i wprowadź adres URL. |
| 4 |
Aby dodać więcej załączników, kliknij Dodaj załączniki. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi łącza rozbudowanego
Odpowiedzi na łącza rozszerzone można skonfigurować dla kanału Wiadomości firmy Apple. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Łącze rozszerzone w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź adres URL obrazu i wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 3 |
Wprowadź adres URL witryny do przekierowania. |
| 4 |
Wpisz tytuł adresu URL filmu lub obrazu. |
| 5 |
Wprowadź adres URL filmu obsługującego protokół MIME i wybierz typ (wideo/mp4). |
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi formularza
Odpowiedzi na formularze można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Formularz w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź formularz w formacie JSON. Każdy JSON zawiera informacje o stronach, które są częścią formularza z dostosowaniami. Strony mogą być różnych typów:
Metadane treści strukturalnej umożliwiają użytkownikowi określenie stron formularza i układu wizualnego. Ten szablon składa się z dwóch sekcji:
Kliknij przycisk Pobierz przykładowy JSON , aby pobrać przykładowy plik JSON i zrozumieć strukturę formularza. Więcej informacji można znaleźć w oficjalnej dokumentacji firmy Apple. |
Konfigurowanie niestandardowych typów odpowiedzi na zdarzenia
Zdarzenia niestandardowe można skonfigurować jako odpowiedzi dla kanału głosowego. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Zdarzenia niestandardowe w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź nazwę zdarzenia przychodzącego, które otrzymuje agent AI. |
| 3 |
W ustawieniach głosuskonfiguruj następujące ustawienia, które mają być dodawane do każdej odpowiedzi agenta: |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. Informacje na temat konfigurowania zdarzeń niestandardowych dla skryptowanego agenta AI można znaleźć w artykule Konfigurowanie zdarzeń niestandardowych.
|
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Aby dodać więcej języków do agenta AI, kliknij + Dodaj język. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. Nowo dodany język jest wyświetlany na karcie Język , a przełącznik Włączone domyślnie ma wartość "włączone". Dodanie więcej niż jednego języka włącza wielojęzyczny model Polymatch w ustawieniach zaawansowanych silnika AI. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej Nazwa głosu . Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Aby ustawić żądany język i głos jako domyślne dla agenta AI, kliknij Ustaw jako domyślny w kolumnie Kontrolki . Nie można usunąć domyślnego języka i głosu, ale można je zmienić w razie potrzeby. Zmiana języka domyślnego może mieć wpływ na odpowiedzi, intencje, kurację, testowanie i wersje zapoznawcze. |
Konfigurowanie realizacji
Możesz skonfigurować realizację dla agentów AI ze skryptami do interakcji z systemami zewnętrznymi oraz pobierania, aktualizowania lub przechowywania danych za pośrednictwem interfejsów API. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Konfigurowanie realizacji dla agentów AI ze skryptami.
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zbiory danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Wyświetlanie szczegółów sesji w oskryptowanym agencie AI
Kliknij sesję w każdym wierszu, aby wyświetlić szczegóły poszczególnych sesji.
Karta Informacje o transakcji zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik NLU AI — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta.
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub aktualizujesz intencje lub encje, system ponownie trenuje agenta AI ze skryptami, aby był aktualny. Po każdej sesji treningowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zapewnić dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptem, wersja jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji, gdzie można wyświetlić wszystkie wersje agenta AI ze skryptem.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Wyświetl silnik AI używany dla każdej opublikowanej wersji wraz z jego ustawieniami. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Zmień lokalizację — sekcja agenta AI, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Korpus, Intencja i Odpowiedź).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji wyszukiwania Zaktualizowane przeziZmień lokalizację, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Karta Historia wersji wyświetla maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie Twojej wiadomości i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Wiadomości odrzucone — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agentów AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwej intencji lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli w zapleczu włączona jest zaawansowana ochrona danych, system udziela odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Dodaj do nowego zamiaru — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku agenta AI ze skryptem wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian system ponownie trenuje agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie wydajności skryptowanych agentów AI za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Na stronie Analizy możesz wybrać agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić analizy. Widok analityczny można dostosować, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Część szkoleniowa przedstawia "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja zawiera szczegółowy obraz tego, o co pytają klienci i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Ta sekcja zawiera szczegółowy wgląd w zapytania klientów i ich częstotliwość. Wizualnie wyświetla najpopularniejsze intencje i typy odpowiedzi, których agenci AI używają do rozwiązywania zapytań klientów.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik Records.json wywołań agenta AI z rekordów połączeń agenta AI. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Records.json wywołań agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI Agent Outcome Distribution.json ze strony AI Agent Outcome Distribution. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Distribution.json wyników agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Dostęp do autonomicznego agenta AI dla połączeń głosowych jest obecnie ograniczony do określonych klientów. Aby uzyskać więcej informacji, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
Jeśli nie widzisz opcji Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacji kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
- Wyloguj — umożliwia wylogowanie się z aplikacji Webex AI Agent Studio.
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Ważne uwagi:
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Skonfiguruj gniazda i szczegóły realizacji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w konstruktorze Webex Connect Flow.You can configure fulfillment flows for AI agent actions on the Connect Flow builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
W ramach zgodności ze standardem PCI autonomiczny agent AI obecnie nie obsługuje realizacji obejmującej karty debetowe lub kredytowe. Cała weryfikacja użytkownika lub płatność z użyciem karty debetowej lub kredytowej musi odbywać się za pośrednictwem integracji innej firmy.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Zdecydowanie zalecamy wybranie bazy wiedzy, która używa tego samego języka co agent AI w celu uzyskania optymalnej wydajności. Po zamapowaniu bazy wiedzy na agenta AI nie można skojarzyć tej samej bazy wiedzy z innym agentem AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Połącz język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka.
|
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. System udostępnia domyślne odpowiedzi warunkowe dla kanału sieci Web, których można używać do interakcji z klientami. Ponadto można użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. Nie można usunąć odpowiedzi domyślnych ani kanału sieci Web. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka można opcjonalnie dodać odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typów odpowiedzi
W Projektancie odpowiedzi można skonfigurować odpowiedzi specyficzne dla kanału dla intencji. Aby uzyskać więcej informacji na temat tworzenia odpowiedzi, zobacz sekcję Tworzenie odpowiedzi .
Szczegółowe informacje można znaleźć w poniższej sekcji:
Konfigurowanie typu odpowiedzi tekstowej
Wiadomości tekstowe można skonfigurować jako odpowiedzi dla wszystkich kanałów. Aby dodać typ odpowiedzi tekstowej dla wybranego kanału (domyślny lub niestandardowy), wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Dla wybranego kanału wybierz Typ odpowiedzi tekstowej . |
| 2 |
Wprowadź wiadomość tekstową w polu tekstowym Wariant . Możesz dostosować odpowiedzi agentów za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od klientów podczas rozmowy. Można również wprowadzić
${ , aby wybrać wymaganą zmienną w obszarze tekstowym. |
| 3 |
Aby dodać wiele wariantów, kliknij Dodaj wariant i wprowadź wiadomość tekstową. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi karuzeli
Odpowiedzi karuzelowe można skonfigurować dla kanałów internetowych (domyślnie) i Messengera. Każda odpowiedź karuzelowa może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski. Wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Karuzela w prawym okienku. Zostanie wyświetlona bogata karta karuzeli. |
| 2 |
Kliknij przycisk Konfiguruj, aby wyświetlić lub edytować adres URL obrazu. Domyślnie system wyświetla adres URL obrazu. |
| 3 |
Wprowadź tytuł i opis (opcjonalnie) karty. |
| 4 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI i wywołać odpowiednią odpowiedź dla intencji, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu szybkiej odpowiedzi
Możesz skonfigurować szybkie odpowiedzi dla kanałów internetowych (domyślnie), SMS, Messenger, Apple Messages dla firm i RCS. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Szybka odpowiedź w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź wiadomość szybkiej odpowiedzi dla intencji. |
| 3 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. Wybierz typ przycisku Tekst i wprowadź tekst oraz ładunek/identyfikator. Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź. W przypadku przekierowania adresu URL wybierz typ przycisku adresu URL (dotyczy tylko czatu internetowego), wprowadź tekst i adres URL, a następnie kliknij przycisk Gotowe. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. Częściowe dopasowanie ma miejsce, gdy istnieje niepewność co do przychodzących zapytań użytkowników. Agent AI odpowiada z intencjami, które są zbliżone do zapytania użytkownika jako opcje. Odpowiedzi dopasowania częściowego są wyświetlane w sieci Web. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi obrazu
Możesz skonfigurować odpowiedzi graficzne dla kanałów internetowych (domyślnie), Messengera i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij opcję Obraz w prawym okienku. Karta obrazu zostanie wyświetlona z konfiguracjami domyślnymi. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL obrazu. |
| 3 |
Wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi wideo
Możesz skonfigurować odpowiedzi wideo dla kanałów internetowych (domyślnie), Messengera i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Wideo w prawym okienku. Karta wideo zostanie wyświetlona z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL filmu. |
| 3 |
Wybierz wymagany typ wideo (mp4). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi audio
Możesz skonfigurować odpowiedzi audio dla Internetu (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Audio w prawym okienku. Karta dźwiękowa zostanie wyświetlona z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL dźwięku. |
| 3 |
Wybierz typ dźwięku (mp3 lub aac). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi pliku
Możesz skonfigurować plik jako odpowiedź dla kanałów internetowych (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Plik w prawym okienku. Zostanie wyświetlona karta Plik. |
| 2 |
Wprowadź adres URL pliku. |
| 3 |
Wybierz typ pliku. Obsługiwane typy plików to .html, .pdf, zwykły tekst, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 i .aac. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi przycisku odpowiedzi
Możesz skonfigurować odpowiedzi przycisków odpowiedzi dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij przycisk Odpowiedz w prawym okienku. |
| 2 |
Skonfiguruj szczegóły nagłówka (opcjonalnie). |
| 3 |
Wprowadź tekst główny. To pole może zawierać do 1024 znaków. |
| 4 |
Wprowadź tekst stopki (opcjonalnie). To pole może zawierać do 60 znaków. |
| 5 |
Aby dodać nowy przycisk odpowiedzi, kliknij przycisk Dodaj, wprowadź tekst i ładunek, a następnie kliknij przycisk Gotowe Można skonfigurować maksymalnie trzy przyciski odpowiedzi (z limitem 20 znaków). |
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie listy wiadomości typu odpowiedzi
Możesz skonfigurować listę wiadomości jako odpowiedzi dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Lista wiadomości w prawym okienku. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi listy numerowanej
Możesz skonfigurować listę numerowaną jako odpowiedź dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Lista numerowana w prawym okienku. |
| 2 |
Edytuj podany tekst domyślny. |
| 3 |
Kliknij +Dodaj element listy. |
| 4 |
W obszarze Typ przycisku Tekst skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi selektora listy
Odpowiedzi selektora listy można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Selektor listy w prawym okienku. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Aby dodać nową sekcję listy, kliknij przycisk Dodaj sekcję listy. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi selektora czasu
Możesz skonfigurować odpowiedzi selektora czasu dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Selektor czasomierza w prawym okienku. Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 2 |
Przejdź do karty Szczegóły zdarzenia i skonfiguruj: |
| 3 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie odpowiedzi nośnika
Odpowiedzi na multimedia można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij opcję Multimedia w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź tekst. |
| 3 |
Wybierz typ nośnika i wprowadź adres URL. |
| 4 |
Aby dodać więcej załączników, kliknij Dodaj załączniki. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi łącza rozbudowanego
Odpowiedzi na łącza rozszerzone można skonfigurować dla kanału Wiadomości firmy Apple. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Łącze rozszerzone w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź adres URL obrazu i wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 3 |
Wprowadź adres URL witryny do przekierowania. |
| 4 |
Wpisz tytuł adresu URL filmu lub obrazu. |
| 5 |
Wprowadź adres URL filmu obsługującego protokół MIME i wybierz typ (wideo/mp4). |
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi formularza
Odpowiedzi na formularze można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Formularz w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź formularz w formacie JSON. Każdy JSON zawiera informacje o stronach, które są częścią formularza z dostosowaniami. Strony mogą być różnych typów:
Metadane treści strukturalnej umożliwiają użytkownikowi określenie stron formularza i układu wizualnego. Ten szablon składa się z dwóch sekcji:
Kliknij przycisk Pobierz przykładowy JSON , aby pobrać przykładowy plik JSON i zrozumieć strukturę formularza. Więcej informacji można znaleźć w oficjalnej dokumentacji firmy Apple. |
Konfigurowanie niestandardowych typów odpowiedzi na zdarzenia
Zdarzenia niestandardowe można skonfigurować jako odpowiedzi dla kanału głosowego. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Zdarzenia niestandardowe w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź nazwę zdarzenia przychodzącego, które otrzymuje agent AI. |
| 3 |
W ustawieniach głosuskonfiguruj następujące ustawienia, które mają być dodawane do każdej odpowiedzi agenta: |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Aby dodać więcej języków do agenta AI, kliknij + Dodaj język. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. Nowo dodany język jest wyświetlany na karcie Język , a przełącznik Włączone domyślnie ma wartość "włączone". Dodanie więcej niż jednego języka włącza wielojęzyczny model Polymatch w ustawieniach zaawansowanych silnika AI. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej Nazwa głosu . Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Aby ustawić żądany język i głos jako domyślne dla agenta AI, kliknij Ustaw jako domyślny w kolumnie Kontrolki . Nie można usunąć domyślnego języka i głosu, ale można je zmienić w razie potrzeby. Zmiana języka domyślnego może mieć wpływ na odpowiedzi, intencje, kurację, testowanie i wersje zapoznawcze. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zbiory danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Wyświetlanie szczegółów sesji w oskryptowanym agencie AI
Kliknij sesję w każdym wierszu, aby wyświetlić szczegóły poszczególnych sesji.
Karta Informacje o transakcji zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik NLU AI — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta.
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub aktualizujesz intencje lub encje, system ponownie trenuje agenta AI ze skryptami, aby był aktualny. Po każdej sesji treningowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zapewnić dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptem, wersja jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji, gdzie można wyświetlić wszystkie wersje agenta AI ze skryptem.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Wyświetl silnik AI używany dla każdej opublikowanej wersji wraz z jego ustawieniami. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Zmień lokalizację — sekcja agenta AI, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Korpus, Intencja i Odpowiedź).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji wyszukiwania Zaktualizowane przeziZmień lokalizację, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Karta Historia wersji wyświetla maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie Twojej wiadomości i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Wiadomości odrzucone — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agentów AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwej intencji lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli w zapleczu włączona jest zaawansowana ochrona danych, system udziela odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Dodaj do nowego zamiaru — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku agenta AI ze skryptem wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian system ponownie trenuje agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie wydajności skryptowanych agentów AI za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Na stronie Analizy możesz wybrać agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić analizy. Widok analityczny można dostosować, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Część szkoleniowa przedstawia "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja zawiera szczegółowy obraz tego, o co pytają klienci i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Ta sekcja zawiera szczegółowy wgląd w zapytania klientów i ich częstotliwość. Wizualnie wyświetla najpopularniejsze intencje i typy odpowiedzi, których agenci AI używają do rozwiązywania zapytań klientów.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik Records.json wywołań agenta AI z rekordów połączeń agenta AI. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Records.json wywołań agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI Agent Outcome Distribution.json ze strony AI Agent Outcome Distribution. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Distribution.json wyników agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Dostęp do autonomicznego agenta AI dla połączeń głosowych jest obecnie ograniczony do określonych klientów. Aby uzyskać więcej informacji, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
Jeśli nie widzisz opcji Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacji kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
- Wyloguj — umożliwia wylogowanie się z aplikacji Webex AI Agent Studio.
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Ważne uwagi:
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Skonfiguruj gniazda i szczegóły realizacji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w konstruktorze Webex Connect Flow.You can configure fulfillment flows for AI agent actions on the Connect Flow builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
W ramach zgodności ze standardem PCI autonomiczny agent AI obecnie nie obsługuje realizacji obejmującej karty debetowe lub kredytowe. Cała weryfikacja użytkownika lub płatność z użyciem karty debetowej lub kredytowej musi odbywać się za pośrednictwem integracji innej firmy.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Zdecydowanie zalecamy wybranie bazy wiedzy, która używa tego samego języka co agent AI w celu uzyskania optymalnej wydajności. Po zamapowaniu bazy wiedzy na agenta AI nie można skojarzyć tej samej bazy wiedzy z innym agentem AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Połącz język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka.
|
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. System udostępnia domyślne odpowiedzi warunkowe dla kanału sieci Web, których można używać do interakcji z klientami. Ponadto można użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. Nie można usunąć odpowiedzi domyślnych ani kanału sieci Web. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka można opcjonalnie dodać odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typów odpowiedzi
W Projektancie odpowiedzi można skonfigurować odpowiedzi specyficzne dla kanału dla intencji. Aby uzyskać więcej informacji na temat tworzenia odpowiedzi, zobacz sekcję Tworzenie odpowiedzi .
Szczegółowe informacje można znaleźć w poniższej sekcji:
Konfigurowanie typu odpowiedzi tekstowej
Wiadomości tekstowe można skonfigurować jako odpowiedzi dla wszystkich kanałów. Aby dodać typ odpowiedzi tekstowej dla wybranego kanału (domyślny lub niestandardowy), wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Dla wybranego kanału wybierz Typ odpowiedzi tekstowej . |
| 2 |
Wprowadź wiadomość tekstową w polu tekstowym Wariant . Możesz dostosować odpowiedzi agentów za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od klientów podczas rozmowy. Można również wprowadzić
${ , aby wybrać wymaganą zmienną w obszarze tekstowym. |
| 3 |
Aby dodać wiele wariantów, kliknij Dodaj wariant i wprowadź wiadomość tekstową. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi karuzeli
Odpowiedzi karuzelowe można skonfigurować dla kanałów internetowych (domyślnie) i Messengera. Każda odpowiedź karuzelowa może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski. Wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Karuzela w prawym okienku. Zostanie wyświetlona bogata karta karuzeli. |
| 2 |
Kliknij przycisk Konfiguruj, aby wyświetlić lub edytować adres URL obrazu. Domyślnie system wyświetla adres URL obrazu. |
| 3 |
Wprowadź tytuł i opis (opcjonalnie) karty. |
| 4 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI i wywołać odpowiednią odpowiedź dla intencji, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu szybkiej odpowiedzi
Możesz skonfigurować szybkie odpowiedzi dla kanałów internetowych (domyślnie), SMS, Messenger, Apple Messages dla firm i RCS. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Szybka odpowiedź w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź wiadomość szybkiej odpowiedzi dla intencji. |
| 3 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. Wybierz typ przycisku Tekst i wprowadź tekst oraz ładunek/identyfikator. Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź. W przypadku przekierowania adresu URL wybierz typ przycisku adresu URL (dotyczy tylko czatu internetowego), wprowadź tekst i adres URL, a następnie kliknij przycisk Gotowe. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. Częściowe dopasowanie ma miejsce, gdy istnieje niepewność co do przychodzących zapytań użytkowników. Agent AI odpowiada z intencjami, które są zbliżone do zapytania użytkownika jako opcje. Odpowiedzi dopasowania częściowego są wyświetlane w sieci Web. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi obrazu
Możesz skonfigurować odpowiedzi graficzne dla kanałów internetowych (domyślnie), Messengera i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij opcję Obraz w prawym okienku. Karta obrazu zostanie wyświetlona z konfiguracjami domyślnymi. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL obrazu. |
| 3 |
Wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi wideo
Możesz skonfigurować odpowiedzi wideo dla kanałów internetowych (domyślnie), Messengera i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Wideo w prawym okienku. Karta wideo zostanie wyświetlona z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL filmu. |
| 3 |
Wybierz wymagany typ wideo (mp4). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi audio
Możesz skonfigurować odpowiedzi audio dla Internetu (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Audio w prawym okienku. Karta dźwiękowa zostanie wyświetlona z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL dźwięku. |
| 3 |
Wybierz typ dźwięku (mp3 lub aac). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi pliku
Możesz skonfigurować plik jako odpowiedź dla kanałów internetowych (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Plik w prawym okienku. Zostanie wyświetlona karta Plik. |
| 2 |
Wprowadź adres URL pliku. |
| 3 |
Wybierz typ pliku. Obsługiwane typy plików to .html, .pdf, zwykły tekst, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 i .aac. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi przycisku odpowiedzi
Możesz skonfigurować odpowiedzi przycisków odpowiedzi dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij przycisk Odpowiedz w prawym okienku. |
| 2 |
Skonfiguruj szczegóły nagłówka (opcjonalnie). |
| 3 |
Wprowadź tekst główny. To pole może zawierać do 1024 znaków. |
| 4 |
Wprowadź tekst stopki (opcjonalnie). To pole może zawierać do 60 znaków. |
| 5 |
Aby dodać nowy przycisk odpowiedzi, kliknij przycisk Dodaj, wprowadź tekst i ładunek, a następnie kliknij przycisk Gotowe Można skonfigurować maksymalnie trzy przyciski odpowiedzi (z limitem 20 znaków). |
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie listy wiadomości typu odpowiedzi
Możesz skonfigurować listę wiadomości jako odpowiedzi dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Lista wiadomości w prawym okienku. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi listy numerowanej
Możesz skonfigurować listę numerowaną jako odpowiedź dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Lista numerowana w prawym okienku. |
| 2 |
Edytuj podany tekst domyślny. |
| 3 |
Kliknij +Dodaj element listy. |
| 4 |
W obszarze Typ przycisku Tekst skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi selektora listy
Odpowiedzi selektora listy można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Selektor listy w prawym okienku. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Aby dodać nową sekcję listy, kliknij przycisk Dodaj sekcję listy. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi selektora czasu
Możesz skonfigurować odpowiedzi selektora czasu dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Selektor czasomierza w prawym okienku. Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 2 |
Przejdź do karty Szczegóły zdarzenia i skonfiguruj: |
| 3 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie odpowiedzi nośnika
Odpowiedzi na multimedia można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij opcję Multimedia w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź tekst. |
| 3 |
Wybierz typ nośnika i wprowadź adres URL. |
| 4 |
Aby dodać więcej załączników, kliknij Dodaj załączniki. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi łącza rozbudowanego
Odpowiedzi na łącza rozszerzone można skonfigurować dla kanału Wiadomości firmy Apple. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Łącze rozszerzone w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź adres URL obrazu i wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 3 |
Wprowadź adres URL witryny do przekierowania. |
| 4 |
Wpisz tytuł adresu URL filmu lub obrazu. |
| 5 |
Wprowadź adres URL filmu obsługującego protokół MIME i wybierz typ (wideo/mp4). |
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi formularza
Odpowiedzi na formularze można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Formularz w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź formularz w formacie JSON. Każdy JSON zawiera informacje o stronach, które są częścią formularza z dostosowaniami. Strony mogą być różnych typów:
Metadane treści strukturalnej umożliwiają użytkownikowi określenie stron formularza i układu wizualnego. Ten szablon składa się z dwóch sekcji:
Kliknij przycisk Pobierz przykładowy JSON , aby pobrać przykładowy plik JSON i zrozumieć strukturę formularza. Więcej informacji można znaleźć w oficjalnej dokumentacji firmy Apple. |
Konfigurowanie niestandardowych typów odpowiedzi na zdarzenia
Zdarzenia niestandardowe można skonfigurować jako odpowiedzi dla kanału głosowego. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Zdarzenia niestandardowe w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź nazwę zdarzenia przychodzącego, które otrzymuje agent AI. |
| 3 |
W ustawieniach głosuskonfiguruj następujące ustawienia, które mają być dodawane do każdej odpowiedzi agenta: |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Aby dodać więcej języków do agenta AI, kliknij + Dodaj język. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. Nowo dodany język jest wyświetlany na karcie Język , a przełącznik Włączone domyślnie ma wartość "włączone". Dodanie więcej niż jednego języka włącza wielojęzyczny model Polymatch w ustawieniach zaawansowanych silnika AI. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej Nazwa głosu . Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Aby ustawić żądany język i głos jako domyślne dla agenta AI, kliknij Ustaw jako domyślny w kolumnie Kontrolki . Nie można usunąć domyślnego języka i głosu, ale można je zmienić w razie potrzeby. Zmiana języka domyślnego może mieć wpływ na odpowiedzi, intencje, kurację, testowanie i wersje zapoznawcze. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zbiory danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Wyświetlanie szczegółów sesji w oskryptowanym agencie AI
Kliknij sesję w każdym wierszu, aby wyświetlić szczegóły poszczególnych sesji.
Karta Informacje o transakcji zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik NLU AI — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta.
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub aktualizujesz intencje lub encje, system ponownie trenuje agenta AI ze skryptami, aby był aktualny. Po każdej sesji treningowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zapewnić dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptem, wersja jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji, gdzie można wyświetlić wszystkie wersje agenta AI ze skryptem.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Wyświetl silnik AI używany dla każdej opublikowanej wersji wraz z jego ustawieniami. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Zmień lokalizację — sekcja agenta AI, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Korpus, Intencja i Odpowiedź).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji wyszukiwania Zaktualizowane przeziZmień lokalizację, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Karta Historia wersji wyświetla maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie Twojej wiadomości i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Wiadomości odrzucone — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agentów AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwej intencji lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli w zapleczu włączona jest zaawansowana ochrona danych, system udziela odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Dodaj do nowego zamiaru — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku agenta AI ze skryptem wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian system ponownie trenuje agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie wydajności skryptowanych agentów AI za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Na stronie Analizy możesz wybrać agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić analizy. Widok analityczny można dostosować, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Część szkoleniowa przedstawia "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja zawiera szczegółowy obraz tego, o co pytają klienci i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Ta sekcja zawiera szczegółowy wgląd w zapytania klientów i ich częstotliwość. Wizualnie wyświetla najpopularniejsze intencje i typy odpowiedzi, których agenci AI używają do rozwiązywania zapytań klientów.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik Records.json wywołań agenta AI z rekordów połączeń agenta AI. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Records.json wywołań agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI Agent Outcome Distribution.json ze strony AI Agent Outcome Distribution. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Distribution.json wyników agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
Rozpocznij pracę z Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio to zaawansowana platforma zaprojektowana do tworzenia, zarządzania i wdrażania zautomatyzowanych agentów AI w celu spełnienia potrzeb obsługi klienta i pomocy technicznej. Korzystając ze sztucznej inteligencji, agenci AI zapewniają zautomatyzowaną pomoc klientom, zanim wejdą w interakcję z ludźmi. Agenci ci wspierają interakcje głosowe z intonacją, rozumieniem języka i świadomością kontekstową w rozmowach. Ponadto agenci AI płynnie i informacyjnie obsługują interakcje w kanale cyfrowym za pośrednictwem czatu tekstowego i online. Klienci korzystają z doświadczenia podobnego do concierge, otrzymując pomoc w przypadku pytań, wyszukiwania informacji i minimalizując czas oczekiwania.
Dostęp do autonomicznego agenta AI dla połączeń głosowych jest obecnie ograniczony do określonych klientów. Aby uzyskać więcej informacji, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco.
Kluczowe korzyści dla firm
-
Wydajność i produktywność
-
Automatyzuje powtarzalne zadania, uwalniając pracowników ludzkich do pracy strategicznej.
-
Zapewnia dostępność 24/7, obsługując większe ilości i skracając czas reakcji.
-
Zwiększa dokładność przetwarzania, analizy i raportowania danych.
-
- Oszczędności
-
Obniża koszty pracy dzięki automatyzacji.
-
Optymalizuje alokację zasobów w celu zwiększenia wydajności.
-
Obniża koszty operacyjne poprzez usprawnienie procesów i zapobieganie błędom.
-
- Usprawnienie procesu decyzyjnego
-
Zapewnia szczegółowe informacje oparte na danych przez analizowanie dużych zestawów danych.
-
Umożliwia analizę predykcyjną w celu przewidywania przyszłych wyników.
-
Usprawnia zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację i ocenę.
-
- Lepsza obsługa klienta
-
Personalizuje interakcje na podstawie danych klienta.
-
Oferuje krótszy czas reakcji dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
-
Zapewnia obsługę klienta 24/7.
-
- Skalowalność i elastyczność
-
Łatwe skalowanie w górę lub w dół w celu spełnienia zmieniających się potrzeb biznesowych.
-
Uczy się i dostosowuje do nowych sytuacji i informacji.
-
- Przewaga konkurencyjna
-
Napędza innowacje i rozwój nowych produktów/usług.
-
Zwiększa wydajność w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.
-
- Upodmiotowienie pracowników
-
Uwalnia ludzki potencjał do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy.
-
Usprawnia współpracę, udostępniając dane, szczegółowe informacje i pomoc techniczną.
-
Opis typów i przykładów agentów AI
Poniższa tabela zawiera wgląd w typy agentów AI i ich możliwości:
| Typ agenta AI | Przeznaczenie | Jak skonfigurować? |
|---|---|---|
|
Autonomiczny |
Autonomiczni agenci pracują niezależnie, aby osiągnąć zdefiniowane cele, zmniejszając potrzebę ciągłej interwencji człowieka.
|
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI |
|
Skryptów |
Skryptowani agenci AI są programowani zgodnie z zestawem wstępnie zdefiniowanych reguł i instrukcji.
|
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami |
Przykłady
Zarówno autonomiczni, jak i skryptowi agenci AI mają zastosowanie do różnych przypadków użycia, w zależności od konkretnych wymagań i pożądanych możliwości. Oto kilka przykładów:
-
Obsługa klienta — zarówno agenci autonomiczni, jak i skryptowi mogą zapewnić obsługę klienta, a autonomiczni agenci oferują większą elastyczność i zrozumienie języka naturalnego.
-
Wirtualni asystenci — autonomiczni agenci doskonale nadają się do ról wirtualnych asystentów, ponieważ mogą zarządzać szerokim zakresem zadań i oferować bardziej spersonalizowane interakcje.
Wybór między autonomicznymi i skryptowymi agentami AI zależy od złożoności zadań, wymaganego poziomu autonomii i dostępności danych szkoleniowych.
Wymagania wstępne
- Jeśli organizacja nie ma aktywnej wersji próbnej lub subskrypcji centrum kontaktów, partnerzy mogą skonfigurować wersję próbną centrum kontaktów z Webex funkcją agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Próby samoobsługowe centrum kontaktowego Webex
- Aby zarejestrować się w celu uzyskania subskrypcji, klienci muszą zakupić dodatek AI Agent dla licencji Flex-3.0 Contact Center. Na podstawie uprawnień Webex Contact Center udostępnia agenta AI jako jedną ze swoich usług dla organizacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługi Webex Contact Center, zobacz Wprowadzenie do centrum kontaktów Webex.
Role i uprawnienia użytkowników
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje o rolach użytkowników i wymaganych uprawnieniach w organizacji w celu uzyskania dostępu do aplikacji AI Agent Studio:
| Rola | Organizacja klienta | Organizacja partnerska | Każda inna organizacja |
|---|---|---|---|
| Pełny administrator | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje |
| Administrator Contact Center | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | nie dotyczy | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje |
| Administrator konfiguracji | nie dotyczy | Pełny dostęp do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | nie dotyczy |
| Administrator z uprawnieniami tylko do odczytu | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje |
| Kierownik | Dostęp tylko do odczytu do AI Agent Studio z wyjątkiem poufnych informacji, takich jak transkrypcje | nie dotyczy | nie dotyczy |
Dostęp Webex AI Agent Studio
Aby utworzyć agentów AI, należy zalogować się do aplikacji Webex AI Agent Studio. Możesz zalogować się w następujący sposób:
Logowanie z centrum sterowania
Jeśli nie widzisz opcji Webex AI Agent, skontaktuj się z pomocą techniczną Cisco, aby włączyć odpowiednią flagę funkcji.
- Zaloguj się do Control Hub.
-
Wybierz Usługi > Centrum kontaktu.
- W okienku nawigacji Contact Center wybierz pozycję Customer experience > AI Agent.
- Kliknij pozycję Agent AI Webex aby uzyskać dostęp do aplikacji.
Spowoduje to otwarcie aplikacji Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i będzie można przystąpić do konfigurowania agentów AI.
Logowanie z Webex Connect
Aby uzyskać dostęp do aplikacji Webex AI Agent Studio, musisz mieć dostęp do Webex Connect.
- Zaloguj się do aplikacji Webex Connect przy użyciu adresu URL dzierżawy podanego dla przedsiębiorstwa i poświadczeń.
Domyślnie strona Usługi jest wyświetlana jako strona główna.
- W menu App Tray w lewym okienku nawigacji kliknij Webex AI Agent , aby uzyskać dostęp do aplikacji.
System otworzy aplikację Webex AI Agent Studio na innej karcie przeglądarki i nastąpi automatyczne zalogowanie do aplikacji.
Układ strony głównej
Witamy w aplikacji Webex AI Agent Studio. Po zalogowaniu na stronie głównej jest wyświetlany następujący układ:
-
Pasek nawigacyjny
Pasek nawigacyjny wyświetlany po lewej stronie umożliwia dostęp do następujących menu:
- Dashboard — wyświetla listę agentów AI, do których użytkownik ma dostęp, zgodnie z przyznaniem przez administratora przedsiębiorstwa.
- Wiedza — pokazuje centralne repozytorium wiedzy lub bazę wiedzy, która służy autonomicznym agentom AI jako mózg do odpowiadania na zapytania klientów.
- Pomoc — zapewnia dostęp do podręcznika użytkownika programu Webex AI Agent Studio w Centrum pomocy Webex.
- Wyloguj — umożliwia wylogowanie się z aplikacji Webex AI Agent Studio.
Poznaj swój pulpit nawigacyjny
Na pulpicie nawigacyjnym agenci AI są reprezentowani przez karty. Każda karta wyświetla podstawowe informacje, w tym nazwę agenta AI, ostatnio zaktualizowanego przez, ostatnio zaktualizowanego oraz silnik używany do szkolenia agenta.
Zadania na karcie agenta AI
Najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić następujące opcje:
- Podgląd — kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Ikona wielokropka — kliknięcie tej ikony umożliwia wykonanie następujących zadań:
-
Kopiuj link podglądu — skopiuj link podglądu, aby wkleić go w nowej karcie i wyświetlić podgląd agenta AI w widżecie czatu.
-
Kopiuj token dostępu — skopiuj token dostępu agenta AI w celu wywołania agenta za pośrednictwem interfejsów API.
-
Eksportuj — eksportuj szczegóły agenta AI (w formacie JSON) do folderu lokalnego.
-
Usuń — trwale usuwa agenta AI z systemu.
-
Przypnij — przypnij agenta AI do pierwszej pozycji na pulpicie nawigacyjnym lub odepnij, aby przywrócić go do poprzedniej pozycji.
-
Tworzenie nowego agenta AICreate a new AI agent
Możesz utworzyć nowego agenta AI za pomocą opcji + Utwórz agenta w prawym górnym rogu pulpitu nawigacyjnego. Możesz użyć wstępnie zdefiniowanego szablonu lub utworzyć agenta od podstaw.
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skryptowanych i autonomicznych agentów AI, zobacz następujące sekcje:
Możesz utworzyć do 100 agentów AI, w tym zarówno typów skryptowych, jak i autonomicznych.
Importowanie agenta AI
Agenta AI w formacie JSON można zaimportować z listy dostępnych agentów AI. Najpierw upewnij się, że agent AI w formacie JSON został wyeksportowany do folderu lokalnego. Aby go zaimportować, wykonaj następujące czynności:
- Kliknij opcję Importuj agenta.
- Kliknij Prześlij , aby przesłać plik agenta AI (w formacie JSON) wyeksportowany z platformy.
- W polu Nazwa agenta wprowadź nazwę agenta AI.
- (Opcjonalnie) W polu Identyfikator systemu edytuj unikatowy identyfikator wygenerowany przez system.
- Kliknij przycisk Importuj.
Agent AI został pomyślnie zaimportowany na platformę Webex AI Agent Studio i jest dostępny na pulpicie nawigacyjnym.
Wyszukiwanie słów kluczowych
Platforma zapewnia niezawodne funkcje wyszukiwania, które ułatwiają lokalizowanie agentów AI i zarządzanie nimi. Możesz wyszukiwać słowa kluczowe, używając nazwy agenta. Wprowadź nazwę agenta lub jej część na pasku wyszukiwania. System wyświetli listę agentów AI spełniających kryteria wyszukiwania.
Filtrowanie według typu agenta
Oprócz wyszukiwania słów kluczowych możesz zawęzić wyniki wyszukiwania, filtrując je na podstawie typu agenta AI. Wybierz jeden z filtrów typów agentów z listy rozwijanej — Skryptowy, Autonomiczny iWszystkie .
Zarządzanie bazami wiedzy
Baza wiedzy jest centralnym repozytorium informacji dla agentów AI opartych na modelu LLM (Large Language Model). Agenci AI wykorzystują zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozumienia, przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Silnik sztucznej inteligencji szkoli agentów AI przy użyciu ogromnej ilości danych, umożliwiając im udzielanie szczegółowych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Bazy wiedzy przechowują dane niezbędne do funkcjonowania autonomicznych agentów AI.
Utwórz wymaganą bazę wiedzy dla konfigurowanego agenta AI.
Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. | ||||||||||||||
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. | ||||||||||||||
| 3 |
Na stronie Bazy wiedzy kliknij + Utwórz bazę wiedzy w prawym górnym rogu. | ||||||||||||||
| 4 |
Na stronie Tworzenie bazy wiedzy wprowadź następujące informacje: | ||||||||||||||
| 5 |
Kliknij opcję Utwórz. System tworzy bazę wiedzy o określonej nazwie. | ||||||||||||||
| 6 |
Możesz przesyłać pliki do bazy wiedzy lub tworzyć dokumenty od podstaw.
Ważne uwagi:
Aby usunąć wszystkie przesłane pliki, kliknij ikonę Usuń obok sekcji Przetworzone pliki . Aby usunąć pojedynczy plik, kliknij ikonę Usuń plik obok nazwy pliku.
| ||||||||||||||
| 7 |
Przejdź do karty Informacje , aby wyświetlić następujące szczegóły:
|
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy dla agentów AI.
Dostęp do bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz bazę wiedzy wymaganą dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Kliknij ikonę Wiedza w lewym okienku nawigacji. Bazy wiedzy są wyświetlane jako karty na stronie Bazy wiedzy. Karty wyświetlają liczbę przesłanych plików i liczbę dokumentów utworzonych w bazie wiedzy. |
| 3 |
Kliknij kartę, aby przejść do konkretnej bazy wiedzy. Dostęp do bazy wiedzy można również uzyskać na karcie Wiedza na stronie konfiguracji agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Konfigurowanie bazy wiedzy. Wymaganą bazę wiedzy można wyszukać, stosując następujące kryteria:
Kliknij przycisk Resetuj wszystko , aby zresetować kryteria wyszukiwania. |
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI działają niezależnie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Agenci autonomiczni mogą uzyskiwać dostęp do repozytorium wiedzy i korzystać z niego, aby udzielać wyczerpujących i dokładnych odpowiedzi na zapytania użytkowników. Agenci ci wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy danych, uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich działań do osiągnięcia określonych celów.
Autonomicznych agentów AI można używać w różnych scenariuszach, w tym:
- Zapewnij obsługę klienta — odpowiadaj na często zadawane pytania, rozwiązuj problemy i przeprowadzaj klientów przez procesy.
- Oferuj pomoc techniczną — udzielaj porad eksperckich na określone tematy lub w określonych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — rozumienie języka ludzkiego i reagowanie na niego w sposób naturalny i konwersacyjny.
- Podejmowanie decyzji — dokonuj świadomych wyborów na podstawie dostępnych informacji i wstępnie zdefiniowanych reguł.
- Automatyzacja — automatyzacja powtarzalnych lub czasochłonnych zadań.
Bariery skonfigurowane w autonomicznych agentach AI zapewniają, że agent AI nie reaguje nieetycznymi i szkodliwymi treściami.
Tworzenie autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Upewnij się, że tworzysz bazę wiedzy dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie bazy wiedzy dla agenta AI.
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Utwórz agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej.
Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować jako Autonomiczny. W takim przypadku pola na stronie Profil są wypełniane automatycznie. |
| 4 |
Wybierz Typ agenta autonomicznego . |
| 5 |
Podaj następujące wymagane informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzyłeś autonomicznego agenta AI, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . Możesz utworzyć do 100 agentów AI, w tym zarówno typów skryptowych, jak i autonomicznych. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące zadania:
Można również zaimportować wstępnie utworzonych agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj autonomicznego agenta AI.
Konfigurowanie autonomicznego agenta AI
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować autonomicznego agenta AI zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu autonomicznego agenta AI
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Dodaj wymagane akcje do agenta AI.
Dodawanie działań do autonomicznego agenta AI
Autonomiczni agenci AI są zaprojektowani tak, aby rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio do nich reagować. Weźmy na przykład restaurację, która musi zautomatyzować przyjmowanie zamówień na żywność online. Aby wykonać zadanie, utwórz autonomicznego agenta AI, który wykonuje następujące działania:
-
Uzyskaj wymagane informacje od klienta.
-
Prześlij informacje do wymaganego przepływu.
-
Spełnij wymagania klienta.
Autonomiczny agent AI działa na następujących trzech elementach konstrukcyjnych:
-
Działanie — zadanie, które agent AI wykonuje, rozumiejąc intencje użytkowników i wykonując je łącząc się z systemami zewnętrznymi.
-
Encja lub gniazdo — reprezentuje krok w realizacji intencji użytkownika. Wypełnianie szczelin polega na zadawaniu klientowi konkretnych pytań w celu spełnienia intencji klienta na podstawie wypowiedzi. Jest to wyzwalacz dla agenta AI, aby rozpocząć wykonywanie akcji.
-
Realizacja — określa, w jaki sposób agent AI wykonuje operację, łącząc się z systemami zewnętrznymi.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . Na stronie Czynności jest wyświetlana akcja przekazywania agenta . Akcja przekazywania agenta jest domyślnie włączona, dzięki czemu agent AI może eskalować rozmowę do agenta ludzkiego. Użyj opcji przełączania, aby ją wyłączyć. |
| 3 |
Kliknij + Nowe działanie , aby dodać nową akcję dla agenta AI. |
| 4 |
Na stronie Dodaj nową akcję określ następujące informacje: |
Następne czynności
Skonfiguruj gniazda i szczegóły realizacji.
Konfigurowanie wypełniania szczelin
Wypełnianie gniazd polega na dodaniu wymaganych jednostek wejściowych dla silnika AI. W sekcji Wypełnianie szczelin na stronie Akcje dodaj encje wejściowe:
-
Możesz dodawać encje pojedynczo w formacie tabeli. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodawanie jednostek wejściowych w formacie tabeli.
-
Można również użyć pliku JSON i zdefiniować encje. Zobacz Przewodnik po schemacie JSON, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Dodawanie encji wejściowych w formacie tabeli
| 1 |
Aby dodać encję wejściową, kliknij + Nowa encja wejściowa. |
| 2 |
Na stronie Dodawanie nowej encji wejściowej określ następujące szczegóły: |
| 3 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać encję wejściową. Możesz dodać tyle jednostek wejściowych, ile potrzebujesz. |
| 4 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby dodać akcję do agenta AI. |
| 5 |
Kliknij przycisk Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. Po dodaniu akcji użyj opcji Formanty , aby edytować lub usunąć encje. |
Dodawanie encji za pomocą edytora JSON
- Aby dodać encję wejściową w formacie JSON, kliknij pozycję Użyj JSON.
- Wprowadź schemat parametrów wejściowych w formacie JSON.
- Kliknij przycisk Dodaj.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Struktura parametrów wejściowych
Parametry wejściowe muszą być zgodne z następującą strukturą:
-
type — typ danych obiektu parameters. Jest to zawsze "obiekt", aby oznaczyć, że parametry są skonstruowane jako obiekt.
properties — obiekt, w którym każdy klucz reprezentuje parametr i skojarzone z nim metadane.
required — tablica ciągów zawierających nazwy parametrów, które są obowiązkowe.
Właściwości Obiekt
Każdy klucz w obiekcie właściwości reprezentuje jednostkę/parametr wejściowy i zawiera inny obiekt z metadanymi dotyczącymi tego parametru. Metadane powinny zawsze zawierać następujące słowa kluczowe:
-
type — typ danych parametru. Dozwolone typy to:
-
string — dane tekstowe.
-
liczba całkowita — dane liczbowe bez miejsc dziesiętnych.
-
number — dane liczbowe, które mogą zawierać ułamki dziesiętne.
-
boolean — wartości prawda/fałsz.
-
tablica — lista elementów, z których wszystkie są zazwyczaj tego samego typu.
-
obiekt — złożona struktura danych z zagnieżdżonymi właściwościami.
-
-
description — krótkie wyjaśnienie tego, co reprezentuje encja. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć cel i zastosowanie parametru. Opis, który jest zwięzły i spójny z instrukcjami agenta i opisem działania, jest dobry dla większej dokładności.
-
Walidacja jest wymuszana przez platformę tylko dla "typu". "Opis" nie jest wymuszony dla wszystkich encji, ale zdecydowanie zaleca się jego dodanie. Inne przydatne słowa kluczowe dla metadanych encji to:
-
wyliczenie — pole wyliczenia zawiera listę możliwych wartości parametru. Jest to przydatne w przypadku parametrów, które powinny akceptować tylko ograniczony zestaw wartości. Deweloperzy mogą definiować niestandardowe listy wartości, które parametr powinien akceptować, aby z tego korzystać.
- wzorzec — użyj pola wzorca z typami ciągów, aby określić wyrażenie regularne, które musi być zgodne z ciągiem. Jest to przydatne do sprawdzania poprawności określonych formatów, takich jak numery telefonów, kody pocztowe lub identyfikatory niestandardowe.
-
examples — pole examples zawiera co najmniej jeden przykład prawidłowych wartości parametru. Pomaga to silnikowi sztucznej inteligencji zrozumieć rodzaj potrzebnych danych i może być szczególnie przydatne do celów interpretacji i walidacji.
-
Istnieją inne słowa kluczowe, które mogą sprawić, że definicja encji będzie dokładniejsza i bardziej solidna. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik po schemacie JSON.
Przykład
Poniższy przykład obejmuje różne typy encji i słów kluczowych:
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Unikatowa nazwa użytkownika konta.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Hasło do konta.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "Adres e-mail konta.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "Data urodzenia użytkownika.", "examples": ["mm/dd/RRRR"] }, "preferencje": { "type": "object", "description": "Ustawienia preferencji użytkownika.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Czy użytkownik chce otrzymywać biuletyny.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferowana metoda powiadamiania.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "role": { "type": "array", "description": "Lista ról przypisanych do użytkownika.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } Ten przykład zawiera następujące encje:
- username — typ ciągu z ograniczeniem minimalnej i maksymalnej długości.
- hasło — typ ciągu o minimalnej długości i określonym formacie (hasło wskazuje, że wymagana jest bezpieczna obsługa).
- email — typ ciągu z wzorcem wyrażenia regularnego, aby upewnić się, że jest to prawidłowy adres e-mail.
- birthdate — typ ciągu z przykładami określającymi format daty.
- preferencje — typ obiektu z zagnieżdżonymi właściwościami (biuletyn i powiadomienia), w tym logiczny z wartością domyślną i ciągiem z określonymi dozwolonymi wartościami (wyliczenie).
- role — typ tablicy, w którym każdy element jest ciągiem ograniczonym do określonych wartości (wyliczenie).
Nazwa użytkownika, hasło i adres e-mail są obowiązkowe zgodnie z definicją w tablicy "wymagane".
W tym przykładzie encje mają opisowe nazwy, jasne opisy i są zgodne ze spójną strukturą i konwencją nazewnictwa. Postępuj zgodnie z tymi najlepszymi praktykami, aby tworzyć dobrze zdefiniowane jednostki, które są łatwe do interpretacji i egzekwowania przez silnik sztucznej inteligencji.
Konfigurowanie realizacji
Przepływy realizacji dla działań agenta AI można skonfigurować w konstruktorze Webex Connect Flow.You can configure fulfillment flows for AI agent actions on the Connect Flow builder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie przepływów realizacji dla akcji agenta AI.
W ramach zgodności ze standardem PCI autonomiczny agent AI obecnie nie obsługuje realizacji obejmującej karty debetowe lub kredytowe. Cała weryfikacja użytkownika lub płatność z użyciem karty debetowej lub kredytowej musi odbywać się za pośrednictwem integracji innej firmy.
| 1 |
Przejdź do karty Działania na stronie konfiguracji agenta AI. Wybierz akcję, dla której chcesz skonfigurować przepływ realizacji. |
| 2 |
W sekcji Webex Connect Flow Builder Fulfillment skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Kliknij przycisk Zapisz zmiany , aby zakończyć konfigurację. |
Następne czynności
Skonfiguruj bazę wiedzy.
Konfigurowanie bazy wiedzy
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Pulpit nawigacyjny kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Wybierz wymaganą bazę wiedzy z listy rozwijanej. Zdecydowanie zalecamy wybranie bazy wiedzy, która używa tego samego języka co agent AI w celu uzyskania optymalnej wydajności. Po zamapowaniu bazy wiedzy na agenta AI nie można skojarzyć tej samej bazy wiedzy z innym agentem AI. |
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Następne czynności
Połącz język i głos dla autonomicznego agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie języka i głosu.
Konfigurowanie języka i głosu
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do karty Konfiguracja > Język . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Wybierz żądany język z listy rozwijanej. |
| 3 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej. Możesz użyć domyślnego głosu lub wybrać inny głos z dostępnej listy. Lista dostępnych głosów pojawia się automatycznie na podstawie wybranego języka.
|
| 4 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 5 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Publikowanie autonomicznego agenta AI. |
Podgląd autonomicznego agenta AI
Możesz wyświetlić podgląd autonomicznych agentów AI podczas tworzenia agenta AI, podczas edycji i po wdrożeniu agenta. Podgląd można otworzyć z:
- Pulpit nawigacyjny agenta AI — po umieszczeniu wskaźnika myszy na karcie agenta AI opcja Podgląd dla tego agenta AI staje się widoczna. Kliknij, aby otworzyć podgląd agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — kliknij kartę agenta AI, aby otworzyć agenta AI. Opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu podglądu i zminimalizowaniu go w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy rozmowy. Możesz użyć tej opcji, aby łatwo ponownie otworzyć tryb podglądu.
Webex AI Agent Studio udostępnia również opcję podglądu, którą można udostępniać. Kliknij menu w prawym górnym rogu i wybierz opcję Kopiuj link podglądu . Link podglądu można udostępnić innym użytkownikom, takim jak testerzy lub konsumenci agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawej dolnej części ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby sprawdzić odpowiedzi agenta AI i upewnić się, że działa poprawnie.
Ponadto możesz zminimalizować widżet podglądu, podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi w celu przetestowania agenta AI.
Publikowanie autonomicznego agenta AI
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz autonomicznego agenta AI.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Na ekranie Publikuj zmiany wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. |
Wyświetlanie sesji i historii autonomicznych agentów AI
Można wyświetlić szczegóły sesji nawiązanych z klientami oraz historię zmian konfiguracji wykonanych na agencie AI.
Sesji
Strona Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a użytkownikami. Aby uzyskać dostęp do sesji:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić szczegóły sesji.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Sesje.
Zostanie wyświetlona strona Sesje . Każda sesja jest wyświetlana jako rekord zawierający wszystkie wiadomości sesji. Te informacje są przydatne do inspekcji, analizowania i ulepszania agenta AI.
Tabela sesji zawiera listę wszystkich sesji/pokojów utworzonych dla tego agenta AI. Tabela zostanie podzielona na strony, jeśli jest więcej wierszy, niż można pomieścić na jednym ekranie. Każde z pól w tabeli można sortować lub filtrować za pomocą sekcji Popraw wyniki po lewej stronie. Obecne pola reprezentują następujące informacje o każdej sesji:
-
Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator pokoju lub identyfikator sesji rozmowy.
-
Identyfikator konsumenta — identyfikator konsumenta, który wszedł w interakcję z agentem AI.
-
Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja.
-
Zaktualizowano o — godzina zamknięcia pokoju.
-
Metadane pokoju — zawiera dodatkowe informacje o pokoju.
-
Zaznacz wymagane pola wyboru:
-
Ukryj sesje testowe — aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
-
Nastąpiło przekazanie agenta — filtrowanie sesji przekazywanych agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
-
Wystąpił błąd — aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
-
Odrzucone — filtrowanie odrzuconych sesji.
-
Wyświetlanie szczegółów sesji
Aby wyświetlić szczegóły sesji:
-
Kliknij pojedynczy wiersz w tabeli sesji, aby wyświetlić szczegółowy widok tej sesji. Jeśli sesja jest zablokowana, musisz mieć uprawnienia do jej odszyfrowania.
-
Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić dane sesji.
Ta funkcja ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zaawansowana ochrona danych jest ustawiona na true lub włączona dla dzierżawy.
-
System wyświetla następujące szczegóły sesji:
-
Lewy panel wyświetla szczegółowe informacje o transakcjach.
-
Prawy panel wyświetla szczegóły dotyczące wypełniania szczelin i realizacji związanych ze wszystkimi działaniami. Użyj przycisku Rozwiń wszystko , aby rozwinąć transakcję. Prawy panel wyświetla szczegółowe informacje na temat wykorzystania wiedzy wraz ze szczegółami dotyczącymi nazw dokumentów i przesłanych plików.
-
Historia
Strona Historia umożliwia wyświetlenie szczegółów zmian konfiguracji wprowadzonych na agencie AI. Aby wyświetlić historię określonego agenta:
-
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij autonomicznego agenta AI, którego historię chcesz wyświetlić.
-
W lewym okienku nawigacji kliknij pozycję Historia.
Zostanie wyświetlona strona Historia zawierająca następujące karty:
-
Historia wersji — kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić różne wersje autonomicznego agenta AI.
-
Dzienniki zmian — kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić zmiany wprowadzone w agentach AI.
Historia wersji
Po opublikowaniu autonomicznego agenta AI wersja tego autonomicznego agenta AI jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji. Różne wersje agenta AI można wyświetlić na karcie Historia wersji.
-
Opis wersji — krótki opis wersji agenta AI.
-
Silnik AI — silnik AI używany dla tej wersji agenta AI.
-
Zaktualizowano o — data i godzina utworzenia wersji.
-
Działania — umożliwia wykonanie następujących działań na agencie AI:
-
Wczytaj jako wersję roboczą — wszystkie zmiany w agencie AI zostaną utracone. Konfigurację należy przeprowadzić ponownie.
-
Eksportuj — użyj, aby wyeksportować agenta AI.
-
Dzienniki zmian
Karta Dzienniki zmian śledzi zmiany wprowadzone w autonomicznym agencie AI. Możesz wyświetlić szczegóły zmian z ostatnich 35 dni. Na karcie Dzienniki zmian są wyświetlane następujące szczegóły :
Użytkownicy z rolą administratora lub programisty agenta AI mają dostęp tylko do karty Dzienniki zmian. Użytkownicy z rolami niestandardowymi, którzy mają uprawnienie "Pobierz dziennik inspekcji", mogą również przeglądać dzienniki inspekcji.
-
Zaktualizowano o — dane i godzinę zmiany.
-
Zaktualizowano przez — nazwa użytkownika, który wprowadził zmianę.
-
Zmień lokalizację — określona sekcja agenta AI, w której wprowadzono zmianę.
-
Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
Określony dziennik inspekcji można wyszukać, korzystając z opcji wyszukiwania Zaktualizowane według, Zmień lokalizację i Opis . Dzienniki można sortować na podstawie pól Zaktualizowane o i Zaktualizowane przez .
Wyświetlanie wydajności autonomicznych agentów AI za pomocą narzędzi analitycznych
Sekcja analizy agentów AI zawiera graficzną reprezentację kluczowych metryk służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Aby wygenerować analizę autonomicznego agenta AI:
- Wybierz agenta AI z pulpitu nawigacyjnego .
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
W pierwszej sekcji są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI.
- Łączna liczba sesji i sesji obsłużonych przez agenta AI bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja.
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość.
Druga sekcja wyświetla statystyki dotyczące użytkowników. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników.
Trzecia sekcja zawiera odpowiedzi agentów AI i ich przekazania.
Skonfiguruj skryptowanego agenta AI
Skryptowani agenci AI zwiększają możliwości tworzenia agentów bez kodowania platformy Webex AI Agent Studio. Umożliwiają wieloetapowe rozmowy, zbierając odpowiednie dane od klientów do wykonywania określonych zadań. Obejmuje to:
-
Uruchamianie prostych poleceń — postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wstępnie zdefiniowane czynności.
-
Przetwarzanie danych — manipulowanie danymi i przekształcanie ich zgodnie z określonymi regułami.
-
Interakcja z innymi systemami — komunikuj się z innymi rozwiązaniami i kontroluj je.
Skryptowani agenci AI to agenci kierujący się wiedzą, których baza wiedzy składa się z korpusu pytań i odpowiedzi. Skryptowany agent AI może udzielać odpowiedzi na podstawie utworzonego przez użytkownika korpusu szkoleniowego, który jest zbiorem przykładów i odpowiedzi. Ta funkcja jest przydatna w scenariuszach, w których:
-
Wymagana jest konkretna wiedza — agent musi odpowiadać na pytania w ramach predefiniowanej domeny.
-
Spójność jest ważna — agent musi udzielać spójnych odpowiedzi na podobne zapytania.
-
Potrzebna jest ograniczona elastyczność — odpowiedzi agenta są ograniczone informacjami zawartymi w korpusie szkoleniowym.
Tworzenie agenta AI ze skryptemCreate a scripted AI agent
| 1 |
Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio. |
| 2 |
W panelu kliknij + Utwórz agenta. |
| 3 |
Na ekranie Tworzenie agenta AI wybierz pozycję Rozpocznij od podstaw i kliknij przycisk Dalej. Możesz również wybrać wstępnie zdefiniowany szablon, aby szybko utworzyć agenta AI. Typ agenta AI można filtrować do |
| 4 |
Wybierz Typ agenta ze skryptem . |
| 5 |
Podaj następujące informacje: |
| 6 |
Kliknij opcję Utwórz. Pomyślnie utworzono agenta AI ze skryptem, który jest teraz dostępny na pulpicie nawigacyjnym . Możesz utworzyć do 100 agentów AI, w tym zarówno typów skryptowych, jak i autonomicznych. W nagłówku agenta AI można wykonać następujące czynności:
Można również zaimportować agentów AI. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Importowanie agenta AI. |
Następne czynności
Skonfiguruj agenta AI ze skryptami.
Konfigurowanie agenta AI ze skryptami
W poniższych sekcjach opisano, jak skonfigurować agenta AI ze skryptami zgodnie z konkretnymi potrzebami:
Aktualizowanie profilu agenta AI ze skryptami
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptami.
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do : |
| 3 |
Kliknij Zapisz zmiany. |
| 4 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Aktualizowanie ustawień aparatu sztucznej inteligencji
Skryptowani agenci AI używają silników sztucznej inteligencji (opartych na uczeniu maszynowym) do rozumienia zapytań klientów i odpowiadania na nie. Oto krótki przegląd zastosowanych silników AI:
-
Webex AI Pro 1.0 (z Swiftmatch) — szybki i lekki mechanizm treningowy obsługujący wiele języków.
-
Webex AI Pro 1.0 (z RASA) — najlepsza platforma open source do budowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
-
Webex AI Pro 1.0 (z Mindmeld) — zaawansowany framework do tworzenia wysokiej jakości przepływów konwersacyjnych z różnymi funkcjami rozumienia języka naturalnego (NLU).
Aby zmienić silnik AI dla agenta AI:
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do . |
| 3 |
Kliknij ikonę obok silnika AI. |
| 4 |
Na stronie Zarządzanie aparatem sztucznej inteligencji skonfiguruj następujące pola:
|
| 5 |
Kliknij przycisk Aktualizuj , aby zmienić ustawienia aparatu sztucznej inteligencji dla agenta AI. |
| 6 |
Kliknij Zapisz zmiany , aby zaktualizować ustawienia aparatu sztucznej inteligencji. |
Konfigurowanie skryptów
Skrypty są elementami składowymi, które napędzają zrozumienie i odpowiedzi agenta AI. W tej części opisano trzy kluczowe elementy:
-
Intencje przechwytują różne cele lub działania, które użytkownicy chcą osiągnąć podczas interakcji z agentem AI. Mapowanie intencji użytkowników umożliwia agentowi AI rozpoznawanie żądań użytkowników i odpowiednie reagowanie na nie. Aby utworzyć intencję, zobacz Tworzenie intencji.
-
Encje to konkretne informacje, które agent AI musi wyodrębnić z danych wejściowych użytkownika. Należą do nich daty, nazwy produktów lub wartości niestandardowe unikatowe dla przypadku użycia klienta. Encje są ważnymi zmiennymi, które agent AI musi zrozumieć, aby skutecznie spełniać żądania użytkowników. Aby utworzyć encję, zobacz Tworzenie encji.
-
Odpowiedzi to starannie spreparowane odpowiedzi agenta AI na żądania użytkowników. Dyktują, w jaki sposób agent AI komunikuje się z użytkownikami po zrozumieniu ich intencji i zebraniu niezbędnych jednostek. Aby utworzyć odpowiedź, zobacz Tworzenie odpowiedzi.
Razem te komponenty współpracują ze sobą, tworząc płynne i celowe rozmowy między agentem a jego użytkownikami. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opis intencji, encji i odpowiedzi w AI Agent Studio.For more information, see Understand intents, entities, and responses in AI Agent Studio.
Tworzenie intencji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > intencje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz intencję. |
| 4 |
Na ekranie Dodaj nowy zamiar określ następujące informacje: |
| 5 |
Kliknij przycisk Dodaj , aby utworzyć intencję. |
| 6 |
Kliknij Opublikuj , aby uruchomić agenta AI. |
Tworzenie encji
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > encje. |
| 3 |
Kliknij +Utwórz encję. |
| 4 |
W oknie Tworzenie encji określ następujące pola: |
| 5 |
Kliknij Zapisz zmiany. Do wykonywania powiązanych działań można użyć opcji Edytuj i Usuń w kolumnie Akcje . Można edytować tylko nazwę encji, a nie typ encji. |
Tworzenie odpowiedzi
| 1 |
Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI. |
| 2 |
Przejdź do sekcji Konfiguracje > skrypty > odpowiedzi. System udostępnia domyślne odpowiedzi warunkowe dla kanału sieci Web, których można używać do interakcji z klientami. Ponadto można użyć ikony Edytuj w każdej odpowiedzi, aby zmodyfikować ustawienia odpowiedzi. Nie można usunąć odpowiedzi domyślnych ani kanału sieci Web. |
| 3 |
Aby utworzyć odpowiedź niestandardową, kliknij + Utwórz odpowiedź.
Zostanie wyświetlony ekran Dodaj nową odpowiedź .
|
| 4 |
Na ekranie Dodaj nową odpowiedź wprowadź nową nazwę odpowiedzi. |
| 5 |
Dla skonfigurowanego języka można opcjonalnie dodać odpowiedź warunkową, klikając przycisk Dodaj warunek.
|
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typów odpowiedzi
W Projektancie odpowiedzi można skonfigurować odpowiedzi specyficzne dla kanału dla intencji. Aby uzyskać więcej informacji na temat tworzenia odpowiedzi, zobacz sekcję Tworzenie odpowiedzi .
Szczegółowe informacje można znaleźć w poniższej sekcji:
Konfigurowanie typu odpowiedzi tekstowej
Wiadomości tekstowe można skonfigurować jako odpowiedzi dla wszystkich kanałów. Aby dodać typ odpowiedzi tekstowej dla wybranego kanału (domyślny lub niestandardowy), wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Dla wybranego kanału wybierz Typ odpowiedzi tekstowej . |
| 2 |
Wprowadź wiadomość tekstową w polu tekstowym Wariant . Możesz dostosować odpowiedzi agentów za pomocą zmiennych otrzymanych z kanału lub zebranych od klientów podczas rozmowy. Można również wprowadzić
${ , aby wybrać wymaganą zmienną w obszarze tekstowym. |
| 3 |
Aby dodać wiele wariantów, kliknij Dodaj wariant i wprowadź wiadomość tekstową. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi karuzeli
Odpowiedzi karuzelowe można skonfigurować dla kanałów internetowych (domyślnie) i Messengera. Każda odpowiedź karuzelowa może zawierać obraz, opis i maksymalnie trzy przyciski. Wykonaj następujące kroki:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Karuzela w prawym okienku. Zostanie wyświetlona bogata karta karuzeli. |
| 2 |
Kliknij przycisk Konfiguruj, aby wyświetlić lub edytować adres URL obrazu. Domyślnie system wyświetla adres URL obrazu. |
| 3 |
Wprowadź tytuł i opis (opcjonalnie) karty. |
| 4 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI i wywołać odpowiednią odpowiedź dla intencji, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu szybkiej odpowiedzi
Możesz skonfigurować szybkie odpowiedzi dla kanałów internetowych (domyślnie), SMS, Messenger, Apple Messages dla firm i RCS. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Szybka odpowiedź w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź wiadomość szybkiej odpowiedzi dla intencji. |
| 3 |
Aby wysłać skonfigurowany ładunek do agenta AI, kliknij + Dodaj szybką odpowiedź. Wybierz typ przycisku Tekst i wprowadź tekst oraz ładunek/identyfikator. Kliknij przycisk Gotowe , aby dodać szybką odpowiedź. W przypadku przekierowania adresu URL wybierz typ przycisku adresu URL (dotyczy tylko czatu internetowego), wprowadź tekst i adres URL, a następnie kliknij przycisk Gotowe. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. Częściowe dopasowanie ma miejsce, gdy istnieje niepewność co do przychodzących zapytań użytkowników. Agent AI odpowiada z intencjami, które są zbliżone do zapytania użytkownika jako opcje. Odpowiedzi dopasowania częściowego są wyświetlane w sieci Web. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi obrazu
Możesz skonfigurować odpowiedzi graficzne dla kanałów internetowych (domyślnie), Messengera i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij opcję Obraz w prawym okienku. Karta obrazu zostanie wyświetlona z konfiguracjami domyślnymi. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL obrazu. |
| 3 |
Wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi wideo
Możesz skonfigurować odpowiedzi wideo dla kanałów internetowych (domyślnie), Messengera i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Wideo w prawym okienku. Karta wideo zostanie wyświetlona z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL filmu. |
| 3 |
Wybierz wymagany typ wideo (mp4). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi audio
Możesz skonfigurować odpowiedzi audio dla Internetu (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Audio w prawym okienku. Karta dźwiękowa zostanie wyświetlona z domyślną konfiguracją. |
| 2 |
Zaktualizuj adres URL dźwięku. |
| 3 |
Wybierz typ dźwięku (mp3 lub aac). |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi pliku
Możesz skonfigurować plik jako odpowiedź dla kanałów internetowych (domyślnie) i WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Dla wybranego kanału kliknij Plik w prawym okienku. Zostanie wyświetlona karta Plik. |
| 2 |
Wprowadź adres URL pliku. |
| 3 |
Wybierz typ pliku. Obsługiwane typy plików to .html, .pdf, zwykły tekst, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 i .aac. |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi przycisku odpowiedzi
Możesz skonfigurować odpowiedzi przycisków odpowiedzi dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij przycisk Odpowiedz w prawym okienku. |
| 2 |
Skonfiguruj szczegóły nagłówka (opcjonalnie). |
| 3 |
Wprowadź tekst główny. To pole może zawierać do 1024 znaków. |
| 4 |
Wprowadź tekst stopki (opcjonalnie). To pole może zawierać do 60 znaków. |
| 5 |
Aby dodać nowy przycisk odpowiedzi, kliknij przycisk Dodaj, wprowadź tekst i ładunek, a następnie kliknij przycisk Gotowe Można skonfigurować maksymalnie trzy przyciski odpowiedzi (z limitem 20 znaków). |
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie listy wiadomości typu odpowiedzi
Możesz skonfigurować listę wiadomości jako odpowiedzi dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Lista wiadomości w prawym okienku. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi listy numerowanej
Możesz skonfigurować listę numerowaną jako odpowiedź dla kanału WhatsApp. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Lista numerowana w prawym okienku. |
| 2 |
Edytuj podany tekst domyślny. |
| 3 |
Kliknij +Dodaj element listy. |
| 4 |
W obszarze Typ przycisku Tekst skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi selektora listy
Odpowiedzi selektora listy można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Selektor listy w prawym okienku. |
| 2 |
Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 3 |
Przejdź do karty Sekcje listy i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 4 |
Aby dodać nową sekcję listy, kliknij przycisk Dodaj sekcję listy. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi selektora czasu
Możesz skonfigurować odpowiedzi selektora czasu dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Selektor czasomierza w prawym okienku. Przejdź do karty Konfiguracja i skonfiguruj następujące ustawienia: |
| 2 |
Przejdź do karty Szczegóły zdarzenia i skonfiguruj: |
| 3 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie odpowiedzi nośnika
Odpowiedzi na multimedia można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij opcję Multimedia w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź tekst. |
| 3 |
Wybierz typ nośnika i wprowadź adres URL. |
| 4 |
Aby dodać więcej załączników, kliknij Dodaj załączniki. |
| 5 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi łącza rozbudowanego
Odpowiedzi na łącza rozszerzone można skonfigurować dla kanału Wiadomości firmy Apple. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Łącze rozszerzone w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź adres URL obrazu i wybierz typ obrazu (jpeg lub png). |
| 3 |
Wprowadź adres URL witryny do przekierowania. |
| 4 |
Wpisz tytuł adresu URL filmu lub obrazu. |
| 5 |
Wprowadź adres URL filmu obsługującego protokół MIME i wybierz typ (wideo/mp4). |
| 6 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie typu odpowiedzi formularza
Odpowiedzi na formularze można skonfigurować dla kanału Apple Business Messages. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Formularz w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź formularz w formacie JSON. Każdy JSON zawiera informacje o stronach, które są częścią formularza z dostosowaniami. Strony mogą być różnych typów:
Metadane treści strukturalnej umożliwiają użytkownikowi określenie stron formularza i układu wizualnego. Ten szablon składa się z dwóch sekcji:
Kliknij przycisk Pobierz przykładowy JSON , aby pobrać przykładowy plik JSON i zrozumieć strukturę formularza. Więcej informacji można znaleźć w oficjalnej dokumentacji firmy Apple. |
Konfigurowanie niestandardowych typów odpowiedzi na zdarzenia
Zdarzenia niestandardowe można skonfigurować jako odpowiedzi dla kanału głosowego. Wykonaj poniższe czynności:
| 1 |
Kliknij pozycję Zdarzenia niestandardowe w prawym okienku. |
| 2 |
Wprowadź nazwę zdarzenia przychodzącego, które otrzymuje agent AI. |
| 3 |
W ustawieniach głosuskonfiguruj następujące ustawienia, które mają być dodawane do każdej odpowiedzi agenta: |
| 4 |
Kliknij przycisk Utwórz , aby utworzyć odpowiedź. |
Konfigurowanie przekazywania agenta
Konfigurowanie języka i głosu
Możesz skonfigurować wiele języków i głosów specyficznych dla języka dla skryptowanego agenta AI do obsługi interakcji z klientami.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI przejdź do . Domyślny język i głos są ustawione na angielski. Informacje na temat innych obsługiwanych języków i głosów można znaleźć w artykule Obsługiwane języki i głosy . |
| 2 |
Aby dodać więcej języków do agenta AI, kliknij + Dodaj język. |
| 3 |
Wybierz żądany język i ustawienia regionalne z listy rozwijanej, a następnie kliknij przycisk Dodaj. |
| 4 |
Kliknij Dodaj języki. Nowo dodany język jest wyświetlany na karcie Język , a przełącznik Włączone domyślnie ma wartość "włączone". Dodanie więcej niż jednego języka włącza wielojęzyczny model Polymatch w ustawieniach zaawansowanych silnika AI. |
| 5 |
Wybierz odpowiedni głos z listy rozwijanej Nazwa głosu . Dostępne głosy pojawiają się automatycznie w zależności od wybranego języka. |
| 6 |
Aby ustawić żądany język i głos jako domyślne dla agenta AI, kliknij Ustaw jako domyślny w kolumnie Kontrolki . Nie można usunąć domyślnego języka i głosu, ale można je zmienić w razie potrzeby. Zmiana języka domyślnego może mieć wpływ na odpowiedzi, intencje, kurację, testowanie i wersje zapoznawcze. |
Podgląd skryptowanego agenta AI
Webex AI Agent Studio umożliwia podgląd agentów AI w trakcie i po programowaniu. W ten sposób można przetestować działanie agenta AI i określić, czy generuje on pożądane odpowiedzi dla odpowiednich zapytań wejściowych. Możesz wyświetlić podgląd skryptowanego agenta AI w następujący sposób:
- Panel agenta AI — najedź kursorem na kartę agenta AI, aby wyświetlić opcję Podgląd dla tego agenta AI. Kliknij przycisk Podgląd , aby otworzyć widżet podglądu agenta AI.
- Nagłówek agenta AI — po przejściu do trybu edycji dowolnego agenta AI przez kliknięcie karty Agent AI lub przycisku Edytuj na karcie Agent AI opcja Podgląd jest zawsze widoczna w sekcji nagłówka.
- Zminimalizowany widżet — po uruchomieniu i zminimalizowaniu podglądu w prawym dolnym rogu strony pojawi się widżet głowy czatu. Umożliwia to łatwe ponowne otwarcie trybu podglądu.
Oprócz tego możesz skopiować link udostępnianego podglądu z poziomu agenta AI. Na karcie Agent AI kliknij ikonę wielokropka w prawym górnym rogu i kliknij pozycję Kopiuj łącze podglądu. Możesz udostępnić ten link innym użytkownikom agenta AI.
Widżet podglądu platformy
Widżet podglądu pojawi się w prawym dolnym rogu ekranu. Możesz podać wypowiedzi (lub sekwencję wypowiedzi), aby zobaczyć, jak agent AI reaguje, upewniając się, że działa zgodnie z oczekiwaniami. Podgląd agenta AI obsługuje wiele języków i może automatycznie wykrywać język wypowiedzi, aby odpowiednio zareagować. Można również ręcznie wybrać język w podglądzie, klikając selektor języka i wybierając język z listy dostępnych opcji.
Możesz zmaksymalizować widżet podglądu, aby uzyskać lepszy widok. Możesz także podać informacje o konsumentach i zainicjować wiele pokoi, aby dokładnie przetestować agenta AI.
Publikowanie agenta AI ze skryptami
Po skonfigurowaniu i wyświetleniu podglądu agenta AI możesz opublikować agenta, aby go uruchomić.
Zanim rozpoczniesz
Utwórz agenta AI ze skryptem.
| 1 |
Na stronie Konfiguracja agenta AI kliknij przycisk Opublikuj.On the AI agent configuration page, click Publish. |
| 2 |
Wprowadź nazwę wersji i kliknij przycisk Opublikuj. Szczegóły wersji można wyświetlić na stronie Historia . Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Historia. |
Typowe sekcje zarządzania skryptowanym agentem AI
W lewym panelu strony konfiguracji agenta AI znajdują się następujące sekcje:
Testuj agenta skryptowego
W miarę jak agenci AI ewoluują i stają się coraz bardziej złożeni, zmiany w ich logice lub rozumieniu języka naturalnego (NLU) mogą czasami mieć niezamierzone konsekwencje. Aby zapewnić optymalną wydajność i zidentyfikować potencjalne problemy, platforma agentów AI oferuje wygodną strukturę testowania agentów AI jednym kliknięciem. Można:
- Łatwo twórz i uruchamiaj kompleksowy zestaw przypadków testowych.
- Zdefiniuj komunikaty testowe i oczekiwane odpowiedzi dla różnych scenariuszy.
- Symuluj złożone interakcje, tworząc przypadki testowe z wieloma komunikatami.
Zdefiniuj testy
Testy można zdefiniować, wykonując następujące czynności:
- Zaloguj się do platformy Webex AI Agent Studio.
- Na pulpicie nawigacyjnym kliknij utworzonego agenta AI ze skryptem.
- Kliknij pozycję Testowanie w lewym okienku. Domyślnie wyświetlana jest karta Przypadki testowe .
- Wybierz przypadek testowy i kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy.
Każdy wiersz w tabeli reprezentuje przypadek testowy o następujących parametrach:
| Parametr | Opis |
|---|---|
| Komunikat | Przykładowy komunikat reprezentujący typy zapytań i instrukcji, których użytkownicy mogą wysyłać do agenta AI. |
| Oczekiwany język | Język, w którym użytkownik wchodzi w interakcję z agentem AI. |
| Oczekiwana intencja | Określ intencję, która ma być wyświetlana w odpowiedzi na konkretny komunikat użytkownika. Aby pomóc Ci w znalezieniu najbardziej odpowiedniego zamiaru, ta kolumna zawiera funkcję inteligentnego autouzupełniania. Podczas wprowadzania system sugeruje dopasowanie intencji na podstawie dotychczas wprowadzonego tekstu. |
| Resetowanie poprzedniego kontekstu | Kliknij to pole wyboru, aby wyizolować przypadki testowe i uruchomić je niezależnie od istniejącego kontekstu agenta AI. Po włączeniu każdy przypadek testowy jest symulowany w nowej sesji, zapobiegając zakłóceniom z poprzednich interakcji lub przechowywanych danych. |
| Dołącz dopasowania częściowe | Włącz ten przełącznik, aby uznać przypadki testowe za pomyślne, nawet jeśli oczekiwane intencje tylko częściowo odpowiadają rzeczywistej odpowiedzi. |
| Importowanie z CSV | Importowanie przypadków testowych z pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). W takim przypadku wszystkie istniejące przypadki testowe zostaną zastąpione. |
| Eksport do CSV | Wyeksportuj przypadki testowe do pliku rozdzielanego przecinkami (CSV). |
| Testuj wywołania zwrotne | Włącz ten przełącznik, aby symulować przychodzące połączenia zwrotne i przetestować zachowanie przepływu bez wymagania rzeczywistych połączeń przychodzących. |
| Wywołanie zwrotne w przepływie | Kliknij pole wyboru w tej kolumnie, aby wskazać, że zamiar musi wyzwalać wywołanie zwrotne. |
| Oczekiwany szablon wywołania zwrotnego | Określ klucz szablonu, który ma być aktywowany w przypadku wystąpienia wywołania zwrotnego. |
| Limit czasu połączenia zwrotnego (s) | Maksymalny czas (w sekundach) oczekiwania agenta AI na odpowiedź oddzwaniania przed uznaniem połączenia zwrotnego za przekroczony limit czasu. System pozwala na maksymalnie 20-sekundowy limit czasu. |
Wykonaj testy
Na karcie Wykonanie kliknij przycisk Wykonaj wybrane testy , aby zainicjować sekwencyjne wykonanie wszystkich wybranych przypadków testowych.
Przypadki testowe można również wykonywać na karcie Przypadki testowe .
.Aby wyświetlić przypadki testowe z określonymi wynikami, kliknij żądany wynik (na przykład Zakończone powodzeniem,Zakończone częściowym dopasowaniem,Niepowodzenie,Oczekujące ) na wstążce podsumowania. Spowoduje to odfiltrowanie listy przypadków testowych, aby wyświetlić tylko te pasujące do wybranego wyniku.
Identyfikator sesji skojarzony z każdym przypadkiem testowym jest wyświetlany w wynikach. Pozwala to na szybkie porównywanie przypadków testowych i przeglądanie szczegółów transakcji. Aby to zrobić, wybierz opcję Szczegóły transakcji w kolumnie Akcje .
Historia realizacji
Na karcie Historia uzyskaj dostęp do wszystkich wykonanych przypadków testowych.
- Kliknij ikonę Pobierz w kolumnie Akcje , aby wyeksportować wykonane dane testowe jako plik CSV do analizy lub raportowania w trybie offline.
- Przejrzyj określone ustawienia aparatu i algorytmu używane dla każdego wykonania przypadku testowego. Te informacje pomagają programistom zoptymalizować wydajność agenta AI.
- Aby wyświetlić ustawienia zaawansowanej konfiguracji algorytmu używane dla określonego aparatu szkolenia, kliknij ikonę Informacje obok nazwy silnika szkoleniowego. Zapewnia to wgląd w parametry i ustawienia, które wpłynęły na zachowanie agenta AI podczas testowania.
Wyświetlanie sesji agentów
Sekcja Sesje zawiera wyczerpujący zapis wszystkich interakcji między agentami AI a klientami. Każda sesja zawiera szczegółową historię wymienianych wiadomości. Dane sesji można wyeksportować jako plik CSV do analizy i inspekcji w trybie offline. Użyj tych danych do analizowania interakcji użytkowników, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i udoskonalania odpowiedzi agentów AI.
Może obsługiwać duże zbiory danych, wyświetlając wyniki na stronach. Za pomocą sekcji Popraw wyniki można filtrować i sortować sesje na podstawie różnych kryteriów. W każdym wierszu tabeli są wyświetlane najważniejsze szczegóły sesji, w tym:
- Kanały — kanał, w którym miała miejsce interakcja (na przykład czat, głos).
- Identyfikator sesji — unikatowy identyfikator sesji.
- Identyfikator konsumenta — unikatowy identyfikator użytkownika.
- Wiadomości — liczba wiadomości wymienionych podczas sesji.
- Zaktualizowano o — czas ostatniej aktualizacji systemu.
- Metadane — dodatkowe informacje o sesji.
- Ukryj sesje testowe — zaznacz to pole wyboru, aby ukryć sesje testowe i wyświetlić tylko listę sesji na żywo.
- Nastąpiło przekazanie agenta — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje przekazywane agentowi. Jeśli nastąpi przekazanie agenta, wyświetlana jest ikona słuchawek wskazująca przekazanie czatu agentowi ludzkiemu.
- Wystąpił błąd — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować sesje, w których wystąpił błąd.
- Odrzucone — zaznacz to pole wyboru, aby filtrować odrzucone sesje.
Kliknij wiersz, aby uzyskać dostęp do szczegółowego widoku konkretnej sesji. Użyj pól wyboru, aby filtrować sesje na podstawie przekazania agenta, błędów i głosów w dół. Odszyfrowywanie sesji wymaga uprawnień na poziomie użytkownika i zaawansowanych ustawień ochrony danych. Kliknij Odszyfruj zawartość , aby wyświetlić szczegóły sesji.
Wyświetlanie szczegółów sesji w oskryptowanym agencie AI
Kliknij sesję w każdym wierszu, aby wyświetlić szczegóły poszczególnych sesji.
Karta Informacje o transakcji zawiera szczegółowy podział konkretnej interakcji, dzieląc informacje na cztery sekcje:
Sekcja Wiadomości :
- Wyświetla wszystkie wiadomości wysłane przez użytkownika podczas sesji.
- Pokazuje odpowiednie odpowiedzi wygenerowane przez agenta AI.
- Przedstawia chronologiczny porządek komunikatów, zapewniając kontekst interakcji.
Zidentyfikowane intencje:
- Wyświetla intencje zidentyfikowane dla zapytania klienta.
- Wskazuje poziom ufności skojarzony z każdą zidentyfikowaną intencją.
- Wyświetla listę gniazd skojarzonych ze zidentyfikowanym zamiarem. Kliknij gniazdo, aby wyświetlić dodatkowe informacje o jego wartości i sposobie wyodrębniania go przez system z zapytania użytkownika.
Sekcja Zidentyfikowane encje zawiera listę encji, które system wyodrębnia z wiadomości klienta i kojarzy ją z aktywnym zamiarem klienta. Jednostki te reprezentują kluczowe informacje zidentyfikowane przez agenta AI w zapytaniu użytkownika.
Sekcja Wyniki algorytmu zawiera wgląd w podstawowe procesy, które doprowadziły do odpowiedzi agenta AI. Oto zestawienie wyświetlanych informacji:
- Lista intencji — pokazuje zidentyfikowane intencje i odpowiadające im wyniki podobieństwa.
- Lista encji — wyświetla encje, które zostały wyodrębnione z wiadomości użytkownika.
W obszarze Inne informacje są wyświetlane:
- Przetworzone zapytanie — wskazuje wstępnie przetworzoną wersję danych wejściowych klienta po przetworzeniu jej przez potok rozumienia języka naturalnego (NLU) agenta AI.
- Dostawca wykrywania języka — dostawca oferujący technologię, która może automatycznie identyfikować język danego tekstu.
- Wykryto język — język wykrywany przez technologię.
- Przekazanie agenta — wskazuje, czy przekazanie agenta miało miejsce podczas sesji. Zaznacz pole wyboru Przekazywanie agenta przez reguły , jeśli przekazanie agenta zostało wywołane przez określone reguły.
- Klucz szablonu — wskazuje klucz szablonu powiązany z intencją, która wywołała odpowiedź agenta AI.
- Typ odpowiedzi — wskazuje typ odpowiedzi wygenerowanej przez agenta AI.
- Warunek odpowiedzi — wskazuje konkretny warunek lub regułę, która wyzwoliła odpowiedź agenta AI.
- Silnik NLU AI — identyfikuje silnik sztucznej inteligencji NLU używany do przetwarzania zapytania klienta.
- Model wektorowy — sposób przedstawiania tekstu jako wektorów numerycznych.
- Min. Threshold Scores (Minimalne wyniki progowe) — wyświetla minimalny wynik progu.
- Częściowa różnica wyniku meczu — częściowa różnica wyniku meczu skonfigurowana w ustawieniach przekazania i wnioskowania . System określa, czy zapytanie jest poza zakresem, czy wymaga interwencji agenta na podstawie tych wartości.
- Dzienniki debugowania — zawiera listę dzienników debugowania skojarzonych z określonym identyfikatorem transakcji. Dzienniki zaawansowane są zwykle przechowywane przez 180 dni.
Możesz również pobrać i wyświetlić informacje o transakcji w formacie JSON za pomocą opcji pobierania.
Wyświetlanie historii wersji i dzienników zmian
Za każdym razem, gdy dodajesz lub aktualizujesz intencje lub encje, system ponownie trenuje agenta AI ze skryptami, aby był aktualny. Po każdej sesji treningowej dokładnie przetestuj agenta AI, aby zapewnić dokładność i skuteczność. Za każdym razem, gdy publikujesz agenta AI ze skryptem, wersja jest zapisywana i dostępna na karcie Historia wersji, gdzie można wyświetlić wszystkie wersje agenta AI ze skryptem.
Strona Historia umożliwia dostęp do następujących aktualizacji dokonanych dla agentów:
- Śledź, kiedy opublikowałeś historię wersji i zmiany wprowadzone w formie notatki pozostawionej przez programistów podczas publikowania.
- Wyświetl silnik AI używany dla każdej opublikowanej wersji wraz z jego ustawieniami. Możesz także zobaczyć, ile czasu upłynęło na przygotowanie każdej wersji do publikacji.
- Monitoruj zmiany ustawień, intencji, encji, odpowiedzi i kuracji na karcie Dzienniki zmian.
- W razie potrzeby opublikuj, wyświetl podgląd lub załaduj starszą wersję jako wersję roboczą.
- Wyświetl historię treningu — śledzenie czasu trenowania korpusu i wprowadzonych zmian.
- Porównaj silniki szkoleniowe — przejrzyj silniki szkoleniowe używane w różnych iteracjach i odpowiadający im czas trwania szkolenia.
- Śledź zmiany — monitoruj zmiany ustawień, intencji, odpowiedzi i kuracji.
- Powrót do poprzednich wersji — w razie potrzeby można łatwo przywrócić starszy zestaw treningowy.
Dzienniki zmian
Sekcja Dzienniki zmian zawiera szczegółowy zapis modyfikacji wprowadzonych w oskryptowanym agencie AI w ciągu ostatnich 35 dni. Aby uzyskać dostęp do dzienników zmian:
- Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij utworzonego agenta AI.
- Kliknij kartę Historia wersji, aby wyświetlić historię agenta AI.
- Kliknij kartę Dzienniki zmian, aby wyświetlić szczegółowy dziennik zmian:
- Zaktualizowano o — data i godzina wprowadzenia zmiany przez system.
- Zaktualizowano przez — użytkownik, który wprowadził zmianę.
- Zmień lokalizację — sekcja agenta AI, w której nastąpiła modyfikacja (na przykład Korpus, Intencja i Odpowiedź).
- Opis — dodatkowe informacje o zmianie.
-
Użyj opcji wyszukiwania Zaktualizowane przeziZmień lokalizację, aby znaleźć określone wpisy dziennika zmian. -
Karta Historia wersji wyświetla maksymalnie 10 korpusów dla każdego agenta AI.
Wyświetlanie szczegółów wyselekcjonowanego agenta
System dodaje komunikaty do konsoli kuracji na podstawie następujących kryteriów:
- Komunikaty rezerwowe — gdy agent AI nie rozumie Twojej wiadomości i wyzwala rezerwowy zamiar.
- Wiadomości odrzucone — wiadomości, które użytkownicy odrzucili podczas podglądu agentów AI.
- Przekazanie agenta — komunikaty, które skutkują przekazaniem agenta przez człowieka ze względu na skonfigurowane reguły.
- Z sesji — wiadomości oznaczone przez użytkowników jako nieotrzymujące oczekiwanej odpowiedzi z danych sesji lub pokoju.
- Niska ufność — wiadomości z wynikiem ufności mieszczącym się w określonym progu niskiej ufności.
- Częściowe dopasowanie — komunikaty, w których agent AI nie mógł znaleźć właściwej intencji lub odpowiedzi.
Rozwiązywanie problemów
Na karcie Problemy można przeglądać i adresować wiadomości oznaczone do kuracji. Dostępne opcje:
- Wybierz rozwiązywanie lub ignorowanie problemów na podstawie ich wagi i istotności.
- Sprawdź oryginalną wypowiedź użytkownika, odpowiedź agenta AI i wszystkie dołączone multimedia.
Jeśli w zapleczu włączona jest zaawansowana ochrona danych, system udziela odszyfrowanego dostępu na poziomie użytkownika.
Aby rozwiązać problem, możesz:
-
Połącz z istniejącym zamiarem — aby połączyć problem z istniejącym zamiarem, wybierz opcję Połącz i wyszukaj żądaną intencję.
-
Dodaj do nowego zamiaru — użyj opcji Dodaj do nowego zamiaru , aby utworzyć nowy zamiar bezpośrednio z konsoli kuracji.
-
Ignoruj problemy — rozwiązuj lub ignoruj problemy, aby usunąć je z konsoli kuracji.
- Nie można utworzyć łącza do domyślnych intencji (wiadomość powitalna, wiadomość rezerwowa, dopasowanie częściowe).
- W przypadku agenta AI ze skryptem wybierz odpowiednią intencję z listy rozwijanej i oznacz odpowiednie encje.
- Po wprowadzeniu zmian system ponownie trenuje agenta AI, aby upewnić się, że odzwierciedla on nową wiedzę w swoich odpowiedziach.
- Rozwiązuj lub ignoruj wiele problemów jednocześnie, aby efektywnie zarządzać.
Na karcie Rozwiązane są wyświetlane wszystkie problemy rozwiązane przez system. Możesz wyświetlić podsumowanie każdego rozwiązanego problemu, w tym informację, czy powiązaliśmy go z istniejącym zamiarem, utworzyliśmy nowy zamiar lub zignorowaliśmy. Jeśli widzisz odpowiedzi, które Ci się nie podobają, a których system nie wychwycił, możesz ręcznie dodać konkretne przykłady do Konsoli kuracji.
Aby dodać sprawy z sesji:
- Zidentyfikuj wypowiedź — znajdź wypowiedź, która wywołała nieprawidłową odpowiedź.
- Sprawdź stan kuracji — jeśli problem nie znajduje się jeszcze w konsoli kuracji, system wyświetli
przełącznik Stankuracji. - Przełącz flagę — włącz
przełącznik Stankuracji, aby dodać wypowiedź do konsoli kuracji w celu sprawdzenia i rozwiązania.
Jeśli problem znajduje się już w konsoli kuracji, wygląd przełącznika zmieni się, aby pokazać jego stan.
Wyświetlanie wydajności skryptowanych agentów AI za pomocą Analytics
Sekcja Analityka zawiera graficzną reprezentację kluczowych wskaźników służących do oceny wydajności i skuteczności agentów AI. Kluczowe wskaźniki są podzielone na cztery sekcje reprezentowane jako karty, a mianowicie Przegląd, Odpowiedzi, Szkolenie i Kuracja .
Na stronie Analizy możesz wybrać agenta AI, dla którego chcesz wyświetlić analizy. Widok analityczny można dostosować, wybierając kanał, zakres dat i szczegółowość danych. Domyślnie system wyświetla dane analityczne z ostatniego miesiąca dla wszystkich kanałów, z każdym dniem jako punktem danych.
Omówienie
Omówienie zawiera kluczowe metryki i wykresy, które zapewniają deweloperom migawkę ogólnego użycia i wydajności agentów AI.
- W obszarze pulpitu nawigacyjnego wybierz utworzonego agenta AI.
- W lewym okienku nawigacyjnym kliknij Analytics. Przegląd wydajności agenta AI jest wyświetlany zarówno w formacie tabelarycznym, jak i graficznym.
Sesje i wiadomości
W pierwszej sekcji przeglądu są wyświetlane następujące statystyki dotyczące sesji i komunikatów agenta AI:
- Liczba wszystkich sesji i sesji, które agent AI obsługuje bez interwencji człowieka.
- Łączna liczba przekazanych agentów, czyli liczba sesji przekazanych agentom.
- Średnia dzienna sesja
- Łączna liczba wiadomości (wiadomości ludzi i agentów AI) oraz ile z tych wiadomości pochodziło od użytkowników.
- Średnia dzienna wiadomość
System podąża za tym za pomocą graficznej reprezentacji sesji (skumulowana kolumna reprezentująca sesje obsługiwane przez agenta AI i sesje przekazane) oraz całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI.
Użytkownicy
Druga sekcja przeglądu zawiera statystyki dotyczące użytkowników agenta AI. Zawiera liczbę wszystkich użytkowników oraz informacje o średniej liczbie sesji na użytkownika i średniej dziennej liczbie użytkowników. Następnie następuje wykres przedstawiający nowych i powracających użytkowników dla każdej jednostki w zależności od wybranej szczegółowości.
Wydajność
Trzecia sekcja zawiera statystyki dotyczące odpowiedzi agenta AI na użytkowników. Tutaj można zobaczyć całkowitą liczbę odpowiedzi wysłanych przez agenta AI i podział na odpowiedzi, w których agent AI:
- Zidentyfikowano intencje użytkownika.
- Odpowiedziano komunikatem rezerwowym.
- Odpowiedziano komunikatem o częściowym dopasowaniu.
- Poinformował użytkownika o przekazaniu agenta.
To samo jest agregowane na wykresie kołowym, a wykres warstwowy dostarcza informacji na podstawie wybranej szczegółowości.
Szkolenie
Część szkoleniowa przedstawia "zdrowie" korpusu agenta AI. Zaleca się, aby programiści skonfigurowali 20+ wypowiedzi szkoleniowych dla każdego zamiaru w swoich agentach AI. W tej sekcji wszystkie intencje są wyświetlane jako prostokąty, z kolorem i rozmiarem wskazującym ilość danych treningowych. Im bliżej białego koloru, tym więcej danych treningowych potrzeba, aby poprawić dokładność agenta AI.
Odpowiedzi
Ta sekcja zawiera szczegółowy obraz tego, o co pytają klienci i jak często o to pytają. Graficznie przedstawia najpopularniejsze intencje agentów AI do odpowiadania na pytania i szablony odpowiedzi dla agentów AI do wykonywania działań.
Ta sekcja zawiera szczegółowy wgląd w zapytania klientów i ich częstotliwość. Wizualnie wyświetla najpopularniejsze intencje i typy odpowiedzi, których agenci AI używają do rozwiązywania zapytań klientów.
Kuracja
Ta sekcja wizualnie podsumowuje liczbę problemów z kuracją, które pojawiają się każdego dnia, oraz liczbę problemów rozwiązywanych przez agentów sztucznej inteligencji.
Użyj agentów AI do interakcji z klientami
W tej sekcji opisano, jak zintegrować agentów AI zarówno z kanałami głosowymi, jak i cyfrowymi, aby zarządzać rozmowami z klientami.
Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych
Po utworzeniu i skonfigurowaniu autonomicznych lub skryptowych agentów AI na platformie Webex AI Agent Studio następnym krokiem jest zintegrowanie ich z kanałami głosowymi i cyfrowymi. Ta integracja pozwala agentom AI obsługiwać zarówno rozmowy głosowe, jak i cyfrowe z klientami, zapewniając płynne i interaktywne wrażenia użytkownika.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Używanie agentów AI do interakcji głosowych i cyfrowych.
Zarządzanie raportami niestandardowymi dla agentów AI
Zmiennych globalnych można używać do generowania raportów niestandardowych i analizowania połączeń kierowanych do agenta AI.
Obecnie gotowe raporty dla agenta AI nie są dostępne w Analyzer.
Tworzenie zmiennej globalnej
| 1 |
Zaloguj się do Control Hub. |
| 2 |
W okienku nawigacji Contact Center wybierz . |
| 3 |
Kliknij opcję Utwórz nową zmienną globalną i podaj nazwę i opis zmiennej. Utwórz zmienną o nazwie CustomAIAgentInteractionOutcome. Wybierz String jako typ zmiennej. |
| 4 |
Włącz opcję Utwórz raport, aby wyświetlić zmienną w Analyzer na potrzeby raportowania. |
| 5 |
Kliknij przycisk Zapisz. |
Dodawanie zmiennej globalnej do przepływu
Poniższe instrukcje są również dostępne w ramach połączonego importu przepływu próbek.
| 1 |
Zaloguj się do organizacji klienta za pomocą Centrum sterowania. |
| 2 |
Przejdź do klienta. Zostanie wyświetlona strona Przepływy. |
| 3 |
Kliknij ikonę Przejdź do projektanta przepływu obok przepływu. Zostanie wyświetlone okno Projektant przepływu. |
| 4 |
W okienku Globalne właściwości przepływu przewiń w dół do sekcji . |
| 5 |
W sekcji Zmienne globalne kliknij przycisk Dodaj zmienne globalne. Dodaj zmienną globalną CustomAIAgentInteractionOutcome do przepływu. |
| 6 |
Użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ABANDONED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 7 |
Skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie. |
| 8 |
Połącz wynik obsłużony działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość HANDLED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Połącz eskalowany wynik działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ESCALATED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 10 |
Połącz błędną ścieżkę działania agenta wirtualnego w wersji 2 i użyj działania Ustaw zmienną , aby przypisać wartość ERRORED do zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 11 |
Wypełnij pozostałe przepływy w oparciu o logikę biznesową i opublikuj je. Wszelkie połączenia przechodzące przez ten przepływ będą miały wartość zmiennej CustomAIAgentInteractionOutcome ustawioną na Abandoned, Handled, Escalated lub Errored, w zależności od ścieżki połączenia. |
Tworzenie wizualizacji niestandardowychCreate custom visualizations
W narzędziu Analyzer można tworzyć niestandardowe raporty dla rekordów połączeń agentów AI i rozkładu wyników agenta AI.
Tworzenie wizualizacji rekordów połączeń agenta AICreate AI Agent Call Records visualization
| 1 |
Pobierz plik Records.json wywołań agenta AI z rekordów połączeń agenta AI. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analizatorze. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (format .json) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Records.json wywołań agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Tworzenie wizualizacji rozkładu wyników agenta AICreate AI Agent Outcome Distribution visualization
| 1 |
Pobierz plik AI Agent Outcome Distribution.json ze strony AI Agent Outcome Distribution. |
| 2 |
Zaloguj się do Analyzer. |
| 3 |
Na stronie głównej kliknij ikonę Wizualizacja w Analyzer. |
| 4 |
Kliknij przycisk Importuj. |
| 5 |
Kliknij przycisk Przeglądaj , aby wybrać plik (w formacie JSON) do zaimportowania. |
| 6 |
Kliknij przycisk Importuj , aby zaimportować plik Distribution.json wyników agenta AI. |
| 7 |
Kliknij przycisk Edytuj , aby zmodyfikować importowaną wizualizację. |
| 8 |
Kliknij Edytuj filtry dla CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
Kliknij przycisk opcji jest w i dodaj wartości PORZUCONE,ESCALATED,ERRORED,HANDLED . |
| 10 |
Zapisz i zainicjuj kilka połączeń testowych. |
| 11 |
Uruchom wizualizację, aby wyświetlić wyniki. |
Zgodność ze sztuczną inteligencją
Ta sekcja pomaga zrozumieć rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych.
Rozwój sztucznej inteligencji, prywatność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo danych
W przypadku każdej funkcji opartej na sztucznej inteligencji przechodzimy ocenę wpływu sztucznej inteligencji pod kątem naszych zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i przestrzegamy ram odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, oprócz istniejących procesów bezpieczeństwa, prywatności i praw człowieka w fazie projektowania.
Prywatność i bezpieczeństwoNie przechowujemy danych wejściowych klientów po procesie wnioskowania, a zewnętrzny dostawca modeli, firma Microsoft, nie uzyskuje dostępu, nie monitoruje ani nie przechowuje danych klientów Cisco. Więcej informacji na temat zasad przechowywania danych specyficznych dla poszczególnych funkcji można znaleźć Webex w nocie technicznej dotyczącej przejrzystości AI agenta AI w portalu Cisco Trust Portal.
Źródła danych na potrzeby szkoleń i ocenyFirma Microsoft, będąca zewnętrznym dostawcą modeli, nie używa zawartości klientów do ulepszania modeli platformy Azure OpenAI i nie przechowuje ani nie przechowuje danych klientów Cisco w infrastrukturze platformy Azure.
Względy bezpieczeństwa i etyczneWszystkie generatywne funkcje sztucznej inteligencji są podatne na błędy, dlatego priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo zawartości dla funkcji sztucznej inteligencji, decydując się na filtrowanie zawartości zapewniane przez usługę Azure OpenAI.
Ocena i wydajność modeluPriorytetowo traktujemy wydajność i dokładność aplikacji AI Assistant, angażując ludzi w przegląd, testowanie i zapewnianie jakości modelu bazowego.
