- Сценарий с использованием контекста предыдущего вопроса. ИИ при ответах на вопросы клиента запоминает контекст предыдущего вопроса и ищет ответ в нужной области, даже если клиент не произносил ключевых слов. Таким образом, ИИ ведет диалог с клиентом на определенную тему.
- Контекст: закладывается некая база данных, специфичная для компании.
- Простой сценарий, в котором ИИ, например, в ночное время отвечает на любые вопросы клиентов, на которые он может найти ответ в сети интернет и в своих библиотеках, которые в огромном количестве в него зашиты.
- Контекст: прописываем правило отвечать кратко.
- Сценарий, в котором ИИ подбирает со слов клиента тему обращения. В зависимости от выбранной темы ветки сценария будут вести на элементы «Вопрос-ответ», в которых заложены ответы.
- Контекст: закладываем правила, по которым ИИ должен определить тему обращения.
Вариант 1. Сценарий-диалог с использованием единого контекста вопросов
Для работы данного сценария требуется:
- Создать два элемента «ИИ»;
- Для каждого элемента «ИИ» добавить элемент «Вопрос-ответ» и прописать сообщения в качестве приветствия, в случае успешного и в случае неуспешного ответа ИИ.
Сценарий построен на примере звонка в компанию по продаже теплиц.
Шаг 1. Элемент «Вопрос-ответ». Прописываем сообщение, на которое мы ожидаем услышать ответ клиента: «Добрый день! Задайте свой вопрос (в данном случае про теплицы), я готов на него ответить». Ответ клиента будет являться вопросом для ИИ.
Параметры элемента описаны в разделе «Элемент «Вопрос-ответ».
Шаг 2. Элемент «ИИ». Прописываем правила, по которым ИИ будет искать ответ на заданный вопрос клиента:
- Сообщение - задаем переменную {{stt_answer}} (вопрос, который задал клиент ИИ на предыдущем шаге),
- Контекст - задаем правила, по которым ИИ будет обрабатывать информацию, полученную от клиента. В данном примере заложены не только варианты поиска ответа на вопрос, но и то, как ИИ будет отвечать в зависимости от ответа клиента - нюансы, которые влияют на работу ИИ.
Остальные параметры элемента описаны в разделе «Как настроить элемент «ИИ».
Шаг 3. Элемент «Вопрос-ответ» для ветки «Успешный выход». Задаем сообщение, которое услышит клиент, если ИИ ответил на его вопрос. Для этого в поле «Сообщение» прописываем переменную {{gpt_answer}}, затем добавляем нужный вопрос (например: «У вас остались еще вопрос?»). Переменная {{gpt_answer}} означает ответ ИИ, который система распознает и озвучивает. Параметры элемента описаны в разделе «Элемент «Вопрос-ответ».
Шаг 4. Элемент «ИИ». Этот элемент отрабатывает ответ ИИ на новый вопрос клиента с учетом контекста вопроса и ответа на предыдущем шаге. Он распознает контекст предыдущего вопроса и отвечает с учетом контекста. Даже если клиент не произнес каких-то ключевых слов, ИИ отвечает с учетом того, что контекст обоих вопросов един. Прописываем настройки:
Сообщение - переменную {{stt_answer}}
Контекст - последовательность Q:{{stt_answer_5083_1}} A:{{gpt_answer}} где
stt_answer - вопрос, на который ИИ уже дал ответ;
5083_1 - идентификатор элемента «Вопрос-ответ», в котором ИИ этот ответ произносил. Отображается в поле «Идентификатор» внутри элемента «Вопрос-ответ».
Остальные параметры элемента описаны в разделе «Как настроить элемент «ИИ».
Шаг 5. Элемент «Вопрос-ответ» для ветки «Не распознано»: если ИИ не нашел совпадений либо не уложился в таймаут, заданный параметром «Время ожидания». Прописываем сообщение (например: «Попробуйте спросить еще раз»). Этот элемент соединяем стрелкой с обоими элементами «ИИ». При переходе на следующий элемент ИИ попытается снова распознать и ответить. Сценарий будет закольцован. Параметры элемента описаны в разделе «Элемент «Вопрос-ответ».
Вариант 2. Простой сценарий. ИИ отвечает на любые вопросы клиентов
Для работы данного сценария требуется:
- Создать один элемент «ИИ»;
- Создать три элемента «Вопрос-ответ»: прописать сообщения, которые система будет воспроизводить клиенту в качестве приветствия, в случае успешного ответа ИИ и в случае неуспешного ответа ИИ.
Шаг 1. Элемент «Вопрос-ответ». Прописываем сообщение, на которое мы ожидаем услышать ответ клиента: «Здравствуйте! Я Искусственный Интеллект, готов помочь. Какой у вас вопрос?».
Шаг 2. Элемент «ИИ». Задаем параметры элемента, как описано выше. В поле «Сообщение» сообщении задаем переменную {{stt_answer}} (вопрос, который задал клиент ИИ на предыдущем шаге**)**, в поле «Контекст» - «Отвечай кратко, не более двух предложений».
Шаг 3. Элемент «Вопрос-ответ» для ветки «Успешный выход». Задаем сообщение для клиента в случае успешного ответа ИИ на его вопрос. Для этого в поле «Сообщение» прописываем переменную {{gpt_answer}}, затем добавляем нужный вопрос (например: «Могу чем-то еще помочь?»). Соединяем данный элемент стрелкой с предыдущим шагом - таким образом, сценарий закольцовывается, ИИ будет отвечать на вопросы до тех пор, пока клиент будет их задавать.
Шаг 4. Элемент «Вопрос-ответ» для ветки «Не распознано». Прописываем сообщение (например: «Попробуйте спросить по-другому») и соединить с элементом «ИИ». ИИ попытается снова распознать и ответить.
Вариант 3. Сценарий с подбором тематик вопросов клиента
Для работы данного сценария требуется:
- Создать одну связку элементов «Вопрос-ответ»+«ИИ»,
- Элемент «Проверка условий»
- Несколько элементов «Вопрос-ответ» на каждое из условий. В эти элементы заложить ответы по тематикам.
Шаг 1. Элемент «Вопрос-ответ». Прописываем сообщение, на которое ожидаем услышать ответ клиента: «Добрый день! Я виртуальный помощник МСН Телеком, какой у вас вопрос?»
Параметры элемента описаны в разделе «Элемент «Вопрос-ответ».
Шаг 2. Элемент «ИИ». Задаем параметры элемента, как описано выше. В поле «Сообщение» сообщении прописываем переменную {{stt_answer}} (вопрос, который задал клиент ИИ на предыдущем шаге), в поле «Контекст» - правила, по которым ИИ определяет тематику вопроса клиента:
Например, мы сообщаем ИИ, что если клиент спросит, как проехать в офис или где находится офис, то следует определить данную тематику как «Адрес офиса».
Шаг 3. Элемент «Проверка условий» для случая, когда ИИ нашел подходящую тематику для вопроса клиента. Задаем список тематик, перечисленных в элементе «ИИ» в поле «Контекст», в том числе если ИИ не нашел совпадений. В качестве переменной задаем gtp_answer.
Шаг 4. Элемент «Вопрос-ответ» для каждого значения из элемента «Проверка условий». В поле «Сообщение» прописываем ответ на возможные вопросы по данной тематике. Связываем с ними стрелками все значения из элемента «Проверка условий», в том числе если нет совпадений (в этом случае проводим стрелку к элементу «Вопрос-ответ» из шага 5).
Для случая, когда ИИ определил, что у клиента больше не осталось вопросов, достаточно создать элемент «Синтез речи».
Шаг 5. Элемент «Вопрос-ответ» для случая, когда ИИ взвесил все тематики и не нашел совпадений либо не уложился в таймаут, заданный параметром «Время ожидания». Связываем стрелками с элементом «ИИ» ветка «Не распознано» и элементом «Проверка условий» значение «Нет совпадений».
См. также:
Статья помогла?
Отлично!
Спасибо за ваш отзыв
Извините, что не удалось помочь!
Спасибо за ваш отзыв
Комментарий отправлен
Мы ценим вашу помощь и постараемся исправить статью