Natürliches Sprachverständnis ( NLU) Themen-Discovery in Virtual Agent

Wenden Sie NLU-Modelle (Natural Language Understanding) an, die aktivieren Virtual AgentDient zur Verarbeitung von Anwenderanweisungen in automatisierten Konversationen. Ein NLU-Modell bietet Informationen, die Ihr Virtual Agent verwendet, um zu bestimmen, was Anwender tun möchten, und relevante Werte aus ihrer Eingabe zu extrahieren. Mit NLU, Virtual AgentKann eine natürlichere und ansprechendere Konversations-Experience bieten.

NLU-Komponenten

ServiceNowNLU kann die Syntax, Semantik und das Vokabular Ihres Unternehmens mithilfe der Daten in erlernen ServiceNowInstanz. Verwenden NLU-Workbench, Der NLU-Modellgenerator und der NLU-Rückschlussservice, damit das System Anwenderabsichten lernen und darauf reagieren kann.

Die folgenden Elemente arbeiten zusammen, um zu identifizieren, was der Anwender tun möchte, damit eine Lösung gefunden werden kann:

Modellgruppen

Eine Modellgruppe unterstützt eine bestimmte Anwendung, Anwenderrollen und Sprachen. Beispielsweise können Sie ein Modell haben, das die Suchfunktion unterstützt, und ein anderes Modell, das unterstützt Virtual Agent. Normalerweise enthält eine Modellgruppe mehrere Absichten.

Weitere Informationen finden Sie unter Modellverwaltung .

Zwecke

Absichten stellen Aktionen dar. Sie beschreiben, was der Anwender tun möchte oder was Ihre Anwendung verarbeiten kann. Absichten können sich auf Folgendes beziehen:

• Funktionen, z. B. das Zurücksetzen eines Passworts oder die Bestellung eines Elements.
• Domänen, z. B. Gesundheitswesen, Finanzen oder Behörden.
• Kunden wie die US-Armee, Wells Fargo oder Boeing.

In Virtual Agent, Eine einzelne Absicht wird einem Konversationsthema zugeordnet.

Weitere Informationen finden Sie unter NLU-Absichten .

Äußerungen

Anstelle von Stichwörtern geben Sie Beispiele in natürlicher Sprache ein, sogenannte Äußerungen. Äußerungen helfen NLU, Wortbedeutungen und -Kontexte auszuwerten, damit Anwender- oder Systemaktionen abgeleitet werden können. Beispiele für Äußerungen können Folgendes enthalten:

• Mein Passwort zurücksetzen.
• Ändern Sie das Passwort.
• Ich erinnere mich nicht an mein Passwort.
• Mein Passwort vergessen.
• Mein Passwort muss zurückgesetzt werden.

Entitäten

Entitäten stellen das Objekt der Aktion (oder den Kontext für) dar. Sie können sie für einzelne Absichten definieren. NLU kann definierte Entitäten mit der Anwendereingabe abgleichen, um die Werte in einen Slot einzufüllen. Durch das Ausfüllen von Zeitfenstern können Sie einige Fragen in einem Themen-Flow stellen müssen. Es gibt drei grundlegende Arten von Entitäten, die Sie definieren können:

• Allgemeine oder Systementitäten, z. B. Datum, Uhrzeit, Währung, Standort, Menge, Personen oder Organisation.
• Entitäten basierend auf ServiceNowDatensätze, z. B. eine Fallnummer.
• Unternehmens- oder domänenspezifische Entitäten, z. B. Besprechungsräume, Unternehmensrichtlinien usw.

Weitere Informationen finden Sie unter NLU-Entitäten .

Abbildung : 1. Beispielabsichtsdefinition in einer NLU-Modellgruppe

Funktionsweise von NLU-Modellen Virtual Agent

Wenn Sie Themen in erstellen oder aktualisieren Virtual Agent-Designer, Geben Sie das NLU-Modell und die Absicht an, die Virtual AgentWird verwendet, um das entsprechende Konversationsthema zur Erfüllung der Absicht zu finden.

Virtual Agent Unterstützt Modelle aus verschiedenen Services. Sie können die folgenden Anbieter verwenden:

• ServiceNowNLU-Modelle, die Sie mit erstellen NLU-Workbench.

  ServiceNowStellt vorgefertigte (schreibgeschützte) NLU-Modelle und -Themen für verschiedene bereit ServiceNowGeschäftsanwendungen, z. B. Kundenservice-Management, 'HR-Servicebereitstellung, Und ITSM. Sie können die in diesen vorgefertigten Modellen definierten Absichten verwenden und wiederverwenden, wenn Sie eigene Modelle erstellen.

• Wenn Sie IBM Watson Assistant als NLU-Service Provider verwenden, werden NLU-Absichten und -Entitäten in erstellt IBM Watson Assistant.
• Wenn Sie Microsoft LUIS als NLU-Service Provider verwenden, werden NLU-Absichten und -Entitäten im Microsoft Language Understanding Intelligent Service (LUIS) definiert.
• Wenn Sie verwenden Google DialogflowEs als Ihr NLU-Service Provider werden NLU-Absichten und -Entitäten in definiert Google CloudPlattform.

Hinweis:

Virtual Agent Unterstützt nur einen NLU-Service Provider pro Instanz.

Mit NLU-Modellen kann Ihr Virtual Agent Folgendes tun:

• Führen Sie die Themen-Discovery durch.
• Legen Sie Sicherungsstichwörter fest, falls eine Absicht nicht übereinstimmt.
• Entitätswerte extrahieren.
• Behandeln Sie Konversationswechsel in einer Konversationssitzung.

Diese Fähigkeiten werden in den folgenden Abschnitten erläutert.

Themen-Discovery

Wenn Anwender eine Äußerung bereitstellen, ist die Äußerung eine Aussage, die einer bestimmten Absicht zugeordnet ist. Virtual AgentVerarbeitet diese Äußerungen, um das entsprechende Konversationsthema zu starten. Jedes Thema hat eine einzelne Absicht, die Sie in angeben Virtual Agent-Designer.

Während des Themen-Discovery-Prozesses werden Absichten mit Themen abgeglichen. Virtual AgentGibt die relevantesten Themen für die Anforderung eines Anwenders zurück. Der Themen-Discovery-Prozess gibt die folgenden Ergebnisse an einen Anwender zurück:

• Einzelne Übereinstimmung: Wenn eine Anwenderäußerung direkt mit einer Absicht (Thema) übereinstimmt, wird das Thema automatisch ausgeführt.

  Abbildung : 2. Eine Anwenderanforderung stimmt mit einer Äußerung in einer Absicht überein

  

• Mehrere Übereinstimmungen: Wenn eine Anwenderäußerung mit mehreren Absichten übereinstimmt, Virtual AgentGibt eine Auswahlliste der relevanten Übereinstimmungen zurück, damit der Anwender das entsprechende Thema auswählen kann.

  Abbildung : 3. Eine Anwenderanforderung stimmt mit Äußerungen in mehreren Absichten überein

  

  Hinweis:

  Wenn mehrere Übereinstimmungen vorhanden sind, Virtual AgentGibt standardmäßig drei Absichten zurück. Sie können die Anzahl der zurückgegebenen Themen ändern, indem Sie verwenden com.glide.cs.max_number_display_topicsSystemeigenschaft.
• Keine Übereinstimmungen: Wenn Virtual AgentEs kann keine übereinstimmende Absicht gefunden werden, wird verwendet KI-SucheDient zum Generieren von Suchergebnissen, die relevante Links zu F&A-Wissensartikeln, Servicekatalogelementen oder Personen-(Anwender-)Datensätzen anzeigen.

  Diese Funktion wird von gesteuert KI-SucheFallback-Setup-Thema und Virtual AgentSuchkonfigurationen, die standardmäßig in aktiviert sind Chat-Experiences . Um mehr über zu erfahren KI-SucheGenerierte Ergebnisse, siehe Integration von Virtual Agent mit KI-Suche .

  Wenn Sie deaktivieren KI-SucheFallback-Setup-Thema, Virtual AgentZeigt automatisch eine Fallback-Fehlermeldung an, mit der der Anwender ein Thema auswählen oder eine andere Anforderung eingeben kann.

  Abbildung : 4. Beispiel für Fallback-Nachricht

  

  Für Details dazu, wie KI-SucheFallback-Setup-Thema und Fallback-Antwort (Fallback-Setup-Thema) funktionieren, siehe Chat-Experiences für werden eingerichtet Virtual AgentAnwender.

Detaillierte Informationen zur NLU-Themen-Discovery finden Sie unter Natural Language Understanding Themen-Discovery-Logik in Virtual Agent.

Themen-Discovery mit Sicherungsstichwörtern

Wenn Sie Themen erstellen oder aktualisieren, können Sie optional auch Stichwörter angeben Virtual AgentWird verwendet, um das Thema zu bestimmen, wenn NLU keine übereinstimmende Absicht und ein übereinstimmendes Thema zurückgibt. Virtual AgentVerwendet Stichwörter in den folgenden Situationen:

• Es werden keine Themen (Absichten) erkannt.
• Das entsprechende Thema (Absicht) kann nicht bestimmt werden, da zu viele Themen (Absichten) erkannt wurden.
• Die Sprache des Themas und der Absicht wird derzeit in NLU nicht unterstützt.

Hinweis:

Wenn Virtual AgentDas Thema kann nicht basierend auf NLU oder dem Stichwort bestimmt werden, es greift auf zurück KI-SucheFähigkeit, relevante Ergebnisse zu liefern. Die KI-SucheFähigkeit muss aktiviert sein.

Entitätsextraktion

Mit NLU-Modellen, Virtual AgentKann bestimmen, wann Anwendererklärungen in einer Konversation wichtige Informationen zur Erfüllung einer Aufgabe oder eines Ziels enthalten. Entitäten identifizieren die Informationen, die Virtual AgentKann aus der Konversation extrahiert werden, z. B. aus einem Objekt oder dem Namen einer Person. Um die entsprechenden Werte zu extrahieren, Virtual AgentVerwendet die Entitätsinformationen, die einer Absicht zugeordnet sind, die im NLU-Modell definiert ist.

Beim Entwerfen Ihres Themas können Sie Entitäten wie folgt verwenden:

• Ordnen Sie eine Entität einem Anwendereingabeknoten zu Auf Flow Registerkarte. Sie können angeben, ob Virtual AgentFordert den Anwender auf, den Entitätswert mit Slot zu bestätigen oder den Knoten zu überspringen.
• Fügen Sie einem Thema NLU-Entitäten ohne Knoten als Eingabevariablen hinzu . Diese Variablen können aus NLU-Service Provider-Vorhersagen ausgefüllt oder außerhalb des Bereichs des Themas bereitgestellt werden.

Konversationswechsel

Anwender, die an beteiligt sind Virtual AgentDie Konversation kann während der Konversation jederzeit Themen wechseln. Beispielsweise aktualisiert ein Anwender möglicherweise ein Element im Mitarbeiterprofil des Anwenders. Vor Abschluss der Aktualisierung fordert dieser Anwender jedoch möglicherweise auf, stattdessen einen Artikel zu bestellen. Virtual AgentKann das entsprechende Thema basierend auf der Anforderung des Anwenders finden und ausführen. Sie können Anwendern, die Themen gewechselt haben, ermöglichen, die ursprüngliche Konversation fortzusetzen.

Ein weiteres Beispiel ist, wenn ein Anwender eine gelegentliche Frage stellen oder sich an einem Small Talk beteiligen kann. Die Frage hängt möglicherweise nicht mit der ursprünglichen Anforderung zusammen. Durch Überprüfung der im NLU-Modell definierten Absichten Virtual AgentKann die entsprechende Konversation für das gewechselte Thema abgleichen und starten.

ServiceNow NLU Unterstützung mehrerer Sprachen und Integration mit Virtual Agent-Designer

Wenn Sie verwenden ServiceNow NLU, Sie können einem Thema eine NLU-Modellgruppe und eine zugehörige Absicht zuordnen. Sie können das zugehörige NLU-Modell auch von innen aktualisieren, trainieren und testen Virtual Agent-Designer. Während Sie an einem Thema arbeiten, können Sie auch die Äußerungen und die zugehörigen Entitäten für eine Absicht verbessern oder ändern, ohne die Schnittstelle zu verlassen.

ServiceNow NLU Modellgruppen enthalten eine primäre Sprache und sekundäre Sprachen. Verwenden Sie die primäre Sprache, um Ihr Thema zu erstellen, das dann in die sekundären Sprachen innerhalb der Gruppe übersetzt werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Mehrsprachige Modellverwaltung .

Während Sie an Ihren Themen arbeiten, Virtual Agent-DesignerBietet Sprachzuordnungsansichten zum Anzeigen einer Vorschau und Testen von Themen mit den zugehörigen sprachspezifischen Modellen. Weitere Informationen finden Sie unter Wird Lokalisiert Virtual AgentKonversationen.