Découverte de rubriques Compréhension du langage naturel (NLU) dans Agent virtuel

Appliquez des modèles de compréhension du langage naturel (NLU) qui permettent Agent virtuel de traiter les déclarations de l’utilisateur dans des conversations automatisées. Un modèle NLU fournit des informations que votre agent virtuel utilise pour déterminer ce que les utilisateurs veulent faire et pour extraire les valeurs pertinentes de leur entrée. Avec NLU, Agent virtuel vous pouvez offrir une expérience conversationnelle plus naturelle et plus engageante.

Composants NLU

ServiceNow Le NLU peut apprendre la syntaxe, la sémantique et le vocabulaire de votre entreprise à l’aide des données de votre ServiceNow instance. Utilisez Console NLU, le générateur de modèle NLU et le service d’inférence NLU pour permettre au système d’apprendre l’intention de l’utilisateur et d’y répondre.

Les éléments suivants fonctionnent ensemble pour identifier ce que l’utilisateur veut faire afin qu’une solution puisse être trouvée :

Groupes de modèles

Un groupe de modèles prend en charge une application, des rôles d’utilisateur et des langues donnés. Par exemple, vous pouvez avoir un modèle qui prend en charge la fonction de recherche et un autre modèle qui prend en charge Agent virtuel. En règle générale, un groupe de modèles contient plusieurs intentions.

Pour plus d’informations, voir Gestion des modèles.

Intentions

Les intentions représentent des actions. Ils décrivent ce que l’utilisateur veut faire ou ce que votre application peut gérer. Les intentions peuvent se rapporter à l’un des éléments suivants :

• Fonctions, telles que la réinitialisation d’un mot de passe ou la commande d’un élément.
• Domaines, tels que les soins de santé, la finance ou le gouvernement.
• Des clients, tels que l’armée américaine, Wells Fargo ou Boeing.

Dans Agent virtuel, une intention unique est mappée à une rubrique de conversation.

Pour plus d’informations, consultez Intentions NLU.

Énoncés

Au lieu de mots-clés, vous saisissez des exemples de langage naturel, appelés énoncés. Les énoncés aident le NLU à évaluer la signification et le contexte des mots afin de pouvoir en déduire des actions de l’utilisateur ou du système. Voici quelques exemples d’énoncés :

• Réinitialiser mon mot de passe.
• Changez le mot de passe.
• Je ne me souviens pas de mon mot de passe.
• J’ai oublié mon mot de passe.
• Mon mot de passe doit être réinitialisé.

Entités

Les entités représentent l’objet (ou le contexte) de l’action. Vous pouvez les définir pour des intentions individuelles. La NLU peut faire correspondre des entités définies à l’entrée de l’utilisateur pour remplir les emplacements. Le remplissage des créneaux peut éliminer le besoin de poser des questions dans un flux de sujets. Vous pouvez définir trois types d’entités de base :

• Entités communes ou système, telles que la date, l’heure, la devise, l’emplacement, la quantité, les personnes ou l’organisation.
• Entités basées sur ServiceNow des enregistrements, tels qu’un numéro de ticket.
• Entités spécifiques à l’entreprise ou au domaine, telles que les salles de réunion, les politiques d’entreprise, etc.

Pour plus d’informations, consultez Entités NLU.

Figure 1. Exemple de définition d’intention dans un groupe de modèles NLU

Comment fonctionnent les modèles NLU dans Agent virtuel

Lorsque vous créez ou mettez à jour des rubriques dans Concepteur d'agent virtuel, vous spécifiez le modèle NLU et l’intention à Agent virtuel utiliser pour trouver la rubrique de conversation appropriée pour répondre à l’intention.

Agent virtuel prend en charge les modèles de différents services. Vous pouvez utiliser les fournisseurs suivants :

• ServiceNow Les modèles NLU que vous créez à l’aide Console NLUde .

  ServiceNow fournit des modèles NLU prédéfinis (en lecture seule) et des rubriques pour diverses ServiceNow applications d’entreprise, telles que Gestion du service clientèle, Prestation de services RHet ITSM. Vous pouvez utiliser les intentions définies dans ces modèles prédéfinis et les réutiliser lorsque vous créez vos propres modèles.

• Si vous utilisez IBM Watson Assistant en tant que fournisseur de service NLU, les intentions et entités NLU sont créées dans IBM Watson Assistant.
• Si vous utilisez Microsoft LUIS en tant que fournisseur de service NLU, les intentions et entités NLU sont définies dans Microsoft Language Understanding Intelligent Service (LUIS).
• Si vous utilisez Google Dialogflow ES comme fournisseur de service NLU, les intentions et les entités NLU sont définies dans la Google Cloud plateforme.

Remarque :

Agent virtuel ne prend en charge qu’un seul fournisseur de service NLU par instance.

Avec les modèles NLU, votre agent virtuel peut effectuer les opérations suivantes :

• Découverte de rubriques.
• Désignez des mots clés de sauvegarde au cas où une intention ne correspondrait pas.
• Extraire les valeurs d’entité.
• Gérez la commutation de conversation dans une session de conversation.

Ces fonctionnalités sont expliquées dans les sections suivantes.

Découverte de rubrique

Lorsque les utilisateurs fournissent un énoncé, cet énoncé est associé à une intention spécifique. Agent virtuel Traite ces énoncés pour lancer la rubrique de conversation appropriée. Chaque rubrique a une intention unique que vous spécifiez dans Concepteur d'agent virtuel.

Au cours du processus de découverte de rubriques, les intentions sont mises en correspondance avec les rubriques. Agent virtuel Renvoie les rubriques les plus pertinentes pour la demande d’un utilisateur. Le processus de découverte de rubrique renvoie les résultats suivants à un utilisateur :

• Correspondance unique : lorsqu’un énoncé utilisateur correspond directement à une intention (rubrique), la rubrique s’exécute automatiquement.

  Figure 2. Une demande utilisateur correspond à un énoncé d’une intention

  

• Correspondances multiples : lorsqu’un énoncé utilisateur correspond à plus d’une intention, Agent virtuel renvoie une liste de choix des correspondances pertinentes afin que l’utilisateur puisse choisir la rubrique appropriée.

  Figure 3. Une demande utilisateur correspond à des énoncés dans plusieurs intentions

  

  Remarque :

  S’il existe plusieurs correspondances, Agent virtuel renvoie trois intentions par défaut. Vous pouvez modifier le nombre de rubriques renvoyées à l’aide de la com.glide.cs.max_number_display_topics propriété système.
• Aucune correspondance : si Agent virtuel aucune intention correspondante n’est trouvée, elle l’utilise Recherche IA pour générer des résultats de recherche qui affichent des liens pertinents vers des questions-réponses, des articles de la base de connaissances, des éléments de catalogue de services ou des enregistrements de personnes (utilisateur).

  Cette fonctionnalité est contrôlée par la rubrique de configuration de secours Recherche IA et les Agent virtuel configurations de recherche, qui sont activées par défaut dans les expériences de messagerie instantanée. Pour en savoir plus sur les résultats générés, consultez Intégration d’Agent Recherche IAvirtuel à Recherche IA.

  Si vous désactivez la rubrique de configuration de Recherche IA secours, Agent virtuel affiche automatiquement un message d’erreur de secours qui permet à l’utilisateur de sélectionner une rubrique ou d’entrer une demande différente.

  Figure 4. Exemple de message de secours

  

  Pour plus d’informations sur le fonctionnement de la Recherche IA rubrique de configuration de secours et de la réponse de secours (la rubrique de configuration de secours), reportez-vous à la section Configurer les expériences de messagerie instantanée pour Agent virtuel les utilisateurs.

Pour en savoir plus sur la découverte de rubriques NLU, reportez-vous à la section Compréhension du langage naturel Logique de découverte de rubriques dans Agent virtuel.

Découverte de rubrique avec mots clés de sauvegarde

Lorsque vous créez ou mettez à jour des rubriques, vous pouvez également spécifier des mots clés à Agent virtuel utiliser pour déterminer la rubrique si la NLU ne renvoie pas d’intention et de rubrique correspondantes. Agent virtuel utilise des mots clés dans les situations suivantes :

• Aucune rubrique (intention) n’est détectée.
• Impossible de déterminer la rubrique (intention) appropriée, car trop de rubriques (intentions) sont détectées.
• La langue de la rubrique et de l’intention n’est actuellement pas prise en charge dans NLU.

Remarque :

S’il Agent virtuel est impossible de déterminer la rubrique en fonction de NLU ou du mot clé, il se rabattra sur la Recherche IA capacité à fournir des résultats pertinents. L’aptitude Recherche IA doit être activée.

Extraction d’entité

Les modèles Agent virtuel NLU permettent de déterminer quand les déclarations utilisateur dans une conversation contiennent des informations importantes pour accomplir une tâche ou atteindre un objectif. Les entités identifient les informations qu’il Agent virtuel est possible d’extraire de la conversation, telles qu’un objet ou le nom d’une personne. Pour extraire les valeurs appropriées, Agent virtuel utilise les informations d’entité associées à une intention définie dans le modèle NLU.

Lors de la conception de votre rubrique, vous pouvez utiliser les entités suivantes :

• Associez une entité à un nœud d’entrée d’utilisateur dans l’onglet Flux . Vous pouvez spécifier si Agent virtuel vous demandez à l’utilisateur de confirmer la valeur de l’entité remplie d’emplacement ou d’ignorer le nœud.
• Ajouter des entités NLU sans nœud comme variables d’entrée à une rubrique. Ces variables peuvent être remplies à partir des prédictions du fournisseur de service NLU ou fournies en dehors du champ d’application de la rubrique.

Commutation de conversation

Les utilisateurs engagés dans une conversation peuvent changer de Agent virtuel sujet à tout moment de la conversation. Par exemple, un utilisateur peut mettre à jour un élément dans son profil d’employé. Mais avant de terminer la mise à jour, cet utilisateur peut demander à commander un article à la place. Agent virtuel peut trouver et exécuter la rubrique appropriée en fonction de la demande de l’utilisateur. Vous pouvez permettre aux utilisateurs qui ont changé de rubrique de reprendre la conversation d’origine.

Un autre exemple est lorsqu’un utilisateur peut poser une question informelle ou engager une petite conversation. La question peut n’être pas liée à la demande initiale. En examinant les intentions définies dans le modèle NLU, Agent virtuel peut correspondre et lancer la conversation appropriée pour la rubrique changée.

ServiceNow NLU Prise en charge multilingue et intégration avec Concepteur d'agent virtuel

Si vous utilisez ServiceNow NLU, vous pouvez mapper un groupe de modèles NLU et une intention associée à une rubrique. Vous pouvez également mettre à jour, former et tester le modèle NLU associé à partir de .Concepteur d'agent virtuel Lorsque vous travaillez sur une rubrique, vous pouvez également améliorer ou modifier les énoncés et les entités associées d’une intention sans quitter l’interface.

ServiceNow NLU Les groupes de modèles contiennent une langue principale et des langues secondaires. Utilisez la langue principale pour créer votre rubrique, qui peut ensuite être traduite dans les langues secondaires du groupe. Pour plus d’informations, consultez Gestion des modèles multilingues.

Au fur et à mesure que vous travaillez sur vos rubriques, Concepteur d'agent virtuel fournit des vues de mappage de langues pour prévisualiser et tester les rubriques avec leurs modèles linguistiques spécifiques associés. Pour plus d'informations, consultez Localisation des Agent virtuel conversations.