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Utilizzo dell’IA generativa per abbinare semanticamente i contatti con le istruzioni in linguaggio naturale
All’interno di una regola di Analisi di conversazione di Contact Lens, hai la possibilità di specificare una condizione Linguaggio naturale - Corrispondenza semantica che utilizza l’IA generativa per trovare contatti che corrispondono a un’istruzione in linguaggio naturale. La condizione Linguaggio naturale - Corrispondenza semantica viene utilizzata quando desideri abbinare i contatti in base a criteri specifici del contesto (ad esempio, il problema del cliente è stato risolto durante la chiamata) o quando ci sono troppe parole o frasi possibili per utilizzare le condizioni Parole o frasi.
Suggerimento dei professionisti: utilizza Linguaggio naturale basato sull’IA generativa - Corrispondenza semantica se in precedenza hai utilizzato Parole o frasi - Corrispondenza semantica.
Come utilizzare Linguaggio naturale - Corrispondenza semantica
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Accedi ad Amazon Connect con un utente con autorizzazioni Regole e Regole - IA generativa.
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Nel menu di navigazione scegli Analisi e ottimizzazione, quindi Regole.
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Seleziona Crea una regola e scegli Analisi di conversazione.
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Scegli “È disponibile un’analisi post-chiamata di Contact Lens” oppure “È disponibile un’analisi post-chat di Contact Lens”.
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Seleziona Aggiungi condizione, quindi scegli Linguaggio naturale - Corrispondenza semantica.
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Inserisci un’istruzione in linguaggio naturale che può essere valutata dall’IA generativa come true o false abbinandola alla trascrizione della conversazione.
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Aggiungi eventuali condizioni aggiuntive, ad esempio code, attributi di contatto personalizzati, ecc.
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Scegli Avanti e fornisci un nome di categoria (senza spazi) da utilizzare per etichettare i contatti con la dichiarazione in linguaggio naturale, ad esempio, CustomerAddressChange.
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Puoi specificare azioni aggiuntive, come la generazione di attività, l’invio di notifiche e-mail, l’invio automatico di valutazioni, tra le altre.
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Scegli Avanti per rivedere la regola prima di selezionare Salva e pubblica. Se la regola non è pronta per la pubblicazione, puoi anche selezionare Salva come bozza.
Linee guida per utilizzare la corrispondenza semantica
L’elenco seguente descrive in dettaglio come utilizzare al meglio la corrispondenza semantica:
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L’istruzione dovrebbe essere qualcosa che può essere valutato come vero o falso.
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Linguaggio naturale - Corrispondenza semantica utilizza solo la trascrizione della conversazione. Se desideri utilizzare altri attributi di contatto (ad esempio le code) nei criteri di corrispondenza, questi devono essere specificati come condizioni separate all’interno della regola.
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Se possibile, utilizza il termine “agente” anziché termini come “collega”, “dipendente”, “rappresentante”, “rappresentante” o “collaboratore”. Allo stesso modo, utilizza il termine “cliente”, anziché termini come “membro”, “chiamante”, “ospite” o “abbonato”.
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Utilizza le virgolette doppie solo se desideri verificare le parole esatte pronunciate dall’agente o dal cliente. Ad esempio, se l’istruzione consiste nel verificare se l’agente dice “Buona giornata”, l’IA generativa non rileverà “Buon pomeriggio”. L’istruzione in linguaggio naturale dovrebbe invece dire “L’agente ha augurato al cliente una buona giornata”.
Istruzioni di esempio da utilizzare con la corrispondenza semantica
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Il cliente desiderava apportare una modifica al proprio piano di abbonamento.
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Il cliente ha espresso gratitudine per il supporto ricevuto dall’agente.
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Il cliente ha espresso il desiderio di terminare i suoi attuali servizi.
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Il cliente ha richiesto un’interazione successiva.
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Il cliente ha chiesto all’agente di ripetere le informazioni, indicando una mancanza di comprensione.
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Il cliente ha chiesto di parlare con il responsabile dell’agente.
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L’agente ha chiesto al cliente ulteriori informazioni o una convalida prima di fornire una risposta definitiva.
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L’agente ha offerto diverse opzioni di pagamento.
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L’agente ha rassicurato il cliente sull’importanza della sua chiamata e ha chiesto di restare in attesa.
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L’agente ha risolto tutti i problemi del cliente.
