Solucionar problemas de autoatendimento do Amazon Q no Connect - Amazon Connect
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Solucionar problemas de autoatendimento do Amazon Q no Connect

Use este tópico para ajudar a diagnosticar e resolver problemas comuns na funcionalidade de autoatendimento do Amazon Q no Connect.

Habilitar o registro em log das interações de autoatendimento do Amazon Q no Connect

Para solucionar problemas de autoatendimento de forma eficaz, é necessário visualizar os logs das interações de autoatendimento do Amazon Q no Connect. Use as instruções a seguir para ativar o CloudWatch Logging, o Amazon Lex Logging e o Amazon Connect.

  • CloudWatch Registros: habilite o CloudWatch registro em sua instância Amazon Q in Connect seguindo as etapas emMonitorar o Amazon Q no Connect.

    As interações de autoatendimento geram entradas de log com o tipo de evento TRANSCRIPT_SELF_SERVICE_MESSAGE no seguinte formato:

    {
    "assistant_id": "{UUID}",
    "event_timestamp": 1751414298692,
    "event_type": "TRANSCRIPT_SELF_SERVICE_MESSAGE",
    "session_id": "{UUID}",
    "utterance": "[CUSTOMER]...",
    "prompt": "{prompt used}",
    "prompt_type": "SELF_SERVICE_PRE_PROCESS|SELF_SERVICE_ANSWER_GENERATION",
    "completion": "{Response from model}",
    "model_id": "{model id e.g.: us.amazon.nova-pro-v1:0}",
    "session_message_id": "{UUID}",
    "parsed_response": "{model response}"
}

  • Registro em log do Amazon Lex: habilite o registro em log do Amazon Lex seguindo as etapas em Registrar erros com os logs de erros no Amazon Lex V2.

  • Registro em log do Amazon Connect: habilite o registro em log do Amazon Connect adicionando um bloco de fluxo Set logging behavior ao seu fluxo do Amazon Connect.

Os clientes estão recebendo a mensagem “Escalating to agent...”

O encaminhamento inesperado para atendente ocorre quando há um erro durante a interação do bot de autoatendimento ou quando o modelo não produz uma resposta tool_use válida para SELF_SERVICE_PRE_PROCESS.

Etapas de solução de problemas

  1. Verifique os logs do Amazon Q no Connect: examine o atributo completion na entrada de log associada.

  2. Valide o motivo de parada: confirme se stop_reason é tool_use.

  3. Verifique a resposta analisada: verifique se o campo parsed_response está preenchido, pois isso representa a resposta que você receberá do modelo.

Problema conhecido com o Claude 3 Haiku

Se você estiver usando o Claude 3 Haiku para pré-processamento por autoatendimento, há um problema conhecido em que ele gera o JSON tool_use como texto, resultando em um stop_reason de end_turn em vez de tool_use.

Solução: atualize o prompt personalizado para colocar a string JSON tool_use entre tags <tool>, adicionando a seguinte instrução:

You MUST enclose the tool_use JSON in the <tool> tag

O chat ou a chamada de voz de autoatendimento estão sendo encerrados inesperadamente

Esse problema pode ocorrer devido a tempos limite ou erros do Amazon Lex ou à configuração incorreta do Amazon Nova Pro. Esses problemas são descritos abaixo.

Tempos limite do Amazon Lex

  • Sintomas: os logs do Amazon Connect mostram “Erro interno do servidor” para o bloco Obter entrada do cliente.

  • Causa: o bot de autoatendimento atingiu o tempo limite ao fornecer resultados dentro do limite de 10 segundos. Os erros de tempo limite não aparecerão nos logs do Amazon Q no Connect.

  • Solução: simplifique o prompt, removendo raciocínios complexos para reduzir o tempo de processamento.

Erros do Amazon Lex

  • Bloco de fluxo do Amazon Q no Connect ausente: verifique se você adicionou o bloco Amazon Q no Connect ao seu fluxo do Amazon Connect. Um descuido comum é a falta desse bloco, o que resulta no seguinte erro:

    com.amazonaws.services.lexruntimev2.model.ValidationException: Amazon Lex needs active session for Amazon Q in Connect. 
                            Please provide valid session attribute x-amz-lex:q-in-connect:session-arn

  • Erros gerais do Amazon Lex: verifique se há erros nos logs do Amazon Lex e resolva-os adequadamente.

Configuração do Amazon Nova Pro

Se estiver usando o Amazon Nova Pro para seus prompts de IA personalizados, verifique se os exemplos de tool_use seguem o formato compatível com Python.