本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。
入門的最佳實務
對話設計原則
從頭開始遵循這些對話設計原則,將協助您建置更有效、可維護且易於使用的 Amazon Lex V2 聊天機器人,以提供自然的互動。
核心設計原則
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從使用者目標開始 - 根據使用者想要完成的目標來設計您的機器人,而不是您的系統可以執行的動作。專注於使用者的旅程和所需的結果。
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使用自然語言 - 對話撰寫提示和回應。避免技術術語,並像實用的人類一樣說話。
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提供明確選項 - 當使用者卡住時,提供他們可以說的內容,而不是一般說明文字的特定範例。
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保持簡單 - 從基本功能開始,並逐步增加複雜性。使用者應該能夠快速完成常見任務。
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謹慎處理錯誤 - 當機器人不理解時,提供有用的指導,而不是說「我不理解」。
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確認重要動作 - 在採取無法輕易復原的動作之前,請務必確認,例如下訂單或刪除資訊。
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提供逸出路線 - 始終為使用者提供一種方法,以在需要時重新開始、尋求協助或與人類連線。
對話流程最佳實務
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設定明確期望 - 讓使用者知道機器人在對話初期可以做什麼和不能做什麼。
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使用漸進式揭露 - 一次詢問一個資訊,而不是使用多個問題讓使用者不堪負荷。
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提供內容 - 提醒使用者您已收集的資訊,以及您仍然需要的資訊。
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輕鬆更正 - 允許使用者更正資訊,而無需完全重新開始。
實際使用案例和範例
這些實際範例示範如何將對話設計原則套用至新 Amazon Lex V2 使用者遇到的常見案例。
使用案例 1:預約預訂
案例:醫療辦公室想要自動化預約排程。
挑戰:使用者需要提供多項資訊 (服務類型、日期、時間、聯絡資訊),並可能想要變更詳細資訊。
解決方案方法:
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Start Broad:「您想要安排哪種類型的預約?」 (牙科、眼睛檢查、諮詢)
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縮小範圍:「您何時偏好您的牙科預約?」 (接受彈性輸入,例如「下週」或「星期五下午」)
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確認和提議變更:「您是否已排定在 3 月 15 日星期五下午 2 點進行洗牙。這是否適用於您?」
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處理變更:如果使用者說「我們可以改為下午 3 點嗎?」,請更新時間而不重新啟動整個程序。
關鍵技巧:
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使用 AMAZON.Date和 AMAZON.Time進行彈性的日期/時間輸入
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建立預約類型的自訂槽類型
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在完成預訂之前,請使用確認提示
使用案例 2:訂單狀態查詢
案例:電子商務公司希望客戶在不呼叫支援的情況下檢查訂單狀態。
挑戰:使用者可能沒有方便的訂單號碼,或以不同的方式詢問。
解決方案方法:
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多個進入點:接受「我的訂單在哪裡?」、「追蹤我的套件」或「訂單狀態」
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彈性識別:「我可協助您追蹤訂單。您有訂單號碼,還是偏好使用您的電子郵件地址?」
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實用指引:「您的訂單號碼通常在您的確認電子郵件中,並以「ORD-」開頭
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清除結果:「訂單 #ORD-12345 於昨天運送,將於明天晚上 8 點前送達。您想要追蹤詳細資訊嗎?」
關鍵技巧:
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針對訂單號碼使用內建插槽類型,例如 AMAZON.AlphaNumeric
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提供多種識別訂單的方式 (電子郵件、電話、訂單號碼)
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在回應中提供明確、可行的資訊
使用案例 3:常見問答集和支援
案例:軟體公司想要自動處理常見的支援問題。
挑戰:使用者以許多不同的方式提出相同的問題,有些問題需要人為協助。
解決方案方法:
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廣泛意圖辨識:訓練意圖以辨識變化,例如「我無法登入」、「登入問題」、「密碼無法運作」
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引導式疑難排解:「讓我們嘗試幾個快速步驟。首先,您是否嘗試重設密碼?」
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呈報路徑:「如果這些步驟無法運作,我可以將您與我們的支援團隊連線。您希望我這樣做嗎?」
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後續:「這是否解決了您的問題? 如果您需要其他協助,您可以隨時說出「help」。」
關鍵技巧:
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使用許多範例表達用語來擷取使用者表達問題的不同方式
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提供step-by-step指引,而非冗長的說明
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當自動化協助不足時,一律提供人類支援的路徑
處理複雜案例
即使是簡單的機器人也會遇到複雜的情況。以下是如何正常處理它們的方法:
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當使用者改變主意時:
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使用者:「實際上,我想要玫瑰而不是鬱金香」
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機器人:「沒問題!我已將訂單更新為玫瑰。您的玫瑰將在星期五下午 2 點準備好收件。是否正確?」
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當資訊不清楚時:
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使用者:「我下週需要花」
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機器人:「我很樂意提供協助!下週哪一天最適合您? 您可以說像是「星期一」或「下星期二」。
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當機器人不了解時:
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使用者:「我想要具有長幹的紫色幹線的幹線」
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機器人:「我想要確定我做對了。您在尋找紫色花朵嗎? 我們提供紫色玫瑰、紫色鬱金香和紫色日出。」
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當使用者需要重新開始時:
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使用者:「取消此動作,我想要重新開始」
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機器人:「當然!我已清除您目前的訂單。您今天想要訂購哪種類型的花?」
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