Natural Language Understanding (NLU) – Themen-Discovery in Virtual Agent

  • Freigeben Version: Xanadu
  • Aktualisiert 1. August 2024
  • 6 Minuten Lesedauer

    • Wenden Sie NLU-Modelle (Natural Language Understanding) an, mit denen Virtual Agent Benutzeraussagen in automatisierten Konversationen verarbeiten kann. Ein NLU-Modell stellt Informationen bereit, anhand derer Ihr Virtual Agent durch Extraktion relevanter Werte aus Eingaben von Benutzern bestimmt, was diese tun möchten. Mit NLU bietet Virtual Agent eine natürlichere und interaktivere Konversations-Experience.

    NLU-Komponenten

    ServiceNow NLU kann die Syntax, Semantik und das Vokabular Ihres Unternehmens anhand der Daten in Ihrer Instanz ServiceNow ] erlernen. Verwenden Sie NLU-Workbench, den NLU-Modellgenerator und den NLU-Rückschlussservice, damit das System lernen und auf die Benutzerabsicht reagieren kann.

    Die folgenden Elemente arbeiten zusammen, um zu identifizieren, was der Benutzer tun möchte, damit eine Lösung gefunden wird:
    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 Virtual Agentunterstützt. 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. Zurücksetzen eines Passworts oder Bestellen eines Artikels.
    • Domänen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Behörden.
    • Kunden wie die US-wehr- und Gesundheitsbehörde, Ford, Ford oder Ford
    In Virtual Agentwird eine einzelne Absicht einem Konversationsthema zugeordnet.
    Weitere Informationen finden Sie unter NLU-Absichten.
    Äußerungen
    Anstelle von Stichwörtern geben Sie Beispiele in natürlicher Sprache ein, die als Äußerungen bezeichnet werden. Äußerungen helfen NLU, Wortbedeutungen und Kontexte auszuwerten, um Benutzer- oder Systemaktionen abzuleiten. Beispieläußerungen können Folgendes umfassen:
    • Mein Passwort zurücksetzen.
    • Passwort ändern.
    • Ich kann mich nicht an mein Passwort erinnern.
    • Ich habe mein Passwort vergessen.
    • Mein Passwort muss zurückgesetzt werden.
    Entitäten
    Entitäten stellen das Objekt (oder den Kontext) der Aktion dar. Sie können sie für einzelne Absichten definieren. NLU kann definierte Entitäten mit Benutzereingaben abgleichen, um die Werte mit Slots zu füllen. Durch das Füllen von Slots können Sie vermeiden, dass Sie einige Fragen innerhalb eines Themen-Flows stellen müssen. Es gibt drei grundlegende Arten von Entitäten, die Sie definieren können:
    • Allgemeine Entitäten oder Systementitäten wie Datum, Uhrzeit, Währung, Standort, Menge, Personen oder Organisation.
    • Entitäten basierend auf ServiceNow -Datensätzen, z. B. eine Fallnummer.
    • Unternehmens- oder domänenspezifische Entitäten, wie z. B. Besprechungsräume, Unternehmensrichtlinien usw.

    Weitere Informationen finden Sie unter NLU-Entitäten.

    Abbildung : 1. Beispiel für Absichtsdefinition in einer NLU-Modellgruppe
    Die Absicht „IT-Ticketstatus überprüfen“ enthält Äußerungen, die die vielen Möglichkeiten beinhalten, wie ein Benutzer eine Frage stellt. Die Begriffe „Ticket“, „Problem“ und „Anforderung“ beziehen sich auf dasselbe.

    Funktionsweise von NLU-Modellen in Virtual Agent

    Wenn Sie Themen in Virtual Agent-Designererstellen oder aktualisieren, geben Sie das NLU-Modell und die Absicht an, die Virtual Agent verwendet, um das entsprechende Konversationsthema für die Erfüllung der Absicht zu finden.

    Virtual Agent unterstützt Modelle aus verschiedenen Services. Sie können die folgenden Anbieter verwenden:
    • ServiceNow NLU-Modelle, die Sie mit NLU-Workbencherstellen.

      ServiceNow stellt vorgefertigte (schreibgeschützte) NLU-Modelle und -Themen für verschiedene ServiceNow -Geschäftsanwendungen bereit, z. B. Kundenservice-Management, 'HR-Servicebereitstellungund ITSM. Sie können die in diesen vorgefertigten Modellen definierten Absichten verwenden und beim Erstellen Ihrer eigenen Modelle wiederverwenden.

    • Wenn Sie IBM Watson Assistant als NLU-Service Provider verwenden, werden NLU-Absichten und -Entitäten in IBM Watson Assistanterstellt.
    • Wenn Sie Microsoft LUIS als NLU-Service Provider verwenden, werden NLU-Absichten und -Entitäten im Microsoft Language Understanding Intelligent Service (LUIS) definiert.
    • Wenn Sie Google Dialogflow ES als NLU-Service Provider verwenden, werden NLU-Absichten und -Entitäten auf der Plattform Google Cloud definiert.
    Hinweis:
    Virtual Agent unterstützt nur einen NLU-Service Provider pro Instanz.

    Mit NLU-Modellen kann Ihr Virtual Agent:

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

    Diese Fähigkeiten werden in den folgenden Abschnitten erläutert.

    Themenerkennung

    Wenn Anwender eine Äußerung äußern, ist diese mit einer bestimmten Absicht verknüpft. Virtual Agent verarbeitet diese Äußerungen, um das entsprechende Konversationsthema zu starten. Jedes Thema hat eine einzige Absicht, die Sie in Virtual Agent-Designer angeben.

    Während des Themen-Discovery-Prozesses werden Absichten mit Themen abgeglichen. Virtual Agent gibt die relevantesten Themen für die Anforderung eines Benutzers zurück. Der Themen-Discovery-Prozess gibt einem Benutzer die folgenden Ergebnisse zurück:
    • Einzelne Übereinstimmung: Wenn eine Benutzeräußerung direkt einer Absicht (einem Thema) entspricht, wird das Thema automatisch ausgeführt.
      Abbildung : 2. Eine Anwenderanforderung stimmt mit einer Äußerung in einer Absicht überein
      In Virtual Agent fragt der Benutzer: „Wie ist der Status meiner Anforderung?“ Dies entspricht den Äußerungen, die im Thema IT-Ticketstatus überprüfen eingegeben wurden.
    • Mehrere Übereinstimmungen: Wenn eine Benutzeräußerung mit mehr als einer Absicht übereinstimmt, gibt Virtual Agent eine Auswahlliste der relevanten Übereinstimmungen zurück, sodass der Benutzer das entsprechende Thema auswählen kann.
      Abbildung : 3. Eine Anwenderanforderung gleicht Äußerungen in mehreren Absichten ab
      Wenn mehrere mögliche Absichten übereinstimmen, gibt Virtual Agent eine Auswahlliste zurück. Für eine Ticketanforderung können die Optionen „IT-Ticketstatus“, „CSM-Ticketstatus“ oder „IT-Ticket erstellen“ lauten.
      Hinweis:
      Wenn es mehrere Übereinstimmungen gibt, gibt Virtual Agent standardmäßig drei Absichten zurück. Mit der Systemeigenschaft com.glide.cs.max_number_display_topics können Sie die Anzahl der zurückgegebenen Themen ändern.
    • Keine Übereinstimmungen: Wenn Virtual Agent keine übereinstimmende Absicht finden kann, werden mithilfe von KI-Suche Suchergebnisse generiert, die relevante Links zu F&A-Wissensartikeln, Servicekatalogelementen oder Personendatensätzen (Benutzer) anzeigen.

      Diese Funktion wird durch das Fallback-Setup-Thema Virtual Agent und die Suchkonfigurationen für KI-Suche gesteuert, die standardmäßig in -Chat-Experiencesaktiviert sind. Weitere Informationen zu den generierten KI-Suche -Ergebnissen finden Sie unter Integration von Virtual Agent mit KI-Suche.

      Wenn Sie das Setup-Thema KI-Suche Fallback deaktivieren, zeigt Virtual Agent automatisch eine Fallback-Fehlermeldung an, die dem Benutzer ermöglicht, ein Thema auszuwählen oder eine andere Anforderung einzugeben.

      Abbildung : 4. Beispiel für Fallback-Nachricht
      Virtual Agent antwortet mit „Es tut mir leid, aber ich habe Ihre Anforderung nicht verstanden.“ Der Benutzer kann eine neue Äußerung eingeben oder Alles anzeigen auswählen.

      Einzelheiten zur Funktionsweise des KI-Suche -Fallback-Setup-Themas und der Fallback-Antwort (Fallback-Setup-Thema) finden Sie unter Chat-Experiences für Virtual Agent -Benutzer einrichten.

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

    Themen-Discovery mit Sicherungsschlüsselwörtern

    Wenn Sie Themen erstellen oder aktualisieren, können Sie optional auch Stichwörter angeben, anhand derer Virtual Agent das Thema bestimmt, wenn NLU keine übereinstimmende Absicht und kein passendes Thema zurückgibt. Virtual Agent verwendet Schlüsselwörter in den folgenden Situationen:
    • Es wurden 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 Agent das Thema nicht basierend auf NLU oder dem Stichwort bestimmen kann, greift es auf die Fähigkeit KI-Suche zurück, um relevante Ergebnisse zu liefern. Die Fähigkeit KI-Suche muss aktiviert sein.

    Entitätsextraktion

    Mit NLU-Modellen kann Virtual Agent bestimmen, wenn Benutzeraussagen in einer Konversation wichtige Informationen zur Erfüllung einer Aufgabe oder eines Ziels enthalten. Entitäten geben die Informationen an, die Virtual Agent aus der Konversation extrahieren kann, z. B. ein Objekt oder der Name einer Person. Um die entsprechenden Werte zu extrahieren, verwendet Virtual Agent die Entitätsinformationen, die einer im NLU-Modell definierten Absicht zugeordnet sind.

    Beim Entwerfen Ihres Themas können Sie Entitäten wie folgt verwenden:

    Konversationswechsel

    Benutzer, die an einer Virtual Agent -Konversation beteiligt sind, können während der Konversation jederzeit das Thema wechseln. Zum Beispiel könnte ein Benutzer ein Element in seinem Mitarbeiterprofil aktualisieren. Vor Abschluss des Updates kann er jedoch die Bestellung eines Artikels anfordern. Virtual Agent kann das entsprechende Thema basierend auf der Anforderung des Benutzers suchen und ausführen. Sie können Benutzern, die das Thema gewechselt haben, ermöglichen, die ursprüngliche Konversation fortzusetzen.

    Ein weiteres Beispiel ist, wenn ein Benutzer eine beiläufige Frage stellt oder sich an einem Small Talk beteiligt. Die Frage hat möglicherweise nichts mit der ursprünglichen Anforderung zu tun. Durch Überprüfen der im NLU-Modell definierten Absichten, kann Virtual Agent die entsprechende Konversation für das gewechselte Thema abgleichen und starten.

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

    Wenn Sie ServiceNow NLUverwenden, können Sie einem Thema eine NLU-Modellgruppe und eine zugehörige Absicht zuordnen. Sie können das zugehörige NLU-Modell auch von Virtual Agent-Designeraus aktualisieren, trainieren und testen. 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 verfassen, das dann in die sekundären Sprachen innerhalb der Gruppe übersetzt werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung mehrsprachiger Modelle.

    Während Sie an Ihren Themen arbeiten, bietet Virtual Agent-Designer Sprachzuordnungsansichten zum Anzeigen und Testen von Themen mit den zugehörigen sprachspezifischen Modellen. Weitere Informationen finden Sie unter Virtual Agent -Konversationen werden lokalisiert.