Détection de rubriques Natural Language Understanding dansNLUAgent virtuel

Rversion finale: Washingtondc

Mis à jour 1 févr. 2024

8 minutes de lecture

Appliquez les modèles NLU (Natural Language Understanding) qui permettent Agent virtuel de traiter les déclarations des utilisateurs dans les conversations automatisées. Un modèle NLU fournit des informations que votre Virtual Agent utilise pour déterminer ce que les utilisateurs veulent faire et extraire les valeurs pertinentes de leur saisie. 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 et de répondre aux intentions de l’utilisateur.

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 disposer d’un modèle qui prend en charge la fonctionnalité de recherche et d’un autre modèle qui prend en charge Agent virtuel. En règle générale, un groupe de modèles contient plusieurs intentions.

Pour plus d’informations, reportez-vous à la section Gestion des modèles.

Intentions

Les intentions représentent les 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, les finances ou les gouvernements.
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, saisissez des exemples de langage naturel, appelés énoncés. Les énoncés aident le NLU à évaluer la signification des mots et leur contexte afin qu’il puisse 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 plus de mon mot de passe.
Mot de passe oublié.
Mon mot de passe doit être réinitialisé.

Entités

Les entités représentent l’objet de l’action (ou le contexte de celle-ci). Vous pouvez les définir pour des intentions individuelles. Le NLU peut faire correspondre des entités définies avec une entrée utilisateur pour remplir les emplacements. Le remplissage des créneaux peut éliminer le besoin de poser certaines questions dans un flux de rubriques. Il existe trois types d’entités de base que vous pouvez définir :

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.
Les entités spécifiques à la société ou au domaine, telles que les salles de réunion, les politiques de l’entreprise, etc.

Pour plus d’informations, consultez Entités NLU.

L’intention Vérifier l’état du ticket informatique contient des énoncés qui incluent les nombreuses façons dont un utilisateur pose une question. Les termes « ticket », « problème » et « demande » font référence à la même chose. — 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, spécifiez le modèle NLU et l’intention utilisés Agent virtuel pour trouver la rubrique de conversation appropriée pour remplir l’intention.

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

ServiceNow Modèles NLU que vous créez à l’aide du Console NLUfichier .
ServiceNow fournit des modèles et des rubriques NLU prédéfinis (en lecture seule) pour diverses ServiceNow applications d’entreprise, telles que Gestion du service clientèle, HR Service Deliveryet 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 le LUIS (Language Understanding Intelligent Service) de Microsoft.
Si vous utilisez Google Dialogflow ES en tant que fournisseur de service NLU, les intentions et entités NLU sont définies dans la Google Cloud plateforme.

Remarque :

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

Avec les modèles NLU, votre Virtual Agent peut effectuer les opérations suivantes :

Effectuez la détection de rubriques.
Désignez des mots-clés de sauvegarde au cas où une intention ne correspondrait pas.
Extraire les valeurs d’entité.
Gérez le basculement de conversation au cours d’une session de conversation.

Ces options sont expliquées dans les sections suivantes.

Découverte de rubriques

Lorsque les utilisateurs fournissent un énoncé, l’énoncé est une déclaration associée 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.

Pendant le processus de détection 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 détection de rubrique renvoie les résultats suivants à un utilisateur :

Correspondance unique : lorsqu’un énoncé de l’utilisateur correspond directement à une intention (rubrique), la rubrique s’exécute automatiquement.
Figure 2. Une demande utilisateur correspond à un énoncé dans une intention
Correspondances multiples : lorsqu’un énoncé de l’utilisateur correspond à plusieurs intentions, 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 : lorsque Agent virtuel l’intention correspondante est introuvable, elle l’utilise Recherche IA pour générer des résultats de recherche qui affichent des liens pertinents vers des articles de la base de connaissances de questions-réponses, des éléments de Service Catalog ou des enregistrements de personne (utilisateur).
Cette fonctionnalité est contrôlée par la rubrique Configuration de secours et les configurations de recherche, qui sont activées par défaut dans les Recherche IAAgent virtuelexpériences de messagerie instantanée. Pour en savoir plus sur les résultats générés, consultez Intégration de l’AgentRecherche IA virtuel 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 de saisir une autre demande.
Figure 4. Exemple de message de secours

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

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

Détection de rubriques avec des mots-clés de sauvegarde

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

Aucune rubrique (intention) n’est détectée.
La rubrique appropriée (intention) ne peut pas être déterminée, car trop de rubriques (intentions) ont été détectées.
La langue de la rubrique et de l’intention n’est actuellement pas prise en charge dans NLU.

Remarque :

Si Agent virtuel l’utilisateur ne parvient pas à déterminer la rubrique en fonction du NLU ou du mot clé, il se rabat sur la Recherche IA capacité à fournir des résultats pertinents. L’aptitude Recherche IA doit être activée.

Extraction d’entité

Avec les modèles NLU, Agent virtuel peut déterminer quand les déclarations de l’utilisateur dans une conversation contiennent des informations importantes pour remplir une tâche ou un objectif. Les entités identifient les informations qui peuvent être extraites de la conversation, telles qu’un Agent virtuel 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 utilisateur dans l’onglet Flux . Vous pouvez spécifier si Agent virtuel demande à l’utilisateur de confirmer la valeur de l’entité remplie dans l’emplacement ou d’ignorer le nœud.
Ajoutez des entités NLU sans nœud en tant que variables d’entrée à une rubrique. Ces variables peuvent être remplies à partir des prédictions des fournisseurs de services 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 rubrique à tout moment au cours de la conversation. Par exemple, un utilisateur peut être en train de 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 élément 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 s’engager dans une conversation banale. Il se peut que la question n’ait aucun rapport avec la demande initiale. En examinant les intentions définies dans le modèle NLU, il est possible Agent virtuel de faire correspondre et de 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 pour 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 spécifiques à la langue associés. Pour plus d'informations, consultez Localisation des Agent virtuel conversations.