坐席系统可以通过API或者SDK方式接入开放能力,坐席的工作人员可以查询智能客服对话平台中的问答库、文档库等资源内容。 详细参见 开放接口总览 独立接入问答库模块 该场景提供单独接入问答库(FAQ)的能力。 问答库基于检索及一些规则,让用户与机器人进行单轮的提问和回答,是智能客服机器人中非常重要的一项基础能力。可以通过智能客服对话平台开放能力单独接入问答库。
快速入门案例 快速入门介绍 本文介绍如何使用控制台快速创建一个智能对话机器人实例,并进行体验和测试,用时大约20-30分钟。需要注意的是,本文仅介绍创建一个机器人在各个模块中的最少必备环节,更多的功能使用请查阅 操作指南 。 基本操作流程如下图所示: 1. 开始创建 :创建agent,开始机器人配置。agent可以对应理解为租户的概念,每个agent下的数据和管理是独立使用的。 2.
审核中心 考虑到企业管理的诉求,由于智能对话系统往往存在多人协同,因此审核中心模块负责对关键操作进行复核,确保内容的准确性和敏感操作的二次把关。审核中心主要包括数据审核和BOT审核。 数据审核用于对知识的采编进行复核,只有当审核通过的知识才能在产品中生效进行使用。企业版支持对意图、实体、FAQ问答、表格问答、文档、大模型知识问答、闲聊、不响应问、拓展问、诊断审核、特征词库以及标注的变动进行审核。
敏感词策略设置 在bot中有需要对用户问法中的敏感词进行特殊处理策略时,可在bot设置的敏感词策略设置中进行配置 敏感词策略的配置采用策略组形式:一个策略组中可以添加多个敏感词库,并且配置多组策略。 不同的策略组之间可以调控优先级,此优先级决定了当用户问法中同时包含多个敏感词库中的此条时,机器人先进行哪个敏感词库对应维护的处理策略。
表格问答 表格问答定义 在智能客服的对话能力中,表格问答的诞生是为了更好更高效的利用有价值表格数据,只需要业务人员通过梳理与维护表格,就可以支持用户询问表格的相关问题。 抽象的说是建立起非结构化自然语言和结构化机器语言间的纽带。在客服场景的运用中,表格问答是一种由人类自然语言发起问题,结合表格数据生成答案的过程。
多语义识别即一句多问,用户在一句话中表达多个意图或问答,系统也能依次识别并按照顺序进行处理。 开启此功能后,此agent内的自然语言识别过程会尝试将一个无法匹配到正确知识(或置信度不够)的长句进行拆分,拆分后的子句会依次尝试去匹配(目前仅支持2个子句),如果都能匹配到正确的知识,那么就认为此句是一个多语义识别的句式,系统会保留所有的识别结果并依次处理。 可以在NLU分析中对多语义句式排查分析。
呼入类型:用户主动咨询,机器人应答,适用于客服场景。 呼出类型:机器人引导,用户应答,适用于外呼场景。 登录产品 通过注册手机号、邮箱地址、用户名进行登录,或通过百度云账号登录。 创建Agent 登录后,通过“用户Agent-新建Agent”进行添加。 点击“新建Agent”后,填写Agent相关属性:Agent类型、Agent名称、Agent描述、所属行业,所属行业为Agent的真实使用场景。
同时老画布会话流程支持配置推荐问流程,当用户query命中到会话流程时,可推荐出配置的推荐问,提升用户体验。 会话流程推荐问支持关联FAQ、意图以及通过表达式进行关联问的定义 老画布中,通过创建流程片段,实现针对某项任务的会话流程配置,配置完成后系统可与用户开展任务式对话,在会话流程中涉及几个关键名词: 节点:是会话流程中的最小模块,以一个触发区域和多个条件执行跳转组合模块为整体。
在以下方面提供产品化能力,具备可规模化交付条件: 效果优化,判别式对话引擎能力可作为生成式对话的干预模块,对于生成后不符合预期的问题、易投诉的服务流程仍可采用任务式对话、FAQ问答等能力人工配置后响应客户; 性能优化,对话中控串行调度,优先进入判别式对话引擎,当无法匹配或回复用户问题时,调用生成式对话引擎获取回复,提升对话效果的同时也可以降低生成式对话引擎的并发,减少机器资源投入; 服务兼容,对于已经建设智能客服的企业
如置信度最高的问题,与其他候选问题相似度差值,有在5%之内的,对所有与最高值差值5%以内的问题,选取Top3标准问,返回作为高置信度澄清结果。 若语句识别的置信度低于设置的问答置信度且高于问答澄清置信度: 进入普通澄清判断。 若语句识别的置信度低于设置的问答澄清置信度: 语句不识别。 怎么理解审核等级?