GETTING STARTED
Kore.ai XO Platform
Virtual Assistants Overview
Natural Language Processing (NLP)
Concepts and Terminology
Quick Start Guide
Accessing the Platform
Navigating the Kore.ai XO Platform
Building a Virtual Assistant
Help & Learning Resources
Release Notes
Current Version
Recent Updates
Previous Versions
Deprecations
Request a Feature
CONCEPTS
Design
Storyboard
Overview
FAQs
Conversation Designer
Overview
Dialog Tasks
Mock Scenes
Dialog Tasks
Overview
Navigate Dialog Tasks
Build Dialog Tasks
Node Types
Overview
Intent Node
Dialog Node
Dynamic Intent Node
GenAI Node v2
Configure GenAI Node v2
GenAI Node
GenAI Prompt
Entity Node
Form Node
Confirmation Node
Message Nodes
Logic Node
Bot Action Node
Service Node
Webhook Node
Script Node
Process Node
Agent Transfer
Node Connections
Node Connections Setup
Sub-Intent Scoping
Entity Types
Entity Rules
User Prompts or Messages
Voice Call Properties
Knowledge AI
Introduction
Knowledge Graph
Introduction
Terminology
Build a Knowledge Graph
Manage FAQs
Knowledge Extraction
Import or Export Knowledge Graph
Prepare Data for Import
Importing Knowledge Graph
Exporting Knowledge Graph
Auto-Generate Knowledge Graph
Knowledge Graph Analysis
Answer from Documents
Alert Tasks
Small Talk
Digital Skills
Overview
Digital Forms
Digital Views
Introduction
Widgets
Panels
Session and Context Variables
Context Object
Intent Discovery
Train
NLP Optimization
ML Engine
Overview
Model Validation
FM Engine
KG Engine
Traits Engine
Ranking and Resolver
Training Validations
NLP Configurations
NLP Guidelines
LLM and Generative AI
Introduction
LLM Integration
Kore.ai XO GPT Module
Prompts & Requests Library
Co-Pilot Features
Dynamic Conversations Features
PII and Sensitive Data Anonymization
Guardrails
Intelligence
Introduction
Event Handlers
Contextual Memory
Contextual Intents
Interruption Management
Multi-intent Detection
Amending Entities
Default Conversations
Conversation Driven Dialog Builder
Sentiment Management
Tone Analysis
Default Standard Responses
Ignore Words & Field Memory
Test & Debug
Overview
Talk to Bot
Utterance Testing
Batch Testing
Conversation Testing
Conversation Testing Overview
Create a Test Suite
Test Editor
Test Case Assertion
Test Case Execution Summary
Glossary
Health and Monitoring
NLP Health
Flow Health
Integrations
Actions
Actions Overview
Asana
Configure
Templates
Azure OpenAI
Configure
Templates
BambooHR
Configure
Templates
Bitly
Configure
Templates
Confluence
Configure
Templates
DHL
Configure
Templates
Freshdesk
Configure
Templates
Freshservice
Configure
Templates
Google Maps
Configure
Templates
Here
Configure
Templates
HubSpot
Configure
Templates
JIRA
Configure
Templates
Microsoft Graph
Configure
Templates
Open AI
Configure
Templates
Salesforce
Configure
Templates
ServiceNow
Configure
Templates
Stripe
Configure
Templates
Shopify
Configure
Templates
Twilio
Configure
Templates
Zendesk
Configure
Templates
Agents
Agent Transfer Overview
Custom (BotKit)
Drift
Genesys
Intercom
NiceInContact
NiceInContact(User Hub)
Salesforce
ServiceNow
Configure Tokyo and Lower versions
Configure Utah and Higher versions
Unblu
External NLU Adapters
Overview
Dialogflow Engine
Test and Debug
Deploy
Channels
Publishing
Versioning
Analyze
Introduction
Dashboard Filters
Overview Dashboard
Conversations Dashboard
Users Dashboard
Performance Dashboard
Custom Dashboards
Introduction
Custom Meta Tags
Create Custom Dashboard
Create Custom Dashboard Filters
LLM and Generative AI Logs
NLP Insights
Task Execution Logs
Conversations History
Conversation Flows
Conversation Insights
Feedback Analytics
Usage Metrics
Containment Metrics
Universal Bots
Introduction
Universal Bot Definition
Universal Bot Creation
Training a Universal Bot
Universal Bot Customizations
Enabling Languages
Store
Manage Assistant
Team Collaboration
Plan & Usage
Overview
Usage Plans
Templates
Support Plans
Invoices
Authorization
Conversation Sessions
Manage URLs
Multilingual Virtual Assistants
Get Started
Supported Components & Features
Manage Languages
Manage Translation Services
Multiingual Virtual Assistant Behavior
Feedback Survey
Masking PII Details
Variables
Collections
IVR Settings
General Settings
Assistant Management
Manage Namespace
Data
Overview
Guidelines
Data Table
Table Views
App Definitions
Data as Service
HOW TOs
Build a Travel Planning Assistant
Travel Assistant Overview
Create a Travel Virtual Assistant
Design Conversation Skills
Create an ‘Update Booking’ Task
Create a Change Flight Task
Build a Knowledge Graph
Schedule a Smart Alert
Design Digital Skills
Configure Digital Forms
Configure Digital Views
Train the Assistant
Use Traits
Use Patterns
Manage Context Switching
Deploy the Assistant
Use Bot Functions
Use Content Variables
Use Global Variables
Use Web SDK
Build a Banking Assistant
Design Conversation Skills
Create a Sample Banking Assistant
Create a Transfer Funds Task
Create a Update Balance Task
Create a Knowledge Graph
Set Up a Smart Alert
Design Digital Skills
Configure Digital Forms
Configure Digital Views
Add Data to Data Tables
Update Data in Data Tables
Add Data from Digital Forms
Train the Assistant
Composite Entities
Use Traits
Use Patterns for Intents & Entities
Manage Context Switching
Deploy the Assistant
Configure an Agent Transfer
Use Assistant Functions
Use Content Variables
Use Global Variables
Intent Scoping using Group Node
Analyze the Assistant
Create a Custom Dashboard
Use Custom Meta Tags in Filters
APIs & SDKs
API Reference
API Introduction
Rate Limits
API List
koreUtil Libraries
SDK Reference
SDK Introduction
Web SDK
How the Web SDK Works
SDK Security
SDK Registration
Web Socket Connect and RTM
Tutorials
Widget SDK Tutorial
Web SDK Tutorial
BotKit SDK
BotKit SDK Deployment Guide
Installing the BotKit SDK
Using the BotKit SDK
SDK Events
SDK Functions
Installing Botkit in AWS
Tutorials
BotKit - Blue Prism
BotKit - Flight Search Sample VA
BotKit - Agent Transfer

ADMINISTRATION
Intro to Bots Admin Console
Administration Dashboard
User Management
Managing Your Users
Managing Your Groups
Role Management
Manage Data Tables and Views
Bot Management
Enrollment
Inviting Users
Sending Bulk Invites to Enroll Users
Importing Users and User Data
Synchronizing Users from Active Directory
Security & Compliance
Using Single Sign-On
Two-Factor Authentication for Platform Access
Security Settings
Enterprise Key Management
BYOK for AWS
Analytics for Bots Admin
Billing
  1. ホーム
  2. Docs
  3. Virtual Assistants
  4. How Tos
  5. 示唆の使用方法

示唆の使用方法

このハウツーでは、会話の流れをより自然で予測可能な方向に誘導するための示唆を利用して、バンキングボットのシナリオを探究しましょう。示唆とは何か、Kore.aiボットプラットフォームにどのように実装されているのかなどの詳細については、こちらをご参照ください。

問題提起

ユーザーが「資金移動」に関する問題を報告したり、質問をしようとしている場合を考えてみましょう。ボットは、「問題解決」や[資金移動に関するFAQ]に反して、「送金額」インテントをトリガーします。

示唆ナレッジなし:

示唆を利用:

示唆ナレッジなし:

示唆を利用:

この文書では、そのような状況を識別し、適切なアクションを取るために示唆を利用する方法について紹介します。

必要条件

  • ボット構築のナレッジ
  • 下記のようなダイアログのあるバンキングボット:
    • 資金移動 – ユーザーに支払人と受取人の口座番号と送金額と入金額の入力を指示し、支払人口座から受取人口座に指定金額を送金・入金するダイアログタスク。
    • イシュー解決 – ユーザーが直面するイシューで支援するためのダイアログタスク。遺憾メッセージが表示され、ライブエージェントに転送されます。
    • ナレッジコレクション – 送金の方法に関するFAQ を備えた「資金移動」のノード

導入

示唆を利用してインテントを検出

ユーザー発話に「イシュー」という単語がある場合、「イシュー解決」に会話を誘導するために、示唆を利用することになります。手順:

  1. トップメニューから構築タブを選択
  2. 自然言語->トレーニングから示唆タブを選択します。
  3. 新しい示唆を追加をクリック。ユーザーの発話の中に「イシュー」という言葉があるかどうかを識別するために、示唆を使用することになります。
    1. 示唆のタイプを問題提起として、示唆ををイシューとして追加します。ある示唆のタイプは、論理的にグループ化された複数の示唆を持つことができます。
    2. オプションで、「問題」「できない」「作動していない」などイシューの発話を追加することができます。これらは、ユーザーがイシューを示すために使用する可能性のある代替語です。
    3. ルールを保存して追加 
  4. このイシューの示唆が表れる場合にトリガーする必要のあるインテントを定義します。
    1. インテントを選択 – 示唆が表れる場合にトリガーするイシュー解決
    2. 示唆ルールを追加 – 上記で選択したインテントをトリガーすべき示唆としてのイシュー
    3. 示唆マッピングを保存
  5. 示唆をトレーニング。
  6. イシュー解決インテントを開き、NLPプロパティパネルの示唆 ルールがイシュー示唆に合わせて更新されていることを確認します。
  7. ボットを実行し、変更されたフローを確認します。

示唆を利用したナレッジインテント

ここでは、ユーザーからの問い合わせを、ダイアログタスクではなく、適切なFAQに向ける方法を見てみましょう。手順

  1. 自然言語->トレーニングから示唆ダイアログを開きます。
  2. 新しい示唆を追加をクリックユーザーの発話の中に「質問」という言葉があるかどうかを識別するために、示唆を使用することになります。
    1. 示唆のタイプを調査として、示唆を尋ねるとして追加します。ある示唆のタイプは、論理的にグループ化された複数の示唆を持つことができます。
    2. オプションで、「疑問に思う」 および「知りたい」などのイシューに関する発話を追加できます。これらは、ユーザーが調査を示すために使用する可能性のある代替語です。
    3. 示唆を保存して終了。
    4. 示唆をトレーニング。
  3. 特徴をFAQに関連付ける
    1. ナレッジコレクションを開き、「資金移動」に関する質問でノードをポイントします。
    2. 設定または歯車のアイコンをクリック
    3. 示唆タイプで、尋ねる示唆を選択します。
    4. ナレッジコレクションをトレーニングします。
  4. ボットを実行。ボットがまだ 「資金移動」へ進もうとしていることがわかります。
  5. その背景にある理由を理解するためには:
    1. テスト->発話を開く
    2. 発話を入力すると、示唆が特定されていることがわかります。
    3. ランキングと解決者を選択。インテントとFAQの両方が確認されましたが、インテントの方が高いスコアを得ていることがわかります。
  6. インテントが選択されていないことを確認するために、ネガティブパターンを「資金移動」インテントに追加します。
    1. 自然言語->詳細設定を選択。
    2. ネガティブパターンを有効化。これにより、インテントに ネガティブパターンを追加できるようになります。
    3. 自然言語->トレーニングにおいて、ネガティブパターンを追加しなければならないインテントを選択します。この場合、資金移動です。
    4. ネガティブ パターンタブを選択。
    5. ネガティブパターンとして「知る」を追加。これにより、ユーザーの発話に「知る」が含まれている場合、「資金移動」のインテントが識別されないことが確認されます。
    6. 発話トレーニングを確認すると、資金移動のインテントがネガティブパターンのために拒否されていることがわかります。
  7. ボットを実行し、変更を確認します。

示唆の使用方法

このハウツーでは、会話の流れをより自然で予測可能な方向に誘導するための示唆を利用して、バンキングボットのシナリオを探究しましょう。示唆とは何か、Kore.aiボットプラットフォームにどのように実装されているのかなどの詳細については、こちらをご参照ください。

問題提起

ユーザーが「資金移動」に関する問題を報告したり、質問をしようとしている場合を考えてみましょう。ボットは、「問題解決」や[資金移動に関するFAQ]に反して、「送金額」インテントをトリガーします。

示唆ナレッジなし:

示唆を利用:

示唆ナレッジなし:

示唆を利用:

この文書では、そのような状況を識別し、適切なアクションを取るために示唆を利用する方法について紹介します。

必要条件

  • ボット構築のナレッジ
  • 下記のようなダイアログのあるバンキングボット:
    • 資金移動 – ユーザーに支払人と受取人の口座番号と送金額と入金額の入力を指示し、支払人口座から受取人口座に指定金額を送金・入金するダイアログタスク。
    • イシュー解決 – ユーザーが直面するイシューで支援するためのダイアログタスク。遺憾メッセージが表示され、ライブエージェントに転送されます。
    • ナレッジコレクション – 送金の方法に関するFAQ を備えた「資金移動」のノード

導入

示唆を利用してインテントを検出

ユーザー発話に「イシュー」という単語がある場合、「イシュー解決」に会話を誘導するために、示唆を利用することになります。手順:

  1. トップメニューから構築タブを選択
  2. 自然言語->トレーニングから示唆タブを選択します。
  3. 新しい示唆を追加をクリック。ユーザーの発話の中に「イシュー」という言葉があるかどうかを識別するために、示唆を使用することになります。
    1. 示唆のタイプを問題提起として、示唆ををイシューとして追加します。ある示唆のタイプは、論理的にグループ化された複数の示唆を持つことができます。
    2. オプションで、「問題」「できない」「作動していない」などイシューの発話を追加することができます。これらは、ユーザーがイシューを示すために使用する可能性のある代替語です。
    3. ルールを保存して追加 
  4. このイシューの示唆が表れる場合にトリガーする必要のあるインテントを定義します。
    1. インテントを選択 – 示唆が表れる場合にトリガーするイシュー解決
    2. 示唆ルールを追加 – 上記で選択したインテントをトリガーすべき示唆としてのイシュー
    3. 示唆マッピングを保存
  5. 示唆をトレーニング。
  6. イシュー解決インテントを開き、NLPプロパティパネルの示唆 ルールがイシュー示唆に合わせて更新されていることを確認します。
  7. ボットを実行し、変更されたフローを確認します。

示唆を利用したナレッジインテント

ここでは、ユーザーからの問い合わせを、ダイアログタスクではなく、適切なFAQに向ける方法を見てみましょう。手順

  1. 自然言語->トレーニングから示唆ダイアログを開きます。
  2. 新しい示唆を追加をクリックユーザーの発話の中に「質問」という言葉があるかどうかを識別するために、示唆を使用することになります。
    1. 示唆のタイプを調査として、示唆を尋ねるとして追加します。ある示唆のタイプは、論理的にグループ化された複数の示唆を持つことができます。
    2. オプションで、「疑問に思う」 および「知りたい」などのイシューに関する発話を追加できます。これらは、ユーザーが調査を示すために使用する可能性のある代替語です。
    3. 示唆を保存して終了。
    4. 示唆をトレーニング。
  3. 特徴をFAQに関連付ける
    1. ナレッジコレクションを開き、「資金移動」に関する質問でノードをポイントします。
    2. 設定または歯車のアイコンをクリック
    3. 示唆タイプで、尋ねる示唆を選択します。
    4. ナレッジコレクションをトレーニングします。
  4. ボットを実行。ボットがまだ 「資金移動」へ進もうとしていることがわかります。
  5. その背景にある理由を理解するためには:
    1. テスト->発話を開く
    2. 発話を入力すると、示唆が特定されていることがわかります。
    3. ランキングと解決者を選択。インテントとFAQの両方が確認されましたが、インテントの方が高いスコアを得ていることがわかります。
  6. インテントが選択されていないことを確認するために、ネガティブパターンを「資金移動」インテントに追加します。
    1. 自然言語->詳細設定を選択。
    2. ネガティブパターンを有効化。これにより、インテントに ネガティブパターンを追加できるようになります。
    3. 自然言語->トレーニングにおいて、ネガティブパターンを追加しなければならないインテントを選択します。この場合、資金移動です。
    4. ネガティブ パターンタブを選択。
    5. ネガティブパターンとして「知る」を追加。これにより、ユーザーの発話に「知る」が含まれている場合、「資金移動」のインテントが識別されないことが確認されます。
    6. 発話トレーニングを確認すると、資金移動のインテントがネガティブパターンのために拒否されていることがわかります。
  7. ボットを実行し、変更を確認します。
メニュー