Docs

История релизов

НАЧАЛО РАБОТЫ С ПЛАТФОРМОЙ

ПЕРЕД СОЗДАНИЕМ АГЕНТА

КОНСТРУКТОР СЦЕНАРИЯ АГЕНТА

СОЗДАНИЕ АГЕНТА НА ПЛАТФОРМЕ

ОБУЧЕНИЕ И ТЕСТИРОВАНИЕ АГЕНТА

РАЗМЕЩЕНИЕ АГЕНТА В КАНАЛАХ

ЭКСПЛУАТАЦИЯ АГЕНТА

АНАЛИТИКА ОБЩЕНИЯ АГЕНТА

Explore

ПРИЛОЖЕНИЯ

Best practice диалог-дизайна

Перед созданием
`@Агент`⁠
а

Определен диалог-дизайнер (проектировщик

@Сценарий⁠

@Агент⁠

а) и тестировщик/группа тестировщиков диалог-дизайна.

Проанализирован кейс.

Определены цель, задачи и ЦА

@Агент⁠

а.

Обозначены основные шаги

@Сценарий⁠

Определено, с кем / чем будет взаимодействовать

@Агент⁠

(

@Собеседник⁠

, Оператор, база данных, внешние сервисы) и в каких каналах.

Каналы интеграции работают и поддерживают весь задуманный функционал.

Спроектирован

@Сценарий⁠

@Агент⁠

а в draw.io / miro / др. программа / на бумаге.

Для NLU

@Слот⁠

ов сформирована обучающая выборка из примеров фраз, которыми

@Собеседник⁠

и будут формулировать запросы к

@Агент⁠

у.

⁠

@Ветка сценария⁠

логично распределены по интентам (похожие интенты объединяются в один, разводя ветки через уточняющие вопросы / регулярные выражения и т.д.).

Создание
`@Агент`⁠
а

Обеспечено вовлечение
`@Собеседник`⁠
а

Onboarding в

@Агент⁠

е: в приветственном сообщении раскрывается цель

@Агент⁠

а (если приветственное сообщение нельзя создать напрямую в Платформе для канала, продуманы альтернативные варианты).

@Агент⁠

е есть подсказки, обеспечивающие безболезненное прохождение

@Сценарий⁠

⁠

@Агент⁠

направляет

@Собеседник⁠

а, призывает к действию (CTA) и предоставляет ему действие по умолчанию (если это кнопки).

Предусмотрен сбор обратной связи по качеству общения

@Агент⁠

а с

@Собеседник⁠

ами («Оцени меня, помог ли я тебе, что понравилось что нет и тп»).

Текстовые сообщения

Объем текста одного сообщения

@Агент⁠

а в идеале не более 280 знаков, объёмная информация сокращена (разбита на абзацы / несколько сообщений / bullet-список), если сократить некуда, то кнопка «читать далее».

Суть на первом месте.

Стиль сообщений зависит от кейса и ЦА (если

@Агент⁠

носит информационный характер, применяем информационный стиль; если

@Агент⁠

носит развлекательный характер, добавляем экспрессии, но при этом оцениваем, когда именно

@Собеседник⁠

ожидает от

@Агент⁠

а общения в приятельском тоне).

Стиль сообщений сохраняется на протяжении всего

@Сценарий⁠

Проверена орфография и пунктуация, особенно кавычки и тире (кавычки «ёлочки» для кириллицы, кавычки "лапки" для латиницы, тире длинное, дефис короткий).

Ответы

@Агент⁠

а являются полными предложениями, понятны и развернуты, не начинаются со слов «да», «нет» и т.п.

Сообщения

@Агент⁠

а гендерно нейтральны, если не требуется иное.

Корректно оформлены ссылки и изображения, с помощью тегов / кодов / гиперссылок.

Другое

Адаптированный Small Talk:

@Агент⁠

реагирует на эмоции, несколько вариантов для каждой Small Talk фразы – Random Responses.

Fallback подстроен под

@Собеседник⁠

а и объясняет, что именно пошло не так.

В слоте Fallback присутствуют Random responses, и в них объясняется, что именно произошло и почему, а также предлагается дальнейшее действие или его выбор. Например: «я всего лишь бот, поэтому иногда не могу распознать ваши вопросы. Пожалуйста, перефразируйте вопрос, или я могу перевести вас на оператора» и кнопки «попробовать еще раз» и «перевести на оператора».

⁠

@Агент⁠

не зациклен, нет слотов, возвращающих

@Собеседник⁠

а в цикл (например, в слоте с кнопками на какой-то ответ происходит возврат к предыдущему текстовому слоту).

После каждой добавленной ветки проводится тестирование на предмет выявления ошибок в

@Сценарий⁠

Интенты – в первую очередь глаголы, а существительные – это сущности.

Для считывания сущностей применены словари или регулярные выражения (например, на сообщение

@Собеседник⁠

а «у меня не работает принтер» не выдается ответ «с чем именно у вас возникли проблемы?» и кнопки «техника», «пропуск», «программное обеспечение», а сразу определяется суть проблемы с помощью словарей или регулярок).

В Диалоговом

@Сценарий⁠

@Собеседник⁠

а есть возможность вернуться на шаг назад и, в зависимости от кейса, вернуться на старт.

Перед Slot Filling

@Агент⁠

сообщает, что в конце у

@Собеседник⁠

а будет возможность проверить и при необходимости изменить введенные данные.

В сообщениях для Slot Filling отображается прогресс, например: «1/5 Введите ваш номер телефона», «2/5 Введите ваш адрес электронной почты» и т.д.

Добавлен минимальный small talk (привет, спасибо, пока, что ты умеешь).

После создания
`@Агент`⁠
а

Диалог-дизайнер формирует тестовую выборку, которая отличается от обучающей. При дальнейших изменениях NLU-модели автотесты будут прогонять тестовую выборку через NLU-модель.

Диалог-дизайнер тестирует

@Агент⁠

а на тестовой выборке перед передачей тестировщику диалог-дизайна: большинство реплик распознаются, все нужные переменные сохраняются, все

@Слот⁠

ы работают, как надо (например, нигде не пропущен Wait For Reaction), все интеграции с внешними сервисами работают, как надо).

Тестировщик тестирует

@Агент⁠

а, ориентируясь в большей степени на кейс и в меньшей степени на интенты и не ориентируясь на обучающую выборку. Тестировщик проводит не только тест на работоспособность кейса, но ещё и на юзабилити.

Диалог-дизайнер анализирует тестовые данные и, если требуется, дообучает

@Агент⁠

а и доделывает

@Сценарий⁠

Если изменений в переобучении было много, тестировщик диалог-дизайна повторно тестирует

@Агент⁠

а.

⁠

@Агент⁠

, если нужно, проходит тестирование другими членами команды;

⁠

@Агент⁠