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Release 3.1: Telefonie, Flowstrukturen, Variablen & generelle Optimierungen

Das neue Release 3.1 der Conversational AI Plattform DialogBits bringt viele neue Funktionen mit:

  • Telefonie-Funktion
  • Neue Flowstrukturen
  • Variablen
  • NLU Enhancement
  • Usabillity Optimierungen
  • Performance-Verbesserungen

Im folgenden Blogartikel erfahren Sie alles zu den neuen Funktionen und dem Einsatz einiger neuer Bits. Zudem lernen Sie die allgemeinen Neuerungen und Optimierungen unserer DialogBits Plattform kennen.

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Telefonie: Ihr Virtual Agent steht jetzt telefonisch zur Verfügung

Die Version 3.1 von DialogBits ermöglicht Ihnen die Nutzung eines neuen Kanals – dem Telefon. Dadurch wird Ihr Virtual Agent auch als VoiceBot telefonisch erreichbar sein. Einsatz findet dieser dann beispielsweise als erste Anlaufstelle in Telefoncentern oder im eigenen Unternehmen und kann bei Bedarf den Kunden an einen menschlichen Service-Agent weiterleiten.

Die Besonderheit liegt darin, dass Sie dafür nicht einen neuen Virtual Agent erstellen müssen, sondern Ihr bisheriger Chatbot ganz einfach mit der Telefonie-Funktion erweitert werden kann. Dabei greift er auf die bestehenden Flows, Absichten und Antworten zurück. Zusätzlich können Sie die Antworten des Virtual Agents kanalspezifisch anpassen.

Für einen reibungslosen Telefonie-Prozess sorgen unsere vier neuen Telefonie-Bits:

Neue Flowstrukturen: Kontext- und Funktions-Flows ermöglichen dynamische Dialoge

Unser DialogBits Plattform Release 3.1 bringt signifikante Änderungen im Flowbereich mit sich. Der Virtual Agent ist jetzt in einzelne Flows unterteilt, die jeweils über einen Auslöser (Trigger) aktiviert bzw. deaktiviert werden. 

In erster Linie hilft Ihnen diese Erweiterung, Ihre fachlichen Inhalte besser zu strukturieren und zu steuern, welche Gesprächsverläufe zu welchem Zeitpunkt möglich sind.

Die Kernidee des neuen Flow-Mechanismus besteht in der Erhaltung und Erweiterung der Benutzerfreundlichkeit durch eine übersichtliche Strukturierung bei der Erstellung des Virtual Agents. Besonders im Hinblick auf komplexe / große Chatbots mit verschiedenen Teilfunktionen und Gesprächsprozessen ergibt das viel Sinn. 

Kontext-Flows unterteilen Ihren Virtual Agent in kleinere fachliche Bündel (z. B. Sammlung aller Fragen zum Registrierungsprozess, AGBs oder Smalltalk-Absichten). Funktions-Flows bündeln komplexe Prozesse (z. B. Durchführung einer Registrierung oder eine mehrschrittige Feedbackbefragung). Von beiden Flow-Typen können Sie beliebig viele hinzufügen. 

Zusätzlich beginnt jeder Chatbot jetzt mit einigen automatisch erstellen Flows. Jeder Virtual Agent bekommt dazu einen voreingestellten “Haupt-Flow”, einen “Missverstanden-Flow” sowie einen Flow mit zahlreichen Absichten in Bezug auf die Führung von Smalltalk. Diese ersparen Ihnen einen erheblichen Aufwand bei der Erstellung eines (neuen) Chatbots und lassen sich ganz einfach an Ihren Anwendungsfall anpassen.

Vorteil:

Dialoge sind mit den neuen Flowstrukturen einfacher in Themenbereiche zu bündeln. In einem optimalen Virtual Agent sind alle Funktionen in Flows organisiert, die je nach Bedarf hinzugeschaltet werden. Bei größeren Virtual Agents können Sie sich die Arbeit noch besser aufteilen und parallel arbeiten. So kann beispielsweise ein Mitarbeiter am Funktions-Flow “Gesundheitskurs buchen” arbeiten und sich nur diesen Flow im Dialog-Builder anzeigen lassen, während die Kollegin am Funktions-Flow “Kosten erstatten” arbeitet.

Im Folgenden stellen wir Ihnen die neu hinzugekommenen Flows kurz vor:

Haupt-Flow

Der Haupt-Flow ist der initiale Flow, der automatisch aufgerufen wird, sobald das Gespräch beginnt. Es ist der zentrale Einstiegspunkt in den Dialog mit dem Virtual Agent und existiert daher nur einmal. Er entsteht automatisch bei der Erstellung eines Virtual Agents.

Kontext-Flow

Bündeln Sie mit diesen Flows spezielle Themen bzw. Absichten. Für Kontext-Flows eignen sich zum Beispiel eine Sammlung aller Fragen zum Registrierungsprozess, AGBs, Corona-Regeln oder Smalltalk-Absichten. Sie können jederzeit im Dialogsystem über das “Kontext aktivieren”-Bit einen (oder mehrere) Kontexte aktivieren oder deaktivieren.

Funktions-Flow

Funktions-Flows dienen der Kapselung einer Teilfunktion des Virtual Agents und helfen insbesondere bei vielen Inhalten die Übersichtlichkeit zu erhöhen. Themen für Funktions-Flows sind beispielsweise die Durchführung einer Registrierung, ganze Prozesse, wie eine Reise oder einen Gesundheitskurs buchen sowie eine Lebensversicherung abschließen. Durch das “Flow aufrufen”-Bit binden Sie den Funktions-Flow in den Dialog ein. Nur an dieser Stelle startet Ihr Funktions-Flow.

Missverstanden-Flow

Der Missverstanden-Flow wird immer dann automatisch gestartet, wenn eine Absicht nicht erkannt werden konnte, sofern (wie bisher) im aktuellen “Absicht erkennen”-Bit hierfür nicht bereits eine Handhabe konfiguriert wurde. Kann ein Dialogschritt also keine missverstandenen Nachrichten verarbeiten, so wird dieser Flow aufgerufen.

Neues Handling für unbekannte Absichten

Die oben beschriebenen Optimierungen im Aufbau des Virtual Agents sowie der neuen Bedienungselemente führen zu einer verbesserten Absichtserkennung. Bisher wurde bei der Absichtserkennung das dazugehörige Bit und der gesamte Flow durchsucht. Jetzt ist zudem das Durchsuchen aller (verknüpfter bzw. aktivierter) Absichten möglich.

Mit der neuen Absichtserkennung werden die verknüpften Absichten im Haupt-Flow nicht mehr nachrangig erkannt. Durch den neuen „Unbekannte Nachricht erkannt“-Auslöser/Trigger ist es möglich, ein allgemeingültiges Handling für diese Fälle zu definieren. 

Zusätzlich können Sie weiterhin Antworten für das Erkennen von unbekannten Absichten in den einzelnen Dialogschritten pflegen. Dies reduziert zum einen den Konfigurationsaufwand und führt zum anderen auch zu erhöhter Flexibilität.

Neue Bedienungselemente

Mit dem Release Update 3.1 kommen auch neue Bedienungselemente hinzu, die im direkten Zusammenhang mit der neuen Flowstruktur stehen. Nachfolgend werden wir Ihnen die vier neuen Bedienelemente näher erläutern:

  • Flow aufrufen-Bit
  • Kontext aktivieren-Bit
  • Kontext deaktivieren-Bit
  • Kontext definieren-Bit

Flow aufrufen-Bit

Mit dem Flow aufrufen-Bit starten Sie einen Funktions-Flow im Virtual Agent. Der Chatbot-Nutzer wechselt direkt in den zugehörigen Flow (im Gegensatz zu den Kontext-Flows, in die der Nutzer jederzeit ab Aktivierung des Kontextes wechseln kann). Im Frontend bekommt der Endnutzer davon nichts mit und im Backend behalten Sie die Übersicht.

Kontext aktivieren-Bit

Mit dem Kontext aktivieren-Bit fügen Sie Kontext-Flows zum Kontext hinzu. Dabei sind diese nicht als isoliert zu betrachten, sondern können auch in anderen Flows verwendet werden. Hierbei kann das Bit beliebig viele Kontext-Flows als Eingabeparameter beinhalten. Zusätzlich besitzt dieses Bit einen Ausgangsknoten, der sofort aktiviert wird.

Kontext deaktivieren-Bit

Mit dem Kontext deaktivieren-Bit entfernen Sie Kontext-Flows aus dem Kontext. Auch diese lassen sich in anderen Flows verwenden. Hierbei kann das Bit beliebig viele Kontext-Flows als Eingabeparameter beinhalten. Gleichermaßen zum Kontext aktivieren-Bit besitzt dieses Bit einen Ausgangsknoten, der sofort aktiviert wird.

Kontext definieren-Bit

Das Kontext definieren-Bit definiert einen Kontext für die gebündelte Verarbeitung mehrerer Absichten. Es kann ausschließlich im Wurzel-Dialogschritt eines Kontext-Flows verwendet werden. Bei der Kontext Erstellung wird dieses Bit automatisch eingefügt.

Variablen: Erfassen Sie Daten, die sich Ihr Virtual Agent im Gesprächsverlauf merkt

Das DialogBits Release 3.1 liefert ein sehr nützliches neues Feature – Variablen. Mit Variablen sind Sie in der Lage personalisierte Dialoge durch Ihren Virtual Agent abzubilden. Das bedeutet beispielsweise, dass Ihr Chatbot am Anfang eines Gesprächs den Namen des Nutzenden abfragen kann und sich diesen für den gesamten Dialog merken kann. Der Vorteil, der sich hieraus ergibt, ist ein natürlicheres Gesprächsbild.

Ähnlich zu einer Mensch-zu-Mensch Interaktion, bei der Informationen ausgetauscht, gemerkt und an einer anderen Stelle im Dialog passend wiedergegeben werden, können Sie dies nun mit Ihrem Chatbot realisieren.

Technisch gesehen sind Variablen Platzhalter, die an einer zentralen Stelle eingestellt und angepasst werden können. 

Im Folgenden gehen wir auf die Anwendung und Begriffe der neu hinzugekommenen Funktionen ein:

Konfigurationsparameter anlegen

Mit einem Konfigurationsparameter können Sie fixe Daten eingeben. Die eingegeben Daten können im Verlauf einer Session mit dem Virtual Agent nicht verändert werden. Beliebte Einsatzgebiete für Konfigurationsparameter sind zum Beispiel (Filial-)Namen, Adressen, Domains oder Daten. So ist die vorab erwähnte Individualisierung eines virtuellen Agenten schnell gemacht.

Variable im Dialog verwenden

Sie können Variablen über das Icon “Wähle eine Referenz” auswählen und in den Dialog einpflegen. Das funktioniert sowohl in den normalen Antwort-Dialogschritten als auch in Antwortvorlagen. Auch in Bit-Konfigurationen sind Variablen verwendbar.

Variable schreiben-Bit

Das Bit schreibt den konfigurierten (Referenz-)Wert in eine Sitzungs- bzw. Session-Variable. Via Zugriff auf die Variable kann der geschriebene Wert im weiteren Dialog so komfortabel referenziert werden. Beispielsweise kann sich Ihr Virtual Agent so den Namen des Kunden für die aktuelle Sitzung merken. Aber auch andere Daten, wie Adressen oder Vorlieben.

Wahrheitswert-prüfen-Bit

Mit diesem Bit können Sie einen Wert auf seine Richtigkeit prüfen. Es verfügt ausschließlich über die Konnektoren “ja” und “nein”. So kann der Virtual Agent beispielsweise auf das Vorhandensein einer bestimmten Angabe reagieren und im Dialog als Filterfrage dienen. Es könnte überprüft werden, ob der Nutzer ein Mindestalter erreicht hat, bereits Kunde ist o.ä. Sie nutzen dieses neue Bit in Zusammenhang mit den Konfigurationsparametern. Hiermit prüfen Sie, ob der Konfigurationsparameter Wert X entspricht und können dann jeweils nach Parametertyp einen anderen Dialogbaum verfolgen.

NLU Enhancement: Optimiertes Sprachverständnis Ihres Virtual Agent

Durch Anpassungen im Algorithmus der NLU wurde die Ermittlung von Platzhalterwerten durch das „Platzhalterwert erzwingen“-Bit verbessert. Der Virtual Agent versteht jetzt komplexere Nutzereingaben, wie beispielsweise eine längere Antwort auf die Frage „Welche Karte hast du verloren?“. Vorher war nur die Nennung des Platzhalterwertes, z. B. „Kreditkarte“, möglich. Jetzt funktioniert ein Satz wie: „Es handelte sich dabei um meine Kreditkarte“. 

Im Rahmen der neuen Teilworterkennung kann jetzt für jeden Platzhaltertypen konfiguriert werden, ob er als Teilwort aus einem Wort extrahiert / erkannt werden soll oder nicht. Beispiele für die Extraktion sind “Kreditkarte” aus “Kreditkartenverlust” oder “Hausrat” aus “Hausratsversicherung”.

Beim hinzugekommenen Fuzzy Matching kann konfiguriert werden, wie hoch die Fehlertoleranz bei der Eingabe durch den Nutzer sein darf. Bei Aktivierung einer ausreichenden Intensität wird beispielsweise “Kreditkatre” dem Wert “Kreditkarte” zugeordnet. Die Funktion kann bei Bedarf jederzeit deaktiviert werden.

Zuletzt können Sie nun den Schwellenwert nicht erkannter Absichten konfigurieren. Über diesen Wert kann bestimmt werden, ab welchem Konfidenzlevel eine vermeintlich erkannte Nachricht als “unbekannt” eingestuft werden soll. Ein hoher Wert bedeutet, dass die NLU schon bei leichten Zweifeln eine unbekannte Nachricht zurückliefert. Dies bringt den Vorteil, dass Missverständnisse minimiert werden. Dabei muss jedoch berücksichtigt werden. dass es zu einem erhöhten Aufkommen von nicht erkannten Absichten führen kann. 

Enthält-Wort-Bit

Das Bit leitet in Abhängigkeit von anzugebenden Wörtern zum passenden abzweigenden Dialogschritt weiter. Es dient zur Feinjustierung der Spracherkennung. So sind Sie in der Lage, nach der Erkennung der Absicht, nur die künstliche Intelligenz nochmals auf das Vorhandensein einzelner Wörter in der vom Nutzer eingegebenen Phrase zu prüfen. Möglicherweise möchten Sie eine gezielte Unter-Erkennung nach Schlüsselwörtern etablieren, ohne dafür sehr viele neue zusätzliche Absichten trainieren zu müssen.

Weitere Usability Optimierungen der Plattform

  • Schnellere Auswahl des Virtual Agents
  • Optimierte Prozessdarstellung der Review-Durchführung
  • Automatische Vorschläge für Platzhalter-Typen
  • Suchfunktion im Absicht-Dropdown beim Hinzufügen von neuen Verknüpfungen
  • Automatisches Erzeugen einer Antwortvorlage
  • Öffnung von Links in neuen Tabs
  • Zoomen ohne Mausrad
  • Vermeidung von Duplikaten in den Absichten

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