Neun Tipps zur Verbesserung der Leistung Ihres Konversationssystems

Conversational AI wird als überlegene Lösung angesehen, um Benutzern die Informationen bereitzustellen, die sie benötigen, wann sie sie benötigen und auf eine Weise, die ihren Wünschen am besten entspricht. Dennoch weisen Konversations-KI-Systeme immer noch einige allgemeine Mängel auf. 🔜 Informationen können aus dem Kontext oder Benutzerfragen stammen.

Allerdings kann jede vom System gestellte Frage dazu führen, dass das Gespräch scheitert. Daher ist es unser Ziel, die Anzahl der gestellten Fragen zu minimieren bzw. die Fragen einfacher zu gestalten.

Nehmen Sie als Beispiel eine Kfz-Versicherung. Der Benutzer möchte den Status des gerade eingereichten Anspruchs überprüfen. Wir bitten die Benutzer einfach, die 11-stellige ID ihres Anspruchs anzugeben, ohne komplizierte Fragen oder Erklärungen. Ein solches Design entspricht eher den Bedürfnissen der Benutzer und verringert das Risiko von Gesprächsfehlern.

2. Techniker stellen möglicherweise zu viele Fragen

Bei einem technologiegesteuerten Ansatz ist die erste Überlegung normalerweise die erforderliche „Claim Details API“. Der Entwickler könnte sogar erwähnen, dass bereits eine API existiert, die die Richtlinien-ID nutzen kann, um die Details abzurufen. Das ist ausgezeichnet! Der Benutzer muss lediglich eine Richtlinien-ID angeben, um die erforderlichen Informationen zu erhalten. Dieses Design steht im diametralen Gegensatz zum aktuellen technologischen Ansatz.

Während dies für Entwickler relativ einfach ist, kann es für Benutzer gewisse Herausforderungen mit sich bringen. Benutzer müssen die genaue 11-stellige ID eingeben. Selbst wenn der Benutzer die 11 Ziffern kennt, kann es in einem Sprachkontext eine Herausforderung sein, sie richtig zu erfassen.

3. Erleichtern Sie die Beantwortung von Fragen durch ein benutzerfreundlicheres Design.

Um Benutzern die Eingabe von Anspruchs-IDs zu erleichtern, können wir die Anzahl der erforderlichen Ziffern verringern, indem wir beispielsweise nur die letzten vier Ziffern anstelle der vollständigen 11-stelligen Nummer verlangen . Obwohl im Backend immer noch die vollständige Anspruchs-ID erforderlich ist, erleichtert dieses Design den Benutzern das Stellen von Fragen erheblich. Beim Eingeben oder Sprechen kleiner Zahlen besteht eine geringere Fehlergefahr.

Es gibt viele Möglichkeiten, „einfachere Fragen zu stellen“:

Stellen Sie verschiedene Fragen : Bei Schadensfällen kann dies auch die Frage nach dem Datum des Schadensfalls umfassen. In vielen Anwendungsfällen ist die Anspruchs-ID oder das Datum für jeden Benutzer eindeutig.

Fotoerkennung verwenden

: Einige mobile Apps können die erforderlichen Informationen aus Fotos erkennen und extrahieren.
1. Es gibt jedoch Einschränkungen beim Stellen einfacherer Fragen, da Sie immer noch fragen. Im Falle einer Kfz-Reklamation erwarten wir beispielsweise, dass Anrufer detaillierte Informationen über die Reklamation erhalten können, dieser Prozess kann jedoch für Benutzer eine Herausforderung darstellen. Können wir die Dinge also noch weiter vereinfachen?
2. **4. **Machen Sie vernünftige Annahmen (und bestätigen Sie diese möglicherweise) Lassen Sie uns anders denken und das Thema von einer technischen Perspektive auf eine Benutzerperspektive verlagern. Wir sollten den Benutzer an die erste Stelle setzen und verstehen, warum er wegen einer Kfz-Reklamation anruft. Vielleicht liegt es daran, dass sie gerade einen Autounfall hatten und einer von ihnen eingereichten Schadensersatzforderung nachgehen.

Obwohl Benutzer möglicherweise mehrere Ansprüche haben, rufen sie möglicherweise an, um sich nach Informationen zu ihrem letzten Anspruch zu erkundigen. In solchen Fällen müssen wir vernünftige Annahmen treffen und diese Annahmen bestätigen, um den Bedürfnissen der Benutzer besser gerecht zu werden.

Das obige Bild zeigt eine Methode, die die Belastung für Benutzer verringern kann. Anstatt aktiv Anspruchsinformationen bereitzustellen, können Benutzer jetzt vom System bereitgestellte Informationen erhalten. Diese Verbesserung reduziert nicht nur die Interaktionsbelastung des Benutzers, sondern erfüllt auch die Anforderungen des Back-End-Datenabrufs. Für Benutzer ist es bequemer, Informationen zu bestätigen, als aktiv Informationen bereitzustellen. Darüber hinaus lässt dieser Ansatz das Konversationssystem der künstlichen Intelligenz intelligenter erscheinen und stärkt das Vertrauen der Benutzer in das System.

Dieser Modus erfordert jedoch zusätzliche Kontextinformationen, um sicherzustellen, dass die Informationen nicht an böswillige Dritte weitergegeben werden. Im Beispiel der Schadensfallsuche erleichtert das System diesen Prozess beispielsweise durch die Identifizierung des Anrufers (möglicherweise durch Verknüpfung der eingehenden Telefonnummer mit der Schadensrichtlinie).

Obwohl es nicht immer möglich ist, Fragen zu überspringen und nur vernünftige Annahmen zu treffen, ist dies eine der leistungsstarken Techniken zum Aufbau effizienterer Konversations-KI-Systeme. Lassen Sie uns als Nächstes Möglichkeiten erkunden, wie Sie die Fragen, die Sie stellen müssen, verbessern können.

5. Bieten Sie klare Entscheidungen

Im vorherigen Abschnitt haben wir besprochen, wie die Leistung von Systemen der künstlichen Intelligenz durch die Reduzierung von Problemen verbessert werden kann. Es gibt jedoch Zeiten, in denen das Löschen einer Frage keine Option ist und die Frage trotzdem gestellt werden muss. In diesem Fall besteht ein wirksamer Ansatz darin, klare Auswahlmöglichkeiten bereitzustellen, d. h. den Benutzer aufzufordern, aus einer expliziten Liste auszuwählen. Stellen wir uns vor, wir bitten den Benutzer, zwischen Äpfeln und Orangen zu wählen. Das hört sich zwar relativ einfach an, aber wie stellen wir sicher, dass der Benutzer erfolgreich eine Wahl trifft?

Die Umsetzung von Multiple-Choice-Fragen kann anspruchsvoller sein, als Sie denken. Lassen Sie uns gemeinsam einige mögliche Fallstricke untersuchen.

6. Hüten Sie sich vor „Ja/Nein“-Verwirrungen

Wir müssen uns vor „Ja/Nein“-Verwirrungen hüten. Den Benutzern ist nicht immer klar, wie sie optionale Fragen beantworten sollen. Wenn Sie beispielsweise einen Benutzer fragen: „Möchten Sie einen Apfel oder eine Orange?“, antwortet er möglicherweise mit „Ja!“. In diesem Fall müssen wir die Frage umformulieren, um sie für den Benutzer klarer zu machen: „Bitte.“ Wählen Sie Apfel oder Orange.“ Die Wahl gilt für das Gespräch. Die Kopie des Gesprächs durch die Medien ist der Schlüssel zur Gewährleistung einer optimalen Leistung von Gesprächs-KI-Systemen.

7. Schaltflächen vereinfachen den Bedienungsprozess
• Einige Benutzer sind nicht bereit, Fragen zu tippen oder per Sprache zu beantworten. In einem Chat-Szenario ist es möglicherweise bequemer, auf eine Schaltfläche zu klicken, als eine Antwort einzugeben. In einem Sprachszenario hat der Benutzer normalerweise die Möglichkeit, Tasten auf der Tastatur zu drücken. Wenn Sie beispielsweise „1“ drücken, bedeutet dies, dass die erste Option ausgewählt wird, wenn Sie „2“ drücken, bedeutet dies, dass die zweite Option ausgewählt wird, und so weiter. Bei der Auswertung der Nutzerantworten auf die Frage „Bitte wählen Sie einen Apfel oder eine Orange“ können wir „Apfel“ oder „1“ als äquivalente Antworten akzeptieren. Auf diese Weise kann der Vorgang reibungsloser abgeschlossen werden.
• Schaltflächen vermitteln den Menschen vielleicht kein „High-Tech“-Gefühl, aber wenn sie richtig verwendet werden, können sie die Benutzer effizienter machen.

Wir sollten ein gewisses Maß an Flexibilität für kleine Fehler von Benutzern während des Auswahlprozesses haben. Wenn Benutzer aufgefordert werden, eine Wahl zu treffen, ist es wahrscheinlich, dass sowohl der Benutzer als auch das System der künstlichen Intelligenz Fehlbedienungen vornehmen. In einer Chat-Oberfläche könnte ein Benutzer beispielsweise „apple“ statt „appel“ buchstabieren. An dieser Stelle sollte die KI nicht einfach mit „Ich verstehe nicht“ antworten, sondern vernünftigerweise davon ausgehen, dass der Benutzer beabsichtigt, sich für Apple zu entscheiden, und so die richtige Antwort geben. Diese Fehlertoleranz verbessert die Benutzerfreundlichkeit.

Wenn Ihre Optionen in einer Sprachanwendung domänenspezifische Begriffe enthalten, müssen Sie möglicherweise ein benutzerdefiniertes Modell trainieren, um sicherzustellen, dass diese Auswahloptionen genau erkannt werden. Da Sie nun wissen, wie Ihre Benutzer voraussichtlich reagieren werden, unabhängig davon, welche Optionen Sie anbieten, müssen Sie sicherstellen, dass Ihr Sprachdienst sie korrekt transkribieren kann. Achten Sie bei diesem Obstauswahlbeispiel darauf, einige Einträge für „Äpfel“ und „Orangen“ in das Training Ihres benutzerdefinierten Modells einzubeziehen, um die Genauigkeit sicherzustellen.

Selbst wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell trainiert haben, können dennoch Übertragungsfehler auftreten. Ihr Sprachdienst transkribiert „Apple“ manchmal fälschlicherweise als „Appeal“ oder „Hackle“ usw. In diesem Fall können Sie erwägen, diese potenziellen Fehltranskriptionsszenarien zu Ihrer Watson Assistant-Implementierung hinzuzufügen, um die Erkennungsgenauigkeit weiter zu verbessern.

Selektivitätsprobleme treten häufig in Konversations-KI-Systemen auf. Durch die Anwendung dieser Tipps können Sie sicherstellen, dass Ihre selektiven Fragen effizienter sind.

8. Sorgen Sie für klare Entscheidungen

Im vorherigen Inhalt haben wir besprochen, wie eine präzise Wortwahl die Leistung künstlicher Intelligenz verbessern kann, da genauere Dialogtexte bessere Benutzerreaktionen hervorrufen können. Detaillierterer Konversationstext verbessert nicht nur das Benutzererlebnis, sondern trägt auch dazu bei, die Benutzerzufriedenheit zu steigern und die Erledigung von Aufgaben zu beschleunigen. Zusammen sorgt diese Reihe von Effekten für ein reibungsloseres Benutzererlebnis.

9. Seien Sie bedeutungsvoll

In einem Gespräch erhöht jedes Wort die Belastung für den Benutzer. In einem Text-Chat müssen sie lesen; in einem Sprachgespräch müssen sie auf die Worte hören (und warten). Daher ist es wichtig, Gespräche zu überprüfen, um unnötigen Text auszuschließen. Hier einige Beispiele:

• „Bitte hören Sie aufmerksam zu, da sich unsere Menüoptionen kürzlich geändert haben.“ Wann war diese Nachricht das letzte Mal nützlich? Wenn Sie nur einmal im Jahr anrufen, ist es fast unwahrscheinlich, dass Sie sich an diese Optionen erinnern. Wenn Sie jeden Tag anrufen, müssen Sie nur einmal zuhören. Dieser Satz hat in den allermeisten Situationen keinen praktischen Nutzen und ist einer meiner am meisten gehassten IVRs (interaktive Sprachantworten).
• „Ihr Anruf ist uns wichtig.“ Das sollten Sie den Nutzern nicht mitteilen, sondern durch Taten zeigen. Echter Respekt gegenüber den Benutzern bedeutet, dass Taten mehr sagen als Worte.
• "(ausführliche Erklärung, wie es geht)". Wenn Sie ausführliche Erklärungen bereitstellen müssen, damit Benutzer es „auf ihre Weise“ tun können, sollten Sie möglicherweise technische Verbesserungen in Betracht ziehen, um die Abhängigkeit von Erklärungen zu verringern. Dies kann Gespräche reibungsloser und effizienter gestalten. 10. Präzise Verwendung von Satzzeichen

Ich erinnere mich auch an ein cleveres T-Shirt mit der Aufschrift „Let’s Eat, Grandma“ mit einem fetten Komma, aus dem der Slogan entstand: „Interpunktion rettet Leben“. In Wirklichkeit retten Satzzeichen vielleicht nicht das „Leben“ Ihres KI-Systems, aber sie sorgen dafür, dass Ihr Konversationstext flüssiger klingt.

Stellen Sie beim Überprüfen Ihres Dialogs auf Zeichensetzung sicher:

Alle Sätze enden mit einem Punkt.

Komplexe Sätze werden durch Kommas getrennt.

Fügen Sie in die Auswahlliste das „Oxford-Komma“ ein (d. h. das letzte Komma in „Bitte wählen Sie A, B oder C“).
• Darüber hinaus können Sie sogar erwägen, Automatisierungsfunktionen zu verwenden, um Audiodateien für alle Ihre Gespräche in Ihrem virtuellen Assistenten zu erstellen.
• Zusammenfassung

In diesem Artikel werden verschiedene technische Methoden zur Verbesserung der künstlichen Intelligenz im Gespräch untersucht. Erwägen Sie den Einsatz dieser Techniken bei der Entwicklung neuer Konversations-KI-Systeme oder der Verbesserung bestehender Systeme. Unabhängig davon, ob es sich um ein neues oder ein bestehendes System handelt, wirken sich kontinuierliche Verbesserungen und Iterationen positiv auf die Leistung von KI-Systemen aus. Diese Praktiken verbessern nachweislich die Leistung von Konversations-KI-Systemen erheblich.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNeun Tipps zur Verbesserung der Leistung Ihres Konversationssystems. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!