新しいGenesys Agent Copilotを作成する

新しいエージェント副操縦士、次の手順に従ってください。

1. 管理をクリックします。
2. 下コンタクトセンター、 クリックエージェント副操縦士。
3. クリック新しい副操縦士を作成。
4. 名前を入力し、言語を選択します。詳細については、ジェネシス エージェント コパイロット折りたたみ式Genesys Cloud でサポートされる言語。

設定タブ

Copilotの設定では、設定。 設定パネルで、次のタスクを実行します。

1. 必要に応じて、Copilot の名前を変更します。
2. ナレッジベースを選択します。

ナレッジベースの設定

• ナレッジベースの選択:リストから、Copilot で使用するナレッジ ベースを選択します。

詳細設定

• 知識信頼閾値:返された記事がユーザーのクエリにどの程度答える可能性があるかを示します。
• 回答のハイライト:有効にした場合回答のハイライトすると、Agent Copilot は顧客のクエリに基づいて、割り当てられたナレッジベースに対して検索を実行します。関連する記事が見つかった場合、Agent Copilot は顧客のクエリに関連する記事内の回答を強調表示します。
• 回答生成:有効にした場合回答生成エージェントがキーワードやフレーズを検索すると、Genesys CloudはAIが生成した回答を表示します。検索結果にリストされているナレッジ記事から編集されています。 

自然言語理解の設定

• 信頼閾値:組織の自然言語理解 (NLU) における信頼しきい値の動作を調整します。このしきい値は、指定された発話に基づいてモデルが予測する意図を決定します。
  
  例:しきい値が 0.65 に設定されている場合、モデルは、信頼スコアが 0.65 以上の場合にのみ発話の意図を予測します。正しいインテントを予測するモデルの精度を高めるために、しきい値を最適化できます。しきい値の設定が低すぎると、モデルが実際には一致しない意図を予測する可能性があるため、誤検知が増える可能性があります。逆に、しきい値を高く設定しすぎると、関連する意図が予測されなくなる可能性があります。推奨されるデフォルトのしきい値は 0.4 です。
  

自然言語理解 (NLU) タブ

Genesys AI の助けを借りて、顧客が実行したい目標、アクティビティ、またはタスクを説明するインテントを作成できます。 各インテントには発話が必要です。発話とは、顧客が何をしたいのかを説明するために使用する単語またはフレーズです。 

AIで複数の意図と発話を生成する

既存の意図と発話の説明に基づいて、AI の助けを借りて意図と発話のリストを生成できます。

インテントと発話を生成するときは、提供するコンテキストが多ければ多いほど、より良い結果が得られます。たとえば、「顧客がオンライン ストアでの商品の在庫状況について問い合わせます。」

1. に移動自然言語理解 (NLU)タブ。
2. クリックインテントを生成する。[インテントの生成] ダイアログ ボックスが開きます。
3. 「インテントの説明」で、作成するインテントの説明を追加します。
4. オプション:「業界」の下に、ボットの業界名を追加します。
5. クリック意図と発話を生成する。 Genesys Cloud は意図と発話を生成します。
   注記:インテントと発話を生成するプロセスには数分かかる場合があります。
6. インテントによって生成された発話を表示するには、インテントをクリックします。
7. AI に新しい発話を生成するように指示するには、インテントの説明を編集します。
   

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AIで1つの意図とそれに対応する発話を生成する

すでに 1 つ以上のインテントがある場合は、追加のインテントと対応する発話を生成できます。 

1. に移動自然言語理解 (NLU)タブ。
2. クリック意図。
3. インテントの名前と説明を入力し、保存。AI が意図と対応する発話を生成し、Genesys Cloud が生成された発話のリストに移動します。
4. 発言を削除するには、消去削除する発話の横にある をクリックします。
5. インテントをテストするには、 NLUをテストするインテント リストの右上隅にあります。
    メモ：   テストしたいインテントを入力します。のNLUをテストする既存のインテントやダイアログ行為に対してサンプル メッセージをテストできます。詳細については、インテントとスロットのNLU分類をテストする。
6. クリック副操縦士を保存。

AIを活用したインテントの説明を生成する

以前にインテントに説明がなかった場合は、AI の助けを借りてそれぞれのインテントの説明を生成できます。

1. に移動自然言語理解 (NLU)タブ。
2. クリック意図。
3. 説明を生成するインテントを選択します。
4. クリック説明を生成する。 
   

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   注記:説明の生成には数分かかる場合があります。

詳細については、インテントの概要そして発話の概要。

ルールエンジンタブ

ルールを設定して、会話中に特定のトリガーが発生したときにアクティブ化する Copilot。すべてのルールにトリガーとアクションを設定します。

デフォルトのルールでは、定義されたルール トリガーが存在しない場合に、Copilot がナレッジ ベースを検索できます。他のルールが適用されない場合、Copilot は顧客との会話中にエージェントにナレッジベースの記事を提供します。

ルールを設定するには:

1. クリック新しいルール。
2. ルールトリガーを選択これが起こるとき。選択します。
   • 会話が始まる
   • 会話転送
   • 会話終了
   • アン意図
     
      メモ：   新しい定義済みのインテントがある場合は、必ず Copilot 構成を保存してください。
3. コパイロットアクションを選択するこれをエージェントに表示する:
   • ナレッジ記事:Genesys Cloud は、選択したナレッジ記事を選択したルール トリガーに直接関連付けます。利用可能なナレッジ記事にアクセスするには、入力を開始します。
     
     例:
     
     選択されたルールトリガーはピザを注文する、選択されたナレッジ記事はピザの宅配。副操縦士がピザを注文する会話の意図に応じて、自動的にピザの宅配エージェントにナレッジ記事を送信します。
   • 定型返信: Genesys Cloud は、選択された定型応答を、選択されたルール トリガーに直接結び付けます。利用可能な定型応答にアクセスするには、入力を開始します。
     
     例:
     
     選択されたルールトリガーはコーヒーミル、選択された定型文の返信はコーヒーの挽き方。副操縦士がコーヒーミル会話の意図に応じて、自動的にコーヒーの挽き方エージェントへの定型応答。
   • 脚本:設定したいスクリプトとスクリプトページを検索します。Genesys Cloud は、選択したスクリプト ページを選択したルール トリガーに直接関連付けます。 詳細については、 スクリプトに関する.
     
      メモ：   Genesys Cloud は割り当てられたキューのデフォルトのスクリプトのみを提案できますが、定義済みのスクリプトからスクリプト ページを選択できます。スクリプト ページの提案は、キューに割り当てられているスクリプトに対してのみ機能します。 
4. クリックルールを追加。このルールは、ルールエンジンリスト。
5. クリック副操縦士を保存。

キュータブ

Copilot は一度に 1 つ以上のキューを処理できます。

1. リストから、エージェント コパイロットに割り当てるキューを選択します。
2. クリック副操縦士の割り当て。

要約とまとめのコード

• 要約:キューで Agent Copilot を有効にすると、会話の要約によってエージェントと顧客間の会話の要約が自動的に作成されます。Genesys Cloud は、それぞれのキュー内のすべてのエージェントの概要を生成します。エージェントのみがエージェント 副操縦士 エージェントロールを持つユーザーはこれらの概要を表示できます。割り当てられたキュー内のすべてのエージェントに Agent Copilot Agent ロールが割り当てられていることを確認します。
• ラップアップコードの提案:Copilot は、エージェントが通話後の作業を開始するときに、予測されるラップアップ コードを提案できます。ラップアップ コードの予測を設定するには、管理者はそれぞれのラップアップ コードに説明を追加する必要があります。説明付きのラップアップコードを追加するには、以下の手順に従ってください。ラップアップコードを追加する、説明も入力します。割り当てられたキューには常にラップアップ コードを割り当てます。
  

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