Uso di entità in conversazioni
Una volta definite, le entità sono disponibili per essere usate durante la creazione di conversazioni agente. Il modo più semplice di usarle consiste nell'aprire l'area del contenuto per un argomento e aggiungere un nodo Fai una domanda.
Quando viene presentata questa domanda nella conversazione, l'utente deve semplicemente digitare il reparto che sta cercando. L'elemento viene confrontato e associato a un elemento nell'elenco.
Nell'immagine precedente l'utente ha espresso interesse per Trekking, che è un altro termine per indicare Escursionismo. L'agente lo riconosce e visualizza le informazioni relative all'Escursionismo.
In alcuni casi, un'organizzazione potrebbe decidere di mostrare dei pulsanti agli utenti per semplificare la selezione. Se ad esempio si desidera che alcuni elementi della categoria vengano visualizzati come pulsanti che gli utenti possono selezionare come input, selezionare Opzioni utente, quindi effettuare una scelta nell'elenco. Durante una conversazione, un cliente può selezionare il pulsante dell'elemento desiderato oppure immettere manualmente una categoria diversa come testo.
Uso del riempimento degli slot
Il riempimento degli slot è un concetto di comprensione del linguaggio naturale che salva un'entità estratta in un oggetto, ovvero mette in corrispondenza l'input del cliente e quindi lo memorizza in modo appropriato in una variabile. Quando viene richiesto un tipo di categoria, ad esempio, il cliente potrebbe selezionare il pulsante Escursionismo oppure potrebbe digitare Trekking come mostrato nell'immagine di seguito. Poiché Trekking è stato definito come sinonimo, deve essere considerato come se l'utente avesse immesso Escursionismo. Il riempimento slot garantisce che anche se è stata immessa un'altra parola, quest'ultima verrà associata alla categoria corretta. L'entità estratta Escursionismo viene usata come valore per la variabile della categoria di prodotto.
Un altro concetto è noto come Riempimento proattivo degli slot. In base a questo concetto, l'utente può specificare più informazioni associate a più entità. L'agente capisce automaticamente quali informazioni appartengono all'entità specifica.
Nell'esempio seguente l'utente ha scritto Voglio acquistare attrezzatura da trekking. Questa espressione include la frase trigger in base alla quale il cliente desidera acquistare attrezzatura, ma fornisce anche una seconda informazione per il tipo effettivo di attrezzatura. In questo caso, l'agente compila entrambe le entità per l'acquisto dell'attrezzatura e per il tipo di attrezzatura. Questa situazione è diversa dall'esempio precedente, in cui l'agente doveva richiedere all'utente il tipo di attrezzatura. L'agente acquisisce l'input dell'utente e ignora in modo intelligente la domanda che richiede la categoria del prodotto.
L'agente ascolta sempre attivamente l'input dell'utente, ricordando le informazioni in anticipo in modo da ignorare i passaggi non necessari, in base ai casi.
Riavviamo di nuovo il test e proviamo un altro caso. Questa volta abbiamo aggiunto altri nodi di domande relativi, tra gli altri, al tipo di attrezzatura da trekking e la fascia di prezzo (usando l'entità Denaro).
Ora, quando viene presentata la domanda sulla categoria del prodotto, invece di indicare all'agente solo la categoria del prodotto, l'utente può dire Voglio comprare un paio di scarponcini da trekking sotto i $100. In questo esempio l'agente non solo è in grado di passare al percorso corretto della categoria di prodotti per l'escursionismo, ma anche di riempire attivamente gli slot chiedendo il tipo di attrezzatura da trekking e le informazioni sulla fascia di prezzo target.
Il riempimento proattivo degli slot può essere controllato manualmente a livello di nodo. Se si desidera porre la domanda sempre all'interno di un nodo specifico, indipendentemente dal fatto che lo slot sia stato riempito dalle precedenti risposte dell'utente, è possibile disabilitare l'opzione Ignora la domanda e farla chiedere ogni volta per il nodo di domanda.
