Creazione del topic: train
crystal fornisce approfondimenti utili attraverso i topic. La creazione dei topic è la funzione principale della Console Self-Service. Il processo di creazione del topic si compone di quattro passaggi essenziali:
Train
Il passaggio di train è l’ultimo per completare il processo di creazione di un topic con la personalizzazione della conversazione. In questo passaggio puoi impostare degli alias per delle colonne specifiche e vedere le domande che puoi porre a crystal nella conversazione.
Vediamo come funziona.
Il train step
In questo step puoi impostare alias per colonne specifiche e vedere le domande che potrai chiedere all’advisor durante la conversazione. L’alias rappresenta il nome di una specifica colonna che puoi usare con crystal per fare domande su quei dati specifici.
Nella sezione Topic entities puoi aggiungere delle varianti del nome dei tuoi topic.
Nella sezione Filter entities puoi aggiungere filtri per trarre approfondimenti più dettagliati dai tuoi topic.
Quando arrivi al passaggio di train, dopo la connessione, la configurazione e la creazione dei filtri per il tuo topic, ti si aprono due possibili scenari:
Se la colonna per cui stai creando un alias non è ancora stata usata per un altro topic, il sistema ti chiederà di inserire almeno una variante del nome (un alias) per ciascuna entità di topic e di filtro.
Se la colonna è già stata usata, non potrai fare modifiche qui. Però potrai farle dalla schermata di entity management.
Quando imposti almeno una variante del nome, lo status dell’entità passa da to-do a ready. Una volta che tutte le entità di topic e di filtro hanno lo status completed, vuol dire che siamo pronti per procedere alla creazione del topic.
La prima variante verrà contrassegnata automaticamente come primary. La variante primaria consiste nel nome principale che crystal userà per riferirsi a quella entità.
Se si tratta di un’entità di topic sarà usata per generare i titoli dei topic che vedrai nella schermata di topic management.
Devi impostare almeno una variante del nome per ogni entità di topic e di filtro selezionate per il topic che stai per creare.
Puoi usare la preview data in alto a destra per avere un’anteprima dei valori delle colonne usati per la creazione del topic per aiutarti a scegliere al meglio le varianti dei nomi.
Per ogni variante che aggiungi, in base al nome inserito, alcune domande verranno generate nella sezione destra della pagina chiamata sample questions.
Queste domande sono prodotte in tempo reale e rappresentano le domande che tu e i tuoi colleghi potrete chiedere all’advisor una volta che il topic è pubblicato per ottenere le informazioni relative a esso.
All’interno della domanda puoi vedere l’elemento evidenziato in viola che rappresenta proprio la variante del nome che hai impostato per la colonna, e gli elementi in blu che mostrano le parti variabili della domanda basate sul valore di filtro utilizzato per il topic. Quando chiederai questo topic all'advisor potrai applicare diversi valori di filtri per il topic.
(Es. Quali sono le mie vendite principali in Francia?)
Che cos’è il value aliasing?
Il value aliasing ti permette di associare specifici alias a ogni valore della colonna.
Per esempio, potrebbe essere molto utile assegnare nomi ai valori delle colonne quando hai dei codici numerici difficili da chiedere a voce o scrivere per messaggio.
Es. Nella colonna delle Agenzie potresti avere il codice IT0123 che si riferisce all’agenzia di Milano: per esempio in questo caso puoi impostare Milano come alias per il valore IT0123.
Ricorda che gli alias non sostituiscono il dato puro nelle colonne: servono solo a facilitare la formulazione delle domande per l’advisor.
Lo step di train: dietro le quinte
Finora abbiamo visto come funziona il processo di train dal punto di vista degli utenti. Ma cosa succede nel sistema per fare in modo che crystal capisca lo sviluppo della conversazione?
Il processo di retraining attraverso il quale crystal aggiorna e migliora le sue capacità di capire la conversazione è basato sui seguenti passaggi:
Generazione di dataset NLP (Natural Language Processing) basati su classificatori NLP.
Gestione e avvio di richieste di retrain.
Gestione della transizione dei topic da uno stato all’altro.
Vediamo nel dettaglio.
Classificatori NLP e come funzionano
I classificatori NLP rappresentano il fulcro delle capacità intellettive di crystal. Ogni classificatore è specializzato nell’individuare e comprendere aspetti specifici della conversazione con gli utenti.
crystal si basa su diversi modelli di classificatori AI per interpretare tutte le diverse richieste degli utenti e gli input conversazionali, dalle semplici chiacchiere ai riferimenti a specifici topic o avvisi.
I classificatori sono orchestrati da un coordinatore, responsabile per la distinzione del tipo di richiesta, dei filtri applicati e degli argomenti richiesti dagli utenti.
Per capire le interazioni durante la conversazione e rispondere alle domande degli utenti con informazioni valide, i classificatori devono imparare ogni aspetto presente nei topic configurati dagli utenti, facendo riferimento a:
possibili domande che gli utenti potrebbero fare a crystal per richiedere un topic, inclusi avvisi e espressioni contestuali;
dati specifici del topic, come entità, filtri, titolo del topic etc.
Train e retrain di crystal attraverso la pubblicazione e l’annullamento della pubblicazione dei topic
Per permettere a crystal di comprendere il contenuto della conversazione e di tutte le domande che farai, devi assicurarti che tutti i topic rilevanti siano impostati e pubblicati.
Per eliminare entità o topic che non ti servono più puoi sempre annullare la pubblicazione e cancellarli. Inoltre, se vuoi modificare o migliorare un topic, puoi sempre eseguire di nuovo il processo di train.
Vediamo come.
Pubblicare un topic
Una volta che un topic è stato pubblicato e sono state assegnate le relative autorizzazioni, devi pubblicarlo per renderlo disponibile per l’advisor.
La richiesta di pubblicazione di un topic avvia un processo di training che permette a crystal di riconoscere i topic all’interno della conversazione. Questo avviene grazie al training dei classificatori che possono così riconoscere i dettagli relativi al topic nel testo.
Ricorda che un topic è visibile a crystal e ai suoi utenti solo quando si trova in stato di published.
Annullare la pubblicazione di un topic
Se vuoi editare la configurazione di un topic o semplicemente non hai più bisogno di quel topic e non ti serve che crystal lo riconosca più, puoi annullarne la pubblicazione. Questa azione rende un topic specifico non più riconoscibile all’interno della conversazione.
Dopo aver annullato la pubblicazione di un topic puoi eliminare un’entità e tutti i topic che utilizzano quell’entità diventeranno obsoleti e torneranno in stato di draft. L’annullamento della pubblicazione viene eseguito anche per tutti i topic associati con questa entità per comunicare a crystal il cambiamento.
Eseguire nuovamente il processo di train
Per eseguire nuovamente il train di crystal puoi:
cambiare gli alias relativi al nome dell’entità;
aggiungere un nuovo alias inserendo un nuovo valore nella barra relativa;
cambiare l’alias principale cliccando sull’icona stella di un altro alias;
rimuovere un alias cliccando sulla X;
cambiando il tipo di filtro di quell’entità.
Speriamo che questo articolo ti sia stato utile! Controlla la sezione Topic delle nostre Risorse per scoprire di più sulla creazione dei topic.
Se hai domande sulle funzionalità di crystal, hai riscontrato un problema o vuoi condividere il tuo feedback, contattaci utilizzando questo modulo.
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