Usar entidades en conversaciones
Una vez definidas las entidades, están disponibles para usarlas al construir conversaciones del agente. La forma más sencilla de usarlas es abrir el lienzo de creación de un tema y agregar un nodo Formular una pregunta.
Cuando se le formule esta pregunta en la conversación, el usuario simplemente necesita escribir el departamento que está buscando. El artículo se compara y se empareja con un artículo de la lista.
En la imagen anterior, el usuario ha manifestado interés en Senderismo, que es otra forma de decir Excursionismo. El agente lo reconoce y muestra información relacionada con Excursionismo.
En algunos casos, una organización puede decidir que prefiere mostrar botones a los usuarios para simplificar la selección. Por ejemplo, si desea que algunos de los elementos de categoría se muestren como botones que los usuarios pueden seleccionar como entrada, elija seleccionar Opciones de usuario y luego elija en la lista. Mientras está en una conversación, un cliente puede seleccionar el botón del elemento que desee o introducir manualmente otra categoría como texto.
Trabajar con llenado de espacios
El llenado de espacios es un concepto de reconocimiento del lenguaje natural que guarda una entidad extraída en un objeto. Dicho de manera sencilla, el llenado de espacios determina lo que introduce un cliente y luego lo almacena de forma adecuada en una variable. Por ejemplo, cuando se le pregunta por un tipo de categoría, el cliente puede seleccionar el botón de categoría Excursionismo, o puede introducir algo parecido a Senderismo, como se muestra en la siguiente imagen. Dado que Senderismo se ha definido como sinónimo, debe seguirse teniendo en consideración como si el usuario hubiera introducido excursionismo. El llenado de espacios garantiza que, aunque se introduzca otra cosa, estará asociada con la categoría correcta. La entidad extraída Excursionismo se utiliza como valor para la variable de categoría de producto.
Otro concepto se conoce como Relleno proactivo de espacios. Es el caso en el que el usuario puede especificar varias partes de información que se asignan a varias entidades. El agente entiende qué información pertenece a qué entidad automáticamente.
En el ejemplo posterior, el usuario escribió Quiero comprar equipos de senderismo. Esto incluye la frase desencadenadora de que el cliente desea comprar equipo, pero también ofrece una segunda parte de información, el tipo real del equipo. En este caso, el agente completa la entidad para comprar equipo y el tipo de equipo. Esto es diferente al ejemplo anterior, donde el agente necesitaba preguntar al usuario el tipo de equipo. El agente toma la entrada del usuario y omite de forma inteligente la pregunta sobre la categoría de producto.
El agente siempre escucha activamente la entrada del usuario, además de recordar la información de antemano, para poder omitir pasos innecesarios según corresponda.
Vamos a volver a iniciar la prueba y a probar con otro caso. En esta ocasión, hemos agregado algunos nodos de preguntas más que solicitan cosas como el tipo de equipo de excursionismo y el rango de precios (usando la entidad Dinero).
Esta vez, cuando se presenta la pregunta sobre la categoría del producto, en lugar de decirle al agente solo la categoría del producto, el usuario puede decir Quiero comprar un par de botas de excursionismo por menos de 100 $. En este ejemplo, el agente no solo puede enrutar al camino correcto de la categoría de productos de excursionismo, sino que también llena activamente los espacios que solicitan el tipo de equipo de senderismo y la información del rango de precios objetivo.
El rellenado proactivo de espacios se puede controlar manualmente en el nivel de nodo. Si desea solicitar siempre la pregunta dentro de un nodo específico, con independencia de si el espacio se ha llenado con respuestas de usuarios anteriores, puede deshabilitar la opción Omitir pregunta y hacer que la pregunte cada vez para ese nodo de pregunta.
