Entités personnalisées
Les entités prédéfinies abordées dans l’unité précédente couvrent de nombreux types d’informations courants. Cependant, une organisation peut parfois nécessiter la compréhension du langage dans le cadre de scénarios plus uniques. Par exemple, supposons que vous êtes invité à créer un agent pour un magasin de produits d’extérieur. Il est probable que l’agent doive reconnaître différents types de produits d’extérieur. Une entité personnalisée nommée Outdoor Store Categories peut être créée. L’entité peut stocker tous les différents produits d’extérieur fournis par le magasin. L’entité permet de garantir que lorsqu’une personne tape un produit d’extérieur concernant par exemple la pêche, le ski ou la navigation de plaisance, l’agent est en mesure de la rediriger vers l’endroit adéquat.
Les entités personnalisées sont créées en cliquant sur le bouton Paramètres, puis en accédant à l’onglet Entités et en cliquant sur Ajouter une entité. Lorsque vous créez une entité personnalisée, vous devez définir le type d’entité que vous souhaitez créer.
Vous pouvez créer deux types d’entités :
Liste fermée : permet de définir une courte liste d’éléments telle qu’une liste de tailles, de départements ou d’emplacements.
Expression régulière (regex) : permet de définir un modèle logique spécifique tel qu’un numéro d’ID, un numéro de carte de crédit ou une adresse IP.
Entités de liste fermée
Les entités de liste fermée sont idéales lorsque vous souhaitez définir une courte liste d’éléments susceptibles d’être utiles en cas d’interactions avec un client, comme l’exemple du magasin de produits d’extérieur susmentionné. Dans l’image ci-dessous, nous avons créé une entité personnalisée de liste fermée nommée Outdoor Store Categories. Nous avons ajouté une liste de noms de catégories de produits d’extérieur.
Lorsqu’un utilisateur interagit avec une session de conversation instantanée, le système recherche les valeurs définies dans la liste. Si nous avons créé des rubriques spécifiques aux éléments de la liste, l’utilisateur peut facilement être redirigé vers l’une de ces rubriques. Par exemple, si un utilisateur saisit J’ai une question sur le baseball, le système identifie l’élément relatif au baseball dans la liste et, en fonction de la configuration, peut afficher une rubrique concernant le baseball.
Utilisation de la mise en correspondance active
Lorsque les clients interagissent avec des agents, il n’est pas rare qu’ils commettent une faute de frappe ou qu’ils saisissent une phrase légèrement différente de celle définie dans l’entité. Par exemple, un client peut saisir softball au lieu de baseball. Les deux sports utilisent le même type d’équipement. En matière de catégories de produits, le softball doit être considéré comme le baseball. La mise en correspondance active permet à l’agent de comprendre les entrées utilisateur approximatives en fonction des éléments de liste fournis à l’entité. Autrement dit, il n’a pas besoin de trouver une correspondance exacte. Lorsque la mise en correspondance active est activée, l’agent corrige automatiquement les fautes d’orthographe et étend sémantiquement la logique de mise en correspondance, par exemple en mettant automatiquement en correspondance softball et baseball.
Utilisation de synonymes
L’option de gestion des synonymes est comme la mise en correspondance active, sauf qu’elle n’est pas automatique. Les synonymes sont saisis manuellement. Ils étendent la logique pour inclure des termes ayant des sens similaires ou considérés comme similaires par nature. Par exemple, il n’est pas rare que des sports comme le ski, le snowboard et la raquette soient regroupés en se basant sur le fait qu’ils sont tous des sports de neige. Pour en tenir compte dans notre liste, la catégorie de produits Ski peut avoir à la fois Snowboard et Raquette ajoutés comme synonymes. Si un utilisateur saisit le terme snowboard ou raquette, l’agent comprend qu’il concerne la catégorie Ski. Pour d’autres activités telles que le Yoga, vous pouvez ajouter Pilates. La mise en correspondance active et les synonymes fonctionnent parfaitement ensemble pour rendre votre agent encore plus intelligent.
Entités d’expression régulière (regex)
Grâce aux entités d’expression régulière (regex), vous pouvez définir des modèles logiques vous permettant de mettre en correspondance et d’extraire des informations d’une entrée. Les entités regex sont idéales pour la mise en correspondance de modèles complexes avec l’entrée d’un utilisateur ou si vous devez autoriser des variations spécifiques dans la façon dont un utilisateur peut formater ou saisir son entrée dans une conversation.
Par exemple, une entité regex vous permet d’identifier des éléments tels qu’un ID de suivi, un numéro de licence, un numéro de carte de crédit ou une adresse IP à partir d’une chaîne que l’utilisateur saisit dans l’agent.
Lorsque vous sélectionnez une entité regex, vous devez définir les éléments suivants :
Nom : définit le nom de l’entité regex.
Description : description facultative définissant plus de détails sur l’entité.
Modèle : définit le modèle permettant d’extraire du texte.
Dans l’image ci-dessus, nous créons une entité d’expression regex nommée Tracking Number. La syntaxe saisie indique que le numéro de suivi commence par neuf chiffres et se termine par une lettre majuscule ou minuscule. (Ex : 100456789A)
Les entités regex utilisent la syntaxe d’expression régulière .NET.
Pour en savoir plus sur la création de syntaxes d’expression régulière .NET, cliquez sur les liens ci-dessous :