訊息分析：負責任的 AI 透明度常見問題
重要
本文所述的功能目前處於公開預覽狀態。 此預覽版本沒有服務等級協定，不建議用於處理生產工作負載。 可能不支援特定功能，或可能已經限制功能。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure 預覽版增補使用條款。
什麼是訊息分析？
訊息分析是一項 AI 功能，可分析傳入的客戶訊息，以擷取深入解析，協助開發人員增強客戶互動。 它會偵測語言、判斷意圖（例如服務問題或投訴），並識別主要主題。 訊息分析可協助企業瞭解其溝通策略的運作方式，並改善與客戶的互動。
訊息分析可以做什麼？
訊息分析利用 Azure OpenAI 的進階 AI 功能，為客戶互動提供多方面功能。 它會使用 Azure OpenAI 服務來處理透過 WhatsApp 等平臺接收的訊息。 以下是其用途：
- 語言偵測：識別訊息的語言、提供信賴分數，並在原始訊息不是英文時將訊息翻譯成英文。
- 意圖辨識：分析訊息以判斷客戶的用途，例如尋求協助或提供意見反應。
- 關鍵片語擷取：從訊息擷取重要的詞彙和名稱，這對內容而言非常重要。
這項功能組合可讓企業量身打造其回應，並更好地管理客戶互動。
訊息分析的用途為何？
為代理程式或部門提供訊息分析可協助企業有效率地解決問題，並提供順暢的用戶體驗。
藉由辨識其需求，為客戶提供立即的意見反應。
藉由根據急迫性或情緒將訊息排定優先順序，提升客戶服務小組的效率。
藉由瞭解其查詢或批注的內容和細微差別，改善客戶互動的品質。
如何評估訊息分析？ 用來衡量效能的計量是什麼？
部署前測試：
單元測試：針對系統的每個元件開發及執行單元測試，以確保它們能以隔離方式正常運作。
整合測試：測試不同系統元件的整合，例如 Webhook 接收者、Azure OpenAI API 和事件方格之間的互動。 測試有助於識別元件互動的問題。
驗證與驗證：
手動驗證：進行手動測試會話，讓小組成員模擬真實世界使用案例，以查看系統處理和分析訊息的方式。
Bug Bashing：組織 Bug Bashing 事件，讓小組成員和項目關係人一起合作，在短時間內找出盡可能多的問題。 這些事件有助於找出非預期的錯誤或可用性問題。
生產環境中的意見反應：
用戶意見反應：收集並分析使用者的意見反應。 此直接輸入可提供功能符合使用者需求和期望的深入解析。
使用者問卷和面試：對用戶進行問卷調查和面試，以收集系統效能和用戶體驗的質化數據。
訊息分析的限制為何？ 使用者如何在使用系統時將訊息分析限制的影響降到最低？
誤判：
- 系統偶爾可能會產生誤判分析，尤其是在處理模棱兩可、衝突或諷刺內容時，以及客戶訊息中無法準確解譯的文化特定片語和慣用語。
不支援的語言/翻譯問題：
- 如果模型不支援語言，則無法正確偵測或正確翻譯。 在支援的語言中，您可能也需要更正或建置自己的翻譯模型，可能會產生誤導性翻譯。
哪些操作因素和設定可有效且負責任的使用訊息分析？
明確中繼提示元件：使用明確的中繼提示元件增強系統的提示，以引導 AI 更清楚地瞭解交談內容。 這種方法可以藉由提供更清楚的指示，說明系統在評估期間應關注的內容，來改善分析的相關性和正確性。
敏感性訊息的 Canned Responses：在分析回應中標幟敏感性主題或問題。 這有助於確保回復符合法律規範，降低 AI 所產生的錯誤或不當回應的風險。
階段式發行方案：若要收集意見反應並確保系統穩定性，請先實作分段推出，從包含有限使用者基底的預覽開始，再進行完整部署。 這個階段式方法可根據實際用戶體驗，啟用即時調整和風險管理。
更新事件回應計劃：定期更新事件回應計劃，以包含解決新功能或潛在新威脅整合的程式。 此策略可確保小組已做好有效處理非預期情況的準備，並可維護系統完整性和使用者信任。
復原計劃：開發復原策略，如果新功能導致非預期的問題，可快速回復至先前的穩定狀態。 為了確保在重大情況下快速回應功能，請在部署管線中實作此策略。
意見反應分析：若要收集可採取動作的深入解析，請定期收集及分析來自使用者的意見反應，特別是 Contoso 的意見反應。 此意見反應對於持續改善至關重要，可協助開發小組瞭解功能的實際影響，進而產生更針對性且有效的更新。