如何處理對話
對話會使用在使用者輸入中所識別的目的,以及應用程式的環境定義來與使用者互動,最後提供有用的回應。
對話會比對目的 (使用者說他們想要執行的動作) 與回應 (機器人回應)。 回應可能是對問題 (例如 What are your store hours? ) 的回答,或執行指令 (例如下訂單)。 目的和實體資訊可能足以識別正確的回應,或是對話可能要求使用者提供更多要正確地回應所需的輸入。 例如,如果使用者詢問 Where can I get some food?,您可能會想要釐清他們是要在餐廳還是雜貨店吃晚餐還是外帶,依此類推。
您可以在文字回應中要求更多詳細資料,並建立一個以上的子節點來處理新的輸入。
在 watsonx Assistant 中,對話會以圖形方式呈現為樹狀結構。 建立一個分支來處理您要交談處理的每一個目的。 分支由多個節點組成。
對話節點
每一個對話節點至少都包含一個條件及一個回應。
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您可以利用下列方式,來中斷第一個到最後一個的標準流程。
範例對話
此圖顯示以圖形使用者介面對話編輯器建置的對話樹狀結構模型。
此圖中的對話樹狀結構包含兩個根對話節點。 一般對話樹狀結構可能有好多節點,但這個描述讓您一瞥節點子集可能的外觀。
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第一個根節點會以目的值為條件。 它有兩個子節點,各以實體值為條件。 第二個子節點定義兩個回應。 如果環境定義變數的值符合條件中指定的值,則會將第一個回應傳回給使用者。 否則,會傳回第二個回應。
這個標準類型的節點有助於擷取特定主題的相關問題,然後在根回應中,詢問子節點所處理的後續問題。 例如,它可能會辨識關於折扣的使用者問題,並詢問有關該使用者是否為公司具有特殊折扣安排的任何協會成員的後續問題。 子節點會根據使用者如何回答有關協會成員資格的問題來提供不同的回應。
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第二個根節點是含空位的節點。 它也會以目的值為條件。 它會定義一組空位,您想要從使用者收集的每段資訊都有一個空位。 每個空位都會詢問一個問題,以從使用者獲得答案。 它會在使用者對提示的回覆中尋找特定的實體值,該值隨後會儲存在空位環境定義變數中。
這種類型的節點有助於收集您代表使用者執行交易時可能需要的詳細資料。 例如,如果使用者的目的是預訂航班,則空位可以收集起點和目的地位置資訊、旅行日期等等。