Verwenden Sie Entitäten und füllen Sie Slots in Agents

Ein wichtiger Teil der Agentengespräche in Copilot Studio ist das Verständnis für natürliche Sprache, was die Fähigkeit der KI ist, die Absicht eines Benutzers zu verstehen. Beispielsweise könnte ein Kunde sagen: "Ich habe versucht, meine Geschenkkarte zu verwenden, aber es funktioniert nicht." Der Agent leitet den Kunden an das Thema im Zusammenhang mit Geschenkkarten weiter, die nicht funktionieren, auch wenn dieser genaue Ausdruck nicht als Triggerausdruck aufgeführt ist.

Ein wesentlicher Aspekt des Verständnisses der natürlichen Sprache ist die Identifizierung der Entitäten in einem Benutzerdialog.

Eine Entität ist eine Informationseinheit, die eine bestimmte Art von realem Subjekt repräsentiert. Beispielsweise eine Telefonnummer, postleitzahl, Ort oder sogar den Namen einer Person. Mit dem von Entitäten gewährten Wissen kann ein Agent relevante Informationen von einer Benutzereingabe erkennen und zur späteren Verwendung speichern.

Vordefinierte Entitäten

Mit Entitäten in Agent können Sie Informationen in ähnlichen Gruppen speichern.

Copilot Studio unterstützt eine Reihe vordefinierter Entitäten, die die am häufigsten verwendeten Informationstypen in realen Dialogfeldern darstellen, z. B. Alter, Farben, Zahlen und Namen. Verwenden wir die Money-Entität als Beispiel.

1. Öffnen Sie einen Agent in Copilot Studio, wählen Sie Settings oben auf der Seite aus, und wählen Sie dann Entities aus. Es wird eine Liste aller verfügbaren Entitäten angezeigt.

2. Wählen Sie "Geld" aus. Der Detailbereich für die Entität wird geöffnet. Sie sehen eine Erklärung zu dieser Entität und Möglichkeiten, wie sie genutzt werden kann, um Informationen zu Geld oder Währung aus Benutzereingaben zu extrahieren.

   Wenn ein Benutzer beispielsweise "Es kostet 1000 Dollar" auf eine Frage von einem Frageknoten antwortet, der zum Sammeln dieser Entität konfiguriert ist, erkennt der Agent, dass "1000 Dollar" der Geldart der Informationen entspricht. Wenn der Agent diese Informationen extrahiert und in einer Variablen speichert, speichert er "1000" als Zahl, obwohl die umgebenden Informationen Text waren.

Benutzerdefinierte Entitäten

Vordefinierte Entitäten decken häufig verwendete Informationstypen ab. Gelegentlich, wenn Sie beispielsweise einen Agenten erstellen, der einem bestimmten Zweck dient, müssen Sie dem Sprachverständnismodell des Agenten domänenspezifisches Wissen vermitteln.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten einen Agenten für ein Outdoor-Geschäft entwickeln. In diesem Fall müssen Sie dem Agenten beibringen, die Produktkategorie "Outdoor-Ausrüstung" in einem Gespräch anzuerkennen.

Erstellen Sie zuerst eine benutzerdefinierte Entität. In diesem Fall können Sie eine Entität erstellen, die dem Agent das Wissen über alle Outdoor-Produktkategorien vermittelt.

1. Wechseln Sie zur Seite "Einstellungen" für Ihren Agent, und wählen Sie "Entitäten" aus.

2. Wählen Sie eine Entität hinzufügen>Neue Entität.

3. Den gewünschten Entitätstyp auswählen. Entweder eine geschlossene Listen-Entität oder eine Entität regulärer Ausdruck (Regex).

   

„Geschlossene Liste“-Entitäten

Mit „Geschlossene Listen“-Entitäten können Sie eine Liste von Elementen definieren. Verwenden Sie diese Entitäten für kleine Listen, die leicht zu verwalten sind und einfache Artikelbeschriftungen haben. Wenn Ihr Agent kontextspezifische Informationen erkennen soll, die je nach Benutzer oder Sitzung variieren und nur zur Laufzeit verfügbar sind, verwenden Sie offene Listenentitäten.

1. Wählen Sie in "Entität erstellen" die Option "Geschlossene Liste" aus.

2. Geben Sie in dem daraufhin geöffneten Bereich einen Namen für Ihre neue Entität ein, z. B. Campingaktivität.

3. Fügen Sie bei Bedarf eine Beschreibung hinzu.

4. Geben Sie unter "Listenelemente" Werte ein, die Sie dieser Entität zuordnen möchten. Zum Beispiel Wandern und Yoga.

   Alternativ können Sie eine Datei hochladen , die alle Werte auflistet, die Sie für diese Entität hinzufügen möchten.

   Wenn Sie Werte eingeben, können Sie:

   • Wählen Sie einen Wert aus, und ändern Sie ihn.
   • Wählen Sie das Papierkorbsymbol neben einem Wert aus, den Sie löschen möchten.
   • Wählen Sie Synonyme (oder die vorhandenen Synonyme) neben einem Wert aus, um den Bereich "Synonyme bearbeiten " zu öffnen.

   Fügen Sie Synonyme hinzu, um die Anpassungs-Logik für jeden Wert in der Liste zu erweitern. Zum Wandern können Sie beispielsweise Trekking und Bergsteigen als Synonyme hinzufügen.

   

5. Aktivieren Sie bei Bedarf den intelligenten Abgleich für diese Entität.

   Intelligenter Abgleich gehört zu den intelligenten Funktionen, die durch das Sprachverständnismodell des Agenten unterstützt werden. Wenn Smart Matching aktiv ist, interpretiert der Agent die Benutzereingabe, indem er Fuzzy-Logik gegen die für die Entität angegebenen Werte verwendet.

   Insbesondere korrigiert der Agent automatisch Rechtschreibfehler und erweitert seine Übereinstimmungslogik semantisch. Zum Beispiel kann der Agent automatisch „Softball“ mit „Baseball“ zuordnen.

6. Nachdem du deine Entität erstellt oder bearbeitet hast, wähle Speichern. Um Ihre Änderungen zu verwerfen, wählen Sie Schließen.

   

Hochladen von Werten für eine geschlossene Listenentität

Im Detailbereich für eine geschlossene Listenentität können Sie den Satz von Werten und Synonymen hinzufügen oder ersetzen, die der Entität zugeordnet sind.

1. Bereiten Sie eine Textdatei (maximal 3 MB) vor, die alle gewünschten Werte für Ihre Entität auflistet, einschließlich Synonymen, falls vorhanden. Verwenden Sie dieses Format: einen Wert pro Zeile, und verwenden Sie die Pipe (|) als Trennzeichen für Synonyme. Beispiel:

   hiking|trekking
   hiking|mountaineering
   yoga
   cycling|bicycling
   cooking
   

2. Wählen Sie unter "Listenelemente" die Option "Datei hochladen" aus.

3. Wählen Sie in "Datei hochladen" die gewünschte Option aus:

   • Wenn Sie neue Werte und Synonyme für Ihre Entität hinzufügen möchten, wählen Sie "Anfügen" aus.
   • Wenn Sie alle vorhandenen Werte und Synonyme durch die Liste aus der Datei ersetzen möchten, wählen Sie "Ersetzen" aus.

4. Legen Sie Ihre Datei im Fenster ab. Alternativ wählen Sie " klicken zum Durchsuchen", gehen Sie zu Ihrer Datei und wählen Sie sie aus.

5. Überprüfen Sie die angezeigten Werte und Synonyme, und wählen Sie "Hinzufügen" aus.

Herunterladen von Werten für eine Geschlossene Listenentität

Im Detailbereich für eine Geschlossene Listenentität können Sie eine Textdatei herunterladen, in der die Gruppe von Werten und Synonymen aufgeführt ist, die der Entität zugeordnet sind.

1. Unter Listen von Elementen wählen Sie Download.

2. Speichern Sie die resultierende Textdatei, oder öffnen Sie sie in einem Texteditor, um ihren Inhalt zu überprüfen. Jeder Entitätswert wird in einer separaten Zeile angezeigt. Wenn ein Wert mehrere Synonyme aufweist, werden sie in separaten Zeilen wie folgt angezeigt:

   hiking|trekking
   hiking|mountaineering
   

Entitäten für reguläre Ausdrücke (regex)

Mit „Regulärer Ausdruck (Regex)“ - Entitäten können Sie logische Muster definieren, die Sie verwenden können, um Informationen aus einer Eingabe abzugleichen und zu extrahieren. Regex-Entitäten eignen sich hervorragend für den komplexen Musterabgleich mit Benutzereingaben. Sie sind auch nützlich, wenn Sie bestimmte Variationen bei der Formatierung oder Eingabe von Benutzereingaben in einer Unterhaltung zulassen müssen.

Verwenden Sie beispielsweise regex-Entitäten, um Elemente wie eine Tracking-ID, eine Lizenznummer, eine Kreditkartennummer oder eine IP-Adresse zu identifizieren.

1. Wählen Sie in "Entität erstellen" den regulären Ausdruck (regex) aus.

2. Geben Sie in dem daraufhin geöffneten Bereich einen Namen für die neue Entität ein.

   

3. Fügen Sie bei Bedarf eine Beschreibung hinzu.

4. Geben Sie das Muster für reguläre Ausdrücke ein, das zum Abgleichen und Extrahieren von Entitätselementen aus der Eingabe verwendet werden soll.

   Copilot Studio NLU und CLU-Sprachverständnis verwenden die Syntax regulärer .NET-Ausdrücke. NLU+ verwendet die Syntax regulärer JavaScript-Ausdrücke.

   Standardmäßig wird bei der Übereinstimmung des Musters auf Groß- und Kleinschreibung geachtet. Um die Groß-/Kleinschreibung zu ignorieren, verwenden Sie in Ihrer Musterzeichenfolge die Option (?i) für reguläre Ausdrücke. Einige grundlegende Beispiele sind im Bereich für Regex-Entitäten enthalten. Weitere Informationen zur Syntax und weitere Beispiele finden Sie unter Sprache für reguläre Ausdrücke – Kurzanleitung.

   Wenn der reguläre Ausdruck mehrere Muster aufnehmen soll, verwenden Sie den Alternation-Operator, | um reguläre Ausdrücke zu verketten. Sie können beispielsweise zwei Regex-Muster kombinieren, um sowohl nach dem alten als auch dem neuen Format eines Produkt-ID-Codes zu suchen.

5. Nachdem du deine Entität erstellt oder bearbeitet hast, wähle Speichern. Um Ihre Änderungen zu verwerfen, wählen Sie Schließen.

Entitäten in einer Konversation verwenden

Nachdem Ihr Agent über Outdoor-Ausrüstung basierend auf der Camping-Aktivitätsentität und anderen benutzerdefinierten Entitäten, die Sie erstellt haben, informiert ist, können Sie sie in Ihrem Agenten verwenden.

1. Wechseln Sie zur Seite "Themen" für Ihren Agenten.

2. Öffnen Sie Thema für eine Entität, die Sie sammeln möchten.

3. Wählen Sie das Symbol Knoten hinzufügen und wählen Sie dann Eine Frage stellen.

4. Unter Identifizieren wählen Sie die Entität aus, in der Sie Benutzerdefinierte Entitäten erstellt haben.

   

5. Optional können Sie Gegenstände auswählen, die als Buttons angezeigt werden. Wenn Sie zum Beispiel einige Kategorien als Buttons anzeigen möchten, aus denen Nutzer bequem auswählen können, wählen Sie Optionen für Benutzer auswählen und dann die gewünschten Optionen aus der Liste. Diese Liste enthält die Elemente, die du beim Erstellen der benutzerdefinierten Entität hinzugefügt hast.

   

6. Benannt die Variable um, die die Antwort des Nutzers speichert, wenn du möchtest.

Stellen Sie Entitätsliterale und Konfidenzwerte für Ihren Agenten verfügbar

Möglicherweise möchten Sie genaue Wörter aus der Kundeneingabe für Zwecke wie Überwachung oder weitere Nachrichten verwenden. Sie können Literale für eine Entität verfügbar machen, indem Sie Metadaten einschließen in den Entitätserkennungseigenschaften des Frageknotens aktivieren, der diese Entität erfasst.

Wenn Sie diese Option aktivieren, wird beispielsweise der Typ der Variablen StartDate , die das Startdatum enthält, das der Benutzer für eine Aktivität anfordert, zum Datensatz (anstelle des Datums). StartDate.Literal hält, was der Kunde sagt (z. B. "morgen") und StartDate.Value hält das entsprechende Datum. Wenn Sie diese Elemente in einer Nachricht verwenden, könnte Ihr Agent ein Gespräch wie folgt führen:

Agent-Frage: "Wann möchten Sie beginnen?"

Kundenantwort: "morgen"

Agent-Nachricht: "Gut, ich buche Sie für morgen (04.02.2026)."

Wenn ihr Agent wahrscheinlich auf eine schlechte Audioeingabe oder Hintergrundgeräusche stoßen wird, ist das Ergebnis der Spracherkennung und des Sprachverständnisses möglicherweise nicht immer zuverlässig. Sie können bedingte Logik basierend auf StartDate.ConfidenceScore hinzufügen, damit Ihr Agent bestimmt, ob das Ergebnis gut, fragwürdig oder schlecht ist, und dann entsprechend akzeptiert, eine Klärung anfordert oder erneut nachfragt.

Mehrere Werte für eine Entität in einem Gesprächsschritt akzeptieren

Sie können einen Frageknoten so konfigurieren, dass mehrere Werte für die von ihr gesammelte Entität akzeptiert werden, damit Ihr Agent mehrere Werte für dieselbe Entität aus einer einzelnen Benutzereingabe erkennen und extrahieren kann. Anstatt einen einzelnen Wert zurückzugeben, gibt der Frageknoten eine Auflistung von Werten zurück, die Sie während der gesamten Unterhaltung verwenden können.

Wenn Sie dieses Verhalten aktivieren, wird der Agent:

• Identifiziert mehrere Werte, die der ausgewählten Entität entsprechen
• Extrahiert jeden Wert unabhängig voneinander.
• Speichert die Ergebnisse in einer Variablen vom Typ "Tabelle"

Sie können diese Auflistung verwenden, um Aktionen auszuführen, z. B. das Durchlaufen von Werten oder das Transformieren von Werten für die nachgelagerte Verarbeitung. Diese Funktion ist nützlich, wenn Benutzer mehrere Elemente, Einstellungen oder Antworten in einer einzigen Äußerung bereitstellen.

Wenn ein Benutzer beispielsweise sagt: "Ich habe Visa für Indien, Deutschland und Japan", erkennt der Agent jedes Land als separaten Wert und speichert es als Sammlung.

So iterieren Sie über mehrere Entitätswerte:

1. Fügen Sie eine Schleife über einen Listenknoten hinzu.

2. Wählen Sie in "Elemente auswählen", die durchlaufen werden sollen, die Variable aus dem Frageknoten aus.

3. Verweisen Sie in der Schleife auf das aktuelle Element, um Aktionen auszuführen oder Antworten zu generieren. Du hast beispielsweise folgende Möglichkeiten:

   • Bedingungen für jeden Wert auswerten

   • Aufrufen einer Aktion oder eines Flusses

   • Dynamische Antworten generieren

   • Verwenden Sie Power Fx, um die Liste in ein anderes Format zu konvertieren. So erstellen Sie beispielsweise eine durch Trennzeichen getrennte Zeichenfolge:

     Concat(Topic.Var1, Text(Value), ",")
     

Slot-Füllung

Slotfüllung ist ein Konzept des natürlichen Sprachverständnisses, das mit dem Speichern einer extrahierten Entität in einem Objekt zusammenhängt. In Copilot Studio bedeutet die Steckplatzfüllung, dass der extrahierte Entitätswert in eine Variable eingefügt wird. Weitere Informationen zum Variablenbasistyp, der jeder vordefinierten Entität zugeordnet ist, finden Sie unter Entitäten.

Wir werden weiterhin das Camping-Aktivitäts-Thema als Beispiel verwenden, das durch die Eingabe von „Ich möchte etwas tun“ im Test-Chat ausgelöst wird.

Das Thema wird erfolgreich ausgelöst, und der Agent fragt nach dem Typ der Aktivität und zeigt auch die Schaltflächenoptionen an, die beim Erstellen des Frageknotens angegeben sind. Wenn Sie die Option aktivieren, zwischen Themen nachzuverfolgen, zeigt der Dialogbaum auch an, dass der Agent zu diesem Frage-Knoten läuft.

Ein Kunde kann die vordefinierten Auswahlmöglichkeiten verwenden, indem er eine der Schaltflächen auswählt. Alternativ können sie auch so etwas wie „Trekking“ eingeben und sehen, dass es „Wandern“ entspricht, da diese Wörter als Synonyme definiert wurden.

Die Nachverfolgungsansicht zeigt, dass das Dialogfeld korrekt an den Pfad weitergeleitet wird, in dem der Wert der Produktkategorie "Wandern" lautet.

Die Slotfüllung erfolgt, wenn Ihr Agent den extrahierten Entitätswert "Wandern" in der Variablen speichert, die in diesem Beispielszenario die Benutzerantwort auf diesem FrageknotenmyActivity enthält. Um Slot-Filling live zu sehen, beobachten Sie die Werte Ihrer Variablen, während Sie Ihren Agenten testen. Hier zeigt die Registerkarte " Test " des Bereichs "Variablen " an, dass der Variablenwert "Wandern" lautet.

Proaktive Slot-Füllung

Sie können auch proaktive Steckplatzfüllung verwenden, mit der der Benutzer mehrere Informationen angeben kann, die verschiedenen Entitäten gleichzeitig zugeordnet sind. Der Agent versteht, welche Informationen zu welcher Entität gehören. In Fällen, in denen die beabsichtigte Zuordnung nicht sicher ist, wird der Benutzer aufgefordert, durch Auswahlmöglichkeiten spezifischer zu sein.

In diesem Beispiel schrieb der Benutzende „Mir ist langweilig, aber ich liebe Bergsteigen“. Diese Nachricht enthält den Triggerausdruck, dass der Benutzende Hilfe bei Outdooraktivitäten braucht, und eine zweite Information – Bergsteigen –, was ein Synonym für „Wandern“ ist. In diesem Fall füllt der Agent sowohl die Entität für die Auswahl der Outdoor-Aktivität als auch für den Aktivitätstyp aus

Die Nachverfolgungsansicht zeigt, dass der Agent diese Benutzereingabe verarbeitet und den Frageknoten überspringt, der nach der Aktivitätsart fragt.

Der Agent hört immer aktiv auf die Benutzereingaben und merkt sich die Informationen im Voraus, damit er bei Bedarf unnötige Schritte überspringen kann.

Lassen Sie uns nun den Test erneut starten und einen anderen Fall versuchen. In dieser Runde können Sie ein paar weitere Frageknoten hinzufügen, die nach Dingen wie der Zeit für die Aktivität (mithilfe der Entität "Dauer ") und der Preisspanne (mit der Entität "Money ") gefragt werden.

Wenn dieses Mal die Frage nach der Produktkategorie gestellt wird, kann der Benutzende dem Agent nicht nur die Produktkategorie mitteilen, sondern sagen: „Ich möchte ein Paar Wanderschuhe unter 100 $ kaufen.“ In diesem Beispiel ist der Agent nicht nur in der Lage, auf den richtigen Pfad der Wanderproduktkategorie zu routen, sondern auch aktiv die Slots auszufüllen, in denen nach der Art der Wanderausrüstung und der gewünschten Preisspanne gefragt wird.

Sie können die proaktive Steckplatzfüllung auf Knotenebene manuell steuern. Wenn Sie immer zur Frage innerhalb eines bestimmten Knotens auffordern möchten, unabhängig davon, ob der Slot bereits aus früheren Benutzerantworten ausgefüllt wurde, deaktivieren Sie die Option " Frage überspringen" für diesen Frageknoten .

1. Wählen Sie die drei Punkte (...) des Frage-Knotens aus und wählen Sie dann Eigenschaften. Der Bereich Frageeigenschaften wird angezeigt.

   

2. Wählen Sie im Bereich FrageeigenschaftenFrageverhalten aus.

3. Wählen Sie im Bereich Frageverhalten unter Frage überspringenJedes Mal fragen aus, und wählen Sie dann oben auf der Seite Speichern aus.

   

Verwenden von offenen Listenentitäten

Open-List-Entitäten haben Werte, die zur Laufzeit von einer externen Datenquelle ausgefüllt werden, anstatt vordefiniert zu sein. Sie helfen Ihrem Agenten, kontextspezifische Informationen wie Kontonamen, Zahlungsempfänger oder Rezepte zu erkennen, die je nach Nutzer oder Sitzung variieren. Sie arbeiten mit Text- und Sprachmodalitäten. Die häufigsten Anwendungsfälle für Open-List-Entitäten sind einfache Sprachagenten.

Für externe Datenquellen können Sie Datensätze wie Excel Dateien oder Datenbanken verwenden. Mithilfe eines Dataverse-Connectors können Sie ihren Agent mit Back-Office-Systemen interagieren lassen, um geeignete Daten für die Verwendung im Kontext eines Anrufs abzurufen. Sie können auch Daten mithilfe von Power Fx oder anderen Mitteln generieren.

Erstellen einer Tabelle für die Verwendung als dynamische Inlineentität

Erstellen Sie eine Variable vom Typ "Tabelle ", die ihr Agent zur Laufzeit mit Inhalten füllen kann. Mit diesem System können die unterstützten Werte für die spezifischen Anforderungen angepasst werden, ohne dass Änderungen am Agent selbst erforderlich sind. Der Wertesatz, den Ihr Agent erkennen kann, kann sich am Anfang der Unterhaltung basierend auf dem Anrufer ändern. Die unterstützten Werte können sich sogar während der Unterhaltung ändern, um Fragen besser an den Kontext anzupassen.

Tabellen sind im Wesentlichen Listen mit Werten desselben Typs (z. B. ["Wert1", "Wert2"]). Verwenden Sie für dynamische Inlineentitäten eine Liste von Zeichenfolgen. Wenn Sie Synonyme unterstützen möchten, verwenden Sie eine Liste von Datensätzen mit dem folgenden Schema.

Beispiel:

[
  {
    "DisplayName": "value1",
    "Synonyms": ["synonym1", "synonym2", "..."]
  },
  {
    "DisplayName": "value2",
    "Synonyms": ["synonym1", "synonym2", "..."]
  },
  {
    "DisplayName": "value3",
    "Synonyms": ["synonym1", "synonym2", "..."]
  }
]

Verwenden einer dynamischen Inlineentität in einem Thema

1. Wechseln Sie zur Seite "Themen" für Ihren Agent, und wählen Sie das Thema aus, in dem Sie die dynamische Entität erfassen möchten.

2. Fügen Sie einen Frageknoten hinzu, oder verwenden Sie einen vorhandenen Knoten.

3. Wählen Sie unter "Identifizieren" die Option "Optionen" aus einer Listenvariable aus.

4. Geben Sie unter "Listenvariable" den Namen der Tabelle ein, die die entsprechenden Werte für Ihre dynamische Entität enthält.

5. Benennen Sie die Variable um, die die Antwort des Benutzers Ihres Agents speichert, falls gewünscht.

6. Optional wählen Sie für einen Sprachagenten DTMF-Tasten-Optionen zuweisen aus. Zur Laufzeit werden den einzelnen Optionen automatisch DTMF-Tasten zugewiesen.

Eine von mehreren Entitäten in einer Unterhaltung akzeptieren

In einigen Situationen kann ein Agent eine von mehreren gültigen Antworten in einem bestimmten Gespräch annehmen. Ihr Agent kann z. B. einen Kunden auffordern, entweder seine Kontonummer oder seine Telefonnummer anzugeben. Möglicherweise möchten Sie auch, dass Ihr Agent einem Kunden mitteilen kann, dass er nicht über die Informationen verfügt, und den Kunden entsprechend weiterleiten, anstatt sofort an einen Kundendienstmitarbeiter zu eskalieren.

1. Fügen Sie einen Frageknoten hinzu.

2. Wählen Sie unter "Identifizieren" eine von mehreren Entitäten aus.

3. Wählen Sie für jede Entität, die Sie an diesem Knoten akzeptieren möchten, "Neue Entität " und dann die gewünschte Entität aus. Ein Frageknoten kann bis zu fünf verschiedene Entitäten unterstützen.

4. Wählen Sie den Standardvariablennamen unter " Benutzerantwort speichern als " aus, um den Bereich "Variable Eigenschaften " zu öffnen und den Namen in einen aussagekräftigen Namen zu ändern, z. B. "Bezeichner".

   Die Variable, die den erkannten Entitätswert speichert, ist vom Typ record und enthält ein Element für jede an diesem Knoten unterstützte Entität – zum Beispiel Identifier.account, Identifier.phone oder Identifier.unknown.

5. Fügen Sie Bedingungen hinzu, um die Unterhaltung entsprechend den vom Kunden bereitgestellten Informationen weiterzuleiten. Es empfiehlt sich, Ihre Bedingungen mit dem Operator „ist nicht Leer“ (oder „Leer“) einzurichten.

Erkennungsverhalten für "Eine von mehreren Entitäten"

Diese Art der Erkennung identifiziert eine einzelne Entität aus einer Reihe möglicher Entitäten in einer Dialogrunde. Wenn ein Kunde eine Anweisung eingibt, die mindestens zwei der entitäten enthält, die für die Identifizierung auf dem entsprechenden Frageknoten konfiguriert sind, identifiziert der Agent nur die erste Entität in der Liste. Stellen Sie daher sicher, dass Sie die Fragen und die bedingte Logik, die auf solche Frageknoten folgt, entsprechend erstellen.

Angenommen, ein Frageknoten ist so konfiguriert, dass er eine der folgenden Werte erkennt: eine Bibliothekskartennummer, eine Telefonnummer oder "Ich weiß nicht", in dieser Reihenfolge. Wenn ein Kunde "Meine Telefonnummer ist 777 555-1212 und meine Kartennummer 123456789" lautet, ist der erkannte Entitätswert die Kartennummer, da sie die erste Entität in der Liste der möglichen Entitäten im entsprechenden Frageknoten ist.

Wenn der Agent keine der Entitäten identifizieren kann, die ein Frageknoten erkennen soll, wendet er das für diesen Knoten festgelegte Verhalten zum erneuten Nachfragen an.

Limitations

Die folgenden Einschränkungen gelten für Frage-Knoten , die du so konfigurierst, dass sie während einer Konversationsrunde eine von mehreren Entitäten sammeln:

• Sie können bis zu fünf Entitäten einbeziehen.

• Du kannst keine externen Entitäten verwenden.

• Du kannst nur eine Entität pro Typ einbeziehen. Zum Beispiel kann ein Frage-Knoten zwei Entitäten des Typs Datum nicht erkennen.