Analisi dell'arricchimento degli argomenti

Copilot Studio include gli argomenti di sistema Ottimizzazione della conversazione e Fallback integrati. Questi argomenti si attivano quando il modello di comprensione del linguaggio naturale (NLU) non trova un argomento o un'azione pertinente per una determinata query utente. In termini di priorità, l'ottimizzazione della conversazione si attiva prima dell'argomento di fallback.

Se la maggior parte delle parole non riconosciute va a un rappresentante umano, puoi migliorare la deviazione affrontando i modelli d'uso che attivano costantemente il fallback.

Le domande degli utenti analizzate dall'argomento di fallback in genere rientrano in questi bucket:

• Query degli utenti che dovrebbero attivare argomenti esistenti, ma che l'NLU dell'agente non riconosce correttamente

• Domande degli utenti che possono essere convertite in nuovi argomenti suggeriti.

• Domande dell'utente non mappate che non sono pertinenti ad argomenti esistenti o nuovi.

• Altre categorie, tra cui:

  • Query degli utenti che attivavano un argomento Più argomenti corrispondenti (noto anche come "volevi dire") seguito da Ottimizzazione della conversazione o Fallback.
  • Query utente poco chiare che generano un effetto di ottimizzazione della conversazione o di fallback.
  • Query degli utenti derivanti da conversazioni incomplete che hanno portato a una ottimizzazione della conversazione o a un fallback.

Di queste categorie, le prime due sono immediatamente attuabili. Sulla base dei risultati di queste categorie, puoi arricchire gli argomenti aggiungendo più frasi trigger per argomenti esistenti o creando nuovi argomenti.

Passaggio successivo

Scopri come individuare e risolvere frasi trigger sovrapposte o semanticamente simili, affinché il tuo agente possa ridurre la confusione, evitare domande di chiarimento non necessarie e migliorare l'accuratezza degli argomenti e i tassi di deflessione.