異なるトピックに対して意味的に類似したトリガー フレーズを使用すると、エージェントとユーザーを混乱させる可能性があります。 エージェントはどのトピックを切り出せばよいかわからないため、ユーザーに追加の質問をします。
トピックに関する混乱を最小限に抑え、トピック トリガーの精度を向上させ、Copilot Studio エージェントのディフレクション率を高めます。
ヒント
複数のトピックが一致しました (別名: 「もしかして…」) というトピックがどのくらいの頻度で表示されるかによって、混乱の度合いを測ることができます。
このような混乱は、顧客サービス担当者へのエスカレーションにつながり、エージェントの偏向率を急上昇させる要因となります。
トピックの混乱の分析演習 は、トピック間の重複を検出することで、トピック トリガーの精度を高めます。 トピックの重複を解消することで、エージェントを発生させる前にボットが明確な質問をする必要性を削減できます。
意味的に類似したトリガー フレーズを特定することで、類似したトピックがあるかどうかを判断し、それらを統合してエージェントの作成プロセスを簡素化できるかどうかも見極めることができます。 また、トピックを編集してより明確に定義することで、トリガー精度を高め、偏向率を向上させることもできます。
次のステップ
不必要なエスカレーションを削減する戦略を学び、エージェントがユーザーに最適なセルフサービス案を案内し、全体的な偏向率を向上させましょう。