Análise de enriquecimento de tópico

O Copilot Studio possui tópicos do sistema internos de Impulsionamento de conversa e Fallback. Esses tópicos são acionados quando o modelo de Reconhecimento de Linguagem Natural (NLU) não consegue encontrar um tópico ou ação correspondente para uma determinada consulta de usuário. Em termos de prioridade, o Impulsionamento de conversa é disparado antes da tópico de Fallback.

Se a maioria das expressões não reconhecidas for para um representante humano, você pode melhorar a deflexão abordando padrões de uso que consistentemente acionam o Fallback.

Dica

O enriquecimento de tópicos é um exercício de análise de dados offline, focado em reaproveitar consultas de usuário que dispararam o tópico Fallback para disparar tópicos relevantes no Copilot Studio.

As consultas de usuário analisadas do tópico de Fallback geralmente se enquadram nestes buckets:

  • As consultas de usuários que devem acionar os tópicos existentes, mas que o NLU do agente não as detectou.

  • Consultas de usuários que podem ser convertidas em tópicos recém-sugeridos.

  • Consultas de usuários não mapeadas que são irrelevantes para tópicos novos ou existentes.

  • Outras categorias, incluindo:

    • As consultas de usuários que desencadearam um tópico Múltiplos Tópicos Correspondentes (também conhecido como "você quis dizer") seguido de Impulsionamento de conversa ou Fallback.
    • Consultas de usuários pouco claras que atingem o Impulsionamento de conversa ou Fallback.
    • Consultas de usuários provenientes de conversas incompletas que resultaram em Impulsionamento de conversa ou Fallback.

Dessas categorias, as duas primeiras podem ser acionadas imediatamente. Com base nas descobertas dessas categorias, você pode enriquecer os tópicos adicionando mais frases de gatilho a tópicos existentes ou criando novos tópicos.

Diagrama que ilustra um fluxo de processo para melhorar a análise de fallback.

Próxima etapa

Aprenda a identificar e resolver frases de gatilho sobrepostas ou semanticamente semelhantes, assim seu agente poderá reduzir a confusão, evitar perguntas desnecessárias de esclarecimento e melhorar a precisão dos tópicos e as taxas de deflexão.