QnABot on AWS ist eine mehrsprachige Konversationsschnittstelle (Chatbot) für mehrere Kanäle, die auf die Fragen, Antworten und Feedback Ihrer Kunden antwortet. Es ermöglicht Ihnen, einen voll funktionsfähigen Chatbot über mehrere Kanäle hinweg bereitzustellen, darunter Chat, Sprache, SMS und Amazon Alexa. 

Vorteile

Das Kundenerlebnis verbessern

Bereitstellung von personalisierten Tutorials sowie Frage- und Antwort-Support mit intelligenter mehrteiliger Interaktion. Verwenden Sie die Befehlszeilenschnittstelle (CLI), um Fragen aus Ihrer QnABot-Einrichtung zu importieren und zu exportieren. Verwenden Sie die Funktionen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) von Amazon Kendra, um die Fragen der Menschen besser zu verstehen. Importieren Sie Fragen und Antworten sowie Sitzungsattribute aus einer Excel-Datei.

Verkürzung der Wartezeiten im Callcenter

Automatisierung von Kundensupport-Workflows

Implementierung der neuesten Machine-Learning-Technologie

Erstellen von ansprechenden, menschenähnlichen Interaktionen für Chatbots Verwenden Sie Absicht und Slot-Matching, um verschiedene Arten von Frage-und-Antwort-Workflows zu implementieren.

Übersicht zur AWS-Lösung

Das folgende Diagramm zeigt die Architektur, die Sie mithilfe des AWS-Implementierungs-Leitfadens der Lösung und der dazugehörigen AWS-CloudFormation-Vorlage automatisch bereitstellen können.

QnA Bot on AWS | Architekturdiagramm
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Lösungsarchitektur für QnA Bot on AWS

Die AWS-CloudFormation-Vorlage stellt die folgenden Workflows und Services zur Verfügung:

  1. Der Administrator stellt die Anleitung in seinem AWS-Konto bereit, öffnet die Content-Designer-Benutzeroberfläche und verwendet Amazon Cognito zur Authentifizierung.
  2. Nach der Authentifizierung liefern Amazon CloudFront und Amazon SImple Storage Service (Amazon S3) die Inhalte der Content-Designer-Benutzeroberfläche.
  3. Der Administrator konfiguriert Fragen und Antworten in Content Designer und die Benutzeroberfläche sendet Anfragen an Amazon API Gateway, um die Fragen und Antworten zu speichern.
  4. Die AWS-Lambda-Funktion von Content Designer speichert die Eingabe in Amazon OpenSearch Service in einem Fragenkatalogindex.
  5. Benutzer des Chatbots interagieren über die Benutzeroberfläche des Webclients oder Amazon Connect mit Amazon Lex.
  6. Amazon Lex leitet Anfragen an die AWS-Lambda-Funktion (Bot Fulfillment) weiter. (Benutzer können Anfragen auch über Amazon-Alexa-Geräte an diese Lambda-Funktion senden.)
  7. Die Bot-Fulfillment-Funktion nimmt die Benutzereingaben auf, übersetzt ggf. anderssprachige Anfragen mithilfe von Amazon Comprehend und Amazon Translate ins Englische, und sucht dann die Antwort in Amazon OpenSearch Service. Wenn der Amazon-Kendra-Index zum Zeitpunkt der Bereitstellung konfiguriert und bereitgestellt ist, sendet die Bot-Fulfillment-Funktion auch eine Anfrage an den Amazon-Kendra-Index.
  8. Bei Benutzerinteraktionen mit der Bot-Fulfillment-Funktionen werden Protokolle und Metrikdaten erzeugt, die an Amazon Kinesis Data Firehose und anschließend an Amazon S3 zur späteren Datenanalyse gesendet werden.

Sie können Amazon Connect und Amazon Kendra in die Architektur dieser Lösung einbinden.

QnABot auf AWS

Version 5.2.0
Veröffentlicht: Juli 2022
Autor: AWS

Geschätzte Bereitstellungszeit: 30–45 Minuten

Geschätzter Preis  Quellcode  CloudFormation-Vorlage 
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