지식 문서 질문 및 답변 작성 팁
고객이나 에이전트가 질문을 할 때 정보가 필요합니다. 예를 들어:
- 어떤 종류의 모기지를 제공합니까?
- 연간 구독료는 얼마입니까?
- 토요일에도 영업하나요?
고객에게 적절한 정보를 제공하려면 지식 워크벤치가 고객이 실제로 무엇을 묻는지 확인해야 합니다.
자주 묻는 질문과 해당 답변을 지식 문서로 컴파일하여 지식 기반으로 만든 후 지식 워크벤치는 관련 답변과 함께 이러한 질문을 분석하는 방법을 학습하고 학습한 내용을 기억합니다. 이 훈련 동안.
정확하고 다양하며 의미 있는 질문과 답변을 만들면 지식 워크벤치가 고객과 상담원에게 올바른 답변을 제공할 가능성이 높아집니다.
올바른 표현을 사용하세요
지식 워크벤치는 귀하가 추가한 질문, 대체 질문 및 답변을 사용하여 고객이 질문할 가능성이 있는 것을 감지하는 자연어 이해 모델을 생성합니다. 질문, 대체 질문 및 답변 내에서 가장 중요한 단어, 개념 또는 구를 인식하는 기능을 통해 수신하는 쿼리와 상관 관계를 확인할 수 있습니다.
지식 워크벤치가 유사한 답변을 가진 다양한 질문 세트를 인식하는 데 필요한 정보를 제공할 만큼 충분히 넓은 범위의 어휘가 있는지 확인하십시오. 질문, 대체 질문 및 답변이 모호하지 않은지 확인합니다. 그것들은 서로 구별되어야 합니다.
이 작업을 수행하려면 최소한 5개의 완전한 질문 및 답변 기사를 제공하십시오. 이러한 기사에 고객이 사용할 가능성이 높은 키워드가 포함되어 있는지 확인하십시오. 또한 대체 질문을 사용하여 동일한 FAQ 답변에 대해 다양한 질문 방법을 제공하는 단어나 구문의 변형을 제공합니다.
기본
- 당신의 시간은 무엇입니까?
- 토요일은 언제 여나요?
- 오늘 몇시에 문을 닫나요?
- 수요일에 몇 시입니까?
- 화요일은 몇시에 열어요?
각 질문에는 서로 다른 중요한 단어 집합이 사용됩니다. "시간", "열림", "닫기", "토요일", "오늘". 이러한 질문을 AI에게 필요한 정보를 제공하지 않는 질문과 비교하십시오.
선호하지 않음
- 당신은 언제입니까?
- 몇 시간?
- 시험 문제
권장 단어 수 사용
최적의 검색 결과를 위해 Genesys는 질문 및 답변 제목을 500단어 이하로 제한할 것을 권장합니다.
빌딩 블록
위의 좋은 질문에 사용된 중요한 단어("개방", "시간" 등)를 구성 요소로 생각하십시오.
빌딩 블록은 궁극적으로 관련 질문을 구성합니다. 그러나 먼저 시스템은 입력을 디코딩하거나 구문 분석하고 빌딩 블록으로 사용할 개별 요소를 찾습니다. 그런 다음 빌딩 블록은 상당히 높은 수준의 자신감으로 고객이 필요로 하는 답변을 형성하는 데 도움이 됩니다.
교육 데이터에는 질문의 의도와 관련이 없는 단어도 포함되어 있습니다. 예를 들어 봇이 고객 및 상담원의 질문을 입력할 때 삭제되는 것처럼 시스템은 교육 중에 이러한 단어를 삭제합니다.
모범 사례
질문을 처리할 때 다음 모범 사례를 염두에 두십시오.
- 가장 일반적인 질문에 중점을 둡니다. 대부분의 고객 문의는 비교적 적은 수의 질문을 중심으로 이루어집니다. 예를 들어, 상위 3개의 회상률이 높고 고객 질문의 80%에 해당하는 100개의 질문 및 답변 기사가 있는 기술 자료는 고객 질문의 90%에 해당하는 1,000개의 질문 및 답변 쌍보다 더 유용합니다.
- 질문을 짧게 유지하십시오.
- 단일 답변 내에서 다른 질문 및 답변 기사를 상호 참조하지 마십시오.
