A. 기술이 훈련된 언어로 사용자 입력의 98%를 이해할 수 있도록 완전한 의미 언어 모델을 구축합니다.

B. n개의 분류를 자동으로 생성합니다. 여기서 n은 각 스킬에 대해 정의된 매개변수입니다.

C. 사용자 입력이 일치하는 샘플 데이터를 자동으로 크라우드소싱

D. 정의된 의도에 대한 사용자 입력을 분류하는 기술을 허용합니다.

A. 합성 가방에서 PizzaCrust 엔터티 항목의 Prompt for Value 속성을 False로 설정합니다. 그런 다음 합성 백이 해결되면 PizzaCrust 엔터티에 값이 있는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 값을 다음으로 설정하십시오.
"정기적인".

B. PizzaCrustentity 항목에 대한 프롬프트를 설정하지 마십시오.

C. PizzaCrust 엔터티 항목에 대한 프롬프트를 설정하지 않고 Out of Order Extraction 속성을 True로 설정합니다.

D. PizzaCrust 엔터티 항목의 경우 Extract With 속성을 설정하여 단일 값을 가진 엔터티를 참조합니다.
"글루텐 프리".

A. "무엇을 도와드릴까요?"와 같은 개방형 질문을 사용자에게 합니다.

B. 빠른 응답 버튼(자연어 입력과 반대)을 최대한 사용합니다.

C. 봇이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것의 기능이 명확하고 검색 가능한지 확인하십시오.

D. 가능한 실수를 설명하기 위해 사용자에게 봇이 아직 학습 중임을 분명히 하십시오.

A. 에이전트의 채팅 후 구성(예: "준비", "래핑" 등)을 설정합니다.

B. 에이전트가 채팅을 종료할 때 에이전트가 사용자를 선택적으로 전송할 수 있는 상태를 정의합니다.

C. 상담원이 채팅 세션에 처음 연결할 때 표시할 메시지를 설정합니다.

D. 상담원이 채팅 요청을 거부할 경우 표시할 메시지를 설정합니다.

A. 봇에는 대상 고객과 일치하는 페르소나가 있어야 합니다.

B. 단어는 감정을 전달하므로 대화 응답에서 말과 어조를 신중하게 고려해야 합니다.

C. 사용자에게 봇과 통신하고 있다는 사실을 숨기고 상호 작용하는 사람이 사람이라는 인상을 주어야 합니다.

D. 봇의 이름을 지정하고 적절한 아바타를 사용하는 것을 고려해야 합니다.