대화 통찰력

대화 인사이트를 사용하면 고객에게 제공하는 에이전트 경험에서 대화를 분석할 수 있습니다. 이러한 에이전트 경험은 대형 언어 모델(LLM) 또는 사람의 대화를 기반으로 할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 또는 콜 센터 대본과 상호 작용하는 챗봇입니다.

대화 통찰력 은 규모에 맞게 대화를 분석하고 전체 고객 여정 내에서 이러한 대화에 대한 컨텍스트를 제공합니다. 대화 인사이트를 통해 에이전트가 실제 사용자 결과에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.

대화 인사이트는 사용자가 겪을 수 있는 문제를 해결합니다. 예를 들어

Conversation Insights 를 통해 다음을 이해할 수 있습니다.

에이전트가 지침과 비교하여 어떤 성과를 거두고 있는지, 에이전트가 브랜드 지침을 얼마나 긴밀하게 준수하고 있는지, 그리고 그 결과로 에이전트 실행 비용을 정당화하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

개념

대화 인사이트의 높은 수준에서 대화는 상관 관계가 있는 회전의 시퀀스입니다. 각 차례는 독립적으로 프롬프트, 응답 및 피드백 이벤트를 전달할 수 있습니다. 신호는 대화에서 파생된 구조화된 관찰이며, 혼합된 데이터 집합은 보고를 위해 소스 이벤트와 신호를 함께 가져옵니다.

대화 통찰력 은 두 가지 수준에서 에이전트 상호 작용을 분석합니다.

에이전트 애플리케이션 또는 서비스가 대화 관련 경험 이벤트를 Experience Platform으로 내보냅니다. 프롬프트, 응답 및 피드백 이벤트 데이터가 독립적으로 도착할 수 있습니다. 플랫폼 서비스는 이러한 이벤트를 상호 연관시켜 순환 수준 레코드로 혼합하고, 선택적으로 추출된 신호로 데이터를 보강하고, 결과 데이터를 Customer Journey Analytics 보고에 사용할 수 있도록 합니다.

대화

대화는 사용자와 에이전트 간의 완전한 상호 작용입니다. 하나 이상의 회전을 포함할 수 있습니다.

대화는 컨테이너 또는 그룹화 수준입니다. 이 컨테이너는 다음과 같은 질문에 유용합니다.

구현 세부 정보는 대화 인사이트 구현 설명서의 대화 개체를 참조하십시오.

회전

차례는 대화 내의 상호 작용 주기 중 하나입니다.

전형적인 차례는 다음으로 구성됩니다.

차례는 보고 목적으로 기본 분석 객체입니다. 대화 블렌더 서비스는 이용 가능한 프롬프트, 응답, 피드백 및 신호 정보를 턴레벨 레코드로 결합합니다.

구현 세부 정보는 대화 인사이트 구현 설명서의 회전 개체를 참조하십시오.

프롬프트

프롬프트는 에이전트에 제출된 입력입니다. 대부분의 고객 시나리오에서 이 입력은 사용자의 질문, 요청, 지침 또는 메시지입니다.

프롬프트에 여러 원시 세그먼트가 포함될 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 텍스트를 입력하고 URL을 포함합니다.

프롬프트는 대화 통찰력이 다음과 같은 분석 정보를 가져올 수 있는 기본 입력입니다.

구현 세부 정보는 대화 인사이트 구현 설명서의 prompt 개체를 참조하십시오.

응답

응답은 에이전트나 다른 응답 당사자가 반환하는 컨텐츠입니다.

응답에는 종종 다른 유형의 콘텐츠가 포함됩니다. 예:

이러한 구분은 분석이 지원 링크, 인용, 광고 또는 기타 응답 구성 요소와 주요 답변을 분리해야 하므로 유용합니다.

구현 세부 정보는 대화 인사이트 구현 설명서에서 응답 개체를 참조하십시오.

피드백

피드백은 상호 작용에 대한 사용자의 명시적인 평가 또는 반응이다.

피드백에는 다음이 포함될 수 있습니다.

피드백이 반드시 프롬프트 또는 응답과 동시에 이용 가능하지는 않습니다. 사용자가 답변을 평가한 후 나중에 에이전트 애플리케이션 또는 서비스에서 피드백을 보낼 수 있습니다.

구현 세부 정보는 대화 인사이트 구현 설명서에서 피드백 개체를 참조하십시오.

신호

신호는 대화 내용에 대한 구조화된 분석적 관찰입니다. 신호 추출 서비스는 신호를 추출합니다.

구현 세부 정보는 대화 인사이트 구현 설명서에서 신호 개체를 참조하십시오.

에이전트

에이전트 애플리케이션 또는 서비스를 식별하려면 각 대화 통찰력 이벤트(프롬프트, 응답, 피드백, 신호)에 대해 에이전트 정보가 필요합니다.

스킬 호출

에이전트 경험 애플리케이션이 처리 중에 호출된 기능을 나타내는 기술 호출을 지원하는 경우 이러한 기술 호출을 에이전트 정보 필드 그룹의 일부로 추가할 수 있습니다.

구현 세부 정보는 대화 인사이트 구현 설명서의 에이전트 정보 필드 그룹을 참조하십시오.

작동 방식

Conversation Insights는 다음 세 가지 핵심 기능을 기반으로 구축됩니다.

데이터 수집, 신호 추출 및 대화 혼합의 전반적인 과정은 아래에 설명되어 있습니다.

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