コールセンター・エージェント・アシスタント - Amazon Lex

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コールセンター・エージェント・アシスタント

このチュートリアルでは、 Amazon Lex と Amazon Kendra カスタマ サポート エージェントを支援するエージェント アシスト ボットを構築し、Web アプリケーションとして公開します。 Amazon Kendra は、機械学習を使用してドキュメントを検索して回答を検索するエンタープライズ検索サービスです。詳細情報については、 Amazon Kendra、参照 [ Amazon Kendra 開発者ガイド.

Amazon Lex ボットは、顧客の最初の連絡窓口としてコールセンターで広く使用されています。ボットは多くの場合、顧客の質問に答える能力があります。ボットが質問に回答できない場合、会話はカスタマー サポートの従業員に伝達されます。

このチュートリアルでは、 Amazon Lex エージェントが顧客の問い合わせにリアルタイムで回答するために使用するボット。ボットが提供する回答を読むことで、エージェントは回答を手動で検索できなくなります。

このチュートリアルで作成したボットとWebアプリケーションは、エージェントが適切なリソースを迅速に提供することで、効率的かつ正確に顧客に対応するのに役立ちます。次の図に、Web アプリケーションのしくみを示します。

図が示すように、 Amazon Kendra ドキュメントのインデックスは、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)バケット。S3バケットをまだ持っていない場合は、 Amazon Kendra インデックス。また、 Amazon S3では、 Amazon Cognito 参照してください。 Amazon Cognito は、ボットを Web アプリケーションとして導入するための権限を管理します。

このチュートリアルでは、 Amazon Kendra 顧客の質問に対する回答を提供し、ボットを作成し、顧客との会話に基づいて回答を提案できる意図を追加するインデックス、セットアップ Amazon Cognito アクセス パーミッションを管理し、ボットを Web アプリケーションとして展開します。

予測時間: 75 分

見積コスト: 1時間あたり2.50ドル Amazon Kendra インデックスおよび1000に対して0.75ドル Amazon Lex 要求。あなたの Amazon Kendra インデックスは、この演習の終了後にも実行され続けます。不要なコストを避けるため、必ず削除してください。

注意: このチュートリアルで使用するすべてのサービスに同じAWS Regionを選択してください。