Les assistants numériques sont des appareils virtuels qui aident les utilisateurs à accomplir des tâches au moyen de conversations en langage naturel, leur évitant ainsi des recherches complexes dans de multiples applications et sites Web. Chaque assistant numérique contient une collection de compétences spécialisées. Lorsqu'un utilisateur fait appel à un assistant numérique, celui-ci évalue l'entrée de l'utilisateur et dirige la conversation vers les compétences appropriées.

Vous pouvez alimenter votre assistant numérique avec des compétences provenant du magasin de compétences et des compétences personnalisées que vous avez conçues vous-même.

Vous pouvez mettre des assistants numériques à disposition des utilisateurs dans divers canaux, tels que Microsoft Teams, Slack et dans vos propres applications Web et mobiles.

Un assistant numérique permet à un utilisateur d'interagir avec plusieurs compétences au moyen d'une interface utilisateur unifiée. Pour cela, l'assistant numérique effectue les opérations suivantes.

• Il accueille l'utilisateur lors de son accès.

• À la demande de l'utilisateur, il liste les opérations possibles et fournit des points d'entrée pour les compétences indiquées.

• Il transmet les demandes explicites de l'utilisateur à la compétence appropriée.

• Il gère les interruptions de flux.

  Par exemple, si un utilisateur entre une demande qui reflète une autre intention ou qui requiert une compétence différente, l'assistant numérique l'invite à confirmer la transition vers le flux souhaité. Une fois le nouveau flux terminé, il propose à l'utilisateur de retourner au flux précédent.

• Il gère la désambiguïsation.

  Par exemple, si un utilisateur tape "annuler", l'assistant lui demande s'il souhaite annuler sa demande précédente, quitter le flux existant ou fermer complètement le robot.

• Il gère les demandes de fermeture du robot.

Afin d'optimiser le comportement d'un assistant numérique (pour qu'il soit en mesure de répondre à une entrée utilisateur ambiguë), il faut généralement ajuster sa configuration et la manière dont les compétences sont intégrées dans l'assistant numérique. Pour approfondir, voir Assistants numériques.

Avant de vous plonger dans le développement d'assistants numériques et de compétences, familiarisez-vous avec les concepts suivants :

• Intentions—Catégories d'actions ou de tâches que les utilisateurs attendent de la compétence.

• Entités—Variables identifiant les informations clés d'une entrée utilisateur qui permettent à la compétence d'exécuter une tâche.

  Les intentions et les entités sont des concepts courants du traitement du langage naturel (TLN). Le traitement du langage naturel est la science qui consiste à extraire une intention et des informations pertinentes d'un texte.

• Composants—Éléments fournissant diverses fonctions à une compétence afin qu'elle puisse répondre aux utilisateurs. Il peut s'agir de fonctions génériques telles que la génération d'un texte, ou du retour de données provenant d'un système dorsal et de l'exécution d'une logique personnalisée.

• Flux de dialogue—Définition de l'interaction entre la compétence et l'utilisateur. Le flux de dialogue décrit la réponse et le comportement de la compétence en fonction de l'entrée de l'utilisateur.

• Canaux—Les assistants numériques et les compétences ne sont pas des applications que vous téléchargez à partir d'un marché d'applications tel que iTunes. Les utilisateurs y accèdent depuis des plates-formes de messagerie ou d'applications de messagerie client. Ces accès s'effectuent par l'intermédiaire des canaux, qui sont des configurations propres à la plate-forme. Il est possible de configurer plusieurs canaux pour un assistant numérique ou une compétence afin de pouvoir l'exécuter sur différents services simultanément.

Voici un récapitulatif des principales fonctionnalités et fonctionnalités de la plate-forme Oracle Digital Assistant.

• Intentions standard et intentions de réponse. Vous concevez des intentions pour vos compétences afin de classer les demandes d'utilisateur typiques en fonction des tâches et des actions effectuées par votre compétence. Avec des intentions standard, vous mappez le message de l'utilisateur à un flux de conversation. Avec des intentions de réponse, vous affichez une réponse prête à l'emploi au message.
• Testeur d'énoncé, qui vous permet de tester de manière itérative la résolution d'intention de votre compétence. Vous pouvez effectuer des tests ad hoc et créer et enregistrer des tests par lots.
• Entités intégrées, notamment ADDRESS, DATE_TIME, DURATION, COURRIEL, LOCATION, NUMBER, PERSON, PHONE NUMBER, URL et YES_NO, que vous pouvez utiliser pour détecter des données spécifiques à partir de l'entrée utilisateur.
• Types d'entité personnalisés, y compris la liste de valeurs, le dérivé, l'expression rationnelle, le dynamique, l'apprentissage automatique et l'entité composite.

  Avec les entités composites, vous pouvez créer un groupe d'entités pouvant être traitées dans leur ensemble au sein d'une conversation. Cela vous permet de résoudre les valeurs des objets fonctionnels comportant plusieurs attributs (par exemple, une pizza où vous devez déterminer des éléments tels que le type, la taille et les garnitures supplémentaires) dans un même état d'un flux de dialogue. Pour les cas complexes, vous pouvez utiliser des programmes de traitement d'événements d'entité pour gérer par programmation la validation, l'invite et la désambiguïté des éléments d'entité composite.

• Concepteur de flux visuel, qui vous permet de définir visuellement et de manière déclarative le modèle d'interaction entre une compétence et ses utilisateurs. Vous pouvez également créer des conversations modulairement avec des flux distincts et réutilisables.
• Prise en charge de l'intégration dorsale, notamment :
  • Composant de service REST que vous pouvez utiliser pour envoyer une demande au point d'extrémité d'un service REST.
  • Composants personnalisés, que vous pouvez utiliser pour effectuer un traitement complexe et appeler des points d'extrémité REST.
  • Services d'authentification pour permettre l'interaction entre Digital Assistant et les fournisseurs d'identités.
• Compétences de dialogue SQL, qui traduisent les énoncés en langage naturel d'un utilisateur en interrogations SQL, envoient les interrogations à une source de données dorsale et affichent la réponse.
• Prise en charge de canal pour les clients de messagerie, les applications mobiles et les pages Web, au moyen de laquelle les utilisateurs peuvent accéder à vos assistants numériques. Il existe une prise en charge intégrée pour les plates-formes telles que Microsoft Teams, Slack et Twilio. Et il existe des SDK pour l'intégration des plates-formes iOS et Android et des applications Web. En outre, vous créez un canal Webhook à intégrer à une plate-forme qui n'est pas prise en charge par défaut.
• Voix. Les trousses SDK pour les canaux Android, iOS et Web ont des fonctions de reconnaissance de la parole qui permettent aux utilisateurs de parler directement aux compétences et aux assistants numériques, et d'obtenir les réponses appropriées
• Prise en charge linguistique native pour les compétences et les assistants numériques. Lorsque vous développez une compétence avec prise en charge linguistique native, la compréhension de plusieurs langues est intégrée au modèle. L'arabe, le néerlandais, l'anglais, le français, l'allemand, l'italien, le portugais et l'espagnol sont pris en charge de manière native.
• Soutien du service de traduction. Si les langues que vous souhaitez inclure dans votre assistant numérique ne font pas partie de la prise en charge linguistique native, vous pouvez utiliser un service de traduction pour traduire les entrées utilisateur. Le service de langue pour OCI, l'API de traduction Google et le traducteur Microsoft sont pris en charge.
• Magasin de compétences, qui fournit des compétences et des assistants numériques que vous pouvez extraire dans votre instance et cloner Digital Assistant, étendre ou les utiliser tels quels. Lorsque vous prolongez une compétence ou un assistant numérique que vous avez extrait, vous pouvez la personnaliser, puis, lorsqu'une nouvelle version est disponible dans le magasin de compétences, la rebaser sur la nouvelle version tout en conservant vos personnalisations.
• Données clés, qui fournit des analyses orientées développeur pour identifier les problèmes liés à vos compétences et à vos assistants numériques. Vous pouvez suivre les mesures au niveau de la session de clavardage (ou de la session d'utilisateur) et de la conversation. Vous pouvez également définir des mesures personnalisées et utiliser le composant Rétroaction de l'utilisateur dans vos flux de dialogue pour collecter des données supplémentaires.
• Événements externes et Conversations lancées par une application, qui vous permettent de déclencher une conversation avec l'assistant numérique d'un utilisateur à partir d'une application externe.
• Fabrication de données, qui vous aide à rechercher les données d'entraînement pour vos compétences.
• Intégration du service à la clientèle, qui vous permet d'intégrer vos assistants numériques aux applications de service à la clientèle de l'une des façons suivantes :
  • En utilisant la fonction d'assistant numérique utilisé comme agent pour l'intégration à Oracle B2C Service ou à Oracle Fusion Service et en faisant d'un assistant numérique un agent automatisé qui, tout comme les agents humains, prend part à des clavardages en direct.
  • Si vous disposez d'un clavardage Oracle B2C Service, utilisez la fonction Transfert à un agent en direct pour transmettre la conversation à un humain chaque fois que la compétence détecte que le client est bloqué ou frustré.
  • En intégrant des entrevues Oracle Intelligent Advisor à vos compétences.
  • En utilisant la fonction de recherche de connaissances pour rechercher et afficher des articles à partir d'Oracle B2C Service Knowledge Foundation ou d'Oracle Fusion Service Knowledge Management.

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