使用轉錄信心分數來改善 Amazon Lex 中的槽位填充

在使用 Amazon Lex 建立語音聊天機器人時，最大的挑戰之一是準確捕捉用戶的語音輸入，以便填寫槽位值。例如，當用戶需要提供帳號或確認碼時，語音識別的準確性變得非常重要。這時，轉錄信心分數就能幫助確保槽位填寫的可靠性。

什麼是轉錄信心分數？

轉錄信心分數表示 Amazon Lex 在將語音轉換為文本時的信心程度，這些分數從低到高不等，與意圖/實體識別分數是分開的。對於每個口述的槽位值，Lex 會提供一個信心分數，你可以用來：

驗證口述的槽位值是否被正確理解
決定是否需要請求確認或重新提示
根據識別信心分數來分支對話流程

以下是一些利用信心分數來改善槽位處理的方法：

漸進式確認

高信心（>0.9）：接受槽位值並繼續
中等信心（0.6-0.9）：請用戶確認（「你說的是 12345 嗎？」）
低信心（<0.6）：重新提示槽位值 自適應重新提示 根據信心水平自定義重新提示消息
為低信心輸入提供更具體的指導
在需要時提供替代輸入方法

分支邏輯

如果多次嘗試信心低，則轉接至人工客服
對於持續高信心的輸入跳過確認
根據信心閾值調整驗證規則

這篇文章包含了一個 AWS CloudFormation 模板，以展示這些模式，你可以在你的 AWS 帳戶中部署。

策略性地使用信心分數有助於創造更強大的槽位填寫體驗，這些體驗能：

減少捕捉關鍵信息的錯誤
提高自助服務的處理率
更好地處理挑戰性的音頻條件
實現更智能的對話流程

通過實施這些模式，你可以顯著提高 Lex 語音機器人在槽位填寫的準確性和可靠性，同時保持自然的對話流程。

解決方案概述

以下圖示展示了解決方案的整體架構。

我們使用一個與 Amazon Connect 聯繫流程整合的 Amazon Lex 機器人來提供對話體驗。

Amazon Lex 問來電者：「用幾句話告訴我，今天我能幫你什麼？」Amazon Lex 會檢查槽位值的轉錄信心分數，以影響確認流程。

互動模型

以下是根據來電者所說的內容和 Amazon Lex 返回的轉錄信心分數，不同客戶可能會有的體驗：

虛擬代理：感謝你致電 Acme 旅行。虛擬代理：…用幾句話告訴我，你今天來電的原因是什麼？客戶：我想查詢我的預訂。虛擬代理：很好，請說出你的 5 位數的預訂參考號，你可以在我們發送的信息包的頂部找到它。客戶：1 9 A K B（識別的轉錄信心低：0.4）虛擬代理：好的，讓我們再試一次。你的預訂參考號是什麼？客戶：1 9 A A B（更清晰地發音：識別的信心為 0.8）虛擬代理：你的預訂 1 9 A A B 正在處理中。

虛擬代理：感謝你致電 Acme 旅行。虛擬代理：…用幾句話告訴我，你今天來電的原因是什麼？客戶：我想查詢我的預訂 1 9 A Z Y。虛擬代理：你的預訂 1 9 A Z Y 正在處理中。

虛擬代理：感謝你致電 Acme 旅行。虛擬代理：…用幾句話告訴我，你今天來電的原因是什麼？客戶：我想查詢我的預訂。虛擬代理：很好，請說出你的 5 位數的預訂參考號，你可以在我們發送的信息包的頂部找到它。客戶：1 9 A Z Y（識別的轉錄信心為 0.6）虛擬代理：你說的是 1 9 A Z Y 嗎？請說「是」或「否」。客戶：是的虛擬代理：你的預訂 1 9 A Z Y 正在處理中。

在這些對話示例中，IVR 請求客戶提供預訂參考號。收到後，轉錄信心分數會通過在 Amazon Lex 中啟用條件分支來進行評估，根據語音信心分數檢查值是否符合特定閾值。如果轉錄信心分數超過高閾值（例如，大於 0.7），則對話將進入下一個狀態。如果分數落在中等信心範圍內（例如，在 0.4–0.7 之間），則會請用戶確認解釋的輸入。最後，如果分數低於最低閾值（例如，低於 0.4），則會提示用戶重試並再次提供信息。這種方法根據捕捉到的輸入質量優化對話流程，防止錯誤或重複的槽位填寫，從而改善用戶體驗並提高自助服務的處理率。

前提條件

你需要擁有一個 AWS 帳戶，以及一個具有創建和管理此應用程序所需資源和組件的權限的 AWS 身份和訪問管理 (IAM) 角色和用戶。如果你沒有 AWS 帳戶，請參見如何創建和啟用新的 Amazon Web Services 帳戶？

此外，你需要一個 Amazon Connect 實例——你在後面的步驟中將使用該實例的 Amazon 資源名稱 (ARN)。

部署 Amazon Lex 機器人和 Amazon Connect 流程

要創建示例機器人並配置運行時短語提示，請執行以下步驟。對於這個示例，我們創建一個名為 disambiguation-bot 的 Amazon Lex 機器人，一個意圖 (CheckBooking)，和一個槽位類型 (BookingRef)。

登入你的 AWS 帳戶，然後選擇啟動堆疊以部署 CloudFormation 模板：

在堆疊名稱中，輸入一個名稱，例如 contact-center-transcription-confidence-scores。
選擇下一步。
提供以下參數：

對於 BotName，輸入 disambiguation-bot。
對於 ConnectInstanceARN，輸入你的 Amazon Connect 實例的 ARN。
對於 ContactFlowName，輸入你的 Amazon Connect 聯繫流程的名稱（例如，lex-check-booking-sample-flow）。
對於 LogGroupName，輸入 Amazon CloudWatch 日誌組的名稱，用於存儲對話日誌。

選擇下一步。

將所有其餘設置保留為默認值，然後選擇下一步。
選擇我確認 AWS CloudFormation 可能會創建 IAM 資源。
選擇提交。

等待 CloudFormation 堆疊成功部署。
在 Amazon Connect 控制台上，將聯繫流程分配給 Amazon Connect 的認領號碼。

配置轉錄信心分數邏輯

在創建意圖 (CheckBooking) 後，你可以使用可視化對話構建器來配置轉錄信心分數邏輯。

以下圖示展示了我們如何為意圖添加邏輯。紅色高亮的部分是我們使用轉錄信心分數來動態改變客戶體驗並提高準確性的分支條件。

如果你選擇該節點，則會顯示以下配置選項，這是你可以配置分支條件的地方。

測試解決方案

要測試解決方案，我們檢查一個可能不容易理解的對話。

將 Amazon Lex 機器人分配給 Amazon Connect 工作流程。
撥打電話。

Amazon Connect 會問：「感謝你致電 Acme 旅行，請用幾句話告訴我，你今天來電的原因是什麼？」

回答「我想查詢我的預訂。」
當被要求提供預訂參考號時，說出任意兩個數字後跟三個字母（例如，「1 9 A Z Y」）。

這個測試會檢查信心分數，並會說「你的預訂 1 9 A Z Y 正在處理中」或會要求你確認「1 9 A Z Y」。

限制

音頻轉錄信心分數僅在英語 (GB) (en_GB) 和英語 (US) (en_US) 語言中可用。信心分數僅支持 8 kHz 音頻輸入。轉錄信心分數不會為 Amazon Lex V2 控制台的測試窗口中的音頻輸入提供，因為它使用的是 16 kHz 音頻輸入。

清理

要移除由 CloudFormation 模板創建的基礎設施，請打開 AWS CloudFormation 控制台並刪除該堆疊。這將移除作為此部署過程一部分安裝的服務和配置。

結論

優化用戶體驗是任何 Amazon Lex 對話設計師的首要任務，準確捕捉信息同樣重要。這個新功能使設計師能夠在確認流程中有更多選擇，促進客戶與機器人之間更自然的對話。雖然確認每個輸入可能會減慢用戶體驗並引起挫折，但在轉錄信心低時不進行確認可能會影響準確性。這些改進使你能夠創造出更自然和高效的體驗。

有關如何在 Amazon Lex 上使用意圖信心分數構建有效對話的更多信息，請參見如何使用信心分數和提高準確性來構建更有效的對話。

關於作者

Alex Buckhurst 是 Amazon Web Services 的高級 Amazon Connect 顧問，專注於創新和構建以客戶為中心的設計。在空閒時間，Alex 喜歡打壁球、完善他的燒烤技巧，並珍惜與家人共度的時光。

Kai Loreck 是高級專業服務 Amazon Connect 顧問。他致力於設計和實施可擴展的客戶體驗解決方案。在空閒時間，他喜歡運動、滑雪或在山中健行。

Neel Kapadia 是 AWS 的高級軟體工程師，專注於設計和構建可擴展的 AI/ML 服務，使用大型語言模型和自然語言處理。他在 Amazon 工作超過 5 年，曾參與 Amazon Lex 和 Amazon Bedrock 的開發。在空閒時間，他喜歡烹飪、閱讀和旅行。

Anand Jumnani 是位於英國的 Amazon Web Services DevOps 顧問。在工作之餘，他熱愛俱樂部板球，並喜歡與家人和朋友共度美好時光。