Copilot Studioには 会話ブースティング と フォールバック システムのトピックが内蔵されています。 これらのトピックは、自然言語理解(NLU)モデルが特定のユーザークエリに対して一致するトピックやアクションを見つけられなかったときにトリガーされます。 優先度に関しては、 会話ブースティング は Fallback トピックの前にトリガーされます。
認識されていない発言の多くが人間の担当者に渡る場合、一貫して フォールバックを引き起こす使用パターンに対処することで回避を改善できます。
チップ
トピックエンリッチメントはオフラインデータ分析の演習であり、 Fallback トピックをトリガーしたユーザークエリをCopilot Studio内の関連トピックに再利用することに焦点を当てています。
Fallbackトピックから分析されたユーザークエリは、通常以下のカテゴリに分類されます。
既存のトピックをトリガーすることが期待されるユーザークエリですが、エージェントのNLUが見逃した場合。
新しく提案されたトピックに変換できるユーザー クエリ。
既存または新しいトピックに関連していない、マップされていないユーザー クエリ。
その他のカテゴリーには以下が含まれます:
- ユーザークエリが「 複数のトピックマッチド 」(別名「意味しましたか?」)トピックを引き起こし、その後に 会話形式のブースティング や フォールバックが続きます。
- 会話 形式のブースティング や フォールバックに該当する不明瞭なユーザークエリ。
- 不完全な会話からのユーザークエリが会話 形式ブースト や フォールバックにつながりました。
これらのカテゴリーのうち、最初の二つは即座に行動可能となります。 これらのカテゴリの結果に基づいて、既存のトピックにトリガー フレーズを追加したり、新しいトピックを作成したりして、トピックを充実させることができます。
