まとめ
このコード パターンでは、ユーザーが WhatsApp アプリケーションを使用して音声クエリを送信し、IBM Watson Assistant から応答を取得できるフレームワークを構築します。 ユーザーからのクエリは、カスタム アプリケーションを通じて Watson Speech to Text Service に送信されます。 Watson Speech to Text Service からの出力は、Watson Assistant に供給されます。 Watson Assistant はユーザーに適切な回答を返します。
説明
会話型 AI ボイスボットは、企業が反復的で時間のかかるクエリを自動化するのに役立ちます。 これにより、顧客の関与を確保しながら、チームはより複雑で優先度の高い戦略的タスクに取り組むためのより多くの時間を得ることができます。 ボイスボットは音声入力を取り込み、顧客の問い合わせを取り込み、分析、解釈し、応答することができます。その目的は、顧客の質問にリアルタイムで回答できるか、質問を明確にするために顧客とのテキスト交換を継続できるようにすることです。
ボイスボットは、次のような、入力が便利ではない多くのシナリオで役立ちます。
- 入力するよりも話すほうが便利だと考える高齢の顧客。 顧客の中には、書き言葉よりも話し言葉のスキルの方が優れている人もいます。 彼らはボイスボットを使う方が簡単だと感じています。
- システムを更新する必要があるため、配達担当者は移動中です。
このコード パターンでは、顧客が WhatsApp アプリケーションを通じてブラジル系ポルトガル語を話し、カスタマー ケア センターとやり取りするというシナリオを使用します。 顧客が WhatsApp で音声を使用してクエリを送信し、Watson Assistant から応答を取得できるフレームワークが構築されています。 ユーザーの照会は、カスタム・アプリケーションを通じて Watson Speech to Text Service に送信されます。 Watson Speech to Text Service からの出力は、Watson Assistant に供給されます。 Watson Assistant は、ブラジル系ポルトガル語の組み込みサポートを利用してクエリを理解し、適切な応答をユーザーに返します。 このコード パターンは、複数の言語をサポートするように構成できます。 Watson Assistant はこれらをサポートします 言語.
このコードパターンを完了すると、次の方法がわかります。
- Watson Speech to Text サービスを使用する
- Watson Assistant サービスを使用する
- WhatsApp と Watson サービスを統合する
- WhatsApp で音声で送信されたクエリを処理する
流れ図
- ユーザーは WhatsApp アプリケーションで音声またはテキスト メッセージを送信します。
- メッセージはTwilioProgrammableMessagingサービスにリダイレクトされます。
- Twilio は、IBM Cloud または Red Hat OpenShift にデプロイされているボイスボット アプリケーションにメッセージをリダイレクトします。
- ユーザーが音声メッセージを送信した場合、ボイスボット アプリケーションは Watson Speech to Text Service を使用してメッセージをテキストに変換します。
- テキスト メッセージが Watson Assistant に送信されます。
- Watson Assistant チャットボットはその意図を検出し、応答を返します。
- Twilio Programmable Messaging サービスは、応答メッセージを WhatsApp にリダイレクトします。
- ユーザーは WhatsApp で応答メッセージを表示できます。
説明書
詳細な手順については、 README ファイル。 これらの手順では、次の方法について説明します。
- リポジトリのクローンを作成します。
- ワトソンサービスを作成します。
- Twilio サービスを作成します。
- ボイスボット アプリケーションを構築してデプロイします。
- WhatsApp でボイスボット アプリケーションを試してください。
