Présentation du type de question ActionBot

Last Updated février 10, 2025

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Aperçu général

Une conversation WalkMe ActionBot peut être composée de messages, de questions, de conditions et d'actions.

Lorsque vous utilisez une question dans une conversation, votre Bot attendra de recevoir une réponse de l'utilisateur final avant de passer à l'étape suivante de la conversation. Ceci est généralement réalisé en utilisant le traitement du langage naturel (« NLP »).

Comment ça marche

Il existe huit types de questions que vous pouvez utiliser dans le cadre de la conversation de votre bot. Ce sont les suivantes :

Question de type texte

• Aucun NLP n'est utilisé ;
• Votre Bot considérera que l'ensemble de l'entrée de l'utilisateur est la réponse exacte et entrera ces données dans un journal ;
• Voici un exemple de question de type texte :
  • La question : « Quel est votre nom ? » est la question de type texte dans cette conversation ;
  • La réponse extraite dans ce cas est « Monsieur X ».
    • Cette réponse est ensuite utilisée par le Bot dans la question de suivi.

Question de type booléen

• Utilise le NLP ;
• Votre Bot essaiera d'extraire une intention affirmative ou négative de l'utilisateur final, puis attribuera une valeur vraie ou fausse comme réponse extraite ;
• Un exemple d'intention affirmative est « Sûr ; » la valeur extraite serait « vraie » ;
• Exemple d'intention « négative » : « Non ; » la valeur extraite serait « fausse » ;
• Comme il n'y a que deux valeurs extraites possibles, les questions de type booléen sont souvent utilisées dans les conditions, car il est facile de bifurquer les conversations par la valeur extraite ;
• Voici un exemple de question de type booléen :
  
  • La question finale n'a que deux valeurs possibles : « vrai », si le Bot peut passer à l'étape suivante associée au succès, et « faux » si le Bot a fait une erreur et doit passer à la question suivante associée à l'échec (pour demander l'information à nouveau) ;
  • Dans cet exemple de conversation, nous avons nommé la question booléenne « devrait-on continuer ? » et définissez une condition appelée « Peut continuer » comme étape suivante du flux ;
  • nous avons ensuite utilisé le générateur de conditions dans l'onglet Conversations pour attribuer une valeur à la condition en fonction de la valeur extraite de la question précédente (« continuer ? ») :
    
  • Une fois que le Bot a extrait une valeur de la réponse de l'utilisateur final, cette valeur sera utilisée dans cette condition pour brancher la conversation en conséquence :
    

Question de type choix

• N'utilise pas de NLP. Utilise la recherche par mot-clé à la place ;
• Vous pouvez faire correspondre de nombreux mots-clés avec chaque suggestion ;
• Les utilisateurs finaux ne peuvent sélectionner qu'une des valeurs suggérées par réponse, mais peuvent sélectionner la valeur soit en cliquant sur ou en tapant la suggestion elle-même, soit en utilisant l'un des mots-clés associés dans leur réponse ;
• Le Bot extraira une valeur dans l'un des cas suivants :
  1. Lorsque l'utilisateur final le choisit parmi les suggestions ; ou
  2. S'il y a une correspondance entre un mot-clé que l'utilisateur tape et une suggestion.
• Voici un aperçu des coulisses d'une question de type choix :
  
  dans cet exemple, il y a cinq suggestions (à gauche) : Éducation, Vacances, Service juridique, etc., et chaque suggestion a un ou plusieurs mots-clés (à droite) ;
  • Si l'utilisateur final tape l'un des mots-clés, la valeur extraite sera la suggestion correspondante.
    • Par exemple, si l'utilisateur final répond à la question par : « Je veux étudier » ou « J'ai obtenu une bourse », le Bot extraira la valeur Éducation.

Type de question avec chiffres

• Utilise le NLP ;
• Le Bot essaiera de trouver un chiffre dans la réponse de l'utilisateur final et utilisera le numéro comme réponse extraite ;
• Par exemple, si la réponse de l'utilisateur final est « Cinq cents euros », la valeur extraite serait 500 ;
• Voici un exemple de type de question avec chiffres :
  
  
  • Notez que même si l'utilisateur a tapé le mot « Cinquante », le Bot a pu utiliser la PNL pour extraire la valeur « 50 ».

Type de question avec date

Les questions de type date permettent à l'ActionBot de renvoyer la chaîne de date formatée dans le format donné attribué par le générateur ActionBot.

Prend en charge ActionBot NLP

Le bot essaiera d'extraire une date de l'entrée de l'utilisateur final, puis attribuera la date dans le même format que celui défini dans l'option Paramètres de format.

La date peut varier entre différents types d'entrée tels que « Demain », « La semaine prochaine », et 1.2, et ou 1-9-1990.

Exemple : Date de début de vacances

Types de format de date

Formats de date personnalisés acceptés

Des formats de date personnalisés peuvent être créés en utilisant une combinaison des modèles recommandés/communs suivants. Veuillez noter que ces modèles sont sensibles à la casse.

Voir https://date-fns.org/v2.7.0/docs/format pour la liste complète des modèles.

Exemple de formats personnalisés pour la date du 4 juillet 2021 :

💡Conseils :

• L'ActionBot peut également extraire et renvoyer la date et l'heure pour des questions telles que « À quelle date et heure est votre vol ? »
• Niveau avancé : vous pouvez configurer la date extraite à un format différent dans le Smart Walk-Thru (par exemple, au lieu de MM/JJ/AAAA en ajoutant ${theNameOfTheVale@requestedFormat}
• Exemple : pour cet exemple, nous avons extrait une date de début et l'avons nommée $ {startDate}dans l'action. Dans le Smart Walk-Thru, nous pouvons l'ajuster au format souhaité comme suit :

• Format actuel	Format demandé	Valeur à utiliser dans le Smart WalkThru
  JJ/MM/AAAA (03/12/2018)	JJ-MM (3 décembre)	${startDate@DD-MMM}
  JJ/MM/AAAA (03/12/2018)	Trimestre (4)	${startDate@Q}
  JJ/MM/AAAA (03/12/2018)	J/M/AA (3/12/18)	${startDate@D/M/YY}

Question de type téléphone

• Utilise le NLP ;
• Le Bot essaiera d'extraire tout ce qui pourrait correspondre à un numéro de téléphone dans la réponse de l'utilisateur final (à l'aide de modèles NLP).

Question de type RegEx

• N'utilise pas de NLP ;
• Ce type de question vous permet de configurer n'importe quel type de question que vous pouvez créer à l'aide d'expressions régulières ;
  • Insérez l'expression régulière dans le champ Modèle de l'éditeur.
• Lorsque vous utilisez ce type de question, vous verrez l'option de configuration des indicateurs RegEx, qui peuvent avoir n'importe quelle combinaison des valeurs suivantes :
  • g - recherche globale ; retrouve toutes les correspondances plutôt que de s'arrêter après la première ;
  • i : le cas est ignoré. Si le marqueur u est également activé, les caractères Unicode équivalents pour le cas correspondant ;
  • m - multiligne ; traite les caractères de début et de fin (^ et $) comme travaillant sur plusieurs lignes (c'est-à-dire qu'ils correspondent au début et à la fin de chaque ligne (délimitée par \n ou \r), pas seulement au début ou à la fin de la chaîne d'entrée complète) ;
  • u - Unicode ; traiter le modèle comme une séquence de points de code Unicode ;
  • y - Sticky ; correspond uniquement à partir de l'index indiqué par la propriété lastIndex de cette expression régulière dans la chaîne cible (et ne tente pas de faire correspondre à partir d'index ultérieurs).
• Voici un exemple de scénario, de solution et de valeur regex pour une question de type regex :
  • Scénario : vous souhaitez créer une question qui valide que l'entrée d'un utilisateur final est un e-mail valide ;
  • Solution : utilisez une Question de type regex pour valider que l'entrée est un modèle d'e-mail valide ;
  • Valeur Regex : ^(([^<>()[].,;:s@"]+(.[^()[].,;:s@"]<>+)*)|(".+"))@(([[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}])|(([a-zA-Z-0-9]+.)+[a-zA-Z]{2,}))$

Choix - Question de type Salesforce

• Ce type de question n'apparaît qu'une fois que vous avez configuré au moins une connexion Salesforce (ajoutée dans l'onglet Connexions) ;
• Ce type de question a de nombreuses facettes, et a donc son propre article. Lisez l'article sur les Connexions ActionBot - Type de question pour la connexion Salesforce.