Ein Intent kategorisiert die Absicht eines Endnutzers für eine Unterhaltungsrunde.
Ein Intent enthält folgende Daten:
| Begriff | Definition |
|---|---|
| Anzeigename | Name, der in der Console für den Intent angezeigt wird. |
| Labels | Labels, die bei der Kategorisierung von Intents helfen. Beispiel: head intent. |
| Trainingsformulierungen | Trainingsformulierungen sind Beispielformulierungen für das, was Endnutzer eingeben oder sagen könnten, sogenannte Endnutzereingaben. Wenn die Endnutzereingabe einer dieser Formulierungen ähnelt, ordnet Conversational Agents (Dialogflow CX) den Intent zu. Sie müssen dabei nicht jede denkbare Formulierung angeben. Das integrierte maschinelle Lernen von Conversational Agents (Dialogflow CX) erweitert Ihre Liste automatisch um ähnliche Äußerungen. |
| Parameter | Sie definieren Ihre Trainingsformulierungen, um mithilfe von Parametern Werte aus bestimmten Teilen der Endnutzereingabe zu extrahieren. |
| DTMF-Muster | Weitere Informationen finden Sie unter DTMF für Telefonieintegrationen. |
Intent-Zuordnung
Wenn ein Endnutzer eine Eingabe (Text, Sprache oder Tastendruck) macht, vergleicht Conversational Agents (Dialogflow CX) die Eingabe mit den Intent-Trainingsformulierungen, um die beste Übereinstimmung zu finden. Dieser Vorgang wird als Intent-Zuordnung bezeichnet. Die Intent-Zuordnung kann nur für Intents erfolgen, die mit einer Intent-Route (ein Zustands-Handler mit einer Intent-Anforderung) im Bereich verknüpft sind.
Die Eingabe von Tastendrücken wird anhand von DTMF-Mustern abgeglichen. Bei der Suche nach einem übereinstimmenden Intent für Text bewerten Conversational Agents (Dialogflow CX) potenzielle Übereinstimmungen jedoch mit einer Intent-Erkennungskonfidenz, die auch als Konfidenzwert bezeichnet wird. Diese Werte reichen von 0,0 (vollständig unsicher) bis 1,0 (vollständig sicher). Wurden Intents bewertet, gibt es zwei mögliche Ergebnisse:
- Wenn der Intent mit der höchsten Bewertung einen Konfidenzwert größer oder gleich der Einstellung für den Klassifizierungsschwellenwert aufweist, wird er als Übereinstimmung zurückgegeben.
- Wenn keine Intents den Schwellenwert erreichen, wird ein No-Match-Ereignis aufgerufen.
Trainingssätze
Trainingsformulierungen sind Beispielformulierungen für das, was Endnutzer eingeben oder sagen könnten, sogenannte Endnutzereingaben. Für jeden Intent erstellen Sie viele Trainingsformulierungen. Wenn eine Endnutzereingabe einer dieser Formulierungen ähnelt, ordnet Conversational Agents (Dialogflow CX) den Intent zu.
Die Trainingsformulierung "Ich möchte Pizza" trainiert Ihren Agent beispielsweise, Endnutzereingaben zu erkennen, die dieser Formulierung ähnlich sind, wie "Pizza bestellen" oder "Bestell Pizza".
Sie müssen dabei nicht jede denkbare Formulierung angeben. Das integrierte maschinelle Lernen von Conversational Agents (Dialogflow CX) erweitert Ihre Liste automatisch um ähnliche Formulierungen. Sie sollten (je nach Komplexität des Intents) mindestens 10–20 Trainingsformulierungen erstellen, damit Ihr Agent vielfältige Endnutzereingaben erkennen kann. Beispiel: Wenn Sie möchten, dass Ihr Intent die Eingabe eines Endnutzers zu seiner Lieblingsfarbe erkennt, können Sie folgende Trainingsformulierungen definieren:
- "I like red" (Ich mag Rot)
- "My favorite color is yellow" (Meine Lieblingsfarbe ist Gelb)
- "black" (Schwarz)
- "Blue is my favorite" (Blau ist mein Favorit)
- …
Trainingsformulierungen annotieren
Sie legen durch Annotieren von Teilen Ihrer Trainingsformulierungen und durch Konfigurieren der zugehörigen Parameter fest, wie Endnutzerdaten extrahiert werden.
Stellen Sie sich beispielsweise eine Trainingsformulierung wie "Wie ist die Wettervorhersage für morgen in Tokio?" vor.
Sie sollten "morgen" mit einem date-Parameter und "Tokio" mit einem location-Parameter annotieren.
Wenn Sie Teile einer Trainingsformulierung annotieren, erkennt Dialogflow CX, dass diese Teile nur Beispiele für tatsächliche Werte sind, die von Endnutzern zur Laufzeit bereitgestellt werden.
Für eine Endnutzereingabe wie "Wie ist die Wettervorhersage für Sydney am Freitag?"
Conversational Agents (Dialogflow CX) würden den Parameter date aus „Freitag“ und den Parameter location aus „Sydney“ extrahieren.
Sie müssen alle Teile der Trainingsformulierung annotieren, die als Parameter extrahiert werden sollen. Andernfalls werden die Werte von Dialogflow nicht extrahiert.
Bei der Erstellung eines Agents mit der Konsole werden die meisten Annotationen automatisch angelegt, wenn Sie Trainingsformulierungen hinzufügen, von denen Teile existierenden Entitätstypen zugeordnet werden können. Diese Teile werden in der Konsole markiert. Sie können diese Annotationen und Parameter nach Bedarf bearbeiten.
So können Sie eine Trainingsformulierung manuell mit der Konsole annotieren:
- Wählen Sie den Teil der Trainingsformulierung aus, den Sie annotieren möchten.
- Wählen Sie den gewünschten Entitätstyp aus der Liste aus.
- In der Parametertabelle unten wird ein Parameter erstellt.
Bei der Erstellung eines Agents mit der API müssen Sie die Bestandteile der Trainingsformulierung manuell annotieren.
Siehe den Typ TrainingPhrase, der vom Typ Intent verwendet wird.
Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Intent-Referenz aus:
| Protokoll | V3 | V3beta1 |
|---|---|---|
| REST | Intent-Ressource | Intent-Ressource |
| RPC | Intent-Oberfläche | Intent-Oberfläche |
| C++ | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| C# | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| Go | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| Java | IntentsClient | IntentsClient |
| Node.js | IntentsClient | IntentsClient |
| PHP | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Python | IntentsClient | IntentsClient |
| Ruby | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
Implizite Entitäten, die durch Trainingsformulierungen erstellt wurden
Die meisten benutzerdefinierten Entitäten werden explizit definiert, indem Entitätstypen erstellt und Entitätseinträge hinzugefügt werden. Benutzerdefinierte Entitäten können jedoch auch implizite Werte enthalten. Das passiert, wenn Sie Text einer Trainingsformulierung annotieren und der annotierte Text kein vom ausgewählten Entitätstyp definierter Wert ist. Der kommentierte Text wird zum Entitätsreferenzwert für den implizit hinzugefügten Entitätseintrag. Wenn der Entitätstyp eine Kartenentität ist, wird der Text auch zum Synonym für den Entitätseintrag.
Standard-Begrüßungs-Intent
Wenn Sie einen Agent erstellen, wird automatisch ein Standard-Begrüßungs-Intent erstellt. Für einige Sprachen enthält der Intent einfache Trainingsformulierungen wie "Hi" oder "Hallo", die den anfänglichen Endnutzerausdrücken entsprechen sollen. Sie können diesen Intent nach Bedarf bearbeiten.
Bei Verwendung der API können Sie diesen Intent mit der folgenden Intent-ID referenzieren:
00000000-0000-0000-0000-000000000000
Wenn Ihr Kundenservicemitarbeiter die Unterhaltung initiiert, können Sie diesen Intent mithilfe der API auslösen.
Verwenden Sie den Wert projects/<PROJECT_ID>/locations/<LOCATION_ID>/agents/<AGENT_ID>/intents/00000000-0000-0000-0000-000000000000 im Feld QueryInput.intent.intent, wenn Sie die Methode detectIntent oder streamingDetectIntent aufrufen.
Standardmäßig auszuschließender Intent
Wenn Sie einen Agent erstellen, wird automatisch ein negativer Intent angelegt. Sie können diesem Intent Trainingsformulierungen hinzufügen, die als Negativbeispiele dienen. Es kann vorkommen, dass Eingaben von Endnutzern teilweise mit Trainingsformulierungen in normalen Intents übereinstimmen, es aber nicht erwünscht ist, dass diese Eingaben als Intent gewertet werden.
Beispielsweise kann ein Zimmerbuchungsservice eine Trainingsformulierung wie "Ich möchte ein Zimmer buchen" enthalten. Wenn der Endnutzer ein Buch über Räume kaufen möchte, sagt er vielleicht "Ich möchte ein Buch über Räume kaufen". Damit der Endnutzerausdruck nicht Ihrem Intent zugeordnet wird, können Sie die Formulierung als negatives Beispiel hinzufügen.
Außerdem sollten Sie mögliche Wortgruppen hinzufügen, die nicht in den Zuständigkeitsbereich des Bots fallen, damit sie nicht mit einer Absicht übereinstimmen. Fügen Sie jedoch nicht zu viele dieser Wortgruppen hinzu. Wenn Sie beispielsweise 10.000 Standardformulierungen für auszuschließende Intents definieren, wirkt sich das negativ auf die normale Intent-Abgleichung aus.
Sie sollten diese Sätze regelmäßig überprüfen, da einige davon ursprünglich nicht zum Zuständigkeitsbereich des Agents gehörten, aber später Intents hinzugefügt wurden.
Der standardmäßig auszuschließende Intent wirkt sich auf die gesamte Intent-Abgleichsfunktion aus. Die hinzugefügten Wortgruppen können die Zuordnung für einen Intent verbessern, aber die Zuordnung für einen anderen verschlechtern. Sie können beispielsweise „internationale Anrufe“ zum Standard-Negativ-Intent hinzufügen, um einen Abgleich mit einem Intent für internationale Reisen zu vermeiden. Dadurch wird jedoch auch verhindert, dass der Ausdruck mit der Absicht für einen internationalen Anruf abgeglichen wird.
Bei Verwendung der API können Sie diesen Intent mit der folgenden Intent-ID referenzieren:
00000000-0000-0000-0000-000000000001
Intents abbrechen
Während einer Unterhaltung kann der Endnutzer das aktuelle Unterhaltungsthema abbrechen. Beispiel: Die aktuell aktive Seite fordert möglicherweise ein Datum für einen neuen Termin an, der Endnutzer hat sich jedoch gegen die Erstellung eines neuen Termins entschieden. Der Endnutzer sagt möglicherweise "Abbrechen" oder "Ich möchte keinen neuen Termin". Sie können in diesem Fall einen oder mehrere Intents abbrechen für Ihren Agent erstellen. Sie können diesen Abbruch-Intents einen beliebigen Namen geben. Der Name ist jedoch üblich, "cancel" in den Namen aufzunehmen. Sie sollten diese Abbruch-Intents mit Intent-Routen verknüpfen, die sich im relevanten Bereich an relevanten Punkten in der Unterhaltung befinden. Diese Intent-Routen sollten auf eine entsprechende Seite wechseln, um den Abbruch zu verwalten.
Die Trainingsformulierungen für Abbrechen-Intents sollten sowohl allgemeine als auch themenspezifische Versuche zum Abbrechen verarbeiten. Beispiel:
- Abbrechen
- Beenden
- Nein, doch nicht
- Abbrechen
- Zurück
- Zurück
- Ich möchte keinen neuen Termin
- Neuen Termin stornieren
- Neuen Termin löschen
Intent erstellen
So erstellen Sie einen Intent:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Klicken Sie auf +Erstellen.
- Geben Sie Intent-Daten ein.
- Klicken Sie auf Speichern.
API
Siehe die Methode create für den Typ Intent.
Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Intent-Referenz aus:
| Protokoll | V3 | V3beta1 |
|---|---|---|
| REST | Intent-Ressource | Intent-Ressource |
| RPC | Intent-Oberfläche | Intent-Oberfläche |
| C++ | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| C# | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| Go | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| Java | IntentsClient | IntentsClient |
| Node.js | IntentsClient | IntentsClient |
| PHP | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Python | IntentsClient | IntentsClient |
| Ruby | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
Intent löschen
So löschen Sie einen Intent:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Setzen Sie den Mauszeiger auf den Intent, den Sie löschen möchten.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Löschen delete.
API
Siehe die Methode delete für den Typ Intent.
Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Intent-Referenz aus:
| Protokoll | V3 | V3beta1 |
|---|---|---|
| REST | Intent-Ressource | Intent-Ressource |
| RPC | Intent-Oberfläche | Intent-Oberfläche |
| C++ | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| C# | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| Go | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| Java | IntentsClient | IntentsClient |
| Node.js | IntentsClient | IntentsClient |
| PHP | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Python | IntentsClient | IntentsClient |
| Ruby | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
Auf Intent-Daten zugreifen
So greifen Sie auf Intent-Daten zu:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Klicken Sie auf den Intent, auf den Sie zugreifen möchten.
- Sehen Sie sich Intent-Daten an oder aktualisieren Sie sie.
- Klicken Sie auf Speichern, um die Änderungen zu speichern.
API
Siehe die Methoden get und patch/update für den Typ Intent.
Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Intent-Referenz aus:
| Protokoll | V3 | V3beta1 |
|---|---|---|
| REST | Intent-Ressource | Intent-Ressource |
| RPC | Intent-Oberfläche | Intent-Oberfläche |
| C++ | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| C# | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| Go | IntentsClient | Nicht verfügbar |
| Java | IntentsClient | IntentsClient |
| Node.js | IntentsClient | IntentsClient |
| PHP | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Python | IntentsClient | IntentsClient |
| Ruby | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
Intent-Vorschläge
Dialogflow analysiert automatisch nicht übereinstimmende Vorkommen während Unterhaltungen und kann neue Intents vorschlagen oder zusätzliche Trainingsphrasen für vorhandene Intents empfehlen. Wenn Sie diese Vorschläge annehmen, können Sie in Zukunft vermeiden, dass keine Übereinstimmung gefunden wird.
Wenn Sie Vorschläge verwenden, können Sie die Clustergröße anpassen. Kleinere Werte für die Clustergröße deuten auf mehr Intents mit weniger Trainingsformulierungen pro Intent hin. Größere Werte für die Clustergröße deuten auf weniger Intents mit mehr Trainingsphrasen pro Intent hin.
So akzeptieren Sie Vorschläge für Intents:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Klicken Sie auf den Tab Vorschläge.
- Passen Sie die Clustergröße nach Bedarf an.
- Wählen Sie einen Vorschlag aus.
- Wählen Sie die gewünschten Trainingsphrasen aus.
- Fügen Sie die Trainingsformulierungen für den Ziel-Intent einem vorhandenen oder einem neuen Intent hinzu.
- Klicken Sie auf Speichern oder Neu erstellen, um die Änderungen zu speichern. Wenn Sie Vorschläge für Intents annehmen, bleibt der Intent in der Vorschlagsliste.
Intents teilen
Sie können einen Intent in der Console in zwei Intents aufteilen. Über die Benutzeroberfläche können Sie Trainingsphrasen aus einem Quell-Intent auswählen und in einen neuen Intent verschieben:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Wählen Sie den Intent aus, den Sie aufteilen möchten.
- Klicken Sie auf Split.
- Wählen Sie Intents aus dem Quell-Intent aus.
- Klicken Sie auf Nach rechts verschieben.
- Geben Sie weitere Details für den Ziel-Intent an.
- Klicken Sie auf Split.
Intents vergleichen und zusammenführen
Sie können zwei Intents über die Console vergleichen oder zu einem einzigen Intent zusammenführen:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Wählen Sie die beiden Intents aus, die Sie vergleichen oder zusammenführen möchten.
- Klicken Sie auf Vergleichen.
- Die Trainingsphrasen werden zum Vergleich nebeneinander angezeigt.
- Klicken Sie auf Zusammenführen, um die beiden Intents zusammenzuführen.
Intents exportieren und importieren
Sie können Intents exportieren und importieren, um sie für mehrere Kundenservicemitarbeiter freizugeben.
Eine der Exportformatoptionen ist CSV. Diese Option umfasst die folgenden Spalten:
- Anzeigename des Intents
- Sprache
- Wortgruppe
Jeder Eintrag enthält entweder den Anzeigenamen, die Sprache und den ersten Trainingssatz oder nur einen Trainingssatz für den zuvor deklarierten Intent. Dialogflow codiert Anmerkungen in exportierten Trainingsformulierungen, damit sie beim Importieren wiederhergestellt werden. Das Format für diese Codierung lautet:
(annotated part)[entity, parameter]
Beispiel:
Intent Display Name,Language,Phrase
Shirt Selection,en,I want a (green)[@sys.color, color] shirt
,,I would like a (yellow)[@sys.color, color] shirt
Store Hours,en,When are you open?
,,What are your hours?
Beim Importieren von Intents kann es zu Zusammenführungskonflikten kommen, wenn der Anzeigename eines Intents in Ihrem vorhandenen Agent mit dem eines importierten Intents übereinstimmt. Sie können das Zusammenführen von Intents steuern, wenn die Anzeigenamen übereinstimmen. Wählen Sie dazu eine der folgenden Optionen aus:
- Vorhandene Intents ersetzen: Ein importierter Intent überschreibt alle Intents mit demselben Namen in Ihrem vorhandenen Agenten.
- Umbenennen und als neue Intents importieren: Der importierte Intent wird umbenannt, indem dem Anzeigenamen „_1“ angehängt wird.
- Mit vorhandenen Intents zusammenführen: Die Trainingsformulierungen eines importierten Intents werden dem vorhandenen Intent hinzugefügt. Wenn dieselben Wortgruppen vorhanden sind, werden sie nicht dupliziert.
- Ursprüngliche Intents beibehalten: Der vorhandene Intent bleibt unverändert und der Konfliktierende wird ignoriert. Nicht in Konflikt stehende Intents werden importiert.
So exportieren Sie Intents:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Wählen Sie alle Intents aus, die Sie exportieren möchten.
- Klicken Sie auf Ausgewählte Intents exportieren.
- Wählen Sie das gewünschte Format und Ziel aus.
- Klicken Sie auf Senden.
So importieren Sie Intents:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Klicken Sie auf Importieren.
- Wählen Sie die Quelle aus.
- Falls Konflikte auftreten, wird ein Dialogfeld angezeigt, in dem Sie das Zusammenführen auswählen können.
- Klicken Sie auf Senden.
Trainingsphrasen exportieren und importieren
Sie können Trainingswortgruppen für einen vorhandenen Intent exportieren und importieren.
Das Dateiformat für den Import ist CSV ohne Spaltenüberschrift und mit einer einzelnen Spalte. Beispiel:
"I want a pony"
"I need a pony"
"I must have a pony"
Beim Importieren von Trainingsphrasen können Sie einen der folgenden Importmodi auswählen:
- Als neue Trainingsphrasen importieren: Die Formulierungen in den Dateien werden der Liste der vorhandenen Formulierungen hinzugefügt.
- Vorhandene Trainingsformulierungen ersetzen: Die vorhandenen Trainingsformulierungen werden gelöscht und die Trainingsformulierungen aus den Dateien werden hinzugefügt.
Importierte Trainingsphrasen werden standardmäßig automatisch annotiert. Sie können dieses Verhalten deaktivieren, indem Sie Automatische Anmerkungen überspringen auswählen.
So exportieren Sie Trainingsformulierungen für einen Intent:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Wählen Sie einen Intent aus.
- Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt Training phrases (Trainingsformulierungen).
- Wählen Sie die Trainingsformulierungen aus, die Sie exportieren möchten.
- Klicken Sie auf Exportieren.
So importieren Sie Trainingsformulierungen für einen Intent:
Console
- Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
- Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Wählen Sie den Tab Verwalten.
- Klicken Sie auf Intents.
- Wählen Sie einen Intent aus.
- Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt Training phrases (Trainingsformulierungen).
- Wählen Sie bei Bedarf automatische Anmerkungen überspringen aus.
- Klicken Sie direkt über der Liste der Trainingsphrasen auf die Schaltfläche „Importieren“.
- Wählen Sie eine Datei und einen Importmodus aus.
- Klicken Sie auf Senden.
Haupt- und ergänzende Intents
Beim Entwerfen von Bots ist es manchmal hilfreich, Absichten als Hauptabsichten oder zusätzliche Absichten zu betrachten.
Ein Haupt-Intent gibt den primären Zweck der Interaktion des Endnutzers mit einem Kundenservicemitarbeiter an. Mit einem ergänzenden Intent werden die nachfolgenden Fragen eines Endnutzers identifiziert, die sich auf den Haupt-Intent beziehen. Diese nachfolgenden Fragen können zusätzlichen Kontext zu den Anforderungen des Endnutzers liefern oder es können Anschlussfragen sein, die dem Endnutzer helfen, etwas zu klären oder besser zu verstehen.
Ein Haupt-Intent ist in der Regel einer der ersten Intents, der in einer Unterhaltung zugeordnet wird. Weitere Fragen von Endnutzern werden mit ergänzenden Intents abgeglichen. Beispiel:
| Dialog | Erklärung |
|---|---|
| Endnutzer: Neues Smartphone aktivieren Kundenservicemitarbeiter: Ich helfe Ihnen gern dabei. Wie lauten die letzten vier Ziffern der Telefonnummer, die Sie aktivieren möchten? |
Haupt-Intent wird zugeordnet |
| Endnutzer: 1234 Kundenservicemitarbeiter: Sind Sie bereit, Ihr Smartphone jetzt zu aktivieren? |
Ein Parameter ist festgelegt |
| Endnutzer: Werden alle meine Nachrichten auf mein neues Smartphone übertragen? Kundenservicemitarbeiter: ... |
Zusätzlicher Intent wird zugeordnet |