Ein Intent kategorisiert die Absicht eines Endnutzers für eine Unterhaltungsrunde. Im Vergleich zu ES-Intents wurden CX-Intents vereinfacht, um sie zu wiederverwendbareren Ressourcen zu machen.
Ein Intent enthält folgende Daten:
| Begriff | Definition |
|---|---|
| Anzeigename | In der Konsole angezeigter Name für den Intent. |
| Labels | Labels zum Kategorisieren von Intents. Beispiel: head intent. |
| Trainingssätze | Trainingsformulierungen sind Beispielformulierungen für das, was Endnutzer eingeben oder sagen könnten, sogenannte Endnutzereingaben. Wenn die Endnutzereingabe einer dieser Formulierungen ähnelt, ordnet Dialogflow den Intent zu. Sie müssen dabei nicht jede denkbare Formulierung angeben. Das integrierte maschinelle Lernen von Dialogflow erweitert Ihre Liste automatisch um ähnliche Äußerungen. |
| Parameter | Sie definieren Ihre Trainingsformulierungen, um mithilfe von Parametern Werte aus bestimmten Teilen der Endnutzereingabe zu extrahieren. |
Intent-Zuordnung
Wenn ein Endnutzer etwas schreibt oder sagt, was als "Endnutzereingabe" bezeichnet wird, vergleicht Dialogflow 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.
Bei der Suche nach einem übereinstimmenden Intent bewertet Dialogflow potenzielle Übereinstimmungen 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.
Bei Dialogflow ML-Modellen wird die Groß-/Kleinschreibung in gewissem Maße berücksichtigt. Dies kann zu einer leicht unterschiedlichen Übereinstimmung bei Endnutzereingaben führen, die sich nur durch die Groß-/Kleinschreibung unterscheiden. Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden mit Best Practices für das Agent-Design.
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 Dialogflow 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 Dialogflow 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, 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?"
würde Dialogflow den Parameter date aus "Freitag" und den Parameter location aus "Sydney" extrahieren.
Sie müssen alle Teile von Trainingsformulierungen annotieren, die als Parameter extrahiert werden sollen. Andernfalls extrahiert Dialogflow die Werte nicht.
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-Schnittstelle | Intent-Schnittstelle |
| 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 |
Durch Trainingsformulierungen erstellte implizite Entitäten
Die meisten benutzerdefinierten Entitäten werden explizit definiert, indem Entitätstypen erstellt und Entitätseinträge hinzugefügt werden. Benutzerdefinierte Entitäten können jedoch auch implizite Werte enthalten. Dies geschieht, wenn Sie Text einer Trainingsformulierung annotieren, wobei der annotierte Text kein vom ausgewählten Entitätstyp definierter Wert ist. Der annotierte Text wird zu einem Entitätsreferenzwert für den implizit hinzugefügten Entitätseintrag. Wenn der Entitätstyp eine Kartenentität ist, wird der Text auch zu einem 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 der Agent die Unterhaltung initiiert, können Sie diesen Intent mit der API auslösen.
Verwenden Sie beim Aufrufen der Methode detectIntent oder streamingDetectIntent den Wert projects/<PROJECT_ID>/locations/<LOCATION_ID>/agents/<AGENT_ID>/intents/00000000-0000-0000-0000-000000000000 im Feld QueryInput.intent.intent.
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.
Darüber hinaus sollten Sie mögliche Wortgruppen hinzufügen, die außerhalb des Zuständigkeitsbereichs des Agents liegen, damit sie keinem Intent entsprechen. Vermeiden Sie es jedoch, zu viele dieser Wortgruppen hinzuzufügen. Wenn Sie beispielsweise 10.000 Standardsätze für auszuschließende Intents definieren, wirkt sich das negativ auf den normalen Intent-Abgleich aus.
Sie sollten diese Formulierungen regelmäßig prüfen, da einige davon möglicherweise ursprünglich außerhalb des Zuständigkeitsbereichs des Agents lagen, aber später den Intents hinzugefügt wurden.
Der standardmäßige auszuschließende Intent wirkt sich auf den gesamten Intent-Abgleich aus. Wortgruppen, die Sie hinzufügen, können für einen Intent von Vorteil sein, für einen anderen jedoch negative Auswirkungen haben. Sie können beispielsweise dem standardmäßigen negativen Intent „internationale Anrufe“ hinzufügen, um zu verhindern, dass ein Intent für internationale Reisen zugeordnet wird. Dadurch wird jedoch auch verhindert, dass diese Wortgruppe mit einem Intent für internationale Anrufe übereinstimmt.
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-Schnittstelle | Intent-Schnittstelle |
| 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-Schnittstelle | Intent-Schnittstelle |
| 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-Schnittstelle | Intent-Schnittstelle |
| 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 No-Match-Ereignisse in Unterhaltungen und kann neue Intents vorschlagen oder zusätzliche Trainingsformulierungen für vorhandene Intents empfehlen. Wenn Sie diese Vorschläge akzeptieren, können Sie zukünftige „No-Matches“ vermeiden.
Wenn Sie Vorschläge verwenden, können Sie die Clustergröße anpassen. Kleinere Werte für die Clustergröße deuten auf mehr Intents mit weniger Trainingssätzen pro Intent hin. Größere Werte für die Clustergröße deuten auf weniger Intents mit mehr Trainingswortgruppen pro Intent hin.
So akzeptieren Sie Intent-Vorschläge:
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 wie gewünscht an.
- Wählen Sie einen Vorschlag aus.
- Wählen Sie die gewünschten Trainingsformulierungen 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 Intent-Vorschläge akzeptieren, bleibt der Intent in der Vorschlagsliste.
Intents aufteilen
Mithilfe der Console können Sie einen Intent in zwei Intents aufteilen. Über die Oberfläche können Sie Trainingsformulierungen 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 zum Ziel-Intent an.
- Klicken Sie auf Split.
Intents vergleichen und zusammenführen
In der Console können Sie zwei Intents vergleichen oder zu einem einzelnen 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 Trainingsformulierungen werden zum Vergleich nebeneinander dargestellt.
- Klicken Sie auf Merge, um die beiden Intents zusammenzuführen.
Intents exportieren und importieren
Sie können Intents für die Freigabe zwischen Agents exportieren und importieren.
Eine der Optionen für das Exportformat ist CSV mit folgenden Spalten:
- Anzeigename des Intents
- Sprache
- Wortgruppe
Jeder Eintrag enthält entweder den Anzeigenamen, die Sprache und die erste Trainingsformulierung oder nur eine Trainingsformulierung für den zuvor deklarierten Intent. Dialogflow codiert Annotationen in exportierten Trainingsformulierungen, damit die Annotationen beim Import 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 für einen Intent in Ihrem vorhandenen Agent mit dem eines importierten Intents übereinstimmt. Sie können das Zusammenführungsverhalten bei übereinstimmenden Intent-Anzeigenamen steuern. Wählen Sie dazu eine der folgenden Optionen aus:
- Vorhandene Intents ersetzen: Ein importierter Intent überschreibt jeden Intent mit demselben Namen in Ihrem vorhandenen Agent.
- Umbenennen und als neue Intents importieren: Der importierte Intent wird durch Anfügen von "_1" an den Anzeigenamen umbenannt.
- Mit vorhandenen Intents zusammenführen: Die Trainingsformulierungen eines importierten Intents werden dem vorhandenen Intent hinzugefügt. Wenn dieselben Trainingsformulierungen vorhanden sind, werden sie nicht dupliziert.
- Ursprüngliche Intents beibehalten: Der vorhandene Intent bleibt unverändert und der in Konflikt stehende Intent wird ignoriert. Intents ohne Konflikte 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 die Zielanwendung 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 Import (Importieren).
- Wählen Sie die Quelle aus.
- Bei Konflikten wird ein Dialogfeld angezeigt, in dem Sie das Zusammenführungsverhalten auswählen können.
- Klicken Sie auf Senden.
Trainingsformulierungen exportieren und importieren
Sie können Trainingsformulierungen für einen vorhandenen Intent exportieren und importieren.
Das Dateiformat für den Import ist CSV ohne Spaltenüberschrift und nur eine Spalte. Beispiel:
"I want a pony"
"I need a pony"
"I must have a pony"
Beim Importieren von Trainingsformulierungen können Sie einen der folgenden Importmodi auswählen:
- Als neue Trainingsformulierungen importieren: Die Wortgruppen in den Dateien werden der Liste der vorhandenen Wortgruppen hinzugefügt.
- Vorhandene Trainingsformulierungen ersetzen: Die vorhandenen Trainingsformulierungen werden gelöscht und die Trainingsformulierungen aus den Dateien werden hinzugefügt.
Standardmäßig werden importierte Trainingsformulierungen automatisch annotiert. Sie können dieses Verhalten deaktivieren, indem Sie Automatische Annotation 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 Annotation überspringen aus.
- Klicken Sie direkt über der Liste der Trainingsformulierungen auf die Schaltfläche „Import“ (Importieren).
- Wählen Sie eine Datei und einen Importmodus aus.
- Klicken Sie auf Senden.
Head- und ergänzende Intents
Beim Entwerfen von Agents ist es manchmal hilfreich, sich Intents entweder als Head-Intents oder als Sub-Intents anzusehen.
Ein Head-Intent gibt den Hauptzweck des Endnutzers für die Interaktion mit einem Agent an. Ein ergänzender Intent identifiziert nachfolgende Fragen eines Endnutzers, die sich auf den Head-Intent beziehen. Diese nachfolgenden Fragen können zusätzlichen Kontext für die Anforderungen des Endnutzers liefern oder es können Folgefragen sein, die ihm helfen, etwas zu klären oder besser zu verstehen.
Ein Head-Intent ist in der Regel einer der ersten Intents, die in einer Unterhaltung zugeordnet werden, und weitere Endnutzerfragen entsprechen zusätzlichen Intents. Beispiel:
| Dialog | Erklärung |
|---|---|
| Endnutzer: Aktiviere das neue Smartphone Agent: Natürlich kann ich dir dabei helfen. Wie lauten die letzten vier Ziffern der Telefonnummer, die Sie aktivieren möchten? |
Head-Intent wird zugeordnet |
| Endnutzer: 1234 Agent: Sind Sie bereit, Ihr Smartphone jetzt zu aktivieren? |
Ein Parameter ist festgelegt |
| Endnutzer: Werden alle meine Nachrichten auf mein neues Smartphone übertragen? Agent: ... |
Ergänzer Intent wurde zugeordnet |