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 | Name, der in der Konsole für den Intent angezeigt wird. |
| 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. |
| DTMF-Muster | Weitere Informationen zu Telefonieintegrationen finden Sie unter DTMF. |
Intent-Zuordnung
Wenn ein Endnutzer eine Eingabe eingibt (Text, Sprache oder Telefontasten), vergleicht Dialogflow die Eingabe mit den Intent-Trainingsformulierungen, um die beste Übereinstimmung zu finden. Dieser Vorgang wird als Intent-Zuordnung bezeichnet. Der Intent-Abgleich kann nur für Intents erfolgen, die mit einer Intent-Route (einem Status-Handler mit einer Intent-Anforderung) im Bereich verknüpft sind.
Die Tastatureingabe erfolgt gemäß den DTMF-Mustern. Bei der Suche nach einem mit Text übereinstimmenden Intent bewertet Dialogflow potenzielle Übereinstimmungen jedoch mit einer Konfidenz zur Intent-Erkennung, die auch als Konfidenzwert bezeichnet wird. Diese Werte reichen von 0,0 (vollständig unsicher) bis 1,0 (vollständig sicher). Sobald Intents bewertet wurden, 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.
Dialogflow ML-Modelle unterscheiden zwischen Groß- und Kleinschreibung, was zu leichten Abweichungen bei Endnutzereingaben führen kann, 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 der Trainingsformulierung 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 |
| Einfach loslegen (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 durch Erstellen von Entitätstypen und Hinzufügen von Entitätseinträgen definiert. 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 über die 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.
Darüber hinaus sollten Sie mögliche Formulierungen hinzufügen, die außerhalb des Zuständigkeitsbereichs des Agents liegen, sodass sie keinem Intent entsprechen. Vermeiden Sie es jedoch, zu viele dieser Wortgruppen hinzuzufügen. Wenn Sie beispielsweise 10.000 Standardausdrücke mit negativen Intents definieren, wirkt sich dies negativ auf den normalen Intent-Abgleich aus.
Sie sollten diese Formulierungen regelmäßig überprüfen, da einige davon möglicherweise ursprünglich für den Agent ausgeschlossen, aber später den Intents hinzugefügt wurden.
Der standardmäßige negative Intent wirkt sich auf den gesamten Intent-Abgleich aus. Passende Wortgruppen können für den einen Intent von Vorteil sein, für einen anderen aber schaden. Sie können beispielsweise „internationale Anrufe“ zum standardmäßigen negativen Intent hinzufügen, um keinen Abgleich mit einem internationalen Reise-Intent zu vermeiden. Allerdings wird dadurch 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 |
| Einfach loslegen (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 |
| Einfach loslegen (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 |
| Einfach loslegen (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-Vorkommen während Unterhaltungen und kann neue Intents vorschlagen oder zusätzliche Trainingsformulierungen für vorhandene Intents empfehlen. Wenn Sie diese Vorschläge annehmen, können Sie zukünftige Fälle von No-Matches vermeiden.
Wenn Sie Vorschläge verwenden, können Sie die Clustergröße anpassen. Bei kleineren Werten für die Clustergröße werden mehr Intents mit weniger Trainingssätzen pro Intent vorgeschlagen. Größere Werte für die Clustergröße deuten auf weniger Intents mit mehr Trainingsformulierungen 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 nach Bedarf an.
- Wählen Sie einen Vorschlag aus.
- Wählen Sie die gewünschten Trainingsformulierungen aus.
- Fügen Sie die Trainingsformulierungen für den Ziel-Intent einem vorhandenen oder neuen Intent hinzu.
- Klicken Sie auf Speichern oder Neu erstellen, um die Änderungen zu speichern. Wenn Sie Intent-Vorschläge annehmen, bleibt der Intent in der Vorschlagsliste.
Intents aufteilen
Mit der Console können Sie einen Intent in zwei Intents aufteilen. Über die Schnittstelle 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 für den Ziel-Intent an.
- Klicken Sie auf Split.
Intents vergleichen und zusammenführen
Mithilfe der Console können Sie zwei Intents mit einem einzelnen Intent vergleichen oder 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 angezeigt.
- Klicken Sie auf Merge, um die beiden Intents zusammenzuführen.
Intents exportieren und importieren
Sie können Intents zur Freigabe zwischen Agents exportieren und importieren.
Eine der Optionen für das Exportformat ist CSV. Sie enthält die folgenden Spalten:
- Intent-Anzeigename
- 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, sodass sie beim Importieren wiederhergestellt werden. Das Format für diese Codierung ist:
(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 im vorhandenen Agent mit dem eines importierten Intents übereinstimmt. Sie können das Zusammenführungsverhalten steuern, wenn Intent-Anzeigenamen übereinstimmen. Wählen Sie dazu eine der folgenden Optionen aus:
- Vorhandene Intents ersetzen: Ein importierter Intent überschreibt jeden gleich benannten Intent in Ihrem vorhandenen Agent.
- Umbenennen und als neue Intents importieren: Der importierte Intent wird umbenannt, indem an den Anzeigenamen "_1" angehängt wird.
- 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 Export selected intents (Ausgewählte Intents exportieren).
- Wählen Sie das gewünschte Format und das 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 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 eine einzelne 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. Du kannst dieses Verhalten deaktivieren, indem du Automatische Anmerkungen überspringen auswählst.
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 Annotationen überspringen aus.
- Klicken Sie direkt über der Liste der Trainingsformulierungen auf die Schaltfläche „Importieren“.
- Wählen Sie eine Datei und den Importmodus aus.
- Klicken Sie auf Senden.
Heads und ergänzende Intents
Beim Entwerfen von Agents kann es manchmal nützlich sein, Intents entweder als Head-Intents oder als zusätzliche Intents zu betrachten.
Ein Head-Intent gibt den Hauptzweck des Endnutzers für die Interaktion mit einem Agent an. Ein ergänzender Intent identifiziert die nachfolgenden Fragen eines Endnutzers, die sich auf den Head-Intent beziehen. Diese nachfolgenden Fragen können zusätzlichen Kontext für die Anforderungen des Endnutzers liefern. Es können auch Folgefragen sein, die dem Endnutzer helfen, etwas zu klären oder besser zu verstehen.
Ein Head-Intent ist normalerweise einer der ersten Intents, die in einer Unterhaltung zugeordnet werden, und weitere Endnutzerfragen entsprechen zusätzlichen Intents. Beispiel:
| Dialog | Erklärung |
|---|---|
| Endnutzer: Neues Smartphone aktivieren Agent: Dabei kann ich Ihnen sicher helfen. Wie lauten die letzten vier Ziffern der Telefonnummer, die Sie aktivieren möchten? |
Head Intent wurde zugeordnet |
| Endnutzer: 1234 Agent: Möchten Sie Ihr Smartphone jetzt aktivieren? |
Ein Parameter ist festgelegt |
| Endnutzer: Werden alle meine Nachrichten auf mein neues Smartphone übertragen? Agent: ... |
Zusätzlicher Intent wird zugeordnet |