Sesli yapay zekada çok dilli terminoloji yönetimi

Dil kalitesi çoğu zaman akıcılıkla ölçülür. Gerçek bir müşteri operasyonunda akıcılık yalnızca başlangıçtır. Sesli bir agent kulağa doğal gelirken bir ürün adını yanlış telaffuz edebilir, bir politikayı gereğinden geniş çevirebilir ya da müşteri için başka bir anlama gelen yerel bir terim kullanabilir. Bu hatalar pahalıdır, çünkü arayanın sırada ne olacağına dair inancını değiştirir.

Terminoloji yönetimi, operasyona anlamı kalıcı biçimde yönetmenin bir yolunu verir. Onaylı adları, sözlü biçimleri, tanımları, dil varyantlarını, politika etkilerini ve iş akışı sorumlularını birbirine bağlar. DRING'in çok dilli platformu teknik olarak sesli kanal, WhatsApp, SMS ve e-postada 62 dili destekliyor. Yine de istenen her dilin ve iş akışının kalitesi, bakımı yapılan bir operasyon sözlüğüne ve canlıya çıkmadan gerçek hat üzerinde yapılan doğrulamaya bağlıdır.

Terim sözlüğü neden yetmez

Bir terim sözlüğü genellikle tercih edilen yazılı terimi ve çevirisini tutar. Sesli yapay zekanın daha fazlasına ihtiyacı vardır: arayanın terimi nasıl söyleyebileceği, agent'ın onu nasıl söylemesi gerektiği, sık yapılan yazım hataları, yakın kavramlar, yasak ikameler ve terimin önem taşıdığı iş akışı. Bir politika notu da gerekebilir: kelimenin bir iadeye, bir randevuya, bir finansal ürüne ya da klinik bir sınıra işaret edip etmediği.

Terim kayıtlarını küçük operasyon nesneleri olarak kurun. Esas terimi, sözlü varyantları, dilleri, tanımı, örnekleri, kaynağın sorumlusunu, son inceleme tarihini ve test senaryolarını ekleyin. Marka adlarını ve ürün kademelerini genel kavramlardan ayrı tutun ki model onları birbirinin yerine kullanmasın.

Sorumluluğu ekipler arasında paylaştırın

Ürün adlarının ve güncel açıklamaların sahibi ürün ekibi olmalı. Düzenlemeye tabi ya da hassas ifadeleri hukuk veya uyum ekibi incelemeli. Doğal kullanımı yerel operasyon ekipleri doğrulamalı. Arayanların nasıl konuştuğunu destek ekibi tespit etmeli. Anlaşmazlıkları kalite ekibi test vakalarına dönüştürmeli. Sorumlusu olmayan bir terim sözlüğü, yanlış çıkana kadar herkesin güvendiği bir dokümana dönüşür.

Etkisi yüksek terimler için bir değişiklik süreci kullanın. Yeni bir paket kademesi, bir iade kuralı ya da bir tedavi adı canlıya yalnızca bir prompt düzenlemesiyle çıkmamalı. Değişikliği, etkilenen dilleri, etkilenen iş akışlarını ve yayın sürümünü kaydedin. DRING'in Agent Factory süreci (agent'ları kurduğumuz, test ettiğimiz ve geliştirdiğimiz sistem) bu bilgiyi, operasyonun tamamını körlemesine yeniden test etmek yerine hedefli simülasyonlar üretmek için kullanabilir.

Sözlü ve yazılı biçimleri birlikte yönetin

Müşteri bir terimi WhatsApp mesajında okuyup telefonda farklı söyleyebilir. Agent iki biçimi de aynı kavrama bağlamalı. Bir ürün kodu rakamla yazılıp kelimeyle söyleniyorsa (mesajda “A5” yazan bir modelin telefonda “a beş” diye söylenmesi gibi), orijinali kaybetmeden kavramı normalleştirin. Yerel bir ifade standart bir politika kategorisine karşılık geliyorsa, yapılandırılmış kategoriyi saklayın ama bağlam için müşterinin kendi ifadesini de koruyun.

Tutarlılık birebir çeviri demek değildir. Bir dilde resmi duran bir ifade başka bir dilde mesafeli ya da yapay gelebilir. Yerel inceleyicilere agent'ın ifadesinin net, saygılı ve kanala uygun olup olmadığını sorun. İfade değişse bile sonuç ve politika sabit kalmalı.

Terminolojiyi tanımayı iyileştirmek için kullanın

Nadir isimler ve alana özgü ifadeler genel konuşma tanıma sistemleri için çoğu zaman zordur. Konuşma uyarlama teknikleri, özellikle özel isimlerde, sıra dışı kelimelerde ve gürültülü seste tanıyıcının bilinen bir ifadeyi seçme olasılığını artırabilir. Google'ın Speech-to-Text dokümantasyonu, tanımayı alana özgü kelimelere yöneltmenin yolları olarak phrase set ve custom class özelliklerini anlatıyor.

Her kelimeyi her dil modeline eklemeyin. Kimliği, yönlendirmeyi, işlemi ya da uyumu etkileyen terimlere öncelik vermek için iş akışı haritasını kullanın. Kaçırılan kelimelerin yanında yanlış pozitifleri de inceleyin. Benzer bir ürün adını çok sık duyan bir tanıyıcı, başka türden bir hata yaratabilir.

Yalnızca yazımı değil, anlamı test edin

Önemli her terim için arayanın esas biçimi söylediği, doğal bir yerel varyant kullandığı, kendini düzelttiği, gürültülü bir ortamdan aradığı ve belirsiz bir benzerini söylediği durumları test edin. Transkripti, niyeti, araç parametrelerini, sesli cevabı ve CRM alanını kontrol edin. Doğru bir transkript yanlış bir işleme yol açıyorsa yine de hatadır.

Terminolojiyi dile ve iş akışına göre inceleyin. Bir ifade durum sorgusunda zararsız, ödeme çağrısında riskli olabilir. Tanıyıcı ya da bağlam belirsiz kaldığında bir insan gerektiren terimler için bir istisna listesi tutun. DRING'in kalite kontrolleri, bu vakaları zaman içinde izleyebileceğiniz bir yer sunar.

Güncellemeleri aylık operasyonun parçası yapın

Ürünler, fiyatlar, güzergahlar ve politikalar değişir. Terminoloji incelemesi, kamuya açık bir hataya verilen tepki değil, operasyon takviminin bir parçası olmalı. Her ay arayanlarda yeni görülen terimleri, çözülmemiş dil uyuşmazlıklarını, telaffuz geri bildirimlerini ve ürün ya da uyum ekiplerinden gelen değişiklikleri gözden geçirin. Eskiyen terimleri kaldırın ve test setinin hâlâ güncel teklifleri yansıttığını teyit edin.

Bu inceleme aylık sektör analizine de girdi olabilir. Tekrarlayan kelimeler bir ürün fırsatına, fiyat hassasiyetine, hizmetteki bir sürtünmeye ya da yeni bir pazar ihtiyacına işaret edebilir. Terminoloji yalnızca bir kalite varlığı değildir. Müşterilerin ne söylemeye çalıştığına açılan bir penceredir.

Terim sözlüğü değişikliklerini sürüm notlarına dönüştürün

Bir terminoloji değişikliği küçük ve okunabilir bir kayıt bırakmalı. Eski biçimi, onaylı yeni biçimi, etkilenen dilleri, değişikliğin nedenini ve test edilmesi gereken iş akışlarını not edin. Değişiklik bir ürün adını, fiyatı ya da politika ifadesini etkiliyorsa, müşteriye dönük anlamı teyit eden sorumluyu da yazın. Böylece bir arayan eski bir ifade kullandığında destek, ürün ve kalite ekipleri aynı açıklamadan yola çıkar.

Terim önemli ya da belirsizse değişikliği kontrollü bir dilimde yayınlayın. Genişletmeden önce tanımayı, telaffuzu, niyet seçimini ve sonraki kayıtları karşılaştırın. Önceki sürümü geri dönüş için hazır tutun. Gerçek görüşmelerden örnek kaydederken gereksiz kişisel bilgileri test setine taşımayın. Net bir sürüm notu, 62 dillik teknik altyapıyı kanallar arasında yönetmeyi kolaylaştırır. İstenen her dil ve iş akışı yine de canlıya çıkmadan gerçek hat üzerinde doğrulanmalı. Bu kanıt, Agent Factory aracılığıyla daha kolay iyileştirilir.

62 dil için bir yönetim kalıbı

• Dile özgü ifade ve telaffuz alanları olan tek bir kavram kaydı tutun.
• Ürün, politika, yerel kullanım ve kalite incelemesi için sorumlular atayın.
• Terimleri, yönlendirmeyi ya da işlemi etkiledikleri iş akışlarına bağlayın.
• Esas biçimi, varyantları, düzeltmeyi, gürültüyü ve belirsiz biçimleri test edin.
• Transkript, niyet, araç ve CRM sonuçlarını birlikte izleyin.
• Yeni ve kaldırılan terimleri düzenli bir yayın takvimiyle gözden geçirin.

Çok dilli terminoloji, doğal bir konuşmanın arkasındaki sessiz altyapıdır. İyi yönetildiğinde müşteriler tanıdık bir dil duyar, ekipler güvenilir kayıtlar görür ve agent, iş akışını güvenilir kılan sözü kaybetmeden gelişir.

İşe yarar bir test şudur: yeni bir ekip arkadaşı terim kaydını prompt'u açmadan anlayabilir mi? Cevap hayırsa bilgi hâlâ fazla örtük demektir. Kararı görünür kılın: ifade ne anlama geliyor, ne zaman geçerli, nasıl söyleniyor, kim onayladı ve güven düşük olduğunda ne oluyor. Bu küçük disiplin, her dilin operasyondan kopmadan onunla birlikte ilerlemesini sağlar.

Ek okumalar

• Google Cloud: konuşma modeli uyarlama, phrase set ve özel kelime dağarcığı
• Google Search Central: dil sürümleri ve yerelleştirme
• NIST: yapay zeka davranışını yaşam döngüsü boyunca ölçmek ve belgelemek