스몰 토크 – 최종 사용자와 봇이 나눌 수 있는 일상적인 대화를 말합니다. 최종 사용자를 일상적인 대화에 참여시키는 기능은 봇과 어울리고 검증률을 높이는 데 도움이 됩니다. 봇과 사용자가 주고받는 상호 작용으로 스몰 토크 대화를 설계합니다. 잘 지내시나요? 같은 사교적 문구를 입력할 때 응답할 수 있는 봇은 당신의 봇에 긍정적인 영향을 미치고 사용자와 소중한 관계를 구축하는 데 도움이 될 가능성이 더 큽니다. 기능

• 맞춤형 스몰 토크 기능으로 개성을 창조하고 봇이 관심 분야에 대한 일상적인 대화를 하도록 학습시키세요.
• 또한 중첩된 대화를 구축하여 대화 중 후속 조치에 응답하고 봇을 더 참여적으로 만들 수 있습니다.
• 이는 인사 및 스몰 토크의 일부 표준 응답을 대체하며, 봇에 내장된 스몰 토크 기능을 확장할 수 있습니다. 
• 플랫폼은 사용자 발화에서 이모지를 식별하고 그에 따라 스몰 토크에서 응답할 수도 있습니다.
• 하지만, 발화의 시작 부분에 있는 안녕(hello)과 같은 감탄사는 스몰 토크로 간주되지 않습니다. 예를 들어, 사용자 발화 안녕하세요, 계좌 이체를 하려고 합니다(Hello, I need to transfer money)의 사용자 발화는 이체(transfer money) 의도와 일치할 것입니다

기본 스몰 토크

스몰 토크는 봇 요구 사항에 따라 설정된 봇 수준 작업입니다. 새 봇을 생성하면 기본적으로 인사말 스몰 토크가 생성됩니다. 기존 봇에서 스몰 토크 작업을 열면 인사와 관련된 표준 응답이 스몰 토크 기능으로 이전되었음을 알려주는 것을 참고하세요. 이대로 진행하지 않고 표준 응답을 계속할 수도 있습니다. 마이그레이션을 진행하면 인사말 그룹은 표준 응답 섹션에서 영구히 삭제되고 되돌릴 수 없음을 참고하세요.   다음은 인사말 그룹의 메시지입니다(계속하기를 선택하면 스몰 토크로 이송되는 인사말 및 기타 범주의 표준 응답입니다)

개요

스몰 토크는 일련의 사용자 발화 및 봇 응답입니다. 스몰 토크의 주요 목적은 사용자를 일상적인 대화에 참여하게 하는 것이며 일반적으로 기능에 대한 주제나 비즈니스 거래는 스몰 토크에 포함되지 않습니다. 스몰 토크의 다양한 사용자 질의는 그룹 및 할당된 계층 구조로 분류됩니다. 인사말 카테고리는 모든 새 봇에 기본적으로 자동 생성됩니다. 인사말 및 농담과 관련된 다양한 질문이 있는 그룹입니다. 추가 그룹 또는 카테고리를 정의하고 각 그룹에 있는 상호 작용 흐름을 구축할 수 있습니다.

• 각 그룹에는 하나 이상의 최상위 질문이 있을 수 있습니다. 최상위 질문에는 하나 이상의 하위 질문이 있을 수 있습니다.
• 하위 질문에는 최대 3단계까지 하나 이상의 후속 하위 질문이 있을 수 있습니다. 모든 질문에는 하나 이상의 대체 질문이 있을 수 있습니다.
• 모든 질문에는 하나 이상의 응답이 있을 수 있습니다. 여러 응답이 있는 경우 플랫폼은 무작위로 하나를 선택합니다.

용어

다음은 스몰 토크와 관련된 다양한 용어입니다.

1. 그룹 – 스몰 토크는 목적과 내용에 따라 그룹으로 분류됩니다.
2. 사용자 질의 – 각 그룹에 사용자 질의, 대체 질의 및 하위 질의를 추가할 수 있습니다. 질의는 패턴으로 형성됩니다. 여기에서 패턴에 대해 자세히 알아보세요.
3. 봇 응답 – 각 사용자 질의는 봇 응답과 연결되어야 합니다. 일반 텍스트 형식 또는 JavaScript일 수 있습니다. 채널별 응답을 지정할 수 있습니다. 여러 응답을 입력할 수도 있으며 그중 하나는 런타임에 플랫폼이 무작위로 선택합니다.

생성

스몰 토크를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 스몰 토크를 추가하려는 봇을 엽니다.
2. 상위 메뉴의 빌드에서 대화형 스킬 -> 스몰 토크 하위 메뉴에 액세스합니다
3. 먼저 새 그룹을 추가해야 합니다.
4. 다음으로 사용자 질의 및 봇 응답을 추가해야 합니다.

그룹

새 그룹을 수동으로 생성하거나 기존 JSON 또는 TSV 파일을 가져올 수 있습니다. 기본 인사말 범주를 수정할 수도 있습니다.

• 새 그룹:
  1. 왼쪽 창 빌드에서 대화형 스킬 > 스몰 토크를 클릭한 다음 왼쪽 상단에서 새 그룹을 클릭합니다.
  2. 새 그룹 대화 상자에서 그룹 이름 필드에 이름을 입력합니다.
  3. 진행을 클릭합니다.
  4. 열린 스몰 토크 편집기에서 사용자 발화 – 봇 응답 쌍을 입력하고 목록에 추가할 수 있습니다.
• 가져오기: 귀사의 스몰 토크가 이미 있는 경우 같은 것을 가져올 수 있습니다. 파일은 JSON 또는 TSV 형식이어야 합니다. 서식 세부 정보 샘플 파일을 다운로드할 수 있습니다.
  1. 왼쪽 창의 빌드에서 대화형 스킬 > 스몰 토크를 클릭합니다.
  2. 더 보기(생략 부분) 아이콘을 클릭하고 가져오기 옵션을 선택합니다.
  3. 스몰 토크가 포함된 파일을 선택하고 다음을 누릅니다.
  4. 가져오기가 시작됩니다. 기존 스몰 토크는 가져온 파일로 대체됩니다.
• 수정:
  1. 기존 그룹을 클릭하여 같게 변경할 수 있습니다.
  2. 열린 스몰 토크 편집기에서 사용자 발화 – 봇 응답 쌍을 입력하고 목록에 추가할 수 있습니다.

질의 – 응답

그룹을 생성하고/가져오면 질의-응답 쌍을 추가/수정할 수 있습니다.

1. 사용자 열에 사용자 질의를 입력하고 봇 열에 해당 봇 응답을 입력합니다.
2. Enter 또는 Add를 눌러 질의응답 쌍을 목록에 추가합니다.
3. 질의는 패턴으로 지정됩니다. 여기에서 패턴에 대해 자세히 알아보세요.
4. 각 사용자 질의에, 사용자의 동일한 질의 요청을 다른 방식으로 나타내는 대체 질문을 입력할 수 있습니다.
5. 각 봇 응답에 대체 응답을 입력할 수 있습니다. 플랫폼은 런타임 동안 무작위로 하나의 응답을 선택합니다.
6. 마우스를 올릴 때 질문 앞에 나타나는 핸들바 아이콘으로 질문 순서를 재배열할 수 있습니다.
7. 각 사용자 질의에는 하위 질의가 있을 수 있습니다. 하위 질문은 상위 질문을 받고 답변을 한 후 할 수 있습니다. 하위 질의를 추가하려면 질문 위로 마우스를 이동할 때 질문 옆에 표시되는 + 아이콘을 사용합니다.
8. 응답은 채널에 따라 다르며 Java Script 형식입니다. 응답 옆에 나타나는 설정(톱니바퀴 아이콘)을 클릭하여 응답에 마우스를 올리면 응답 관리 창이 열립니다. 여기서는:
   • 모든 채널에 표시할 기본 메시지를 제공합니다.
   • 채널별 응답:
     1. + 응답 추가를 클릭합니다.
     2. 새 프롬프트 메시지를 클릭합니다.
     3. 채널을 선택합니다.
     4. 고급 모드를 사용하여 표준 텍스트 또는 JavaScript로 응답을 입력합니다. 해당하는 경우 템플릿을 선택합니다. (메시지 형식에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요)
     5. 저장을 클릭합니다.

설정

스몰 토크 그룹 위로 마우스를 올리면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 그룹을 삭제합니다.
• 설정 옵션을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 이 스몰 토크 그룹과 함께 사용할 변수 네임스페이스를 연결하여 변수 네임스페이스를 관리하세요. 이 옵션은 변수 네임스페이스가 활성화된 경우에만 표시됩니다. 자세한 내용은 네임스페이스 관리하기를 참조하세요.

  

스몰 토크 콘텍스트

사용자 발화 패턴 정의에 원하는 정보를 표시할 수 있으며 콘텍스트에서 사용할 수 있습니다. 진행 중인 스몰 토크의 맥락 정보를 저장하는 NL 분석에서 스몰 토크라는 새로운 섹션이 도입되었습니다. 이 정보로 스몰 토크 메시지를 개인화할 수 있습니다.

• 밑줄 ‘_’ 기호를 포함하여 사용자 입력 패턴에서 섹션을 표시하면 필요한 정보를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 저는 _~지역 출신입니다. 당신은 어디에서 왔습니까?는 사용자 발화에서 위치를 캡처할 수 있습니다.
• 이 정보는 스몰 토크 콘텍스트에 저장되며 다음을 사용하여 액세스할 수 있습니다. context.smallTalk.matchData._0 다음은 JSON 구조입니다.

  {
    "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
    "matchData": {
      "_0": "chicago"
    },
    "previousMatchData": []
  }

• 동일한 사용자 입력에서 여러 패턴 토큰을 정의하고 저장할 수 있으며 위치 카운트 변수(_0, _1, _2 등)를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 위치 콘텐츠를 캡처하기 때문에 선택적 토큰이 사용자 발화에서 누락된 경우 지속되지 않습니다. 예를 들어 다음 패턴에 대해 생각해보세요. “how is the _[ climate temperature ] { at _~location } ~time
  • 사례1:
    • 사용자 발화: “how is the temperature in London today“
    • 콘텍스트:

      {
        "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
        "matchData": {
          "_0": "temperature"
          "_1": "London"
          "_2": "today"
        },
        "previousMatchData": []
      }

  • 사례 2:
    • 사용자 발화: “how is the climate today“
    • 콘텍스트:

      {
        "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
        "matchData": {
          "_0": "climate"
          "_2": "today"
        },
        "previousMatchData": []
      }

• 다음을 사용하여 previousMatchedData 배열의 자식 노드에서 콘텍스트에 액세스할 수 있습니다. context.smallTalk.previousMatchData[i].matchData._0 상위 수준을 기준으로 0, 1, 2의 인덱스 값을 취하는 변수 i 상위 스몰 토크 콘텍스트의 JSON 구조는 다음과 같습니다.

  {
    "pattern": "That is nice",
    "matchData": {},
    "previousMatchData": [
      {
        "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
        "matchData": {
          "_0": "chicago"
        }
      },
      {
        "pattern": "That is far.",
        "matchData": {}
      }
    ]
  }

• 콘텍스트는 아래 시나리오 중 하나가 발생할 때까지 지속됩니다.
  • 세션 종료.
  • 새로운 기본 스몰 토크 의도가 탐지됨.
  • 스몰 토크가 아닌 다른 의도가 트리거됨.

학습

스몰 토크를 변경한 후에는 봇이 스몰 토크를 선택하도록 학습시켜야 합니다. 스몰 토크 편집기 화면에서 학습을 클릭하여 봇을 교육합니다. 참고 사항: 스몰 토크 파일을 가져오면 학습이 자동으로 트리거됩니다.

참고 사항

• 스몰 토크에서는 세 가지 수준의 자식 노드만 허용됩니다. 이전 대화에서 해당 상위 수준 질문에 답변한 경우에만 하위 질문이 식별됩니다.
• 그룹에 추가된 순서대로 질문이 평가됩니다. 마지막에 일반적인 스몰 토크를 추가하고 시작 부분에 구체적인 잡담을 추가하는 것이 좋습니다(예를 들어, 오늘 하루 어떠십니까를 먼저 추가하고 그 다음에 잘 지내시나요). 기본 질문을 추가한 후 다시 정렬할 수 있습니다.
• 그룹도 추가된 순서대로 평가됩니다.
• 모든 카테고리에서, 중복된 최상위 질문은 허용되지 않습니다.
• 스몰 토크보다 의도 및 지식 수집을 우선합니다. 즉, 의도(또는 FAQ) 및 스몰 토크가 탐지되면 의도(또는 FAQ)가 우선합니다.
• 식별된 모든 스몰 토크는 순위와 해결 다음에 나타납니다.
• 범용 봇:
  • 사용자가 범용 봇의 콘텍스트에 있는 경우 범용 봇의 스몰 토크를 고려하게 됩니다.
  • 사용자가 하위 봇의 콘텍스트에 있는 경우 하위 봇의 스몰 토크를 고려하게 됩니다. 단, 해당 하위 봇의 스몰 토크가 없으면 범용 봇의 스몰 토크를 고려하게 됩니다.
• 스몰 토크는 언어에 따라 다릅니다. 봇이 여러 언어로 되어 있다면 사용 가능한 각 언어로 스몰 토크를 설계할 수 있습니다.
• 스몰 토크의 중단 동작은 자연어 > 인텔리전스 > 중단 관리에서 다음 옵션을 사용하여 처리됩니다.
  • 스몰 토크에 응답 및 보류 중인 작업 재개 – 이것이 기본 설정입니다.
  • 설정 보류 및 재개를 사용하여 스몰 토크를 실행합니다.

スモールトークとは、ボットがエンドユーザーと交わすカジュアルな会話のことです。エンドユーザーと気軽に会話できることにより、ボットの社会性を高め、リコール率を向上させることができます。スモールトークの会話は、ボットとユーザーの間の一連のインタラクションボレーとして設計されています。How Are You?などのソーシャルインプットに答えられるボットは、ボットに好印象を与え、ユーザーとの貴重なつながりを築くのに役立つ可能性が高くなります。機能

• カスタムスモールトーク機能を使用して、パーソナリティを構築し、興味のある分野について気軽な会話を行えるようにボットをトレーニングします。
• また、ネストした会話を構築することにより、会話中のフォローアップに答え、ボットをより魅力的にすることができます。
• あいさつやスモールトークのような標準レスポンスの一部を置き換えることで、ボットに内蔵されているスモールトークの能力を拡張することができます。 
• また、プラットフォームはユーザーの発話に含まれる絵文字を識別し、それに応じてスモールトークで応答することができます。
• ただし、発話の最初のhelloなどの挿入語は、スモールトークとはみなされません。例として、ユーザーの発話であるHello, I need to transfer moneyは、transfer moneyのインテントと照合されます。

デフォルトのスモールトーク

スモールトークは、ボットのニーズに合わせて設定されるボットレベルのタスクです。新しいボットを作成すると、グループgreetingsのスモールトークがデフォルトで生成されます。 なお、既存のボットでスモールトークタスクを開くと、あいさつに関する標準レスポンスがスモールトーク機能に移行したことが通知されます。続行しないことを選択して、 標準スポンスを続けることができます。なお、移行を続行した場合、>Greetingsが標準レスポンスセクションから永久に削除され、取り戻すことができなくなります。   以下は、あいさつ文グループのメッセージです（これらは、あいさつ文の標準レスポンスやその他のカテゴリーで続行を選択すると、スモールトークに移行されます）。

概要

スモールトークは、ユーザーの発話とボットのレスポンスのシリーズです。スモールトークの主な目的は、ユーザーとの気軽な会話であり、一般的に、機能的なトピックやビジネス上の取引はスモールトークに含まれません。スモールトークにおけるさまざまなユーザーのクエリは、グループに分類され、階層構造が割り当てられています。あいさつカテゴリは、すべての新規ボットにデフォルトで自動生成されます。このグループには、あいさつや歓談に関するさまざまな質問が含まれています。追加のグループやカテゴリを定義し、各グループの下にインタラクションフローを構築することができます。

• 各グループは、1以上のトップレベルの質問を含めることができます。トップレベルの質問には、1つ以上の子質問を含めることができます。
• 1つの子質問には、1つ以上の後続する子質問を3レベルまで含めることができます。すべての質問には、1つ以上の代替質問を含めることができます。
• すべての質問には、1つ以上のレスポンスを含めることできます。複数のレスポンスがあった場合、プラットフォームはランダムに1つのレスポンスを選びます。

用語解説

以下は、スモールトークに関連するさまざまな用語です：

1. グループ – 目的と内容に基づき、スモールトークはグループに分類されます。
2. ユーザークエリ – 各グループに対して、ユーザークエリ、代替クエリ、および子クエリを加えることができます。クエリはパターンを使用して形成されます。パターンの詳細についてはこちらをご覧ください。
3. ボットレスポンス – 各ユーザークエリには、ボットレスポンスが関連付けられている必要があります。これらは、プレーンテキスト形式またはJavaScriptで使用できます。チャネル固有のレスポンスを指定できます。複数のレスポンスを入力することもでき、そのうちの1つは実行時にプラットフォームによってランダムに選択されます。

作成

スモールトークを作成するには、以下の手順に従います：

1. スモールトークを追加するボットを開きます。
2. トップメニューのビルドからサブメニューの会話スキル->スモールトークにアクセスします。
3. まず、 新規グループを追加する必要があります。
4. 次に、ユーザークエリとボットレスポンスを追加する必要があります。

グループ

新規グループを手動で作成したり、あるいは既存のJSONやTSVファイルをインポートしたりすることができます。また、デフォルトのあいさつ文カテゴリーを変更する こともできます。

• 新規グループ：
  1. 左ペインのビルドで、会話スキル＞スモールトークをクリックし、右上の新規グループをクリックします。
  2. 新規グループダイアログボックスのグループ名 フィールドに名前を入力します。
  3. 続行をクリックします。
  4. 開いているスモールトークエディターから、ユーザー発話 – ボットレスポンスのペアを入力して、リストに追加できます。
• インポート：すでに自社のスモールトークをお持ちの場合は、同じ内容をインポートすることができます。ファイルは、JSONまたはTSV形式である必要があります。フォーマットの詳細については、サンプルファイルをダウンロードすることができます。
  1. 左側ペインのビルドで、会話スキル＞スモールトークをクリックします。
  2. その他 （楕円）のアイコンをクリックして、 インポートオプションを選択します。
  3. スモールトークを含むファイルを選択し、次へをクリックします。
  4. インポートが開始されます。なお、既存のスモールトークはインポートされたファイルに置き換えられます。
• 変更：
  1. 既存のグループをクリックして、同じグループに変更することができます。
  2. 開いているスモールトークエディターから、ユーザー発話 – ボットレスポンスのペアを入力して、リストに追加できます。

クエリ – レスポンス

グループを作成/インポートすると、クエリ – レスポンスのペアを追加/変更することができます。

1. ユーザー列にはユーザークエリを、ボット列には対応するボットレスポンスを入力します。
2. Enterまたは追加を押して、クエリ – レスポンスのペアをリストに追加します。
3. クエリはパターンを使用して設計されます。パターンの詳細についてはこちらをご覧ください。
4. 各ユーザークエリには、ユーザーが同じクエリを尋ねる場合の別の方法を示す代替質問を入力できます。
5. 各ボットのレスポンスに対して、代替レスポンスを入力することができます。プラットフォームは、実行時に1つのレスポンスをランダムに選択します。
6. ポイントした質問の前に表示されるハンドルバーアイコンを使用して、質問の順序を並べ替えることができます。
7. 各ユーザークエリには、子クエリを含めることができます。親質問に答えて初めて、子質問を行うことができます。子クエリを追加するためには、質問をポイントすると質問の横に表示される+アイコンを使用します。
8. レスポンスはチャネル固有およびJava Script形式です。レスポンスの横に表示される設定（歯車のアイコン）をクリックしてカーソルを合わせると、レスポンス管理ウィンドウが開きます。こちら：
   • すべてのチャネルに表示されるデフォルトのメッセージを指定します。
   • チャネル固有レスポンスについて：
     1. +レスポンスの追加をクリックします。
     2. 新規プロンプトメッセージをクリックします。
     3. チャネルを選択します。
     4. 詳細モードを使用して、標準テキストまたはJavaスクリプトでレスポンスを入力します。該当する場合は、テンプレートを選択します。(メッセージのフォーマットの詳細については、こちらをご覧ください)
        
     5. 保存をクリックします。

設定

スモールトークのグループにカーソルを合わせると、以下のオプションが表示されます：

• グループを削除します。
• 設定オプションでは、以下のことができます。
  • 使用する変数ネームスペースをこのスモールトークグループに関連付けて、変数ネームプレースを管理します。このオプションは、可変ネームスペースがボット用に有効になっている場合にのみ表示されます。詳細は、ネームスペースの管理をご参照ください。

  

スモールトークのコンテキスト

ユーザーの発話パターン定義の中で必要な情報をマークでき、その情報をコンテキストの中で利用できるようになります。NL分析の下にスモールトークという新しいセクションが導入され、進行中のスモールトークからのコンテキスト情報が保存されます。この情報を使用して、スモールトークメッセージをパーソナライズできます。

• アンダースコア「_」記号を含めることでユーザー入力パターンのセクションをマークすると、必要な情報を示すことができます。例として、I am from _~location Where are you from?では、ユーザーの発話から場所を取得できます。
• この情報は、スモールトークのコンテキストに保存され、以下の方法でアクセスできます： context.smallTalk.matchData._0 JSONの構造は以下のとおりです：

  {
    "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
    "matchData": {
      "_0": "chicago"
    },
    "previousMatchData": []
  }

• 同じユーザー入力に複数のパターントークンを定義して保存でき、それらのパターントークンには位置カウント変数 – _0 、_1 、_2など）を使用してアクセスできます。これらは位置情報を含んでいるため、ユーザーの発話からオプションのトークンが欠落している場合には連続性がありません。例として、パターンを考えてみましょう：how is the _[ climate temperature ] { at _~location } ~time
  • Case1:
    • ユーザーの発話：”how is the temperature in London today“
    • コンテキスト：

      {
        "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
        "matchData": {
          "_0": "temperature"
          "_1": "London"
          "_2": "today"
        },
        "previousMatchData": []
      }

  • Case2:
    • ユーザーの発話：”how is the climate today“
    • コンテキスト：

      {
        "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
        "matchData": {
          "_0": "climate"
          "_2": "today"
        },
        "previousMatchData": []
      }

• コンテキストは、previousMatchedData配列の下にある子ノードから、以下の方法でアクセスできます： context.smallTalk.previousMatchData[i].matchData._0 変数iは、親レベルに基づいて0、1、および2のインデックス値を取ります。親スモールトークコンテキストのJSON構造は以下のようになります：

  {
    "pattern": "That is nice",
    "matchData": {},
    "previousMatchData": [
      {
        "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
        "matchData": {
          "_0": "chicago"
        }
      },
      {
        "pattern": "That is far.",
        "matchData": {}
      }
    ]
  }

• コンテキストは、以下のいずれかのシナリオが発生するまで存続します：
  • セッションの終了。
  • 新しいプライマリースモールトークインテントが検出されました。
  • スモールトークではない他のインテントは、トリガーされます。

トレーニング

ひとたびスモールトークに変更が加わると、ボットがスモールトークを拾うためのトレーニングが必要になります。スモールトークエディター画面でトレーニングをクリックして、ボットをトレーニングします。メモ：スモールトークファイルをインポートすると、自動的にトレーニングが開始されます。

留意点

• スモールトークでは、3つのレベルの子ノードのみが許可されます。子質問は、対応する親レベルの質問が前のボレーで回答された場合にのみ識別されます。
• 質問は、グループ内で追加された順に評価されます。一般的なスモールトークは最後に、特定のスモールトークは最初に加えることが望ましいです（例として、 今日はいかがですかは最初に、お元気ですかは後に加える必要があります）。主要な質問は、追加した後で並べ替えることができます。
• また、グループは追加された順に評価されます。
• すべてのカテゴリーにおいて、トップレベルの質問は重複させることができません。
• インテントおよびナレッジ収集は、スモールトークよりも優先されます。つまり、 インテント（またはFAQ）とスモールトークが検出された場合、インテント（またはFAQ）に優先順位が付けられます。
• 特定されたスモールトークはランキング・解決の後に表示されます。
• ユニバーサルボット：
  • ユーザーがユニバーサルボットのコンテキストにいる場合は、ユニバーサルボットのスモールトークが考慮されます。
  • ユーザーが子ボットのコンテキストにいる場合は、子ボットのスモールトークが考慮されます。ただし、これに対応する子ボットのスモールトークが発見できない場合は、ユニバーサルボットのスモールトークを検討します。
• スモールトークは言語固有のものです。ボットが多言語に対応している場合には、対応している各言語でスモールトークを設計することができます。
• スモールトークの割り込み動作は、 ビルド＞インテリジェンス＞割り込み管理の以下のオプションで処理されます：
  • スモールトークに応答して一時停止中のタスクを再開する – これはデフォルトの設定です。
  • 一時停止・再開設定を使用してスモールトークを実行する。

Small Talk refers to the casual conversations that a bot can have with the end-users. The ability to engage end-users in casual conversations helps socialize your bot and improves the recall rates.

The Small Talk conversation is designed as a series of interaction volleys between the bot and the user. Bots that can answer social inputs like How Are You? are more likely to create a positive impression for your bot and help build an invaluable connection with the user.

Features

• Using the Custom Small Talk feature, build a personality and train the bot to conduct casual conversations around your areas of interest.
• You can also build nested conversations to answer follow-ups during a conversation and make the bot more engaging.
• It replaces some of the standard responses that were greetings and small talk in nature, you can extend the bot’s built-in Small Talk abilities. 
• The platform can also identify the emojis in user utterances and respond accordingly in Small Talk.
• However, interjections, like hello at the start of an utterance, will not be considered as small talk. For example, the user utterance Hello, I need to transfer money will be matched with the intent transfer money

Default Small Talk

Small Talk is a bot-level task that is configured as per your bot needs. When you create a new bot, the Small Talk of group greetings is generated by default.

Note that when you open the Small Talk Task in an existing bot, you will be informed of the migration of standard responses related to greetings to the Small Talk feature. You can choose not to Proceed and continue with the Standard Responses.

NOTE that if you proceed with the migration, the Greetings will be permanently deleted from the Standard Responses section and cannot be retrieved.

The following are the messages under the Greetings group (these are the Standard Responses of Greeting and other categories that are migrated to Small Talk once you choose to Proceed)

Overview

Small Talk is a series of User Utterances and Bot Responses. The primary objective of Small Talk is to engage users in casual conversations and in general, functional topics or business transactions are not included in Small Talk.

The various user queries in Small Talk are categorized into groups and assigned hierarchical structure. The Greetings category are auto-generated by default for all new bots. This group contains various questions related to greetings and pleasantries. You can define additional groups or categories and build interaction flows under each group.

• Each group can have one or more top-level questions. A top-level question can have one or more child questions.
• A child question can have one or more subsequent child questions up to three levels. Every question can have one or more alternate questions.
• Every question can have one or more responses. When multiple responses are present, the platform will pick one at random.

Terminology

Following are various terms associated with Small Talk:

1. Groups – Based upon the purpose and content, Small Talk is categorized into groups.
2. User Queries – For each group, you can add User Queries, Alternate Queries, and Child Queries. Queries are formed using patterns. Know more about patterns from here.
3. Bot Responses – Each User Query must be associated with a bot response. These can be in plain text format or JavaScript. You can specify channel-specific responses. You can also enter multiple responses, one of which will be picked randomly by the platform at runtime.

Creation

To create Small Talk, follow the below steps:

1. Open the bot where you want to add Small Talk;
2. From the top menu Build access the sub-menu Conversational Skills -> Small Talk
3. You need to start by adding a New Group.
4. Next, you need to add User Queries and Bot Responses.

Groups

You can create a New Group manually or Import an existing JSON or TSV file. You can also modify the default Greeting category.

• New Group:
  1. On the left pane under Build, click Conversational Skills > Small Talk; then click New Group on top-right.
  2. On the New Group dialog box, enter a name in the Group Name field.
  3. Click Proceed.
  4. From the Small Talk editor that opens you can enter User Utterance – Bot Response pairs and Add to the list.
• Import: If you have already had Small Talk for your company, you can import the same. The file must be in JSON or TSV format. You can download a sample file for the formatting details.
  1. On the left pane under Build, click Conversational Skills > Small Talk.
  2. Click the more (ellipses) icon and select the Import option.
  3. Select the file containing the Small Talk and Next.
  4. The import starts. Note that the existing Small Talk will be replaced with the imported file.
• Modify:
  1. You can click the existing group and make changes to the same.
  2. From the Small Talk editor that opens you can enter User Utterance – Bot Response pairs and Add to the list.

Query – Response

Once you create/import a group, you can add/modify the query-response pairs.

1. Enter the User Query in the User column and the corresponding Bot Response in the Bot column.
2. Press Enter or Add to add the query-response pair to the list.
3. Queries are designed using patterns. Know more about patterns from here.
4. For each User Query, you can enter alternate questions that depict a different way the user might ask the same query.
5. For each bot response, you can enter alternate responses. The platform picks one response at random during runtime.
6. Using the handlebar icon that appears in front of the question on hover, you can re-arrange the order of the questions.
7. Each User Query can have a child query. The child-questions can be asked only when the parent-question is asked and responded to. To add Child Query, use the + icon that appears next to the question when you hover over it.
   
8. Responses are Channel-specific and Java Script formatted. By clicking the settings (gear icon) that appear next to the response, when you hover over it opens the Manage Response window. Here:
   • Give a default message to be displayed on all channels.
   • For channel-specific response:
     1. Click + Add Response.
     2. Click the New Prompt Message.
     3. Select the Channel.
     4. Enter the response in standard text or in Java Script using the Advanced Mode. If applicable Select a Template. (see here for more on message formatting)
        
     5. Click Save.

Settings

On the hover over any Small Talk group, you have the option to:

• Delete the group.
• Settings option will allow you to:
  • Manage Variable Namespaces by associating a variable namespace to use with this Small Talk group. This option is visible only when the variable namespace is enabled for the bot. For more information, refer to Managing Namespace.

  

Small Talk Context

You can mark desired information in the user utterance pattern definition and it will be available in the context. A new section called Small Talk is introduced under NL Analysis which stores the contextual information from the ongoing small talk. You can use this information to personalize the Small Talk messages.

• Marking a section in the user input pattern by including an underscore ‘_’ symbol you can indicate the required information. For example, I am from _~location Where are you from? will allow you to capture the location from the user utterance.
• This information is stored in the Small Talk context and can be accessed using: context.smallTalk.matchData._0 The following is the JSON structure:

  {
    "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
    "matchData": {
      "_0": "chicago"
    },
    "previousMatchData": []
  }

• You can define and store multiple pattern tokens in the same user input and they can be accessed using the positional count variables – _0, _1, _2 so on, and so forth. Since they capture the positional content, they are not continuous in case the optional token is missing from the user utterance.
  For example, consider the pattern: how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time
  • Case1:
    • user utterance: “how is the temperature in London today“
    • context:

      {
        "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
        "matchData": {
          "_0": "temperature"
          "_1": "London"
          "_2": "today"
        },
        "previousMatchData": []
      }

  • Case2:
    • user utterance: “how is the climate today“
    • context:

      {
        "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
        "matchData": {
          "_0": "climate"
          "_2": "today"
        },
        "previousMatchData": []
      }

• The context can be accessed from the child nodes under previousMatchedData array using: context.smallTalk.previousMatchData[i].matchData._0 with the variable i taking the index value of 0, 1, and 2 based on the parent level.
  The JSON structure for the parent Small Talk context would be:

  {
    "pattern": "That is nice",
    "matchData": {},
    "previousMatchData": [
      {
        "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
        "matchData": {
          "_0": "chicago"
        }
      },
      {
        "pattern": "That is far.",
        "matchData": {}
      }
    ]
  }

• The context persists until one of the below scenarios occurs:
  • End of the session.
  • A new primary Small Talk intent is detected.
  • Any other intent which is not Small Talk is triggered.

Train

Once you have made changes to the Small Talk, it needs to be trained for the bot to pick up the Small Talk. Click  Train on the Small Talk editor screen to train the bot.

NOTE: Importing a Small Talk file triggers the training automatically.

Points to Note

• Only three levels of child nodes are allowed in Small talk. The child questions are identified only if the corresponding parent level question was answered in the previous volley.
• The questions are evaluated in the order in which they are added in a group. It is advisable to add generic small talk at the end and specific small talk at the beginning (For example, how is your day today must be added first and then followed by how are you). You can re-order the primary questions after adding them.
• Groups are also evaluated in the order in which are added.
• Duplicate top-level questions, across all categories, are not allowed.
• Intents and Knowledge Collection will take precedence over Small Talk i.e. when Intents (or FAQs) and Small Talk are detected, preference is given to Intents (or FAQs).
• Any Small Talk identified is displayed after Ranking & Resolver.
• Universal Bot:
  • If a user is in the context of a Universal bot, then the Universal bot’s Small Talk is considered.
  • If the user is in the context of a child bot, then the child bot’s Small Talk is considered. However, if Small Talk from the corresponding child bot is not found, then the Universal bot’s Small Talk is considered.
• Small talk is language-specific. If your bot is multi-lingual, then you can design Small Talk in each of the enabled languages.
• Interruption Behavior for Small Talk is handled using the following options from Build > Intelligence > Manage Interruptions:
  • Respond to Small Talk and resume the on-hold task – this is the default setting.
  • Execute the Small Talk using Hold & Resume settings.