Fallback típusok
A fallback aktiválódik, amikor az NLP modul nem tud magabiztos intent-et azonosítani, hiányzó entitás miatt nem tudja folytatni a dialógust, vagy a backend API hiba miatt nem teljesíthető a kérés.
Három fő fallback szint létezik: soft fallback (alternatív kérdés, clarifikáció), hard fallback (általános „nem értem” válasz), human handoff (átirányítás emberi operátorhoz).
Confidence küszöb
Az intent modell confidence score-ja határozza meg, mikor aktiválódik a fallback. Tipikus küszöbértékek: 0.7–0.85. Az optimális érték a domain és a felhasználói elvárások függvénye — alacsonyabb küszöb több false positive-ot, magasabb küszöb több fallback-et eredményez.
Érdemes intent-enként különböző küszöbértékeket beállítani: kritikus műveleteknél (lemondás, fizetés) magasabb confidence kell.
Stratégiák
Hatékony fallback stratégiák:
- Clarifikációs kérdés — „Úgy érti, hogy rendelést szeretne lemondani, vagy módosítani?”
- Top-3 javaslat — a legvalószínűbb intentek listája gombokkal
- FAQ keresés — a bemenet alapján releváns FAQ találatok megjelenítése
- Emberi átadás — munkaidőben operátor, azon kívül ticket létrehozás
A fallback válaszok hangnemének illeszkednie kell a bot személyiségéhez — formális ügyfélszolgálatnál más a stílus, mint egy informális FAQ-botnál.
Mérés és javítás
A fallback rate (fallback interakciók / összes interakció) kulcs metrika. Célérték: < 15% stabil botnál. Minden fallback esemény logolása lehetővé teszi az adatkészlet bővítését — a fallback-be került mondatok címkézése és visszacsatolása a modellbe.