Esta publicación invitada fue escrita por Mulay Ahmed y Caroline Mediacaña-Lane de Principal Financial Group. El contenido y las opiniones de esta publicación son de autores externos y AWS no es responsable del contenido o la precisión de esta publicación.
Con centros de contacto en EE. UU. que manejan millones de llamadas de clientes al año, Colección Financiero Principal® quería modernizar la experiencia de llamadas de sus clientes. en el post Principal Financial Group aumenta el rendimiento del asistente aparente de voz utilizando Genesys, Amazon Lex y Amazon QuickSightanalizamos la alternativa normal de Principal Supuesto Assistant utilizando Genesys Cloud, Amazon Lex V2múltiples servicios de AWS y una alternativa personalizada de informes y exploración que utiliza Amazon QuickSight.
Esta publicación se centra en la precipitación de los procesos de entrega de la plataforma Supuesto Assistant (VA) a través de la creación, prueba e implementación automatizadas de un bot Amazon Lex V2 (incluidos otros medios de exploración y bases de datos que se describen más delante en esta publicación) utilizando una canalización de integración y entrega continua (CI/CD) de GitHub con ejecución automatizada de Amazon Lex V2 Test Workbench para avalar la calidad. Esta alternativa ayuda al Director® escale y mantenga implementaciones de VA con confianza y velocidad utilizando infraestructura como código (IaC), configuración como código (CaC) y un enfoque de CI/CD automatizado en extensión de probar e implementar el bot Amazon Lex V2 en el Consola de delegación de AWS.
Principal es una empresa financiera mundial con casi 20.000 empleados apasionados por mejorar la riqueza y el bienestar de las personas y las empresas. Principal, que lleva 145 primaveras en el negocio, ayuda a aproximadamente 70 millones de clientes (a partir del cuarto trimestre de 2024) a planificar, proteger, cambiar y jubilarse, mientras trabaja para apoyar a las comunidades en las que opera. El equipo de ingeniería de asistente aparente empresarial de Principal, en colaboración con AWS, utilizó Amazon Lex V2 para implementar un asistente aparente de voz para proporcionar capacidades de hipermercado y enrutamiento para los clientes del centro de contacto. Se reconocieron y priorizaron las siguientes oportunidades de ingeniería:
- Aniquilación de la configuración, las pruebas y la implementación desde la consola de un bot Amazon Lex V2
- Colaboración a través de control de versiones estructurado y flujos de trabajo de progreso paralelos para varios miembros del equipo.
- Rapidez de los ciclos de progreso con procesos automatizados de compilación, prueba e implementación para la creación y optimización de bots de Amazon Lex.
- Controles de señal de calidad mejorados a través de puertas de prueba automatizadas y potencia de estándares de codificación para lanzamientos confiables.
Con las soluciones de automatización descritas en la publicación, a partir de septiembre de 2024, Principal ha acelerado los esfuerzos de progreso en un 50 % en todos los entornos (progreso, piloto y producción) a través de procesos simplificados de implementación e implementación. Esta alternativa asimismo alivio la confiabilidad de la implementación a través de flujos de trabajo automatizados, brinda actualizaciones consistentes y minimiza los errores en los entornos de progreso, piloto y producción, y maximiza la eficiencia del progreso al integrar Test Workbench con GitHub, lo que permite el control de versiones y las pruebas automatizadas. Con la automatización de Test Workbench y su integración con GitHub, la alternativa fortalece el proceso de CI/CD al surtir la formación entre los archivos de prueba y las versiones de bot, creando un entorno más ágil y proceso de progreso confiable.
Descripción normal de la alternativa
La alternativa utiliza los servicios descritos en Principal Financial Group aumenta el rendimiento del asistente aparente de voz utilizando Genesys, Amazon Lex y Amazon QuickSight. Los siguientes servicios/API asimismo se utilizan como parte de esta alternativa:
- Funciones de paso de AWS para orquestar el flujo de trabajo de implementación
- Las API de Test Workbench, que se invocan interiormente de la máquina de estado de Step Functions como una secuencia de tareas.
- AWS Lambda para procesar datos para consentir algunas de las entradas de las API de Test Workbench
Ordenamiento y diligencia del código VA.
La implementación de Principal VA utiliza Genesys Cloud como aplicación del centro de contacto y los siguientes servicios de AWS organizados en diferentes pilas:
- Pila de robots:
- El CDK de Amazon Lex V2 se utiliza para precisar e implementar la infraestructura del bot.
- Las funciones Lambda manejan la método del bot y administran la método de enrutamiento (para Amazon Lex y Genesys Cloud)
- Administrador de secretos de AWS almacena secretos para convocar a los puntos finales de los sistemas posteriores
- Pila de pruebas:
- Step Functions organiza el flujo de trabajo de prueba
- Las funciones Lambda se utilizan en el proceso de prueba.
- Los archivos de prueba contienen casos de prueba y escenarios en formato Test Workbench.
- Los datos simulados se utilizan para aparentar varios escenarios para realizar pruebas sin conectarse a sistemas posteriores o API.
- Pila de datos:
- Pila de exploración:
- Amazon S3 almacena registros y datos procesados
- Manguera de datos de Amazon transmite registros a Amazon S3
- Lambda organiza operaciones de cuna, transformación y carga (ETL)
- Pegamento AWS gestiona el catálogo de datos y los trabajos ETL
- Atenea amazónica se utiliza para consultar y analizar datos analíticos en Amazon S3
- Amazon QuickSight Se utiliza para visualización de datos e inteligencia empresarial.
- Canalización de CI/CD:
- GitHub sirve como repositorio de código fuente
- Un flujo de trabajo de GitHub automatiza el proceso de CI/CD
Configuración de Amazon Lex V2 como código y flujo de trabajo CI/CD
El ulterior diagrama ilustra cómo varios desarrolladores pueden trabajar en cambios en la pila de bots y realizar pruebas en paralelo mediante la implementación de cambios localmente o utilizando un flujo de trabajo de GitHub.
El proceso consta de los siguientes pasos:
- Un desarrollador clona el repositorio y crea una nueva rama para realizar cambios.
- El desarrollador A o B realiza cambios en la configuración del bot o en las funciones Lambda mediante código.
- El desarrollador crea una solicitud de cuna.
- El desarrollador implementa la pila CDK de Amazon Lex V2 mediante uno de los siguientes métodos:
- Cree una solicitud de cuna y asegúrese de que se aprueben todas las comprobaciones de estándares y calidad del código.
- Fusionarlo con la rama principal.
- Implemente la pila CDK de Amazon Lex V2 desde su entorno restringido.
- El desarrollador ejecuta Test Workbench como parte de la canalización de CI/CD o desde su entorno restringido utilizando los scripts de automatización.
- Los resultados de las pruebas se muestran en GitHub Actions y en la terminal (si se ejecutan localmente).
- La canalización tiene éxito solo si se superan las comprobaciones definidas, como linting, pruebas unitarias, pruebas e integración de infraestructura y pruebas funcionales de Test Workbench.
- Una vez superadas todas las pruebas y comprobaciones, se puede redactar una nueva interpretación preliminar para implementarla en el entorno de prueba. A posteriori de que la implementación y las pruebas (automatizadas y UAT) sean exitosas, se puede crear una nueva interpretación para la implementación de producción (luego de la revisión y aprobación manual).
Automatización del parcialidad de trabajo de pruebas de Amazon Lex
La alternativa utiliza servicios de GitHub y AWS, como máquinas de estado de Step Functions y funciones Lambda, para organizar todo el proceso de prueba de Amazon Lex V2 Bot (en extensión de utilizar el proceso de prueba manual existente para Amazon Lex). La canalización activa la carga de conjuntos de pruebas, funciones Lambda para interactuar con el bot Amazon Lex V2 y Test Workbench, luego otra función Lambda para percibir los resultados de las pruebas y proporcionar resultados en la canalización.
Para surtir evaluaciones consistentes y repetibles de sus bots de Amazon Lex V2, es esencial ordenar y organizar sus conjuntos de datos de prueba de forma efectiva. Las siguientes prácticas esencia ayudan a surtir actualizados los conjuntos de pruebas:
- Los archivos del conjunto de pruebas están controlados por versiones y vinculados a cada bot y su interpretación.
- Se crean conjuntos de pruebas de oro separados para cada intención y se actualizan periódicamente para incluir las declaraciones de los clientes de producción, lo que aumenta las tasas de inspección de intenciones.
- Los datos de prueba versionados se implementan como parte de cada implementación de bot en entornos que no son de producción.
El ulterior diagrama ilustra el proceso automatizado de un extremo a otro para probar los bots de Amazon Lex V2 luego de cada implementación.
El flujo de trabajo posterior a la implementación consta de los siguientes pasos:
- El desarrollador verifica el archivo de prueba en el repositorio de GitHub (o lo implementa directamente desde el restringido). A posteriori de cada implementación de bot, GitHub activa el script de prueba utilizando el flujo de trabajo de GitHub.
- Los scripts de prueba cargan los archivos de prueba en un depósito de S3.
- El script de prueba invoca una máquina de estado de Step Functions, utilizando un nombre de bot y una directorio de claves de archivo como entradas.
- Las llamadas a la API del maniquí Amazon Lex se invocan para obtener el ID del bot (ListBots) y el sobrenombre (ListBotAliases).
- Cada esencia del archivo de prueba se itera interiormente de un estado de Atlas, donde se ejecutan las siguientes tareas:
- Llame a las API de Amazon Lex para comenzar a importar trabajos:
- IniciarImportar – Crea un ID de conjunto de prueba y lo almacena en una ubicación especificada del depósito de S3.
- DescribirImportar – Comprueba si el estado de StartImport está completo.
- Ejecute el conjunto de prueba:
- Iniciar ejecución de prueba – Crea un ID de ejecución de prueba y ejecuta la prueba.
- Tira de ejecuciones de prueba – Reúne todas las ejecuciones de pruebas. Una función Lambda filtra la identificación de ejecución de la prueba flagrante y su estado.
- Obtenga los resultados de las pruebas.
- Llame a las API de Amazon Lex para comenzar a importar trabajos:
- Cuando finalice la prueba:
- Se invoca la API ListTestExecutionResultItems para compendiar resultados generales de las pruebas.
- Se invoca la API ListTestExecutionResultItems para obtener detalles del error de prueba en el nivel de expresión, si está presente.
- Una función Lambda organiza la lavado y los informes finales:
- DeleteTestSet limpia los conjuntos de pruebas que ya no son necesarios de un depósito de S3.
- La canalización genera los resultados y, si hay fallas en las pruebas, se enumeran en la acto de GitHub o en el referencia de trabajo del terminal restringido.
- Los desarrolladores llevan a punta el proceso manual de revisión de los archivos de resultados de las pruebas desde la consola Test Workbench.
Conclusión
En esta publicación, presentamos cómo Principal aceleró el progreso, las pruebas y la implementación de los bots de Amazon Lex V2 y el soporte de los servicios de AWS mediante código. Por otra parte de la alternativa de informes y exploración, esto proporciona una alternativa sólida para la alivio y el mantenimiento continuos del ecosistema del Asistente Supuesto.
Al automatizar los procesos de Test Workbench e integrarlos con el control de versiones y los procesos de CI/CD, Principal pudo disminuir el tiempo de prueba e implementación, aumentar la cobertura de las pruebas, optimizar sus flujos de trabajo de progreso y congratular una experiencia conversacional de calidad a los clientes. Para profundizar en otros servicios relevantes, consulte Evaluación del rendimiento del bot Lex V2 con Test Workbench.
AWS y Amazon no son afiliados de ninguna empresa de Principal Financial Group.
Esta comunicación tiene como objetivo ser de naturaleza educativa y no debe tomarse como una recomendación.
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Sobre los autores
Mulay Ahmed es arquitecto de soluciones en Principal con experiencia en la inmueble de soluciones complejas de nivel empresarial, incluidas implementaciones en la cúmulo de AWS.
Caroline Mediacaña Lane es ingeniero de software en Principal con amplia experiencia en el espacio de la cúmulo de AWS.