示例:使用 Azure 操作
对于航运公司需要检测有关破损包装方面客户投诉并自动进行响应的情况,工作流包含以下操作:
步骤 1:添加和配置 Office 365 触发器以获取新的客户电子邮件
1. 在“选择触发器”列表中,选择“新建电子邮件”。
2. 在“文件夹 ID”字段中,选择“收件箱”。
步骤 2:使用“LUIS 预测”来验证电子邮件是否包含关于破损包装的投诉
有关需要在此特定示例操作表单中指定的值的详细信息,将在以下步骤中提供。有关配置此操作的详细步骤,请参阅
LUIS 预测。
1. 在“查询”字段中,从 Office 365 触发器数据映射“主题”的值。
步骤 3:使用“文本分析”来检测电子邮件的情绪
有关需要在此特定示例操作表单中指定的值的详细信息,将在以下步骤中提供。有关配置此操作的详细步骤,请参阅
文本分析。
1. 在“选择特定服务”列表中,选择“情绪分析”。
2. 在“文档”部分下,单击“添加”,然后执行以下操作:
▪ 在“文本”字段中,从 Office 365 触发器数据映射“正文内容文本”的值。
▪ 在“语言”列表中,选择输入文本的语言。
步骤 4:在“LUIS 预测”和“文本分析”之间添加条件
1. 单击“LUIS 预测”与“文本分析”之间的行来定义条件。
2. 如下图所示定义条件:
步骤 5:针对客户投诉执行“执行逻辑应用”操作
有关需要在此特定示例操作表单中指定的值的详细信息,将在以下步骤中提供。有关配置此操作的详细步骤,请参阅
执行逻辑应用。
▪ Customer Email
▪ Customer Name
▪ Complaint Sentiment
2. 在 ThingWorx Flow 中,在“执行逻辑应用”操作表单中,选择在您的订阅中定义的相应“逻辑应用”以及逻辑应用程序中存在的“触发器”。
3. 在“属性”部分下,将输出映射到以下字段:
▪ “客户电子邮件”- Office 365 触发器数据的“发件人电子邮件”
▪ “客户名称”- Office 365 触发器数据的“发件人姓名”
▪ “投诉情绪”-“文本分析”操作的“分数”。
现在,如果航运公司收到电子邮件投诉,则系统会自动检测到投诉,并检测投诉是否与包装损坏有关,以及是否向客户发送自动响应。