L'assistance basée sur les connaissances génératives synthétise les informations que vous fournissez avec une conversation en cours et les métadonnées client disponibles pour fournir des réponses pertinentes et rapides aux questions de vos agents. L'assistance proactive basée sur l'IA générative suit une conversation en cours entre votre agent et un client pour fournir de manière proactive des suggestions de requêtes de recherche et des réponses.
Suivez les recommandations de ce document pour que l'assistance IA générative et l'assistance IA générative proactive fournissent des informations améliorées, précises et utiles pour vos besoins commerciaux.
Ensemble doré
Un ensemble de référence est une petite partie de vos données utilisée comme exemple pour évaluer les performances d'une fonctionnalité Agent Assist. Pour l'assistance à la génération de connaissances (proactive), votre ensemble de référence se compose de plusieurs exemples incluant une partie d'une conversation, une question d'agent ou suggérée, et la réponse suggérée.
Créez un ensemble de données optimal comprenant environ 20 à 30 exemples qui représentent les besoins de votre entreprise.
Évaluation
Parfois, la réponse de l'ensemble de référence est différente, mais la réponse suggérée peut être pertinente. Pour augmenter le nombre d'articles recommandés correctement, incluez entre deux et cinq articles pertinents dans vos exemples de jeu de données de référence. En d'autres termes, augmentez le nombre de sources citées et évaluées à plus d'une.
Modèles Datastore
Pour améliorer les performances de l'assistance pour les résumés et les connaissances, mettez à niveau votre agent Datastore pour utiliser le dernier modèle Gemini.
Suivez ces étapes pour mettre à niveau votre modèle Datastore.
Ouvrez Dialogflow.
Accédez à Sélection du modèle Datastore > Sélectionner le dernier modèle Gemini, puis cliquez dessus.
Choisissez la dernière version du modèle Gemini.
Personnalisation du résumé
Utilisez les modèles Gemini pour personnaliser le comportement des résumés suggérés en fonction des besoins de votre entreprise. Pour en savoir plus sur la liste des modèles Gemini compatibles, consultez Sélectionner un modèle de synthèse.
Vous pouvez également utiliser des requêtes de synthèse personnalisées pour spécifier le comportement souhaité.
Suivez ces étapes pour activer les requêtes de synthèse personnalisées.
Ouvrez Dialogflow.
Accédez à Invite de synthèse.
Cliquez sur Créer une requête personnalisée.
Score de confiance Datastore
Si vous choisissez le niveau de confiance moyen pour Datastore dans un agent Dialogflow, vous obtenez un plus grand nombre de suggestions potentiellement pertinentes. Cela peut être utile jusqu'à ce que vous puissiez enrichir les métadonnées des articles.
Suivez ces étapes pour activer le niveau de confiance moyen.
Ouvrez Dialogflow.
Accédez à Ancrage.
Sélectionnez Activer l'ancrage.
Sélectionnez l'option Moyenne : nous sommes moyennement sûrs que la réponse est ancrée.
Enrichissement de documents
Les requêtes de synthèse personnalisées et les niveaux de confiance moyens génèrent le résumé de la réponse et filtrent l'assistance IA générative et l'assistance IA générative proactive. Toutefois, elles n'ont pas d'incidence sur la récupération des sources à partir de l'assistance Knowledge Assist générative. Pour résoudre ce problème, ajoutez des métadonnées et des annexes dans les documents afin d'améliorer leur visibilité.