Praktik terbaik: Smart Compose

Halaman ini menguraikan praktik terbaik untuk menggunakan fitur Smart Compose Agent Assist. Lihat panduan cara kerja Smart Compose untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menerapkan fitur ini dengan memanggil API secara langsung, atau tutorial konsol untuk mengetahui petunjuk tentang cara menerapkan fitur ini menggunakan konsol Agent Assist.

Terminologi

Smart Compose menggunakan istilah berikut.

Teks dasar saran

Bagian ini menentukan terminologi yang digunakan untuk Agent Assist.

Teks dasar saran adalah teks yang diketik sebagian yang digunakan Smart Compose untuk membuat saran teks yang telah selesai. Teks ini berada di current_text_input.text dari SuggestSmartComposeAnswersRequest.

Contoh: Jika agen manusia mengetik "Ho", salah satu saran yang mungkin adalah "how are you". Dalam hal ini, "Ho" adalah teks dasar dan "how are you" adalah saran.

Teks tambahan saran

Teks tambahan saran dibuat dengan menggabungkan saran dengan teks dasarnya. Jika teks dasar berisi akhiran yang cocok dengan awalan saran, bagian yang cocok akan digabungkan. Smart Compose mencocokkan akhiran dan awalan tanpa peka huruf besar/kecil. Untuk menghindari negatif palsu, sebaiknya Anda hanya menampilkan saran jika saran tersebut memiliki awalan yang tidak kosong yang cocok dengan akhiran dalam teks dasar.

Contoh: Jika teks dasarnya adalah "Ho" dan sarannya adalah "how are you", teks tambahan saran akan menjadi "How are you".

Saran yang Tersedia

Saran adalah saran yang tersedia jika:

  1. Teks dasar saran adalah awalan dari teks yang sudah diketik.
  2. Teks yang diketik adalah awalan dari, tetapi tidak sama dengan, teks tambahan saran.

Contoh: Saran "how are you" dengan teks dasar "Ho" adalah saran yang tersedia jika teks yang sudah diketik adalah "how a", tetapi bukan saran yang tersedia jika teks yang sudah diketik adalah "h" atau "how are you".

Meminta saran

Sebaiknya Anda meminta server mengirimkan a suggestSmartComposeAnswers permintaan pada setiap karakter baru, kecuali jika karakter tersebut sudah tercakup dalam an saran yang tersedia. Hal ini akan meningkatkan kemungkinan pembuatan saran Smart Compose. Perlu diketahui bahwa hal ini dapat menghasilkan qps yang tinggi: Jika Anda melihat bahwa permintaan dibatasi karena batas kuota, hubungi Google untuk membahas solusinya. Saat membuat permintaan, pertimbangkan untuk menetapkan max_results=3 guna meningkatkan jumlah saran yang diambil.

Memilih saran

Memilih saran adalah fungsi penting yang harus diterapkan sebelum Anda dapat menerapkan Smart Compose di UI agen. Pengetikan dapat dilakukan dengan cepat dan ada beberapa latensi pada saran Smart Compose. Oleh karena itu, saran mungkin tidak valid pada saat saran tersebut mencapai UI agen. Untuk meminimalkan masalah ini, sebaiknya hanya render sebagian saran yang tersedia ke UI. Untuk teks yang diketik tertentu, saran harus dipilih jika:

  1. Saran tersebut adalah saran yang tersedia untuk teks yang diketik.
  2. Teks dasarnya memiliki jumlah karakter terbesar di antara semua saran yang tersedia.
  3. Jika ada beberapa saran yang memiliki teks dasar terpanjang yang sama, pilih opsi dengan peringkat saran tertinggi.

Contoh alur kerja:

  1. Agen mengetik "Ho".
  2. Permintaan dikirim dengan pesan saat ini "Ho".
  3. Agen terus mengetik "How".
  4. Saran {"Hope you", "how are you", "How are you doing today?"} (berdasarkan entri asli "Ho") mencapai UI agen.
  5. Dalam hal ini, "Hope you" tidak lagi menjadi saran yang valid, karena agen telah mengetik kata yang berbeda. Sebaliknya, "how are you" harus disarankan.

Caching

Sebaiknya terapkan caching sebagai peta nilai kunci, dengan awalan sebagai kunci dan saran yang ditampilkan oleh API sebagai nilai. Peta harus diperiksa untuk menemukan kunci yang cocok dengan input agen. Jika peta tidak berisi kunci yang cocok, karakter harus dihapus dari akhir input agen satu per satu, dengan peta diperiksa pada setiap iterasi. Hal ini harus dilanjutkan hingga saran yang cocok ditemukan, tidak ada lagi karakter yang tersisa untuk dihapus dari input agen, atau batas iterasi tercapai (50 iterasi adalah angka yang wajar). Saat kunci yang cocok ditemukan, saran harus diulang. Untuk menentukan apakah saran valid atau tidak, kunci (substring awalan) dan saran digabungkan, lalu diperiksa terhadap input agen. Saran gabungan dan input agen harus tumpang tindih sepenuhnya mulai dari karakter pertama. Jika tidak, saran berikutnya harus diperiksa.

Contoh penggunaan caching:

  1. "Agent" mengetik "H".
  2. Peta nilai kunci diperiksa untuk menemukan saran untuk awalan "H". Tidak ada, dan tidak ada lagi karakter yang dapat dihapus dari akhir input, sehingga permintaan saran untuk "H" dibuat.
  3. "Agent" terus mengetik "Ho".
  4. Peta nilai kunci diperiksa untuk menemukan saran untuk awalan "Ho". Tidak ada, peta nilai kunci diperiksa untuk menemukan saran untuk awalan "H". Tidak ada, dan tidak ada lagi karakter yang dapat dihapus dari akhir input, sehingga permintaan saran untuk "Ho" dibuat.
  5. Respons tanpa saran diterima dari permintaan yang dikirim pada Langkah 2, dan respons ditambahkan ke cache untuk kunci "H".
  6. Respons dengan saran {"Hope you", "how are you", "How are you doing today?"} diterima dari permintaan yang dikirim pada Langkah 4, dan saran ditambahkan ke cache untuk kunci "Ho".
  7. Peta nilai kunci diperiksa untuk menemukan saran untuk awalan "Ho", ada saran. Saran diulang, dengan kunci dan saran digabungkan dan diperiksa terhadap input "Agent". Input "Agent" "Ho" tumpang tindih dengan saran pertama "Hope you", sehingga saran "pe you" ditampilkan kepada agen.
  8. "Agent" terus mengetik "How".
  9. Peta nilai kunci diperiksa untuk menemukan saran untuk awalan "How". Tidak ada saran, peta nilai kunci diperiksa untuk menemukan saran untuk awalan "Ho", ada saran. Saran diulang, dengan kunci dan saran digabungkan dan diperiksa terhadap input "Agent". Input "Agent" "How" tumpang tindih dengan saran pertama "how are you", sehingga saran " are you" ditampilkan kepada agen.

Histori percakapan

Smart Compose mengandalkan histori percakapan agar dapat berfungsi dengan benar. Jika Anda menggunakan Smart Reply atau fitur Agent Assist lainnya melalui analyzeContent API, Anda sudah akan tercakup. Jika tidak, Anda harus memanggil analyzeContent API pada setiap pesan yang telah selesai sebelum menggunakan suggestSmartComposeAnswers untuk mendapatkan saran Smart Compose. Lihat panduan Smart Compose How-to guide untuk mengetahui detail selengkapnya.