使用自訂區段生成摘要時，系統會使用 LLM 摘要客戶服務對話。模型會接收對話和自訂區段 (即定義模型執行工作的文字提示部分)，然後生成摘要。
您可以選擇預先定義的章節，也可以在自訂章節中撰寫自己的摘要工作定義。
如要查看適用區域，請參閱「地區化與資料落地權」。
預先定義的區段
這項功能提供六個預先定義的區塊，您可以從中選取：
情況：這是顧客需要協助或有疑問的項目。建議自訂簡要摘要。
動作：定義為代理為協助顧客所採取的行動。建議自訂簡要摘要。
解決方案：有四種做法。
- Y：可以。已解決所有客戶問題和查詢。
- P：部分。只解決了部分客戶問題和查詢。
- N：否。客戶的問題和查詢都未解決。
- 不適用：對話中沒有客戶提出的特定問題或查詢。
顧客滿意度：選項為「不滿意」或「不滿意」。
- D：對話結束時，顧客感到不滿或有負面情緒。
- N：對話結束時，顧客情緒中立或正面。
取消原因：如果顧客要求取消，請填寫取消原因。否則為 N/A。
實體：從對話中擷取的重要實體鍵/值組合。
建立摘要生成器
控制台
如要使用 Agent Assist 控制台建立摘要產生器，請按照下列步驟操作：
前往控制台的「摘要」頁面，然後選取「生成器」。
輸入產生器的名稱。
選取生成器的版本。
選取輸出語言。
選取「預先定義的區段」下方的區段。
在「自訂區段」下方新增區段：視需要定義新的摘要工作，並視需要新增少樣本範例來強化模型。
按一下 [儲存]。
REST
如要使用 API 建立摘要產生器，請按照下列步驟操作：
從 Generator 資源呼叫
CreateGenerator方法。在
description欄位中輸入產生器名稱。在
output_language_code欄位中輸入生成器的輸出語言代碼。輸入觸發事件
MANUAL_CALL。選取預先定義的章節，並在
SummarizationContext中加入附有少量範例的自訂章節。
使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：
- PROJECT_ID：您的雲端專案 ID
- LOCATION_ID：您的地區 ID
HTTP 方法和網址：
POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators
JSON 要求主體：
{
"parent": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID",
"description": "test",
"triggerEvent": "MANUAL_CALL",
"summarizationContext": {
"summarizationSections": [{
"type": "SITUATION"
}, {
"type": "ENTITIES"
}, {
"key": "custom_section",
"definition": "Describe what the customer needs help with or has questions about. If there is an order number mentioned in the conversation, INCLUDE the order number.",
"type": "CUSTOMER_DEFINED"
}],
"version": "2.1",
"outputLanguageCode": "en-US"
}
}
請展開以下其中一個選項，以傳送要求：
您應該會收到如下的 JSON 回覆：
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID",
"description": "test",
"inferenceParameter": {
"maxOutputTokens": 1024,
"temperature": 0.0,
"topK": 40,
"topP": 0.8
},
"triggerEvent": "MANUAL_CALL",
"createTime": "2024-05-11T00:28:14.790937126Z",
"updateTime": "2024-05-11T01:59:15.751724150Z",
"summarizationContext": {
"summarizationSections": [{
"type": "SITUATION"
}, {
"type": "ENTITIES"
}, {
"key": "custom_section",
"definition": "Describe what the customer needs help with or has questions about. If there is an order number mentioned in the conversation, INCLUDE the order number.",
"type": "CUSTOMER_DEFINED"
}],
"version": "2.1",
"outputLanguageCode": "en-US"
}
}
測試摘要生成器
在控制台中，您可以在「測試產生器」部分測試產生器，如下圖所示。
如要在控制台中測試產生器，請執行下列步驟：
控制台
對話的轉錄稿。您可以手動輸入語句，或上傳 JSON 格式的轉錄稿，如下圖所示。
按一下「生成」即可顯示摘要。
設定對話設定檔
對話設定檔會設定一組參數，用來控管對話期間向代理程式提供的建議。下列步驟會建立具有 HumanAgentAssistantConfig 物件的 ConversationProfile。
下列範例說明如何建立對話設定檔。
控制台
在 Agent Assist 控制台中，前往「Conversation profiles」頁面。
輸入顯示名稱。
選取「對話摘要 (產生器)」做為建議類型。
從清單中選取生成器的名稱。
REST
使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：
- PROJECT_ID：您的雲端專案 ID
- LOCATION_ID：您的地區 ID
- CONVERSATION_PROFILE_ID：對話設定檔 ID
- GENERATOR_ID：產生器 ID
HTTP 方法和網址：
POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles
JSON 要求主體：
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
"displayName": "conversation-profile-with-generator",
"humanAgentAssistantConfig": {
"humanAgentSuggestionConfig": {
"generators": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID"
}
},
"languageCode": "en-US"
}
請展開以下其中一個選項，以傳送要求：
您應該會收到如下的 JSON 回覆：
{
"name": "projects/PROJECT_ID/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
"displayName": "conversation-profile-with-generator",
"humanAgentAssistantConfig": {
"humanAgentSuggestionConfig": {
"generators": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID"
}
},
"languageCode": "en-US"
}
使用模擬器驗證
您可以在 Agent Assist 模擬工具中驗證對話設定檔。
執行階段的對話
在執行階段，當使用者與服務專員開始對話時，您會建立對話，也就是服務專員 (真人或虛擬) 與支援服務客戶或使用者之間的互動。如要查看建議，請建立使用者參與者和服務專員參與者，並將他們加入對話。
建立對話
如要建立對話，請呼叫 Conversation 資源的 create 方法。
REST
使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：
- PROJECT_ID：您的雲端專案 ID
- LOCATION_ID：您的地區 ID
- CONVERSATION_PROFILE_ID：建立對話設定檔時收到的 ID
HTTP 方法和網址：
POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations
JSON 要求主體：
{
"conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
}
請展開以下其中一個選項，以傳送要求：
您應該會收到如下的 JSON 回覆：
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID",
"lifecycleState": "IN_PROGRESS",
"conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
"startTime": "2018-11-05T21:05:45.622Z"
}
conversations 後方的路徑區段包含了您的新對話 ID。
建立使用者參與者
如要建立使用者參與者，請呼叫 Participant 資源的 create 方法。在 role 欄位中提供對話 ID 和 END_USER。
REST
使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：
- PROJECT_ID：您的雲端專案 ID
- LOCATION_ID：您的地區 ID
- CONVERSATION_ID：您的對話 ID
HTTP 方法和網址：
POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants
JSON 要求主體：
{
"role": "END_USER",
}
請展開以下其中一個選項，以傳送要求：
您應該會收到如下的 JSON 回覆：
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants/PARTICIPANT_ID",
"role": "END_USER"
}
participants 後方的路徑區段包含新的使用者參與者 ID。
建立代理程式參與者
呼叫 Participant 資源的 create 方法。請提供對話 ID，並在 role 欄位中輸入 HUMAN_AGENT 或 AUTOMATED_AGENT。
REST
使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：
- PROJECT_ID：您的雲端專案 ID
- LOCATION_ID：您的地區 ID
- CONVERSATION_ID：您的對話 ID
HTTP 方法和網址：
POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants
JSON 要求主體：
{
"role": "HUMAN_AGENT",
}
請展開以下其中一個選項，以傳送要求：
您應該會收到如下的 JSON 回覆：
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants/PARTICIPANT_ID",
"role": "HUMAN_AGENT"
}
participants 後方的路徑區段包含了新的代理商參與者 ID。
分析訊息
分析訊息的方法有兩種：
對話期間。如要為對話新增及分析代理程式訊息，請呼叫
Participant資源上的analyzeContent方法。提供對話 ID 和代理程式參與者 ID。如要為對話新增及分析使用者訊息，請呼叫Participant資源的analyzeContent方法。提供對話 ID 和使用者參與者 ID。如果已為其他 Dialogflow 功能呼叫analyzeContent方法，請勿重複呼叫。對話結束後。如果對話期間未使用
analyzeContent方法，可以選擇這個選項。您可以改用messages資源的batchCreate方法，擷取對話的歷來訊息。
生成摘要
您可以隨時取得任一參與者最新訊息的建議。
呼叫
conversations.suggestions資源的suggestConversationSummary方法。提供對話 ID 和任一參與者的最新訊息 ID。呼叫
generateStatelessSuggestion方法。提供ConversationContext、產生器名稱和觸發事件 (應為MANUAL_CALL)。
REST
使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：
- PROJECT_ID：您的雲端專案 ID
- LOCATION_ID：您的地區 ID
- GENERATOR_ID：產生器 ID
HTTP 方法和網址：
POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/statelessSuggestion:generate
JSON 要求主體：
{
"parent": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID",
"generatorName": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID",
"conversationContext" {
"messageEntries": [{
"role": "HUMAN_AGENT",
"text": "Hi, this is ABC messaging, how can I help you today?",
"languageCode": "en-US"
}, {
"role": "END_USER",
"text": "I want to return my order, it is broken",
"languageCode": "en-US"
}]
},
"triggerEvents": [
"MANUAL_CALL"
]
}
請展開以下其中一個選項，以傳送要求：
您應該會收到如下的 JSON 回覆：
{
"generatorSuggestion": {
"summarySuggestion": {
"summarySections": [
{
"section": "situation",
"summary": "customer wants to return an order."
},
{
"section": "resolution",
"summary": "N"
}
]
}
}
}
回覆會包含摘要。
完成對話
如要完成對話，請呼叫 conversations 資源的 complete 方法。提供對話 ID。
REST
使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：
- PROJECT_ID：您的 GCP 專案 ID
- CONVERSATION_ID：建立對話時收到的 ID
HTTP 方法和網址：
POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/conversations/CONVERSATION_ID:complete
請展開以下其中一個選項，以傳送要求：
您應該會收到如下的 JSON 回覆：
{
"name": "projects/PROJECT_ID/conversations/CONVERSATION_ID",
"lifecycleState": "COMPLETED",
"conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
"startTime": "2018-11-05T21:05:45.622Z",
"endTime": "2018-11-06T03:50:26.930Z"
}