Resumo com seções personalizadas

O resumo com seções personalizadas usa um LLM para resumir conversas de atendimento ao cliente. O modelo recebe as conversas e seções personalizadas, que são partes de comandos de texto que definem a tarefa realizada pelo modelo, para gerar os resumos.

Você pode escolher seções predefinidas e escrever suas próprias definições de tarefas de resumo em seções personalizadas.

Regiões disponíveis

O resumo com seções personalizadas v4.0 está disponível nas seguintes regiões:

  • us-central1
  • us-east1
  • us-west1
  • us
  • northamerica-northeast1
  • europe-west1
  • europe-west2
  • europe-west3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
  • asia-south1
  • australia-southeast1
  • global

Seções predefinidas

Esse recurso oferece seis seções predefinidas para você escolher:

  • Situação: é o que o cliente precisa de ajuda ou tem dúvidas. Uma opção para personalizar um resumo conciso é fornecida e recomendada.

  • Ação: definida como o que o agente faz para ajudar o cliente. Uma opção para personalizar um resumo conciso é fornecida e recomendada.

  • Resolução: há quatro opções.

    • Y: Sim. Todos os problemas e consultas dos clientes são resolvidos.
    • P: Parcial. Apenas alguns dos problemas e consultas de vários clientes são resolvidos.
    • N: Não. Nenhum dos problemas e consultas do cliente foi resolvido.
    • Não aplicável: não há problemas ou consultas específicas levantadas pelo cliente na conversa.

  • Satisfação do cliente: as opções são "insatisfeito" ou "não insatisfeito".

    • D: O cliente está insatisfeito ou tem sentimentos negativos ao final da conversa.
    • N: O cliente está neutro ou tem sentimentos positivos ao final da conversa.

  • Motivo do cancelamento: motivo do cancelamento se o cliente solicitar um cancelamento. N/A caso contrário.

  • Entidades: os pares de chave-valor de entidades importantes extraídas da conversa.

Criar um gerador de resumos

Console

Para criar um gerador de resumo usando o console do Assistente do agente, faça o seguinte:

  1. No console, acesse a página Resumo e selecione Gerador.

    Acessar "Resumo"

  2. Insira o nome do gerador.

  3. Selecione a versão do gerador.

  4. Selecione o idioma de saída.

  5. Selecione as seções em Seções predefinidas.

  6. Adicione seções em Seções personalizadas: defina novas tarefas de resumo conforme necessário, adicionando exemplos de poucas amostras para melhoria.

  7. Clique em Salvar.

REST

Para criar um gerador de resumo usando a API, faça o seguinte:

  1. Chame o método CreateGenerator do recurso "Generator".

  2. Insira o nome do gerador no campo description.

  3. Insira o código do idioma de saída do gerador no campo output_language_code.

  4. Insira o evento de acionamento MANUAL_CALL.

  5. Selecione seções predefinidas e adicione seções personalizadas com exemplos few-shot em SummarizationContext.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto do Cloud
  • LOCATION_ID: o ID do local

Método HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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"
  }
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
  }
}

Testar um gerador de resumos

No console, é possível testar o gerador na seção Testar gerador, conforme mostrado na imagem a seguir.

Para testar um gerador no console, faça o seguinte:

Console

  1. Uma transcrição da conversa. Você pode inserir manualmente as expressões ou fazer upload de uma transcrição no formato JSON, conforme mostrado na imagem a seguir.

  2. Clique em Gerar para mostrar o resumo.

Configurar um perfil de conversa

Um perfil de conversa configura um conjunto de parâmetros que controlam as sugestões feitas a um agente durante uma conversa. As etapas a seguir criam um ConversationProfile com um objeto HumanAgentAssistantConfig.

Os exemplos a seguir mostram como criar um perfil de conversa.

Console

  1. No console do Assistente de agente, acesse a página Perfis de conversa.

  2. Insira o nome de exibição.

  3. Selecione Resumo da conversa (gerador) como o tipo de sugestão.

  4. Selecione o nome do gerador na lista.

REST

  1. Chame o método create do recurso de perfil de conversa.

  2. Dê um nome ao novo perfil de conversa.

  3. Insira o código do idioma.

  4. Insira o nome do gerador em human_agent_suggestion_config.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto do Cloud
  • LOCATION_ID: o ID do local
  • CONVERSATION_PROFILE_ID: o ID do seu perfil de conversa
  • GENERATOR_ID: o ID do gerador

Método HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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"
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
}

Verificar com o simulador

Você pode verificar o perfil de conversa no simulador do Agent Assist.

Conversas no ambiente de execução

No momento da execução, quando um diálogo começa entre um usuário e um agente, você cria uma conversa, que é uma interação entre um agente (humano ou virtual) e um cliente ou usuário de suporte. Para ver sugestões, crie um participante usuário e um participante agente e adicione os dois à conversa.

Criar uma conversa

Para criar uma conversa, chame o método create no recurso Conversation.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto do Cloud
  • LOCATION_ID: o ID do local
  • CONVERSATION_PROFILE_ID: o ID que você recebeu ao criar o perfil de conversa

Método HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations

Corpo JSON da solicitação:

{
  "conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
}

O segmento de caminho após conversations contém o novo ID da conversa.

Criar um usuário participante

Para criar um participante do usuário, chame o método create no recurso Participant. Forneça o ID da conversa e END_USER para o campo role.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto do Cloud
  • LOCATION_ID: o ID do local
  • CONVERSATION_ID: o ID da conversa

Método HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants

Corpo JSON da solicitação:

{
  "role": "END_USER",
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants/PARTICIPANT_ID",
  "role": "END_USER"
}

O segmento de caminho após participants contém seu novo ID de usuário participante.

Criar um participante do agente

Chame o método create no recurso Participant. Informe o ID da conversa e HUMAN_AGENT ou AUTOMATED_AGENT no campo role.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto do Cloud
  • LOCATION_ID: o ID do local
  • CONVERSATION_ID: o ID da conversa

Método HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants

Corpo JSON da solicitação:

{
  "role": "HUMAN_AGENT",
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants/PARTICIPANT_ID",
  "role": "HUMAN_AGENT"
}

O segmento de caminho após participants contém o novo ID do participante do agente.

Analisar mensagem

Há duas maneiras de analisar mensagens:

  • Durante uma conversa. Para adicionar e analisar uma mensagem do agente na conversa, chame o método analyzeContent no recurso Participant. Informe o ID da conversa e o ID do participante-agente. Para adicionar e analisar uma mensagem do usuário na conversa, chame o método analyzeContent no recurso Participant. Forneça o ID da conversa e o ID do participante. Não faça chamadas duplicadas para o método analyzeContent se ele já tiver sido chamado para outros recursos do Dialogflow.

  • Depois de uma conversa. Use essa opção se você não usar o método analyzeContent durante a conversa. Em vez disso, use o método batchCreate no recurso messages para ingerir mensagens históricas da conversa.

Gere um resumo

Você pode receber uma sugestão a qualquer momento para a mensagem mais recente de qualquer um dos participantes.

  • Chame o método suggestConversationSummary no recurso conversations.suggestions. Forneça o ID da conversa e o ID da mensagem mais recente de qualquer um dos participantes.

  • Chame o método generateStatelessSuggestion. Informe o ConversationContext, o nome do gerador e o evento de acionamento, que deve ser MANUAL_CALL.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto do Cloud
  • LOCATION_ID: o ID do local
  • GENERATOR_ID: o ID do gerador

Método HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/statelessSuggestion:generate

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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"
  ]
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "generatorSuggestion": {
    "summarySuggestion": {
      "summarySections": [
        {
          "section": "situation",
          "summary": "customer wants to return an order."
        },
        {
          "section": "resolution",
          "summary": "N"
        }
      ]
    }
  }
}

A resposta contém o resumo.

Concluir a conversa

Para concluir a conversa, chame o método complete no recurso conversations. Informe o ID da conversa.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • PROJECT_ID: ID do projeto do GCP
  • CONVERSATION_ID: o ID que você recebeu ao criar a conversa

Método HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/conversations/CONVERSATION_ID:complete

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
}