En este documento, se proporciona una arquitectura de alto nivel para una aplicación que usa IA para generar soluciones para las preguntas de asistencia de los clientes.
El público previsto para este documento incluye arquitectos, desarrolladores y administradores que compilan y administran aplicaciones de IA generativa en la nube. En el documento, se supone que tienes una comprensión básica de la IA generativa.
En la sección Implementación de este documento, se proporcionan ejemplos de código para casos de uso de atención al cliente asistida por IA.
Arquitectura
En el siguiente diagrama, se muestra una arquitectura para una aplicación de mesa de ayuda asistida por IA en Google Cloud. La aplicación recibe preguntas de los clientes, recupera recursos pertinentes de una base de conocimiento y, luego, genera soluciones para las preguntas. La arquitectura es una implementación del enfoque de generación aumentada por recuperación (RAG).
La aplicación en esta arquitectura consta de servicios en contenedores que se implementan en un clúster de Google Kubernetes Engine (GKE). La arquitectura muestra el siguiente flujo:
- Un cliente envía una pregunta a la aplicación de mesa de ayuda.
- La aplicación de mesa de ayuda pasa la pregunta del cliente al servicio de recuperación de conocimiento.
- El servicio de recuperación de conocimiento construye y envía una instrucción a la API de Gemini para recuperar recursos que sean pertinentes para la pregunta del cliente.
- Gemini identifica los recursos pertinentes de una base de conocimiento de asistencia almacenada en Cloud Storage.
- Gemini muestra los IDs de los recursos pertinentes al servicio de recuperación de conocimiento.
- El servicio de recuperación de conocimiento recupera los recursos pertinentes de Cloud Storage.
- El servicio de recuperación de conocimiento envía la pregunta del cliente y los recursos pertinentes al servicio de generación de soluciones.
- El servicio de generación de soluciones envía los recursos a la API de Gemini, con una instrucción para generar una solución detallada para la pregunta del cliente.
- Gemini genera una solución, como instrucciones paso a paso o un video explicativo.
- El servicio de generación de soluciones proporciona la solución al cliente a través de la aplicación de mesa de ayuda.
Productos usados
En esta arquitectura de ejemplo, se usan los siguientes Google Cloud productos:
- Google Kubernetes Engine (GKE): Un servicio de Kubernetes que puedes usar para implementar y operar aplicaciones en contenedores a gran escala con la infraestructura de Google.
- Gemini Enterprise Agent Platform: Una plataforma integral que te permite crear, escalar, administrar y optimizar agentes de IA de nivel empresarial.
- Cloud Storage: Un almacén de objetos de bajo costo y sin límites para varios tipos de datos. Se puede acceder a los datos desde y hacia Google Cloud Google Cloud, y estos se replican en las ubicaciones para aumentar la redundancia.
Deployment
Para experimentar con aplicaciones de atención al cliente asistida por IA en Google Cloud, usa los siguientes ejemplos de código:
- Compila una aplicación de atención al cliente que use IA generativa.
- Ejemplo de instrucción para casos de uso de atención al cliente asistida por IA.
¿Qué sigue?
- Compila un agente de atención al cliente con Gemini.
- Compila agentes de IA para casos de uso de atención al cliente con manuales de estrategias, flujos, y almacenes de datos en Dialogflow CX.
- Explora más guías de arquitectura de IA generativa.
- Para obtener una descripción general de los principios y las recomendaciones de arquitectura que son específicos de las cargas de trabajo de IA y AA en Google Cloud, consulta la perspectiva de IA y AA en Well-Architected Framework.
- Para obtener más información sobre las arquitecturas de referencia, los diagramas y las prácticas recomendadas, explora el Cloud Architecture Center.
Colaboradores
Autor: Kumar Dhanagopal | Desarrollador de soluciones entre productos
Otros colaboradores:
- Amina Mansour | Jefa del equipo de evaluaciones de Cloud Platform
- Megan O'Keefe | Developer Advocate
- Samantha He | Escritora técnica
- Shir Meir Lador | Administradora de ingeniería de relaciones con desarrolladores