對話式 AI 說明文件
Google Cloud Conversational AI 是一系列對話式 AI 工具、解決方案和 API，設計人員和開發人員皆可使用：
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Conversational AI Platforms (CAIP)
- Dialogflow ES：用於建構中小型虛擬服務專員，適用於簡易和稍複雜的用途。(主控台)
- Dialogflow CX 適合建構複雜的大型虛擬服務專員。(主控台)
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聯絡中心解決方案
- Contact Center AI (CCAI)，可自動化客服中心的對話。(主控台)
- CCAI 平台：客服中心即服務 (CCaaS)。
- CCAI Insights，用於處理及識別通話驅動因素和情緒。(主控台)
- Agent Assist 可在通話和交談過程中即時提供協助，支援真人服務專員。(主控台)
- Dialogflow CX，用於建構客服中心的虛擬服務專員。(主控台)
開始使用 Contact Center AI 的方式有很多種，不同的產品和工具適合不同的技術需求和使用者類型。下方的流程圖旨在引導您找到合適的 CCAI 產品，解決特定問題。無論您是剛開始使用，還是想決定如何進一步提升客戶體驗，都能從中獲得幫助。
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語言和語音處理 API
- 語音轉文字 (STT)：將語音轉錄為文字。(主控台)
- 文字轉語音 (TTS)：將書面文字合成為人聲。
- Text-to-Speech Custom Voice 可讓您使用自己錄製的錄音室等級音訊來訓練自訂語音模型，建立獨特語音。
- Natural Language，用於理解文字。
- 翻譯：翻譯文字。
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相關產品
- Business Messages：直接透過 Google 搜尋、地圖和品牌自有管道，滿足顧客需求並提高成效。(主控台)
- Google 助理：Actions on Google 是 Google 助理的開發平台。這項功能可讓第三方開發。(主控台)
- Looker Dialogflow Analytics Parser Block
使用價值 $300 美元的免費抵免額，開始進行概念驗證
- 取得 Gemini 2.0 Flash Thinking 的存取權
- 每月免費使用 AI API 和 BigQuery 等熱門產品
- 不會自動收費，也不會要求您一定要購買特定方案
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說明文件資源
網誌和研究文章
相關資源
Google Cloud 和 Dialogflow 的對話式 AI 終極指南
由與 Dialogflow 產品團隊密切合作的 Google 開發人員關係專家撰寫。運用 Google 的 Dialogflow 對話式 AI 技術，為網站、社群媒體、語音助理、物聯網和電話客服中心建構企業聊天機器人。本書將說明如何開始使用 Google 的對話式 AI，以及企業使用者如何將 Dialogflow 納入 Google Cloud Platform。
Dialogflow CX 進階程式碼研究室：建構零售業虛擬服務專員
本程式碼研究室將引導您建構零售業的網站聊天機器人。本指南會為名為「G-Records」的虛構商家建立聊天機器人。G-Records 是位於加州的搖滾唱片公司，這個唱片公司簽下了 4 個搖滾樂團：Alice Googler、G's N' Roses、The Goo Fighters 和 The Google Dolls。G-Records 向所有搖滾樂迷販售樂團商品。
透過 Dialogflow CX 技能徽章建立對話式 AI 虛擬服務專員
完成「使用 Dialogflow CX 建立對話式 AI 虛擬服務專員」任務，即可獲得技能徽章。這項任務將說明如何建立對話式虛擬服務專員，包括：定義意圖和實體、使用版本和環境、建立對話分支，以及使用 IVR 功能。「技能徽章」是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章，用於肯定您在 Google Cloud 產品和服務方面的精通程度，代表您已通過測驗，能在互動式實作環境中應用相關知識。只要完成這項技能徽章任務和最終評量挑戰研究室，即可取得技能徽章並與親友分享。
Customer Experiences with Contact Center AI - Dialogflow CX Specialization
瞭解如何使用 CCAI Dialogflow CX。瞭解如何使用 Contact Center Artificial Intelligence (CCAI) 設計、開發及部署客戶對話解決方案。
適用於軟體開發人員的 Dialogflow CX 虛擬服務專員開發課程
在本課程中，您將瞭解如何使用 Contact Center Artificial Intelligence (CCAI) 開發更符合需求的客戶對話解決方案。在本課程中，您將進一步瞭解如何進階處理虛擬服務專員對話，並根據需求自訂處理方式，以便查詢及傳達動態資料。此外，您也會學到如何測試虛擬服務專員，以及如何查看有助於瞭解問題的記錄。
CCAI 基礎知識
在本課程中，您將瞭解如何使用 Contact Center Artificial Intelligence (CCAI) 設計客戶對話解決方案。您將瞭解 CCAI 及其三大支柱 (Dialogflow、Agent Assist 和 Insights)，以及對話式體驗背後的概念，並瞭解相關研究如何影響虛擬服務專員的設計。修完這門課程後，您就能進一步設計智慧對話虛擬服務專員。
CCAI 營運與導入
在本課程中，您將瞭解如何整合對話式解決方案與現有的聯絡中心軟體、建立人工服務專員輔助架構，以及安全地大規模導入解決方案。
開始使用商家訊息第 1 部分
本程式碼研究室將介紹如何整合商家訊息，讓顧客透過 Google 搜尋和地圖與你管理的商家交流。您可能是想直接整合 Business Messages 的商家，也可能是在獨立軟體供應商工作，為合作商家建構即時通訊解決方案，或者您只是偶然發現 Business Messages，想在這個平台上試試看。
開始使用商家訊息第 2 部分
這是系列程式碼研究室的第二個單元，旨在建構「線上購買店內取貨」使用者歷程。在許多電子商務流程中，購物車是將使用者轉換為付費顧客的關鍵。購物車也是進一步瞭解顧客的好方法，並可根據顧客的興趣提供其他產品建議。在本程式碼研究室中，我們將著重於建構購物車體驗，並將應用程式部署至 Google App Engine。
Business Messages Live agent transfer
透過 Business Messages 的真人服務專員轉移功能，服務專員可以先以機器人身分展開對話，然後在對話期間切換為真人服務專員 (真人代表)。機器人可以處理營業時間等常見問題，而真人服務專員則可存取更多使用者情境資訊，提供個人化體驗。如果這兩種體驗之間的轉換過程流暢，使用者就能快速準確地獲得問題解答，進而提高回訪參與率和顧客滿意度。本程式碼研究室會說明如何充分運用轉接真人服務專員功能。
使用 Dialogflow ES 打造優質顧客體驗
瞭解 CCAI 和如何建構 Dialogflow ES 虛擬服務專員。瞭解如何使用 Contact Center Artificial Intelligence (CCAI) 設計、開發及部署客戶對話解決方案
軟體開發人員的 Dialogflow ES 虛擬服務專員開發作業
在本課程中，您將學習如何為虛擬服務專員使用 Dialogflow ES 的其他功能、建立 Firestore 執行個體來儲存顧客資料，以及實作可存取資料的 Cloud Functions。由於能夠讀取及寫入顧客資料，學習型虛擬服務專員可進行動態對話，並將聯絡中心的工作量從真人服務專員轉移。您將瞭解如何測試虛擬代理程式和記錄檔，以便找出問題。最後，瞭解如何透過連線通訊協定、API 和平台，將虛擬服務專員與貴商家已建立的服務整合。
在 Dialogflow ES 中為公民開發人員開發虛擬服務專員
本課程將說明如何使用 Contact Center Artificial Intelligence (CCAI) 開發客戶對話解決方案。您將使用 Dialogflow ES 建立虛擬服務專員，並使用 Dialogflow ES 模擬工具進行測試。本課程也會提供開發虛擬代理人的最佳做法。此外，您也會瞭解如何將語音 (電話) 新增為虛擬代理程式對話的通訊管道。課程結合簡報、示範和實作研究室，帶領參與者瞭解如何建立虛擬代理程式。
使用 Dialogflow Essentials 和 Flutter 建構 Android 語音機器人
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將簡單的 Dialogflow Essentials (ES) 文字和語音機器人整合至 Flutter 應用程式。如要為行動裝置建立聊天機器人，您必須建立自訂整合。
將 Dialogflow 與 Google Chat 整合
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Dialogflow 如何與 Google Workspace API 連結，在 Google Chat 中建立可動態回覆的 Google 日曆預約排程工具。
7 個 Dialogflow CX 最佳做法
我們將分享 7 項最佳做法，供您在使用 Dialogflow CX 時參考。從意圖的命名慣例到大量訓練代理程式的詞組，這部影片應有您想知道的內容。觀看影片，瞭解使用 Dialogflow CX 的七項最佳做法！
Dialogflow CX 最佳做法指南
Dialogflow CX 服務專員設計最佳做法指南
Blueprint 即時通訊和語音分析
顯然，大多數使用聊天和 / 或語音機器人的機構，仍很少使用對話式數據分析。如果善用對話分析，就能整理相關資料並提升顧客體驗，因此錯失這項機會相當可惜。
對話式設計
對話設計是一門基礎學科，是與使用者進行自然直覺對話的核心。對話設計流程最初是為了協助開發人員設計 Google 助理上的動作，但現在已成為 Google 的事實標準架構，無論管道和裝置為何，都能建立絕佳的對話體驗。為協助客戶和合作夥伴快速啟動程序，Google 舉辦了為期 2 天的研討會，讓業務和 IT 團隊齊聚一堂，學習對話式代理程式的最佳做法和設計原則。
重新打造消費者體驗 - 全通路 360
Google Cloud 上的全通路客戶服務。適用於網路、電話、簡訊、Google 助理和行動裝置的對話式 AI。顧客經常詢問這類問題。What's the future of customer care? 我們認為聯絡中心不應是成本中心，而是收益中心。這類服務應全天候主動為顧客提供服務，且無所不在，並可隨需求擴充。成為你日常生活中的可靠夥伴。
從瀏覽器麥克風將音訊串流傳輸至 Dialogflow 的最佳做法
最佳做法：使用 WebSocket 從瀏覽器麥克風將音訊串流傳輸至 Dialogflow 或 Google Cloud 語音轉文字服務。機場自助服務資訊站的示範，說明如何從網路應用程式將麥克風串流傳輸至 Google Cloud。
Dialogflow CX 機器人語言翻譯
如果您想快速將單一語言的 Dialogflow CX 虛擬服務專員轉換為多語言虛擬服務專員，就一定要閱讀這篇文章。
Dialogflow CX Python Scripting API
Python Dialogflow CX Scripting API (DFCX SCRAPI) 是高階 API，可擴充官方的 Google Python Client for Dialogflow CX。SCRAPI 可讓機器人建構者、開發人員和維護人員更輕鬆、友善且更符合 Python 風格地使用 DFCX。
Dialogflow CX Node.js 範例
Dialogflow CX API：Node.js 範例
Dialogflow CX Python 範例
Dialogflow CX API：Python 用戶端和範例
Dialogflow CX Java 範例
Dialogflow CX API：Java 用戶端和範例