エージェントには動作に影響する設定が多数あり、コンソールごとに異なる設定が用意されています。
会話エージェント コンソールのエージェント設定
エージェントの構成にアクセスするには、以下の手順に従います。
コンソール
- 会話エージェント コンソールを開きます。
- プロジェクトを選択します。
- エージェントを選択します。
- 右上にある設定アイコンをクリックします。
- 必要に応じて、設定を更新します。
- [保存] をクリックします。
API
Agent 型の get メソッドと patch/update メソッドをご覧ください。
エージェント リファレンスのプロトコルとバージョンを選択:
| プロトコル | V3 | V3beta1 |
|---|---|---|
| REST | エージェント リソース | エージェント リソース |
| RPC | エージェント インターフェース | エージェント インターフェース |
| C++ | AgentsClient | 利用できません |
| C# | AgentsClient | 利用できません |
| Go | AgentsClient | 利用できません |
| Java | AgentsClient | AgentsClient |
| Node.js | AgentsClient | AgentsClient |
| PHP | 利用不可 | 利用できません |
| Python | AgentsClient | AgentsClient |
| Ruby | 利用不可 | 利用できません |
以下では、エージェント設定の各カテゴリについて説明します。
全般設定
エージェントでは次の全般設定を使用できます。
-
対人可読なエージェントの名前。
-
エージェントのデフォルトのタイムゾーン。
-
この設定により、エージェントが生成プレイブックまたは確定的フローで会話を開始するかどうかが決まります。
-
エージェントの作成時に選択したエージェント リージョン。
-
- エージェントをロックする: エージェントがロックされているかどうかを示します。ロックされたエージェントは編集できません。
-
Cloud Logging を有効にする: エージェントで Cloud Logging が有効になっているかどうかを示します。
会話履歴を有効にする: 品質向上のために秘匿化済みエンドユーザー クエリを収集して保存するかどうかを指定します。
音声会話を保存して再生するための Cloud Storage URI を指定する: 会話履歴が有効になっている場合は、Cloud Storage URI を指定できます。会話の音声はこの場所に保存されます。このフィールドは、音声エクスポート バケットの高度な音声設定と同期されます。必要に応じて、[Google Cloud Storage を参照] ボタンを使用できます。このボタンをクリックすると、バケット選択パネルが開きます。
同意に基づくエンドユーザー入力の秘匿化を有効にする: この設定を有効にすると、特別なセッション パラメータを使用して、会話履歴と Cloud Logging からのエンドユーザー入力とパラメータを秘匿化するかどうかを制御できます。デフォルトでは、セッション パラメータは
trueです。この設定が無効になっている場合、秘匿化は行われません。ユーザーの同意は、ブール値のセッション パラメータ
$session.params.conversation-redactionを使用して収集されます。この設定が有効になっていて、セッション パラメータがfalseに設定されている場合、秘匿化は行われません（他の秘匿化戦略は引き続き適用されます）。この設定が有効になっていて、セッション パラメータがtrueに設定されている場合、秘匿化は行われます。同意を求める流れの例を挙げると、まずエンドユーザー入力を保持するかどうかをユーザーに尋ねて、そのレスポンスを 2 つのインテントと照合します。1 つ目は「はいのインテント」、もう 1 つは「いいえのインテント」です。次に、フルフィルメントの「はいのインテント」のルートにあるパラメータ プリセットで、セッション パラメータを
false（秘匿化しない）に設定します。また、「いいえのインテント」のルートにあるパラメータ プリセットで、セッション パラメータをtrue（秘匿化する）に設定します。
-
- BigQuery Export を有効にする: BigQuery Export が有効になっているかどうかを示します。
- BigQuery データセット: BigQuery データセット名。
- BigQuery テーブル: BigQuery テーブル名。
-
インテントの候補を有効にできます。
-
この設定を有効にすると、エージェントの回答の品質に関するフィードバック（高評価/低評価など）を提供できます。
-
この設定を使用して、Git インテグレーションを追加します。
生成 AI の設定
次の生成 AI 設定が利用できます。
全般:
生成機能で使用するモデルを選択します。詳細については、モデルのバージョンをご覧ください。
トークンの上限:
-
生成モデルの入力トークンの上限を選択します。これは、モデルに送信される入力の最大トークンサイズです。モデルによって、トークンは 1 文字から 1 単語の範囲になります。トークン上限が小さいほどレイテンシは低くなりますが、モデルの入力サイズは制限されます。トークン上限が大きいほどレイテンシは高くなりますが、モデルの入力サイズを大きくできます。
-
生成モデルの出力トークンの上限を選択します。これは、モデルから受信した出力の最大トークンサイズです。モデルによって、トークンは 1 文字から 1 単語の範囲になります。トークン上限が小さいほどレイテンシは低くなりますが、モデル出力サイズは制限されます。トークン上限が大きいほどレイテンシは高くなりますが、モデル出力サイズは大きくなります。
-
LLM の温度を使用すると、回答の創造性を制御できます。値が小さいほど、より予測可能なレスポンスが返されます。値が大きいほど、より創造的なレスポンスまたはランダムなレスポンスが返されます。
-
この設定により、LLM プロンプトから過去のターンが削除され、エージェントが処理する連続したターンごとにプロンプトのサイズが増加するのを防ぎます。この機能により、プロンプト サイズの不要な増加を軽減できます。
通常、切り捨てを行わない場合、後続の各ターンは、現在のターンに関連しているかどうかに関係なく、LLM プロンプトの「会話履歴」に追加されます。これにより、最終的にプロンプトのサイズがターンごとに増加する可能性があります。プロンプトの大部分が会話履歴で占められると、少数ショットの例に使用できるプロンプトが少なくなり、削除される可能性があります。最終的に、プロンプトが現在のトークン上限を超える可能性もあります。これに対応するためにトークンサイズを増やすこともできますが、プロンプト サイズを増やすと LLM のレスポンス レイテンシも増加することに注意してください。
コンテキストの切り捨てを使用すると、会話履歴用に予約するトークン予算の割合を最大値として設定できます。会話ターンは、新しい順に保存されます。この設定により、トークン制限を超えないようにすることができます。どの設定を選択しても、少なくとも 2 つの会話ターンが最新のものから古いものの順に保持されます。
この設定を変更するには、まずトークン上限を設定する必要があります。
コンテキストを切り捨てると、削除されたターンの一部であるパラメータが誤って失われる可能性があります。このオプションを有効にした後は、ハンドブックのインタラクションを慎重に評価してください。
トークン入力予算は、次の目的でも使用されます。
- システム指示と例: プロンプトに自動的に追加されます。この動作は変更できません。
- ハンドブックの手順と目標: 作成した手順と目標は、すべてプロンプトに追加されます。
- ハンドブックの少数ショットの例: 順序（デフォルト）または選択したアルゴリズム（正規表現のベストマッチ順序など）で追加されます。他のすべての項目が含まれた後、入力トークンの予算内に収まるように例が削除されます。
- ユーザーとエージェントの発話、フローとハンドブックの移行コンテキスト、ツール呼び出し、現在のハンドブックで順番に処理された以前のすべてのターンからの同じセッションの出力で構成される会話履歴。
生成 AI で禁止されているフレーズのリスト。禁止されたフレーズがプロンプトまたは生成されたレスポンスにある場合、生成は失敗します。禁止フレーズのリストは、すべてのクエリと LLM 呼び出しに影響し、レイテンシが増加することに注意してください。
責任ある AI（RAI）の各カテゴリに対して安全フィルタの感度レベルを構成します。コンテンツは、次の 4 つのカテゴリで評価されます。
カテゴリ 説明 ヘイトスピーチ ID や保護されている属性をターゲットとする否定的なコメントや有害なコメント。 危険なコンテンツ 有害な商品、サービス、アクティビティへのアクセスを促進または可能にする 性的描写が露骨なコンテンツ 性行為やわいせつな内容に関する情報が含まれるコンテンツ ハラスメント 他人をターゲットにした悪意のある、威圧的な、いじめ、虐待的なコメント コンテンツは有害である可能性に基づいてブロックされます。 各カテゴリの感度レベルは、[ブロックしない]、[少量をブロック]、[一部をブロック]、[ほとんどをブロック] のいずれかを選択してカスタマイズできます。
詳細については、安全性属性を構成するをご覧ください。
[enable prompt security check] 設定をオンにすると、プロンプトによるセキュリティ チェックを有効にできます。有効にすると、エージェントは、プロンプト インジェクション攻撃など、セキュリティ フィルタをトリガーするユーザークエリを拒否します。これらの攻撃は、エージェント プロンプトの一部を明らかにしたり、エージェントが提供すべきでないレスポンスを提供したりするために使用される場合があります。これは、ユーザー クエリが悪意のある可能性があるかどうかを確認する追加の LLM プロンプトを送信することで実現されます。有効にすると、次のオプションを指定できます。
- プロンプトのセキュリティ設定: デフォルトのセキュリティ設定を使用する場合は [デフォルト] を選択します。ユーザー クエリを安全と見なすか、安全でないと見なすかを明確にする場合は、[カスタマイズ] を選択します。
- 生成モデルを選択する: 分類に使用する LLM を制御します。[デフォルト]（推奨）を選択すると、デフォルトのモデルが選択されます。このモデルは、より新しく改良されたモデルが利用可能になると自動的に変更されることがあります。
- セキュリティ プロンプト: デフォルトのセキュリティ プロンプトを使用する場合は [デフォルト] を選択します。悪意のあるユーザークエリの分類に役立つ指示を指定する場合は、[カスタマイズ] を選択します。[デフォルト] を選択すると、改善のためにプロンプトが自動的に更新されることがあります。
- 入力しきい値: セキュリティ チェックが適用される前のユーザークエリの最小文字数。短いクエリは曖昧なため、誤って分類される可能性があります。入力しきい値より小さいクエリは、本質的に安全であると見なされます。
-
生成的フォールバック:
-
生成的フォールバック: 独自のプロンプトを定義するをご確認ください。
-
データストア:
データストア エージェントの設定をご覧ください。
確定的フロー
これらの設定は、フローごとに適用される ML 設定を除き、このエージェントのすべてのフローに適用されます。フロー固有のその他の設定を編集するには、コンソールでフローに移動し、そこで設定を編集します。
インテント トレーニング: フローは、機械学習（ML）アルゴリズムを使用して、エンドユーザー入力を理解し、インテントと照合して、構造化データを抽出します。フローは、ユーザーが提供するトレーニング フレーズと、フローに組み込まれた言語モデルから学習します。このデータに基づいて、エンドユーザー入力と照合するインテントを決定するモデルを構築します。エージェントのフローごとに一意の ML 設定を適用できます。
次のインテント トレーニング設定を使用できます。
これを有効にすると、エンドユーザーの入力にスペルミスや文法ミスがあっても、入力が正しく記述されているものとしてインテントと照合されます。インテント検出レスポンスには、修正されたエンドユーザー入力が含まれます。たとえば、エンドユーザーが「I want an applle」と入力すると、エンドユーザーが「I want an apple」と入力したかのように処理されます。これは、システム エンティティとカスタム エンティティの両方を含むマッチングにも当てはまります。
スペル修正は、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語で利用できます。すべての Dialogflow CX リージョンで利用できます。
警告とベスト プラクティス:
- スペル修正では ASR（自動音声認識）エラーを修正できないため、ASR 入力を使用するエージェントでは有効にしないことをおすすめします。
- 修正された入力が間違ったインテントに一致する可能性があります。この問題は、よく一致しないフレーズをネガティブな例に追加することで修正できます。
スペルの修正により、エージェントのレスポンス時間がわずかに増加します。
- エージェントがドメイン固有の専門用語を使用して定義されている場合、修正が望ましくない場合があります。
フロー固有の ML 設定:
次のいずれかになります。
- 高度な NLU:（デフォルト） 高度な NLU 技術。この NLU タイプは、特に大規模なエージェントとフローでは標準より優れています。
- 標準 NLU: 標準的な NLU 技術。今後、品質の改善や新機能は提供されなくなります。
-
有効にすると、フローがコンソールで更新されるたびにトレーニングされます。フローが大きい場合、コンソール UI の遅延の原因となることがあります。その場合はこの設定を無効にし、必要に応じて大規模なフロー用に手動でトレーニングする必要があります。
-
結果から偽陽性を除外した後でも、多様な自然言語入力との一致に基づいてエージェントが応答できるように、ML の分類しきい値を調整できます。この設定は、インテントの一致に必要なインテント検出の信頼度を制御します。
インテント一致の信頼スコアがしきい値より小さい場合は、no-match イベントが呼び出されます。
エージェントで有効になっている言語ごとに、フローごとに異なる分類しきい値を設定できます。これは、さまざまな分類しきい値で最高のパフォーマンスを発揮するさまざまな言語に対応するためです。多言語エージェントの作成の詳細については、多言語エージェントのドキュメントをご覧ください。
-
フローデータの最新更新以降にフローがトレーニングされたかどうかを示します。
-
フローを手動でトレーニングする場合は、このボタンを使用します。
-
エージェントがサポートする言語。エージェントの作成後に、デフォルトの言語を変更することはできません。ただし、次のことはできます。
- エージェントを JSON 形式にエクスポートします。
- ダウンロードしたファイルを解凍します。
agent.jsonファイルを見つけます。defaultLanguageCodeフィールドとsupportedLanguageCodesフィールドを選択した値に更新します。- ステップ 1 と同じエージェントまたは別のエージェントにエージェントを復元します。
- 必要に応じて、言語固有のトレーニング フレーズとエンティティ値を更新します。
言語の自動検出と切り替えを有効にすることもできます。
- スペル修正では ASR（自動音声認識）エラーを修正できないため、ASR 入力を使用するエージェントでは有効にしないことをおすすめします。
接続
-
このセクションでは、カスタム ペイロード テンプレートの説明とペイロードを作成できます。
-
セッション パラメータから Webhook に送信されるパラメータと、Webhook レスポンスで設定できるセッション パラメータを明確に記述します。
-
SSL 証明書のアップロードに使用されます。
音声と IVR
音声オプション:
-
音声合成に使用する言語と音声を選択できます。
音声名ドロップボックスからカスタム音声オプションを選択し、対応するフィールドにカスタム音声名を指定することで、エージェントのカスタム音声を有効にできます。カスタム音声名は、
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAMEのパターンに従う必要があります。音声クローンを使用することもできます。
- テレフォニー ゲートウェイを使用している場合は、Dialogflow サービス エージェントのサービス アカウント
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.comにカスタム音声プロジェクトにおける「AutoML Predictor」が付与されていることを確認します。 通常の API 呼び出しの場合は、Dialogflow CX の呼び出しに使用するサービス アカウントに、カスタム音声プロジェクトにおける「AutoML Predictor」ロールが付与されていることを確認します。
-
音声のトーンの相対的な高低を制御します。
-
音声の読み上げ速度を制御します。
-
有効にすると、エージェント設定で指定された合成音声構成が、API、パートナー統合、会話プロファイルで指定された構成をオーバーライドします。
-
これらの設定を使用して、X-SAMPA 音声エンコードを使用して、特定のフレーズの発音をエージェントに提供します。
- テレフォニー ゲートウェイを使用している場合は、Dialogflow サービス エージェントのサービス アカウント
-
自動音声適応をご覧ください。
-
音声の詳細オプションについては、音声の詳細設定ガイドをご覧ください。
-
詳細については、テレフォニー統合用の DTMF をご覧ください。
-
詳細については、手動音声適応をご覧ください。
-
コンパニオンの呼び出し: コンパニオンの呼び出しをご覧ください。
UI 設定
これらの設定を使用して、Messenger と通話コンパニオンのユーザー インターフェースをカスタマイズできます。
セキュリティ
詳細については、セキュリティ設定とアクセス制御をご覧ください。
Dialogflow CX コンソールのエージェント設定
エージェントの構成にアクセスするには、以下の手順に従います。
コンソール
- Console を開きます。
- プロジェクトを選択します。
- エージェントを選択します。
- [エージェント設定] をクリックします。
- 必要に応じて、設定を更新します。
- [保存] をクリックします。
API
詳細については、Agent タイプの get メソッドと patch/update メソッドをご覧ください。
エージェント リファレンスのプロトコルとバージョンを選択:
| プロトコル | V3 | V3beta1 |
|---|---|---|
| REST | エージェント リソース | エージェント リソース |
| RPC | エージェント インターフェース | エージェント インターフェース |
| C++ | AgentsClient | 利用できません |
| C# | AgentsClient | 利用できません |
| Go | AgentsClient | 利用できません |
| Java | AgentsClient | AgentsClient |
| Node.js | AgentsClient | AgentsClient |
| PHP | 利用不可 | 利用できません |
| Python | AgentsClient | AgentsClient |
| Ruby | 利用不可 | 利用できません |
全般設定
エージェントでは次の全般設定を使用できます。
- 表示名: 人が読める形式のエージェントの名前。
- タイムゾーン: エージェントのデフォルトのタイムゾーン。
デフォルトの言語: エージェントがサポートするデフォルトの言語。エージェントの作成後に、デフォルトの言語を変更することはできません。ただし、次のことはできます。
エージェント ロック:
- エージェントをロックする: エージェントがロックされているかどうかを示します。ロックされたエージェントは編集できません。
ロギングの設定:
- Cloud Logging を有効にする: エージェントで Cloud Logging が有効になっているかどうかを示します。
- 会話履歴を有効にする: 品質向上のために秘匿化済みエンドユーザー クエリを収集して保存するかどうかを指定します。
- 同意に基づくエンドユーザー入力の秘匿化を有効にする:
この設定を有効にすると、特別なセッション パラメータを使用して、会話履歴と Cloud Loggingからのエンドユーザー入力とパラメータを秘匿化するかどうかを制御できます。デフォルトでは、セッション パラメータは
trueです。この設定が無効になっている場合、秘匿化は行われません。ユーザーの同意は、ブール値のセッション パラメータ
$session.params.conversation-redactionを使用して収集されます。この設定が有効になっていて、セッション パラメータがfalseに設定されている場合、秘匿化は行われません（他の秘匿化戦略は引き続き適用されます）。この設定が有効になっていて、セッション パラメータがtrueに設定されている場合、秘匿化は行われます。同意を求める流れの例を挙げると、まずエンドユーザー入力を保持するかどうかをユーザーに尋ねて、そのレスポンスを 2 つのインテントと照合します。1 つ目は「はいのインテント」、もう 1 つは「いいえのインテント」です。次に、フルフィルメントの「はいのインテント」のルートにあるパラメータ プリセットで、セッション パラメータを
false（秘匿化しない）に設定します。また、「いいえのインテント」のルートにあるパラメータ プリセットで、セッション パラメータをtrue（秘匿化する）に設定します。BigQuery Export:
- BigQuery Export を有効にする: BigQuery Export が有効になっているかどうかを示します。
- BigQuery データセット: BigQuery データセット名。
- BigQuery テーブル: BigQuery テーブル名。
インテントの候補: インテントの候補を有効にできます。
カスタム ペイロード テンプレート: このセクションでは、カスタム ペイロード テンプレートの説明とペイロードを作成できます。
ML の設定
Dialogflow CX は、機械学習（ML）アルゴリズムを使用して、エンドユーザー入力を理解し、インテントと照合して、構造化データを抽出します。Dialogflow CX は、ユーザーが提供するトレーニング フレーズと、Dialogflow CX に組み込まれた言語モデルから学習します。このデータに基づいて、エンドユーザー入力と照合するインテントを決定するモデルを構築します。エージェントのフローごとに一意の ML 設定を適用できます。Dialogflow CX によって作成されたモデルは、フローごとに一意です。
次のエージェント全体の ML 設定が使用できます。
ML にスペルの修正を許可する:
これを有効にすると、エンドユーザーの入力にスペルミスや文法ミスがあっても、入力が正しく記述されているものとしてインテントと照合されます。インテント検出レスポンスには、修正されたエンドユーザー入力が含まれます。たとえば、エンドユーザーが「I want an applle」と入力すると、エンドユーザーが「I want an apple」と入力したかのように処理されます。これは、システム エンティティとカスタム エンティティの両方を含むマッチングにも当てはまります。
スペル修正は、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語で利用できます。すべての Dialogflow CX リージョンで利用できます。
警告とベスト プラクティス:
- スペル修正では ASR（自動音声認識）エラーを修正できないため、ASR 入力を使用するエージェントに対して有効にすることはおすすめしません。
- 修正された入力が間違ったインテントに一致する可能性があります。これを修正するには、よく一致しないフレーズをネガティブな例に追加します。
- スペルの修正により、エージェントのレスポンス時間がわずかに増加します。
- エージェントがドメイン固有の専門用語を使用して定義されている場合、修正が望ましくない場合があります。
次のフロー固有の ML 設定が利用できます。
NLU タイプ:
次のいずれかになります。
- 高度な NLU（デフォルト）: 高度な NLU 技術。この NLU タイプは、特に大規模なエージェントとフローでは標準より優れています。
- 標準 NLU: 標準的な NLU 技術。今後、品質の改善や新機能は提供されなくなります。
自動トレーニング: 有効にすると、フローがコンソールで更新されるたびにトレーニングされます。フローが大きい場合、コンソール UI の遅延の原因となることがあります。その場合はこの設定を無効にし、必要に応じて大規模なフロー用に手動でトレーニングする必要があります。
分類しきい値:
結果から偽陽性を除外した後でも、多様な自然言語入力との一致に基づいてエージェントが応答できるように、機械学習の分類しきい値を調整できます。この設定は、インテントの一致に必要なインテント検出の信頼度を制御します。
インテント一致の信頼スコアがしきい値より小さい場合は、no-match イベントが呼び出されます。
エージェントで有効になっている言語ごとに、フローごとに個別の分類しきい値を設定できます。これは、さまざまな分類しきい値で最高のパフォーマンスを発揮するさまざまな言語に対応するためです。多言語エージェントの作成の詳細については、多言語エージェントのドキュメントをご覧ください。
トレーニング ステータス: フローデータの最新更新以降にフローがトレーニングされたかどうかを示します。
NLU をトレーニング: フローを手動でトレーニングする場合は、このボタンを使用します。
生成 AI の設定
次の生成 AI 設定が利用できます。
全般:
- 禁止フレーズ: 生成 AI で禁止されているフレーズのリスト。禁止されたフレーズがプロンプトまたは生成されたレスポンスにある場合、生成は失敗します。
- 安全フィルタ: 責任ある AI（RAI）の各カテゴリに対して安全フィルタの感度レベルを構成します。コンテンツは、次の 4 つのカテゴリで評価されます。
カテゴリ 説明 ヘイトスピーチ ID や保護されている属性をターゲットとする否定的なコメントや有害なコメント。 危険なコンテンツ 有害な商品、サービス、アクティビティへのアクセスを促進または可能にする 性的描写が露骨なコンテンツ 性行為やわいせつな内容に関する情報が含まれるコンテンツ 嫌がらせ 他人をターゲットにした悪口、威圧表現、いじめ、虐待的な内容を含むコメント コンテンツは有害である可能性に基づいてブロックされます。 各カテゴリの感度レベルは、[ブロックしない]、[少量をブロック]、[一部をブロック]、[ほとんどをブロック] のいずれかを選択してカスタマイズできます。
詳細については、安全性属性の構成をご覧ください。
- プロンプトのセキュリティ: [プロンプトのセキュリティ チェックを有効にする] 設定をオンにすると、プロンプトのセキュリティ チェックを有効にできます。有効にすると、エージェントはプロンプト インジェクション攻撃を防ぐよう試みます。これらの攻撃は、エージェント プロンプトの一部を明らかにしたり、エージェントが提供すべきでないレスポンスを提供したりするために使用される場合があります。これは、ユーザー クエリが悪意のある可能性があるかどうかを確認する追加の LLM プロンプトを送信することで実現されます。
生成エージェント:
- 生成モデルの選択: 生成機能で使用するモデルを選択します。詳細については、モデルのバージョンをご覧ください。
- ハンドブックのコンテキストの切り捨て: ハンドブックのプロンプトから過去のターンをいくつか削除して、ハンドブックで処理される連続したターンごとにプロンプトのサイズが増加しないようにします。この機能により、プロンプト サイズの不要な増加を軽減できます。
通常、切り捨てを行わない場合、後続の各ターンは、現在のターンに関連しているかどうかに関係なく、LLM プロンプトの「会話履歴」に追加されます。これにより、最終的にプロンプトのサイズがターンごとに増加する可能性があります。プロンプトの大部分が会話履歴で占められると、少数ショットの例に使用できるプロンプトが少なくなり、これらが削除される可能性があります。最終的に、プロンプトが現在のトークン上限を超える可能性もあります。これに対応するためにトークンサイズを増やすことができますが、プロンプト サイズを増やすと LLM レスポンスのレイテンシも増加することに注意してください。
ハンドブックのコンテキストの切り捨てを使用すると、会話履歴用に予約するトークン予算の割合を最大値として設定できます。会話ターンは、最新のものから古いものの順に保存されます。この設定により、トークン制限を超えないようにできます。選択した設定に関係なく、最新の順に少なくとも 2 つの会話ターンが保持されます。
この設定を変更する前に、トークン上限を設定する必要があります。
重要: コンテキストを切り捨てると、一部のパラメータが削除されたターンの一部である場合、意図せず失われる可能性があります。このオプションを有効にした後、ハンドブックのインタラクションを慎重に評価してください。
トークン入力予算は、次の機能でも使用されます。
- システム指示と例がプロンプトに自動的に追加されます。この動作は変更できません。
- ハンドブックの手順と目標: 作成した手順と目標は、すべてプロンプトに追加されます。
- ハンドブックの少数ショットの例。デフォルトでは順に追加されますが、選択したアルゴリズム（正規表現のベストマッチ順など）で追加することもできます。他のすべての項目が含まれた後、入力トークンの予算に収まるように例が除外されます。
- 会話履歴。ユーザーとエージェントの発話、フローとハンドブックの移行コンテキスト、ツール呼び出し、現在のハンドブックで順番に処理された以前のすべてのターンからの同じセッションの出力で構成されます。
生成的フォールバック:
- テキスト プロンプトの構成: 生成的フォールバック: 独自のプロンプトを定義するをご覧ください。
データストア: データストア エージェントの設定をご覧ください。
音声と IVR の設定
以下の音声と IVR の設定を利用できます。
Text-to-Speech:
- 音声の選択:
音声合成に使用する言語と音声を選択できます。
音声選択ドロップボックスからカスタム音声オプションを選択し、対応するフィールドにカスタム音声名を指定することで、エージェントのカスタム音声を有効にできます。カスタム音声名は、
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAMEのパターンに従う必要があります。- テレフォニー ゲートウェイを使用している場合は、Dialogflow サービス エージェントのサービス アカウント
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.comにカスタム音声プロジェクトにおける「AutoML Predictor」が付与されていることを確認します。 - 通常の API 呼び出しの場合は、Dialogflow CX の呼び出しに使用するサービス アカウントに、カスタム音声プロジェクトにおける「AutoML Predictor」ロールが付与されていることを確認します。
Speech-to-Text:
DTMF
テレフォニー統合用の DTMF をご覧ください。
マルチモーダル
コンパニオンの呼び出しをご覧ください。
共有設定
アクセス制御をご覧ください。
言語設定
エージェントに言語サポートを追加します。全言語の一覧については、言語リファレンスをご覧ください。
言語の自動検出
言語の自動検出を構成すると、チャット エージェントはエンドユーザーの言語を自動的に検出して、その言語に切り替えます。詳細については、言語の自動検出のドキュメントをご覧ください。
セキュリティ設定
セキュリティ設定をご覧ください。
詳細設定
詳細設定は感情分析のみです。
生成 AI アプリビルダーの設定
このセクションでは、エージェント アプリで使用できる設定について説明します。
全般
エージェント アプリでは次の全般設定を使用できます。
- 表示名: 人が読める形式のエージェントアプリの名前。
- Location: エージェント アプリのリージョン。
- アプリのロック: 有効にすると、エージェント アプリへの変更は許可されません。
ロギング
エージェント アプリでは、次のロギング設定を使用できます。
- Cloud Logging を有効にする: 有効にすると、ログが Cloud Logging に送信されます。
- 会話履歴を有効にする: 有効にすると、会話履歴が利用可能になります。品質向上のために秘匿化済みエンドユーザー クエリを収集して保存するかどうかを指定します。この設定は、エージェントの回答の生成に会話履歴が使用されるかどうかには影響しません。
- BigQuery Export を有効にする: 有効にすると、会話履歴が BigQuery にエクスポートされます。[会話履歴を有効にする] の設定も有効にする必要があります。
生成AI
エージェント アプリでは、次の生成 AI 設定を使用できます。
- 生成モデルの選択: エージェントがデフォルトで使用する生成モデルを選択します。
- 入力トークンの上限: 生成モデルの入力トークンの上限を選択します。これは、モデルに送信される入力の最大トークンサイズです。モデルによって、トークンは 1 文字から 1 単語の範囲になります。トークン数の上限が小さいほどレイテンシは低くなりますが、モデルの入力サイズが制限されます。トークンの上限が大きいほどレイテンシは高くなりますが、モデルの入力サイズを大きくできます。
- 出力トークンの上限: 生成モデルの出力トークンの上限を選択します。これは、モデルから受信する出力の最大トークンサイズです。モデルによって、トークンは 1 文字から 1 単語の範囲になります。トークン上限が小さいほどレイテンシは低くなりますが、モデル出力サイズは制限されます。トークン上限が大きいほどレイテンシは高くなりますが、モデル出力サイズを大きくできます。
- Temperature: LLM の温度を使用すると、回答の創造性を制御できます。値が小さいほど、より予測可能なレスポンスが返されます。値が大きいほど、より創造的なレスポンスまたはランダムなレスポンスが返されます。
- 禁止フレーズ: 生成 AI で禁止されているフレーズのリスト。禁止されたフレーズがプロンプトまたは生成されたレスポンスにある場合、エージェントは代わりに代替レスポンスを返します。
安全フィルタ: 責任ある AI（RAI）の各カテゴリに対して安全フィルタの感度レベルを構成します。コンテンツは、次の 4 つのカテゴリで評価されます。
カテゴリ 説明 ヘイトスピーチ ID や保護されている属性をターゲットとする否定的なコメントや有害なコメント。 危険なコンテンツ 有害な商品、サービス、アクティビティへのアクセスを促進または可能にする 性的描写が露骨なコンテンツ 性行為やわいせつな内容に関する情報が含まれるコンテンツ 嫌がらせ 他人をターゲットにした悪口、威圧表現、いじめ、虐待的な内容を含むコメント コンテンツは有害である可能性に基づいてブロックされます。 各カテゴリの感度レベルは、[ブロックしない]（RAI チェックを無効にする）、[少量をブロック]（有害なコンテンツの確率が高いインスタンスのみをブロック）、[一部をブロック]（確率が中程度または高いインスタンス）、[ほとんどをブロック]（確率が低い、中程度、高い）のいずれかを選択してカスタマイズできます。
詳細については、安全性属性を構成するをご覧ください。
プロンプトのセキュリティ: [プロンプトのセキュリティ チェックを有効にする] 設定をオンにすると、プロンプトのセキュリティ チェックを有効にできます。有効にすると、エージェントはプロンプト インジェクション攻撃を防ぐよう試みます。これらの攻撃は、エージェント プロンプトの一部を明らかにしたり、エージェントが提供すべきでないレスポンスを提供したりするために使用される場合があります。これは、エンドユーザーのクエリが悪意のある可能性があるかどうかを確認する追加の LLM プロンプトを送信することで実現されます。
Git
これらの設定により、Git 統合が提供されます。手順に沿ってインテグレーションを構成します。