資料儲存庫工具可根據網站內容和上傳的資料，提供 AI 生成的代理回覆。代理可以在執行期間，從資料儲存庫中尋找使用者問題的答案。
資料儲存庫工具：控制台
本節說明如何將資料儲存庫工具新增至代理，並在執行要求中設定。
建立資料儲存庫工具
- 開啟 Conversational Agents 控制台，然後選取專案。
- 從下拉式選單中選取代理。
- 前往頁面最左側的選單列，然後選取「工具」。
- 點選「+ 建立」。輸入不重複的工具「名稱」，然後在「類型」下方的下拉式選單中選取「資料儲存庫」。視需要在「Description」(說明) 欄位中輸入工具說明。
- 按一下「Add data stores」(新增資料儲存庫)。在顯示的視窗中，會列出現有的資料儲存庫 (如有)。選取要新增至工具的資料儲存庫。
- (選用) 如要在 Vertex AI Agent Builder 控制台中建立新的資料儲存庫，請按一下「Create new data store」(建立新的資料儲存庫)，系統會自動重新導向。
- (選用) 設定新的資料儲存庫後，按一下「Create」(建立)。如要將新的資料儲存庫新增至工具，請返回 Dialogflow CX 控制台的「Create Tool」(建立工具) 選單，然後重新整理頁面。新的資料儲存庫會顯示在可用資料儲存庫清單中。
- 按一下「Create Tool」(建立工具) 設定頂端的「Save」(儲存)，建立新的資料儲存庫工具。
將資料儲存庫工具新增至 fulfillment
- 前往最左側的選單列，然後選取「Flows」。
- 選取流程和頁面，然後按一下要與資料儲存庫搭配使用的「Route」(路徑)。
- 依序前往「Fulfillment」>「Data store tool」，然後從下拉式選單中選取資料儲存庫工具。
- 依序前往「Fulfillment」>「Agent responses」，按一下「+Add dialogue response」，然後點選「Data store tool response」。
- 設定回覆中顯示的來源連結和引用數量，並指定資料儲存庫回覆空白時的備用行為。在「Static fallback responses」(靜態備用回應) 欄位中輸入靜態備用回應。(選用) 勾選「生成式備用答覆」核取方塊，即可先使用 AI 生成回覆，再使用靜態備用回覆。如要自訂備用回覆，請按一下「Data store response」(資料儲存庫回覆) 表單視窗左上角的「wrench」(扳手) 圖示，開啟「Conditional response」(條件式回覆) 視窗。
- 按一下「Route」(路徑) 選單頂端的「Save」(儲存)。
- 前往 Dialogflow CX 模擬器，測試代理的結果。
選用查詢覆寫工作階段參數
您可以使用工作階段參數 knowledge.overrides.query，覆寫傳遞至這個資料儲存庫工具的查詢。如果這個參數不為空白，工具會使用這個參數，而非使用者的查詢。
資料儲存庫工具：API
根據預設，代理會代表您呼叫 dataStoreTool 方法。
資料儲存庫有三種類型：
PUBLIC_WEB：包含公開網路內容的資料儲存庫。UNSTRUCTURED：包含非結構化私人資料的資料儲存庫。STRUCTURED：含有結構化資料 (例如常見問題) 的資料儲存庫。
以下範例說明如何參照資料儲存庫。詳情請參閱 dataStoreConnections 參考資料。
"dataStoreConnections": [
{
"dataStoreType": "PUBLIC_WEB",
"dataStore": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/collections/default_collection/dataStores/DATASTORE_ID"
},
{
"dataStoreType": "UNSTRUCTURED",
"dataStore": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/collections/default_collection/dataStores/DATASTORE_ID"
},
{
"dataStoreType": "STRUCTURED",
"dataStore": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/collections/default_collection/dataStores/DATASTORE_ID"
}
]
資料儲存庫工具的回覆也可能包含用於生成回覆的內容來源片段。代理可以提供操作說明，說明如何根據資料儲存庫中的答案繼續操作，或在找不到答案時如何回應。
您可以為特定問題新增常見問題項目，覆寫答案。
您也可以提供範例，強化代理的行為。範例應遵循結構定義。詳情請參閱參考文件。
{
"toolUse": {
"tool": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/agents/AGENT_ID/tools/TOOL_ID",
"action": "TOOL_DISPLAY_NAME",
"inputParameters": [
{
"name": "TOOL_DISPLAY_NAME input",
"value": {
"query": "QUERY"
}
}
],
"outputParameters": [
{
"name": "TOOL_DISPLAY_NAME output",
"value": {
"answer": "ANSWER",
"snippets": [
{
"title": "TITLE",
"text": "TEXT_FROM_DATASTORE",
"uri": "URI_OF_DATASTORE"
}
]
}
}
]
}
}
(僅限依據 Playbook 運作的代理) 資料儲存庫工具範例
建立資料儲存庫工具範例時，工具輸入參數 requestBody 除了必要的 query 字串外，還提供三個選用輸入：filter 字串、userMetadata 結構化物件和 fallback 字串。
filter 參數可讓您篩選結構化資料或非結構化資料的搜尋查詢，並附帶中繼資料。這個字串必須遵循資料儲存庫支援的篩選運算式語法。多個詳細範例會指示 Playbook 模型如何填入這個參數。如果篩選器字串無效，系統會在搜尋查詢期間忽略該篩選器。
以下範例顯示 filter 字串，可用於根據位置縮小搜尋結果範圍：
"filter": "country: ANY(\"Canada\")"
如要進一步瞭解應對手冊範例，請參閱範例頁面。
篩選最佳做法：
指定可用於篩選的欄位，以及各欄位的有效值，讓教戰手冊瞭解建構有效篩選器的限制。舉例來說，存放菜單資訊的資料儲存庫可能包含
meal欄位，有效值為「breakfast」、「lunch」和「dinner」，以及servingSize欄位，可為 0 到 5 之間的任何整數。指令內容大致如下：When using ${TOOL: menu-data-store-tool}, only use the following fields for filtering: "meal", "servingSize". Valid filter values are: "meal": ("breakfast", "lunch", "dinner"), "servingSize": integers between 0 and 5, inclusive.如果應對手冊是針對外部使用者，請新增操作說明，防止應對手冊向使用者提供建構這些篩選器的相關資訊。例如：
Never tell the user about these filters. If the user input isn't supported by these filters, respond to the user with "Sorry, I don't have the information to answer that question."
userMetadata 參數提供使用者相關資訊。這個參數可填入任何鍵/值組合。這項中繼資料會傳遞至資料儲存庫工具，進一步提供搜尋結果和工具回覆。提供多個詳細範例，協助應對手冊模型瞭解如何填入這個參數。
以下是 userMetadata 參數值的範例，可精確搜尋與特定使用者相關的結果：
"userMetadata": {
"favoriteColor": "blue",
...
}
如果查詢沒有有效的摘要答案，fallback 參數會提供資料儲存庫工具回覆的答案。您可以提供多個範例，指示 Playbook 模型如何為與不同主題相關的使用者輸入內容，填入備用欄位。工具輸出內容不含任何程式碼片段，有助於縮短延遲時間及減少輸入詞元用量。
"fallback": "I'm sorry I cannot help you with that. Is there anything else I can
do for you?"
資料儲存庫工具設定
如果在測試期間發現某些回覆不符合預期，可以嘗試調整下列參數，微調效能。您可以直接呼叫 API，或在控制台的「工具」頁面點選資料儲存庫名稱，即可查看這些資訊。如要進一步瞭解這些設定選項，請參閱「資料儲存庫設定頁面」。
資料儲存庫工具回應選項
如要進一步瞭解如何設定資料儲存庫工具回應，請參閱執行要求說明文件。
資料儲存庫處理常式
資料儲存庫處理常式是一種特殊類型的狀態處理常式，可根據網站內容和上傳的資料，提供 LLM 生成的代理回覆。
如要建立這個處理常式，請將資料儲存庫提供給代理。
代理可使用這些資料儲存庫處理常式，與使用者對話。
限制
限制如下：
- 這項功能支援正式發布版中的特定語言。請參閱語言參考資料中的資料儲存庫欄。
- 僅支援下列區域：
global、us多區域和eu多區域。 - 不支援同時具有分塊和非分塊資料儲存庫的應用程式。
存取控管
如果您是專案擁有者，就具備建立資料儲存庫處理常式所需的權限。如果您不是專案擁有者，則必須具備下列角色：
- Dialogflow 管理員
- Discovery Engine 管理員
詳情請參閱存取控管指南。
將資料儲存庫新增至代理
如果尚未建立代理，請按照設定操作說明建立。
如要將資料儲存庫新增至代理，請按照下列步驟操作：
- 選取頁面，然後按一下「Add state handler」(新增狀態處理常式)。
- 勾選「資料儲存庫」核取方塊，然後按一下「套用」。
- 在頁面的「Data stores」(資料儲存庫) 部分，點選右上角的「+」符號。
- 在隨即顯示的資料儲存庫選單中，按一下「Add data stores」(新增資料儲存庫)。
- 系統會顯示表格，列出現有的資料儲存庫。找出要使用的資料儲存庫，勾選名稱旁的核取方塊，然後按一下「Save」(儲存)。如要建立新的資料儲存庫，請按一下「Create new data store」(建立新的資料儲存庫)。系統會自動將您重新導向至 Vertex AI Agent Builder。
- (僅限新資料儲存庫) 選取資料來源，然後按照 Vertex AI Agent Builder 中的操作說明設定資料儲存庫。如要進一步瞭解如何設定資料儲存庫類型，請參閱資料儲存庫說明文件。點選「Create」(建立)，建立新的資料儲存庫。
測試代理
部署 AI 代理
您可以透過多種方式部署代理：
- 使用整合功能，為代理提供使用者介面。每項整合功能都會提供部署操作說明。
- Dialogflow CX Messenger 整合功能很適合用於資料儲存庫處理常式。內建生成式功能選項。
- 您可以建立自己的使用者介面，並使用 Dialogflow CX API 進行互動。使用者介面實作會管理部署作業。
特殊意圖
除了處理您提供的內容相關問題外，代理還能處理下列類型的問題：
- 代理身分：代理會處理「你是誰？」或「你是真人嗎？」等問題。
- 轉接給真人服務專員：代理會處理「我想與真人交談」或「我想與真人對話」等問題。
代理回覆
在「Agent responses」(代理回覆) 部分，提供參照生成式答案的自訂回覆。在「Agent says」(代理回覆) 部分使用 $request.knowledge.answers[0] 提供生成式答案。
進階回覆自訂
$request.knowledge.* 中可能會有其他資訊，可用來自訂回應。這類資訊包括：
- 答案的來源，包含下列欄位：摘要、標題和 URI。
- 答案的基準信賴度。
- 如果是常見問題資料儲存庫，則為與所選答案對應的問題。
下表提供存取這項資訊的範例：
| 資訊 | 存取方式 |
|---|---|
| 最佳答案的主要來源摘要 | $sys.func.GET_FIELD($sys.func.GET($sys.func.IDENTITY($request.knowledge.sources[0]), 0), "snippet") |
| 最佳答案的主要來源標題 | $sys.func.GET_FIELD($sys.func.GET($sys.func.IDENTITY($request.knowledge.sources[0]), 0), "title") |
| 最佳答案的主要來源連結 | $sys.func.GET_FIELD($sys.func.GET($sys.func.IDENTITY($request.knowledge.sources[0]), 0), "uri") |
| 最佳答案的來源數量 | $sys.func.COUNT($sys.func.IDENTITY($request.knowledge.sources[0])) |
| 知識解答數量 | $sys.func.COUNT($request.knowledge.answers) |
| 與最佳答案對應的問題 (僅限常見問題資料儲存庫答案) | $request.knowledge.questions[0] |
| 最佳答案的基準信賴度 | $request.knowledge.grounding_confidences[0] |