Setelan alat penyimpanan data

Setelan konfigurasi alat penyimpanan data berikut tersedia.

Setelan alat (hanya konsol Agen Percakapan)

Memilih opsi dari menu drop-down Setelan alat akan otomatis memengaruhi konfigurasi alat lain yang tersedia.

Opsi Default dan Optimized for voice adalah setelan default yang akan otomatis mengonfigurasi semua parameter lain di menu konfigurasi alat.

Tersedia opsi-opsi berikut:

Nama setelan alat	Deskripsi
Default	Dioptimalkan untuk semua jenis agen.
Optimized for voice	Jenis alat default ini telah dikonfigurasi khusus untuk agen suara.
Sesuaikan	Memilih opsi Customize memungkinkan Anda menentukan parameter Grounding, Rewriter, dan Summarization sendiri, bukan menggunakan default yang ditetapkan Default dan Optimized for voice.

Grounding

Catatan: Sebaiknya kurangi ukuran potongan konteks yang diteruskan ke model. Anda dapat meminimalkan halusinasi dan meningkatkan akurasi serta konsistensi respons dengan menjaga input tetap ringkas.

Dialogflow CX menghitung tingkat keyakinan untuk setiap respons yang dihasilkan dari konten penyimpanan data terhubung Anda. Hal ini mengukur keyakinan bahwa semua informasi dalam respons didukung oleh informasi di penyimpanan data. Anda dapat menyesuaikan respons mana yang diizinkan dengan memilih tingkat keyakinan terendah yang Anda rasa nyaman. Anda dapat memilih tingkat keyakinan terendah yang diizinkan, dan agen tidak akan menampilkan respons yang lebih rendah dari tingkat tersebut.

Ada 5 tingkat keyakinan yang dapat dipilih: VERY_LOW, LOW, MEDIUM, HIGH, dan VERY_HIGH.

Anda juga dapat menerapkan filter heuristik grounding. Jika diaktifkan, respons yang berisi konten yang kemungkinan tidak akurat berdasarkan halusinasi umum akan dihentikan.

Memilih model ringkasan

Anda dapat memilih model generatif yang digunakan oleh agen penyimpanan data untuk permintaan generatif ringkasan. Tabel berikut berisi opsi yang tersedia:

Nama Model	Tahap Peluncuran	Spesifikasi Model
Default	GA	Ini adalah konfigurasi yang direkomendasikan dan dapat berubah dari waktu ke waktu. Jika menggunakan opsi ini, Anda mungkin akan mengalami perubahan dalam perilaku agen (kemungkinan peningkatan). Jika Anda menginginkan perilaku agen yang lebih konsisten, pilih model tertentu.
Nonaktif	GA	Hanya didukung di AI Interaksi Pelanggan. Menonaktifkan komponen ringkasan di Alat Penyimpanan Data. Latensi akan meningkat, tetapi kualitas akan menurun.
Ringkasan oleh agen	GA	Hanya didukung di AI Interaksi Pelanggan. Opsi ini mendelegasikan ringkasan ke agen. Opsi ini dioptimalkan secara khusus untuk interaksi suara dengan latensi yang dioptimalkan.
gemini-2.5-flash	GA	Gemini 2.5 flash
gemini-2.5-flash-lite	GA	Gemini 2.5 flash lite
gemini-2.0-flash-001	GA	Gemini 2.0 flash
gemini-2.0-flash-lite-001	GA	Gemini 2.0 flash lite
gemini-2.0-flash-lite-001-voice-mode	GA	Gemini 2.0 flash lite dioptimalkan untuk suara.

Semua model yang tercantum tersedia dalam semua bahasa yang didukung dan wilayah yang didukung.

Perintah khusus ringkasan

Catatan: Memberikan perintah khusus dapat memengaruhi kualitas jawaban secara positif atau negatif. Anda bertanggung jawab atas kualitas jawaban.

Anda dapat menggunakan perintah ringkasan default dengan model ringkasan yang dipilih atau memberikan perintah Anda sendiri. Perintah adalah template teks yang mungkin berisi placeholder yang telah ditentukan sebelumnya. Placeholder akan diganti dengan nilai yang sesuai saat runtime dan teks akhir akan dikirim ke LLM.

Placeholder-nya adalah sebagai berikut:

• $original-query: Teks kueri pengguna.
• $rewritten-query: Dialogflow menggunakan modul rewriter untuk menulis ulang kueri pengguna asli ke dalam format yang lebih akurat.

• $sources: Dialogflow menggunakan Enterprise Search untuk menelusuri sumber berdasarkan kueri pengguna. Sumber yang ditemukan dirender dalam format tertentu:

  [1] title of first source
  content of first source
  [2] title of second source
  content of second source
  

• $end-user-metadata: Informasi tentang pengguna yang mengirimkan kueri dirender dalam format berikut:

  The following additional information is available about the human: {
  "key1": "value1",
  "key2": "value2",
  ...
  }
  

• $conversation: Histori percakapan dirender dalam format berikut:

  Human: user's first query
  AGENT: answer to user's first query
  Human: user's second query
  AGENT: answer to user's second query
  

• ${conversation USER:"<user prefix>" AGENT:"<agent prefix>" TURNS:<turn count>}: Versi parameter dari placeholder $conversation. Anda dapat menyesuaikan awalan pengguna akhir (USER), awalan agen (AGENT), dan jumlah percakapan sebelumnya yang akan disertakan (TURNS). Semua nilai parameter placeholder harus ditentukan.

  Misalnya, ${conversation USER:"Human says:" AGENT:"Agent says:" TURNS:1}. Histori percakapan dirender sebagai:

  Human says: user's first query
  Agent says: answer to user's first query
  

Penting: Placeholder $original-query (atau $rewritten-query) dan $sources diperlukan dalam perintah khusus. Anda tidak akan dapat menyimpan perintah yang tidak memiliki placeholder ini karena agen tidak akan berfungsi dengan benar tanpa placeholder tersebut. Placeholder $conversation direkomendasikan - tanpa placeholder ini, agen tidak akan dapat menggunakan informasi kontekstual dari percakapan untuk menjawab pertanyaan.

Perintah khusus harus menginstruksikan LLM untuk menampilkan "NOT_ENOUGH_INFORMATION" jika tidak dapat memberikan jawaban. Dalam hal ini, agen akan memanggil peristiwa tidak cocok.

Contoh:

Given the conversation between a Human and a AI assistant and a list of sources,
write a final answer for the AI assistant.
Follow these guidelines:
+   Answer the Human's query and make sure you mention all relevant details from
  the sources, using exactly the same words as the sources if possible.
+   The answer must be based only on the sources and not introduce any additional
  information.
+   All numbers, like price, date, time or phone numbers must appear exactly as
  they are in the sources.
+   Give as comprehensive answer as possible given the sources. Include all
  important details, and any caveats and conditions that apply.
+   The answer MUST be in English.
+   Don't try to make up an answer: If the answer cannot be found in the sources,
  you admit that you don't know and you answer NOT_ENOUGH_INFORMATION.
You will be given a few examples before you begin.

Example 1:
Sources:
[1] <product or service> Info Page
Yes, <company> offers <product or service> in various options or variations.

Human: Do you sell <product or service>?
AI: Yes, <company> sells <product or service>. Is there anything else I can
help you with?

Example 2:
Sources:
[1] Andrea - Wikipedia
Andrea is a given name which is common worldwide for both males and females.

Human: How is the weather?
AI: NOT_ENOUGH_INFORMATION

Begin! Let's work this out step by step to be sure we have the right answer.

Sources:
$sources

$end-user-metadata
$conversation
Human: $original-query
AI:

Memilih model rewriter

Catatan: Memberikan perintah khusus dapat memengaruhi kualitas jawaban secara positif atau negatif. Anda bertanggung jawab atas kualitas jawaban.

Saat kueri pengguna diproses, agen akan mengirimkan kueri pengguna dan perintah ke LLM untuk memfaktorkan ulang kueri pengguna, yang melakukan rewriter.

Anda dapat memilih model generatif yang digunakan oleh agen penyimpanan data untuk permintaan generatif rewriter. Tabel berikut mencantumkan opsi yang tersedia:

Nama Model	Tahap Peluncuran	Spesifikasi Model
Default	GA	Ini adalah konfigurasi yang direkomendasikan dan dapat berubah dari waktu ke waktu. Jika menggunakan opsi ini, Anda mungkin akan mengalami perubahan dalam perilaku agen (kemungkinan peningkatan). Jika Anda menginginkan perilaku agen yang lebih konsisten, pilih model tertentu.
Rewriter Dinonaktifkan	GA	Tidak ada penulisan ulang kueri yang akan terjadi. Latensi akan meningkat, tetapi kualitas akan menurun. Secara khusus, alat penyimpanan data mungkin kesulitan menjawab pertanyaan yang memerlukan konteks dari histori percakapan.
rewrite-by-agent.	GA	Hanya didukung di AI Interaksi Pelanggan. Opsi ini mendelegasikan penulisan ulang ke agen. Opsi ini dioptimalkan untuk suara dan teks dengan latensi yang dioptimalkan
gemini-2.5-flash	GA	Gemini 2.5 flash
gemini-2.5-flash-lite	GA	Gemini 2.5 flash lite
gemini-2.0-flash-001	GA	Gemini 2.0 flash
gemini-2.0-flash-lite-001	GA	Gemini 2.0 flash lite

Semua model yang tercantum tersedia dalam semua bahasa yang didukung dan wilayah yang didukung.

Perintah khusus rewriter

Anda dapat menggunakan perintah default atau secara opsional memberikan perintah Anda sendiri. Perintah adalah template teks yang mungkin berisi placeholder yang telah ditentukan sebelumnya. Placeholder akan diganti dengan nilai yang sesuai saat runtime dan teks akhir akan dikirim ke LLM.

Placeholder dan teks yang diperlukan adalah sebagai berikut:

• $original-query: Teks kueri pengguna.

• $conversation: Histori percakapan dirender dalam format berikut:

  Human: user's first query
  AGENT: answer to user's first query
  Human: user's second query
  AGENT: answer to user's second query
  

• ${conversation USER:"<user prefix>" AGENT:"<agent prefix>" TURNS:<turn count>}: Versi parameter dari placeholder $conversation. Anda dapat menyesuaikan awalan pengguna akhir (USER), awalan agen (AGENT), dan jumlah percakapan sebelumnya yang akan disertakan (TURNS). Semua nilai parameter placeholder harus ditentukan.

  Misalnya, ${conversation USER:"Human says:" AGENT:"Agent says:" TURNS:1}. Histori percakapan dirender sebagai:

  Human says: user's first query
  Agent says: answer to user's first query
  

• $end-user-metadata: Informasi tentang pengguna yang mengirimkan kueri dirender dalam format berikut:

  The following additional information is available about the human: {
  "key1": "value1",
  "key2": "value2",
  ...
  }
  

Contoh:

Your goal is to perform a search query to help the AI assistant respond to the human's last statement.
* Always output the best search query you can, even if you suspect it's not needed.
* Never generate a query that is the same as the user's last statement.
* Include as much context as necessary from the conversation history.
* Output a concise search query, and nothing else.
* Don't use quotes or search operators.
* The query must be in ${language!}.

Conversation History: $conversation
Human: $original-query
Search Query:

Setelan payload

Setelan payload menyediakan cara untuk menambahkan cuplikan penyimpanan data sebagai konten lengkap dalam payload respons, yang dirender di messenger. Anda memiliki opsi untuk mengaktifkan atau menonaktifkan fitur ini.

Konfigurasi penelusuran alat penyimpanan data

Anda dapat mengonfigurasi parameter penelusuran dinamis untuk menyempurnakan hasil berdasarkan konteks dari percakapan yang sedang berlangsung. Lihat dokumentasi konfigurasi penelusuran untuk mengetahui detailnya.