Generativ versus deterministisch

Während einer Unterhaltung verwenden Dialogflow CX-Agents immer Sprachmodelle, um die Intention des Endnutzers zu verstehen. Sie können jedoch auswählen, ob und wie Sprachmodelle für Agent-Antworten verwendet werden. Sie können bei der Entwicklung Ihres Agents zwischen vollständig generativen, teilweise generativen und deterministischen Funktionen wählen.

In diesem Leitfaden finden Sie einen Überblick über diese Funktionen. So können Sie entscheiden, welche dieser Funktionen Sie verwenden möchten, und wissen, welche Dokumentation für Sie relevant ist.

Vollständig generativ

Die vollständig generativen Funktionen basieren auf Vertex AI-LLMs (Large Language Models), um sowohl die Intention des Endnutzers zu verstehen als auch Agent-Antworten zu generieren. Diese Funktionen sind einfach zu verwenden und ermöglichen eine sehr natürliche Unterhaltung. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die vollständig generativen Funktionen:

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Playbooks	Playbooks bieten eine neue Möglichkeit, virtuelle Kundenservicemitarbeiter mithilfe von LLMs zu erstellen. Sie müssen nur Anweisungen in natürlicher Sprache und strukturierte Daten angeben. Dadurch kann die Zeit für die Erstellung und Wartung virtueller Kundenservicemitarbeiter erheblich verkürzt werden und es lassen sich völlig neue Arten von dialogorientierten Anwendungen für Ihr Unternehmen entwickeln.
Datenspeicher	Datenspeicher analysieren und verstehen Ihre öffentlichen oder privaten Inhalte (Website, interne Dokumente usw.). Sobald diese Informationen indexiert sind, kann Ihr Agent Fragen beantworten und sich mit Ihnen über die Inhalte unterhalten. Sie müssen nur die Inhalte bereitstellen.

Deterministische Abläufe

Wenn Sie mehr deterministische Kontrolle über die Unterhaltung und alle vom Agent generierten Antworten benötigen, können Sie Ihren Agent mit Abläufen entwerfen.

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Flows

Flows verwenden Sprachmodelle, um die Absicht des Endnutzers während einer Unterhaltung zu verstehen. Das ist möglicherweise nicht vollständig deterministisch. Sobald die Absicht ermittelt wurde, haben Sie jedoch die vollständige Kontrolle über den Gesprächsfluss und die Antworten des Agents. Das Design eines KI-Agenten mit deterministischen Abläufen erfordert in der Regel mehr Zeit, ist aber eine gute Option für KI-Agenten, bei denen eine explizite Kontrolle über die Antworten des KI-Agenten erforderlich ist.

Teilweise generative Abläufe

Für Flows gibt es einige optionale generative Funktionen, die Sie verwenden können, wenn Sie in bestimmten Gesprächsszenarien keine deterministische Kontrolle über Agent-Antworten benötigen. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über diese Funktionen:

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Generatoren	Generatoren werden verwendet, um Agent-Antworten zu generieren. Anstatt die Antwort des Kundenservicemitarbeiters explizit anzugeben, stellen Sie einen LLM-Prompt bereit, der viele Szenarien abdecken kann, darunter die Zusammenfassung von Unterhaltungen, die Beantwortung von Fragen, das Abrufen von Kundeninformationen und die Eskalierung an einen Kundenservicemitarbeiter.
Generativer Fallback	Mit generativem Fallback werden Agent-Antworten generiert, wenn die Endnutzereingabe nicht mit einer erwarteten Intention übereinstimmt. Sie können den generativen Fallback in bestimmten Szenarien aktivieren, indem Sie einen LLM-Prompt für die Generierung der Antwort angeben.