Lors d'une conversation, les agents Dialogflow CX utilisent toujours des modèles de langage pour comprendre l'intention de l'utilisateur final, mais vous pouvez choisir si et comment les modèles de langage sont utilisés pour les réponses de l'agent. Lorsque vous concevez votre agent, vous pouvez choisir entre des fonctionnalités entièrement génératives, partiellement génératives et déterministes.
Ce guide présente ces fonctionnalités. Il vous aide à décider quelles fonctionnalités vous prévoyez d'utiliser, afin que vous sachiez quelle documentation vous sera utile.
Entièrement génératif
Les fonctionnalités entièrement génératives sont basées sur les grands modèles de langage (LLM) Vertex AI pour comprendre l'intention de l'utilisateur final et générer des réponses d'agent. Ces fonctionnalités sont faciles à utiliser et permettent une conversation très naturelle. Voici un aperçu des fonctionnalités entièrement génératives :
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| Guides | Les playbooks offrent une nouvelle façon de créer des agents virtuels à l'aide de LLM. Il vous suffit de fournir des instructions en langage naturel et des données structurées. Cela peut réduire considérablement le temps de création et de maintenance des agents virtuels, et permettre de nouveaux types d'expériences conversationnelles pour votre entreprise. |
| Datastores | Les datastores analysent et comprennent votre contenu public ou privé (site Web, documents internes, etc.). Une fois ces informations indexées, votre agent peut répondre à des questions et avoir des conversations sur le contenu. Il vous suffit de fournir le contenu. |
Flux déterministes
Si vous avez besoin d'un contrôle plus déterministe sur la conversation et toutes les réponses générées par l'agent, vous pouvez concevoir votre agent avec des flux.
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| Flux | Les flux utilisent des modèles de langage pour comprendre l'intention de l'utilisateur final au cours d'une conversation, ce qui peut ne pas être complètement déterministe. Toutefois, une fois l'intention établie, vous contrôlez entièrement le flux de conversation et les réponses de l'agent. Concevoir un agent avec des flux déterministes prend généralement plus de temps, mais c'est une bonne option pour les agents qui nécessitent un contrôle explicite des réponses. |
Flux partiellement génératifs
Les flux disposent de fonctionnalités génératives facultatives que vous pouvez utiliser lorsque vous n'avez pas besoin d'un contrôle déterministe sur les réponses de l'agent dans certains scénarios de conversation. Voici un aperçu de ces fonctionnalités :
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| Générateurs | Les générateurs sont utilisés pour générer les réponses de l'agent. Au lieu de fournir explicitement la réponse de l'agent, vous fournissez un prompt LLM qui peut gérer de nombreux scénarios, y compris la synthèse de conversations, les questions-réponses, la récupération d'informations sur les clients et l'escalade vers un agent humain. |
| Remplacement génératif | Le remplacement génératif est utilisé pour générer des réponses d'agent lorsque l'entrée de l'utilisateur final ne correspond pas à une intention attendue. Vous pouvez activer le remplacement génératif dans certains cas en fournissant un prompt LLM pour générer la réponse. |