במהלך שיחה, סוכני Dialogflow CX תמיד משתמשים במודלים של שפה כדי להבין את הכוונה של משתמשי הקצה, אבל אתם יכולים להחליט אם ואיך הסוכנים ישתמשו במודלים של שפה כדי ליצור תשובות. כשאתם מתכננים את הנציג, אתם יכולים לבחור בין תכונות גנרטיביות לחלוטין, תכונות גנרטיביות חלקית ותכונות דטרמיניסטיות.
במדריך הזה מופיעה סקירה כללית של התכונות האלה, והוא יעזור לכם להחליט באילו תכונות להשתמש.
גנרטיבי לחלוטין
התכונות הגנרטיביות המלאות מבוססות על מודלים גדולים של שפה (LLM) ב-Vertex AI, כדי להבין את הכוונה של משתמשי הקצה וליצור תשובות של הנציג. התכונות האלה מאפשרות לנהל שיחות טבעיות.
הנה סקירה כללית של התכונות הגנרטיביות המלאות:
- פלייבוקים מאפשרים ליצור נציגים וירטואליים באמצעות מודלים גדולים של שפה (LLM). מספקים הוראות בשפה טבעית ונתונים מובְנים. כך אפשר לקצר את זמן היצירה והתחזוקה של הנציגים הווירטואליים, וליצור סוגים חדשים של ממשקי צ'אט עם AI לעסק.
- מאגרי נתונים מנתחים ומבינים את התוכן הציבורי או הפרטי שלכם, כמו אתרים או מסמכים פנימיים. אחרי שהמידע הזה נוסף לאינדקס, הנציג יכול לענות על שאלות ולנהל שיחות על התוכן.
זרימות דטרמיניסטיות
אם אתם צריכים שליטה דטרמיניסטית יותר על השיחה ועל כל התשובות של הנציג, אתם יכולים לעצב את הנציג באמצעות תהליכים:
- תהליכים משתמשים במודלי שפה כדי להבין את כוונת המשתמש, שיכולה להיות לא דטרמיניסטית. עם זאת, אחרי שהכוונה נקבעת, יש לכם שליטה מלאה על זרימת השיחה ועל התגובות של הנציג. עיצוב סוכן עם זרימות דטרמיניסטיות דורש יותר זמן עיצוב, אבל זו אפשרות טובה לסוכנים שדורשים שליטה מפורשת בתשובות הסוכן.
תהליכים שנוצרו חלקית על ידי AI
התהליכים כוללים תכונות גנרטיביות אופציונליות שאפשר להשתמש בהן כשלא צריך שליטה דטרמיניסטית בתשובות של הנציג בתרחישים מסוימים.
התכונות האלה הן:
- גנרטורים יוצרים תשובות של הנציג. במקום לספק את תגובת הנציג באופן מפורש, אתם מספקים הנחיה ל-LLM שיכולה לטפל בתרחישים רבים, כולל סיכום שיחה, מענה על שאלות, אחזור מידע על לקוחות והעברה לנציג אנושי.
- מענה גנרטיבי כגיבוי יוצר תשובות של הנציג כשהקלט של משתמש הקצה לא תואם לכוונה הצפויה. אתם יכולים להפעיל מענה גנרטיבי כגיבוי בתרחישים מסוימים, על ידי מתן הנחיה ל-LLM ליצור את התשובה.