Habilitar resúmenes

El anotador de resúmenes muestra resúmenes de tus conversaciones de Customer Experience Insights. La creación de resúmenes es una función de Agent Assist que se puede usar solo con CX Insights o en conjunto con tus perfiles de conversación de Agent Assist preexistentes. En esta página, se muestra cómo habilitar el anotador de resúmenes.

Facturación

Customer Experience Insights usa Agent Assist para generar resúmenes de conversaciones. Cuando implementes la creación de resúmenes para los análisis de Customer Experience Insights, verás un artículo adicional en tu factura por el uso de la API de Agent Assist. Consulta la página de precios de Agent Assist para obtener más detalles.

AnnotatorSelector

A diferencia de otros anotadores de análisis, el anotador de resúmenes está inhabilitado de forma predeterminada. Para habilitarlo, establece AnnotatorSelector.run_summarization_annotator en true.

Si se especifica AnnotatorSelector en tus solicitudes, CX Insights ejecuta los anotadores habilitados de forma explícita. Para ejecutar anotadores que no sean de resúmenes, habilita los anotadores en tu solicitud. Para ver las opciones disponibles, consulta AnnotatorSelector.

Requisitos previos

Habilita la API de Dialogflow y la API de Customer Experience Insights para tu Google Cloud proyecto.

Cómo resumir conversaciones con el análisis de CX Insights

Para generar un resumen de una conversación de CX Insights, crea un análisis para esa conversación. Para obtener más detalles, consulta Cómo crear y analizar una conversación con la API. Cuando creas un análisis, la creación de resúmenes se habilita y configura con el selector de anotadores.

Consulta la documentación de compatibilidad de idiomas de Agent Assist para obtener una lista de los idiomas compatibles con cada modelo de creación de resúmenes.

Cómo usar un modelo de creación de resúmenes del generador

Agent Assist también ofrece la creación de resúmenes con tecnología de LLM con secciones personalizadas con el modelo de generador. Puedes usar un modelo de generador con secciones predefinidas o definir secciones personalizadas.

Sigue estos pasos para generar resúmenes automáticamente con el modelo de generador con tecnología de LLM.

  1. Sigue las instrucciones de Agent Assist para crear un generador de resúmenes
  2. Establece run_summarization_annotator en true.
  3. Establece summarization_config en generator.

Por ejemplo:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d '{annotator_selector: {run_summarization_annotator: true, summarization_config: {generator: '"projects/PROJECT_ID/locations/global/generators/generator_id"}}}' \
    "https://contactcenterinsights.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/

Cómo ver los resultados de la creación de resúmenes

La creación del análisis muestra un ID de operación. Realiza un sondeo de la operación para hacer un seguimiento de su progreso. Una vez que se complete el análisis, consulta la conversación para ver los resultados del análisis.

curl -X GET \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://contactcenterinsights.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID"

Los datos del resumen se propagan en la respuesta.

  • El resumen se almacena como un runtimeAnnotation con el campo conversationSummarizationSuggestion propagado.
  • Se propaga el campo latestSummary de la conversación.

Los análisis posteriores agregan anotaciones de tiempo de ejecución nuevas y se reemplaza el resumen más reciente.

{
  "name": "projects/694347961123/locations/us-east1/conversations/14849016801257151776",
  "createTime": "2023-03-07T23:00:00.243902Z",
  "updateTime": "2023-03-07T23:00:01.167050Z",
  …
  "runtimeAnnotations": [
    {
      "annotationId": "14849016801257150641",
      "createTime": "2023-03-07T23:00:01.167050Z",
      "conversationSummarizationSuggestion": {
        "text": "A summary of your conversation."
        "textSections": {
          "DEFAULT_SECTION": "A summary of your conversation."
        }
      }
    }
  ],
  "latestSummary": {
    "text": "A summary of your conversation."
    "textSections": {
      "DEFAULT_SECTION": "A summary of your conversation."
    }
  }
}

Cómo resumir conversaciones de forma predeterminada

En lugar de especificar una configuración de creación de resúmenes cada vez que creas un análisis, puedes configurar un selector de anotadores predeterminado en la configuración de tu proyecto. La configuración que establezcas se usará para cada análisis, a menos que ese análisis contenga su propio selector de anotadores. Ten en cuenta que cada análisis genera un cargo adicional.

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -d '{analysis_config: {annotator_selector: {run_summarization_annotator: true}}}' \
  "https://contactcenterinsights.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/settings?updateMask=analysis_config"

Integración del entorno de ejecución de Dialogflow

Si habilitas la integración del entorno de ejecución de Dialogflow, también podrás ver en CX Insights los resúmenes creados por Agent Assist. Al igual que con otros resúmenes de CX Insights, el contenido del resumen está disponible como una anotación de tiempo de ejecución y en el campo de resumen más reciente.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID",
  "dataSource": {
    "dialogflowSource": {
      "dialogflowConversation": "projects/PROJECT_ID/locations/us/conversations/CONVERSATION_ID",
      "conversationDataItem": "projects/PROJECT_ID/locations/us/conversationDatasets/DATASET_ID/conversationDataItems/DATA_ITEM_ID"
    }
  },
  …
  "runtimeAnnotations": [
    {
      "annotationId": "projects/PROJECT_ID/locations/us/conversationDatasets/DATASET_ID/conversationDataItems/DATA_ITEM_ID/conversationAnnotations/ANNOTATION_ID",
      "createTime": "2023-03-20T19:49:01.929940Z",
      "startBoundary": {},
      "endBoundary": {
        "transcriptIndex": 1
      },
      "answerFeedback": {},
      "conversationSummarizationSuggestion": {
        "text": "The customer had a query about the service. Closed conversation prior to the resolution.",
        "textSections": {
          "DEFAULT_SECTION": "The customer had a query about the service. Closed conversation prior to the resolution."
        }
      }
    }
  ],
  "latestSummary": {
    "text": "The customer had a query about the service. Closed conversation prior to the resolution.",
    "textSections": {
      "DEFAULT_SECTION": "The customer had a query about the service. Closed conversation prior to the resolution."
    }
  }
}

Cómo filtrar conversaciones por contenido del resumen

Cuando enumeras conversaciones en CX Insights, puedes filtrarlas por contenido del resumen. Consulta la lista de conversaciones para obtener instrucciones generales.

CX Insights admite los siguientes filtros para el contenido del resumen:

  • Con un resumen: latest_summary:"*"
  • Sin resumen: -latest_summary:"*"
  • Con un resumen que tiene una frase: latest_summary.text:"match this text"
  • Con un resumen sin frase: -latest_summary.text:"must not match this text"

Cómo ver resúmenes en BigQuery

Cuando exportas tus datos de CX Insights a BigQuery, también se exportan los datos del resumen. Si deseas obtener instrucciones para configurar una exportación de BigQuery, consulta Cómo exportar conversaciones a BigQuery.

El resumen más reciente de cada conversación está disponible en el campo latest_summary:

bq query --use_legacy_sql=false 'SELECT conversationName, latestSummary.text FROM DATASET.TABLE'

Todos los resúmenes, incluidos los más recientes y los anteriores, están disponibles como anotaciones a nivel de la oración:

bq query --use_legacy_sql=false <<EOF
SELECT
  conversationName,
  sen.sentence,
  JSON_QUERY(JSON_VALUE(ant.annotationRecord), '$.text') AS summary_text
FROM
  DATASET.TABLE,
  UNNEST(`sentences`) AS sen,
  UNNEST(`sen.annotations`) AS ant
WHERE ant.type = 'CONVERSATION_SUMMARIZATION_SUGGESTION'
EOF