会話データセットには、会話の音声文字変換データが含まれています。このデータは、スマート リプライ モデルをトレーニングし、エンドユーザーと会話する人間のエージェントにテキスト レスポンスを推奨するために使用されます。Agent Assist で使用できるデータの種類の詳細については、データの概要ページをご覧ください。独自のデータをアップロードせずに API 統合または機能の機能をテストするには、Agent Assist によって提供される会話データを使用できます。
始める前に
- Dialogflow の設定の手順に従って、Google Cloud Platform（GCP）プロジェクトで Dialogflow を有効にします。
- プロジェクトで Data Labeling API を有効にします。
- このチュートリアルを開始する前に、Agent Assist の基本ページをご覧ください。
- （省略可）独自のデータを提供せずにスマート リプライ機能をテストする場合は、一般公開されている会話データとモデルの使用に関するドキュメントを確認してください。このオプションを選択した場合は、一般公開されている会話データセットと事前トレーニング済みモデルを使用して、会話プロファイルを作成できます。
独自の会話データを使用してスマート リプライを実装する場合は、音声文字変換が指定された形式での
JSONで、Google Cloud Storage バケットに保存されていることを確認します。会話データセットには少なくとも 30,000 個の会話を含める必要があります。そうしないとモデルのトレーニングに失敗します。一般に、会話が多いほどモデルの品質は向上します。メッセージが 20 件未満、または会話のターンが 3 回（参加者の発話の変更）の会話を削除することをおすすめします。できるだけ多くのユースケースを網羅するため、少なくとも 3 か月間の会話のアップロードをおすすめします。会話データセット内の会話の最大数は 1,000,000 です。Agent Assist コンソールに移動します。 GCP プロジェクトを選択し、ページの左端の余白にある [データ] メニュー オプションをクリックします。
[データ] メニューには、すべてのデータが表示されます。2 つのタブがあり、それぞれ会話データセットとナレッジベースに使用されます。
[会話データセット] タブをクリックし、会話データセット ページの右上にある [+ 新規作成] ボタンをクリックします。
会話データセットの作成
新しい会話データセットを作成すると、次のページが表示されます。
新しいデータセットの [名前] と [説明] を入力します（省略可）。[会話データ] フィールドに、会話の音声文字変換を含むストレージ バケットの URI を入力します。Agent Assist では、ワイルドカード マッチングに
*記号を使用できます。URI は、次の形式にする必要があります。gs://<bucket name>/<object name>例:
gs://mydata/conversationjsons/conv0*.json gs://mydatabucket/test/conv.jsonページの下部には、プルダウンの [目的] メニューがあります。
データセットをスマート リプライ モデルのトレーニングに使用することがわかっている場合は、ここで選択できます。それ以外の場合は、モデルタイプに割り当てせずにデータセットを作成できます。選択したら、[作成] をクリックします。新しいデータセットが、[会話データセット] タブの [データ] メニューページのデータセット リストに表示されます。
次のステップ
Agent Assist コンソールを使用して、1 つ以上の会話データセットでスマート リプライ モデルをトレーニングします。