Generative Knowledge Assist fasst Informationen, die Sie in einer laufenden Unterhaltung bereitstellen, mit verfügbaren Kundenmetadaten zusammen, um relevante und zeitnahe Antworten auf die Fragen Ihres Kundenservicemitarbeiters zu geben. Die proaktive generative Wissensunterstützung verfolgt eine laufende Unterhaltung zwischen Ihrem Kundenservicemitarbeiter und einem Kunden, um proaktiv Suchanfragevorschläge und Antworten zu liefern.
Wenn Sie die Empfehlungen in diesem Dokument befolgen, können Sie dafür sorgen, dass die generative Wissensunterstützung und die proaktive generative Wissensunterstützung verbesserte, genaue und nützliche Informationen für Ihre geschäftlichen Anforderungen liefern.
Golden Set
Ein Golden Set ist ein kleiner Teil Ihrer Daten, der als Beispiel verwendet wird, um die Leistung einer Agent Assist-Funktion zu bewerten. Für die (proaktive) generative Wissensunterstützung besteht Ihr Golden Set aus mehr als einem Beispiel, das einen Teil einer Unterhaltung, eine Frage des Kundenservicemitarbeiters oder eine vorgeschlagene Frage sowie die vorgeschlagene Antwort enthält.
Erstellen Sie ein Golden Set mit etwa 20 bis 30 Beispielen, die Ihre geschäftlichen Anforderungen widerspiegeln.
Bewertung
Manchmal weicht die Antwort des Golden Set ab, aber die vorgeschlagene Antwort kann trotzdem relevant sein. Wenn Sie die Anzahl der korrekt empfohlenen Artikel erhöhen möchten, fügen Sie den Beispielen in Ihrem Golden Set zwei bis fünf relevante Artikel hinzu. Mit anderen Worten: Erhöhen Sie die Anzahl der zitierten und ausgewerteten Quellen auf mehr als eine.
Datastore-Modelle
Um die Leistung von Zusammenfassungen und Wissensunterstützung zu verbessern, können Sie Ihren Datastore-Agent auf das neueste Gemini-Modell upgraden.
So aktualisieren Sie Ihr Datastore-Modell:
Dialogflow öffnen
Klicken Sie auf Datastore-Modellauswahl > Neuestes Gemini-Modell auswählen.
Wählen Sie die aktuelle Version des Gemini-Modells aus.
Anpassung der Zusammenfassung
Mit Gemini-Modellen können Sie das Verhalten und die Länge der vorgeschlagenen Zusammenfassung an Ihre Erwartungen anpassen (kurze, mittellange oder ausführliche Zusammenfassung), basierend auf Ihren geschäftlichen Anforderungen.
Das Modell „gemini-1.0-pro-001“ bietet eine kurze Zusammenfassung. Das Modell „gemini-1.5-flash-001“ bietet eine Zusammenfassung mittlerer Länge. Das Modell „gemini-1.0-flash-002“ liefert eine ausführliche Zusammenfassung. Außerdem können Sie benutzerdefinierte Zusammenfassungsprompts verwenden, um das gewünschte Verhalten anzugeben.
So aktivieren Sie benutzerdefinierte Zusammenfassungsprompts:
Dialogflow öffnen
Rufen Sie den Zusammenfassungs-Prompt auf.
Klicken Sie auf Benutzerdefinierten Prompt erstellen.
Konfidenzwert für Datastore
Wenn Sie für Datastore in einem Dialogflow-Agent das mittlere Konfidenzniveau auswählen, erhalten Sie eine höhere Anzahl von Vorschlägen, die relevant sein könnten. Das kann hilfreich sein, bis Sie die Artikelmetadaten anreichern können.
So aktivieren Sie das mittlere Konfidenzniveau:
Dialogflow öffnen
Rufen Sie Fundierung auf.
Klicken Sie auf das Kästchen neben Fundierung aktivieren.
Wählen Sie die Option Mittel: Wir sind uns nicht sicher, ob die Antwort auf Fakten basiert. aus.
Dokumentanreicherung
Benutzerdefinierte Zusammenfassungsprompts und mittlere Vertrauensniveaus generieren die Antwortzusammenfassung und filtern sowohl die generative Wissensunterstützung als auch die proaktive generative Wissensunterstützung. Sie haben jedoch keinen Einfluss auf das Abrufen von Quellen aus der generativen Wissensunterstützung. Sie können dieses Problem beheben, indem Sie Dokumenten Metadaten und Anhänge hinzufügen, um die Auffindbarkeit zu verbessern.