La asistencia de conocimientos generativa sintetiza la información que proporcionas con una conversación en curso y los metadatos de cliente disponibles para ofrecer respuestas pertinentes y oportunas a las preguntas de tu agente. La asistencia de conocimientos generativa proactiva sigue una conversación en curso entre tu agente y un cliente para proporcionar de forma proactiva sugerencias de consultas de búsqueda y respuestas.
Sigue las recomendaciones de este documento para que la asistencia de conocimiento generativa y la asistencia de conocimiento generativa proactiva proporcionen información mejorada, precisa y útil para las necesidades de tu empresa.
Conjunto dorado
Un conjunto de datos de referencia es una pequeña parte de tus datos que se usa como ejemplo para evaluar el rendimiento de una función de Asistente. En el caso de la función de asistencia de conocimiento generativa (proactiva), tu conjunto de datos de referencia consta de más de un ejemplo que incluye una parte de una conversación, un agente o una pregunta sugerida, y la respuesta sugerida.
Crea un conjunto de referencia con entre 20 y 30 ejemplos que representen las necesidades de tu empresa.
Evaluación
A veces, la respuesta del conjunto de datos de referencia es diferente, pero la respuesta sugerida puede ser pertinente. Para aumentar el número de artículos recomendados correctamente, incluye entre dos y cinco artículos relevantes en los ejemplos de tu conjunto de datos de referencia. Es decir, aumenta el número de fuentes citadas y evaluadas a más de una.
Modelos de Datastore
Para mejorar el rendimiento de la función de resumen y de asistencia con conocimientos, actualiza tu agente de Datastore para que use el modelo de Gemini más reciente.
Sigue estos pasos para actualizar tu modelo de Datastore.
Abre Dialogflow.
Ve a Selección del modelo de Datastore y haz clic en Seleccionar el modelo de Gemini más reciente.
Elige la versión más reciente del modelo de Gemini.
Personalización del resumen
Usa los modelos de Gemini para personalizar el comportamiento y la longitud del resumen sugerido de acuerdo con tus expectativas (resumen breve, medio o detallado) en función de los requisitos de tu empresa.
El modelo gemini-1.0-pro-001 proporciona un resumen breve. El modelo gemini-1.5-flash-001 proporciona un resumen de longitud media. El modelo gemini-1.0-flash-002 ofrece un resumen detallado. Además, puedes usar peticiones de resumen personalizadas para especificar el comportamiento que quieras.
Sigue estos pasos para habilitar las peticiones de resumen personalizadas.
Abre Dialogflow.
Ve a Petición de resumen.
Haz clic en Crear una petición personalizada.
Puntuación de confianza de Datastore
Si eliges el nivel de confianza medio para Datastore en un agente de Dialogflow, obtendrás un mayor número de sugerencias que podrían ser relevantes. Esto puede ser útil hasta que puedas enriquecer los metadatos de los artículos.
Sigue estos pasos para habilitar el nivel de confianza medio.
Abre Dialogflow.
Ve a Fundamentación.
Marca Habilitar Grounding.
Selecciona la opción Medio: tenemos una confianza media en que la respuesta se basa en fuentes.
Enriquecimiento de documentos
Las peticiones de resumen personalizadas y los niveles de confianza medios generan el resumen de la respuesta y filtran tanto la asistencia de conocimientos generativa como la asistencia de conocimientos generativa proactiva. Sin embargo, no influyen en la recuperación de fuentes de Generative Knowledge Assist. Para solucionar este problema, añade metadatos y anexos a los documentos para mejorar la descubribilidad.