생성형 지식 어시스트는 진행 중인 대화와 사용 가능한 고객 메타데이터를 통해 제공된 정보를 종합하여 상담사의 질문에 관련성 있고 시기적절한 답변을 제공합니다. 선제적 생성형 지식 어시스턴트는 상담사와 고객 간의 지속적인 대화를 따라 검색어 제안과 답변을 선제적으로 제공합니다.
생성형 지식 지원 및 사전 대응형 생성형 지식 지원이 비즈니스 요구사항에 맞는 향상되고 정확하며 유용한 정보를 제공할 수 있도록 이 문서의 권장사항을 따르세요.
골든 세트
골든 세트는 에이전트 지원 기능의 성능을 평가하기 위한 예시로 사용되는 데이터의 작은 부분입니다. (선제적) 생성형 지식 지원의 경우 골든 세트는 대화의 일부, 에이전트 또는 추천 질문, 추천 응답을 포함하는 두 개 이상의 예시로 구성됩니다.
비즈니스 요구사항을 나타내는 20~30개의 예시로 구성된 표준 세트를 구성합니다.
평가
골든 세트 응답이 다르지만 추천 응답이 관련이 있을 수 있습니다. 올바르게 추천되는 기사의 수를 늘리려면 골든 세트 예시에 관련 기사를 2~5개 포함하세요. 즉, 인용되고 평가된 소스의 수를 2개 이상으로 늘립니다.
Datastore 모델
요약 및 지식 지원 성능을 개선하려면 최신 Gemini 모델을 사용하도록 Datastore 에이전트를 업그레이드하세요.
다음 단계에 따라 Datastore 모델을 업그레이드하세요.
Dialogflow를 엽니다.
Datastore model selection(데이터 스토어 모델 선택) > Select the latest Gemini Model(최신 Gemini 모델 선택)로 이동하여 클릭합니다.
최신 버전의 Gemini 모델을 선택합니다.
요약 맞춤설정
Gemini 모델을 사용하여 비즈니스 요구사항에 따라 요약 기대치 (짧은 요약, 중간 요약, 상세한 요약)에 맞게 추천 요약 동작과 길이를 맞춤설정합니다.
gemini-1.0-pro-001 모델은 짧은 요약을 제공합니다. gemini-1.5-flash-001 모델은 중간 길이의 요약을 제공합니다. gemini-1.0-flash-002 모델은 자세한 요약을 제공합니다. 또한 맞춤 요약 프롬프트를 사용하여 원하는 동작을 지정할 수 있습니다.
맞춤 요약 프롬프트를 사용 설정하려면 다음 단계를 따르세요.
Dialogflow를 엽니다.
요약 프롬프트로 이동합니다.
맞춤 프롬프트 만들기를 클릭합니다.
데이터 스토어 신뢰도 점수
Dialogflow 에이전트에서 Datastore의 중간 신뢰도 수준을 선택하면 관련성이 있을 수 있는 추천이 더 많이 표시됩니다. 이는 도움말 메타데이터를 보강할 수 있을 때까지 유용합니다.
다음 단계에 따라 중간 신뢰도 수준을 사용 설정하세요.
Dialogflow를 엽니다.
그라운딩으로 이동합니다.
그라운딩 사용 설정을 선택합니다.
중간: 대답이 그라운딩되었을 가능성이 중간입니다. 옵션을 선택합니다.
문서 보강
맞춤 요약 프롬프트와 중간 신뢰도 수준은 대답 요약을 생성하고 생성형 지식 어시스턴트와 사전 예방적 생성형 지식 어시스턴트를 모두 필터링합니다. 하지만 생성형 지식 지원의 소스 검색에는 영향을 주지 않습니다. 문서에 메타데이터와 부록을 추가하여 검색 가능성을 높이면 이 문제를 해결할 수 있습니다.