Agent Assist unterstützt jetzt ein neues V2-Baseline-Modell für die Zusammenfassung von Sprach- und Chatdaten. Mit diesem Modell können Nutzer den Inhalt der Zusammenfassung anpassen, indem sie aus den folgenden vordefinierten Abschnitten auswählen:
- Situation: Wobei der Kunde Hilfe benötigt oder worauf sich seine Frage bezieht.
- Aktion: Was der Kundenservicemitarbeiter tut, um dem Kunden zu helfen.
- Lösung: Ergebnis des Kundenservice.
- Kundenzufriedenheit: „Unzufrieden“, wenn der Kunde am Ende der Unterhaltung unzufrieden ist, andernfalls „Zufrieden“.
- Grund für die Kündigung: Wenn der Kunde den Dienst kündigen möchte. Andernfalls nicht zutreffend.
- Entitäten: Die Schlüssel/Wert-Paare wichtiger Entitäten, die aus der Unterhaltung extrahiert wurden.
Diese Funktion ist in den folgenden Regionen verfügbar: us-central1, us-east1, us-west1, global.
Unterhaltungsprofil konfigurieren
Mit einem Unterhaltungsprofil wird eine Reihe von Parametern konfiguriert, die die Vorschläge steuern, die einem Kundenservicemitarbeiter während einer Unterhaltung gegeben werden. In den folgenden Schritten wird ein ConversationProfile
mit einem HumanAgentAssistantConfig
-Objekt erstellt.
Über die Console erstellen
Wir empfehlen, ein Unterhaltungsprofil über die Agent Assist Console zu erstellen:
- Geben Sie
Display name
für das Unterhaltungsprofil ein. - Wählen Sie
Language
aus der Liste aus. - Wählen Sie den Vorschlagstyp
Conversation summarization
oderConversation summarization (voice)
aus. - Setzen Sie
Suggestion model type
aufBaseline model
. - Setzen Sie
Baseline model version
auf2.0
. Wenn die ausgewählte Sprache Englisch ist, wählen Sie
Output sections
aus, um sie in die Zusammenfassung aufzunehmen.
Über API erstellen
So erstellen Sie ein Unterhaltungsprofil:
- Rufen Sie die Methode
create
für die RessourceConversationProfile
auf. - Geben Sie einen Namen für das neue Konversationsprofil ein.
- Geben Sie Ihre Google Cloud Projekt-ID ein.
- Geben Sie den Sprachcode ein.
- Geben Sie Ihre Modell-ID ein. Wenn Sie das V2-Basismodell verwenden möchten, geben Sie die Modell-ID nicht an. Legen Sie stattdessen
baseline_model_version
auf2.0
fest. - Wenn die eingegebene Sprache Englisch ist, geben Sie in der
CreateConversationProfileRequest
für die Abfragekonfiguration die Abschnitte an, die in der Zusammenfassung enthalten sein sollen. Die Standardabschnitte sindSITUATION
,ACTION
undRESOLUTION
, wenn kein Abschnitt angegeben ist. - Geben Sie im
CreateConversationProfileRequest
für die VorschlagsfunktionCONVERSATION_SUMMARIZATION
für Chat oderCONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE
für Sprache an.
Beispiel für ein Basismodell für Sprache
Das folgende JSON-Beispiel verwendet ein Baseline-Zusammenfassungsmodell für Sprache:
{ "displayName": "CONVERSATION_PROFILE_NAME", "humanAgentAssistantConfig": { "humanAgentSuggestionConfig": { "featureConfigs": [{ "suggestionFeature": { "type": "CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE" }, "queryConfig": { "sections": { "sectionTypes": "SITUATION", "sectionTypes": "ACTION", "sectionTypes": "RESOLUTION", "sectionTypes": "REASON_FOR_CANCELLATION", "sectionTypes": "CUSTOMER_SATISFACTION", "sectionTypes": "ENTITIES" } }, "conversationModelConfig": { "baselineModelVersion": "2.0", } }] } }, "languageCode": "en-US" }
Die Antwort ist ein ConversationProfile
-Objekt, das das Konversationsprofil name
enthält:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID", "displayName": "CONVERSATION_PROFILE_NAME", "automatedAgentConfig": { }, "humanAgentAssistantConfig": { "notificationConfig": { }, "humanAgentSuggestionConfig": { "featureConfigs": [{ "suggestionFeature": { "type": "CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE" }, "queryConfig": { "sections": { "sectionTypes": [ "SITUATION", "ACTION", "RESOLUTION", "REASON_FOR_CANCELLATION", "CUSTOMER_SATISFACTION", "ENTITIES" ] } }, "conversationModelConfig": { "baselineModelVersion": "2.0", } }] }, "messageAnalysisConfig": { } }, "languageCode": "en-US", "createTime": "2023-07-06T21:06:46.841816Z", "updateTime": "2023-07-06T21:06:46.841816Z", "projectNumber": "344549229138" }
Beispiel für ein Basismodell für Chat
Das folgende JSON-Beispiel verwendet ein Baseline-Zusammenfassungsmodell für den Chat:
{ "displayName": "CONVERSATION_PROFILE_NAME", "humanAgentAssistantConfig": { "humanAgentSuggestionConfig": { "featureConfigs": [{ "suggestionFeature": { "type": "CONVERSATION_SUMMARIZATION" }, "queryConfig": { "sections": { "sectionTypes": "SITUATION", "sectionTypes": "ACTION", "sectionTypes": "RESOLUTION", "sectionTypes": "REASON_FOR_CANCELLATION", "sectionTypes": "CUSTOMER_SATISFACTION", "sectionTypes": "ENTITIES" } }, "conversationModelConfig": { "baselineModelVersion": "2.0", } }] } }, "languageCode": "en-US" }
Die Antwort ist ein ConversationProfile
-Objekt, das das Konversationsprofil name
enthält:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID", "displayName": "CONVERSATION_PROFILE_NAME", "automatedAgentConfig": { }, "humanAgentAssistantConfig": { "notificationConfig": { }, "humanAgentSuggestionConfig": { "featureConfigs": [{ "suggestionFeature": { "type": "CONVERSATION_SUMMARIZATION" }, "queryConfig": { "sections": { "sectionTypes": [ "SITUATION", "ACTION", "RESOLUTION", "REASON_FOR_CANCELLATION", "CUSTOMER_SATISFACTION", "ENTITIES" ] } }, "conversationModelConfig": { "baselineModelVersion": "2.0", } }] }, "messageAnalysisConfig": { } }, "languageCode": "en-US", "createTime": "2023-07-06T21:06:46.841816Z", "updateTime": "2023-07-06T21:06:46.841816Z", "projectNumber": "344549229138" }
Unterhaltungen während der Laufzeit verarbeiten
Unterhaltungen werden zur Laufzeit gleich behandelt, unabhängig davon, ob Sie das Baseline-Modell oder ein benutzerdefiniertes Modell verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zum benutzerdefinierten Modell für die Zusammenfassung.