Baseline-Modell der Zusammenfassung V2 für Chat und Sprache

Agent Assist unterstützt jetzt ein neues V2-Summarisierungs-Baseline-Modell für Sprach- und Chatdaten. Mit diesem Modell können Nutzer den Inhalt der Zusammenfassung anpassen, indem sie einen der folgenden vordefinierten Abschnitte auswählen:

• Situation: Womit der Kunde Hilfe benötigt oder was er wissen möchte.
• Aktion: Was der Kundenservicemitarbeiter unternimmt, um dem Kunden zu helfen.
• Lösung: Ergebnis des Kundenservice
• Kundenzufriedenheit: Gib „Unzufrieden“ an, wenn der Kunde am Ende des Gesprächs unzufrieden ist, andernfalls „Zufrieden“.
• Grund für die Kündigung: Wenn der Kunde den Dienst kündigen möchte. Andernfalls „–“.
• 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 und global.

Hinweis :Zusammenfassungen mit benutzerdefinierten Abschnitten sind nur auf Englisch verfügbar. In anderen unterstützten Sprachen in Summarization Baseline V2 werden Zusammenfassungen als einzelner Absatz erstellt. Zusammenfassungen mit geringer Qualität werden möglicherweise gelöscht und als leer zurückgegeben.

Unterhaltungsprofil konfigurieren

Mit einem Unterhaltungsprofil werden eine Reihe von Parametern konfiguriert, die die Vorschläge steuern, die einem Kundenservicemitarbeiter während einer Unterhaltung gegeben wurden. In den folgenden Schritten wird ein ConversationProfile mit einem HumanAgentAssistantConfig-Objekt erstellt.

Über die Console erstellen

Wir empfehlen, ein Unterhaltungsprofil mit der Agent Assist Console zu erstellen:

1. Geben Sie Display name für das Unterhaltungsprofil ein.
2. Wählen Sie in der Liste Language aus.
3. Wählen Sie den Vorschlagstyp Conversation summarization oder Conversation summarization (voice) aus.
4. Setzen Sie Suggestion model type auf Baseline model.
5. Setzen Sie Baseline model version auf 2.0.

6. Wenn die ausgewählte Sprache Englisch ist, wählen Sie Output sections aus, um in die Zusammenfassung aufgenommen zu werden.

   

Über API erstellen

Hinweis: Wenn Sie die generateStatelessSummary API von Agent Assist verwenden, können Sie diesen Schritt überspringen und stattdessen die Felder des Konversationsprofils in der Anfrage angeben.

So erstellen Sie ein Unterhaltungsprofil:

1. Rufen Sie die Methode create auf der Ressource ConversationProfile auf.
2. Geben Sie einen Namen für das neue Konversationsprofil ein.
3. Geben Sie die Projekt-ID Ihrer Google Cloud ein.
4. Geben Sie den Sprachcode ein.
5. Geben Sie Ihre Modell-ID ein. Wenn Sie das V2-Baseline-Modell verwenden möchten, geben Sie keine Modell-ID an. Legen Sie stattdessen baseline_model_version auf 2.0 fest.
6. Wenn die eingegebene Sprache Englisch ist, geben Sie in CreateConversationProfileRequest für die Abfragekonfiguration die Abschnitte an, die in die Zusammenfassung aufgenommen werden sollen. Die Standardabschnitte sind SITUATION, ACTION und RESOLUTION, wenn kein Abschnitt angegeben ist.
7. Geben Sie in CreateConversationProfileRequest für die Vorschlagsfunktion CONVERSATION_SUMMARIZATION für den Chat oder CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE für die Spracheingabe an.

Beispiel für ein Basismodell für Sprache

Im folgenden JSON-Beispiel wird ein Baseline-Summarisierungsmodell für Sprache verwendet:

{
  "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 mit dem Konversationsprofil name:

{
  "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 Baseline-Modell für Chats

Im folgenden JSON-Beispiel wird ein Baseline-Summarisierungsmodell für Chats verwendet:

{
  "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 mit dem Konversationsprofil name:

{
  "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 bei der 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 Zusammenfassungen.