Model dasar pengukuran V2 perangkuman untuk chat dan suara

Agent Assist kini mendukung model dasar pengukuran Ringkasan V2 baru untuk data suara dan chat. Model ini memungkinkan pengguna menyesuaikan konten ringkasan dengan memilih dari bagian yang telah ditentukan berikut:

• Situasi: Hal yang memerlukan bantuan atau pertanyaan pelanggan.
• Tindakan: Tindakan yang dilakukan agen untuk membantu pelanggan.
• Penyelesaian: Hasil layanan pelanggan.
• Kepuasan pelanggan: "Tidak puas" jika pelanggan tidak puas di akhir percakapan dan "Puas" jika tidak.
• Alasan pembatalan: Jika pelanggan meminta untuk membatalkan layanan. T/A jika tidak.
• Entitas: Pasangan nilai kunci dari entitas penting yang diekstrak dari percakapan.

Fitur ini tersedia di region berikut: us-central1, us-east1, us-west1, global.

Catatan: Ringkasan dengan bagian yang disesuaikan hanya tersedia untuk bahasa Inggris. Untuk bahasa lain yang didukung di Dasar Pengukuran Ringkasan V2, ringkasan dibuat sebagai satu paragraf. Ringkasan berkualitas rendah mungkin dihapus dan ditampilkan kosong.

Mengonfigurasi profil percakapan

Profil percakapan mengonfigurasi serangkaian parameter yang mengontrol saran yang diberikan kepada agen selama percakapan. Langkah-langkah berikut akan membuat ConversationProfile dengan objek HumanAgentAssistantConfig.

Membuat dari konsol

Sebaiknya buat profil percakapan menggunakan konsol Agent Assist:

1. Masukkan Display name untuk profil percakapan.
2. Pilih Language dari daftar.
3. Pilih jenis saran Conversation summarization atau Conversation summarization (voice).
4. Tetapkan Suggestion model type ke Baseline model.
5. Tetapkan Baseline model version ke 2.0.

6. Jika bahasa yang dipilih adalah bahasa Inggris, pilih Output sections untuk disertakan dalam ringkasan.

   

Membuat dari API

Catatan: Jika menggunakan API generateStatelessSummary Agent Assist, langkah ini dapat dilewati untuk menyediakan kolom profil percakapan dalam permintaan.

Untuk membuat profil percakapan, lakukan hal berikut:

1. Panggil metode create pada resource ConversationProfile.
2. Berikan nama untuk profil percakapan baru.
3. Masukkan project ID Google Cloud .
4. Masukkan kode bahasa.
5. Masukkan ID model Anda. Untuk menggunakan model dasar pengukuran V2, jangan tentukan ID model. Sebagai gantinya, tetapkan baseline_model_version ke 2.0.
6. Jika bahasa yang dimasukkan adalah bahasa Inggris, di CreateConversationProfileRequest untuk konfigurasi kueri, tentukan bagian yang akan disertakan dalam ringkasan. Bagian default adalah SITUATION, ACTION, dan RESOLUTION jika tidak ada bagian yang ditentukan.
7. Di CreateConversationProfileRequest untuk fitur saran, tentukan CONVERSATION_SUMMARIZATION untuk chat atau CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE untuk suara.

Contoh model dasar untuk suara

Berikut adalah contoh JSON yang menggunakan model ringkasan dasar pengukuran untuk suara:

{
  "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"
}

Responsnya adalah objek ConversationProfile yang berisi name profil percakapan:

{
  "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"
}

Contoh model dasar pengukuran untuk chat

Berikut adalah contoh JSON yang menggunakan model ringkasan dasar pengukuran untuk 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"
}

Responsnya adalah objek ConversationProfile yang berisi name profil percakapan:

{
  "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"
}

Menangani percakapan saat runtime

Percakapan ditangani dengan cara yang sama saat runtime, baik Anda menggunakan model dasar pengukuran maupun model kustom. Lihat dokumentasi Model kustom ringkasan untuk mengetahui detailnya.