이제 Agent Assist에서 음성 및 채팅 데이터에 관한 새로운 V2 요약 기준 모델을 지원합니다. 이 모델을 사용하면 사용자가 다음과 같은 사전 정의된 섹션 중에서 선택하여 요약 콘텐츠를 맞춤설정할 수 있습니다.
- 상황: 고객에게 도움이 필요하거나 질문이 있는 내용입니다.
- 조치: 상담사가 고객을 지원하기 위해 취하는 조치입니다.
- 해결 방법: 고객 서비스의 결과입니다.
- 고객 만족도: 대화가 끝날 때 고객이 만족하지 않은 경우 '만족하지 않음'이고 그렇지 않은 경우 '만족함'입니다.
- 취소 사유: 고객이 서비스 취소를 요청하는 경우 그렇지 않으면 해당 사항 없음
- 항목: 대화에서 추출된 중요한 항목의 키-값 쌍입니다.
이 기능은 us-central1, us-east1, us-west1, 전역 리전에서 사용할 수 있습니다.
대화 프로필 구성하기
대화 프로필은 대화 중 에이전트에 제공되는 추천을 제어하는 매개변수 집합을 구성합니다. 다음 단계에서는 HumanAgentAssistantConfig 객체로 ConversationProfile을 만듭니다.
콘솔에서 만들기
Agent Assist 콘솔을 사용하여 대화 프로필을 만드는 것이 좋습니다.
- 대화 프로필에
Display name를 입력합니다. - 목록에서
Language를 선택합니다. - 추천 유형
Conversation summarization또는Conversation summarization (voice)을 선택합니다. Suggestion model type을Baseline model로 설정합니다.Baseline model version을2.0로 설정합니다.선택한 언어가 영어인 경우
Output sections를 선택하여 요약에 포함합니다.
API에서 만들기
대화 프로필을 만들려면 다음 단계를 따르세요.
ConversationProfile리소스에서create메서드를 호출합니다.- 새 대화 프로필의 이름을 지정합니다.
- Google Cloud 프로젝트 ID를 입력합니다.
- 언어 코드를 입력합니다.
- 모델 ID를 입력합니다. V2 기준 모델을 사용하려면 모델 ID를 지정하지 마세요. 대신
baseline_model_version을2.0로 설정합니다. - 입력한 언어가 영어인 경우 쿼리 구성의
CreateConversationProfileRequest에서 요약에 포함할 섹션을 지정합니다. 섹션을 지정하지 않으면 기본 섹션은SITUATION,ACTION,RESOLUTION입니다. - 추천 기능의
CreateConversationProfileRequest에서 채팅의 경우CONVERSATION_SUMMARIZATION, 음성의 경우CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE를 지정합니다.
음성의 기준 모델 예
다음은 음성의 기준 요약 모델을 사용하는 JSON 예입니다.
{
"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"
}
응답은 대화 프로필 name을 포함하는 ConversationProfile 객체입니다.
{
"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"
}
채팅의 기준 모델 예시
다음은 채팅에 기준 요약 모델을 사용하는 JSON 예시입니다.
{
"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"
}
응답은 대화 프로필 name을 포함하는 ConversationProfile 객체입니다.
{
"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"
}
런타임 중 대화 처리
대화는 기준 모델을 사용하는지 맞춤 모델을 사용하는지에 관계없이 런타임에 동일하게 처리됩니다. 자세한 내용은 요약 맞춤 모델 문서를 참고하세요.