Baseline-Modell der Zusammenfassung V1 für Chat und Sprache

Die Zusammenfassung von Agent Assist bietet Ihren Kundenservicemitarbeitern nach jeder Unterhaltung eine Gesprächszusammenfassung. Anhand der Zusammenfassungen können Kundenservicemitarbeiter ihre Gesprächsnotizen erstellen, um den bisherigen Verlauf der Kommunikation mit dem Endnutzer zu überprüfen und zu verstehen.

Diese Funktion ist in den folgenden Regionen verfügbar: us-central1, us-east1, us-west1, us, northamerica-northeast1, europe-west1, europe-west2, europe-west3, asia-southeast1, asia-northeast1, asia-south1, australia-southeast1 und global.

Es gibt zwei Möglichkeiten, die Funktion „Zusammenfassung“ zu implementieren:

• Sie können ein benutzerdefiniertes Modell (Chat oder Sprache) trainieren.
• Sie können das Standardmodell (Chat und Sprache) verwenden.

Auf dieser Seite finden Sie die Schritte zur Implementierung des Referenzmodells.

Hier ist beispielsweise eine Beispielunterhaltung:

Eine Zusammenfassung des Ausgangsmodells für die Unterhaltung könnte in etwa so aussehen:

Hinweis: Zusammenfassungen mit geringer Qualität werden möglicherweise gelöscht. In diesen Fällen sind die zurückgegebenen Zusammenfassungen leer.

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.

Unterhaltungsprofil 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 Ihre Modell-ID ein. Wenn Sie das Modell für die Baseline-Zusammenfassung verwenden möchten, geben Sie keine Modell-ID an. Legen Sie stattdessen baseline_model_version auf 1.0 fest.
5. 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:

{
  "parent": "projects/PROJECT_ID/locations/global",
  "conversationProfile": {
    "displayName": "CONVERSATION_PROFILE_NAME",
    "humanAgentAssistantConfig": {
      "humanAgentSuggestionConfig": {
        "featureConfigs": [{
          "suggestionFeature": {
            "type": "CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE"
          },
          "conversationModelConfig": {
            "baseline_model_version": "1.0",
          }
        }]
      }
    },
    "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"
        },
        "conversationModelConfig": {
        }
      }]
    },
    "messageAnalysisConfig": {
    }
  },
  "languageCode": "en-US",
  "createTime": "2022-06-06T21:06:46.841816Z",
  "updateTime": "2022-06-06T21:06:46.841816Z",
  "projectNumber": "344549229138"
}

Beispiel für ein Baseline-Modell für Chats

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

{
  "parent": "projects/PROJECT_ID/locations/global",
  "conversationProfile": {
    "displayName": "CONVERSATION_PROFILE_NAME",
    "humanAgentAssistantConfig": {
      "humanAgentSuggestionConfig": {
        "featureConfigs": [{
          "suggestionFeature": {
            "type": "CONVERSATION_SUMMARIZATION"
          },
          "conversationModelConfig": {
            "baseline_model_version": "1.0",
          }
        }]
      }
    },
    "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"
        },
        "conversationModelConfig": {
        }
      }]
    },
    "messageAnalysisConfig": {
    }
  },
  "languageCode": "en-US",
  "createTime": "2022-06-06T21:06:46.841816Z",
  "updateTime": "2022-06-06T21:06:46.841816Z",
  "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.