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チャットと音声の要約 V1 ベースラインモデル

Agent Assist の要約では、各会話の終了後にエージェントに会話の要約が提供されます。エージェントは、会話メモを作成し、エンドユーザーの通信履歴を確認して理解するために、要約を使用できます。

この機能は、us-central1、us-east1、us-west1、us、northamerica-northeast1、europe-west1、europe-west2、europe-west3、asia-southeast1、asia-northeast1、asia-south1、australia-southeast1、global の各リージョンで使用できます。

要約機能の実装方法は 2 つあります。

カスタムモデル（チャットまたは音声）をトレーニングできます。
すぐに使えるベースラインモデル（チャットと音声）を使用できます。

このページでは、ベースラインモデルを実装するために必要な手順について説明します。

たとえば、次の入力会話の例をご覧ください。

会話に関するベースラインモデルの概要の出力は次のようになります。

会話プロファイルを構成する

会話プロファイルでは、会話中にエージェントに提示される候補を制御する一連のパラメータを構成します。次の手順では、HumanAgentAssistantConfig オブジェクトを使用して ConversationProfile を作成します。

会話プロファイルを作成する

会話プロファイルを作成する手順は次のとおりです。

ConversationProfile リソースで create メソッドを呼び出します。
新しい会話プロファイルの名前を入力します。
Google Cloud プロジェクト ID を入力します。
モデル ID を入力します。ベースラインの要約モデルを使用するには、モデル ID を指定しないでください。代わりに、baseline_model_version を 1.0 に設定します。
候補機能の CreateConversationProfileRequest で、チャットの場合は CONVERSATION_SUMMARIZATION、音声の場合は CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE を指定します。

音声のベースラインモデルの例

音声のベースライン要約モデルを使用する JSON の例を次に示します。

{
  "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"
  }
}

レスポンスは、会話プロファイル name を含む ConversationProfile オブジェクトです。

{
  "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"
}

チャットのベースラインモデルの例

チャット用にベースラインの要約モデルを使用する JSON の例を次に示します。

{
  "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"
  }
}

レスポンスは、会話プロファイル name を含む ConversationProfile オブジェクトです。

{
  "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"
}

ランタイムに会話を処理する

ベースラインモデルとカスタムモデルのどちらを使用していても、会話はランタイムで同じように処理されます。詳細については、要約カスタムモデルのドキュメントをご覧ください。