Agent Assist 요약 기능을 사용하면 각 대화가 완료된 후 상담사에게 대화 요약을 제공할 수 있습니다.
요약을 통해 상담사는 대화 메모를 작성하고 최종 사용자 커뮤니케이션 기록을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 대화에 관한 요약 출력은 다음과 비슷하게 표시될 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 Agent Assist 콘솔을 사용하여 요약 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 안내합니다. 이 도구를 사용하여 모델을 학습시키고 성능을 테스트할 수 있지만 모든 런타임 작업은 API를 직접 호출하여 실행해야 합니다. 자세한 내용은 Agent Assist 요약 안내 가이드를 참고하세요.
자체 데이터를 사용하는 경우 데이터 형식을 올바르게 지정하고 Cloud Storage 버킷에 업로드해야 합니다. 데모 채팅 데이터를 사용하거나 사전 학습된 데모 모델을 사용하여 모델을 학습시킬 수도 있습니다.
새 모델 만들기 및 학습
Agent Assist 콘솔로 이동합니다.
화면 중앙에서 요약 카드를 선택하고 시작하기를 클릭합니다. 데모 모델을 사용하여 요약 기능을 사용해 보거나 하나 이상의 데이터 세트를 사용하여 자체 맞춤 모델을 만들 수 있습니다.
공개 요약 데이터 세트를 사용하여 커스텀 모델을 학습시키는 경우 데이터 세트 URI 필드에 gs://summarization_integration_test_data/data/*를 입력합니다. 자체 데이터 세트를 사용하는 경우 튜토리얼에서 데이터를 기반으로 데이터 세트를 만드는 과정을 안내합니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-09-10(UTC)"],[[["\u003cp\u003eAgent Assist Summarization provides conversation summaries to agents after each conversation, aiding in note-taking and understanding communication history.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can train and deploy a Summarization model using the Agent Assist console, but runtime operations require direct API calls.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTraining a custom model requires properly formatted data uploaded to a Cloud Storage bucket, but demo data or a pre-trained model is also available.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Summarization feature can be initiated via the Agent Assist console, where you can either try a demo model or create a custom model using datasets.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis is a pre-GA feature, therefore it is available "as is" with limited support as per the "Pre-GA Offerings Terms".\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Train a Summarization custom model for chat\n\n| **Preview**\n|\n|\n| This feature is subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" in the General Service Terms section\n| of the [Service Specific Terms](/terms/service-terms#1).\n|\n| Pre-GA features are available \"as is\" and might have limited support.\n|\n| For more information, see the\n| [launch stage descriptions](/products#product-launch-stages).\n\nThe **Agent Assist Summarization** feature lets you provide\nconversation summaries to your agents after each conversation is completed.\nThe summaries help agents create their conversation notes and understand\nend-user communication history. For example, a summary output about a\nconversation might look similar to the following:\n\nThis tutorial guides you through training and deploying a Summarization model\nusing the Agent Assist console. You can use it to train a model\nand test its performance, but be aware that all runtime operations must be\ncarried out by calling the API directly. See the Agent Assist\n[Summarization how-to guide](/agent-assist/docs/summarization) for instructions.\n\nIf preferred, you can also create and deploy a Summarization model by\n[calling the API directly](/agent-assist/docs/summarization)\n\nBefore you begin\n----------------\n\n1. If you are using your own data, make sure that you have [formatted it correctly](/agent-assist/docs/summarization#summarization_training_data) and uploaded it to a Cloud Storage bucket. You also have the option of training a model using demo chat data or using a pre-trained demo model.\n\nCreate \\& train a new model\n---------------------------\n\nNavigate to the [Agent Assist console](https://agentassist.cloud.google.com).\nSelect the Summarization card in the center of the screen and click\n**Get started**. You have the option of trying out the Summarization feature\nusing a demo model, or creating your own custom model using one or more\ndatasets.\n\nIf you are training a custom model using the public Summarization dataset,\nenter `gs://summarization_integration_test_data/data/*` in the dataset URI\nfield. If you are using your own dataset, the tutorial will walk you through\nthe process of creating a dataset from your data.\n\nWhat's next\n-----------\n\nAfter you have deployed your model, you can then proceed to\n[create a conversation profile](/agent-assist/docs/conversation-profile)."]]
