Zusammenfassung mit benutzerdefinierten Abschnitten

Bei der Zusammenfassung mit benutzerdefinierten Abschnitten werden Kundenserviceunterhaltungen mithilfe eines LLM zusammengefasst. Das Modell nimmt die Unterhaltungen und benutzerdefinierten Bereiche auf, die Teile von Textprompts sind, die die Aufgabe definieren, die das Modell ausführt, um dann die Zusammenfassungen zu generieren.

Sie können auch eigene Definitionen für Zusammenfassungsaufgaben in benutzerdefinierten Abschnitten schreiben. Vordefinierte und benutzerdefinierte Abschnitte werden in einem Generator beschrieben.

Vordefinierte Abschnitte

Diese Funktion bietet sechs vordefinierte Bereiche, aus denen Sie auswählen können:

  • Situation Hiermit benötigt der Kunde Hilfe oder hat Fragen.

  • Aktion Beschreibt, was der Kundenservicemitarbeiter unternimmt, um dem Kunden zu helfen.

  • Lösung. Es gibt vier Möglichkeiten:

    • Y: Ja. Alle Kundenprobleme und -anfragen wurden gelöst.
    • P: Teilweise. Nur einige der zahlreichen Kundenprobleme und -anfragen werden gelöst.
    • N: Nein. Keines der Kundenprobleme und ‑anfragen wurde gelöst.
    • –: Der Kunde hat in der Unterhaltung keine konkreten Probleme oder Fragen geäußert.

  • Kundenzufriedenheit. Die Optionen sind „unzufrieden“ oder „nicht unzufrieden“.

    • D: Der Kunde ist am Ende des Gesprächs unzufrieden oder hat negative Gefühle.
    • N: Der Kunde ist am Ende des Gesprächs neutral oder hat positive Gefühle.

  • Grund für die Kündigung Grund für die Kündigung, falls der Kunde eine Kündigung beantragt. Andernfalls „–“.

  • Entitäten Die Schlüssel/Wert-Paare wichtiger Entitäten, die aus der Unterhaltung extrahiert wurden.

Zusammenfassungsgenerator erstellen

Konsole

So erstellen Sie mit der Agent Assist Console einen Zusammenfassungsgenerator:

  1. Rufen Sie in der Console die Seite Zusammenfassung auf und wählen Sie Generator aus.

    Zusammenfassung aufrufen

  2. Geben Sie den Namen des Generators ein.

  3. Wählen Sie die Version des Generators aus.

  4. Wählen Sie die Ausgabesprache aus.

  5. Wählen Sie die Abschnitte unter Vordefinierte Abschnitte aus.

  6. Fügen Sie unter Benutzerdefinierte Abschnitte Abschnitte hinzu: Definieren Sie nach Bedarf neue Zusammenfassungsaufgaben und fügen Sie optional Few-Shot-Beispiele zur Verbesserung hinzu.

  7. Klicken Sie auf Speichern.

REST

So erstellen Sie einen Zusammenfassungsgenerator mit der API:

  1. Rufe die Methode CreateGenerator über die Ressource Generator auf.

  2. Geben Sie den Namen des Generators in das Feld description ein.

  3. Geben Sie in das Feld output_language_code den Code der Ausgabesprache des Generators ein.

  4. Geben Sie das Triggerereignis MANUAL_CALL ein.

  5. Wählen Sie vordefinierte Abschnitte aus und fügen Sie unter SummarizationContext benutzerdefinierte Abschnitte mit wenigen Beispielen hinzu.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Cloud-Projekt-ID
  • LOCATION_ID: Ihre Standort-ID

HTTP-Methode und URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators

JSON-Text anfordern:

{
  "parent": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID",
  "description": "test",
  "triggerEvent": "MANUAL_CALL",
  "summarizationContext": {
    "summarizationSections": [{
      "type": "SITUATION"
    }, {
      "type": "ENTITIES"
    }, {
      "key": "custom_section",
      "definition": "Describe what the customer needs help with or has questions about. If there is an order number mentioned in the conversation, INCLUDE the order number.",
      "type": "CUSTOMER_DEFINED"
    }],
    "version": "2.1",
    "outputLanguageCode": "en-US"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID",
  "description": "test",
  "inferenceParameter": {
    "maxOutputTokens": 1024,
    "temperature": 0.0,
    "topK": 40,
    "topP": 0.8
  },
  "triggerEvent": "MANUAL_CALL",
  "createTime": "2024-05-11T00:28:14.790937126Z",
  "updateTime": "2024-05-11T01:59:15.751724150Z",
  "summarizationContext": {
    "summarizationSections": [{
      "type": "SITUATION"
    }, {
      "type": "ENTITIES"
    }, {
      "key": "custom_section",
      "definition": "Describe what the customer needs help with or has questions about. If there is an order number mentioned in the conversation, INCLUDE the order number.",
      "type": "CUSTOMER_DEFINED"
    }],
    "version": "2.1",
    "outputLanguageCode": "en-US"
  }
}

Zusammenfassungsgenerator testen

In der Console können Sie den Generator im Bereich Generator testen testen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

So testen Sie einen Generator in der Console:

Konsole

  1. Ein Transkript der Unterhaltung. Sie können entweder Sätze manuell eingeben oder ein Transkript im JSON-Format hochladen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

  2. Klicken Sie auf Generieren, um die Zusammenfassung aufzurufen.

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.

In den folgenden Beispielen wird gezeigt, wie ein Unterhaltungsprofil erstellt wird.

Konsole

  1. Rufen Sie in der Agent Assist Console die Seite Unterhaltungsprofile auf.

  2. Geben Sie den Anzeigenamen ein.

  3. Wählen Sie als Vorschlagstyp Unterhaltungszusammenfassung (Generator) aus.

  4. Wählen Sie den Namen des Generators aus der Liste aus.

REST

  1. Rufen Sie die Methode create über die Ressource „conversation_profile“ auf.

  2. Geben Sie einen Namen für das neue Konversationsprofil ein.

  3. Geben Sie den Sprachcode ein.

  4. Geben Sie den Namen des Generators in „human_agent_suggestion_config“ ein.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Cloud-Projekt-ID
  • LOCATION_ID: Ihre Standort-ID
  • CONVERSATION_PROFILE_ID: Die ID Ihres Unterhaltungsprofils
  • GENERATOR_ID: Ihre Generator-ID

HTTP-Methode und URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles

JSON-Text anfordern:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
  "displayName": "conversation-profile-with-generator",
  "humanAgentAssistantConfig": {
    "humanAgentSuggestionConfig": {
      "generators": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID"
    }
  },
  "languageCode": "en-US"
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
  "displayName": "conversation-profile-with-generator",
  "humanAgentAssistantConfig": {
    "humanAgentSuggestionConfig": {
      "generators": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID"
    }
  },
  "languageCode": "en-US"
}

Mit dem Simulator bestätigen

Sie können das Unterhaltungsprofil im Agent Assist-Simulator überprüfen.

Unterhaltungen während der Laufzeit

Wenn bei der Laufzeit ein Dialog zwischen einem Nutzer und einem Kundenservicemitarbeiter beginnt, erstellen Sie eine Unterhaltung. Das ist eine Interaktion zwischen einem Kundenservicemitarbeiter (menschlich oder virtuell) und einem Supportkunden oder Nutzer. Wenn Sie Vorschläge sehen möchten, erstellen Sie einen Nutzer- und einen Kundenservicemitarbeiter-Teilnehmer und fügen Sie sie der Unterhaltung hinzu.

Unterhaltung erstellen

Rufen Sie zum Erstellen einer Unterhaltung die Methode create für die Ressource Conversation auf.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Cloud-Projekt-ID
  • LOCATION_ID: Ihre Standort-ID
  • CONVERSATION_PROFILE_ID: Die ID, die Sie beim Erstellen des Unterhaltungsprofils erhalten haben.

HTTP-Methode und URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations

JSON-Text anfordern:

{
  "conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID",
  "lifecycleState": "IN_PROGRESS",
  "conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
  "startTime": "2018-11-05T21:05:45.622Z"
}

Das Pfadsegment nach conversations enthält Ihre neue Unterhaltungs-ID.

Nutzer als Teilnehmer erstellen

Rufen Sie zum Erstellen eines Nutzers als Teilnehmer die Methode create für die Ressource Participant auf. Geben Sie für das Feld role Ihre Unterhaltungs-ID und END_USER ein.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Cloud-Projekt-ID
  • LOCATION_ID: Ihre Standort-ID
  • CONVERSATION_ID: Die Unterhaltungs-ID

HTTP-Methode und URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants

JSON-Text anfordern:

{
  "role": "END_USER",
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants/PARTICIPANT_ID",
  "role": "END_USER"
}

Das Pfadsegment nach participants enthält die neue Teilnehmer-ID für den Nutzer.

Kundenservicemitarbeiter als Teilnehmer erstellen

Rufen Sie die Methode create auf der Ressource Participant auf. Geben Sie für das Feld role Ihre Unterhaltungs-ID und HUMAN_AGENT oder AUTOMATED_AGENT ein.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Cloud-Projekt-ID
  • LOCATION_ID: Ihre Standort-ID
  • CONVERSATION_ID: Die Unterhaltungs-ID

HTTP-Methode und URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants

JSON-Text anfordern:

{
  "role": "HUMAN_AGENT",
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants/PARTICIPANT_ID",
  "role": "HUMAN_AGENT"
}

Das Pfadsegment nach participants enthält die neue Teilnehmer-ID für den Kundenservicemitarbeiter.

Nachricht analysieren

Es gibt zwei Möglichkeiten, Nachrichten zu analysieren:

  • Während eines Gesprächs Wenn Sie die Nachricht eines Kundenservicemitarbeiters für die Unterhaltung hinzufügen und analysieren möchten, rufen Sie die Methode analyzeContent für die Ressource Participant auf. Geben Sie die Unterhaltungs-ID und die Teilnehmer-ID des Kundenservicemitarbeiters an. Wenn Sie eine Nutzernachricht für die Unterhaltung hinzufügen und analysieren möchten, rufen Sie die Methode analyzeContent für die Ressource Participant auf. Geben Sie die Unterhaltungs-ID und die Teilnehmer-ID des Nutzers an. Rufen Sie die Methode analyzeContent nicht doppelt auf, wenn sie für andere Dialogflow-Funktionen aufgerufen wurde.

  • Nach einem Gespräch Sie können diese Option verwenden, wenn Sie während des Gesprächs nicht die Methode analyzeContent verwenden. Stattdessen können Sie die Methode batchCreate für die Ressource messages verwenden, um bisherige Nachrichten der Unterhaltung aufzunehmen.

Zusammenfassung erstellen

Sie können jederzeit einen Vorschlag für die letzte Nachricht von einem der Teilnehmer erhalten.

  • Rufen Sie die Methode suggestConversationSummary für die Ressource conversations.suggestions auf. Geben Sie die Unterhaltungs-ID und die letzte Nachrichten-ID von einem der beiden Teilnehmer an.

  • Rufen Sie die Methode generateStatelessSuggestion auf. Geben Sie ConversationContext, den Namen des Generators und das Triggerereignis an, das MANUAL_CALL sein sollte.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Cloud-Projekt-ID
  • LOCATION_ID: Ihre Standort-ID
  • GENERATOR_ID: Ihre Generator-ID

HTTP-Methode und URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/statelessSuggestion:generate

JSON-Text anfordern:

{
  "parent": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID",
  "generatorName": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID",
  "conversationContext" {
    "messageEntries": [{
      "role": "HUMAN_AGENT",
      "text": "Hi, this is ABC messaging, how can I help you today?",
      "languageCode": "en-US"
    }, {
      "role": "END_USER",
      "text": "I want to return my order, it is broken",
      "languageCode": "en-US"
    }]
  },
  "triggerEvents": [
    "MANUAL_CALL"
  ]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "generatorSuggestion": {
    "summarySuggestion": {
      "summarySections": [
        {
          "section": "situation",
          "summary": "customer wants to return an order."
        },
        {
          "section": "resolution",
          "summary": "N"
        }
      ]
    }
  }
}

Die Antwort enthält die Zusammenfassung.

Unterhaltung abschließen

Rufen Sie zum Abschließen der Unterhaltung die Methode complete für die Ressource conversations auf. Geben Sie die Unterhaltungs-ID an.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: ID Ihres GCP-Projekts
  • CONVERSATION_ID: Die ID, die Sie beim Erstellen der Unterhaltung erhalten haben

HTTP-Methode und URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/conversations/CONVERSATION_ID:complete

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/conversations/CONVERSATION_ID",
  "lifecycleState": "COMPLETED",
  "conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
  "startTime": "2018-11-05T21:05:45.622Z",
  "endTime": "2018-11-06T03:50:26.930Z"
}

Vorgängerversionen