Riepilogo con sezioni personalizzate

Il riepilogo con sezioni personalizzate utilizza un LLM per riepilogare le conversazioni con l'assistenza clienti. Il modello acquisisce le conversazioni e le sezioni personalizzate, ovvero parti di prompt di testo che definiscono l'attività svolta dal modello, per poi generare i riepiloghi.

Puoi anche scrivere le tue definizioni di attività di sintesi in sezioni personalizzate. Le sezioni predefinite e personalizzate sono descritte in un generatore.

Sezioni predefinite

Questa funzionalità fornisce sei sezioni predefinite, da cui puoi selezionare:

  • Situazione. Per questo il cliente ha bisogno di assistenza o ha domande.

  • Azione. Definisce le azioni dell'agente per aiutare il cliente.

  • Risoluzione. Sono disponibili quattro opzioni.

    • Y: Sì. Tutti i problemi e le query dei clienti sono stati risolti.
    • P: parziale. Vengono risolti solo alcuni dei problemi e delle query dei clienti.
    • N: No. Nessun problema e nessuna domanda dei clienti è stata risolta.
    • N/A: non ci sono problemi o domande specifici sollevati dal cliente nella conversazione.

  • Soddisfazione del cliente. Le opzioni sono insoddisfatto o non insoddisfatto.

    • D: Il cliente è insoddisfatto o ha un'impressione negativa al termine della conversazione.
    • N: il cliente è neutrale o ha un atteggiamento positivo alla fine della conversazione.

  • Motivo dell'annullamento. Motivo dell'annullamento se il cliente ne richiede uno. N/A in caso contrario.

  • Entità. Le coppie chiave-valore delle entità importanti estratte dalla conversazione.

Creare un generatore di riassunti

Console

Per creare un generatore di riepiloghi utilizzando la console Agent Assist:

  1. Nella console, vai alla pagina Summarization (Riepilogo) e seleziona Generator (Generatore).

    Vai a Riepilogo

  2. Inserisci il nome dell'impianto di generazione.

  3. Seleziona la versione del generatore.

  4. Seleziona la lingua di output.

  5. Seleziona le sezioni in Sezioni predefinite.

  6. Aggiungi sezioni in Sezioni personalizzate: definisci nuove attività di sintesi in base alle esigenze, eventualmente aggiungendo esempi con pochi esempi per il miglioramento.

  7. Fai clic su Salva.

REST

Per creare un generatore di riepiloghi utilizzando l'API:

  1. Chiama il metodo CreateGenerator dalla risorsa Generator.

  2. Inserisci il nome dell'impianto nel campo description.

  3. Inserisci il codice della lingua di output del generatore nel campo output_language_code.

  4. Inserisci l'evento di attivazione MANUAL_CALL.

  5. Seleziona sezioni predefinite e aggiungi sezioni personalizzate con esempi di pochi scatti in SummarizationContext.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID posizione

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "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"
  }
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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"
  }
}

Testa un generatore di riassunti

Nella console, puoi testare il generatore nella sezione Testa generatore, come mostrato nell'immagine seguente.

Per testare un generatore nella console:

Console

  1. Una trascrizione della conversazione. Puoi inserire manualmente le frasi o caricare una trascrizione in formato JSON, come mostrato nell'immagine seguente.

  2. Fai clic su Genera per visualizzare il riepilogo.

Configurare un profilo di conversazione

Un profilo di conversazione configura un insieme di parametri che controllano i suggerimenti fatti a un agente durante una conversazione. I passaggi che seguono creano un ConversationProfile con un HumanAgentAssistantConfig oggetto.

Gli esempi riportati di seguito mostrano come creare un profilo di conversazione.

Console

  1. Nella console Agent Assist, vai alla pagina Profili di conversazione.

  2. Inserisci il nome visualizzato.

  3. Seleziona Riepilogo della conversazione (generatore) come tipo di suggerimento.

  4. Seleziona il nome del generatore dall'elenco.

REST

  1. Chiama il metodo create dalla risorsa profilo conversazione.

  2. Assegna un nome al nuovo profilo di conversazione.

  3. Inserisci il codice lingua.

  4. Inserisci il nome del generatore in human_agent_suggestion_config.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID posizione
  • CONVERSATION_PROFILE_ID: il tuo ID profilo di conversazione
  • GENERATOR_ID: il tuo ID generatore

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "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"
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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"
}

Verifica con il simulatore

Puoi verificare il profilo di conversazione nel simulatore di Agent Assist.

Conversazioni in fase di esecuzione

In fase di esecuzione, quando inizia un dialogo tra un utente e un agente, viene creata una conversazione, ovvero un'interazione tra un agente (umano o virtuale) e un cliente o utente dell'assistenza. Per visualizzare i suggerimenti, crea un utente partecipante e un agente partecipante e aggiungili alla conversazione.

Creare una conversazione

Per creare una conversazione, chiama il metodo create sulla risorsa Conversation.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID posizione
  • CONVERSATION_PROFILE_ID: l'ID che hai ricevuto durante la creazione del profilo di conversazione

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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"
}

Il segmento di percorso dopo conversations contiene il nuovo ID conversazione.

Creare un utente partecipante

Per creare un utente partecipante, chiama il metodo create sulla risorsa Participant. Fornisci l'ID conversazione e END_USER per il campo role.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID posizione
  • CONVERSATION_ID: il tuo ID conversazione

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "role": "END_USER",
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

Il segmento di percorso dopo participants contiene il nuovo ID utente partecipante.

Crea un agente partecipante

Chiama il metodo create sulla risorsa Participant. Fornisci l'ID conversazione e HUMAN_AGENT o AUTOMATED_AGENT per il campo role.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID posizione
  • CONVERSATION_ID: il tuo ID conversazione

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "role": "HUMAN_AGENT",
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

Il segmento di percorso dopo participants contiene il nuovo ID agente-partecipante.

Analizza messaggio

Esistono due modi per analizzare i messaggi:

  • Durante una conversazione. Per aggiungere e analizzare un messaggio dell'agente per la conversazione, chiama il metodo analyzeContent nella risorsa Participant. Fornisci l'ID conversazione e l'ID agente-partecipante. Per aggiungere e analizzare un messaggio dell'utente per la conversazione, chiama il metodo analyzeContent nella risorsa Participant. Fornisci l'ID conversazione e l'ID utente partecipante. Non effettuare chiamate duplicate al metodo analyzeContent se è stato chiamato per altre funzionalità di Dialogflow.

  • Dopo una conversazione. Puoi utilizzare questa opzione se non utilizzi il metodo analyzeContent durante la conversazione. In alternativa, puoi utilizzare il metodo batchCreate nella risorsa messages per importare i messaggi storici della conversazione.

Generare un riepilogo

Puoi ricevere un suggerimento in qualsiasi momento per l'ultimo messaggio di ciascun partecipante.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID posizione
  • GENERATOR_ID: il tuo ID generatore

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "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"
  ]
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

La risposta contiene il riepilogo.

Completare la conversazione

Per completare la conversazione, chiama il metodo complete sulla risorsa conversations. Fornisci l'ID conversazione.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
  • CONVERSATION_ID: l'ID che hai ricevuto durante la creazione della conversazione

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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"
}

Versioni precedenti