使用自定义部分进行总结

使用自定义部分的摘要功能会使用 LLM 来总结客户服务对话。该模型会接受对话和自定义版块(这些内容是定义模型执行的任务的文本提示的一部分),然后生成摘要。

您还可以在自定义部分中编写自己的总结任务定义。生成器中介绍了预定义和自定义部分。

预定义版块

此功能提供了六个预定义部分,您可以从中进行选择:

  • 情况。这是客户需要帮助或有疑问的内容。

  • 操作。定义为客服人员为帮助客户所做的事。

  • 解决。共有四个选项。

    • Y:是的。所有客户问题和查询均已得到解决。
    • P:部分支持。仅解决了多个客户问题和查询中的部分问题。
    • N:否。没有任何客户问题和查询得到解决。
    • 不适用:客户在对话中未提出任何具体问题或疑问。
  • 客户满意度。选项包括“不满意”或“不不满意”。

    • D:客户在对话结束时感到不满或有负面情绪。
    • N:在对话结束时,客户的感受为中性或积极。
  • 取消原因。如果客户申请取消,则取消原因。否则为“N/A”。

  • 实体。从对话中提取的重要实体的键值对。

创建摘要生成器

控制台

如需使用 Agent Assist 控制台创建摘要生成器,请执行以下操作:

  1. 在控制台中,前往总结页面,然后选择生成器

    前往“摘要”

  2. 输入生成器的名称。

  3. 选择生成器的版本。

  4. 选择输出语言。

  5. 选择预定义版块下的版块。

  6. 自定义部分下添加部分:根据需要定义新的总结任务,还可以选择添加少样本示例以进行增强。

  7. 点击保存

REST

如需使用该 API 创建摘要生成器,请执行以下操作:

  1. Generator 资源调用 CreateGenerator 方法。

  2. description 字段中输入生成器的名称。

  3. output_language_code 字段中输入生成器的输出语言代码。

  4. 输入触发器事件 MANUAL_CALL

  5. SummarizationContext 中选择预定义部分,并添加包含少样本示例的自定义部分。

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:您的 Cloud 项目 ID
  • LOCATION_ID:您的位置 ID

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

{
  "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"
  }
}

如需发送您的请求,请展开以下选项之一:

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

{
  "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"
  }
}

测试摘要生成器

在控制台中,您可以在测试生成器部分测试生成器,如下图所示。

如需在控制台中测试生成器,请执行以下操作:

控制台

  1. 对话的转写内容。您可以手动输入语音,也可以上传 JSON 格式的转写内容,如以下图片所示。

  2. 点击生成以显示摘要。

配置对话配置文件

对话配置文件可配置一组参数,用于控制对话期间向客服人员提出的建议。以下步骤将使用 HumanAgentAssistantConfig 对象创建 ConversationProfile

以下示例展示了如何创建对话配置文件。

控制台

  1. Agent Assist 控制台中,前往对话配置文件页面。

  2. 输入显示名称。

  3. 选择对话摘要(生成器)作为建议类型。

  4. 从列表中选择发电机的名称。

REST

  1. 对话配置文件资源调用 create 方法

  2. 为新的对话个人资料提供名称。

  3. 输入语言代码。

  4. 在 human_agent_suggestion_config 中输入生成器名称。

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:您的 Cloud 项目 ID
  • LOCATION_ID:您的位置 ID
  • CONVERSATION_PROFILE_ID:您的对话配置文件 ID
  • GENERATOR_ID:您的生成器 ID

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

{
  "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"
}

如需发送您的请求,请展开以下选项之一:

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

{
  "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"
}

使用模拟器进行验证

您可以在 Agent Assist 模拟器中验证对话配置文件。

运行时对话

在运行时,当用户与客服人员之间开始对话时,您需要创建对话,即客服人员(人工或虚拟)与支持客户或用户之间的互动。如需查看建议,请创建用户参与者和客服参与者,并将其添加到对话中。

创建对话

如需创建对话,请对 Conversation 资源调用 create 方法。

REST

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:您的 Cloud 项目 ID
  • LOCATION_ID:您的位置 ID
  • CONVERSATION_PROFILE_ID:您在创建对话配置文件时收到的 ID

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

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

如需发送您的请求,请展开以下选项之一:

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

{
  "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"
}

conversations 后面的路径段包含新对话 ID。

创建用户参与者

如需创建用户参与者,请对 Participant 资源调用 create 方法。为 role 字段提供对话 ID 和 END_USER

REST

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:您的 Cloud 项目 ID
  • LOCATION_ID:您的位置 ID
  • CONVERSATION_ID:您的对话 ID

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

{
  "role": "END_USER",
}

如需发送您的请求,请展开以下选项之一:

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

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

participants 后面的路径段包含新的用户参与者 ID。

创建客服参与者

Participant 资源调用 create 方法。为 role 字段提供对话 ID 和 HUMAN_AGENTAUTOMATED_AGENT

REST

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:您的 Cloud 项目 ID
  • LOCATION_ID:您的位置 ID
  • CONVERSATION_ID:您的对话 ID

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

{
  "role": "HUMAN_AGENT",
}

如需发送您的请求,请展开以下选项之一:

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

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

participants 后面的路径段包含新的客服人员参与者 ID。

分析消息

您可以通过以下两种方式分析消息:

  • 对话期间。如需为对话添加和分析客服人员消息,请对 Participant 资源调用 analyzeContent 方法。提供对话 ID 和客服参与者 ID。如需为对话添加和分析用户消息,请对 Participant 资源调用 analyzeContent 方法。提供对话 ID 和用户参与者 ID。如果 analyzeContent 方法已用于其他 Dialogflow 功能,请勿重复调用该方法。

  • 对话结束后。如果您在对话期间未使用 analyzeContent 方法,则可以使用此选项。不过,您可以对 messages 资源使用 batchCreate 方法来注入对话的历史消息。

生成摘要

您可以随时获取任何参与者发送的最新消息的建议。

REST

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:您的 Cloud 项目 ID
  • LOCATION_ID:您的位置 ID
  • GENERATOR_ID:您的生成器 ID

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

{
  "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"
  ]
}

如需发送您的请求,请展开以下选项之一:

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

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

响应包含摘要。

完成对话

如需完成对话,请对 conversations 资源调用 complete 方法。提供对话 ID。

REST

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:您的 GCP 项目 ID
  • CONVERSATION_ID:您在创建对话时收到的 ID

HTTP 方法和网址:

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

如需发送您的请求,请展开以下选项之一:

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

{
  "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"
}

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