Paramètres de l'agent

Les agents disposent de nombreux paramètres qui affectent leur comportement. Chaque console propose des paramètres différents.

Paramètres de l'agent dans la console Dialogflow CX

Pour accéder aux paramètres de l'agent :

Console

  1. Ouvrez la console Dialogflow CX.
  2. Choisissez votre projet Google Cloud.
  3. Sélectionnez votre agent.
  4. Cliquez sur Agent Settings (Paramètres de l'agent).
  5. Mettez à jour les paramètres comme vous le souhaitez.
  6. Cliquez sur Enregistrer.

API

Consultez les méthodes get et patch/update pour le type Agent.

Sélectionnez un protocole et une version pour la référence de l'agent :

Protocole V3 V3beta1
REST Ressource de l'agent Ressource de l'agent
RPC Interface de l'agent Interface de l'agent
C++ AgentsClient Non disponible
C# AgentsClient Non disponible
Go AgentsClient Non disponible
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Non disponible Non disponible
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Non disponible Non disponible

Les sous-sections suivantes décrivent les différentes catégories de paramètres d'agent.

Paramètres généraux

Les paramètres généraux suivants sont disponibles pour les agents :

  • Nom à afficher

    Nom lisible de votre agent.

  • Fuseau horaire

    Le fuseau horaire par défaut de votre agent.

  • Langue par défaut

    La langue utilisée par défaut par votre agent. Une fois l'agent créé, la langue par défaut ne peut plus être modifiée. Vous pouvez toutefois effectuer les opérations suivantes:

    1. Exportez votre agent au format JSON.
    2. Décompressez le fichier téléchargé.
    3. Recherchez le fichier agent.json.
    4. Remplacez les valeurs des champs defaultLanguageCode et supportedLanguageCodes par celles souhaitées.
    5. Restaurez l'agent à l'agent de l'étape 1 ou à un autre agent.
    6. Modifiez les phrases d'entraînement et les valeurs d'entité spécifiques à une langue si nécessaire.

  • Verrouillage de l'agent

    • Bloquer l'agent

      Indique si l'agent est verrouillé. Un agent verrouillé ne peut pas être modifié.

  • Paramètres de journalisation

    • Activer Cloud Logging

      Indique si Cloud Logging est activé pour l'agent.

    • Activer la journalisation des interactions

      Indique si vous souhaitez que Google collecte et stocke les requêtes des utilisateurs finaux masquées pour améliorer la qualité.

    • Activer la masquage des entrées utilisateur final sur la base du consentement

      Si ce paramètre est activé, vous pouvez utiliser un paramètre de session spécial pour contrôler si les entrées et les paramètres de l'utilisateur final sont masqués dans l'historique des conversations et dans les journaux Cloud. Par défaut, le paramètre de session est true. Si ce paramètre est désactivé, aucune suppression n'est effectuée.

      Le consentement de l'utilisateur est recueilli à l'aide d'un paramètre de session booléen: $session.params.conversation-redaction. Si ce paramètre est activé et que le paramètre de session est défini sur false, aucune suppression n'est effectuée (les autres stratégies de suppression s'appliquent toujours). Si ce paramètre est activé et que le paramètre de session est défini sur true, la suppression est effectuée.

      Voici un exemple de flux de demande de consentement: demandez d'abord à l'utilisateur s'il souhaite conserver l'entrée de l'utilisateur final, puis faites correspondre la réponse à deux intents, l'un étant "intent oui" et l'autre "intent non". Définissez ensuite le paramètre de session sur false (aucune suppression) dans les préréglages de paramètre de la route "intent oui" dans le fulfillment, et sur true (suppression effectuée) dans le préréglage de paramètre de la route "intent non".

  • Exportation vers BigQuery

    • Activer l'exportation vers BigQuery

      Indique si l'exportation BigQuery est activée.

    • Ensemble de données BigQuery

      Nom de l'ensemble de données BigQuery.

    • Table BigQuery

      Le nom de la table BigQuery

  • Suggestions d'intent

    Vous pouvez activer les suggestions d'intents.

  • Modèle de charge utile personnalisée

    Dans cette section, vous pouvez créer des descriptions et des charges utiles pour des modèles de charge utile personnalisés.

Paramètres de ML

Les agents conversationnels (Dialogflow CX) utilisent des algorithmes de machine learning (ML) pour comprendre les entrées de l'utilisateur final, les mettre en correspondance avec des intents et extraire des données structurées. Les agents de conversation (Dialogflow CX) apprennent à partir des expressions d'entraînement que vous fournissez et des modèles de langage intégrés aux agents de conversation (Dialogflow CX). Sur la base de ces données, il crée un modèle pour décider quel intent doit correspondre à l'entrée de l'utilisateur final. Vous pouvez appliquer des paramètres de ML uniques à chaque flux d'un agent. Le modèle créé par les agents conversationnels (Dialogflow CX) est unique pour chaque flux.

Les paramètres de ML suivants à l'échelle de l'agent sont disponibles :

  • Autoriser le ML à corriger l'orthographe

    Si ce paramètre est activé et que l'entrée de l'utilisateur final comporte une faute d'orthographe ou de grammaire, un intent est mis en correspondance comme si elle avait été écrite correctement. La réponse de détection d'intent contient l'entrée corrigée de l'utilisateur final. Par exemple, si un utilisateur final saisit "Je veux une pommme", elle sera traitée comme s'il avait saisi "Je veux une pomme". Cela s'applique également aux correspondances impliquant des entités système et personnalisées.

    La correction orthographique est disponible en allemand, en anglais, en espagnol, en français et en italien. Il est disponible dans toutes les régions des agents de conversation (Dialogflow CX).

    Avertissements et bonnes pratiques :

    • La correction orthographique ne permet pas de corriger les erreurs de reconnaissance vocale automatique. Nous vous déconseillons donc de l'activer pour les agents utilisant ce type d'entrées.
    • Il est possible que l'entrée corrigée corresponde au mauvais intent. Pour résoudre ce problème, ajoutez des expressions fréquemment non concordantes aux exemples négatifs.
    • La correction orthographique augmente légèrement le temps de réponse de l'agent.
    • Si un agent est défini à l'aide d'un jargon propre à un domaine, des corrections indésirables peuvent être effectuées.

Les paramètres de ML suivants spécifiques au flux sont disponibles :

  • Type de NLU

    Il peut s'agir d'un des éléments suivants :

  • Entraînement automatique

    Si cette option est activée, le flux est entraîné à chaque mise à jour avec la console. Pour les flux volumineux, cela peut entraîner des retards dans l'interface utilisateur de la console. Vous devez donc désactiver ce paramètre et réaliser un entraînement manuel si nécessaire pour les flux volumineux.

  • Seuil de classification

    Pour filtrer les résultats faux positifs tout en conservant la variété des entrées en langage naturel correspondantes pour votre agent, vous pouvez ajuster le seuil de classification du machine learning. Ce paramètre détermine le niveau minimal de fiabilité de détection d'intents requis pour une correspondance d'intent.

    Si le score de confiance d'une correspondance d'intent est inférieur à la valeur du seuil, un événement de non-correspondance est invoqué.

    Vous pouvez définir une valeur de seuil de classification distincte pour chaque flux dans chaque langue activée pour l'agent. Cela permet de s'adapter aux différentes langues qui fonctionnent le mieux à différents seuils de classification. Pour en savoir plus sur la création d'un agent multilingue, consultez la documentation sur les agents multilingues.

  • État de l'entraînement

    Indique si le flux a été entraîné depuis la dernière mise à jour des données de flux.

  • Entraîner le NLU

    Utilisez ce bouton pour entraîner manuellement le flux.

Paramètres de l'IA générative

Les paramètres d'IA générative suivants sont disponibles:

  • Général

    • Phrases interdites

      Liste des expressions interdites pour l'IA générative. Si une expression interdite apparaît dans l'invite ou dans la réponse générée, la génération échoue.

    • Filtres de sécurité

      Configurez les niveaux de sensibilité des filtres de sécurité en fonction des différentes catégories de l'IA responsable (RAI). Les contenus seront évalués en fonction des quatre catégories suivantes:

      Catégorie Description
      Incitation à la haine Commentaires négatifs ou offensants ciblant l'identité et/ou les attributs protégés.
      Contenu dangereux Encourage ou facilite l'accès à des activités, produits et services dangereux
      Contenu à caractère sexuel explicite Contient des références à des actes sexuels ou à d'autres contenus obscènes
      Harcèlement Commentaires malveillants, intimidants ou abusifs ciblant une autre personne

      Le contenu est bloqué s'il est susceptible d'être nuisible. Vous pouvez personnaliser le niveau de sensibilité en sélectionnant l'une des options suivantes pour chaque catégorie : Bloquer quelques éléments, Bloquer certains éléments ou Bloquer la plupart des éléments. Vous pouvez également accéder à l'option Bloquer aucun, qui désactive les vérifications de l'évaluation des risques pour la catégorie après avoir envoyé une demande d'acquittement des risques pour votre projet et avoir reçu l'approbation.

      Pour en savoir plus, consultez la section Configurer les attributs de sécurité.

    • Sécurité des requêtes

      Vous pouvez cocher le paramètre enable prompt security check (Activer le contrôle de sécurité immédiat) pour activer les contrôles de sécurité immédiats. Lorsqu'il est activé, l'agent tente d'empêcher les attaques par injection d'invite. Ces attaques peuvent être utilisées pour révéler des parties de l'invite de l'agent ou pour fournir des réponses que l'agent n'est pas censé fournir. Pour ce faire, une invite LLM supplémentaire est envoyée pour vérifier si la requête de l'utilisateur est potentiellement malveillante.

  • Agent génératif

    • Sélection de modèles génératifs

      Sélectionnez le modèle utilisé par les fonctionnalités génératives. Pour en savoir plus, consultez la section Versions de modèle.

    • Troncature du contexte du playbook

      La troncature du contexte du playbook élimine certains virages passés de l'invite du playbook afin d'éviter que la taille de l'invite ne s'agrandisse à chaque virage séquentiel géré par le playbook. Cette fonctionnalité permet de limiter la croissance involontaire de la taille de l'invite.

      Normalement, sans troncation, chaque tour ultérieur est ajouté à l'historique de la conversation de l'invite LLM, que ce soit pertinent ou non pour le tour en cours. Cela peut entraîner une augmentation de la taille de l'invite à chaque tour. À mesure que l'historique des conversations occupe une plus grande partie de l'invite, celle-ci peut être moins utilisée pour les exemples à quelques exemples (ils peuvent donc être supprimés). À terme, l'invite peut également enfreindre les limites actuelles des jetons. Vous pouvez augmenter la taille des jetons pour y remédier, mais gardez à l'esprit que les tailles d'invites plus élevées augmentent également la latence de réponse du LLM.

      La troncature du contexte du playbook vous permet de définir un pourcentage maximal du budget de jeton à réserver pour l'historique des conversations. Les tours de conversation sont conservés dans l'ordre des plus récents aux moins récents. Ce paramètre peut vous aider à éviter de dépasser les limites de jetons. Quel que soit le paramètre que vous choisissez, au moins deux tours de conversation sont conservés, dans l'ordre des plus récents aux moins récents.

      Vous devez d'abord définir une limite de jetons avant de pouvoir modifier ce paramètre.

      Important:Le troncage du contexte peut entraîner la perte involontaire de certains paramètres s'ils font partie de virages éliminés. Évaluez attentivement les interactions de votre playbook après avoir activé cette option.

      Le budget d'entrée de jetons est également utilisé par les éléments suivants:

      • Instructions et exemples système: ajoutés automatiquement à la requête. Ce comportement ne peut pas être modifié.
      • Instructions et objectifs du playbook: toutes les instructions et tous les objectifs que vous rédigez seront ajoutés à l'invite dans leur intégralité.
      • Exemples de playbook few-shot: sont ajoutés soit dans l'ordre (par défaut), soit par un algorithme de votre choix (par exemple, l'ordre de correspondance optimale d'une expression régulière). Les exemples sont éliminés pour s'adapter au budget du jeton d'entrée une fois que tous les autres éléments sont inclus.
      • Historique de la conversation composé d'énoncés de l'utilisateur et de l'agent, de contextes de transition de flux et de playbook, d'appels d'outils et de sorties dans la même session de tous les tours précédents gérés de manière séquentielle par le playbook actuel.

  • Retour génératif

  • Datastore

    Consultez Paramètres de l'agent du data store.

Paramètres vocaux et de réponse vocale interactive

Les paramètres vocaux et de réponse vocale interactive suivants sont disponibles:

  • Text-to-Speech

    • Sélection vocale

      Vous pouvez sélectionner la langue et la voix utilisées pour la synthèse vocale.

      Vous pouvez activer la voix personnalisée pour votre agent en sélectionnant l'option de voix personnalisée dans le menu déroulant de sélection de la voix, puis en spécifiant le nom de la voix personnalisée dans le champ correspondant. Le nom vocal personnalisé doit respecter le format suivant : projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAME.

      • Si vous utilisez une passerelle de téléphonie, assurez-vous que le compte de service Agent de service Dialogflow service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com est autorisé avec "Prédicteur AutoML" dans votre projet de voix personnalisée.
      • Pour les appels d'API réguliers, assurez-vous que le compte de service utilisé pour appeler les agents conversationnels (Dialogflow CX) se voit attribuer le rôle "Prédicteur AutoML" dans votre projet de voix personnalisée.

  • Speech-to-Text

DTMF

Pour en savoir plus, consultez DTMF pour l'intégration de partenaires de téléphonie.

Multimode

Consultez Compagnon d'appel.

Paramètres de partage

Consultez la page Contrôle des accès.

Paramètres linguistiques

Ajoutez des langues supplémentaires à votre agent. Pour obtenir la liste complète des langues, consultez la documentation de référence sur les langages.

Détection automatique de la langue

Lorsque vous configurez la détection automatique de la langue, votre agent de chat détecte automatiquement la langue de l'utilisateur final et passe à cette langue. Pour en savoir plus, consultez la documentation sur la détection automatique des langues.

Paramètres de sécurité

Consultez la section Paramètres de sécurité.

Paramètres avancés

Actuellement, le seul paramètre avancé est l'analyse des sentiments.

Paramètres de la console de l'Agent Builder

Cette section décrit les paramètres disponibles pour les applications d'agent.

Général

Les paramètres généraux suivants sont disponibles pour les applications d'agent:

  • Nom à afficher

    Nom lisible de votre application d'agent.

  • Emplacement

    Région de l'application de l'agent.

  • Verrouillage des applications

    Si cette option est activée, les modifications apportées à l'application de l'agent ne sont pas autorisées.

Journalisation

Les paramètres de journalisation suivants sont disponibles pour les applications d'agent:

  • Activer Cloud Logging

    Si elle est activée, les journaux sont envoyés à Cloud Logging.

  • Activer l'historique des conversations

    Si cette option est activée, l'historique des conversations sera disponible. Indique si vous souhaitez que Google collecte et stocke les requêtes des utilisateurs finaux masquées à des fins d'amélioration de la qualité. Ce paramètre n'a aucune incidence sur l'utilisation de l'historique des conversations pour générer les réponses des agents.

  • Activer BigQuery Export

    Si cette option est activée, l'historique des conversations est exporté vers BigQuery. Le paramètre Activer l'historique des conversations doit également être activé.

IA générative

Les paramètres d'IA générative suivants sont disponibles pour les applications d'agent:

  • Sélection de modèles génératifs

    Sélectionnez le modèle génératif que les agents doivent utiliser par défaut.

  • Limite de jetons d'entrée

    Sélectionnez la limite de jetons d'entrée pour le modèle génératif. Il s'agit de la taille maximale du jeton pour l'entrée envoyée au modèle. Selon le modèle, un jeton peut être compris entre un caractère et un mot. Les limites de jeton plus faibles réduisent la latence, mais la taille d'entrée du modèle est limitée. Les limites de jeton plus élevées entraînent une latence plus élevée, mais la taille d'entrée du modèle peut être plus importante.

  • Limite de jetons de sortie

    Sélectionnez la limite de jetons de sortie pour le modèle génératif. Il s'agit de la taille maximale des jetons pour la sortie reçue du modèle. Selon le modèle, un jeton peut être compris entre un caractère et un mot. Les limites de jeton plus faibles réduisent la latence, mais la taille de sortie du modèle est limitée. Les limites de jeton plus élevées entraînent une latence plus élevée, mais la taille de sortie du modèle peut être plus importante.

  • Température

    La température d'un LLM vous permet de contrôler le degré de créativité des réponses. Une valeur faible fournit des réponses plus prévisibles. Une valeur élevée fournit des réponses plus créatives ou aléatoires.

  • Phrases interdites

    Liste des expressions interdites pour l'IA générative. Si une expression interdite apparaît dans l'invite ou dans la réponse générée, l'agent renvoie plutôt une réponse de remplacement.

  • Filtres de sécurité

    Configurez les niveaux de sensibilité des filtres de sécurité en fonction des différentes catégories de l'IA responsable (RAI). Les contenus seront évalués en fonction des quatre catégories suivantes:

    Catégorie Description
    Incitation à la haine Commentaires négatifs ou offensants ciblant l'identité et/ou les attributs protégés.
    Contenu dangereux Encourage ou facilite l'accès à des activités, produits et services dangereux
    Contenu à caractère sexuel explicite Contient des références à des actes sexuels ou à d'autres contenus obscènes
    Harcèlement Commentaires malveillants, intimidants ou abusifs ciblant une autre personne

    Le contenu est bloqué s'il est susceptible d'être nuisible. Vous pouvez personnaliser le niveau de sensibilité en choisissant l'une des options suivantes pour chaque catégorie : Bloquer peu (bloque uniquement les occurrences de contenu nuisible dont la probabilité est élevée), Bloquer certains (occurrences dont la probabilité est moyenne et élevée) et Bloquer la plupart (probabilité basse, moyenne et élevée). Vous pouvez également accéder à l'option Bloquer aucun, qui désactive les vérifications de l'évaluation des risques pour la catégorie après avoir envoyé une demande d'acquittement des risques pour votre projet et avoir reçu l'approbation.

    Pour en savoir plus, consultez la section Configurer les attributs de sécurité.

  • Sécurité des requêtes

    Vous pouvez cocher le paramètre enable prompt security check (Activer le contrôle de sécurité immédiat) pour activer les contrôles de sécurité immédiats. Lorsqu'il est activé, l'agent tente d'empêcher les attaques par injection d'invite. Ces attaques peuvent être utilisées pour révéler des parties de l'invite de l'agent ou pour fournir des réponses que l'agent n'est pas censé fournir. Pour ce faire, une invite LLM supplémentaire est envoyée pour vérifier si la requête de l'utilisateur est potentiellement malveillante.

Git

Ces paramètres permettent une intégration Git. Suivez les instructions pour configurer l'intégration.

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