일부 제품과 기능의 이름이 변경되고 있습니다. 생성형 플레이북 및 흐름 기능도 단일 통합 콘솔로 마이그레이션되고 있습니다. 세부정보를 참조하세요.

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에이전트 설정

상담사에게는 동작에 영향을 미치는 여러 설정이 있습니다. 각 콘솔은 서로 다른 설정을 제공합니다.

Dialogflow CX 콘솔 상담사 설정

에이전트 설정에 액세스하려면 다음 단계를 따르세요.

콘솔

Dialogflow CX 콘솔을 엽니다.
Google Cloud 프로젝트를 선택합니다.
에이전트를 선택합니다.
에이전트 설정을 클릭합니다.
원하는 대로 설정을 업데이트합니다.
저장을 클릭합니다.

API

Agent 유형은 get 및 patch/update 메서드를 참조하세요.

에이전트 참조의 프로토콜 및 버전 선택:

프로토콜	V3	V3beta1
REST	에이전트 리소스	에이전트 리소스
RPC	에이전트 인터페이스	에이전트 인터페이스
C++	AgentsClient	해당 사항 없음
C#	AgentsClient	해당 사항 없음
Go	AgentsClient	해당 사항 없음
자바	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	없음	해당 사항 없음
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	없음	해당 사항 없음

다음 하위 섹션에서는 다양한 에이전트 설정 카테고리에 대해 설명합니다.

일반 설정

에이전트가 사용할 수 있는 일반 설정은 다음과 같습니다.

표시 이름

인간이 읽을 수 있는 에이전트 이름입니다.
시간대

에이전트의 기본 시간대입니다.
기본 언어

에이전트에서 지원하는 기본 언어입니다. 에이전트를 만든 후에는 기본 언어를 변경할 수 없습니다. 하지만 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
1. 에이전트를 JSON 형식으로 내보냅니다.
2. 다운로드한 파일을 압축해제합니다.
3. agent.json 파일을 찾습니다.
4. defaultLanguageCode 및 supportedLanguageCodes 필드를 원하는 값으로 업데이트합니다.
5. 1단계부터 동일하거나 다른 에이전트로 에이전트를 복원합니다.
6. 필요에 따라 언어별 학습 문구와 항목 값을 업데이트합니다.
에이전트 잠금
- 에이전트 잠금
  
  에이전트가 잠겨 있는지 여부를 나타냅니다. 잠긴 에이전트를 수정할 수 없습니다.
로깅 설정
- Cloud Logging 사용 설정
  
  에이전트에 Cloud Logging이 사용 설정되었는지 나타냅니다.
- 상호작용 로깅 사용 설정
  
  Google에서 품질 개선을 위해 보안 수정된 최종 사용자 쿼리를 수집하고 저장할지 여부를 나타냅니다.
  참고: 실험, 대화 기록, BigQuery 내보내기, 애널리틱스와 같은 일부 기능과 NLU 모델 개선은 트래픽 로그에 의존하므로, 이를 사용하려면 이 설정을 사용 설정해야 합니다.
- 동의 기반 최종 사용자 입력 수정 사용 설정
  
  이 설정을 사용 설정하면 특수 세션 파라미터를 사용하여 대화 기록 및 Cloud Logging에서 최종 사용자 입력과 파라미터가 수정되는지 여부를 제어할 수 있습니다. 기본적으로 세션 파라미터는 true입니다. 이 설정을 중지하면 수정이 수행되지 않습니다.
  
  불리언 세션 파라미터 $session.params.conversation-redaction을 사용하여 사용자 동의를 수집합니다. 이 설정이 사용 설정되어 있고 세션 파라미터가 false로 설정되면 수정이 수행되지 않습니다(다른 수정사항 전략은 계속 적용됨). 이 설정이 사용 설정되어 있고 세션 파라미터가 true로 설정되면 수정이 수행됩니다.
  
  동의 요청 흐름 예시는 다음과 같습니다. 먼저 사용자에게 최종 사용자 입력을 유지할지 묻고 응답을 인텐트 2개(하나는 '인텐트 있음'이고 다른 하나는 '인텐트 없음')와 일치시킵니다. 그런 다음 fulfillment에 있는 '인텐트 있음' 경로의 파라미터 사전 설정에서 세션 파라미터를 false(수정 없음)로, '인텐트 없음' 경로의 파라미터 사전 설정에서 true(수정 수행)로 설정합니다.
BigQuery 내보내기
- BigQuery 내보내기 사용 설정
  
  BigQuery 내보내기가 사용 설정되어 있는지 여부를 나타냅니다.
- BigQuery 데이터 세트
  
  BigQuery 데이터 세트 이름
- BigQuery 테이블
  
  BigQuery 테이블 이름
인텐트 추천

인텐트 추천을 활성화할 수 있습니다.
커스텀 페이로드 템플릿

이 섹션에서는 커스텀 페이로드 템플릿에 대한 설명과 페이로드를 만들 수 있습니다.

머신러닝(ML) 설정

대화형 에이전트(Dialogflow CX)는 머신러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 최종 사용자 입력을 이해하고 인텐트와 일치시키며 정형 데이터를 추출합니다. 대화형 에이전트(Dialogflow CX)는 개발자가 제공하는 학습 문구와 대화형 에이전트(Dialogflow CX)에 기본 제공되는 언어 모델을 통해 학습합니다. 이 데이터를 기반으로 최종 사용자 입력과 일치시킬 인텐트에 대한 의사 결정 모델을 빌드합니다. 에이전트 흐름마다 고유한 ML 설정을 적용할 수 있으며 대화형 에이전트(Dialogflow CX)에서 만든 모델은 흐름마다 고유합니다.

다음과 같은 에이전트 전체 ML 설정을 사용할 수 있습니다.

ML의 맞춤법 교정 허용

이 기능이 사용 설정되어 있는 상태에서 최종 사용자 입력 내용에 맞춤법이나 문법 오류가 있는 경우 인텐트는 입력이 정확하게 작성된 것처럼 일치됩니다. 인텐트 감지 응답에는 교정된 최종 사용자 입력 내용이 포함됩니다. 예를 들어 사용자가 '샤과를 줘'라고 입력하더라도 '사과를 줘'로 입력한 것처럼 처리됩니다. 이 기능은 시스템과 커스텀 항목에 모두 관련된 일치 항목에도 적용됩니다.

맞춤법 교정 기능은 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어로 제공됩니다. 모든 대화형 에이전트(Dialogflow CX) 리전에서 사용할 수 있습니다.

참고: 사용자의 원래 입력 내용과 수정된 입력 내용의 일치 인텐트가 서로 다른 경우 원래 입력 내용과 일치하는 인텐트가 선택됩니다.

경고 및 권장사항:
- 맞춤법 교정 기능은 ASR(자동 음성 인식) 오류를 교정하지 못하므로 ASR 입력을 사용하는 에이전트에는 이 기능을 사용 설정하지 않는 것이 좋습니다.
- 교정된 입력 내용이 잘못된 인텐트와 일치할 수도 있습니다. 일반적으로 일치하지 않는 문구를 부정 예시에 추가하는 방식으로 이 문제를 해결할 수 있습니다.
- 맞춤법 교정 기능은 에이전트의 응답 시간을 다소 지연시킵니다.
- 에이전트가 분야별 특수 용어를 사용하여 정의된 경우 교정 기능이 도움이 되지 않을 수 있습니다.

다음과 같은 흐름별 ML 설정을 사용할 수 있습니다.

NLU 유형

다음 중 하나일 수 있습니다.
- 고급 NLU(기본값): 고급 NLU 기술. 이 NLU 유형은 특히 대규모 에이전트와 흐름에서 표준보다 더 잘 작동합니다.
- 표준 NLU: 표준 NLU 기술. 더 이상 품질 개선사항이나 새로운 기능이 제공되지 않습니다.
자동 학습

사용 설정하면 콘솔로 업데이트될 때마다 흐름이 학습됩니다. 대규모 흐름의 경우 콘솔 UI가 지연될 수 있으므로 이 설정을 중지하고 대규모 흐름을 필요에 맞게 수동으로 학습해야 합니다.
분류 기준점

거짓양성 결과를 필터링하면서 에이전트에 일치하는 다양한 자연어 입력을 가져오도록 머신러닝 분류 임곗값을 조정할 수 있습니다. 이 설정은 인텐트 일치에 필요한 최소 인텐트 감지 신뢰도를 제어합니다.

인텐트 일치 신뢰도 점수가 임곗값보다 작으면 불일치 이벤트가 호출됩니다.

에이전트에 사용 설정된 각 언어의 모든 흐름에 별도의 분류 임곗값을 설정할 수 있습니다. 이는 다양한 분류 임곗값에서 가장 우수한 성능을 보이는 언어를 수용하기 위함입니다. 다국어 에이전트를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 다국어 에이전트 문서를 참조하세요.
참고: 이 값을 조정하기 전에 부정 예시를 추가해 보세요.
학습 상태

흐름 데이터에 대한 최신 업데이트 이후에 흐름이 학습되었는지 여부를 나타냅니다.
NLU 학습

이 버튼을 사용하여 흐름을 수동으로 학습합니다.

생성형 AI 설정

다음과 같은 생성형 AI 설정을 사용할 수 있습니다.

일반

차단된 문구

생성형 AI에서 차단된 구문 목록입니다. 프롬프트나 생성된 응답에 차단된 문구가 포함되면 생성이 실패합니다.

안전 필터

다양한 책임감 있는 AI(RAI) 카테고리에 따라 안전 필터 민감도 수준을 구성합니다. 콘텐츠는 다음과 같은 4가지 카테고리에 따라 평가됩니다.

카테고리	설명
증오심 표현	ID 또는 보호 속성을 대상으로 하는 부정적이거나 유해한 댓글
위험한 콘텐츠	유해한 상품, 서비스, 활동을 홍보하거나 이에 대한 액세스를 지원
음란물	성적 행위 또는 기타 외설적인 콘텐츠에 대한 언급 포함
괴롭힘	다른 사람을 대상으로 위협하거나 괴롭히거나 모욕하는 악성 댓글

유해할 가능성에 따라 콘텐츠가 차단됩니다. 카테고리마다 소수 차단, 일부 차단, 대부분 차단 중 하나를 선택하여 민감도 수준을 맞춤설정할 수 있습니다. 프로젝트에 대한 위험 확인 요청을 제출하고 승인을 받은 후에는 해당 카테고리의 RAI 검사를 중지하는 차단 안 함 제한 옵션에 액세스할 수도 있습니다.

자세한 내용은 안전 속성 구성을 참조하세요.

프롬프트 보안

프롬프트 보안 검사 사용 설정 설정을 선택하여 프롬프트 보안 검사를 사용 설정할 수 있습니다. 사용 설정하면 에이전트가 프롬프트 인젝션 공격을 방지하려고 합니다. 이러한 공격은 에이전트 프롬프트의 일부를 공개하거나 에이전트가 제공해서는 안 되는 응답을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 사용자 검색어가 악의적인지 확인하는 추가 LLM 메시지를 전송하여 실행됩니다.

생성형 에이전트

참고: 이 설정은 액세스가 제한되어 있습니다.
- 생성형 모델 선택
  
  생성형 기능에서 사용하는 모델을 선택합니다. 자세한 내용은 모델 버전을 참조하세요.
- 플레이북 컨텍스트 자르기
  
  플레이북 컨텍스트 자르기는 플레이북에서 처리하는 순차 턴마다 프롬프트 크기가 커지지 않도록 하기 위해 플레이북 프롬프트에서 이전 턴을 일부 삭제합니다. 이 기능을 사용하면 원치 않는 프롬프트 크기 증가를 완화할 수 있습니다.
  
  일반적으로 자르지 않으면 후속 대화 차례가 현재 대화 차례와 관련이 있는지와 관계없이 LLM 프롬프트의 '대화 기록'에 추가됩니다. 이로 인해 결국 회전할 때마다 프롬프트 크기가 커질 수 있습니다. 대화 기록에 더 많은 프롬프트가 사용될수록 프롬프트가 적은 예시에는 더 적은 프롬프트를 사용할 수 있으므로 이러한 예시가 누락될 수 있습니다. 결국 메시지로 인해 현재 토큰 한도가 초과될 수도 있습니다. 이를 수용하기 위해 토큰 크기를 늘릴 수 있지만 프롬프트 크기가 커지면 LLM 응답 지연 시간도 늘어납니다.
  
  Playbook 컨텍스트 자르기를 사용하면 대화 기록에 예약할 토큰 예산의 비율을 최대로 설정할 수 있습니다. 대화는 가장 최근부터 가장 오래된 순으로 보존됩니다. 이 설정을 사용하면 토큰 한도가 초과되지 않도록 할 수 있습니다. 어떤 설정을 선택하든 최소 2개의 대화 문장이 가장 최근부터 가장 오래된 순서로 보존됩니다.
  
  이 설정을 수정하려면 먼저 토큰 한도를 설정해야 합니다.
  
  중요: 컨텍스트를 자르면 일부 매개변수가 제외된 회전의 일부인 경우 의도치 않게 손실될 수 있습니다. 이 옵션을 사용 설정한 후 플레이북 상호작용을 신중하게 평가하세요.
  
  토큰 입력 예산은 다음에서도 사용됩니다.
  - 시스템 안내 및 예시: 프롬프트에 자동으로 추가됩니다. 이 동작은 수정할 수 없습니다.
  - 플레이북 안내 및 목표: 작성한 안내 및 목표는 전체가 프롬프트에 추가됩니다.
  - 플레이북 퓨샷 예시: 순서대로 (기본값) 추가되거나 선택한 알고리즘 (예: 정규 표현식 최적 일치 순서)에 따라 추가됩니다. 다른 모든 항목이 포함된 후 입력 토큰 예산에 맞게 예시가 선택됩니다.
  - 사용자 및 상담사 발화, 흐름 및 플레이북 전환 컨텍스트, 현재 플레이북에서 순차적으로 처리된 이전 모든 턴의 동일한 세션 내 도구 호출 및 출력으로 구성된 대화 기록입니다.
생성형 폴백
- 텍스트 프롬프트 구성
  
  생성형 폴백: 자체 프롬프트 정의를 참조하세요.
데이터 저장소

데이터 스토어 에이전트 설정을 참조하세요.

음성 및 IVR 설정

다음과 같은 음성 및 IVR 설정을 사용할 수 있습니다.

Text-to-Speech
- 음성 선택
  
  음성 합성에 사용되는 언어와 음성을 선택할 수 있습니다.
  
  음성 선택 드롭박스에서 커스텀 음성 옵션을 선택하고 해당 필드에 커스텀 음성 이름을 지정하여 에이전트에 커스텀 음성을 사용 설정할 수 있습니다. 커스텀 음성 이름은 projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAME 패턴을 따라야 합니다.
  - 전화 게이트웨이를 사용하는 경우 Dialogflow 서비스 에이전트 서비스 계정 service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com에 커스텀 음성 프로젝트의 'AutoML 예측자'가 부여되었는지 확인합니다.
  - 일반 API 호출의 경우 대화형 에이전트(Dialogflow CX)를 호출하는 데 사용된 서비스 계정에 커스텀 음성 프로젝트의 'AutoML 예측자' 역할이 부여되어 있는지 확인합니다.
Speech-to-Text
- 자동 음성 적응 사용 설정
  
  자동 음성 적응을 참조하세요.
- 고급 음성 설정
  
  고급 음성 옵션에 대한 자세한 내용은 고급 음성 설정 가이드를 참조하세요.

DTMF

자세한 내용은 전화 통합용 DTMF를 참조하세요.

멀티모달

통화 컴패니언을 참조하세요.

액세스 제어를 참조하세요.

언어 설정

에이전트에 언어 지원을 추가합니다. 전체 언어 목록은 언어 참조를 확인하세요.

언어 자동 감지

언어 자동 감지를 구성하면 채팅 에이전트에서 최종 사용자 언어를 자동으로 감지하여 해당 언어로 전환합니다. 자세한 내용은 언어 자동 감지 문서를 참조하세요.

보안 설정

보안 설정을 참고하세요.

고급 설정

현재 고급 설정만 감정 분석용입니다.

에이전트 빌더 콘솔 설정

이 섹션에서는 상담사 앱에 사용할 수 있는 설정을 설명합니다.

일반

상담사 앱에서 사용할 수 있는 일반 설정은 다음과 같습니다.

표시 이름

인간이 읽을 수 있는 에이전트 앱 이름입니다.
위치

상담사 앱 지역입니다.
앱 잠금

사용 설정하면 상담사 앱 변경이 허용되지 않습니다.

로깅

상담사 앱에 사용할 수 있는 로깅 설정은 다음과 같습니다.

Cloud Logging 사용 설정

사용 설정하면 로그가 Cloud Logging으로 전송됩니다.
대화 기록 사용 설정

사용 설정하면 대화 기록을 사용할 수 있습니다. Google에서 품질 개선을 위해 보안 수정된 최종 사용자 쿼리를 수집하고 저장할지 여부를 나타냅니다. 이 설정은 대화 기록을 사용하여 상담사 응답을 생성할지 여부에 영향을 미치지 않습니다.
BigQuery 내보내기 사용 설정

사용 설정하면 대화 기록을 BigQuery로 내보냅니다 대화 기록 사용 설정 설정도 사용 설정되어 있어야 합니다.

생성형 AI

상담사 앱에서 사용할 수 있는 생성형 AI 설정은 다음과 같습니다.

생성형 모델 선택

에이전트가 기본적으로 사용하는 생성형 모델을 선택합니다.
입력 토큰 한도

생성형 모델의 입력 토큰 한도를 선택합니다. 모델에 전송되는 입력의 최대 토큰 크기입니다. 모델에 따라 토큰은 한 문자와 한 단어 사이일 수 있습니다. 토큰 제한이 작을수록 지연 시간이 짧지만 모델 입력 크기가 제한됩니다. 토큰 한도가 클수록 지연 시간이 길지만 모델 입력 크기는 더 커질 수 있습니다.
출력 토큰 한도

생성형 모델의 출력 토큰 한도를 선택합니다. 모델에서 수신된 출력의 최대 토큰 크기입니다. 모델에 따라 토큰은 한 문자와 한 단어 사이일 수 있습니다. 토큰 한도가 작을수록 지연 시간이 짧아지지만 모델 출력 크기는 제한됩니다. 토큰 제한이 클수록 지연 시간이 길지만 모델 출력 크기는 더 커질 수 있습니다.
온도

LLM의 온도를 사용하면 응답의 창의성 수준을 제어할 수 있습니다. 값이 낮을수록 응답의 예측 가능성이 높아집니다. 값이 높을수록 더 창의적이거나 무작위적인 응답이 제공됩니다.
차단된 문구

생성형 AI에서 차단된 구문 목록입니다. 프롬프트나 생성된 응답에 차단된 문구가 포함되면 상담사는 대체 응답을 반환합니다.