Los agentes tienen muchos parámetros de configuración que afectan el comportamiento. Cada consola proporciona parámetros de configuración diferentes.
Configuración del agente de la consola de Dialogflow CX
Para acceder a la configuración del agente:
Console
- Abre la consola de Dialogflow CX.
- Elige tu proyecto de Google Cloud.
- Selecciona el agente.
- Haz clic en Configuración del agente.
- Actualiza la configuración como desees.
- Haz clic en Guardar.
API
Consulta los métodos get y patch/update para el tipo Agent.
Selecciona un protocolo y una versión para la Referencia del agente:
| Protocolo | V3 | V3beta1 |
|---|---|---|
| REST | Recurso del agente | Recurso del agente |
| RPC | Interfaz del agente | Interfaz del agente |
| C++ | AgentsClient | No disponible |
| C# | AgentsClient | No disponible |
| Go | AgentsClient | No disponible |
| Java | AgentsClient | AgentsClient |
| Node.js | AgentsClient | AgentsClient |
| PHP | No disponible | No disponible |
| Python | AgentsClient | AgentsClient |
| Ruby | No disponible | No disponible |
En las siguientes subsecciones, se describen las diferentes categorías de la configuración del agente.
Configuración general
Las siguientes opciones de configuración general están disponibles para los agentes:
-
Es el nombre legible para tu agente.
-
La zona horaria predeterminada del agente.
-
El idioma predeterminado que admite el agente. Una vez que se crea un agente, no se puede cambiar el idioma predeterminado. Sin embargo, puedes hacer lo siguiente:
- Exporta tu agente al formato JSON.
- Descomprime el archivo descargado.
- Busca el archivo
agent.json. - Actualiza los campos
defaultLanguageCodeysupportedLanguageCodesa los valores deseados. - Restaura el agente al mismo agente o a uno diferente del paso 1.
- Actualiza las frases de entrenamiento y los valores de las entidades específicos para el idioma según sea necesario.
-
Bloquea el agente
Indica si el agente está bloqueado. No se puede editar un agente bloqueado.
-
Habilita Cloud Logging
Indica si el registro de Cloud está habilitado para el agente.
Habilitar el registro de interacciones
Indica si deseas que Google recopile y almacene consultas de usuario final ocultas para mejorar la calidad.
Habilita la ocultación de entradas del usuario final basada en el consentimiento
Si este parámetro de configuración está habilitado, te permite usar un parámetro de sesión especial para controlar si las entradas y los parámetros del usuario final se ocultan del historial de conversaciones y de Cloud Logging. De forma predeterminada, el parámetro de sesión es
true. Si se inhabilita este parámetro de configuración, no se realizará ninguna ocultación.El consentimiento del usuario se recopila con un parámetro de sesión booleano:
$session.params.conversation-redaction. Si este parámetro está habilitado y el parámetro de sesión se establece enfalse, no se realizará ninguna ocultación (se seguirán aplicando otras estrategias de ocultación). Si este parámetro de configuración está habilitado y el parámetro de sesión se establece entrue, se produce la ocultación.Un ejemplo de flujo de solicitud de consentimiento podría ser el siguiente: primero, preguntarle al usuario si desea conservar la entrada del usuario final y hacer coincidir la respuesta con dos intents, uno es "intent de sí" y el otro es "intent de no". Luego, establece el parámetro de sesión en
false(sin ocultación) en los ajustes predeterminados de parámetros de la ruta "intent sí" en la entrega y entrue(se produce la ocultación) en el ajuste predeterminado de parámetros de la ruta "sin intent".
-
Habilita la exportación a BigQuery
Indica si la exportación a BigQuery está habilitada.
Conjunto de datos de BigQuery
Es el nombre del conjunto de datos de BigQuery.
Tabla de BigQuery
El nombre de la tabla de BigQuery.
-
Puedes habilitar las sugerencias de intents.
Plantilla de carga útil personalizada
En esta sección, puedes crear descripciones y cargas útiles para plantillas de cargas útiles personalizadas.
Configuración del AA
Los agentes conversacionales (CX de Dialogflow) usan algoritmos de aprendizaje automático (AA) para comprender las entradas del usuario final, hacerlas coincidir con intents y extraer datos estructurados. Los agentes conversacionales (Dialogflow CX) aprenden de las frases de entrenamiento que les proporcionas y de los modelos de lenguaje compilados en los agentes conversacionales (Dialogflow CX). A partir de estos datos, compila un modelo para tomar decisiones sobre qué intent debe coincidir con determinada entrada del usuario final. Puedes aplicar opciones de configuración únicas del AA en cada flujo de un agente. El modelo que crearon los agentes conversacionales (Dialogflow CX) es único para cada flujo.
Las siguientes opciones de configuración del AA de todo el agente están disponibles:
Permite que el AA corrija la ortografía
Si esta función está habilitada y la entrada del usuario final tiene un error ortográfico o gramatical, se establecerá la coincidencia con un intent como si se hubiera escrito correctamente. La respuesta del intent de detección contendrá la entrada del usuario final corregida. Por ejemplo, si un usuario final ingresa "Quiero una manzaana", se procesará como si hubiera escrito "Quiero una manzana". Esto también se aplica a las coincidencias que involucran entidades personalizadas y del sistema.
La corrección ortográfica está disponible en alemán, español, francés, inglés y italiano. Está disponible en todas las regiones de agentes conversacionales (Dialogflow CX).
Advertencias y prácticas recomendadas:
- La corrección ortográfica no puede corregir errores de ASR (reconocimiento de voz automático), por lo que no recomendamos habilitarla para agentes que usen entradas de ASR.
- Es posible que la entrada corregida coincida con un intent equivocado. Esto puede solucionarse agregando frases habituales con coincidencias incorrectas a los ejemplos negativos.
- La corrección ortográfica aumenta levemente el tiempo de respuesta del agente.
- Si se define a un agente con jerga específica de un dominio, es posible que las correcciones no sean adecuadas.
Las siguientes opciones de configuración del AA específicas para los flujos están disponibles:
-
Puede ser uno de los siguientes:
- CLN avanzada (predeterminada): Tecnología avanzada de CLN. Este tipo de CLN funciona mejor que el estándar, en especial para los agentes y los flujos grandes.
- CLN estándar: Tecnología estándar de CLN. Ya no recibirá mejoras de calidad ni funciones nuevas.
-
Si está habilitado, el flujo se entrena cada vez que se actualiza con la consola. En flujos grandes, esto puede causar retrasos en la IU de la consola, por lo que debes inhabilitar esta configuración y realizar el entrenamiento de forma manual según sea necesario.
-
Para filtrar los resultados falsos positivos y, aun así, obtener variedad en las entradas de lenguaje natural coincidentes para tu agente, puedes ajustar el umbral de clasificación de aprendizaje automático. Este parámetro de configuración controla la confianza de detección de intents mínima requerida para una coincidencia de intents.
Si la puntuación de confianza de una coincidencia de intent es menor que el valor límite, se invocará un evento de no coincidencia.
Puedes establecer un valor de umbral de clasificación independiente para cada flujo en cada idioma habilitado para el agente. Esto se hace para adaptarse a los diferentes idiomas que tienen un mejor rendimiento en diferentes umbrales de clasificación. Para obtener más información sobre cómo crear un agente multilingüe, consulta la documentación sobre agentes multilingües.
-
Indica si el flujo se entrenó desde la última actualización de los datos del flujo.
-
Usa este botón para entrenar el flujo de forma manual.
Configuración de IA generativa
Los siguientes parámetros de configuración de IA generativa están disponibles:
General
-
Es una lista de frases prohibidas para la IA generativa. Si aparece una frase prohibida en la instrucción o la respuesta generada, la generación fallará.
-
Configura los niveles de sensibilidad de los filtros de seguridad en relación con las diferentes categorías de IA responsable (RAI). El contenido se evaluará en función de las siguientes cuatro categorías:
Categoría Descripción Incitación al odio o a la violencia Comentarios negativos o dañinos que se orientan a la identidad o los atributos protegidos. Contenido peligroso Promueve o habilita el acceso a bienes, servicios y actividades perjudiciales. Contenido sexual explícito Incluye referencias a actos sexuales o a otro contenido obsceno. Acoso Comentarios maliciosos, intimidantes, de bullying o abusivos dirigidos a otra persona. El contenido se bloquea en función de la probabilidad de que sea dañino. Para personalizar el nivel de sensibilidad, elige una de las siguientes opciones para cada categoría: Bloquear pocos, Bloquear algunos o Bloquear la mayoría. También puedes obtener acceso a la opción restringida Bloquear ninguno, que inhabilita las verificaciones de RAI para la categoría después de enviar una solicitud de acuse de recibo de riesgo para tu proyecto y recibir la aprobación.
Para obtener más información, consulta Cómo configurar los atributos de seguridad.
-
Puedes verificar el parámetro de configuración Habilitar verificación de seguridad inmediata para habilitar las verificaciones de seguridad inmediatas. Cuando se habilita, el agente intentará evitar los ataques de inyección de instrucciones. Estos ataques se pueden usar para revelar partes de la instrucción del agente o para proporcionar respuestas que el agente no debería proporcionar. Para ello, se envía un mensaje LLM adicional que comprueba si la consulta del usuario es posiblemente maliciosa.
-
Agente generativo
Selección de modelos generativos
Selecciona el modelo que usan las funciones generativas. Para obtener más información, consulta Versiones de modelos.
Reducción del contexto de la guía
La truncación del contexto de la guía elimina algunos turnos anteriores de la instrucción de la guía para evitar que el tamaño de la instrucción aumente con cada turno secuencial que controla la guía. Esta función ofrece una manera de mitigar el crecimiento no deseado del tamaño de la instrucción.
Por lo general, sin truncamiento, cada turno subsiguiente se agregará al "historial de conversación" de la instrucción de LLM, independientemente de si es relevante para el turno actual. Esto puede provocar que la instrucción aumente de tamaño con cada vuelta. A medida que el historial de conversaciones ocupa más de la instrucción, se puede usar menos de la instrucción para ejemplos de pocas fotos (por lo que es posible que se descarten). Con el tiempo, es posible que la instrucción también viole los límites de tokens actuales. Puedes aumentar los tamaños de los tokens para admitir esto, pero ten en cuenta que los tamaños de instrucciones más grandes también aumentan la latencia de la respuesta de LLM.
La truncación del contexto de la guía te permite establecer un porcentaje del presupuesto de tokens que se reservará para el historial de conversaciones como máximo. Los turnos de conversación se conservan en orden de lo más reciente a lo menos reciente. Este parámetro de configuración puede ayudarte a evitar que se superen los límites de tokens. Independientemente del parámetro de configuración que elijas, se conservará un mínimo de dos turnos de conversación, en orden de lo más reciente a lo menos reciente.
Primero, debes establecer un límite de tokens para poder modificar este parámetro de configuración.
Importante: La truncación del contexto puede provocar que se pierdan algunos parámetros de forma accidental si forman parte de giros eliminados. Evalúa las interacciones de tu guía de planificación con cuidado después de habilitar esta opción.
El presupuesto de entrada de tokens también se usa en los siguientes casos:
- Instrucciones y ejemplos del sistema: Se agregan automáticamente a la instrucción. Este comportamiento no se puede modificar.
- Instrucciones y objetivos de la guía: Todas las instrucciones y los objetivos que escribas se agregarán a la instrucción en su totalidad.
- Ejemplos limitados de la guía de consulta: Se agregan en orden (de forma predeterminada) o con un algoritmo que elijas (como el ordenamiento de la mejor coincidencia de expresiones regulares). Los ejemplos se eliminan para que se ajusten al presupuesto de tokens de entrada después de incluir todos los demás elementos.
- Es el historial de conversaciones compuesto por las oraciones del usuario y del agente, el contexto de transición del flujo y la guía de instrucciones, las llamadas a herramientas y los resultados en la misma sesión de todos los turnos anteriores que controla de forma secuencial la guía de instrucciones actual.
Generative Fallback
Configuración de instrucciones de texto
Consulta Resguardo generativo: define tu propia instrucción.
Almacén de datos
Configuración de IVR y voz
Los siguientes parámetros de configuración de IVR y voz están disponibles:
-
-
Puedes seleccionar el idioma y la voz que se usarán para la síntesis de voz.
Para habilitar la voz personalizada de tu agente, selecciona la opción de voz personalizada en el cuadro de selección de voz y especifica el nombre de la voz personalizada en el campo correspondiente. El nombre de voz personalizado debe seguir el siguiente patrón:
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAME.- Si usas una puerta de enlace de telefonía, asegúrate de que la cuenta de servicio
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.comdel Agente de servicio de Dialogflow tenga el permiso "Predictor de AutoML" en tu proyecto de voz personalizada. - Para las llamadas a la API normales, asegúrate de que la cuenta de servicio que se usa para llamar a los agentes conversacionales (CX de Dialogflow) tenga el rol de "Predictor de AutoML" en tu proyecto de voz personalizada.
- Si usas una puerta de enlace de telefonía, asegúrate de que la cuenta de servicio
-
-
Habilita la adaptación de voz automática
Consulta Adaptación de voz automática.
-
Para obtener detalles sobre las opciones de voz avanzadas, consulta la guía de configuración de voz avanzada.
DTMF
Consulta DTMF para integraciones de telefonía para obtener más información.
Multimodal
Consulta Compañero de llamadas.
Configuración de uso compartido
Consulta Control de acceso.
Configuración de idiomas
Agrega asistencia adicional de idiomas a tu agente. Para ver la lista completa de los idiomas, consulta la referencia de idiomas.
Detección automática de idioma
Cuando configures la detección automática de idioma, tu agente de chat detectará automáticamente el idioma del usuario final y cambiará a ese idioma. Consulta la documentación de detección automática de idioma para obtener más información.
Configuración de seguridad
Consulta Configuración de seguridad.
Configuración avanzada
En la actualidad, la única configuración avanzada es para el análisis de opiniones.
Configuración de la consola de Agent Builder
En esta sección, se describe la configuración disponible para las apps de agentes.
General
Las siguientes opciones de configuración general están disponibles para las apps de agentes:
-
Es un nombre legible para la app de tu agente.
-
La región de la app del agente.
-
Si está habilitada, no se permiten cambios en la app del agente.
Logging
La siguiente configuración de registro está disponible para las apps de agentes:
-
Si está habilitado, los registros se enviarán a Cloud Logging.
Habilita el historial de conversaciones
Si está habilitado, estará disponible el historial de conversaciones. Indica si deseas que Google recopile y almacene consultas de usuario final ocultas para mejorar la calidad. Este parámetro de configuración no afecta si se usa el historial de conversaciones para generar respuestas del agente.
-
Si está habilitado, el historial de conversaciones se exporta a BigQuery. También debe estar habilitado el parámetro de configuración Habilitar el historial de conversaciones.
IA generativa
Los siguientes parámetros de configuración de IA generativa están disponibles para las apps de agentes:
Selección de modelos generativos
Selecciona el modelo generativo que los agentes deben usar de forma predeterminada.
-
Selecciona el límite de tokens de entrada para el modelo generativo. Este es el tamaño máximo del token para la entrada que se envía al modelo. Según el modelo, un token puede ser de entre un carácter y una palabra. Los límites de tokens más pequeños tienen una latencia más baja, pero el tamaño de entrada del modelo es limitado. Los límites de tokens más grandes tienen una latencia más alta, pero el tamaño de entrada del modelo puede ser mayor.
-
Selecciona el límite de tokens de salida para el modelo generativo. Este es el tamaño máximo del token para la salida recibida del modelo. Según el modelo, un token puede ser de entre un carácter y una palabra. Los límites de tokens más pequeños tienen una latencia más baja, pero el tamaño de salida del modelo es limitado. Los límites de tokens más grandes tienen una latencia más alta, pero el tamaño de salida del modelo puede ser mayor.
-
La temperatura de un LLM te permite controlar qué tan creativas son las respuestas. Un valor bajo proporciona respuestas más predecibles. Un valor alto proporciona respuestas más creativas o aleatorias.
-
Es una lista de frases prohibidas para la IA generativa. Si aparece una frase prohibida en la instrucción o en la respuesta generada, el agente mostrará una respuesta de resguardo.
-
Configura los niveles de sensibilidad de los filtros de seguridad en relación con las diferentes categorías de IA responsable (RAI). El contenido se evaluará en función de las siguientes cuatro categorías:
Categoría Descripción Incitación al odio o a la violencia Comentarios negativos o dañinos que se orientan a la identidad o los atributos protegidos. Contenido peligroso Promueve o habilita el acceso a bienes, servicios y actividades perjudiciales. Contenido sexual explícito Incluye referencias a actos sexuales o a otro contenido obsceno. Acoso Comentarios maliciosos, intimidantes, de bullying o abusivos dirigidos a otra persona. El contenido se bloquea en función de la probabilidad de que sea dañino. Para personalizar el nivel de sensibilidad, elige una de las siguientes opciones para cada categoría: Bloquear poco (solo se bloquean instancias de contenido dañino con alta probabilidad), Bloquear algo (instancias de probabilidad media y alta) y Bloquear la mayoría (probabilidad baja, media y alta). También puedes obtener acceso a la opción restringida Bloquear ninguno, que inhabilita las verificaciones de RAI para la categoría después de enviar una solicitud de acuse de recibo de riesgo para tu proyecto y recibir la aprobación.
Para obtener más información, consulta Cómo configurar los atributos de seguridad.
-
Puedes verificar el parámetro de configuración Habilitar verificación de seguridad inmediata para habilitar las verificaciones de seguridad inmediatas. Cuando se habilita, el agente intentará evitar los ataques de inyección de instrucciones. Estos ataques se pueden usar para revelar partes de la instrucción del agente o para proporcionar respuestas que el agente no debería proporcionar. Para ello, se envía un mensaje LLM adicional que verifica si la consulta del usuario es posiblemente maliciosa.
Git
Esta configuración proporciona una integración de Git. Sigue las instrucciones para configurar la integración.