R Agente di conversazione (Dialogflow CX) è un agente virtuale che gestisce le conversazioni simultanee con i tuoi utenti finali. È un modulo di comprensione del linguaggio naturale che comprende le sfumature del linguaggio umano. Gli agenti conversazionali (Dialogflow CX) traduceno il testo o l'audio dell'utente finale durante una conversazione ai dati strutturati comprensibili per le tue app e i tuoi servizi. Progetta e crea un agente di Dialogflow CX per gestire i tipi di conversazioni richiesti per il tuo sistema.
Un agente di Dialogflow CX è simile a un agente di call center umano. Devi addestrare entrambi a gestire gli scenari di conversazione previsti, e non è necessario che sia eccessivamente esplicita.
Crea un agente
Per creare un agente:
Console
- Apri la console Dialogflow CX.
- Crea o scegli un progetto Google Cloud.
- Fai clic su Crea agente.
- Seleziona Genera automaticamente per creare un agente del datastore o Crea il tuo per creare altri tipi di agenti.
- Compila il modulo per le impostazioni di base dell'agente:
- Puoi scegliere qualsiasi nome visualizzato.
- Seleziona il tuo preferito. location. Fai clic sul pulsante Modifica se vuoi modificare le impostazioni di geolocalizzazione avanzate.
- Seleziona il fuso orario che preferisci.
- Seleziona la lingua predefinita per l'agente. Non puoi modificare la lingua predefinita di un agente dopo averlo creato.
- Fai clic su Salva.
API
Se non hai ancora configurato le impostazioni di geolocalizzazione per il tuo progetto, devi farlo con la console prima di creare gli agenti con l'API. Al momento, non puoi configurare le impostazioni di geolocalizzazione con l'API.
Per creare un agente, consulta il metodo create
per il tipo Agent
.
Seleziona un protocollo e una versione per il riferimento dell'agente:
Protocollo | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Risorsa agente | Risorsa agente |
RPC | Interfaccia dell'agente | Interfaccia dell'agente |
C++ | AgentsClient | Non disponibile |
C# | AgentsClient | Non disponibile |
Vai | AgentsClient | Non disponibile |
Java | AgentsClient | AgentsClient |
Node.js | AgentsClient | AgentsClient |
PHP | Non disponibile | Non disponibile |
Python | AgentsClient | AgentsClient |
Ruby | Non disponibile | Non disponibile |
Dati agente
Gli agenti conversazionali (Dialogflow CX) fungono da container di primo livello impostazioni e dati per gli agenti virtuali.
Per accedere ai dati di un agente:
Console
- Apri la console Dialogflow CX.
- Scegli il progetto Google Cloud per l'agente.
- Trova l'agente nell'elenco.
- Fai clic sul nome visualizzato dell'agente.
- Aggiorna flussi, pagine e così via come descritto in altre guide.
API
Consulta le guide per i dati che vuoi aggiornare.
I seguenti dati sono associati agli agenti:
Per ulteriori informazioni su come vengono applicati i dati a livelli diversi, consulta i livelli di applicazione dei dati.
Impostazioni dell'agente
Per accedere alle impostazioni dell'agente:
Console
- Apri la console Dialogflow CX.
- Scegli il tuo progetto Google Cloud.
- Seleziona l'agente.
- Fai clic su Impostazioni agente.
- Aggiorna le impostazioni come preferisci.
- Fai clic su Salva.
API
Visualizza i metodi get
e patch/update
per il tipo Agent
.
Seleziona un protocollo e una versione per il riferimento all'agente:
Protocollo | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Risorsa agente | Risorsa agente |
RPC | Interfaccia dell'agente | Interfaccia dell'agente |
C++ | AgentsClient | Non disponibile |
C# | AgentsClient | Non disponibile |
Vai | AgentsClient | Non disponibile |
Java | AgentsClient | AgentsClient |
Node.js | AgentsClient | AgentsClient |
PHP | Non disponibile | Non disponibile |
Python | AgentsClient | AgentsClient |
Ruby | Non disponibile | Non disponibile |
Le seguenti sottosezioni descrivono le diverse categorie di impostazioni degli agenti.
Impostazioni generali
Per gli agenti sono disponibili le seguenti impostazioni generali:
-
Un nome leggibile per l'agente.
-
Il fuso orario predefinito per l'agente.
-
La lingua predefinita supportata dall'agente. Una volta creato un agente, la lingua predefinita non può essere modificata. Tuttavia, puoi eseguire le seguenti operazioni:
- Esporta l'agente in formato JSON.
- Decomprimi il file scaricato.
- Trova il file
agent.json
. - Aggiorna i campi
defaultLanguageCode
esupportedLanguageCodes
con i valori che preferisci. - Ripristina l'agente allo stesso agente o a un agente diverso dal passaggio 1.
- Aggiorna le frasi di addestramento specifiche per la lingua e i valori delle entità, se necessario.
-
Blocca l'agente
Indica se l'agente è bloccato. Un agente bloccato non può essere modificato.
-
Abilitare Cloud Logging
Indica se Cloud Logging se è abilitato per l'agente.
Attivare il logging delle interazioni
Indica se desideri che Google raccolga e memorizzi oscurato le query degli utenti finali per migliorare la qualità.
Attivare l'oscuramento dell'input utente finale basato sul consenso
Se questa impostazione è abilitata, puoi utilizzare un parametro di sessione speciale per controllare se l'input e i parametri dell'utente finale vengono oscurati dalla cronologia delle conversazioni e da Cloud Logging. Per impostazione predefinita, il parametro di sessione è
true
. Se questa impostazione è disattivata, non viene applicata alcuna oscuratura.Il consenso degli utenti viene raccolto utilizzando un parametro di sessione booleano:
$session.params.conversation-redaction
. Se questa impostazione è attivata e il parametro sessione è impostato sufalse
, non viene applicata alcuna oscurazione (continueranno a essere applicate altre strategie di oscuramento). Se questa impostazione è attivata e il parametro della sessione è impostato sutrue
, si verifica l'oscuramento.Un esempio di flusso di richiesta del consenso potrebbe essere: prima chiedi all'utente se vuole conservare l'input dell'utente finale e associa la risposta a due intent, uno "intent di conferma" e l'altro "intent di rifiuto". Poi, imposta il parametro di sessione su
false
(nessun oscuramento) nei valori preimpostati dei parametri dell'opzione "yes intent" route in fulfillment e atrue
(l'oscuramento si verifica) nel valore preimpostato della colonna "nessun intent" percorso.
-
Attivare BigQuery Export
Indica se Esportazione in BigQuery sia abilitato.
Set di dati BigQuery
Il nome del set di dati BigQuery.
Tabella BigQuery
Il nome della tabella BigQuery.
Suggerimenti relativi all'intenzione
Puoi attivare suggerimenti di intent.
Modello di payload personalizzato
In questa sezione, puoi creare descrizioni e payload modelli di payload personalizzati.
Impostazioni ML
Gli agenti di conversazione (Dialogflow CX) utilizzano algoritmi di machine learning (ML) per comprendere gli input degli utenti finali, associarli agli intent ed estrarre dati strutturati. Gli agenti conversazionali (Dialogflow CX) imparano frasi di addestramento forniti e i modelli linguistici integrati negli agenti conversazionali (Dialogflow CX). In base a questi dati, viene creato un modello per prendere decisioni su quale intent deve essere associato all'input di un utente finale. Puoi applicare impostazioni ML univoche a ciascun flusso di un agente, mentre il modello creato dagli agenti conversazionali (Dialogflow CX) è univoco per ogni flusso.
Sono disponibili le seguenti impostazioni di ML a livello di agente:
Consenti all'ML di correggere l'ortografia
Se questa impostazione è attiva e input utente finale contiene un errore ortografico o grammaticale, un intent verrà abbinato come se fosse scritto correttamente. La risposta di rilevamento dell'intent conterrà l'input corretto dell'utente finale. Ad esempio, se un utente finale digita "Voglio un'applicazione", verrà elaborato come se l'utente finale avesse inserito "Voglio una mela". Questo vale anche per le corrispondenze che coinvolgono sia entità di sistema che entità personalizzate.
La correzione ortografica è disponibile in inglese, francese, tedesco, spagnolo e italiano. È disponibile in tutte le regioni degli agenti conversazionali (Dialogflow CX).
Avvisi e best practice:
- La correzione ortografica non può correggere gli errori del riconoscimento vocale automatico (ASR), pertanto non è consigliabile attivarla per gli agenti che utilizzano input ASR.
- È possibile che l'input corretto corrisponda all'intent sbagliato. Puoi risolvere il problema aggiungendo frasi comunemente non corrispondenti alla esempi di parole chiave escluse.
- La correzione ortografica aumenta leggermente il tempo di risposta dell'agente.
- Se un agente viene definito utilizzando gergo specifico del dominio, le correzioni potrebbero essere indesiderate.
Sono disponibili le seguenti impostazioni ML specifiche per il flusso:
-
Le opzioni possibili sono:
- Advanced NLU (opzione predefinita): tecnologia NLU avanzata. Questo tipo di NLU funziona meglio rispetto allo standard, in particolare per agenti e flussi di grandi dimensioni.
- NLU standard: tecnologia NLU standard. Non riceveranno più miglioramenti della qualità o nuove funzionalità.
-
Se attivata, la formazione del flusso viene eseguita ogni volta che viene aggiornato con la console. Per i flussi di grandi dimensioni, questo potrebbe causare ritardi nell'interfaccia utente della console, pertanto ti consigliamo di disattivare questa impostazione e di addestrare manualmente in base alle esigenze per i flussi di grandi dimensioni.
-
Per filtrare i risultati falsi positivi e ottenere comunque una varietà di input in linguaggio naturale corrispondenti per l'agente, puoi ottimizzare la soglia di classificazione del machine learning. Questa impostazione controlla l'affidabilità minima del rilevamento dell'intenzione richiesta per una corrispondenza all'intenzione.
Se il punteggio di confidenza per una corrispondenza di intenzione è inferiore alla soglia , poi evento senza corrispondenza verrà richiamato.
Puoi impostare un valore di soglia di classificazione separato per ogni flusso lingua attivata per l'agente. Questo approccio è utile per supportare lingue diverse che hanno il rendimento migliore con soglie di classificazione diverse. Per ulteriori informazioni sulla creazione di un agente multilingue, consulta la documentazione sugli agenti multilingue.
-
Indica se il flusso è stato addestrato dall'ultimo aggiornamento ai dati del flusso.
-
Utilizza questo pulsante per addestrare manualmente il flusso.
Impostazioni dell'AI generativa
Sono disponibili le seguenti impostazioni di AI generativa:
Generale
-
Elenco di frasi vietate per AI generativa. Se nel prompt o nella risposta generata viene visualizzata una frase vietata, la generazione non andrà a buon fine.
-
Configura i livelli di sensibilità dei filtri di sicurezza in base a diverse categorie di IA responsabile (RAI). I contenuti verranno valutati in base alle seguenti quattro categorie:
Categoria Descrizione Incitamento all'odio Commenti negativi o dannosi rivolti all'identità e/o agli attributi protetti. Contenuti pericolosi Promuovono o consentono l'accesso a beni, servizi e attività dannosi Contenuti sessualmente espliciti Riferimenti ad atti sessuali o ad altri contenuti osceni Molestie Commenti dannosi, intimidatori, prepotenti o illeciti rivolti a un altro individuo I contenuti vengono bloccati in base alla probabilità di essere dannosi. Il livello di sensibilità può essere personalizzato scegliendo tra Blocca alcuni, Blocca alcuni e Blocca la maggior parte per ogni categoria. Puoi anche accedere all'opzione limitata Nessun blocco che disattiva i controlli RAI per la categoria dopo aver inviato una richiesta di conferma del rischio per il tuo progetto e aver ricevuto l'approvazione.
Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Configurare gli attributi di sicurezza.
-
Puoi controllare l'impostazione Attiva il controllo di sicurezza della richiesta per attivare i controlli di sicurezza. Quando l'opzione è attiva, l'agente tenterà di impedire attacchi di prompt injection. Questi attacchi possono essere usati per rivelare parti del prompt dell'agente o di fornire risposte che l'agente non dovrebbe fornire. Ciò viene ottenuto inviando un'altra richiesta LLM che verifica se la query dell'utente è potenzialmente dannosa.
Questa impostazione è attiva per impostazione predefinita per i nuovi agenti. Se l'agente è stato creato prima del rilascio di questa impostazione, l'impostazione non è abilitata.
-
Agente generativo
Selezione del modello generativo
Seleziona il modello utilizzato dalle funzionalità di generazione. Per ulteriori informazioni, vedi le versioni del modello.
Fallback generativo
Datastore
Consulta Impostazioni dell'agente del datastore.
Impostazioni di IVR e voce
Sono disponibili le seguenti impostazioni di sintesi vocale e IVR:
-
-
Puoi selezionare la lingua e la voce utilizzate per la sintesi vocale.
Puoi attivare la voce personalizzata per il tuo agente selezionando l'opzione corrispondente dal riquadro di selezione delle voci e specificando il nome della voce personalizzata nel campo corrispondente. Il nome della voce personalizzata deve seguire il seguente pattern:
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAME
.- Se utilizzi un gateway di telefonia, assicurati che l'account di servizio dell'agente di servizio Dialogflow
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com
è concesso con "AutoML Predictor" nel tuo progetto Voice personalizzato. - Per le chiamate API regolari, assicurati che all'account di servizio utilizzato per chiamare gli agenti conversazionali (Dialogflow CX) sia stato concesso il ruolo "Predictore AutoML" nel progetto vocale personalizzato.
- Se utilizzi un gateway di telefonia, assicurati che l'account di servizio dell'agente di servizio Dialogflow
-
-
Impostazioni avanzate di sintesi vocale
Per maggiori dettagli sulle opzioni vocali avanzate, vedi le Impostazioni vocali avanzate guida.
DTMF
Per ulteriori informazioni, consulta DTMF per le integrazioni di telefonia.
Multimodale
Vedi Chiamata complementare.
Impostazioni di condivisione
Vedi Controllo dell'accesso.
Impostazioni delle lingue
Aggiungi un'ulteriore assistenza linguistica per il tuo agente. Per l'elenco completo delle lingue, vedi lingua di riferimento.
Rilevamento automatico della lingua
Quando configuri rilevamento automatico della lingua, l'agente della chat rileverà automaticamente la lingua dell'utente finale e passerà quella lingua. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione sul rilevamento automatico della lingua.
Impostazioni di sicurezza
Consulta Impostazioni di sicurezza.
Impostazioni avanzate
Al momento, l'unica impostazione avanzata è per l'analisi del sentiment.
Esportare e ripristinare un agente
Puoi esportare un agente in un file, e ripristinare un agente con quel file.
Un'esportazione dell'agente include tutti i dati dell'agente, ad eccezione di quanto segue:
- Versioni dei flussi: solo i flussi di bozza vengono esportati in file.
- Ambienti: gli ambienti personalizzati non vengono esportati in un file.
Un ripristino dell'agente sovrascrive tutti i dati dell'agente di destinazione (incluse tutte le versioni del flusso), ad eccezione di quanto segue:
- Ambienti: Tutti gli ambienti personalizzati rimangono invariati nell'agente di destinazione. Le versioni dei flussi a cui fanno riferimento gli ambienti personalizzati nell'agente di destinazione continueranno a esistere, purché esistano gli ambienti associati. Tuttavia, queste versioni di flussi inattivi non sono elencate o selezionabili le versioni del flusso per l'agente.
- App Vertex AI Agents:
L'associazione a un'app Vertex AI Agents rimane invariata
nell'agente target. (In altre parole, il valore di
engine
in GenAppBuilderSettings) Ciò significa che gli agenti del datastore possono essere ripristinati in altri agenti esistenti del datastore, perché anche l'agente risultante deve per avere un'associazione a un'app Vertex AI Agents. Datastore di Vertex AI Agents: Tutti i riferimenti ai datastore verranno sovrascritti nell'agente di destinazione in base alle seguenti regole:
- Se l'agente di destinazione non è associato a un'app, non è possibile ripristinare un agente con riferimenti allo spazio dati. Risultati in prova in un messaggio di errore. Per risolvere il problema, puoi creare un nuovo agente del datastore da zero. (In alternativa, può trasformare l'agente esistente in un agente del datastore aggiungendo un datastore gestore dello stato che le sono assegnati. In questo caso ti guideremo attraverso l'aggiunta di un'app associata a il tuo agente.)
- Se l'agente target è associato a un'app, allora tutto il datastore i riferimenti verranno aggiornati al momento del ripristino: il relativo ID progetto Google Cloud e verrà aggiornata in modo da corrispondere all'app dell'agente target. La l'ID raccolta e l'ID datastore rimarranno invariati. Ciò significa che devi aggiungere gli archivi dati per tutti gli ID con tipi corrispondenti nell'app dell'agente di destinazione prima dell'operazione di ripristino.
Esempio: se l'agente di origine fa riferimento a un datastore denominato
projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1
e l'app dell'agente di destinazione è denominataprojects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123
, il riferimento del datastore risultante nell'agente di destinazione diventerà:projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1
Durante l'esportazione, puoi selezionare il formato del file di esportazione. Se utilizzi il controllo della versione del controllo del codice sorgente per i dati dell'agente, devi esportarli in formato JSON. Quando ripristini un agente, Gli agenti conversazionali (Dialogflow CX) determinano automaticamente il formato file.
Per esportare o ripristinare un agente:
Console
- Apri la console Dialogflow CX.
- Scegli il progetto Google Cloud per l'agente.
- Fai clic sul menu opzionimore_vert per un agente nell'elenco.
- Fai clic sul pulsante Esporta o Ripristina.
- Segui le istruzioni per completare l'operazione.
API
Consulta i metodi export
e restore
per il tipo Agent
.
Seleziona un protocollo e una versione per il riferimento all'agente:
Protocollo | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Risorsa agente | Risorsa agente |
RPC | Interfaccia dell'agente | Interfaccia dell'agente |
C++ | AgentsClient | Non disponibile |
C# | AgentsClient | Non disponibile |
Vai | AgentsClient | Non disponibile |
Java | AgentsClient | AgentsClient |
Node.js | AgentsClient | AgentsClient |
PHP | Non disponibile | Non disponibile |
Python | AgentsClient | AgentsClient |
Ruby | Non disponibile | Non disponibile |
Se la dimensione dell'agente supera il limite massimo, utilizza l'opzione Cloud Storage per l'esportazione e il ripristino dell'agente.
Se usi GitHub, consulta anche Guida all'esportazione/ripristino di GitHub.
Elimina un agente
Per eliminare un agente, devi disporre di un ruolo che fornisca accesso completo o in modifica. Per ulteriori informazioni, consulta la guida al controllo dell'accesso.
Per eliminare un agente:
Console
- Apri la console Dialogflow CX.
- Scegli il progetto Google Cloud per l'agente.
- Fai clic sull'opzione more_vert per un agente nell'elenco.
- Fai clic sul pulsante Eliminadelete.
- Conferma l'eliminazione nella finestra di dialogo.
API
Visualizza il metodo delete
per il tipo Agent
.
Seleziona un protocollo e una versione per il riferimento dell'agente:
Protocollo | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Risorsa agente | Risorsa agente |
RPC | Interfaccia dell'agente | Interfaccia dell'agente |
C++ | AgentsClient | Non disponibile |
C# | AgentsClient | Non disponibile |
Vai | AgentsClient | Non disponibile |
Java | AgentsClient | AgentsClient |
Node.js | AgentsClient | AgentsClient |
PHP | Non disponibile | Non disponibile |
Python | AgentsClient | AgentsClient |
Ruby | Non disponibile | Non disponibile |
Se eliminare il progetto, Tutti gli agenti degli agenti conversazionali (Dialogflow CX) e i dati associati al progetto vengono eliminati immediatamente.