Agents

A Conversational Agents (Dialogflow CX)-Agent ist ein virtueller Kundenservicemitarbeiter der gleichzeitige Unterhaltungen mit Ihren Endnutzern abwickelt. Mithilfe von Natural Language Understanding (NLU) versteht der Agent die Nuancen der menschlichen Sprache. Conversational Agents (Dialogflow CX) übersetzen den Text oder Audio von Endnutzern während einer Unterhaltung bis hin zu strukturierten Daten, die Ihre Apps und Dienste verstehen können. Sie entwerfen und erstellen einen Agent für Conversational Agents (Dialogflow CX) um die für Ihr System erforderlichen Arten von Unterhaltungen zu verarbeiten.

Ein Agent für Conversational Agents (Dialogflow CX) ähnelt einem menschlichen Callcenter-Kundenservicemitarbeiter. Beide werden für die Bearbeitung erwarteter Szenarien trainiert. Dabei sind keine übermäßig genauen Vorgaben nötig.

Agent erstellen

So erstellen Sie einen Agent:

Console

  1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
  2. Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen.
  3. Klicken Sie auf Agent erstellen.
  4. Wählen Sie Automatisch generieren aus, um einen Datenspeicher-Agenten zu erstellen, oder Eigenen erstellen, um andere Arten von Agenten zu erstellen.
  5. Füllen Sie das Formular für die grundlegenden Agent-Einstellungen aus.
    1. Sie können einen beliebigen Anzeigenamen wählen.
    2. Wählen Sie den bevorzugten Standort aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Bearbeiten, wenn Sie die erweiterten Standorteinstellungen ändern möchten.
    3. Wählen Sie Ihre bevorzugte Zeitzone aus.
    4. Wählen Sie die Standardsprache für Ihren Agent aus. Sie können die Standardsprache für einen Agent nicht mehr ändern, nachdem er erstellt wurde.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

API

Falls noch nicht konfiguriert Standorteinstellungen für Ihr Projekt, müssen Sie diese Einstellungen mit der Console bevor Sie Agents mit der API erstellen. Derzeit können Standorteinstellungen nicht über die API konfiguriert werden.

So erstellen Sie einen Agent: Siehe die Methode create für den Typ Agent.

Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Agent-Referenz aus:

Protokoll V3 V3beta1
REST Agent-Ressource Kundenservicemitarbeiter-Ressource
RPC Kundenservicemitarbeiter-Oberfläche Agent-Schnittstelle
C++ AgentsClient Nicht verfügbar
C# AgentsClient Nicht verfügbar
Go AgentsClient Nicht verfügbar
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Nicht verfügbar Nicht verfügbar
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Nicht verfügbar Nicht verfügbar

Agent-Daten

Conversational Agents (Dialogflow CX) dienen als übergeordnete Container für Einstellungen und Daten für virtuelle Agents.

So greifen Sie auf die Daten eines Agents zu:

Console

  1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
  2. Wählen Sie das Google Cloud-Projekt für den Agent aus.
  3. Suchen Sie den Agent in der Liste.
  4. Klicken Sie auf den Anzeigenamen des Agent.
  5. Aktualisieren Sie Abläufe, Seiten usw. wie in anderen Anleitungen beschrieben.

API

Informationen zu den Daten, die Sie aktualisieren möchten, finden Sie in den entsprechenden Anleitungen.

Agents sind folgenden Daten zugeordnet:

Weitere Informationen zur Anwendung von Daten auf verschiedenen Ebenen finden Sie in der Datenanwendungsebenen.

Agent-Einstellungen

So rufen Sie Agent-Einstellungen auf:

Console

  1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
  2. Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
  3. Wählen Sie den Agent aus.
  4. Klicken Sie auf Agent-Einstellungen.
  5. Aktualisieren Sie die Einstellungen nach Bedarf.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

API

Siehe die Methoden get und patch/update für den Typ Agent.

Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Agent-Referenz aus:

Protokoll V3 V3beta1
REST Agent-Ressource Agent-Ressource
RPC Agent-Schnittstelle Kundenservicemitarbeiter-Oberfläche
C++ AgentsClient Nicht verfügbar
C# AgentsClient Nicht verfügbar
Go AgentsClient Nicht verfügbar
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Nicht verfügbar Nicht verfügbar
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Nicht verfügbar Nicht verfügbar

In folgenden Unterabschnitten werden die verschiedenen Kategorien der Agent-Einstellungen beschrieben.

Allgemeine Einstellungen

Für Agents sind folgende allgemeine Einstellungen verfügbar:

  • Anzeigename

    Ein für Menschen lesbarer Name für Ihren Agent.

  • Zeitzone 

    Die Standardzeitzone für den Agent.

  • Standardsprache 

    Die von Ihrem Agent unterstützte Standardsprache. Nachdem ein Agent erstellt wurde, kann die Standardsprache nicht mehr geändert werden. Sie haben jedoch folgende Möglichkeiten:

    1. Exportieren Sie den Agenten im JSON-Format.
    2. Entpacken Sie die heruntergeladene Datei.
    3. Suchen Sie die Datei agent.json.
    4. Aktualisieren Sie die Felder defaultLanguageCode und supportedLanguageCodes mit den gewünschten Werten.
    5. Stellen Sie den Kundenservicemitarbeiter auf denselben oder einen anderen Kundenservicemitarbeiter aus Schritt 1 wieder her.
    6. Aktualisieren Sie sprachspezifische Trainingsformulierungen und Entitätswerte nach Bedarf.

  • Agent-Sperre

    • Agent sperren

      Gibt an, ob der Agent gesperrt ist. Ein gesperrter Agent kann nicht bearbeitet werden.

  • Protokollierungseinstellungen

    • Cloud Logging aktivieren

      Gibt an, ob Cloud Logging für den Agent aktiviert ist.

    • Interaktions-Logging aktivieren

      Gibt an, ob Google Abfragen entfernen soll, um Qualitätsverbesserungen vorzunehmen.

    • Einwilligungsbasierte Entfernung von Endnutzereingaben aktivieren

      Wenn diese Einstellung aktiviert ist, können Sie mit einem speziellen Sitzungsparameter steuern, ob Eingaben und Parameter von Endnutzern aus dem Unterhaltungsverlauf und Cloud Logging entfernt werden. Standardmäßig ist der Sitzungsparameter true. Wenn diese Einstellung deaktiviert ist, werden keine Daten entfernt.

      Die Nutzereinwilligung wird mit einem booleschen Sitzungsparameter erfasst: $session.params.conversation-redaction. Wenn diese Einstellung aktiviert ist und der Sitzungsparameter auf false gesetzt ist, erfolgt keine Entfernung. Andere Redigierstrategien gelten weiterhin. Wenn diese Einstellung aktiviert und der Sitzungsparameter auf true gesetzt ist, werden Daten entfernt.

      Ein Beispiel für den Vorgang der Einwilligungsanfrage könnte lauten: Fragen Sie zuerst den Nutzer, ob er die Endnutzereingabe beibehalten möchte, und ordnen Sie der Antwort zwei Intents zu. Einer ist „Ja-Intent“. und „Kein Intent“. Legen Sie dann den Sitzungsparameter in den Parametervoreinstellungen von „Ja-Intent“ auf false (keine Entfernung) fest. Route in der Auftragsausführung und an true (Entfernen) in der Parametervoreinstellung von „Kein Intent“ Route.

  • BigQuery Export 

    • BigQuery Export aktivieren

      Gibt an, ob BigQuery-Export aktiviert ist.

    • BigQuery-Dataset

      Der Name des BigQuery-Datasets.

    • BigQuery-Tabelle

      Der Name der BigQuery-Tabelle.

  • Intent-Vorschläge

    Sie können Intent-Vorschläge.

  • Benutzerdefinierte Nutzlastvorlage 

    In diesem Abschnitt können Sie Beschreibungen und Nutzlasten benutzerdefinierte Nutzlastvorlagen zur Verfügung.

ML-Einstellungen

Conversational Agents (Dialogflow CX) nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), um Eingaben von Endnutzern zu verstehen, sie mit Intents abzugleichen und strukturierte Daten zu extrahieren. Conversational Agents (Dialogflow CX) lernt aus Trainingsformulierungen die Sie bereitstellen, und die in Conversational Agents (Dialogflow CX) integrierten Sprachmodelle. Anhand dieser Daten wird ein Modell erstellt, um zu entscheiden, welcher Intent der Eingabe eines Endnutzers zugeordnet werden soll. Sie können spezifische ML-Einstellungen für jeden Ablauf eines Agents anwenden, Das von Conversational Agents (Dialogflow CX) erstellte Modell ist für jeden Ablauf einzigartig.

Die folgenden Agent-weiten ML-Einstellungen sind verfügbar:

  • ML zulassen, um die Rechtschreibung zu korrigieren 

    Wenn diese Option aktiviert ist und eine Nutzereingabe einen Rechtschreib- oder Grammatikfehler enthält, wird für den Intent-Abgleich die korrekte Rechtschreibung verwendet. Die Antwort für die Intent-Erkennung enthält die korrigierte Nutzereingabe. Beispiel: Gibt ein Endnutzer "Ich möchte einen Appfel" ein, so wird dies so verarbeitet, als ob er "Ich möchte einen Apfel" eingegeben hätte. Dies gilt auch für den Abgleich mit Systementitäten und benutzerdefinierten Entitäten.

    Die Rechtschreibkorrektur ist auf Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch und Italienisch. Sie ist in allen Regionen für konversationelle Bots (Dialogflow CX) verfügbar.

    Warnungen und Best Practices:

    • Mit der Rechtschreibkorrektur können keine ASR-Fehler (Automated Speech Recognition, automatische Spracherkennung) korrigiert werden. Bei Verwendung von ASR-Eingaben sollte daher die Rechtschreibkorrektur deaktiviert sein.
    • Eine korrigierte Eingabe kann mit dem falschen Intent übereinstimmen. Sie können dies beheben, indem Sie häufig nicht übereinstimmende Wortgruppen als Negativbeispiele hinzufügen.
    • Durch die Rechtschreibkorrektur verlängert sich die Antwortzeit des Agents geringfügig.
    • Wenn ein Agent mit domainspezifischem Jargon definiert wird, sind die Korrekturen möglicherweise unerwünscht.

Die folgenden ablaufspezifischen ML-Einstellungen sind verfügbar:

  • NLU-Typ

    Dies kann einer der folgenden sein:

  • Autozug

    Wenn diese Option aktiviert ist, wird der Ablauf bei jeder Aktualisierung über die Konsole trainiert. Bei großen Abläufen kann dies zur verzögerten Reaktion der Benutzeroberfläche der Konsole führen. Deshalb sollten Sie diese Einstellung deaktivieren und bei Bedarf für große Abläufe manuell trainieren.

  • Klassifizierungsschwellenwert 

    Wenn Sie Falsch-Positiv-Ergebnisse herausfiltern und den Agent trotzdem mit einer vielfältigen natürlichen Sprache trainieren möchten, können Sie den Klassifizierungsschwellenwert für maschinelles Lernen einstellen. Mit dieser Einstellung wird der Mindest-Intent festgelegt die für eine Intent-Übereinstimmung.

    Wenn der Konfidenzwert für eine Intent-Übereinstimmung unter dem Grenzwert liegt Wert, dann a no-match-Ereignis aufgerufen wird.

    Sie können für jeden Ablauf in jedem Sprache, die für den Agent aktiviert ist. So können verschiedene Sprachen berücksichtigt werden, bei verschiedenen Klassifizierungsschwellenwerten die beste Leistung erzielen. Weitere Informationen zum Erstellen eines mehrsprachigen Agents finden Sie Dokumentation zu mehrsprachigen Agents

  • Trainingsstatus

    Gibt an, ob der Ablauf seit der letzten Aktualisierung der Ablaufdaten trainiert wurde.

  • NLU trainieren

    Mit dieser Schaltfläche können Sie den Ablauf manuell trainieren.

Einstellungen für generative KI

Die folgenden Einstellungen für Generative AI sind verfügbar:

  • Allgemein

    • Gesperrte Wortgruppen

      Liste mit Wortgruppen, die für Generative AI verboten sind. Wenn eine verbotene Wortgruppe im Prompt oder in der generierten Antwort erscheint, schlägt die Generierung fehl.

    • Sicherheitsfilter 

      Konfigurieren Sie die Empfindlichkeitsstufen von Sicherheitsfiltern in Bezug auf verschiedene Kategorien für Responsible AI (RAI). Die Inhalte werden anhand der folgenden vier Kategorien bewertet:

      Kategorie Beschreibung
      Hassrede Negative oder schädliche Kommentare, die auf Identität und/oder geschützte Merkmale ausgerichtet sind
      Gefährliche Inhalte Fördert oder ermöglicht den Zugriff auf schädliche Waren, Dienste und Aktivitäten
      Sexuell explizite Inhalte Enthält Verweise auf sexuelle Handlungen oder andere vulgäre Inhalte
      Belästigung Böswillige, einschüchternde, mobbende oder missbräuchliche Kommentare, die auf andere Personen ausgerichtet sind

      Inhalte werden auf Basis der Wahrscheinlichkeit blockiert, dass sie schädlich sind. Die Vertraulichkeitsstufe kann angepasst werden, indem Sie für jede Kategorie eine der folgenden Optionen auswählen: Einige blockieren, Einige blockieren oder Meiste blockieren. Sie können auch Zugriff auf die eingeschränkte Option Keine blockieren erhalten, mit der RAI-Prüfungen für die Kategorie deaktiviert werden, nachdem Sie einen Antrag auf Risikobestätigung für Ihr Projekt eingereicht und eine Genehmigung erhalten haben.

      Weitere Informationen finden Sie unter Sicherheitsattribute konfigurieren.

    • Sofortige Sicherheit

      Sie können die Einstellung Sicherheitscheck bei Aufforderung aktivieren um Sicherheitsprüfungen für E-Mails zu aktivieren. Wenn diese Option aktiviert ist, versucht der Agent, Prompt-Injection-Angriffe zu verhindern. Mit diesen Angriffen können Teile der Agent-Prompts offengelegt werden oder Antworten liefern, die der Agent nicht liefern soll. Dazu wird eine zusätzliche LLM-Aufforderung gesendet, die prüft, ob die Nutzerabfrage möglicherweise schädlich ist.

      Diese Einstellung ist für neue Kundenservicemitarbeiter standardmäßig aktiviert. Wenn der Agent vor der Veröffentlichung dieser Einstellung erstellt wurde, ist die Einstellung nicht aktiviert.

  • Generativer Agent

    • Auswahl des generativen Modells

      Wählen Sie das Modell aus, das von generativen Funktionen verwendet wird. Weitere Informationen Siehe Modellversionen.

  • Generativer Fallback

  • Datenspeicher

    Siehe Einstellungen des Datenspeicher-Agents.

Einstellungen für Sprache und IVR

Folgende Sprach- und IVR-Einstellungen sind verfügbar:

  • Text-to-Speech 

    • Stimmenauswahl

      Sie können die Sprache und Stimme für die Sprachsynthese auswählen.

      Sie können die Option Benutzerdefinierte Stimme aktivieren für indem Sie die Option „Custom Voice“ in der Stimme auswählen Dropbox auswählen und den Namen der benutzerdefinierten Stimme in der entsprechenden ein. Der Name der benutzerdefinierten Stimme muss dem folgenden Muster entsprechen: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAME.

      • Wenn Sie ein Telefoniegateway verwenden, prüfen Sie, ob das Dienstkonto Dialogflow-Dienst-Agent aktiviert ist service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com wird mit „AutoML Predictor“ gewährt in Ihrem Custom Voice-Projekt.
      • Achten Sie bei regulären API-Aufrufen darauf, dass dem Dienstkonto, mit dem Conversational Agents (Dialogflow CX) aufgerufen werden, die Berechtigung „AutoML Predictor“ gewährt wurde in Ihrem Projekt für benutzerdefinierte Stimmen.

  • Speech-to-Text

DTMF

Weitere Informationen finden Sie unter DTMF für Telefonieintegrationen.

Multimodal

Weitere Informationen

Freigabeeinstellungen

Weitere Informationen finden sich unter Zugriffssteuerung.

Spracheinstellungen

Fügen Sie Ihrem Agent zusätzliche Sprachunterstützung hinzu. Eine vollständige Liste der Sprachen finden Sie in der Sprachreferenz.

Automatische Spracherkennung

Wenn Sie die automatische Spracherkennung konfigurieren, erkennt Ihr Kundenservicemitarbeiter automatisch die Sprache des Endnutzers und wechselt zu dieser Sprache. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur automatischen Spracherkennung.

Sicherheitseinstellungen

Weitere Informationen finden Sie unter Sicherheitseinstellungen.

Erweiterte Einstellungen

Derzeit ist die einzige erweiterte Einstellung für die Sentimentanalyse.

Agent exportieren und wiederherstellen

Sie können einen Agenten in eine Datei exportieren und mit dieser Datei wiederherstellen.

Ein Agent-Export enthält alle Agent-Daten mit Ausnahme der folgenden:

  • Ablaufversionen: Nur die Ablaufentwürfe werden in eine Datei exportiert.
  • Umgebungen: Benutzerdefinierte Umgebungen werden nicht in eine Datei exportiert.

Durch eine Agent-Wiederherstellung werden alle Daten des Ziel-Agents überschrieben (einschließlich aller Ablaufversionen) mit Ausnahme der folgenden:

  • Umgebungen: Alle benutzerdefinierten Umgebungen bleiben im Ziel-Agent unverändert. Ablaufversionen, auf die von benutzerdefinierten Umgebungen im Ziel-Kundenservicemitarbeiter verwiesen wird, bleiben so lange bestehen, wie die zugehörigen Umgebungen vorhanden sind. Diese veralteten Ablaufversionen werden jedoch nicht für den Kundenservicemitarbeiter aufgeführt oder können nicht ausgewählt werden.
  • Vertex AI Agents-Apps: Die Verknüpfung mit einer Vertex AI Agents-App bleibt im Ziel-Agent unverändert. (Mit anderen Worten: der Wert von engine in GenAppBuilderSettings) Das bedeutet, dass Datenspeicher-Agenten nur in andere vorhandene Datenspeicher-Agenten wiederhergestellt werden können, da der resultierende Agent auch mit einer Vertex AI Agents App verknüpft sein muss.

  • Datenspeicher von Vertex AI-Agents: Alle Verweise auf Datenspeicher werden im Ziel-Agenten gemäß den folgenden Regeln überschrieben:

    • Wenn der Ziel-Agent nicht mit einer App verknüpft ist, kann er nicht mit Datenspeicherverweisen wiederhergestellt werden. Das führt dazu, dass in einer Fehlermeldung. Um dies zu beheben, haben Sie folgende Möglichkeiten: Erstellen Sie einen komplett neuen Datenspeicher-Agent. (Alternativ können Sie kann Ihren vorhandenen Agent durch Hinzufügen eines Datenspeicher-Agents in einen Datenspeicher-Agent umwandeln Status-Handler hinzufügen. In diesem Fall werden Sie durch das Hinzufügen einer verknüpften App zu Ihrem Kundenservicemitarbeiter geführt.
    • Wenn der Ziel-Agent mit einer Anwendung verknüpft ist, Referenzen werden nach der Wiederherstellung aktualisiert: ihre Google Cloud-Projekt-ID und Standort wird aktualisiert, damit er mit der App des Ziel-Agents übereinstimmt. Die Sammlungs-ID und Datenspeicher-ID bleiben unverändert. Das bedeutet, dass Sie vor der Wiederherstellung Datenspeicher für alle IDs mit übereinstimmenden Typen in der App des Ziel-Agenten hinzufügen müssen.

    Beispiel: Wenn sich der Quell-Agent auf einen Datenspeicher namens projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1 bezieht und die App des Ziel-Agents den Namen projects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123 hat, lautet die resultierende Datenspeicherreferenz im Ziel-Agenten: projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1

Beim Exportieren können Sie das Exportdateiformat auswählen. Wenn Sie für Ihre Kundenservicemitarbeiterdaten eine Versionskontrolle verwenden, sollten Sie sie im JSON-Format exportieren. Wenn Sie einen Agenten wiederherstellen, wird das Dateiformat automatisch von Conversational Agents (Dialogflow CX) ermittelt.

So exportieren Sie einen Agent oder stellen ihn wieder her:

Console

  1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
  2. Wählen Sie das Google Cloud-Projekt für den Agent aus.
  3. Klicken Sie in der Liste auf das Dreipunkt-Menü für einen Agent in der Liste.
  4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Exportieren oder Wiederherstellen.
  5. Folgen Sie der Anleitung, um den Vorgang abzuschließen.

API

Siehe die Methoden export und restore für den Typ Agent.

Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Agent-Referenz aus:

Protokoll V3 V3beta1
REST Kundenservicemitarbeiter-Ressource Kundenservicemitarbeiter-Ressource
RPC Agent-Schnittstelle Agent-Schnittstelle
C++ AgentsClient Nicht verfügbar
C# AgentsClient Nicht verfügbar
Go AgentsClient Nicht verfügbar
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Nicht verfügbar Nicht verfügbar
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Nicht verfügbar Nicht verfügbar

Wenn die Agent-Größe die maximale Grenze überschreitet, verwenden Sie die Cloud Storage-Option für den Agent-Export und die Wiederherstellung.

Wenn Sie GitHub verwenden, lesen Sie auch den GitHub-Export-/Wiederherstellungsleitfaden.

Agent löschen

Zum Löschen eines Agents benötigen Sie eine Rolle mit uneingeschränktem Zugriff oder Bearbeitungszugriff. Weitere Informationen finden Sie in der Anleitung zur Zugriffssteuerung.

So löschen Sie einen Agent:

Console

  1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
  2. Wählen Sie das Google Cloud-Projekt für den Kundenservicemitarbeiter aus.
  3. Klicken Sie in der Liste auf das Dreipunkt-Menü für einen Agent in der Liste.
  4. Klicken Sie auf Löschen.
  5. Bestätigen Sie den Löschvorgang im Dialogfeld.

API

Siehe die Methode delete für den Typ Agent.

Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Agent-Referenz aus:

Protokoll V3 V3beta1
REST Agent-Ressource Agent-Ressource
RPC Kundenservicemitarbeiter-Oberfläche Agent-Schnittstelle
C++ AgentsClient Nicht verfügbar
C# AgentsClient Nicht verfügbar
Go AgentsClient Nicht verfügbar
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Nicht verfügbar Nicht verfügbar
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Nicht verfügbar Nicht verfügbar

Wenn Sie Ihr Projekt löschen, werden alle mit dem Projekt verknüpften Konversations-Agents (Dialogflow CX) und Daten sofort gelöscht.

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