Peningkatan performa penyimpanan data

Panduan ini memberikan rekomendasi untuk memantau dan meningkatkan performa pengendali penyimpanan data.

Melacak performa agen

Anda dapat memantau histori percakapan agen dan menggunakan alat analisis untuk statistik agen.

Menjalankan evaluasi mandiri

Anda dapat menjalankan evaluasi layanan mandiri yang akan menilai kualitas agen penyimpanan data Anda dan merekomendasikan perubahan.

Meningkatkan respons agen

Jika Anda menemukan beberapa respons selama pengujian yang tidak memenuhi ekspektasi, coba hal berikut.

Pengoptimalan alat penyimpanan data yang digunakan oleh Playbook

Setelan ini mempercepat respons RAG penyimpanan data dan meningkatkan latensi dengan tidak menulis ulang kueri pengguna atau mengisi parameter alat secara dinamis. Artinya, kueri pengguna diteruskan ke penyimpanan data seperti apa adanya dan tidak ada filter atau parameter terkait metadata pengguna yang diisi.

Anda dapat mengaktifkan fitur ini di konsol Dialogflow CX dengan memilih playbook, lalu mengklik tab Settings. Anda memiliki opsi untuk mengonfigurasi Playbook agar segera melanjutkan pemrosesan tindakan tindak lanjut atau menunggu input pengguna akhir berikutnya.

Jika diaktifkan, petunjuk Playbook berikut masih berlaku:

  • Kapan harus menjawab kueri pengguna menggunakan penyimpanan data.
  • Kapan tidak menjawab kueri pengguna menggunakan penyimpanan data, dan sebagai gantinya memberikan respons alternatif.
  • Petunjuk apa pun yang bersifat defensif seperti, misalnya, "jangan jawab pertanyaan tentang pesaing".

Jika diaktifkan, petunjuk Playbook berikut akan diabaikan. Jangan aktifkan setelan ini jika Anda memiliki salah satu persyaratan kueri berikut:

  • Filter penyimpanan data tertentu yang akan diisi menggunakan petunjuk.
  • Petunjuk untuk menerapkan metadata personalisasi pengguna yang diteruskan oleh filter.
  • Petunjuk lain untuk menulis ulang kueri pengguna sebelum membuat kueri ke datastore.

Menangani penyimpangan percakapan

Pengguna akhir dapat mengajukan pertanyaan klarifikasi selama percakapan. Misalnya, selama pengumpulan informasi kartu kredit, mereka mungkin ingin mengklarifikasi apa itu CVV. Dalam hal ini, agen Anda harus menjawab pertanyaan tersebut dan kembali mengumpulkan informasi kartu kredit yang diperlukan. Untuk melakukannya, Anda dapat membuat pengendali penyimpanan data dengan penyimpanan data yang menjawab pertanyaan, menerapkan pengendali tersebut ke halaman awal alur dari alur yang menangani pengumpulan informasi kartu kredit, dan menetapkan target transisi agar pengendali ini kembali ke "halaman saat ini".

Menangani pencocokan intent yang tidak diinginkan

Jika agen Anda mencocokkan intent saat seharusnya menggunakan pengendali penyimpanan data, Anda dapat mencoba hal berikut untuk memperbaikinya:

  • Hapus atau ubah frasa pelatihan yang tidak jelas, sehingga semua frasa pelatihan Anda menangani niat yang diinginkan dengan tepat dan tidak bertentangan dengan konten penyimpanan data Anda.
  • Gunakan contoh negatif untuk menghindari pencocokan intent.

Pemfilteran penyimpanan data

Dalam beberapa kasus, Anda mungkin hanya ingin penyimpanan data tertentu tersedia untuk kueri, bergantung pada nilai parameter sesi. Misalnya, Anda mungkin memiliki penyimpanan data unik untuk kategori produk. Untuk melakukan pemfilteran penyimpanan data untuk kategori produk:

  • Tetapkan parameter sesi ke kategori produk.
  • Buat rute kondisi yang memeriksa nilai parameter sesi dan bertransisi ke halaman tertentu yang memiliki pengendali penyimpanan data yang diinginkan.
  • Pengendali penyimpanan data harus bertransisi kembali ke halaman panggilan, sehingga percakapan dapat dilanjutkan.

Personalisasi

Agar jawaban generatif lebih relevan bagi pengguna akhir, Anda dapat memberikan informasi tentang pengguna kepada Agen Percakapan (Dialogflow CX).

Informasi ini diberikan sebagai JSON. Tidak ada skema yang diharapkan, sehingga Anda bebas menentukan properti objek. JSON ini dikirim ke model bahasa besar apa adanya, sehingga nama dan nilai properti deskriptif akan menghasilkan hasil terbaik.

Contoh:

{
  "subscription plan": "Business Premium Plus",
  "devices owned": [
    {"model": "Google Pixel 7"},
    {"model": "Google Pixel Tablet"}
  ]
}

Mempersonalisasi dengan API

Anda dapat memberikan data ini ke Agen Percakapan (Dialogflow CX) saat mengirim permintaan deteksi intent. Informasi ini harus diberikan dalam setiap permintaan intent deteksi, karena tidak dipertahankan dalam sesi.

Berikan informasi ini di kolom queryParams.endUserMetadata dalam metode Sessions.detectIntent.

Pilih protokol dan versi untuk referensi Sesi:

Protokol V3 V3beta1
REST Resource sesi Resource sesi
RPC Antarmuka sesi Antarmuka sesi
C++ SessionsClient Tidak tersedia
C# SessionsClient Tidak tersedia
Go SessionsClient Tidak tersedia
Java SessionsClient SessionsClient
Node.js SessionsClient SessionsClient
PHP Tidak tersedia Tidak tersedia
Python SessionsClient SessionsClient
Ruby Tidak tersedia Tidak tersedia

Mempersonalisasi dengan Messenger Dialogflow CX

Anda dapat memberikan data ini ke integrasi Messenger Dialogflow CX. Lihat metode setContext.

Konfigurasi penelusuran

Untuk memiliki kontrol yang lebih baik atas perilaku agen dan meningkatkan kualitas jawaban, konfigurasi penelusuran yang dioptimalkan dan difilter ditampilkan agar Anda dapat mengoptimalkan, menyembunyikan, dan memfilter dokumen.

Kontrol pengoptimalan memungkinkan Anda mengubah peringkat hasil penelusuran dengan menerapkan nilai pengoptimalan (lebih besar dari nol untuk peringkat lebih tinggi, kurang dari nol untuk peringkat lebih rendah) ke dokumen tertentu.

Kontrol filter memungkinkan Anda mempertahankan atau menghapus hasil penelusuran berdasarkan kriteria filter yang ditentukan.

Informasi ini diberikan sebagai JSON ke permintaan Agen Percakapan (Dialogflow CX). Format JSON bergantung pada jenis kontrol penelusuran.

Kontrol boost

Konfigurasi penelusuran berikut menjelaskan kontrol peningkatan:

"searchConfig": {
  "boostSpecs": [
    {
      "dataStores": [ "DATASTORE_ID" ],
      "spec": [
        {
          "conditionBoostSpecs": {
            "condition": "CONDITION",
            "boost": "1.0"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Kontrol filter

Konfigurasi penelusuran berikut menjelaskan kontrol filter:

"searchConfig": {
  "filterSpecs": [
    {
      "dataStores": [ "DATASTORE_ID" ],
      "filter": "CONDITION"
    }
  ]
}

Menyiapkan konfigurasi penelusuran dengan API

Anda dapat memberikan data ini ke Agen Percakapan (Dialogflow CX) saat mengirim permintaan deteksi intent. Informasi ini harus diberikan dalam setiap permintaan intent deteksi, karena tidak dipertahankan dalam sesi.

Berikan informasi ini di kolom queryParams.searchConfig dalam metode Sessions.detectIntent.

Pilih protokol dan versi untuk referensi Sesi:

Protokol V3 V3beta1
REST Resource sesi Resource sesi
RPC Antarmuka sesi Antarmuka sesi
C++ SessionsClient Tidak tersedia
C# SessionsClient Tidak tersedia
Go SessionsClient Tidak tersedia
Java SessionsClient SessionsClient
Node.js SessionsClient SessionsClient
PHP Tidak tersedia Tidak tersedia
Python SessionsClient SessionsClient
Ruby Tidak tersedia Tidak tersedia

Menyiapkan konfigurasi penelusuran dengan Messenger Dialogflow CX

Anda dapat memberikan data ini ke integrasi Messenger Dialogflow CX.

Untuk menerapkan kontrol penelusuran, cuplikan berikut perlu ditambahkan ke kode Messenger saat menyematkannya ke situs:

<script>
  document.addEventListener('df-messenger-loaded', () => {
    const dfMessenger = document.querySelector('df-messenger');
    const searchConfig = { ... }
    dfMessenger.setQueryParameters(searchConfig);
  });
</script>

Lihat metode setQueryParameters.

Sebelumnya
Setelan penyimpanan data
Berikutnya
Agen hybrid penyimpanan data