您可以使用以下代理设置。
落地
对于根据关联数据存储区的内容生成的每条回答,系统都会计算置信度,以衡量回答中所有信息是否都由数据存储区中的信息支持。您可以选择允许的最低置信度,这样客服人员就不会返回低于该置信度的回答。
您可以选择 5 种置信度:非常低、低、中等、高和非常高。
您还可以应用“着陆点启发词语”过滤器。如果启用此功能,系统会根据常见幻觉抑制包含可能不准确内容的回答。
数据存储区提示
您可以选择添加有关客服人员的其他信息,这有助于提高根据数据存储区内容生成的回答的质量,并让回答更贴合您的品牌:
- 代理名称 - 代理应如何称呼自己。如果您未设置此属性,系统将使用默认值 AI Assistant。
- 客服人员身份 - 客服人员角色。如果您未设置此属性,系统将使用默认值 AI Assistant。
- Company name(公司名称)设为贵公司的名称。此值应该已在代理创建流程中设置,但可根据需要进行调整。建议正确设置此字段(尤其是不要将其留空),以免生成的回答质量受到影响。
- 公司简介:简要说明公司所从事的业务或提供的产品/服务。
- 代理范围 - 代理的预期使用场景。如果您不设置此属性,系统将使用默认值“on the company website”(在公司网站上)。
部分或全部填写此部分后,您可以在右侧的问题下方查看系统根据这些设置生成的简短段落。这将用于生成回答。
数据存储区模型选择和摘要提示
处理用户查询时,代理会搜索数据存储区,以查找合适的来源。然后,代理会将用户查询和找到的来源发送给 LLM,后者会执行摘要。
您可以选择要用于生成摘要的模型,并可选择提供自己的问题。
选择生成模型
您可以选择数据存储区代理为摘要生成式请求使用的生成式模型。下表包含可用的选项:
型号标识符 | 语言支持 |
---|---|
默认 | 这是目前推荐的配置,可能会随时间而变化。如果您使用此选项,客服人员的行为可能会发生变化(可能会有所改进)。如果您希望让客服人员的行为更加一致,请选择特定模型。 |
gemini-1.0-pro-001 | 支持所有受支持的语言。 |
gemini-1.5-flash-001 | 支持所有受支持的语言。 |
gemini-1.5-flash-002 | 支持所有受支持的语言。 |
自定义总结提示
您可以为摘要 LLM 调用提供自己的提示。提示是文本模板,可能包含预定义的占位符。这些占位符将在运行时替换为适当的值,最终文本将发送到 LLM。
占位符如下所示:
$original-query
:用户的查询文本。$rewritten-query
:Dialogflow 使用重写器模块将原始用户查询重写为更准确的格式。$sources
:Dialogflow 使用企业搜索根据用户的查询搜索来源。找到的来源会以特定格式呈现:[1] title of first source content of first source [2] title of second source content of second source
$end-user-metadata
:发送查询的用户的相关信息以以下格式呈现:The following additional information is available about the human: { "key1": "value1", "key2": "value2", ... }
$conversation
:对话记录的呈现格式如下:Human: user's first query AI: answer to user's first query Human: user's second query AI: answer to user's second query
${conversation USER:"<user prefix>" AI:"<agent prefix>" TURNS:<turn count>}
:$conversation
占位符的参数化版本。您可以自定义最终用户前缀 (USER
)、客服人员前缀 (AI
) 以及要包含的上一个回合的数量 (TURNS
)。必须指定所有占位符参数值。例如
${conversation USER:"Human says:" AI:"Agent says:" TURNS:1}
。对话历史记录的呈现方式如下:Human says: user's first query Agent says: answer to user's first query
自定义提示应指示 LLM 在无法提供回答时返回“NOT_ENOUGH_INFORMATION”。在这种情况下,代理将调用无匹配事件。
例如:
Given the conversation between a Human and a AI assistant and a list of sources,
write a final answer for the AI assistant.
Follow these guidelines:
+ Answer the Human's query and make sure you mention all relevant details from
the sources, using exactly the same words as the sources if possible.
+ The answer must be based only on the sources and not introduce any additional
information.
+ All numbers, like price, date, time or phone numbers must appear exactly as
they are in the sources.
+ Give as comprehensive answer as possible given the sources. Include all
important details, and any caveats and conditions that apply.
+ The answer MUST be in English.
+ Don't try to make up an answer: If the answer cannot be found in the sources,
you admit that you don't know and you answer NOT_ENOUGH_INFORMATION.
You will be given a few examples before you begin.
Example 1:
Sources:
[1] <product or service> Info Page
Yes, <company> offers <product or service> in various options or variations.
Human: Do you sell <product or service>?
AI: Yes, <company> sells <product or service>. Is there anything else I can
help you with?
Example 2:
Sources:
[1] Andrea - Wikipedia
Andrea is a given name which is common worldwide for both males and females.
Human: How is the weather?
AI: NOT_ENOUGH_INFORMATION
Begin! Let's work this out step by step to be sure we have the right answer.
Sources:
$sources
$end-user-metadata
$conversation
Human: $original-query
AI:
数据存储区回退
此部分包含以下设置:
- 后备链接:如果客服人员未能提供答案,则显示最合适的链接。
- 启用生成式 AI:允许数据存储区在生成结果时使用生成式 AI。