Dialogflow ahora proporciona un conjunto de funciones conversacionales generativas basadas en Dialogflow y Vertex AI.
Con estas funciones, ahora puedes usar modelos grandes de lenguaje (LLM) para analizar y comprender contenido, generar respuestas de agentes y controlar el flujo de conversación. Esto puede reducir significativamente el tiempo de diseño del agente y mejorar su calidad.
A continuación, se incluye una descripción general de estas funciones:
| X | Elemento |
|---|---|
| Apps de agente de Vertex AI Builder | Las apps de agente proporcionan una nueva forma de crear agentes virtuales de Dialogflow CX a través de LLM. En lugar de definir flujos, páginas, intents y transiciones, debes proporcionar instrucciones de lenguaje natural y datos estructurados. Esto puede reducir significativamente el tiempo de creación y mantenimiento del agente virtual, y habilitar nuevos tipos de experiencias de conversación para tu empresa. |
| Apps de chat de Vertex AI Builder También conocidas como agentes de almacén de datos |
Los agentes de almacén de datos analizan y comprenden tu contenido público o privado (sitio web, documentos internos, etcétera). Una vez que se indexe esta información, tu agente podrá responder preguntas y conversar sobre el contenido. Solo debes proporcionar el contenido. |
| Generadores | Los generadores se usan para generar respuestas del agente. En lugar de proporcionar la respuesta del agente para una entrega, proporcionas una instrucción de LLM que puede manejar muchas situaciones como el resumen de conversaciones, la respuesta de preguntas, la recuperación de información del cliente y la derivación a una persona. |
| Resguardo generativo | El resguardo generativo se usa para generar respuestas del agente cuando la entrada del usuario final no coincide con un intent. Puedes habilitar el resguardo generativo en controladores de eventos sin coincidencias proporcionando una instrucción del LLM para generar la respuesta. |
Precios
Para conocer los precios, consulta Vertex AI Agent Builder.