O Dialogflow agora oferece um conjunto de recursos generativos de conversação criados no Dialogflow e na Vertex AI.
Com esses recursos, é possível usar modelos de linguagem grandes (LLMs) para analisar e compreender conteúdo, gerar respostas do agente e controlar o fluxo de conversas. Isso reduz significativamente o tempo de criação do agente e melhora a qualidade dele.
Confira a seguir uma visão geral desses recursos:
| X | Item |
|---|---|
| Apps de agentes da Vertex AI | Os apps de agente oferecem uma nova maneira de criar agentes virtuais do Dialogflow CX usando LLMs. Em vez de definir fluxos, páginas, intents e transições, você fornece instruções em linguagem natural e dados estruturados. Isso pode reduzir significativamente o tempo de criação e manutenção de agente virtual e permitir novos tipos de experiências de conversação para sua empresa. |
| Agentes de repositório de dados | Os agentes de armazenamento de dados analisam e compreendem seu conteúdo público ou particular (site, documentos internos etc.). Depois que essas informações forem indexadas, o agente poderá responder a perguntas e conversar sobre o conteúdo. Você só precisa fornecer o conteúdo. |
| Geradores | Geradores são usados para gerar respostas do agente. Em vez de fornecer a resposta do agente para um cumprimento, você fornece um comando LLM que pode lidar com muitos cenários, incluindo resumo de conversas, resposta a perguntas, recuperação de informações do cliente e encaminhamento para um ser humano. |
| Substituto generativo | O substituto generativo é usado para gerar respostas do agente quando a entrada do usuário final não corresponde a uma intent. É possível ativar o substituto generativo em manipuladores de eventos sem correspondência fornecendo um comando LLM para gerar a resposta. |
Preços
Para preços, consulte Vertex AI Agent Builder.