Dialogflow ora fornisce una serie di funzionalità di conversazione generativa. basato su Dialogflow Vertex AI.
Con queste funzionalità, puoi usare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per analizzare e comprendere i contenuti. generare risposte degli agenti e controllare il flusso della conversazione. Ciò può ridurre notevolmente i tempi di progettazione dell'agente e migliorare la qualità degli agenti.
Di seguito è riportata una panoramica di queste funzionalità:
| X | Elemento |
|---|---|
| App agente Vertex AI Builder | Le app di agente offrono un nuovo modo per creare agenti virtuali Dialogflow CX utilizzando gli LLM. Invece di definire flussi, pagine, intent e transizioni; fornisci istruzioni in linguaggio naturale e dati strutturati. Ciò può ridurre notevolmente i tempi di creazione e manutenzione degli agenti virtuali e consente di creare nuovi tipi di esperienze di conversazione per la tua azienda. |
| App di chat di Vertex AI Builder Conosciute anche come agenti datastore |
Gli agenti dei datastore analizzano e comprendono i tuoi contenuti pubblici o privati (sito web, documenti interni e così via). Una volta indicizzate queste informazioni, l'agente potrà rispondere alle domande e discutere dei contenuti. Devi solo fornire i contenuti. |
| Generatori | Per generare le risposte degli agenti vengono utilizzati dei generatori. Invece di fornire la risposta dell'agente per un fulfillment, fornisci un prompt LLM in grado di gestire molti scenari, tra cui riepilogo della conversazione, risposta alle domande, recupero dei dati del cliente e riassegnazione a una persona. |
| Fallback generativo | L'elemento di riserva generativo viene utilizzato per generare risposte degli agenti quando l'input utente finale non corrisponde a un intento. Puoi abilitare il fallback generativo sui gestori di eventi senza corrispondenza fornendo un prompt LLM per generare la risposta. |
Prezzi
Per i prezzi, vedi Vertex AI Agent Builder