Há muitos anos o Dialogflow usa modelos de linguagem para compreender a intenção do usuário final durante uma conversa. Antes de julho de 2023, os modelos de idioma não eram usados para respostas de agentes. Portanto, era necessário definir explicitamente as respostas para cada caminho de conversa possível.
O lançamento recente de vários recursos generativos mudou isso. Agora você pode usar modelos de linguagem grandes (LLMs) para analisar e compreender conteúdo, gerar respostas de agentes e controlar o fluxo de conversas. Isso pode reduzir significativamente o tempo de criação do agente e melhorar a qualidade dele.
A documentação de cada um desses novos recursos pode ser encontrada na pasta IA generativa no painel de navegação à esquerda da documentação. Confira a seguir uma visão geral dos novos recursos generativos:
| X | Item |
|---|---|
| Manuais generativos | Os manuais generativos fornecem uma nova maneira de criar agentes do Dialogflow CX usando LLMs. Em vez de definir fluxos, páginas, intents e transições, você fornece instruções de linguagem natural e dados estruturados na forma de manuais. Isso pode reduzir significativamente o tempo de criação e manutenção do agente e possibilitar novos tipos de experiências de conversa para sua empresa. |
| Agentes de repositório de dados | Os agentes de repositório de dados analisam e compreendem seu conteúdo público ou privado (site, documentos internos etc.). Quando essas informações forem indexadas, o agente vai poder responder a perguntas e conversar sobre o conteúdo. Você só precisa fornecer o conteúdo. |
| Geradores | Os geradores são usados para gerar respostas de agentes. Em vez de fornecer a resposta do agente para o atendimento, você fornece um prompt do LLM que pode lidar com vários 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 de agentes 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 prompt do LLM para gerar a resposta. |