Dialogflow bietet jetzt eine Reihe von generativen Konversationsfunktionen, die auf Dialogflow und Vertex AI basieren.
Mit diesen Features können Sie jetzt Large Language Models (LLMs) verwenden, um Inhalte zu parsen und zu verstehen, Agent-Antworten zu generieren und den Unterhaltungsablauf zu steuern. Dies kann die Entwicklungszeit des Agents erheblich reduzieren und die Qualität des Agents verbessern.
Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über diese Funktionen:
| X | Element |
|---|---|
| Vertex AI-Agent-Anwendungen | Agent-Apps bieten eine neue Möglichkeit, virtuelles Kundenservicepersonal in Dialogflow CX mithilfe von LLMs zu erstellen. Anstatt Abläufe, Seiten, Intents und Übergänge zu definieren, stellen Sie Anweisungen in natürlicher Sprache und strukturierte Daten bereit. Dies kann die Erstellungs- und Wartungszeit eines virtuellen Kundenservicemitarbeiters erheblich verkürzen und Ihrem Unternehmen völlig neue Arten der Kommunikation ermöglichen. |
| Datenspeicher-Agents | Datenspeicher-Agents parsen und verstehen Ihre öffentlichen oder privaten Inhalte (Website, interne Dokumente usw.). Sobald diese Informationen indexiert sind, kann der Agent Fragen beantworten und Gespräche über den Inhalt führen. Sie müssen nur die Inhalte bereitstellen. |
| Generatoren | Generatoren werden zum Generieren von Agent-Antworten verwendet. Anstatt die Antwort des Kundenservicemitarbeiters für die Auftragsausführung bereitzustellen, stellen Sie einen LLM-Prompt bereit, der viele Szenarien verarbeiten kann, z. B. das Zusammenfassen von Unterhaltungen, das Beantworten von Fragen, das Abrufen von Kundendaten und die Eskalation an einen Mitarbeiter. |
| Generatives Fallback | Ein generatives Fallback wird verwendet, um Agent-Antworten zu generieren, wenn die Endnutzereingabe mit keinem Intent übereinstimmt. Sie können das generative Fallback für No-Match-Event-Handler aktivieren, indem Sie eine LLM-Eingabeaufforderung bereitstellen, um die Antwort zu generieren. |
Preise
Informationen zu Preisen finden Sie unter Vertex AI Search and Conversation.