Durante muchos años, Dialogflow ha usado modelos de lenguaje para comprender la intención del usuario final durante una conversación. Antes de julio de 2023, los modelos de idioma no se usaban en las respuestas de los agentes, por lo que tenías que definir respuestas de forma explícita para cada ruta de conversación posible.
Esto cambió gracias a la reciente introducción de varias funciones generativas. Ahora puedes usar modelos de lenguaje extenso (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.
Puedes encontrar documentación sobre cada una de estas funciones nuevas en la carpeta IA generativa en el panel de navegación izquierdo de la documentación. A continuación, se incluye una descripción general de las nuevas funciones generativas:
X | Elemento |
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Guías generativas | Las guías generativas proporcionan una nueva forma de crear agentes de Dialogflow CX mediante LLM. En lugar de definir flujos, páginas, intents y transiciones, usted proporciona instrucciones de lenguaje natural y datos estructurados en forma de guías. Esto puede reducir significativamente el tiempo de creación y mantenimiento de los agentes, y habilitar tipos nuevos de experiencias de conversación para tu negocio. |
Agentes de almacenes de datos | Los agentes de almacenes 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 de agentes. En lugar de proporcionar la respuesta del agente para una entrega, proporcionas un mensaje de LLM que puede manejar muchas situaciones, incluidos resúmenes de conversaciones, respuestas a preguntas, recuperación de información del cliente y derivación a una persona. |
Resguardo generativo | El resguardo generativo se usa para generar respuestas de agente cuando la entrada del usuario final no coincide con un intent. Puedes habilitar el resguardo generativo en los controladores de eventos sin coincidencias proporcionando un mensaje de LLM para generar la respuesta. |