O Dialogflow agora oferece um conjunto de recursos de conversação generativos criados com base no Dialogflow e na Vertex AI.
Com esses recursos, é possível 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.
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 do agente virtual, além de possibilitar novos tipos de experiências de conversa para sua empresa. |
| Agentes do repositório de dados | Os agentes do repositório de dados analisam e compreendem seu conteúdo público ou privado, como sites, documentos internos etc. Depois que essas informações forem indexadas, seu 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 fulfillment, você fornece um comando LLM que pode lidar com muitos cenários, incluindo resumo de conversas, respostas 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 conferir os preços, consulte Vertex AI para Pesquisa e Conversação.