Generatoren

Hinweis: Die Funktion Generatoren ist vom Dialogflow-SLA ausgenommen.

Generatoren verwenden die neuesten generativen Large Language Models (LLMs) von Google und von Ihnen bereitgestellte Prompts, um das Verhalten und die Antworten von Kundenservicemitarbeitern zur Laufzeit zu generieren. Die verfügbaren Modelle werden von Vertex AI bereitgestellt.

Mit einem Generator können Sie einen LLM nativ über Konversations-Agents (Dialogflow CX) aufrufen, ohne einen eigenen externen Webhook erstellen zu müssen. Sie können den Generator so konfigurieren, dass er alles ausführt, was Sie normalerweise von einem LLM verlangen würden.

Generatoren eignen sich hervorragend für Aufgaben wie Zusammenfassung, Parameterextraktion und Datentransformationen. Unten finden Sie Beispiele.

Beschränkungen

Diese Funktion ist für Kundenservicemitarbeiter in jeder Dialogflow-Sprache verfügbar. Die verfügbaren Modelle können jedoch strengere Sprachbeschränkungen haben. Weitere Informationen finden Sie unter Vertex AI Informationen.

Generatorkonzepte

Vertex AI-Dokumentation enthält Informationen, die bei der Erstellung von Generatoren wichtig sind. für Dialogflow:

• Modelle (Google-Grundlage Modelle und Modellversionen und Lebenszyklus)
• Prompts
• Steuerelemente (in Vertex AI als „Parameterwerte“ bezeichnet)

Generator definieren

So erstellen Sie einen Generator:

1. Zur Dialogflow CX Console
2. Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
3. Wählen Sie den Agent aus.
4. Klicke auf den Tab Verwalten.
5. Klicken Sie auf Generatoren.
6. Klicken Sie auf Neu erstellen.
7. Geben Sie einen aussagekräftigen Anzeigenamen für den Generator ein.
8. Geben Sie den Textprompt, das Modell und die Steuerelemente wie unter Konzepte beschrieben ein.
9. Klicken Sie auf Speichern.

Hinweis: Wenn Sie unzulässige Wortgruppen zur Verwendung mit Generatives Fallback, Diese verbotenen Formulierungen wirken sich auch auf alle Generatoren aus.

Der Textprompt wird während der Ausführung an das generative Modell gesendet. Es sollte sich um eine klare Frage oder Anfrage handeln, damit das Modell eine zufriedenstellende Antwort generieren kann.

Sie können den Prompt kontextabhängig gestalten, indem Sie Wörter als Platzhalter markieren, indem Sie ein $ vor dem Wort ein. Du kannst diese Generator-Eingabeaufforderung später verknüpfen Platzhalter mit Sitzungsparametern in der Auftragsausführung, die durch während der Ausführung die Sitzungsparameterwerte.

Generator definieren

Es gibt spezielle Generator-Prompt-Platzhalter, die nicht mit Sitzungsparametern verknüpft werden müssen. Diese integrierten Generator-Prompts Platzhalter sind

Begriff	Definition
$conversation	Die Unterhaltung zwischen dem Kundenservicemitarbeiter und dem Nutzer, ausgenommen die letzte Nutzeräußerung und die Äußerungen des Kundenservicemitarbeiters danach.
$last-user-utterance	Die letzte Nutzeräußerung.

Generator bei der Auftragsausführung verwenden

Sie können Generatoren bei der Auftragsausführung verwenden, z. B. in Routen, Ereignis-Handlern und Parametern.

Maximieren Sie im Bereich Fulfillment den Abschnitt Generators. Klicken Sie dann auf Generator hinzufügen. Sie können jetzt einen vordefinierten Generator auswählen oder einen neuen Generator definieren.

Nachdem du einen Generator ausgewählt hast, musst du den Generator-Prompt verknüpfen. Platzhalter der Aufforderung mit Sitzungsparametern. Außerdem müssen Sie geben Sie den Ausgabeparameter an, der das Ergebnis des Generators nach dem Ausführung.

Generator für die Auftragsausführung verwenden

Sie können einer Auftragsausführung mehrere Generatoren hinzufügen, die dann ausgeführt werden. .

Der Ausgabeparameter kann dann später verwendet werden, z. B. in der Antwort des Kundenservicemitarbeiters.

Ausgabe des Generators verwenden

Generator testen

Die Funktion Generator kann direkt im Simulator getestet werden.

Generator im Simulator testen

Beispiele

In diesem Abschnitt finden Sie Beispielanwendungsfälle für Generatoren. Da Generatoren eine generative Technologie sind, die auf Large Language Models (LLMs) basiert, können sich Ihre individuellen Ergebnisse bei Verwendung der folgenden Beispiel-Prompts von der hier dokumentierten Ausgabe unterscheiden. Alle von Google zurückgegebenen Prompt-Ergebnisse sind Best-Effort-Prinzip.

Inhaltszusammenfassung

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Inhalte zusammengefasst werden.

Aufgabe:

Your goal is to summarize a given text.

Text:
$text

A concise summary of the text in 1 or 2 sentences is:

Zusammenfassung von Unterhaltungen

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie eine Zusammenfassung der Unterhaltung erstellen.

Aufgabe:

You are an expert at summarizing conversations between a User and an Agent.
When providing the summary, always start with "Dear $email_address, the conversation summary is as follows:"
Provide a summary in a few bullet points.
Try to be as brief as possible with each bullet point,
only noting the key points of the conversation.
Output the summary in markdown format.

Conversation:
$conversation

Summary:

Gelöster Prompt:

Bei einer Beispielunterhaltung kann der geklärte Prompt, der an den generativen Prompt gesendet wird, könnte so aussehen:

You are an expert at summarizing conversations between a User and an Agent.
When providing the summary, always start with "Dear [e-mail] conversation summary is as follows:"
Provide a summary in a few bullet points.
Try to be as brief as possible with each bullet point,
only noting the key points of the conversation.
Output the summary in markdown format.

Conversation:
Agent: Good day! What can I do for you today?
User: Hi, which models can I use in Conversational Agents (Dialogflow CX)'s generators?
Agent: You can use all models that Vertex AI provides!
User: Thanks, thats amazing!

Summary:

Markdown-Formatierung

Dieses Beispiel zeigt, wie Text in Markdown formatiert wird.

# Instructions

You are presented with a text and your goal is to apply markdown formatting to text.

**NOTE:** Do not change the meaning of the text, only the formatting.

# Example

## Text

Generators allow you to use Googles latest generative models to format text,
or to create a summaries, or even to write code. What an amazing feature.

## Text in Markdown

*Generators* allow you to use Google's latest generative models to

*   format text
*   create a summaries
*   write code

What an amazing feature.

# Your current task

## Text

$text

## Text in Markdown

Question Answering

In dieser Reihe von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Generatoren verwenden, um Fragen zu beantworten.

Erstens können Sie sich einfach auf das interne Wissen über das generative Modell verlassen, beantworten Sie die Frage. Beachten Sie, dass das Modell lediglich eine Antwort liefert, basierend auf Informationen aus den Trainingsdaten. Es gibt keine Garantie ob die Antwort wahr oder aktuell ist.

Aufforderung zur Beantwortung von Fragen mithilfe von Selbstwissen

Your goal is to politely reply to a human with an answer to their question.

The human asked:
$last-user-utterance

You answer:

Aufforderung zum Beantworten von Fragen mit den bereitgestellten Informationen

Wenn das Modell jedoch auf Grundlage der von Ihnen bereitgestellten Informationen antworten soll, können Sie sie einfach zum Prompt hinzufügen. Dies funktioniert, wenn nicht zu viele Informationen vorliegen. die Sie zur Verfügung stellen möchten (z.B. eine kleine Speisekarte oder Kontaktdaten Ihres Unternehmen).

# Instructions

Your goal is to politely answer questions about the restaurant menu.
If you cannot answer the question because it's not related to the restaurant
menu or because relevant information is missing from the menu, you politely
decline to answer.

# Restaurant menu:

## Starters
Salat 5$

## Main dishes
Pizza 10$

## Deserts
Ice cream 2$

# Examples

Question: How much is the pizza?
Answer: The pizza is 10$.

Question: I want to order the ice cream.
Answer: We do have ice cream! However, I can only answer questions about the menu.

Question: Do you have spaghetti?
Answer: I'm sorry, we do not have spaghetti on the menu.

# Your current task

Question: $last-user-utterance
Answer:

Aufforderung zum Beantworten von Fragen mit dynamisch bereitgestellten Informationen

Häufig sind die Informationen, auf denen das Modell seine Antwort stützen soll, einfach in den Prompt eingefügt werden. In diesem Fall können Sie den Generator mit einem Informationsabrufsystem wie einer Datenbank oder einer Suchmaschine verbinden, um die Informationen dynamisch auf Grundlage einer Abfrage abzurufen. Sie können die Ausgabe dieses Systems einfach in einem Parameter speichern und mit einem Platzhalter im Prompt verknüpfen.

# Instructions

Your goal is to politely answer questions based on the provided information.
If you can't answer the question given the provided information, you politely
decline to answer.

# Provided information:
$information

Question: $last-user-utterance
Answer:

Codegenerierung

Dieses Beispiel zeigt, wie Sie mit einem Generator Code schreiben. Beachten Sie, dass es hier sinnvoll ist, ein generatives Modell zu verwenden, das speziell zum Generieren von Code trainiert wurde.

Eingabeaufforderung

# Instructions:

Your goal is to write code in a given programming language solving a given problem.

Problem to solve:
$problem

Programming language:
$programming-language

# Solution:

Eskalation an einen Kundenservicemitarbeiter

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie du eine Eskalierung an einen Kundenservicemitarbeiter handhabst. Die letzten beiden Anweisungen im Prompt verhindern, dass das Modell zu ausschweifend wird.

Prompt:

# Instructions:

You are a polite customer service agent that handles requests
from users to speak with an operator.

Based on the $last-user-utterance,
respond to the user appropriately about their request to speak with an operator.
Always be polite and assure the user that you
will do your best to help their situation.

Do not ask the user any questions.
Do not ask the user if there is anything you can do to help them.

# Answer:

Generierung von Suchanfragen

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie eine vom Nutzer bereitgestellte Google-Suchanfrage optimiert wird.

Aufgabe:

# Instructions:

You are an expert at Google Search and using "Google Fu"
to build concise search terms that provide the highest quality results.
A user will provide an example query,
and you will attempt to optimize this to be the best Google Search query possible.

# Example:

User: when was covid-19 first started and where did it originated from?
Agent: covid-19 start origin

# Your task:

User: $text
Agent:

Abruf von Kundendaten

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie Informationen abrufen und Daten im String- oder JSON-Format suchen. Diese Formate werden häufig für Dialogflow-Sitzungsparameter verwendet.

Aufgabe:

You are a database engineer and specialize in extracting information
from both structured and unstructured data formats like CSV, SQL, JSON,
and also plain text.

Given a $user_db, extract the information requested
by the user from the $last-user-utterance

EXAMPLE:
user_db: {'customer_name': 'Patrick', 'balance': '100'}
User: What is my current account balance?
Agent: Your current balance is 100.

Begin!

user_db: $user_db
User: $last-user-utterance
Agent:

JSON-Objekt aktualisieren

Dieses Beispiel zeigt, wie ein JSON-Eingabeobjekt vom Nutzer (oder Webhook) und das Objekt dann entsprechend der Nutzeranfrage bearbeiten.

Aufgabe:

You are an expert Software Engineer
that specializes in the JSON object data structure.

Given some user $update_request and existing $json_object,
you will modify the $json_object based on the user's $update_request.

EXAMPLE:
json_object = { "a": 1, "b": 123 }
User: Add a new key/value pair to my JSON
Agent: What do you want to add?
User: c: cat
Agent: { "a": 1, "b": 123, "c": "cat"}

json_object = {"accounts": [{"username": "user1", "account_number": 12345}, {"username": "user2", "account_number": 98765}], "timestamp": "2023-05-25", "version":"1.0"}
User: Add a new value for user1
Agent: What do you want to add?
User: birthday, 12/05/1982
Agent: {"accounts": [{"username": "user1", "account_number": 12345, "birthday": "12/05/1982"}, {"username": "user2", "account_number": 98765}], "timestamp": "2023-05-25", "version":"1.0"}

json_object = $json_object
User: Add a new key value to my db
Agent: What do you want to add?
User: $last-user-utterance
Agent:

Codelab

Weitere Informationen finden Sie im Codelab zu Generatoren.

Fehlerbehebung

Wenn Sie Fehler an der Funktion beheben möchten, können Sie sich die aufgelöste große Sprache Modelleingabe (LLM) im Dialogflow-Konsolensimulator:

1. Klicken Sie auf die Schaltfläche Originalantwort:

   

2. Suchen Sie das Feld Generators LLM Inputs (Generatoren LLM-Eingaben). Lesen Sie diese Felder als Nur-Text und prüfen Sie, ob die LLM-Eingabe sinnvoll ist. Wenn ein Satz $ enthält, prüfen Sie die Simulatoreingabe und klären Sie, ob das $ in den Prompts beabsichtigt ist. $ in price is $10 ist beispielsweise wahrscheinlich beabsichtigt, während visit $city wahrscheinlich nicht beabsichtigt ist und entweder auf Missbrauch oder einen Fehler hinweisen könnte.

3. Wenn Sie „Generative LLM Inputs“ nicht sehen Feld, wenden Sie sich bitte an den Support.