Uma intent categoriza a intenção do usuário final em cada conversa.
Uma intent contém os seguintes dados:
Termo | Definição |
---|---|
Nome de exibição | Nome mostrado no console para a intent. |
Rótulos | Rótulos que ajudam a categorizar intents. Por exemplo: intent de cabeçalho. |
Frases de treinamento | As frases de treinamento são exemplos de frases que o usuário final pode digitar ou dizer, conhecidas como entradas do usuário final. Quando a entrada do usuário final se assemelhar a uma dessas frases, os agentes de conversação (Dialogflow CX) vão corresponder à intent. Você não precisa definir todos os exemplos possíveis, porque o machine learning integrado dos Agentes de conversa (Dialogflow CX) se expande da lista por outras frases semelhantes. |
Parâmetros | Você define as frases de treinamento para usar parâmetros que extraem valores de partes específicas da entrada do usuário final. |
Padrões DTMF | Consulte DTMF para integrações de telefonia. |
Correspondência com intents
Quando um usuário final insere uma entrada (texto, fala ou pressionamento de teclas do telefone), os agentes de conversação (Dialogflow CX) comparam a entrada com as frases de treinamento de intent para encontrar a melhor correspondência. Esse processo é chamado de correspondência de intent. A correspondência de intent só pode ocorrer com intents associadas a uma rota de intent (um gerenciador de estado com um requisito de intent) no escopo.
A entrada de pressionamento de tecla é correspondida de acordo com padrões DTMF. No entanto, ao pesquisar uma intent correspondente para texto, os agentes de conversação (Dialogflow CX) pontuam possíveis correspondências com uma confiança de detecção de intent, também conhecida como pontuação de confiança. Esses valores variam de 0,0 (completamente incerto) a 1,0 (completamente certo). Depois que as intents são pontuadas, há dois resultados possíveis:
- Se a intent de pontuação mais alta tiver uma pontuação de confiança maior ou igual à configuração de limite de classificação, ela será retornada como uma correspondência.
- Se nenhuma intent atingir o limite, um evento sem correspondência será invocado.
Frases de treinamento
Frases de treinamento são frases de exemplo que os usuários finais podem digitar ou dizer, conhecidas como entrada do usuário final. Você cria várias frases de treinamento para cada intent. Quando uma entrada do usuário final se assemelhar a uma dessas frases, os agentes de conversação (Dialogflow CX) vão corresponder à intent.
Por exemplo, a frase de treinamento "Quero pizza" treina seu agente a reconhecer entradas de usuário final semelhantes a essa frase, como "Compre uma pizza" ou "Peça pizza".
Você não precisa definir todos os exemplos possíveis, porque o machine learning integrado dos Agentes de conversação (Dialogflow CX) aumenta sua lista com outros, frases semelhantes. Crie pelo menos 10 a 20 frases (dependendo da complexidade da intent) para que o agente reconheça uma variedade de entradas de usuário final. Por exemplo, se você quer que sua intent reconheça a entradas de um usuário final sobre sua cor favorita, defina as seguintes frases de treinamento:
- “Gosto de vermelho”
- “Minha cor favorita é amarelo”
- “preto”
- "Azul é a minha favorita"
- …
Anotar frases de treinamento
Você controla como os dados do usuário final são extraídos anotando partes das frases de treinamento e configurando os parâmetros associados.
Por exemplo, considere uma frase de treinamento como "Qual é a previsão amanhã para Tóquio?"
Anote "amanhã" com um parâmetro date
e "Tóquio" com um parâmetro location
.
Quando você anota partes de uma frase de treinamento,
os agentes de conversação (Dialogflow CX) reconhecem que essas partes são apenas exemplos
de valores reais que serão fornecidos pelos usuários finais no ambiente de execução.
Para uma entrada de usuário final, como "Qual é a previsão para Sydney na sexta-feira?",
Os agentes de conversação (Dialogflow CX) extrairiam o parâmetro date
de "Sexta-feira"
e o parâmetro location
de "Sydney".
É necessário anotar todas as partes da frase de treinamento que serão extraídas como parâmetros. Caso contrário, o Dialogflow não extrai os valores.
Ao criar um agente com o Console, a maioria das anotações é criada automaticamente quando você adiciona frases de treinamento que contêm partes que podem ser correspondidas a um tipo de entidade atual. Essas partes são destacadas no Console. Edite essas anotações e parâmetros conforme necessário.
Para anotar manualmente uma frase de treinamento com o Console, faça o seguinte:
- Selecione a parte da frase de treinamento que você quer anotar.
- Selecione o tipo de entidade desejado na lista.
- Um parâmetro é criado para você na tabela de parâmetros abaixo.
Ao criar um agente com a API, anote as partes da frase de treinamento manualmente.
Veja o tipo TrainingPhrase
usado pelo tipo Intent
.
Selecione um protocolo e uma versão para a referência de intent:
Protocolo | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Recurso de intent | Recurso de intent |
RPC | Interface da intent | Interface da intent |
C++ | IntentsClient | Indisponível |
C# | IntentsClient | Indisponível |
Go | IntentsClient | Indisponível |
Java | IntentsClient | IntentsClient |
Node.js | IntentsClient | IntentsClient |
PHP | Indisponível | Indisponível |
Python | IntentsClient | IntentsClient |
Ruby | Indisponível | Indisponível |
Entidades implícitas criadas por frases de treinamento
A maioria das entidades personalizadas é definida explicitamente com a criação de tipos de entidade e adicionar entradas de entidade. No entanto, as entidades personalizadas também podem conter valores implícitos. Isso acontece quando você anota o texto de uma frase de treinamento, em que o texto anotado não é um valor definido pelo tipo de entidade selecionado. O texto anotado se torna um valor de referência de entidade para a entrada de entidade adicionada implicitamente. Se o tipo de entidade for um mapa, o texto também se torna um sinônimo da entrada da entidade.
Intent de boas-vindas padrão
Quando você cria um agente, uma intent de boas-vindas padrão é criada para você. Para alguns idiomas, a intent tem frases de treinamento simples, como "Oi" ou "Olá", que precisam corresponder à entrada inicial do usuário final. É possível editar essa intent como quiser.
Ao usar a API, é possível referir-se a esse intent com o seguinte código de intent:
00000000-0000-0000-0000-000000000000
Se o agente iniciar a conversa,
é possível acionar essa intent usando a API.
Use o valor
projects/<PROJECT_ID>/locations/<LOCATION_ID>/agents/<AGENT_ID>/intents/00000000-0000-0000-0000-000000000000
no campo QueryInput.intent.intent
ao chamar o método detectIntent
ou streamingDetectIntent
.
Intent negativa padrão
Quando você cria um agente, uma intent de negativa padrão é criada para você. É possível adicionar frases de treinamento a essa intent que funcionam como exemplos negativos. Pode haver casos em que a entrada do usuário final tenha uma pequena semelhança com frases de treinamento em intents normais, mas você não quer que essas entradas correspondam a intents normais.
Por exemplo, um agente de reserva de sala pode ter uma frase de treinamento como "Eu gostaria de reservar uma sala". Se o usuário final quiser comprar um livro sobre o assunto, ele poderá dizer "Eu gostaria de comprar um livro sobre salas". Para que a entrada do usuário final não corresponda à sua intent, adicione essa frase como um exemplo negativo.
Além disso, adicione possíveis frases que estão fora do escopo do agente para que elas não correspondam a nenhuma intent. No entanto, evite adicionar uma quantidade muito grande dessas frases. Por exemplo, se você definir 10.000 frases de intent negativa padrão, isso vai afetar negativamente a correspondência normal de intent.
Revise essas frases regularmente, porque algumas delas podem ter ficado fora do escopo do agente e foram adicionadas às intents.
A intent negativa padrão afeta todas as correspondências de intent. As frases adicionadas podem beneficiar a correspondência de uma intent, mas prejudicar a correspondência de outra. Por exemplo, você pode adicionar "ligações internacionais" à intent negativa padrão para evitar a correspondência com uma intent de viagem internacional. No entanto, isso também impedirá que essa frase corresponda a uma chamada internacional.
Ao usar a API, é possível referir-se a esse intent com o seguinte código de intent:
00000000-0000-0000-0000-000000000001
Cancelar intents
Durante uma conversa, o usuário final pode querer cancelar o tópico da conversa atual. Por exemplo, a página atualmente ativa pode estar pedindo uma data para um novo agendamento, mas o usuário final decidiu não criar um novo compromisso. O usuário final pode dizer algo como "cancelar" ou "Não quero um novo compromisso". Para lidar com essa situação, é possível criar uma ou mais cancelamentos de intent para seu agente. É possível nomear essas intents de cancelamento como quiser, mas é costume incluir "cancelar" no nome. É necessário associar essas intents de cancelamento às rotas de intent que estão no escopo em pontos relevantes da conversa. Essas rotas de intent deverão fazer a transição para uma página adequada para processar o cancelamento.
As frases de treinamento para intents de cancelamento precisam lidar com tentativas genéricas e específicas de tópicos que serão canceladas. Exemplo:
- Cancelar
- Parar
- Mudei de ideia
- Cancelar
- Voltar
- Voltar
- Não quero um novo compromisso
- Cancelar novo compromisso
- Excluir novo compromisso
Como criar uma intent
Para criar um intent:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha seu projeto do Google Cloud.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Clique em Criar.
- Digite os dados da intent.
- Clique em Save.
API
Veja o método create
para o tipo Intent
.
Selecione um protocolo e uma versão para a referência de intent:
Protocolo | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Recurso de intent | Recurso de intent |
RPC | Interface da intent | Interface da intent |
C++ | IntentsClient | Indisponível |
C# | IntentsClient | Indisponível |
Go | IntentsClient | Indisponível |
Java | IntentsClient | IntentsClient |
Node.js | IntentsClient | IntentsClient |
PHP | Indisponível | Indisponível |
Python | IntentsClient | IntentsClient |
Ruby | Indisponível | Indisponível |
Excluir uma intent
Para excluir um intent:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha seu projeto do Google Cloud.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Passe o cursor sobre o intent que você quer excluir.
- Clique no botão de exclusão delete.
API
Veja o método delete
para o tipo Intent
.
Selecione um protocolo e uma versão para a referência de intent:
Protocolo | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Recurso de intent | Recurso de intent |
RPC | Interface da intent | Interface da intent |
C++ | IntentsClient | Indisponível |
C# | IntentsClient | Indisponível |
Go | IntentsClient | Indisponível |
Java | IntentsClient | IntentsClient |
Node.js | IntentsClient | IntentsClient |
PHP | Indisponível | Indisponível |
Python | IntentsClient | IntentsClient |
Ruby | Indisponível | Indisponível |
Acessar dados da intent
Para acessar os dados do intent:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha seu projeto do Google Cloud.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Clique na intent que você quer acessar.
- Visualizar ou atualizar dados de intent.
- Clique em Salvar para salvar as alterações.
API
Veja os métodos get
e patch/update
para o tipo Intent
.
Selecione um protocolo e uma versão para a referência de intent:
Protocolo | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Recurso de intent | Recurso de intent |
RPC | Interface da intent | Interface da intent |
C++ | IntentsClient | Indisponível |
C# | IntentsClient | Indisponível |
Go | IntentsClient | Indisponível |
Java | IntentsClient | IntentsClient |
Node.js | IntentsClient | IntentsClient |
PHP | Indisponível | Indisponível |
Python | IntentsClient | IntentsClient |
Ruby | Indisponível | Indisponível |
Sugestões de intent
O Dialogflow analisa automaticamente as ocorrências sem correspondência durante as conversas e pode sugerir novas intents ou recomendar frases de treinamento adicionais para intents já existentes. Aceitar essas sugestões pode ajudar a evitar ocorrências de não correspondência no futuro.
Ao usar sugestões, é possível ajustar o tamanho do cluster. Valores menores de tamanho de cluster sugerem mais intents com menos frases de treinamento por intent. Valores maiores de tamanho de cluster sugerem menos intents com mais frases de treinamento por intent.
Para aceitar sugestões de intent:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha seu projeto do Google Cloud.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Clique na guia Suggestions.
- Ajuste o Tamanho do cluster como quiser.
- Selecione uma sugestão.
- Selecione as frases de treinamento que você quer.
- Para a intent de destino, adicione as frases de treinamento a uma intent existente ou a uma nova.
- Clique em Salvar ou Criar novo para salvar as mudanças. Quando você aceita sugestões de intent, a intent permanece na lista de sugestões.
Dividir intents
É possível dividir uma intent em duas usando o console do Cloud. A interface permite selecionar frases de treinamento de uma intent de origem e movê-los para uma nova intent:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha seu projeto.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Selecione a intent que você quer dividir.
- Clique em Dividir.
- Selecione intents da intent de origem.
- Clique em Mover para a direita.
- Forneça outros detalhes para a intent de destino.
- Clique em Dividir.
Comparar e mesclar intents
É possível comparar ou mesclar duas intents na mesma intent usando o console:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha o projeto.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Selecione as duas intents que você quer comparar ou mesclar.
- Clique em Comparar.
- As frases de treinamento são mostradas lado a lado para comparação.
- Para mesclar as duas intents, clique em Mesclar.
Exportar e importar intents
É possível exportar e importar intents para compartilhar entre agentes.
Uma das opções de formato de exportação é CSV, que tem as seguintes colunas:
- Nome de exibição da intent
- Idioma
- Frase
Cada entrada contém o nome de exibição, o idioma e a primeira frase de treinamento ou apenas uma frase de treinamento para a intent declarada anteriormente. O Dialogflow codifica anotações em frases de treinamento exportadas, para que sejam restauradas ao importar. O formato dessa codificação é:
(annotated part)[entity, parameter]
Exemplo:
Intent Display Name,Language,Phrase
Shirt Selection,en,I want a (green)[@sys.color, color] shirt
,,I would like a (yellow)[@sys.color, color] shirt
Store Hours,en,When are you open?
,,What are your hours?
Ao importar intents, poderá haver conflitos de mesclagem quando o nome de exibição de um no agente atual corresponder à intent importada. É possível controlar o comportamento de mesclagem quando os nomes de exibição das intents corresponderem selecionando uma das seguintes opções:
- Substituir intents: uma intent importada substitui qualquer intent com o mesmo nome no agente.
- Renomear e importar como novas intents: a intent importada é renomeada anexando "_1" ao nome de exibição.
- Mesclar com intents existentes: As frases de treinamento de uma intent importada são adicionadas à intent atual. Se existirem as mesmas frases de treinamento, elas não serão duplicadas.
- Manter intents originais: a intent atual permanece inalterada, e a intent em conflito é ignorada. As intents sem conflito são importadas.
Para exportar intents:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha seu projeto do Google Cloud.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Selecione cada intent que você quer exportar.
- Clique em Exportar intents selecionadas.
- Selecione o formato e o destino.
- Clique em Enviar.
Para importar intents, faça o seguinte:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha seu projeto do Google Cloud.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Clique em Importar.
- Selecione a origem.
- Se houver algum conflito, uma janela de diálogo é mostrada, que permite selecionar o comportamento de mesclagem.
- Clique em Enviar.
Exportar e importar frases de treinamento
É possível exportar e importar frases de treinamento para uma intent atual.
O formato do arquivo para importação é CSV sem cabeçalho e com uma única coluna. Exemplo:
"I want a pony"
"I need a pony"
"I must have a pony"
Ao importar frases de treinamento, você pode escolher um dos seguintes modos de importação:
- Importar como novas frases de treinamento: As frases nos arquivos são adicionadas à lista de frases existentes.
- Substitua frases de treinamento existentes: As frases de treinamento atuais são excluídas, e as frases de treinamento dos arquivos são adicionadas.
Por padrão, as frases de treinamento importadas são anotadas automaticamente. Para desativar esse comportamento, selecione Pular anotação automática.
Para exportar frases de treinamento para uma intent:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha seu projeto do Google Cloud.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Selecione uma intent.
- Role para baixo até a seção Training phrases.
- Selecione as frases de treinamento que você quer exportar.
- Clique em Exportar.
Para importar frases de treinamento para uma intent:
Console
- Abra o Console do Dialogflow CX.
- Escolha seu projeto do Google Cloud.
- Selecione seu agente.
- Selecione a guia Gerenciar.
- Clique em Intents.
- Selecione uma intent.
- Role para baixo até a seção Training phrases.
- Se preferir, selecione Pular anotação automática.
- Clique no botão de importação logo acima da lista de frases de treinamento.
- Selecione um arquivo e o modo de importação.
- Clique em Enviar.
Intents principais e complementares
Ao projetar agentes, às vezes é útil pensar nas intents como intents principais ou intents complementares.
Uma intent principal identifica o objetivo principal do usuário final para interagir com um agente. Uma intent suplementar identifica as perguntas subsequentes de um usuário final que estão relacionados à intent da cabeça. Essas perguntas podem fornecer mais contexto para as necessidades do usuário final ou podem ser perguntas de acompanhamento que ajudam o usuário final a esclarecer ou entender melhor algo.
Uma intent principal geralmente é uma das primeiras intents correspondidas em uma conversa, e outras perguntas do usuário final correspondem a intents suplementares. Exemplo:
Diálogo | Explicação |
---|---|
Usuário final: Ative um novo smartphone Agente: Claro, posso ajudar com isso. Quais são os últimos quatro dígitos do número de telefone que você quer ativar? |
A intenção da cabeça é correspondida |
Usuário final: 1234 Agente: Tudo pronto para ativar seu smartphone agora? |
Um parâmetro é definido |
Usuário final: Todas as minhas mensagens serão transferidas para o novo smartphone? Agente: ... |
Correspondência com a intent complementar |