Os agentes de agentes de conversação (Dialogflow CX) podem usar IA generativa e/ou recursos de controle de conversa mais determinísticos ao conversar com os usuários finais.
Recursos totalmente generativos
Os recursos totalmente generativos são criados na Vertex AI modelos de linguagem grandes (LLMs) para entender a intenção do usuário final além de gerar respostas dos agentes. Esses recursos são fáceis de usar e proporcionam uma conversa muito natural. Confira a seguir uma visão geral dos recursos totalmente generativos:
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| Apps de agentes do Vertex AI Builder | Os apps de agentes oferecem uma nova maneira de criar agentes virtuais usando LLMs. Você só precisa enviar instruções de linguagem natural e dados estruturados. Isso pode reduzir significativamente o tempo de criação e manutenção de agente virtual e permitir novos tipos de experiências de conversa para sua empresa. |
| Apps de chat do Vertex AI Builder Também conhecidos como agentes de repositório de dados |
Os agentes do repositório de dados analisam e compreendem seu conteúdo público ou particular (site, documentos internos etc.). Depois que essas informações forem indexadas, o agente poderá responder a perguntas e conversar sobre o conteúdo. Você só precisa fornecer o conteúdo. |
Atributos de fluxo determinístico
Usando a configuração Basic fluxo recursos, você pode ter mais controle determinista sobre a conversa e todas as respostas geradas por ele. Os fluxos usam modelos de linguagem para entender a intenção do usuário final durante uma conversa. o que pode não ser completamente determinista. No entanto, depois que a intenção é estabelecida, você tem controle total sobre o fluxo da conversa e as respostas do agente. Projetar um agente com fluxos determinísticos normalmente leva mais tempo, mas essa é uma boa opção para agentes que exigem controle explícito sobre as respostas deles.
Atributos de fluxo parcialmente generativos
Os fluxos têm alguns recursos generativos opcionais que podem ser usados precisam de controle determinista sobre as respostas do agente em determinados cenários de conversa. Confira a seguir uma visão geral desses recursos:
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| Geradores | Os geradores são usados para gerar respostas do agente. Em vez de fornecer a resposta do agente explicitamente, 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 humano. |
| Substituto generativo | O substituto generativo é usado para gerar respostas do agente quando a entrada do usuário final não corresponde a uma intenção esperada. É possível ativar o substituto generativo em determinados cenários fornecendo um comando LLM para gerar a resposta. |