Durante una conversación, los agentes de agentes conversacionales (Dialogflow CX) siempre usan modelos de lenguaje para comprender la intención del usuario final, pero puedes elegir si se usan modelos de lenguaje y cómo se usan para las respuestas del agente. Cuando diseñes tu agente, puedes elegir entre atributos deterministas, generativos parciales y generativos completos.
En esta guía, se proporciona una descripción general de estas funciones. Te ayuda a decidir cuál de estas funciones planeas usar, para que sepas qué documentación será relevante para ti.
Generativo completo
Las funciones totalmente generativas se basan en modelos de lenguaje grandes (LLM) de Vertex AI para comprender la intención del usuario final y generar respuestas de los agentes. Estas funciones son fáciles de usar y proporcionan una conversación muy natural. A continuación, se muestra una descripción general de las funciones totalmente generativas:
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| Guías | Las guías de implementación proporcionan una nueva forma de crear agentes virtuales con LLM. Solo debes proporcionar instrucciones en lenguaje natural y datos estructurados. Esto puede reducir significativamente el tiempo de creación y mantenimiento del agente virtual, y habilitar nuevos tipos de experiencias de conversación para tu empresa. |
| Almacenes de datos | Los almacenes de datos analizan y comprenden tu contenido público o privado (sitio web, documentos internos, etcétera). Una vez que se indexa esta información, tu agente puede responder preguntas y mantener conversaciones sobre el contenido. Solo debes proporcionar el contenido. |
Flujos deterministas
Si necesitas un control más determinista sobre la conversación y todas las respuestas que genera el agente, puedes diseñarlo con flujos.
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| Flows | Los flujos usan modelos de lenguaje para comprender la intención del usuario final durante una conversación, que puede no ser completamente determinista. Sin embargo, una vez que se establece la intención, tienes el control total sobre el flujo de la conversación y las respuestas del agente. El diseño de un agente con flujos deterministas suele llevar más tiempo, pero es una buena opción para los agentes que requieren un control explícito sobre sus respuestas. |
Flujos generativos parciales
Los flujos tienen algunas funciones generativas opcionales que puedes usar cuando no necesitas un control determinista sobre las respuestas del agente en ciertas situaciones de conversación. A continuación, se incluye una descripción general de estas funciones:
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| Generadores | Los generadores se usan para generar respuestas de agentes. En lugar de proporcionar la respuesta del agente de forma explícita, proporcionas una instrucción de LLM que puede controlar muchas situaciones, como el resumen de conversaciones, la respuesta de preguntas, la recuperación de información del cliente y la derivación a un ser humano. |
| Generative fallback | El resguardo generativo se usa para generar respuestas del agente cuando la entrada del usuario final no coincide con una intención esperada. Puedes habilitar el resguardo generativo en ciertas situaciones proporcionando una instrucción de LLM para generar la respuesta. |