Durante uma conversa, os agentes de conversação (Dialogflow CX) sempre usam modelos de linguagem para entender a intenção do usuário final, mas você pode escolher se e como os modelos de linguagem são usados para as respostas do agente. Você pode escolher entre recursos totalmente generativos, parcialmente generativos e determinísticos ao projetar seu agente.
Este guia apresenta uma visão geral desses recursos. Ele ajuda a decidir quais desses recursos você planeja usar, para que saiba qual documentação será relevante para você.
Totalmente generativo
Os recursos totalmente generativos são criados com base em modelos de linguagem grandes (LLMs) da Vertex AI para entender a intenção do usuário final e gerar respostas do agente. Esses recursos são fáceis de usar e oferecem uma conversa muito natural. Confira a seguir uma visão geral dos recursos totalmente generativos:
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| Manuais | Os playbooks oferecem uma nova maneira de criar agentes virtuais usando LLMs. Você só precisa fornecer instruções em linguagem natural e dados estruturados. Isso pode reduzir significativamente o tempo de criação e manutenção do agente virtual e permitir novos tipos de experiências de conversa para sua empresa. |
| Repositórios de dados | Os armazém de dados analisam e compreendem seu conteúdo público ou privado (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. |
Fluxos determinísticos
Se você precisar de mais controle determinístico sobre a conversa e todas as respostas geradas pelo agente, projete seu agente com fluxos.
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| Fluxos | Os fluxos usam modelos de linguagem para entender a intenção do usuário final durante uma conversa, que pode não ser completamente determinística. No entanto, depois que a intenção é estabelecida, você tem controle total sobre o fluxo de conversa e as respostas do agente. Projetar um agente com fluxos determinísticos geralmente leva mais tempo, mas essa é uma boa opção para agentes que exigem controle explícito sobre as respostas. |
Fluxos parcialmente generativos
Os fluxos têm alguns recursos generativos opcionais que podem ser usados quando você não precisa de controle determinístico 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. |
| Alternativa generativa | O fallback generativo é usado para gerar respostas do agente quando a entrada do usuário final não corresponde à intenção esperada. É possível ativar o substituto generativo em determinados cenários fornecendo um comando LLM para gerar a resposta. |