Connettori di conoscenza

Anteprima

Questo prodotto o funzionalità è soggetto ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici del servizio. I prodotti e le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

I connettori di conoscenza completano gli intenti definiti. Analizza i documenti della knowledge base (ad es. domande frequenti o articoli) per trovare risposte automatiche. Per configurarli, definisci una o più knowledge base, che sono raccolte di documenti di conoscenza.

Puoi attivare le knowledge base per il tuo agente, in modo che tutte le richieste di rilevamento dell'intenzione possano trovare risposte automatiche utilizzando le tue knowledge base. In alternativa, puoi specificare una o più knowledge base nelle singole richieste di rilevamento dell'intenzione.

È normale che un agente che utilizza connettori di conoscenza utilizzi anche intent definiti. I connettori di conoscenza offrono meno precisione e controllo delle risposte rispetto agli intent. Devi definire le tue intenzioni per gestire le richieste complesse degli utenti e lasciare che i connettori di conoscenza gestiscano le richieste semplici.

Per un elenco delle lingue supportate, consulta la colonna Connettori di conoscenza nel riferimento alle lingue.

Limitazioni

La funzionalità dei connettori di conoscenza è disponibile solo per la global regione.

Attivare le funzionalità beta

Assicurati che le funzionalità beta siano attive:

1. Vai alla console Dialogflow ES.
2. Seleziona un agente.
3. Fai clic sul pulsante delle impostazioni accanto al nome dell'agente.
4. Scorri verso il basso nella scheda Generali e assicurati che l'opzione Funzionalità beta sia attivata.
5. Se hai apportato modifiche, fai clic su Salva.

Crea una knowledge base e un documento

Segui le istruzioni riportate nella guida alle knowledge base per creare una knowledge base e un documento.

Impostazioni per i connettori di conoscenza

Attenzione: al momento le impostazioni del connettore di conoscenza non sono incluse durante l'esportazione, l'importazione o il ripristino degli agenti.

Puoi attivare o disattivare le knowledge base per l'agente. Le knowledge base attivate verranno prese in considerazione per tutte le richieste di corrispondenza all'intento che non specificano knowledge base. Per attivare o disattivare le knowledge base:

1. Vai alla console Dialogflow ES.
2. Seleziona un agente.
3. Fai clic su Conoscenza nel menu della barra laterale a sinistra.
4. Seleziona una o più knowledge base dall'elenco.
5. Fai clic su Attiva o Disattiva.

Quando un'espressione dell'utente finale corrisponde anche a un'intenzione, puoi specificare la preferenza per i risultati della scheda informativa:

1. Scorri verso il basso fino alla sezione Modificare la preferenza per i risultati della conoscenza.
2. Regola il cursore da più debole (preferenza data all'intenzione) a più forte (preferenza data alla conoscenza). Per ulteriori informazioni, vedi Rileva le risposte all'intent di seguito.

Configurare le risposte

Per impostazione predefinita, una knowledge base è configurata con una singola risposta di testo predefinita compilata con la risposta della conoscenza più adatta. Puoi modificare questa risposta e aggiungere messaggi con risposta avanzata. Le risposte della knowledge base possono contenere fino a tre risposte per knowledge base e puoi fare riferimento a queste risposte nelle risposte configurate. Per aggiungere le risposte:

1. Nella pagina Conoscenza, fai clic sul nome della tua knowledge base.
2. Scorri verso il basso fino alla sezione Risposte e aggiungi le risposte che preferisci:
   1. Quando definisci la prima risposta, utilizza $Knowledge.Question[1] e $Knowledge.Answer[1] dove vuoi che vengano fornite la domanda e la risposta.
   2. L'indice per $Knowledge.Question e $Knowledge.Answer inizia da 1, quindi aumenta questo indice quando aggiungi altre risposte.
3. Al termine, fai clic su Salva.

Quando definisci le risposte, devi considerare questi punti:

• Se il numero di risposte definite è superiore al numero N di corrispondenze della risposta del connettore di conoscenza, verranno restituite solo N risposte.
• Poiché l'accuratezza potrebbe essere inferiore rispetto alla corrispondenza di intenti definiti esplicitamente, ti consigliamo di restituire tre risposte agli utenti, se possibile.

Attenzione: il comportamento attuale durante la definizione di più varianti di risposta è un problema noto. Una volta corretto, il comportamento sarà il seguente:

• Se sono presenti più varianti di risposta definite in un singolo riquadro Risposta di testo o Risposta semplice dell'Assistente Google, Dialogflow ne sceglie una in modo casuale.
• Se sono definite più caselle di risposta avanzata, Dialogflow sceglie una variante di risposta da ogni casella.

Esempio:

Rilevamento dell'intent con la knowledge base

Quando effettui una richiesta di rilevamento dell'intenzione, puoi specificare una o più basi di conoscenza per una possibile risposta. L'indicazione esplicita delle knowledge base in una richiesta sovrascrive le impostazioni per le knowledge base attivate e disattivate.

Gli esempi riportati di seguito mostrano come utilizzare la console Dialogflow, l'API REST (inclusa la riga di comando) o le librerie client per rilevare l'intent. Per utilizzare l'API, chiama il metodo detectIntent sul tipo Sessions.

UI web

Puoi interagire con l'agente e ricevere le risposte del connettore di conoscenza tramite il simulatore Dialogflow:

1. Segui i passaggi precedenti per attivare una knowledge base.
2. Segui i passaggi precedenti per definire le risposte.
3. Digita "Come faccio a registrarmi?" nel simulatore.

REST

Chiama il metodo detectIntent sul tipo Sessions e specifica la knowledge base nel campo queryParams.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
• KNOWLEDGE_BASE_ID: il tuo ID knowledge base

Metodo HTTP e URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2beta1/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/123456789:detectIntent

Corpo JSON della richiesta:

{
 "queryInput": {
   "text": {
     "text": "How do I sign up?",
     "languageCode": "en-US"
   }
 },
 "queryParams": {
   "knowledgeBaseNames": ["projects/PROJECT_ID/knowledgeBases/KNOWLEDGE_BASE_ID"]
 }
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dialogflow.googleapis.com/v2beta1/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/123456789:detectIntent"

PowerShell (Windows)

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso alla CLI gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dialogflow.googleapis.com/v2beta1/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/123456789:detectIntent" | Select-Object -Expand Content

Explorer API (browser)

Copia il corpo della richiesta e apri la pagina di riferimento del metodo. Il riquadro Esplora API si apre sul lato destro della pagina. Puoi interagire con questo strumento per inviare richieste. Incolla il corpo della richiesta in questo strumento, compila gli altri campi obbligatori e fai clic su Esegui.

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  ...
  "queryResult": {
    "queryText": "How do I sign up?",
    "parameters": {},
    "allRequiredParamsPresent": true,
    "fulfillmentText": "Sign up for Cloud Storage by turning on the Cloud Storage service in the Google Cloud Platform Console.",
    "intent": {
      "name": "projects/my-gcp-project/agent/intents/487c7242-a769-408a-a339-47b95e10dac4",
      "displayName": "Knowledge.KnowledgeBase.MzkzNTAyMDE3NDQxNDk3MDg4MA"
    },
    "intentDetectionConfidence": 0.99371547,
    "languageCode": "en-us",
    "knowledgeAnswers": {
      "answers": [
        {
          "answer": "Sign up for Cloud Storage by turning on the Cloud Storage service in the Google Cloud Platform Console.",
          "matchConfidenceLevel": "HIGH",
          "matchConfidence": 0.99371547
        },
        {
          "answer": "Certain types of content are not allowed on this service; please refer to the Terms of Services and Platform Policies for details. If you believe a piece of content is in violation of our policies, report it here (select See more products, then Google Cloud Storage and Cloud Bigtable).",
          "matchConfidenceLevel": "LOW",
          "matchConfidence": 0.0012244871
        },
        {
          "answer": "From the Cloud Storage documentation click \"Send feedback\" near the top right of the page. This will open a feedback form. Your comments will be reviewed by the Cloud Storage team.",
          "matchConfidenceLevel": "LOW",
          "matchConfidence": 0.0011537358
        }
      ]
    }
  }
}

Java

Per autenticarti a Dialogflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.DetectIntentRequest;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.DetectIntentResponse;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.KnowledgeAnswers;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.KnowledgeAnswers.Answer;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.QueryInput;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.QueryParameters;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.QueryResult;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.SessionName;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.SessionsClient;
import com.google.cloud.dialogflow.v2beta1.TextInput;
import com.google.common.collect.Maps;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DetectIntentKnowledge {

  // DialogFlow API Detect Intent sample with querying knowledge connector.
  public static Map<String, KnowledgeAnswers> detectIntentKnowledge(
      String projectId,
      String knowledgeBaseName,
      String sessionId,
      String languageCode,
      List<String> texts)
      throws IOException, ApiException {
    // Instantiates a client
    Map<String, KnowledgeAnswers> allKnowledgeAnswers = Maps.newHashMap();
    try (SessionsClient sessionsClient = SessionsClient.create()) {
      // Set the session name using the sessionId (UUID) and projectID (my-project-id)
      SessionName session = SessionName.of(projectId, sessionId);
      System.out.println("Session Path: " + session.toString());

      // Detect intents for each text input
      for (String text : texts) {
        // Set the text and language code (en-US) for the query
        TextInput.Builder textInput =
            TextInput.newBuilder().setText(text).setLanguageCode(languageCode);
        // Build the query with the TextInput
        QueryInput queryInput = QueryInput.newBuilder().setText(textInput).build();

        QueryParameters queryParameters =
            QueryParameters.newBuilder().addKnowledgeBaseNames(knowledgeBaseName).build();

        DetectIntentRequest detectIntentRequest =
            DetectIntentRequest.newBuilder()
                .setSession(session.toString())
                .setQueryInput(queryInput)
                .setQueryParams(queryParameters)
                .build();
        // Performs the detect intent request
        DetectIntentResponse response = sessionsClient.detectIntent(detectIntentRequest);

        // Display the query result
        QueryResult queryResult = response.getQueryResult();

        System.out.format("Knowledge results:\n");
        System.out.format("====================\n");
        System.out.format("Query Text: '%s'\n", queryResult.getQueryText());
        System.out.format(
            "Detected Intent: %s (confidence: %f)\n",
            queryResult.getIntent().getDisplayName(), queryResult.getIntentDetectionConfidence());
        System.out.format(
            "Fulfillment Text: '%s'\n",
            queryResult.getFulfillmentMessagesCount() > 0
                ? queryResult.getFulfillmentMessages(0).getText()
                : "Triggered Default Fallback Intent");
        KnowledgeAnswers knowledgeAnswers = queryResult.getKnowledgeAnswers();
        for (Answer answer : knowledgeAnswers.getAnswersList()) {
          System.out.format(" - Answer: '%s'\n", answer.getAnswer());
          System.out.format(" - Confidence: '%s'\n", answer.getMatchConfidence());
        }

        KnowledgeAnswers answers = queryResult.getKnowledgeAnswers();
        allKnowledgeAnswers.put(text, answers);
      }
    }
    return allKnowledgeAnswers;
  }
}

Node.js

Per autenticarti a Dialogflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// Imports the Dialogflow client library
const dialogflow = require('@google-cloud/dialogflow').v2beta1;
// Instantiate a DialogFlow client.
const sessionClient = new dialogflow.SessionsClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'ID of GCP project associated with your Dialogflow agent';
// const sessionId = `user specific ID of session, e.g. 12345`;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';
// const knowledgeBaseId = `the ID of your KnowledgeBase`;
// const query = `phrase(s) to pass to detect, e.g. I'd like to reserve a room for six people`;

// Define session path
const sessionPath = sessionClient.projectAgentSessionPath(
  projectId,
  sessionId
);
const knowledgeBasePath =
  'projects/' + projectId + '/knowledgeBases/' + knowledgeBaseId + '';

// The audio query request
const request = {
  session: sessionPath,
  queryInput: {
    text: {
      text: query,
      languageCode: languageCode,
    },
  },
  queryParams: {
    knowledgeBaseNames: [knowledgeBasePath],
  },
};

const responses = await sessionClient.detectIntent(request);
const result = responses[0].queryResult;
console.log(`Query text: ${result.queryText}`);
console.log(`Detected Intent: ${result.intent.displayName}`);
console.log(`Confidence: ${result.intentDetectionConfidence}`);
console.log(`Query Result: ${result.fulfillmentText}`);
if (result.knowledgeAnswers && result.knowledgeAnswers.answers) {
  const answers = result.knowledgeAnswers.answers;
  console.log(`There are ${answers.length} answer(s);`);
  answers.forEach(a => {
    console.log(`   answer: ${a.answer}`);
    console.log(`   confidence: ${a.matchConfidence}`);
    console.log(`   match confidence level: ${a.matchConfidenceLevel}`);
  });
}

Python

Per autenticarti a Dialogflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

def detect_intent_knowledge(
    project_id, session_id, language_code, knowledge_base_id, texts
):
    """Returns the result of detect intent with querying Knowledge Connector.

    Args:
    project_id: The GCP project linked with the agent you are going to query.
    session_id: Id of the session, using the same `session_id` between requests
              allows continuation of the conversation.
    language_code: Language of the queries.
    knowledge_base_id: The Knowledge base's id to query against.
    texts: A list of text queries to send.
    """
    from google.cloud import dialogflow_v2beta1 as dialogflow

    session_client = dialogflow.SessionsClient()

    session_path = session_client.session_path(project_id, session_id)
    print("Session path: {}\n".format(session_path))

    for text in texts:
        text_input = dialogflow.TextInput(text=text, language_code=language_code)

        query_input = dialogflow.QueryInput(text=text_input)

        knowledge_base_path = dialogflow.KnowledgeBasesClient.knowledge_base_path(
            project_id, knowledge_base_id
        )

        query_params = dialogflow.QueryParameters(
            knowledge_base_names=[knowledge_base_path]
        )

        request = dialogflow.DetectIntentRequest(
            session=session_path, query_input=query_input, query_params=query_params
        )
        response = session_client.detect_intent(request=request)

        print("=" * 20)
        print("Query text: {}".format(response.query_result.query_text))
        print(
            "Detected intent: {} (confidence: {})\n".format(
                response.query_result.intent.display_name,
                response.query_result.intent_detection_confidence,
            )
        )
        print("Fulfillment text: {}\n".format(response.query_result.fulfillment_text))
        print("Knowledge results:")
        knowledge_answers = response.query_result.knowledge_answers
        for answers in knowledge_answers.answers:
            print(" - Answer: {}".format(answers.answer))
            print(" - Confidence: {}".format(answers.match_confidence))

Rileva le risposte all'intent

La risposta per il metodo detectIntent di tipo Sessions è un DetectIntentResponse. Diversi fattori influiscono sul modo in cui vengono compilati i campi di risposta.

Se un'intenzione definita e una knowledge base sono entrambe potenziali corrispondenze, la confidenza della corrispondenza di ciascuna e la preferenza per i risultati della knowledge base (vedi Impostazioni per i connettori della knowledge base) vengono utilizzate per determinare quale corrispondenza è quella selezionata. La corrispondenza selezionata viene inserita nel campo DetectIntentResponse.queryResult, mentre le altre potenziali corrispondenze vengono inserite nel campo DetectIntentResponse.alternativeQueryResults. Entrambi questi campi contengono messaggi QueryResult.

Se una knowledge base fornisce una potenziale corrispondenza:

• QueryResult.knowledgeAnswers viene compilato con un elenco di potenziali risposte del knowledge ordinato in base alla probabilità di corrispondenza decrescente.
• Se sono state definite risposte avanzate per la knowledge base,QueryResult.fulfillmentMessages viene compilato con i messaggi di risposta avanzata.

Quando esegui una richiesta di rilevamento dell'intenzione, è possibile che la query di conoscenza non vada a buon fine. In questo caso, verranno selezionati gli intent definiti, pertanto la richiesta di rilevamento dell'intent complessiva non avrà esito negativo. Puoi trovare le informazioni sugli errori delle query sulla conoscenza nel campo DetectIntentResponse.alternativeQueryResults[i].diagnosticInfo.

Gestione delle knowledge base

Per scoprire di più sulla gestione delle knowledge base, consulta Gestire le knowledge base.