En esta guía, se proporcionan recomendaciones para supervisar y mejorar el rendimiento de los agentes de almacén de datos.
Realiza un seguimiento del rendimiento de tu agente
Puedes supervisar a tus agentes historial de conversaciones y puedes usar herramienta de estadísticas para las estadísticas del agente.
Ejecuta la evaluación de autoservicio
Puedes ejecutar evaluación de autoservicio que evaluará la calidad de tu agente del almacén de datos y recomendar cambios.
Mejora las respuestas de los agentes
Si durante la prueba encuentras respuestas que no cumplen con tus expectativas, prueba lo siguiente.
- Para reemplazar una respuesta, agrega un Entrada de Preguntas frecuentes para una pregunta específica.
- Si estás recibiendo respuestas de baja calidad con preguntas frecuentes estructuradas, intenta usar preguntas frecuentes no estructuradas.
- Usar configuraciones de búsqueda ayuda a garantizar que se proporcionen las respuestas correctas.
- Usa el parámetros de configuración de análisis y fragmentación para optimizar las respuestas.
- Para bloquear determinadas frases, consulta Configuración del agente: frases prohibidas.
Cómo manejar regresiones de conversaciones
Un usuario final puede hacer preguntas aclaratorias durante una conversación. Por ejemplo: durante la recopilación de información de tarjetas de crédito, tal vez quiera aclarar qué es un CVV. En este caso, tu agente debe responder a la pregunta y volver a recopilar la información necesaria de la tarjeta de crédito. Para lograrlo, puede crear un controlador de almacén de datos con almacenes de datos que respondan la pregunta aplicar ese controlador a la página de inicio del flujo que gestiona la recopilación de información de tarjetas de crédito, y establece un objetivo de transición para que este controlador regrese a la "página actual".
Controla las coincidencias de intents no deseados
Si tu agente coincide con intents cuando debería usar un controlador de almacén de datos, puedes intentar lo siguiente para corregir esto:
- Borrar o modificar frases de entrenamiento imprecisas para que todas tus frases de entrenamiento manejen con exactitud con la intención deseada y no entren en conflicto con el contenido de tu almacén de datos.
- Usa ejemplos negativos para evitar la coincidencia de intents.
Filtrado del almacén de datos
En algunos casos, querrá que solo ciertos almacenes de datos estén disponibles para hacer consultas, según los valores del parámetro de sesión. Por ejemplo: Es posible que tengas almacenes de datos únicos para las categorías de productos. Para filtrar el almacén de datos por categorías de productos, haz lo siguiente:
- Establece los parámetros de sesión en las categorías de productos.
- Crea rutas de condición que verifiquen los valores de los parámetros de sesión y hacer la transición a una página específica con el controlador deseado del almacén de datos.
- El controlador del almacén de datos debe volver a la página que realiza la llamada para que la conversación pueda continuar.
Personalización
Para que las respuestas generativas sean más relevantes para los usuarios finales, puedes proporcionarle a Dialogflow información sobre los usuarios.
Esta información se proporciona en formato JSON. No hay un esquema esperado, por lo que puedes definir las propiedades del objeto. Este JSON se envía al modelo grande de lenguaje tal como está. por lo que los nombres y valores de propiedad descriptivos puede generar los mejores resultados.
Por ejemplo:
{
"subscription plan": "Business Premium Plus",
"devices owned": [
{"model": "Google Pixel 7"},
{"model": "Google Pixel Tablet"}
]
}
Personaliza con la API de Dialogflow
Puedes proporcionar estos datos a Dialogflow cuando se envían solicitudes de detección de intents. Se debe proporcionar esta información en todas las solicitudes de detección de intent porque no persiste en la sesión.
Proporciona esta información en el campo queryParams.endUserMetadata de la
Sessions.detectIntent.
Selecciona un protocolo y una versión para la referencia de sesión:
| Protocolo | V3 | V3beta1 |
|---|---|---|
| REST | Recurso de sesión | Recurso de sesión |
| RPC | Interfaz de sesión | Interfaz de sesión |
| C++ | SessionsClient | No disponible |
| C# | SessionsClient | No disponible |
| Go | SessionsClient | No disponible |
| Java | SessionsClient | SessionsClient |
| Node.js | SessionsClient | SessionsClient |
| PHP | No disponible | No disponible |
| Python | SessionsClient | SessionsClient |
| Ruby | No disponible | No disponible |
Personaliza con Dialogflow Messenger
Puedes proporcionar estos datos a la integración de Dialogflow Messenger. Consulta la setContext .
Configuración de búsqueda
Para tener un mejor control sobre el comportamiento del agente y mejorar la calidad de las respuestas, mejorar y filtrar configuraciones de búsqueda para poder reforzar, ocultar y filtrar documentos.
Los controles de Boost te permiten cambiar la clasificación de los resultados de la búsqueda según aplicar un valor de mejora (superior a cero para una clasificación más alta, inferior a cero para una clasificación más baja) a documentos específicos.
Los controles de filtros te permiten conservar o quitar resultados de la búsqueda según los criterios de filtro especificados.
Esta información se proporciona en formato JSON a las solicitudes de Dialogflow. El formato de JSON depende del tipo de control de búsqueda.
Control de boosting
La siguiente configuración de búsqueda describe un control de boosting:
"searchConfig": {
"boostSpecs": [
{
"dataStores": [ "DATASTORE_ID" ],
"spec": [
{
"conditionBoostSpecs": {
"condition": "CONDITION",
"boost": "1.0"
}
}
]
}
]
}
Control de filtros
La siguiente configuración de búsqueda describe un control de filtros:
"searchConfig": {
"filterSpecs": [
{
"dataStores": [ "DATASTORE_ID" ],
"filter": "CONDITION"
}
]
}
Establece la configuración de búsqueda con la API de Dialogflow
Puedes proporcionar estos datos a Dialogflow cuando se envían solicitudes de detección de intents. Se debe proporcionar esta información en todas las solicitudes de detección de intent porque no persiste en la sesión.
Proporciona esta información en el campo queryParams.searchConfig de la
Sessions.detectIntent.
Selecciona un protocolo y una versión para la referencia de sesión:
| Protocolo | V3 | V3beta1 |
|---|---|---|
| REST | Recurso de sesión | Recurso de sesión |
| RPC | Interfaz de sesión | Interfaz de sesión |
| C++ | SessionsClient | No disponible |
| C# | SessionsClient | No disponible |
| Go | SessionsClient | No disponible |
| Java | SessionsClient | SessionsClient |
| Node.js | SessionsClient | SessionsClient |
| PHP | No disponible | No disponible |
| Python | SessionsClient | SessionsClient |
| Ruby | No disponible | No disponible |
Establece la configuración de búsqueda con Dialogflow Messenger
Puedes proporcionar estos datos a la integración de Dialogflow Messenger.
Para aplicar un control de búsqueda, se debe agregar el siguiente fragmento al código de DF Messenger cuando lo incorpores en un sitio web:
<script>
document.addEventListener('df-messenger-loaded', () => {
const dfMessenger = document.querySelector('df-messenger');
const searchConfig = { ... }
dfMessenger.setQueryParameters(searchConfig);
});
</script>
Consulta la setQueryParameters .