Ce guide fournit des recommandations pour surveiller et améliorer les performances d'agents de data store.
Suivre les performances de votre agent
Vous pouvez surveiller vos agents historique de la conversation Vous pouvez utiliser outil d'analyse pour les statistiques d'agent.
Exécuter une évaluation en libre-service
Vous pouvez exécuter évaluation en libre-service qui évaluera la qualité de votre agent de data store et recommander des modifications.
Améliorer les réponses des agents
Si vous constatez que certaines réponses lors du test ne répondent pas à vos attentes, procédez comme suit.
- Vous pouvez remplacer une réponse en ajoutant une Questions fréquentes pour une question spécifique.
- Si vos réponses aux questions fréquentes structurées sont de mauvaise qualité, essayez d'utiliser des questions fréquentes non structurées.
- Utiliser les configurations de recherche permet de s'assurer que les bonnes réponses sont fournies.
- Utilisez les d'analyser et de fragmenter les configurations. pour optimiser les réponses.
- Pour bannir certaines expressions, consultez paramètres de l'agent: expressions interdites.
Gérer les digressions de la conversation
Un utilisateur final peut poser des questions de clarification au cours d'une conversation. Par exemple : lors de la collecte des informations de carte de crédit, il peut vouloir clarifier ce qu'est un CVV. Dans ce cas, l'agent doit répondre à la question et reprendre la collecte des informations de carte de crédit nécessaires. Pour ce faire, vous pouvez créer un gestionnaire de data store avec des data stores qui répondent à la question : appliquer ce gestionnaire à la page de démarrage du flux du flux. qui gère la collecte des informations de carte de crédit, et définissez une cible de transition pour que ce gestionnaire revienne à la "page actuelle".
Gérer les correspondances d'intents indésirables
Si votre agent fait correspondre des intents alors qu'il devrait utiliser un gestionnaire de data store, vous pouvez essayer ce qui suit pour corriger ce problème:
- Supprimer ou modifier les phrases d'entraînement vagues pour que toutes vos phrases d'entraînement l'intention souhaitée et n'entrent pas en conflit avec le contenu de votre data store.
- Utilisez exemples négatifs pour éviter les correspondances d'intent.
Filtrage du data store
Dans certains cas, vous ne voulez que certains data stores soient disponibles pour les requêtes, en fonction des valeurs des paramètres de session. Par exemple : vous pouvez avoir des data stores uniques pour les catégories de produits. Pour filtrer le data store par catégorie de produits:
- Définissez les paramètres de session sur les catégories de produits.
- Créer des routes de condition qui vérifient les valeurs des paramètres de session et passer à une page spécifique qui dispose du gestionnaire de data store souhaité.
- Le gestionnaire de data store doit revenir à la page d'appel. afin que la conversation puisse se poursuivre.
Personnalisation
Pour que les réponses génératives soient plus pertinentes pour les utilisateurs finaux, vous pouvez fournir à Dialogflow des informations sur les utilisateurs.
Ces informations sont fournies au format JSON. Aucun schéma n'est attendu, Vous êtes donc libre de définir les propriétés de l'objet. Ce fichier JSON est envoyé tel quel au grand modèle de langage Ainsi, les noms de propriétés et les valeurs descriptifs afin d'obtenir les meilleurs résultats.
Exemple :
{
"subscription plan": "Business Premium Plus",
"devices owned": [
{"model": "Google Pixel 7"},
{"model": "Google Pixel Tablet"}
]
}
Personnaliser avec l'API Dialogflow
Vous pouvez fournir ces données à Dialogflow lors de l'envoi de requêtes de détection d'intents. Ces informations doivent être fournies dans chaque requête de détection d'intent, car elles ne sont pas conservées dans la session.
Indiquez ces informations dans le champ queryParams.endUserMetadata
de la
Sessions.detectIntent
.
Sélectionnez un protocole et une version pour la référence de session :
Protocole | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Ressource de session | Ressource de session |
RPC | Interface de la session | Interface de la session |
C++ | SessionsClient | Non disponible |
C# | SessionsClient | Non disponible |
Go | SessionsClient | Non disponible |
Java | SessionsClient | SessionsClient |
Node.js | SessionsClient | SessionsClient |
PHP | Non disponible | Non disponible |
Python | SessionsClient | SessionsClient |
Ruby | Non disponible | Non disponible |
Personnaliser avec Dialogflow Messenger
Vous pouvez fournir ces données à l'intégration de Dialogflow Messenger. Consultez le setContext .
Configuration de la recherche
Pour mieux contrôler le comportement de l'agent et améliorer la qualité des réponses, booster et filtrer configurations de recherche pour vous permettre de booster, d'enfouir et de filtrer des documents.
Les commandes d'optimisation vous permettent de modifier le classement des résultats de recherche en appliquant une valeur d'optimisation (supérieure à zéro pour un meilleur classement, inférieur à zéro pour un classement inférieur) à des documents spécifiques.
Les commandes de filtrage vous permettent de conserver ou de supprimer des résultats de recherche en fonction des critères de filtre spécifiés.
Ces informations sont fournies au format JSON aux requêtes Dialogflow. Le format du fichier JSON dépend du type de commande de recherche.
Contrôle de l'amplification
La configuration de recherche suivante décrit une commande d'optimisation:
"searchConfig": {
"boostSpecs": [
{
"dataStores": [ "DATASTORE_ID" ],
"spec": [
{
"conditionBoostSpecs": {
"condition": "CONDITION",
"boost": "1.0"
}
}
]
}
]
}
Commande de filtrage
La configuration de recherche suivante décrit une commande de filtrage:
"searchConfig": {
"filterSpecs": [
{
"dataStores": [ "DATASTORE_ID" ],
"filter": "CONDITION"
}
]
}
Définir la configuration de la recherche avec l'API Dialogflow
Vous pouvez fournir ces données à Dialogflow lors de l'envoi de requêtes de détection d'intents. Ces informations doivent être fournies dans chaque requête de détection d'intent, car elles ne sont pas conservées dans la session.
Indiquez ces informations dans le champ queryParams.searchConfig
de la
Sessions.detectIntent
.
Sélectionnez un protocole et une version pour la référence de session :
Protocole | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Ressource de session | Ressource de session |
RPC | Interface de la session | Interface de la session |
C++ | SessionsClient | Non disponible |
C# | SessionsClient | Non disponible |
Go | SessionsClient | Non disponible |
Java | SessionsClient | SessionsClient |
Node.js | SessionsClient | SessionsClient |
PHP | Non disponible | Non disponible |
Python | SessionsClient | SessionsClient |
Ruby | Non disponible | Non disponible |
Définir la configuration de la recherche avec Dialogflow Messenger
Vous pouvez fournir ces données à l'intégration de Dialogflow Messenger.
Pour appliquer une commande de recherche, vous devez ajouter l'extrait suivant : au code DF messagenger lors de son intégration dans un site Web:
<script>
document.addEventListener('df-messenger-loaded', () => {
const dfMessenger = document.querySelector('df-messenger');
const searchConfig = { ... }
dfMessenger.setQueryParameters(searchConfig);
});
</script>
Consultez le setQueryParameters .