Les gestionnaires de data store sont un type spécial de gestionnaire d'état qui peut fournir des réponses d'agent générées par le LLM en fonction du contenu de votre site Web et des données importées.
Pour créer ce gestionnaire, vous devez fournir des datastores lorsque vous créez l'agent.
À l'aide de ces gestionnaires de data store, votre agent peut discuter du contenu avec vos utilisateurs finaux.
Limites
Les limites suivantes s'appliquent :
- Cette fonctionnalité n'est actuellement compatible qu'avec certaines langues dans GA. Consultez la colonne "Data store" (Répertoire de données) dans la documentation de référence sur les langues.
- Seules les régions suivantes sont acceptées:
global, emplacement multirégionaluset emplacement multirégionaleu. - Le seul type de data store structuré accepté est les questions fréquentes.
- Les applications avec des datastores par blocs et non par blocs ne sont pas acceptées.
Contrôle des accès
Si vous êtes le propriétaire du projet, vous disposez de toutes les autorisations nécessaires pour créer un gestionnaire de data store. Si vous n'êtes pas le propriétaire du projet, vous devez disposer des rôles suivants:
- Administrateur Dialogflow
- Administrateur Discovery Engine
Pour en savoir plus, consultez le guide du contrôle des accès.
Créer un agent
Pour créer un agent qui utilise des gestionnaires de data store:
- Si ce n'est pas déjà fait, suivez les instructions de configuration.
Accédez à la console Agent Builder:
Sélectionnez votre projet dans le menu déroulant de la console.
Si vous n'avez pas encore activé l'API, lisez et acceptez les conditions d'utilisation, puis cliquez sur Continuer et activer l'API.
Cliquez sur Create a New App (Créer une application) ou New App (Nouvelle application).
Sélectionnez Chat.
Indiquez le nom de votre entreprise dans la section Configurations des agents.
Développez la section des paramètres de fuseau horaire et de langue.
Sélectionnez un fuseau horaire.
Sélectionnez une langue par défaut.
Indiquez le nom de l'agent dans la section Nom de votre agent.
Sélectionnez une région ou un emplacement multirégional dans la section Emplacement de votre agent.
Cliquez sur Continuer.
Associez un data store à votre agent en effectuant l'une des opérations suivantes:
- Sélectionnez un data store existant que vous avez créé précédemment.
- Créez un data store :
- Cliquez sur Créer un data store.
- Choisissez une source de données.
- Fournissez les données et la configuration de la source de data store que vous avez sélectionnée. L'emplacement de votre data store doit correspondre à l'emplacement de l'agent.
- Cliquez sur Créer pour créer le data store.
- Sélectionnez votre nouveau data store.
Cliquez sur Créer.
Votre agent est maintenant créé et vous êtes automatiquement redirigé vers la page Data stores disponibles, où vous pouvez ajouter d'autres data stores si nécessaire.
Si vous avez créé un data store pour un site Web, vous devez valider votre domaine.
Pour ouvrir votre agent avec la console Dialogflow CX, cliquez sur Preview (Aperçu) dans le panneau de gauche. Dans la console, vous pouvez modifier ou ajouter des data store stores, déployer votre agent et éventuellement ajouter des flux qui géreront les scénarios non couverts par les data stores.
Tester votre agent
Vous pouvez utiliser le simulateur pour tester votre agent.
Déployer l'agent
Il existe de nombreuses façons de déployer votre agent:
L'option la plus simple consiste à utiliser une intégration, qui fournit une interface utilisateur à votre agent. Chaque intégration fournit des instructions de déploiement.
L'intégration de Dialogflow CX Messenger est particulièrement adaptée aux gestionnaires de data store. Il propose des options intégrées pour les fonctionnalités génératives.
Vous pouvez créer votre propre interface utilisateur et utiliser l'API Conversational Agents (Dialogflow CX) pour les interactions. L'implémentation de votre interface utilisateur contrôle le déploiement.
Intents spéciaux
En plus de répondre aux questions sur le contenu que vous fournissez, l'agent peut répondre aux types de questions suivants:
- Identification de l'agent : permet de répondre à des questions telles que "Qui êtes-vous ?" ou "Êtes-vous humain ?".
- Transférer la demande à un agent humain : permet de gérer les requêtes telles que "Je veux parler à un humain" ou "Je veux parler à une personne réelle".
Pour ce faire, utilisez des intents et des routes d'intent générés automatiquement.
Ajouter ou modifier des gestionnaires de data store pour un agent existant
Les gestionnaires de magasins de données sont un type spécial de gestionnaire d'état. Cela signifie que vous pouvez les appliquer à des flux ou à des pages, et qu'ils sont évalués à l'aide des mêmes règles de champ d'application.
Pour ajouter ou modifier un gestionnaire de data store:
- Accédez à la console Dialogflow CX.
- Sélectionnez votre projet.
- Sélectionnez l'agent.
- Sélectionnez le flux associé au gestionnaire de data store. Il s'agit généralement du flux de démarrage par défaut.
- Sélectionnez la page associée au gestionnaire de data store. Il s'agit généralement de la page de démarrage.
- Cliquez sur Ajouter un gestionnaire d'état dans les données de la page, puis sélectionnez data store (data store).
- Si vous devez créer un data store, vous êtes redirigé vers l'interface utilisateur de Vertex AI Agent Builder. Consultez les informations sur les data stores pour vous aider à faire votre choix.
- Si vous disposez déjà d'un data store, cliquez sur Modifier le data store.
- Apportez les modifications nécessaires et enregistrez-les. Vous trouverez ci-dessous des informations sur les paramètres spécifiques data store.
Réponses de l'agent
Dans la section Réponses de l'agent, vous pouvez fournir des réponses personnalisées qui font référence à des réponses génératives.
Utilisez $request.knowledge.questions[0] dans la section Agent says (L'agent dit) pour fournir la réponse générative.
Options de réponse du data store
Vous pouvez modifier le champ Nombre maximal de liens pour indiquer le nombre maximal de liens supplémentaires à fournir par les réponses génératives.