Agen

Agen Dialogflow CX adalah agen virtual yang menangani percakapan serentak dengan pengguna akhir Anda. Modul ini merupakan modul natural language understanding yang memahami nuansa bahasa manusia. Dialogflow menerjemahkan teks atau audio pengguna akhir selama percakapan menjadi data terstruktur yang dapat dipahami oleh aplikasi dan layanan Anda. Anda mendesain dan membangun agen Dialogflow untuk menangani jenis percakapan yang diperlukan untuk sistem Anda.

Agen Dialogflow mirip dengan agen pusat panggilan manusia. Anda melatih keduanya untuk menangani skenario percakapan yang diharapkan, dan pelatihan Anda tidak harus terlalu eksplisit.

Membuat agen

Untuk membuat agen:

Konsol

  1. Buka Konsol Dialogflow CX.
  2. Buat atau pilih project Google Cloud.
  3. Klik Buat agen.
  4. Pilih Auto-generate untuk membuat agen penyimpanan data atau pilih Build your own untuk membuat jenis agen lain.
  5. Lengkapi formulir untuk mengetahui setelan agen dasar:
    1. Anda dapat memilih nama tampilan apa pun.
    2. Pilih lokasi yang diinginkan. Klik tombol Edit jika Anda ingin mengubah setelan lokasi lanjutan.
    3. Pilih zona waktu yang Anda inginkan.
    4. Pilih bahasa default untuk agen Anda. Anda tidak dapat mengubah bahasa default untuk agen setelah dibuat.
  6. Klik Save.

API

Jika belum mengonfigurasi setelan lokasi untuk project, Anda harus mengonfigurasi setelan ini dengan konsol sebelum membuat agen dengan API. Saat ini, Anda tidak dapat mengonfigurasi setelan lokasi dengan API.

Untuk membuat agen, lihat metode create untuk jenis Agent.

Pilih protokol dan versi untuk referensi Agen:

Protokol V3 V3beta1
REST Resource agen Resource agen
RPC Antarmuka agen Antarmuka agen
C++ AgentsClient Tidak tersedia
C# AgentsClient Tidak tersedia
Go AgentsClient Tidak tersedia
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Tidak tersedia Tidak tersedia
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Tidak tersedia Tidak tersedia

Data agen

Agen Dialogflow berfungsi sebagai container tingkat atas untuk setelan dan data bagi agen virtual.

Untuk mengakses data agen:

Konsol

  1. Buka Konsol Dialogflow CX.
  2. Pilih project Google Cloud untuk agen.
  3. Temukan agen dalam daftar.
  4. Klik nama tampilan agen.
  5. Alur update, halaman, dll. seperti yang dijelaskan dalam panduan lain.

API

Lihat panduan untuk data yang ingin Anda perbarui.

Data berikut dikaitkan dengan agen:

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara data diterapkan di berbagai level, lihat tingkat aplikasi data.

Setelan agen

Untuk mengakses setelan agen:

Konsol

  1. Buka Konsol Dialogflow CX.
  2. Pilih project Google Cloud Anda.
  3. Pilih agen Anda.
  4. Klik Agent Settings.
  5. Perbarui setelan sesuai keinginan.
  6. Klik Save.

API

Lihat metode get dan patch/update untuk jenis Agent.

Pilih protokol dan versi untuk referensi Agen:

Protokol V3 V3beta1
REST Resource agen Resource agen
RPC Antarmuka agen Antarmuka agen
C++ AgentsClient Tidak tersedia
C# AgentsClient Tidak tersedia
Go AgentsClient Tidak tersedia
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Tidak tersedia Tidak tersedia
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Tidak tersedia Tidak tersedia

Subbagian berikut menjelaskan berbagai kategori setelan agen.

Setelan umum

Setelan umum berikut tersedia untuk agen:

  • Nama tampilan

    Nama yang dapat dibaca manusia untuk agen Anda.

  • Zona waktu

    Zona waktu default untuk agen Anda.

  • Bahasa default

    Bahasa default yang didukung oleh agen Anda. Setelah agen dibuat, bahasa default tidak dapat diubah. Namun, Anda dapat melakukan hal berikut:

    1. Ekspor agen Anda ke format JSON.
    2. Ekstrak file yang didownload.
    3. Cari file agent.json.
    4. Perbarui kolom defaultLanguageCode dan supportedLanguageCodes dengan nilai yang diinginkan.
    5. Pulihkan agen ke agen yang sama atau berbeda dari langkah 1.
    6. Perbarui frasa pelatihan khusus bahasa dan nilai entity sesuai kebutuhan.

  • Kunci agen

    • Mengunci agen

      Menunjukkan apakah agen terkunci. Agen yang terkunci tidak dapat diedit.

  • Setelan logging

    • Aktifkan Cloud Logging

      Menunjukkan apakah Cloud logging diaktifkan untuk agen atau tidak.

    • Mengaktifkan logging interaksi

      Menunjukkan apakah Anda ingin Google mengumpulkan dan menyimpan kueri pengguna akhir yang disunting untuk peningkatan kualitas atau tidak.

  • BigQuery Export

    • Mengaktifkan BigQuery Export

      Menunjukkan apakah BigQuery Export diaktifkan atau tidak.

    • BigQuery dataset

      Nama set data BigQuery.

    • BigQuery table

      Nama tabel BigQuery.

  • Saran Niat

    Anda dapat mengaktifkan saran intent.

  • Template payload kustom

    Di bagian ini, Anda dapat membuat deskripsi dan payload untuk template payload kustom.

Setelan ML

Dialogflow menggunakan algoritma machine learning (ML) untuk memahami input pengguna akhir, mencocokkannya dengan intent, dan mengekstrak data terstruktur. Dialogflow mempelajari frasa pelatihan yang Anda berikan dan model bahasa yang terdapat di dalam Dialogflow. Berdasarkan data ini, proses ini membuat model untuk membuat keputusan tentang intent mana yang harus dicocokkan dengan input pengguna akhir. Anda dapat menerapkan setelan ML unik untuk setiap alur agen, dan model yang dibuat oleh Dialogflow bersifat unik untuk setiap alur.

Tersedia setelan ML di seluruh agen berikut:

  • Mengizinkan ML mengoreksi ejaan

    Jika opsi ini diaktifkan dan input pengguna akhir memiliki kesalahan ejaan atau tata bahasa, intent akan dicocokkan seolah-olah ditulis dengan benar. Respons intent deteksi akan berisi input pengguna akhir yang dikoreksi. Misalnya, jika pengguna akhir memasukkan "Saya ingin applle", ini akan diproses seolah-olah pengguna akhir memasukkan "Saya ingin apel". Hal ini juga berlaku untuk kecocokan yang melibatkan entitas kustom dan sistem.

    Koreksi ejaan tersedia dalam bahasa Inggris, Prancis, Jerman, Spanyol, dan Italia. Fitur ini tersedia di semua region Dialogflow CX.

    Peringatan dan praktik terbaik:

    • Koreksi ejaan tidak dapat memperbaiki error ASR (pengenalan ucapan otomatis), jadi sebaiknya Anda tidak mengaktifkannya untuk agen yang menggunakan input ASR.
    • Input yang dikoreksi mungkin saja cocok dengan intent yang salah. Anda dapat memperbaikinya dengan menambahkan frasa yang biasanya tidak cocok ke contoh negatif.
    • Koreksi ejaan sedikit meningkatkan waktu respons agen.
    • Jika agen ditentukan menggunakan jargon khusus domain, koreksi mungkin tidak diinginkan.

Tersedia setelan ML khusus alur berikut:

  • Jenis NLU

    Ini bisa berupa salah satu dari:

  • Latih otomatis

    Jika diaktifkan, flow akan dilatih setiap kali diupdate dengan konsol. Untuk alur besar, hal ini dapat menyebabkan penundaan UI konsol sehingga Anda harus menonaktifkan setelan ini dan melatih secara manual sesuai kebutuhan untuk alur besar.

  • Nilai minimum klasifikasi

    Untuk memfilter hasil positif palsu dan tetap mendapatkan variasi dalam input natural language yang cocok untuk agen, Anda dapat menyesuaikan batas klasifikasi machine learning. Setelan ini mengontrol keyakinan deteksi intent minimum yang diperlukan untuk kecocokan intent.

    Jika skor keyakinan untuk kecocokan intent kurang dari nilai minimum, peristiwa tidak ada kecocokan akan dipanggil.

  • Status pelatihan

    Menunjukkan apakah flow telah dilatih sejak update terbaru pada data alur.

  • Latih NLU

    Gunakan tombol ini untuk melatih alur secara manual.

Setelan Ucapan dan IVR

Tersedia pengaturan ucapan dan IVR berikut:

  • Teks ke Ucapan

    • Pilihan suara

      Anda dapat memilih bahasa dan suara yang digunakan untuk sintesis ucapan.

      Anda dapat mengaktifkan Suara kustom untuk agen dengan memilih opsi suara kustom dari dropbox pemilihan suara dan menentukan nama suara kustom di kolom yang sesuai. Nama suara kustom harus mengikuti pola berikut: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAME.

      • Jika Anda menggunakan gateway telepon, pastikan akun layanan Dialogflow Service Agent service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com diberikan dengan "AutoML Predictor" di project suara kustom Anda.
      • Untuk panggilan API reguler, pastikan akun layanan yang digunakan untuk memanggil Dialogflow diberi peran "AutoML Predictor" di project suara kustom Anda.

  • Speech-to-Text

    • Aktifkan adaptasi ucapan otomatis

      Lihat Adaptasi ucapan otomatis.

    • Setelan ucapan lanjutan

      Bagian ini memberikan setelan lanjutan tambahan untuk fitur ucapan. Anda dapat mengaktifkan atau menonaktifkan setelan lanjutan ini.

      Setelan ini tersedia dalam setelan agen (berlaku untuk seluruh agen), setelan alur (berlaku untuk seluruh alur dan setelan agen pengganti), setelan halaman (berlaku untuk setelan alur dan agen halaman dan penggantian), serta setelan fulfillment (berlaku untuk setelan halaman fulfillment dan penggantian, alur, dan agen). Sebagian setelan ini tersedia di setiap level, bergantung pada relevansi setelan untuk level tersebut.

      Setelan tingkat agen yang diperbarui tidak diterapkan ke tingkat alur, halaman, dan fulfillment saat opsi Sesuaikan dipilih pada tingkat yang lebih rendah ini. Jika opsi Sesuaikan mencakup beberapa setelan dan Anda hanya ingin memperbarui sebagian, Anda mungkin juga perlu memperbarui setelan lainnya jika ingin setelan tersebut sama dengan setelan tingkat agen.

      • Pemilihan model (Speech-to-Text)

        Menyetel model ucapan yang digunakan untuk pengenalan ucapan. Setelan ini berlaku untuk bahasa tertentu, sehingga Anda dapat memilih model yang berbeda untuk bahasa yang berbeda. Anda juga dapat memeriksa Mengganti model ucapan tingkat permintaan, yang akan menyebabkan model yang dipilih digunakan meskipun panggilan API runtime menentukan model yang berbeda.

        Untuk Gateway Telepon Dialogflow CX, lihat batasan.

        Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Model ucapan.

      • Sensitivitas akhir ucapan

        Mengontrol sensitivitas untuk mengenali akhir ucapan dalam input audio pengguna akhir. Nilainya berkisar dari 0 (sensitivitas rendah, cenderung tidak mengakhiri ucapan) hingga 100 (sensitivitas tinggi, lebih mungkin mengakhiri ucapan).

      • Mengaktifkan sensitivitas akhir ucapan berbasis waktu tunggu

        Jika setelan ini diaktifkan, nilai setelan Sensitivitas akhir ucapan akan digunakan sebagai pengukur untuk menetapkan waktu tunggu senyap audio relatif untuk menentukan akhir ucapan.

        Jika setelan ini dinonaktifkan (default), nilai setelan Sensitivitas akhir ucapan akan digunakan untuk menentukan akhir ucapan oleh model ML yang disediakan oleh Google Cloud Speech-To-Text.

        Meskipun setelan Sensitivitas akhir ucapan hanya mendukung tag bahasa en-US secara default, setelan Aktifkan sensitivitas akhir ucapan berbasis waktu tunggu lanjutan memungkinkan konfigurasi akhir sensitivitas ucapan untuk semua bahasa dan model ucapan yang didukung oleh Dialogflow.

      • Aktifkan endpoint cerdas

        Jika setelan ini diaktifkan, Dialogflow akan menganalisis sebagian input pengguna untuk menentukan akhir ucapan. Misalnya, jika pengguna mengucapkan "Saya ingin" dan berhenti sejenak, Dialogflow akan menunggu pengguna melanjutkan kalimat.

        Cara ini sangat berguna untuk pengumpulan parameter numerik, dengan pengguna mungkin mengucapkan "1234" dan berhenti sejenak sebelum mengucapkan "5678". Untuk menerapkan setelan ini untuk parameter tertentu, Anda harus menyiapkan Endpoint cerdas dalam bentuk parameter.

        Fitur ini hanya tersedia untuk tag bahasa en-US.

        Jika tidak diubah, setelan ini dinonaktifkan secara default.

      • Tidak ada waktu tunggu ucapan

        Durasi waktu dalam detik saat Dialogflow akan berhenti menunggu input audio pengguna akhir. Defaultnya adalah 5 detik, dan nilai maksimumnya adalah 60 detik. Untuk waktu tunggu ini, Dialogflow akan memanggil peristiwa tanpa input.

      • Barge

        Saat diaktifkan, pengguna akhir dapat mengganggu audio respons Dialogflow. Jika terganggu, Dialogflow akan berhenti mengirim audio, dan akan memproses input pengguna akhir berikutnya.

        Jika ada beberapa pesan dalam antrean pesan, dan sebuah pesan diantrekan oleh fulfillment yang terkait dengan halaman, alur, atau agen yang mengaktifkan barge-in, semua pesan berikut dalam antrean juga akan mengaktifkan barge-in. Jika demikian, Integrasi akan berhenti memutar audio untuk semua pesan dalam antrean yang diaktifkan ketika barge-in diaktifkan.

      • Mengizinkan pembatalan pemutaran respons sebagian

        Jika respons sebagian diaktifkan, setelan ini memungkinkan pembatalan pemutaran respons sebagian. Jika pesan dalam antrean pesan dibuat oleh fulfillment yang memungkinkan pembatalan, pemutaran pesan akan dibatalkan jika pesan lain ditambahkan ke antrean. Hal ini berguna saat Anda ingin pesan awal memulai pemutaran, tetapi pemutaran tersebut dibatalkan jika webhook yang berfungsi menghasilkan pesan lain sebelum pemutaran pesan awal selesai.

      • Bucket ekspor audio

        Jika disediakan, data audio apa pun yang terkait dengan permintaan akan disimpan ke bucket Cloud Storage:

        Audio Disimpan Permintaan yang berlaku
        Input audio pengguna akhir DetectIntent, StreamingdetectIntent, AnalyzeContent, StreamingAnalyzeContent
        Audio text-to-speech (TTS) disintesis untuk respons AnalisisKonten, StreamingAnalyzeContent

        Berikan peran Storage Object Creator ke akun layanan berikut di project Anda:

        • Ke akun layanan dengan format one-click@df-cx-ALPHANUMERIC_VALUE-ALPHANUMERIC_VALUE.iam.gserviceaccount.com jika Anda menggunakan integrasi telepon bawaan partner.

        • Ke akun layanan dengan format service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com jika Anda menggunakan integrasi Dialogflow CX Phone Gateway. Untuk menemukan akun layanan ini di IAM, centang opsi Sertakan pemberian peran yang disediakan Google.

      • DTMF: Lihat DTMF untuk integrasi telepon.

Multimodal

Lihat Pendamping panggilan.

Setelan berbagi

Lihat Kontrol akses.

Setelan bahasa

Tambahkan dukungan bahasa tambahan ke agen Anda. Untuk mengetahui daftar lengkap bahasa, lihat referensi bahasa.

Deteksi otomatis bahasa

Saat Anda mengonfigurasi deteksi otomatis bahasa, agen chat akan otomatis mendeteksi bahasa pengguna akhir dan beralih ke bahasa tersebut. Lihat dokumentasi deteksi otomatis bahasa untuk mengetahui detailnya.

Setelan keamanan

Lihat Setelan keamanan.

Setelan lanjutan

Saat ini, satu-satunya setelan lanjutan adalah untuk analisis sentimen.

Mengekspor dan memulihkan agen

Anda dapat mengekspor agen ke file, dan memulihkan agen dengan file tersebut.

Ekspor agen mencakup semua data agen kecuali yang berikut:

  • Versi flow: Hanya alur draf yang diekspor ke file.
  • Lingkungan: Lingkungan kustom tidak diekspor ke file.

Pemulihan agen akan menimpa semua data agen target (termasuk semua versi alur), kecuali hal berikut:

  • Environments: Semua lingkungan kustom tetap tidak berubah dalam agen target. Versi alur yang dirujuk oleh lingkungan kustom dalam agen target akan terus ada, selama lingkungan terkait ada. Namun, versi alur yang tidak berlaku ini tidak dicantumkan atau versi alur yang dapat dipilih untuk agen.
  • Aplikasi Percakapan Vertex AI: Pengaitan ke Aplikasi Percakapan Vertex AI tetap tidak berubah di agen target. (Dengan kata lain, nilai engine di GenAppBuilderSettings) Ini berarti agen penyimpanan data hanya dapat dipulihkan ke agen penyimpanan data lain yang sudah ada, karena agen yang dihasilkan juga perlu memiliki pengaitan ke Aplikasi Percakapan Vertex AI.

  • Penyimpanan Data Percakapan Vertex AI: Semua referensi ke penyimpanan data akan ditimpa di agen target sesuai dengan aturan berikut:

    • Jika agen target tidak terkait dengan Aplikasi, Anda tidak dapat memulihkan agen dengan referensi penyimpanan data ke dalamnya. Mencoba melakukannya akan menghasilkan pesan {i>error<i}. Untuk memperbaikinya, Anda dapat membuat agen penyimpanan data baru dari awal. (Atau, Anda dapat mengubah agen yang ada menjadi agen penyimpanan data dengan menambahkan pengendali status penyimpanan data ke agen tersebut. Dalam hal ini, Anda akan dipandu untuk menambahkan Aplikasi terkait ke agen Anda.)
    • Jika agen target dikaitkan dengan Aplikasi, semua referensi penyimpanan data akan diperbarui saat pemulihan: project ID dan lokasi Google Cloud-nya akan diperbarui agar sesuai dengan Aplikasi agen target. ID koleksi dan ID penyimpanan data tidak akan berubah. Ini berarti Anda perlu menambahkan penyimpanan data untuk semua ID dengan jenis pencocokan ke dalam Aplikasi agen target sebelum operasi pemulihan.

    Contoh: jika agen sumber merujuk ke penyimpanan data bernama projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1 dan Aplikasi agen target diberi nama projects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123, referensi penyimpanan data yang dihasilkan di agen target akan menjadi: projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1

Saat mengekspor, Anda dapat memilih format file ekspor. Jika menggunakan pembuatan versi kontrol sumber untuk data agen, Anda harus mengekspor dalam format JSON. Saat Anda memulihkan agen, Dialogflow secara otomatis menentukan format file.

Untuk mengekspor atau memulihkan agen:

Konsol

  1. Buka Konsol Dialogflow CX.
  2. Pilih project Google Cloud untuk agen.
  3. Klik menu opsi untuk agen dalam daftar.
  4. Klik tombol Ekspor atau Pulihkan.
  5. Ikuti petunjuk untuk menyelesaikannya.

API

Lihat metode export dan restore untuk jenis Agent.

Pilih protokol dan versi untuk referensi Agen:

Protokol V3 V3beta1
REST Resource agen Resource agen
RPC Antarmuka agen Antarmuka agen
C++ AgentsClient Tidak tersedia
C# AgentsClient Tidak tersedia
Go AgentsClient Tidak tersedia
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Tidak tersedia Tidak tersedia
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Tidak tersedia Tidak tersedia

Jika ukuran agen melebihi batas maksimum, gunakan opsi Cloud Storage untuk ekspor dan pemulihan agen.

Jika Anda menggunakan GitHub, lihat juga panduan ekspor/pemulihan GitHub.

Menghapus agen

Untuk menghapus agen, Anda memerlukan peran yang memberikan akses penuh atau akses edit. Lihat panduan kontrol akses untuk informasi selengkapnya.

Untuk menghapus agen:

Konsol

  1. Buka Konsol Dialogflow CX.
  2. Pilih project Google Cloud untuk agen.
  3. Klik menu opsi untuk agen dalam daftar.
  4. Klik tombol hapus .
  5. Konfirmasi penghapusan dalam dialog.

API

Lihat metode delete untuk jenis Agent.

Pilih protokol dan versi untuk referensi Agen:

Protokol V3 V3beta1
REST Resource agen Resource agen
RPC Antarmuka agen Antarmuka agen
C++ AgentsClient Tidak tersedia
C# AgentsClient Tidak tersedia
Go AgentsClient Tidak tersedia
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Tidak tersedia Tidak tersedia
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Tidak tersedia Tidak tersedia

Jika Anda menghapus project, semua agen dan data Dialogflow CX yang terkait dengan project tersebut akan segera dihapus.

Sebelumnya
Console overview
Berikutnya
Multilingual agents