Desarrolla bots de chat, agentes de IA y experiencias de centros de contacto similares a las humanas con la IA de Google líder en el sector, como Vertex AI Agent Builder.
Los nuevos clientes reciben hasta 300 USD en crédito gratis para probar Vertex AI Agent Builder y otros productos de Google Cloud.
Los nuevos clientes reciben hasta 300 USD en crédito gratis al registrarse para solicitar una solución de base de conocimientos de IA generativa.
Información general
Los bots de chat que no son de IA usan cuadros de diálogo con una secuencia de comandos y no pueden generar respuestas que no se hayan programado previamente en el bot de chat.
Los bots de chat de IA utilizan la IA, el aprendizaje automático, las CLN, las CLN y las LLM para ofrecer respuestas humanas a través de la intervención humana. Los bots de chat de IA se entrenan con grandes cantidades de datos y usan el aprendizaje automático para generar de forma inteligente una amplia variedad de respuestas conversacionales sin guion.
Los agentes virtuales son bots de IA que pueden entrenarse específicamente para interactuar con los clientes en centros de llamadas o de contacto.
Los bots de chat de IA se suelen usar como soluciones para centros de contacto, asistencia en tiempo real a agentes humanos, bots de chat generativos, funciones de voz y análisis de opinión. Dialogflow CX de Google Cloud puede ayudarte a crear agentes virtuales que usan IA generativa para cambiar de tema sin problemas y operar en varios canales las 24 horas. Vertex AI Conversation permite a los desarrolladores crear aplicaciones de chat basadas en IA. Contact Center AI mejora la experiencia tanto de los centros de llamadas como del servicio de atención al cliente.
Algunos bots de chat utilizan la generación aumentada de recuperación (RAG) para superar las limitaciones de sus respuestas programadas previamente y acceder a un conjunto más amplio de información. Cuando un usuario hace una pregunta, un bot de chat con tecnología de RAG no tiene que depender solo de secuencias de comandos predefinidas. En su lugar, puede aprovechar las funciones de RAG para buscar en bases de conocimientos y documentos externos relevantes para la consulta del usuario. Esto podría incluir wikis internos, documentación de productos o incluso información disponible públicamente en Internet.
Cómo funciona
Los bots de chat de IA usan los LLMs (modelos de lenguaje de gran tamaño) para ingerir grandes conjuntos de datos de software libre o propiedad de la empresa, incluidos sitios web, documentos e inventarios. Luego, el LLM usa estos datos para ofrecer respuestas en las conversaciones a las preguntas del chat, mejorar la experiencia de los clientes y reducir los costes del centro de llamadas.
Usos habituales
En este codelab, pondrás en marcha un agente en cuestión de minutos con Vertex AI Conversation y Dialogflow. Conecta tus páginas web o documentos al agente de Dialogflow CX y aprovecha los modelos de lenguaje extensos para generar respuestas de conversación a partir de tu contenido, desde el primer momento y con una mínima experiencia en aprendizaje automático.
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Crea tu propio centro de contacto basado en IA con Contact Center AI (CCAI), una plataforma de centro de contacto basada en IA que se ha desarrollado de forma nativa en Google Cloud. CCAI funciona junto con CRMs y ofrece Dialogflow para crear un bot de chat, Agent Assist para ofrecer asistencia en tiempo real a los agentes humanos y CCAI Insights para identificar los motivos de las llamadas y la opinión de los clientes.
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Crea y entrena un agente virtual de Dialogflow CX para responder preguntas, hacer recomendaciones y gestionar conversaciones simultáneas con tus usuarios finales. El módulo de lenguaje natural del agente de Dialogflow CX entiende los matices del lenguaje humano y traduce el texto o el audio de los usuarios finales durante una conversación en datos estructurados que tus aplicaciones y servicios pueden entender.
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Lanza una aplicación recomendada por Google que extraiga pares de preguntas y respuestas de tus documentos. En función de los resultados de la aplicación, puedes entrenar y perfeccionar un modelo de IA basado en peticiones, que se puede usar como ejemplo en otros casos prácticos de autoservicio del cliente.
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