Développez des chatbots, des agents d'IA et des centres de contact à l'aide de l'IA de pointe de Google, y compris Vertex AI Agent Builder.
Les nouveaux clients peuvent obtenir jusqu'à 300 $ de crédits gratuits pour essayer Agent Builder et d'autres produits Google Cloud.
Les nouveaux clients peuvent recevoir jusqu'à 300 $ de crédits gratuits lors de leur inscription pour bénéficier de la solution de base de connaissances d'IA générative.
Présentation
Les chatbots sans IA utilisent des boîtes de dialogue à l'aide de scripts et ne peuvent pas générer de réponses n'ayant pas été préprogrammées dans le chatbot.
Les chatbots basés sur l'IA exploitent l'IA, le ML, le NLU, le TLN et les LLM pour apporter des réponses semblables aux interventions humaines. Les chatbots basés sur l'IA sont entraînés sur de grandes quantités de données et utilisent le ML afin de générer intelligemment un large éventail de réponses conversationnelles non scénarisées à la saisie vocale et textuelle humaine.
Les agents virtuels sont des bots d'IA spécialement entraînés pour interagir avec les clients des centres d'appels et centres de contacts.
Les chatbots basés sur l'IA sont couramment utilisés comme solutions de centre de contact, assistance en temps réel aux agents humains, chatbots génératifs, fonctionnalités vocales et analyse des sentiments. Dialogflow CX de Google Cloud peut vous aider à créer des agents virtuels qui utilisent l'IA générative pour passer facilement d'un sujet à l'autre et fonctionner sur plusieurs canaux 24h/24, 7j/7. Vertex AI Agents permet aux développeurs de créer des applications de chat basées sur l'IA. De plus, Contact Center AI améliore l'expérience des centres d'appels et du service client.
Certains chatbots utilisent la génération augmentée par récupération (RAG) pour contourner les limites de leurs réponses préprogrammées et accéder à un pool d'informations plus large. Lorsqu'un utilisateur pose une question, un chatbot basé sur la RAG ne doit pas se contenter de s'appuyer sur des scripts pré-écrits. À la place, il peut exploiter la RAG pour effectuer une recherche dans des bases de connaissances externes et des documents pertinents pour la requête de l'utilisateur. Il peut s'agir de wikis internes, de la documentation produit ou même d'informations accessibles au public sur Internet.
Fonctionnement
Les chatbots basés sur l'IA exploitent les LLM (grands modèles de langage) pour ingérer de grands ensembles de données Open Source ou appartenant à l'entreprise, y compris des sites Web, des documents et des inventaires. Le LLM utilise ensuite ces données pour proposer des réponses conversationnelles aux questions du chat, améliorer l'expérience client et réduire les coûts du centre d'appel.
Utilisations courantes
Dans cet atelier de programmation, vous allez lancer un agent en quelques minutes à l'aide de Vertex AI Agents et de Dialogflow. Connectez votre page Web ou vos documents à l'agent Dialogflow CX pour exploiter les grands modèles de langage afin de générer des réponses conversationnelles à partir de votre contenu, prêts à l'emploi et avec un minimum d'expérience en ML.
Dans cet atelier de programmation, vous allez lancer un agent en quelques minutes à l'aide de Vertex AI Agents et de Dialogflow. Connectez votre page Web ou vos documents à l'agent Dialogflow CX pour exploiter les grands modèles de langage afin de générer des réponses conversationnelles à partir de votre contenu, prêts à l'emploi et avec un minimum d'expérience en ML.
Créez votre propre centre de contact basé sur l'IA avec Contact Center AI (CCAI), une plate-forme de centre de contact basée sur l'IA et développée en natif sur Google Cloud. CCAI fonctionne aux côtés des CRM et utilise Dialogflow pour créer un chatbot, Agent Assist, afin de fournir une assistance en temps réel aux agents humains, et CCAI Insights afin d'identifier les facteurs à l'origine des appels et leur sentiment général.
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Créez et entraînez un agent virtuel Dialogflow CX pour répondre à des questions, effectuer des recommandations et gérer des conversations simultanées avec vos utilisateurs finaux. Le module de langage naturel de l'agent Dialogflow CX comprend les nuances du langage humain et traduit le contenu texte ou audio de l'utilisateur final pendant une conversation en données structurées compréhensibles par vos applications et services.
Créez et entraînez un agent virtuel Dialogflow CX pour répondre à des questions, effectuer des recommandations et gérer des conversations simultanées avec vos utilisateurs finaux. Le module de langage naturel de l'agent Dialogflow CX comprend les nuances du langage humain et traduit le contenu texte ou audio de l'utilisateur final pendant une conversation en données structurées compréhensibles par vos applications et services.
Lancez une application recommandée par Google qui extrait les paires de questions/réponses de vos documents. En vous basant sur le résultat de l'application, vous pouvez entraîner et affiner un modèle d'IA basé sur des requêtes, qui peut servir d'exemple pour d'autres cas d'utilisation en libre-service client.
Lancez une application recommandée par Google qui extrait les paires de questions/réponses de vos documents. En vous basant sur le résultat de l'application, vous pouvez entraîner et affiner un modèle d'IA basé sur des requêtes, qui peut servir d'exemple pour d'autres cas d'utilisation en libre-service client.