Sviluppa chatbot, agenti AI ed esperienze di contact center simili a quelle umane con l'AI leader del settore di Google, tra cui Vertex AI Agent Builder.
I nuovi clienti ricevono fino a 300 $ di crediti gratuiti per provare Agent Builder e altri prodotti Google Cloud.
I nuovi clienti ricevono fino a 300 $ di crediti gratuiti al momento della registrazione per presentare domanda per una soluzione di knowledge base sull'AI generativa.
Panoramica
I chatbot non basati sull'IA interagiscono seguendo degli script, per cui non possono generare risposte non preprogrammate nel chatbot.
I chatbot basati sull'IA sfruttano IA, ML, NLU, NLP e LLM per fornire risposte simili a quelle umane agli input degli utenti. I chatbot basati sull'IA sono addestrati su grandi quantità di dati e utilizzano il machine learning per generare in modo intelligente un'ampia gamma di risposte conversazionali non basate su script a input testuali e vocali umani.
Gli agenti virtuali sono bot basati sull'IA che possono essere addestrati appositamente per interagire con i clienti nei call center o contact center.
Gli utilizzi comuni dei chatbot basati sull'IA includono soluzioni per i contact center, l'assistenza in tempo reale agli agenti umani, i chatbot generativi, funzionalità vocali e l'analisi del sentiment. Dialogflow CX di Google Cloud può aiutarti a creare agenti virtuali che utilizzano l'IA generativa per passare facilmente da un argomento all'altro e operare su più canali 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Vertex AI Agents consente agli sviluppatori di creare app di chat basate sull'IA. Inoltre, Contact Center AI migliora l'esperienza con i call center e l'assistenza clienti.
Alcuni chatbot utilizzano RAG (Retrieval Augmented Generation) per superare i limiti delle loro risposte preprogrammate e accedere a un pool di informazioni più ampio. Quando un utente pone una domanda, un chatbot basato su RAG non deve fare affidamento solo su script precompilati. Potrebbe invece sfruttare RAG per cercare nelle knowledge base esterne e nei documenti pertinenti alla query dell’utente. Potrebbero essere inclusi wiki interni, documentazione del prodotto o persino informazioni disponibili pubblicamente su internet.
Come funziona
I chatbot basati sull'IA sfruttano i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per importare grandi set di dati open source o di proprietà dell'azienda, tra cui siti web, documenti e inventari. Il modello utilizza quindi questi dati per offrire risposte conversazionali alle domande in chat, migliorare l'esperienza dei clienti e ridurre i costi dei call center.
Utilizzi comuni
In questo codelab, avvierai un agente in pochi minuti utilizzando Vertex AI Agents e Dialogflow. Collega la tua pagina web o i tuoi documenti all'agente Dialogflow CX e sfrutta i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per generare risposte conversazionali pronte all'uso dai tuoi contenuti con esperienza di ML minima.
In questo codelab, avvierai un agente in pochi minuti utilizzando Vertex AI Agents e Dialogflow. Collega la tua pagina web o i tuoi documenti all'agente Dialogflow CX e sfrutta i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per generare risposte conversazionali pronte all'uso dai tuoi contenuti con esperienza di ML minima.
Crea il tuo contact center basato sull'IA con Contact Center AI (CCAI), una piattaforma di contact center basata sull'IA e creata in modo nativo su Google Cloud. CCAI collabora con i sistemi CRM e utilizza Dialogflow per creare un chatbot, Agent Assist per fornire assistenza in tempo reale agli agenti umani e CCAI Insights per identificare gli aspetti più importanti e il sentiment delle chiamate.
Crea il tuo contact center basato sull'IA con Contact Center AI (CCAI), una piattaforma di contact center basata sull'IA e creata in modo nativo su Google Cloud. CCAI collabora con i sistemi CRM e utilizza Dialogflow per creare un chatbot, Agent Assist per fornire assistenza in tempo reale agli agenti umani e CCAI Insights per identificare gli aspetti più importanti e il sentiment delle chiamate.
Crea e addestra un agente virtuale di Dialogflow CX in grado di rispondere alle domande, dare suggerimenti e gestire conversazioni simultanee con gli utenti finali. Il modulo di linguaggio naturale dell'agente di Dialogflow CX comprende le sfumature del linguaggio umano e converte il testo o l'audio dell'utente finale durante una conversazione in dati strutturati comprensibili dalle tue app e dai tuoi servizi.
Crea e addestra un agente virtuale di Dialogflow CX in grado di rispondere alle domande, dare suggerimenti e gestire conversazioni simultanee con gli utenti finali. Il modulo di linguaggio naturale dell'agente di Dialogflow CX comprende le sfumature del linguaggio umano e converte il testo o l'audio dell'utente finale durante una conversazione in dati strutturati comprensibili dalle tue app e dai tuoi servizi.
Avvia un'applicazione consigliata da Google che estrae coppie di domande e risposte dai tuoi documenti. In base all'output dell'applicazione, puoi addestrare e ottimizzare un modello di AI basato su prompt, che può essere utilizzato come esempio per altri casi d'uso self-service dei clienti.
Avvia un'applicazione consigliata da Google che estrae coppie di domande e risposte dai tuoi documenti. In base all'output dell'applicazione, puoi addestrare e ottimizzare un modello di AI basato su prompt, che può essere utilizzato come esempio per altri casi d'uso self-service dei clienti.