Unterhaltungsdaten hochladen

Unterhaltungsdaten werden als Transkripte („Intelligente Antwort“) und als Transkripte plus Anmerkungsdaten („Zusammenfassung“) akzeptiert. Optional können Sie die von Agent Assist bereitgestellten Unterhaltungsdaten und Demomodelle zum Testen der Funktionalität oder Einbindung verwenden, ohne eigene Daten bereitstellen zu müssen. Zur Verwendung von „Intelligente Antwort“ und „Zusammenfassung“ während der Laufzeit müssen Sie Ihre eigenen Unterhaltungsdaten bereitstellen.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie die öffentlichen Datasets verwenden und Ihre eigenen Daten für den Upload in Cloud Storage formatieren. Sie müssen Ihre Konversationsdaten als JSON-formatierte Textdateien bereitstellen.

Datenformat für intelligente Antworten

„Intelligente Antwort“ kann in Verbindung mit jeder Agent Assist-Funktion oder als eigenständige Funktion verwendet werden. Um „Intelligente Antwort“ zu implementieren, müssen Sie Agent Assist Unterhaltungsdaten zur Verfügung stellen.

Agent Assist bietet Beispielunterhaltungsdaten, mit denen Sie ein Modell trainieren können, sowie ein Demomodell und eine Zulassungsliste. Sie können diese Ressourcen nutzen, um ein Unterhaltungsprofil zu erstellen und die Funktionalität zu testen, ohne eigene Daten bereitstellen zu müssen. Wenn Sie eigene Daten bereitstellen, müssen diese im angegebenen Format vorliegen.

Beispielunterhaltungsdaten für „Intelligente Antwort“ verwenden

Das Beispiel-Dataset für Unterhaltungen stammt aus einer externen Quelle und wird in einem Google Cloud Storage-Bucket gespeichert. Die Daten enthalten aufgabenorientierte Dialoge zu sechs Bereichen: „Buchung“, „Restaurant“, „Hotel“, „Attraktion“, „Taxi“ und „Zug“. Wenn Sie Ihr eigenes Modell mit diesem Dataset trainieren möchten, folgen Sie der Anleitung zum Erstellen eines Unterhaltungs-Datasets mit der Agent Assist Console. Geben Sie im Feld Konversationsdaten gs://smart_messaging_integration_test_data/*.json ein, um das Test-Dataset zu verwenden. Wenn Sie direkte API-Aufrufe ausführen, anstatt die Console zu verwenden, können Sie ein Unterhaltungs-Dataset erstellen, indem Sie die API auf den oben genannten Cloud Storage-Bucket verweisen.

Demo-Modell für intelligente Antworten und Zulassungsliste verwenden

Wenn Sie das Demo-Modell für die Funktion „Intelligente Antwort“ und die Zulassungsliste mit der Console testen möchten (kein Dataset erforderlich), rufen Sie die Agent Assist Console auf und klicken Sie unter der Funktion „Intelligente Antwort“ auf die Schaltfläche Jetzt starten. In den Console-Tutorials haben Sie die Möglichkeit, Ihre eigenen Daten, bereitgestellte Daten oder das Demomodell zu verwenden.

Wenn Sie die API direkt aufrufen, anstatt die Console zu verwenden, finden Sie das Modell und die Zulassungsliste an den folgenden Stellen:

• Modell: projects/ccai-shared-external/conversationModels/c671dd72c5e4656f
• Zulassungsliste: projects/ccai-shared-external/knowledgeBases/smart_messaging_kb/documents/NzU1MDYzOTkxNzU0MjQwODE5Mg

Wenn Sie die Funktionalität des Features testen möchten, empfehlen wir Ihnen, zuerst die folgenden Endnutzernachrichten zu verwenden, um eine Antwort auszulösen:

• "Können Sie mir eine teure Unterkunft im Osten der Stadt nennen?"
• „Ich suche ein teures Restaurant, in dem thailändische Gerichte serviert werden.“
• "Hallo, ich brauche ein Hotel mit kostenlosem WLAN im Norden von Cambridge."

Datenformat für Zusammenfassungen

Die Zusammenfassung kann in Verbindung mit jeder Agent Assist-Funktion oder als eigenständige Funktion verwendet werden. Um die Zusammenfassung zu implementieren, müssen Sie Agent Assist mit Unterhaltungsdaten versorgen, die Anmerkungen enthalten. Eine Anmerkung ist eine Zusammenfassung eines zugehörigen Unterhaltungstranskripts. Anmerkungen werden verwendet, um ein Modell zu trainieren, mit dem Sie am Ende jeder Unterhaltung mit einem Endnutzer Zusammenfassungen für Ihre Kundenservicemitarbeiter erstellen können.

Beispieldaten für die Zusammenfassung von Unterhaltungen und das Demomodell verwenden

Agent Assist bietet auch annotierte Beispielunterhaltungsdaten, mit denen Sie ein Modell trainieren können. Wir empfehlen Ihnen, diese Option auszuwählen, wenn Sie die Zusammenfassungsfunktion testen möchten, bevor Sie Ihr eigenes Dataset formatieren. Das Test-Dataset befindet sich im folgenden Cloud Storage-Bucket: gs://summarization_integration_test_data/data. Wenn Sie die Beispieldaten verwenden, können Sie ein Summarization-Modell entweder über die Console oder die API trainieren. Geben Sie gs://summarization_integration_test_data/data/* in das Feld für den Dataset-URI ein, um das Beispiel-Dataset zu verwenden.

Wenn Sie das Demo-Modell für die Zusammenfassung testen möchten (kein Dataset erforderlich), rufen Sie die Agent Assist Console auf und klicken Sie unter der Funktion „Zusammenfassung“ auf die Schaltfläche Jetzt starten. In den Console-Tutorials haben Sie die Möglichkeit, Ihre eigenen Daten, bereitgestellte Daten oder das Demomodell zu verwenden.

Annotationen formatieren

Benutzerdefinierte Modelle für die Zusammenfassung in Agent Assist werden mit Unterhaltungs-Datasets trainiert. Ein Unterhaltungs-Dataset enthält Ihre eigenen hochgeladenen Transkript- und Anmerkungsdaten.

Bevor Sie mit dem Hochladen von Daten beginnen können, müssen Sie dafür sorgen, dass jedes Konversations-Transkript im JSON-Format vorliegt, eine zugehörige Anmerkung hat und in einem Google Cloud Storage-Bucket gespeichert ist.

Wenn Sie Anmerkungen erstellen möchten, fügen Sie dem Feld annotation, das mit jeder Unterhaltung in Ihrem Dataset verknüpft ist, die erwarteten key- und value-Strings hinzu. Damit Sie optimale Ergebnisse erzielen, sollten die Trainingsdaten für Anmerkungen den folgenden Richtlinien entsprechen:

1. Die empfohlene Mindestanzahl an Trainingsanmerkungen beträgt 1.000. Die Mindestanzahl beträgt 100.
2. Trainingsdaten dürfen keine personenidentifizierbaren Informationen enthalten.
3. Anmerkungen dürfen keine Informationen zu Geschlecht, ethnischer Herkunft oder Alter enthalten.
4. Anmerkungen dürfen keine toxische oder vulgäre Sprache enthalten.
5. Anmerkungen dürfen keine Informationen enthalten, die nicht aus dem entsprechenden Unterhaltungstranskript abgeleitet werden können.
6. Jede Anmerkung kann bis zu drei Abschnitte enthalten. Sie können eigene Abschnittsnamen auswählen.
7. Anmerkungen sollten richtig geschrieben und grammatikalisch korrekt sein.

Das folgende Beispiel zeigt das Format eines Unterhaltungstranskripts mit zugehöriger Anmerkung:

{
  "entries": [
    {
      "text": "How can I help?",
      "role": "AGENT"
    },
    {
      "text": "I cannot login",
      "role": "CUSTOMER"
    },
    {
      "text": "Ok, let me confirm. Are you experiencing issues accessing your account",
      "role": "AGENT"
    },
    {
      "text": "Yes",
      "role": "CUSTOMER"
    },
    {
      "text": "Got it. Do you still have access to the registered email for the account",
      "role": "AGENT"
    },
    {
      "text": "Yes",
      "role": "AGENT"
    },
    {
      "text": "I have sent an email with reset steps. You can follow the instructions in the email to reset your login password",
      "role": "AGENT"
    },
    {
      "text": "That's nice",
      "role": "CUSTOMER"
    },
    {
      "text": "Is there anything else I can help",
      "role": "AGENT"
    },
    {
      "text": "No that's all",
      "role": "CUSTOMER"
    },
    {
      "text": "Thanks for calling. You have a nice day",
      "role": "AGENT"
    }
  ],
  "conversation_info": {
    "annotations": [
      {
        "annotation": {
          "conversation_summarization_suggestion": {
            "text_sections": [
              {
                "key": "Situation",
                "value": "Customer was unable to login to account"
              },
              {
                "key": "Action",
                "value": "Agent sent an email with password reset instructions"
              },
              {
                "key": "Outcome",
                "value": "Problem was resolved"
              }
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Transkriptdaten der Unterhaltung

Daten zu Textunterhaltungen müssen in JSON-formatierten Dateien bereitgestellt werden, wobei jede Datei Daten für eine einzelne Unterhaltung enthält. Im Folgenden wird das erforderliche JSON-Format beschrieben.

Unterhaltung

Das Objekt auf oberster Ebene für Unterhaltungsdaten.

ConversationInfo

Die Metadaten für eine Unterhaltung.

Kategorie

Unterhaltungsdatenkategorie. Wenn Sie Ihren Unterhaltungsdaten Kategorien zuweisen, werden diese verwendet, um Themen in den Unterhaltungen zu identifizieren. Wenn Sie keine Kategorien angeben, kategorisiert das System die Unterhaltungen automatisch anhand der Inhalte.

Entry

Daten für eine einzelne Unterhaltungsnachricht.

Beispiel

Das folgende Beispiel zeigt eine Datei mit Unterhaltungsdaten.

{
  "conversation_info":{
    "categories":[
      {
        "display_name":"Category 1"
      }
    ]
  },
  "entries": [
    {
      "start_timestamp_usec": 1000000,
      "text": "Hello, I'm calling in regards to ...",
      "role": "CUSTOMER",
      "user_id": 1
    },
    {
      "start_timestamp_usec": 5000000,
      "text": "Yes, I can answer your question ...",
      "role": "AGENT",
      "user_id": 2
    },
    ...
  ]
}

Unterhaltungen in Cloud Storage hochladen

Sie müssen Ihre Konversationsdaten in einem Cloud Storage-Bucket in Ihrem Google Cloud-Projekt bereitstellen. Beim Erstellen des Buckets:

• Sie müssen das Google Cloud-Projekt ausgewählt haben, das Sie für Dialogflow verwenden.
• Verwenden Sie die Standard Storage-Klasse.
• Legen Sie den Bucket-Speicherort auf einen Standort fest, der Ihrem Standort am nächsten ist. Wenn Sie die Unterhaltungsdaten bereitstellen, benötigen Sie die Standort-ID, z. B. us-west1. Am besten notieren Sie sich diese.
• Sie benötigen den Bucket-Namen auch, wenn Sie die Unterhaltungsdaten bereitstellen.

Folgen Sie der Cloud Storage-Kurzanleitung, um einen Bucket zu erstellen und Dateien hochzuladen.