データをアップロードする

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

概要

候補を生成するために、Agent Assist はドキュメントまたは会話の文字起こしの形式のデータを使用します。Agent Assist を使用するには、データをアップロードする必要があります。このページの下部にあるリンク先のチュートリアルでは、Agent Assist コンソールを使用してデータをアップロードするために必要な手順について説明します。コンソールを使用して、エージェント アシスト機能を構成し、その機能をテストできます。

データ型

Agent Assist は、2 種類のデータを使用して人間のエージェントに候補を提示します。会話データセット（会話の文字起こしのコレクション）とナレッジベース（ナレッジ ドキュメント（記事またはよくある質問のドキュメント）のコレクション）。Agent Assist 機能は、会話をリアルタイムで分析し、会話データセットまたはナレッジベースに基づいて人間のエージェントに提案を行います。

スマート リプライと要約では、会話データセットでトレーニングされた候補が表示されます。スマート リプライは、エージェントがエンドユーザーと会話する際に、エージェントにテキスト レスポンスを提案します。要約は、エンドユーザーとのやり取りが完了した後に会話の要約を提案します。各会話データセットは独自の会話文字起こしデータで構成されるため、各モデルは当然のことながらカスタマイズされたものになります。

よくある質問（FAQ）のアシスト機能と記事の候補機能は、会話データセットではなくナレッジベースを使用して推奨事項を生成します。記事の候補は、会話中にエージェントにナレッジ ドキュメント（記事など）を提案します。よくある質問アシスタントは、記事全体ではなく、よくある質問ペア（よくある質問とそれに関連する回答）に基づいて候補を提案します。これらの機能を使用するのにカスタムモデルをトレーニングする必要はありません。Agent Assist は、デフォルトのベースライン候補モデルを使用してナレッジベースから候補を生成します。独自の会話データをアップロードして、記事の候補のカスタム候補モデルをトレーニングする場合は、Google の担当者にお問い合わせください。カスタム候補モデルは、よくある質問アシスタントでは使用できません。

次のステップ

会話データセットまたはナレッジベースを作成します。