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Modelo base de Summarization V1 para chat y voz

La función de resumen de Agent Assist ofrece resúmenes de las conversaciones a tus agentes después de que finalice cada una. Los resúmenes ayudan a los agentes a crear notas de la conversación para revisar y entender el historial de comunicación con el usuario final.

Esta función está disponible en las siguientes regiones: us-central1, us-east1, us-west1, us, northamerica-northeast1, europe-west1, europe-west2, europe-west3, asia-southeast1, asia-northeast1, asia-south1, australia-southeast1 y global.

Hay dos formas de implementar la función de resumen:

Puedes entrenar un modelo personalizado (de chat o de voz).
Puedes usar el modelo de referencia predefinido (chat y voz).

En esta página se indican los pasos necesarios para implementar el modelo de referencia.

Por ejemplo, aquí tienes una conversación de entrada de muestra:

El resumen de un modelo de referencia sobre la conversación podría ser similar al siguiente:

Configurar un perfil de conversación

Un perfil de conversación configura un conjunto de parámetros que controlan las sugerencias que se le hacen a un agente durante una conversación. Con los pasos que se indican a continuación, se crea un ConversationProfile con un objeto HumanAgentAssistantConfig.

Crear un perfil de conversación

Para crear un perfil de conversación, sigue estos pasos:

Llama al método create en el recurso ConversationProfile.
Asigna un nombre al nuevo perfil de conversación.
Introduce el Google Cloud ID de tu proyecto.
Introduce el ID del modelo. Para usar el modelo de resumen de referencia, no especifiques el ID del modelo. En su lugar, asigna el valor 1.0 a baseline_model_version.
En el CreateConversationProfileRequest de la función de sugerencias, especifica CONVERSATION_SUMMARIZATION para el chat o CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE para la voz.

Ejemplo de modelo de referencia para voz

A continuación, se muestra un ejemplo de JSON que usa un modelo de resumen básico para la voz:

{
  "parent": "projects/PROJECT_ID/locations/global",
  "conversationProfile": {
    "displayName": "CONVERSATION_PROFILE_NAME",
    "humanAgentAssistantConfig": {
      "humanAgentSuggestionConfig": {
        "featureConfigs": [{
          "suggestionFeature": {
            "type": "CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE"
          },
          "conversationModelConfig": {
            "baseline_model_version": "1.0",
          }
        }]
      }
    },
    "languageCode": "en-US"
  }
}

La respuesta es un objeto ConversationProfile que contiene el perfil de la conversación name:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
  "displayName": "CONVERSATION_PROFILE_NAME",
  "automatedAgentConfig": {
  },
  "humanAgentAssistantConfig": {
    "notificationConfig": {
    },
    "humanAgentSuggestionConfig": {
      "featureConfigs": [{
        "suggestionFeature": {
          "type": "CONVERSATION_SUMMARIZATION_VOICE"
        },
        "conversationModelConfig": {
        }
      }]
    },
    "messageAnalysisConfig": {
    }
  },
  "languageCode": "en-US",
  "createTime": "2022-06-06T21:06:46.841816Z",
  "updateTime": "2022-06-06T21:06:46.841816Z",
  "projectNumber": "344549229138"
}

Ejemplo de modelo base para chat

A continuación, se muestra un ejemplo de JSON que usa un modelo de resumen básico para una conversación:

{
  "parent": "projects/PROJECT_ID/locations/global",
  "conversationProfile": {
    "displayName": "CONVERSATION_PROFILE_NAME",
    "humanAgentAssistantConfig": {
      "humanAgentSuggestionConfig": {
        "featureConfigs": [{
          "suggestionFeature": {
            "type": "CONVERSATION_SUMMARIZATION"
          },
          "conversationModelConfig": {
            "baseline_model_version": "1.0",
          }
        }]
      }
    },
    "languageCode": "en-US"
  }
}