Benutzerdefiniertes Modell für die Zusammenfassung für Chats trainieren
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Mit dem Feature Agent Assist-Zusammenfassung können Sie Ihren Kundenservicemitarbeitern nach Abschluss jeder Unterhaltung Zusammenfassungen der Unterhaltung zur Verfügung stellen.
Die Zusammenfassungen helfen Kundenservicemitarbeitern, Gesprächsnotizen zu erstellen und den Kommunikationsverlauf mit dem Endnutzer nachzuvollziehen. Eine Zusammenfassung einer Unterhaltung könnte beispielsweise so aussehen:
In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie ein Zusammenfassungsmodell mit der Agent Assist Console trainieren und bereitstellen. Sie können damit ein Modell trainieren und seine Leistung testen. Alle Laufzeitvorgänge müssen jedoch durch direkten Aufruf der API ausgeführt werden. Eine Anleitung finden Sie im Leitfaden zur Zusammenfassung für Agent Assist.
Sie können auch ein Zusammenfassungsmodell erstellen und bereitstellen, indem Sie die API direkt aufrufen.
Hinweise
Wenn Sie Ihre eigenen Daten verwenden, achten Sie darauf, dass Sie sie richtig formatiert und in einen Cloud Storage-Bucket hochgeladen haben. Sie haben auch die Möglichkeit, ein Modell mit Demo-Chatdaten oder mit einem vortrainierten Demo-Modell zu trainieren.
Neues Modell erstellen und trainieren
Öffnen Sie die Agent Assist Console.
Wählen Sie in der Mitte des Bildschirms die Karte „Zusammenfassung“ aus und klicken Sie auf Jetzt starten. Sie haben die Möglichkeit, die Zusammenfassungsfunktion mit einem Demomodell auszuprobieren oder ein eigenes benutzerdefiniertes Modell mit einem oder mehreren Datasets zu erstellen.
Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell mit dem öffentlichen Dataset „Summarization“ trainieren, geben Sie gs://summarization_integration_test_data/data/* in das Feld „Dataset-URI“ ein. Wenn Sie Ihr eigenes Dataset verwenden, wird im Tutorial beschrieben, wie Sie ein Dataset aus Ihren Daten erstellen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eAgent Assist Summarization provides conversation summaries to agents after each conversation, aiding in note-taking and understanding communication history.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can train and deploy a Summarization model using the Agent Assist console, but runtime operations require direct API calls.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTraining a custom model requires properly formatted data uploaded to a Cloud Storage bucket, but demo data or a pre-trained model is also available.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Summarization feature can be initiated via the Agent Assist console, where you can either try a demo model or create a custom model using datasets.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis is a pre-GA feature, therefore it is available "as is" with limited support as per the "Pre-GA Offerings Terms".\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Train a Summarization custom model for chat\n\n| **Preview**\n|\n|\n| This feature is subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" in the General Service Terms section\n| of the [Service Specific Terms](/terms/service-terms#1).\n|\n| Pre-GA features are available \"as is\" and might have limited support.\n|\n| For more information, see the\n| [launch stage descriptions](/products#product-launch-stages).\n\nThe **Agent Assist Summarization** feature lets you provide\nconversation summaries to your agents after each conversation is completed.\nThe summaries help agents create their conversation notes and understand\nend-user communication history. For example, a summary output about a\nconversation might look similar to the following:\n\nThis tutorial guides you through training and deploying a Summarization model\nusing the Agent Assist console. You can use it to train a model\nand test its performance, but be aware that all runtime operations must be\ncarried out by calling the API directly. See the Agent Assist\n[Summarization how-to guide](/agent-assist/docs/summarization) for instructions.\n\nIf preferred, you can also create and deploy a Summarization model by\n[calling the API directly](/agent-assist/docs/summarization)\n\nBefore you begin\n----------------\n\n1. If you are using your own data, make sure that you have [formatted it correctly](/agent-assist/docs/summarization#summarization_training_data) and uploaded it to a Cloud Storage bucket. You also have the option of training a model using demo chat data or using a pre-trained demo model.\n\nCreate \\& train a new model\n---------------------------\n\nNavigate to the [Agent Assist console](https://agentassist.cloud.google.com).\nSelect the Summarization card in the center of the screen and click\n**Get started**. You have the option of trying out the Summarization feature\nusing a demo model, or creating your own custom model using one or more\ndatasets.\n\nIf you are training a custom model using the public Summarization dataset,\nenter `gs://summarization_integration_test_data/data/*` in the dataset URI\nfield. If you are using your own dataset, the tutorial will walk you through\nthe process of creating a dataset from your data.\n\nWhat's next\n-----------\n\nAfter you have deployed your model, you can then proceed to\n[create a conversation profile](/agent-assist/docs/conversation-profile)."]]
