チャット用に要約カスタムモデルをトレーニングする

Agent Assist の要約機能を使用すると、会話が完了するたびに、会話の要約をエージェントに提供できます。要約は、エージェントが会話メモを作成し、エンドユーザーの通信履歴を把握するのに役立ちます。たとえば、会話に関する要約出力は次のようになります。

このチュートリアルでは、Agent Assist コンソールを使用して要約モデルをトレーニングしてデプロイする方法について説明します。これを使用してモデルをトレーニングし、パフォーマンスをテストできますが、すべてのランタイム オペレーションは API を直接呼び出して実行する必要があります。手順については、Agent Assist の要約入門ガイドをご覧ください。

必要に応じて、API を直接呼び出すことで、要約モデルを作成してデプロイすることもできます。

始める前に

1. 独自のデータを使用する場合は、データが正しくフォーマットされていることと、Cloud Storage バケットにアップロードされていることを確認してください。デモチャット データを使用してモデルをトレーニングするか、事前トレーニング済みのデモモデルを使用することもできます。

新しいモデルを作成してトレーニングする

Agent Assist コンソールに移動します。画面中央の [要約] カードを選択し、[開始] をクリックします。要約機能は、デモモデルを使用して試すことも、1 つ以上のデータセットを使用して独自のカスタムモデルを作成することもできます。

一般公開の要約データセットを使用してカスタムモデルをトレーニングする場合は、データセット URI フィールドに gs://summarization_integration_test_data/data/* と入力します。独自のデータセットを使用している場合は、データからデータセットを作成するプロセスについて説明します。

次のステップ

モデルをデプロイしたら、会話プロファイルを作成します。