Riepilogo con sezioni personalizzate

Il riepilogo con sezioni personalizzate utilizza un LLM per riepilogare le conversazioni del servizio clienti. Il modello prende in considerazione le conversazioni e le sezioni personalizzate, che sono parti di prompt di testo che definiscono l'attività svolta dal modello, per poi generare i riepiloghi.

Regioni disponibili

ID regione Riepilogo con sezioni personalizzate v4.0 Riepilogo con sezioni personalizzate v3.1/3.0 Riepilogo con sezioni personalizzate v2.1 Riepilogo con sezioni personalizzate v2.0/1.0
us-central1 ✓ ✓ ✓ ✓
us-east1 ✓ ✓ ✓ ✓
us-west1 ✓ ✓ ✓ ✓
us ✓ ✓ ✓
northamerica-northeast1 ✓ ✓ ✓
europe-west1 ✓ ✓ ✓
europe-west2 ✓ ✓ ✓
europe-west3 ✓ ✓ ✓
asia-southeast1 ✓ ✓ ✓
asia-northeast1 ✓ ✓ ✓
asia-south1 ✓ ✓
australia-southeast1 ✓ ✓ ✓
global ✓ ✓ ✓ ✓

Puoi anche scrivere le tue definizioni di attività di riepilogo in sezioni personalizzate.

Sezioni predefinite

Questa funzionalità fornisce sei sezioni predefinite tra cui puoi scegliere:

  • Situazione: questo è il problema per cui il cliente ha bisogno di aiuto o su cui ha domande. È disponibile e consigliata un'opzione per personalizzare un riepilogo conciso.

  • Azione: definita come ciò che fa l'agente per aiutare il cliente. È disponibile e consigliata un'opzione per personalizzare un riepilogo conciso.

  • Risoluzione: sono disponibili quattro opzioni.

    • R: Sì. Tutti i problemi e le query del cliente sono stati risolti.
    • P: Parziale. Solo alcuni dei numerosi problemi e query dei clienti vengono risolti.
    • N: No. Nessuno dei problemi e delle domande dei clienti è stato risolto.
    • N/A: Non sono stati sollevati problemi o domande specifiche dal cliente nella conversazione.

  • Soddisfazione del cliente: le opzioni sono insoddisfatto o non insoddisfatto.

    • D: Il cliente è insoddisfatto o ha sentimenti negativi al termine della conversazione.
    • N: Il cliente è neutrale o ha sentimenti positivi al termine della conversazione.

  • Motivo dell'annullamento: motivo dell'annullamento se il cliente richiede un annullamento. N/A altrimenti.

  • Entità: le coppie chiave-valore delle entità importanti estratte dalla conversazione.

Crea un generatore di riassunti

Console

Per creare un generatore di riassunti utilizzando la console di Assistente agente:

  1. Nella console, vai alla pagina Riepilogo e seleziona Generatore.

    Vai a Riassumere contenuti

  2. Inserisci il nome del generatore.

  3. Seleziona la versione del generatore.

  4. Seleziona la lingua di output.

  5. Seleziona le sezioni in Sezioni predefinite.

  6. Aggiungi sezioni in Sezioni personalizzate: definisci nuove attività di riepilogo in base alle esigenze, aggiungendo facoltativamente esempi few-shot per il miglioramento.

  7. Fai clic su Salva.

REST

Per creare un generatore di riepiloghi utilizzando l'API:

  1. Chiama il metodo CreateGenerator dalla risorsa Generator.

  2. Inserisci il nome del generatore nel campo description.

  3. Inserisci il codice della lingua di output del generatore nel campo output_language_code.

  4. Inserisci l'evento attivatore MANUAL_CALL.

  5. Seleziona le sezioni predefinite e aggiungi sezioni personalizzate con esempi few-shot in SummarizationContext.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID località

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "parent": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID",
  "description": "test",
  "triggerEvent": "MANUAL_CALL",
  "summarizationContext": {
    "summarizationSections": [{
      "type": "SITUATION"
    }, {
      "type": "ENTITIES"
    }, {
      "key": "custom_section",
      "definition": "Describe what the customer needs help with or has questions about. If there is an order number mentioned in the conversation, INCLUDE the order number.",
      "type": "CUSTOMER_DEFINED"
    }],
    "version": "2.1",
    "outputLanguageCode": "en-US"
  }
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID",
  "description": "test",
  "inferenceParameter": {
    "maxOutputTokens": 1024,
    "temperature": 0.0,
    "topK": 40,
    "topP": 0.8
  },
  "triggerEvent": "MANUAL_CALL",
  "createTime": "2024-05-11T00:28:14.790937126Z",
  "updateTime": "2024-05-11T01:59:15.751724150Z",
  "summarizationContext": {
    "summarizationSections": [{
      "type": "SITUATION"
    }, {
      "type": "ENTITIES"
    }, {
      "key": "custom_section",
      "definition": "Describe what the customer needs help with or has questions about. If there is an order number mentioned in the conversation, INCLUDE the order number.",
      "type": "CUSTOMER_DEFINED"
    }],
    "version": "2.1",
    "outputLanguageCode": "en-US"
  }
}

Testare un generatore di riepiloghi

All'interno della console, puoi testare il generatore nella sezione Testa generatore, come mostrato nell'immagine seguente.

Per testare un generatore nella console:

Console

  1. Una trascrizione della conversazione. Puoi inserire manualmente le espressioni o caricare una trascrizione in formato JSON, come mostrato nell'immagine seguente.

  2. Fai clic su Genera per visualizzare il riepilogo.

Configurare un profilo di conversazione

Un profilo di conversazione configura un insieme di parametri che controllano i suggerimenti forniti a un agente durante una conversazione. I passaggi riportati di seguito creano un ConversationProfile con un oggetto HumanAgentAssistantConfig.

Gli esempi riportati di seguito mostrano come creare un profilo di conversazione.

Console

  1. Nella console Agent Assist, vai alla pagina Profili conversazione.

  2. Inserisci il nome visualizzato.

  3. Seleziona Riepilogo della conversazione (generatore) come tipo di suggerimento.

  4. Seleziona il nome del generatore dall'elenco.

REST

  1. Chiama il metodo create dalla risorsa del profilo di conversazione.

  2. Specifica un nome per il nuovo profilo di conversazione.

  3. Inserisci il codice della lingua.

  4. Inserisci il nome del generatore in human_agent_suggestion_config.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID località
  • CONVERSATION_PROFILE_ID: l'ID del tuo profilo conversazionale
  • GENERATOR_ID: il tuo ID generatore

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
  "displayName": "conversation-profile-with-generator",
  "humanAgentAssistantConfig": {
    "humanAgentSuggestionConfig": {
      "generators": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID"
    }
  },
  "languageCode": "en-US"
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
  "displayName": "conversation-profile-with-generator",
  "humanAgentAssistantConfig": {
    "humanAgentSuggestionConfig": {
      "generators": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID"
    }
  },
  "languageCode": "en-US"
}

Verifica con il simulatore

Puoi verificare il profilo di conversazione nel simulatore di Agent Assist.

Conversazioni al runtime

In fase di runtime, quando inizia una finestra di dialogo tra un utente e un agente, crei una conversazione, ovvero un'interazione tra un agente (umano o virtuale) e un cliente o utente dell'assistenza. Per visualizzare i suggerimenti, crea un utente partecipante e un agente partecipante e aggiungili alla conversazione.

Creare una conversazione

Per creare una conversazione, chiama il metodo create sulla risorsa Conversation.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID località
  • CONVERSATION_PROFILE_ID: l'ID che hai ricevuto durante la creazione del profilo di conversazione

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID",
  "lifecycleState": "IN_PROGRESS",
  "conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
  "startTime": "2018-11-05T21:05:45.622Z"
}

Il segmento del percorso dopo conversations contiene il nuovo ID conversazione.

Creare un utente partecipante

Per creare un utente partecipante, chiama il metodo create sulla risorsa Participant. Fornisci l'ID conversazione e END_USER per il campo role.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID località
  • CONVERSATION_ID: il tuo ID conversazione

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "role": "END_USER",
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants/PARTICIPANT_ID",
  "role": "END_USER"
}

Il segmento di percorso dopo participants contiene il nuovo ID utente-partecipante.

Crea un agente-partecipante

Chiama il metodo create sulla risorsa Participant. Fornisci l'ID conversazione e HUMAN_AGENT o AUTOMATED_AGENT per il campo role.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID località
  • CONVERSATION_ID: il tuo ID conversazione

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "role": "HUMAN_AGENT",
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/conversations/CONVERSATION_ID/participants/PARTICIPANT_ID",
  "role": "HUMAN_AGENT"
}

Il segmento di percorso dopo participants contiene il nuovo ID partecipante-agente.

Analizza messaggio

Esistono due modi per analizzare i messaggi:

  • Durante una conversazione. Per aggiungere e analizzare un messaggio dell'agente per la conversazione, chiama il metodo analyzeContent nella risorsa Participant. Fornisci l'ID conversazione e l'ID partecipante-agente. Per aggiungere e analizzare un messaggio utente per la conversazione, chiama il metodo analyzeContent sulla risorsa Participant. Fornisci l'ID conversazione e l'ID partecipante utente. Non effettuare chiamate duplicate al metodo analyzeContent se è stato chiamato per altre funzionalità di Dialogflow.

  • Dopo una conversazione. Puoi utilizzare questa opzione se non utilizzi il metodo analyzeContent durante la conversazione. In alternativa, puoi utilizzare il metodo batchCreate nella risorsa messages per importare i messaggi storici della conversazione.

Genera un riepilogo

Puoi ricevere un suggerimento in qualsiasi momento per l'ultimo messaggio di uno dei partecipanti.

  • Chiama il metodo suggestConversationSummary sulla risorsa conversations.suggestions. Fornisci l'ID conversazione e l'ID messaggio più recente di uno dei partecipanti.

  • Chiama il metodo generateStatelessSuggestion. Fornisci ConversationContext, il nome del generatore e l'evento di attivazione, che deve essere MANUAL_CALL.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Cloud
  • LOCATION_ID: il tuo ID località
  • GENERATOR_ID: il tuo ID generatore

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/statelessSuggestion:generate

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "parent": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID",
  "generatorName": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/generators/GENERATOR_ID",
  "conversationContext" {
    "messageEntries": [{
      "role": "HUMAN_AGENT",
      "text": "Hi, this is ABC messaging, how can I help you today?",
      "languageCode": "en-US"
    }, {
      "role": "END_USER",
      "text": "I want to return my order, it is broken",
      "languageCode": "en-US"
    }]
  },
  "triggerEvents": [
    "MANUAL_CALL"
  ]
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "generatorSuggestion": {
    "summarySuggestion": {
      "summarySections": [
        {
          "section": "situation",
          "summary": "customer wants to return an order."
        },
        {
          "section": "resolution",
          "summary": "N"
        }
      ]
    }
  }
}

La risposta contiene il riepilogo.

Completare la conversazione

Per completare la conversazione, chiama il metodo complete sulla risorsa conversations. Fornisci l'ID conversazione.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
  • CONVERSATION_ID: l'ID che hai ricevuto durante la creazione della conversazione

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/conversations/CONVERSATION_ID:complete

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/conversations/CONVERSATION_ID",
  "lifecycleState": "COMPLETED",
  "conversationProfile": "projects/PROJECT_ID/conversationProfiles/CONVERSATION_PROFILE_ID",
  "startTime": "2018-11-05T21:05:45.622Z",
  "endTime": "2018-11-06T03:50:26.930Z"
}

Versioni precedenti