Agentes

Um agente do Dialogflow CX é um agente virtual que processa as conversas simultâneas com seus usuários finais. Ele é um módulo de processamento de linguagem natural que entende as nuances da fala humana. O Dialogflow CX traduz texto ou áudio do usuário final durante uma conversa a dados estruturados que seus apps e serviços podem entender. Você projeta e cria um agente do Dialogflow CX para lidar com os tipos de conversa necessários para seu sistema.

O agente do Dialogflow CX é semelhante a um agente humano de call center. O agente pode ser treinado para lidar com os cenários comuns de conversas, e o treinamento não precisa ser muito detalhado.

Criar um agente

Para criar um agente, siga estas etapas:

Dados do agente

Os agentes do Dialogflow servem como contêineres de nível superior para configurações e dados para agentes virtuais.

Para acessar os dados de um agente:

Os seguintes dados estão associados a agentes:

• Intents
• Tipos de entidade
• Webhooks
• Fluxos
• Pages
• Grupos de rotas

Para mais informações sobre como os dados são aplicados em níveis variados, consulte o níveis de aplicação de dados.

Configurações do agente

Para acessar as configurações do agente:

As subseções a seguir descrevem as diferentes categorias de configurações do agente.

Configurações gerais

As seguintes configurações gerais estão disponíveis para agentes:

• Nome de exibição link

  Um nome legível para seu agente.

• Fuso horário link

  O fuso horário padrão do seu agente.

• Idioma padrão link

  O idioma padrão compatível com seu agente. Depois que um agente é criado, não é possível alterar o idioma padrão. No entanto, você pode fazer o seguinte:

  1. Exporte seu agente para o Formato JSON.
  2. Descompacte o arquivo salvo.
  3. Localize o arquivo agent.json.
  4. Atualize defaultLanguageCode e supportedLanguageCodes aos valores desejados.
  5. Restaurar o agente para o mesmo agente ou um para um diferente da etapa 1.
  6. Atualize frases de treinamento e valores de entidade específicos da linguagem conforme necessário.

• Bloqueio do agente link

  • Bloquear o agente

    Indica se o agente está bloqueado. Não é possível editar um agente bloqueado.

• Configurações de registro link

  • Ativar o Cloud Logging

    Indica se o Cloud Logging está ativado para o agente.

  • Ativar a geração de registros de interação

    Indica se você quer que o Google colete e armazene consultas do usuário final editadas para melhorar a qualidade.

  • Ativar a edição de entradas do usuário final com base no consentimento

    Quando esta configuração está ativada, é possível usar um parâmetro de sessão especial para controlar se as entradas e os parâmetros do usuário final são editados no histórico de conversas e no Cloud Logging. Por padrão, o parâmetro da sessão é true. Se essa configuração for desativada, não haverá edição.

    O consentimento do usuário é coletado com um parâmetro de sessão booleano: $session.params.conversation-redaction. Se essa configuração for ativada e o parâmetro de sessão for definido como false, nenhum descarte vai acontecer (outras estratégias de edição ainda se aplicam). Se essa configuração for ativada e o parâmetro da sessão for definido como true, a edição vai ocorrer.

    Um exemplo de fluxo de solicitação de consentimento seria: primeiro perguntar ao usuário se ele quer manter a entrada do usuário final e corresponder a resposta a duas intents, uma é "intenção sim" e o outro é "sem intenção". Em seguida, defina o parâmetro de sessão como false (sem edição) nas predefinições de parâmetro da "intent yes" no fulfillment e para true (ocorre a edição) na predefinição de parâmetro da mensagem "Sem intent" trajeto.

• Exportação do BigQuery link

  • Ativar o BigQuery Export

    Indica se Exportação do BigQuery está ativado.

  • Conjunto de dados do BigQuery

    O nome do conjunto de dados do BigQuery.

  • Tabela do BigQuery

    O nome da tabela do BigQuery.

• Sugestões de intent link

  É possível ativar sugestões de intenção.

• Modelo de payload personalizado link

  Nesta seção, é possível criar descrições e payloads para modelos de payload personalizados.

Configurações de ML

O Dialogflow usa algoritmos de machine learning (ML) para entender as entradas do usuário final, fazer a correspondência com intents e extrair dados estruturados. O Dialogflow aprende com frases de treinamento fornecidas por você e com os modelos de linguagem incorporados ao Dialogflow. Com base nesses dados, ele cria um modelo para tomar decisões sobre qual intent deve ser combinada com uma entrada do usuário final. É possível aplicar configurações de ML exclusivas a cada fluxo de um agente, e o modelo criado pelo Dialogflow é exclusivo para cada fluxo.

As seguintes configurações de ML em todo o agente estão disponíveis:

• Permitir que o ML corrija a ortografia link

  Se esse recurso estiver ativado, e a entrada do usuário final tiver um erro ortográfico ou gramatical, um intent será escolhido como se a entrada estivesse correta. A resposta do intent de detecção conterá a entrada de usuário final corrigida. Por exemplo, se um usuário final digitar "Quero uma caçã", a frase será processada como se o usuário final tivesse digitado "Quero uma maçã". Isso também se aplica a correspondências envolvendo entidades do sistema e personalizadas.

  A correção ortográfica está disponível em inglês, francês, alemão, espanhol e Italiano. Ele está disponível em todas as regiões do Dialogflow CX.

  Avisos e práticas recomendadas:

  • A correção ortográfica não corrige erros de reconhecimento de fala automático (ASR, na sigla em inglês). Portanto, não recomendamos ativá-la para agentes que usam entradas de ASR.
  • É possível que a entrada corrigida corresponda à intent errada. Isso pode ser corrigido com a inclusão de frases normalmente divergentes em .
  • A correção ortográfica aumenta um pouco o tempo de resposta do agente.
  • Se um agente for definido usando jargão específico do domínio, as correções poderão ser indesejadas.

As seguintes configurações de ML específicas para fluxo estão disponíveis:

• Tipo PLN link

  Pode ser:

  • PLN avançado (padrão): tecnologia PLN avançada. Esse tipo de PLN funciona melhor do que o padrão, especialmente para fluxos e agentes grandes.
  • PLN padrão: é tecnologia PLN padrão. Will (Ação) não recebem mais melhorias de qualidade ou novos recursos.

• Trem automático link

  Se ativado, o fluxo é treinado sempre que é atualizado com o console. Isso pode causar atrasos na IU do console no caso de fluxos grandes. Portanto, desative essa configuração e treine os fluxos manualmente conforme necessário.

• Limite de classificação link

  Para filtrar resultados de falsos positivos e ainda conseguir variedade com entradas de linguagem natural correspondentes para seu agente, é possível ajustar o limiar de classificação de aprendizado. Essa configuração controla a intenção mínima a confiança de detecção exigida para um correspondência de intent.

  Se a pontuação de confiança de uma correspondência de intent for menor que o limite , então um evento sem correspondência será invocado.

  É possível definir um valor de limiar de classificação separado para cada fluxo em cada idioma ativado para o agente. Isso serve para acomodar diferentes idiomas com melhor desempenho em diferentes limiares de classificação. Para mais informações sobre a criação de um agente multilíngue, consulte o documentação de agentes multilíngues.

• Status do treinamento link

  Indica se o fluxo foi treinado desde a atualização mais recente dos dados do fluxo.

• PLN de trem link

  Use esse botão para treinar manualmente o fluxo.

Configurações da IA generativa

As seguintes configurações de IA generativa estão disponíveis:

• Geral

  • Frases banidas link

    Lista de frases banidas pela IA generativa. Se uma frase proibida aparecer no comando ou na resposta gerada, a geração vai falhar.

  • Filtros de segurança link

    Configurar níveis de sensibilidade de filtros de segurança para diferentes categorias de IA responsável (RAI). O conteúdo será avaliado com base nas quatro categorias a seguir:

    Categoria	Descrição
    Discurso de ódio	Comentários negativos ou nocivos voltados à identidade e/ou atributos protegidos.
    Conteúdo perigoso	Promove ou permite o acesso a produtos, serviços e atividades prejudiciais
    Conteúdo sexualmente explícito	Contém referências a atos sexuais ou outro conteúdo obsceno
    Assédio	Comentários maliciosos, intimidantes, abusivos ou violentos direcionados a outra pessoa

    O conteúdo é bloqueado com base na probabilidade de ser nocivo. Para personalizar o nível de sensibilidade, selecione Bloquear poucos, Bloquear alguns e Bloquear a maioria em cada categoria. Também é possível ter acesso à opção restrita Bloquear nenhum, que desativa as verificações de RAI para a categoria, depois de enviar uma solicitação de confirmação de risco para o projeto e receber a aprovação.

    Para mais informações, consulte Configurar atributos de segurança.

• Agente generativo

  • Seleção generativa de modelo link

    Selecione o modelo usado pelos recursos generativos. Para mais informações, consulte versões de modelo.

• Substituto generativo

  • Configuração do comando de texto link

    Consulte Substituto generativo: defina seu próprio comando.

• Datastore

  Consulte Configurações do agente de repositório de dados.

Configurações de fala e de URA

As seguintes configurações de fala e URA estão disponíveis:

• Text-to-Speech link

  • Seleção de voz link

    Você pode selecionar o idioma e a voz usados para a síntese de fala.

    Você pode ativar a Voz personalizada para seu agente selecionando a opção de voz personalizada caixa de seleção e especifique o nome da voz personalizada no . O nome da voz personalizada precisa seguir o seguinte padrão: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAME:

    • Se você estiver usando o gateway de telefonia, verifique se a conta de serviço do Agente de serviço do Dialogflow service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com é concedido com "AutoML Predictor" no seu projeto de voz personalizado.
    • Para chamadas de API normais, verifique se a conta de serviço usada para chamar o Dialogflow recebeu o "AutoML Predictor". em um projeto de voz personalizado.

• Speech-to-Text link

  • Ativar a adaptação automática de fala link

    Consulte Adaptação automática de fala.

  • Configurações avançadas de fala link

    Para detalhes sobre as opções avançadas de fala, consulte o Configurações avançadas de fala guia.

DTMF

Consulte DTMF para integrações de telefonia para mais informações.

Multimodal

Consulte Complementar chamada.

Configurações de compartilhamento

Consulte Controle de acesso.

Configurações de idiomas

Adicione suporte extra ao idioma para o agente. Para ter acesso à lista completa de idiomas, consulte a referência de idioma.

Detecção automática de idioma

Ao configurar detecção automática de idioma, seu agente de chat detectará automaticamente o idioma do usuário final e mudará para nesse idioma. Consulte a documentação sobre detecção automática de idiomas para mais detalhes.

Configurações de segurança

Consulte Configurações de segurança.

Configurações avançadas

Atualmente, a única configuração avançada é para a análise de sentimento.

Exportar e restaurar um agente

É possível exportar um agente para um arquivo e restaurar um agente com esse arquivo.

A exportação do agente inclui todos os dados dele, exceto:

• Versões do Flow: Somente os fluxos de rascunho são exportados para o arquivo.
• Ambientes: Os ambientes personalizados não são exportados para o arquivo.

A restauração do agente substitui todos os dados do agente de destino (incluindo todas as versões de fluxo), exceto:

• Ambientes: Todos os ambientes personalizados permanecem inalterados no agente de destino. Versões de fluxo referenciadas por ambientes personalizados no agente de destino vão continuar existindo enquanto os ambientes associados existirem. No entanto, essas versões de fluxo desatualizadas não são listadas nem selecionáveis. de fluxo para o agente.
• Apps de agentes da Vertex AI: A associação a um aplicativo de agentes da Vertex AI não é alterada no agente de destino. Em outras palavras, o valor de engine em GenAppBuilderSettings) Isso significa que os agentes do repositório de dados só podem ser restaurados a outros agentes de repositório de dados, porque o agente resultante também precisa ter uma associação a um aplicativo de agentes da Vertex AI.

• Repositórios de dados de agentes da Vertex AI: Todas as referências a repositórios de dados serão substituídas no agente de destino de acordo com as seguintes regras:

  • Se o agente de destino não estiver associado a um app, não será possível para restaurar um agente com referências a repositório de dados. Tentar fazer isso gera resultados em uma mensagem de erro. Para corrigir isso, você pode criar um novo agente de repositório de dados do zero. (Como alternativa, você pode transformar seu agente atual em um agente de repositório de dados adicionando um repositório de dados gerenciador de estado a ele. Nesse caso, você será orientado a adicionar um aplicativo associado ao com seu agente.
  • Se o agente de destino estiver associado a um app, todo o repositório de dados serão atualizadas após a restauração: o ID do projeto do Google Cloud e O local será atualizado para corresponder ao app do agente de destino. O o ID de coleta e o ID de repositório de dados permanecerão inalterados. Isso significa que você necessário adicionar repositórios de dados para todos os IDs com tipos correspondentes ao aplicativo do agente de destino antes da operação de restauração.

  Exemplo: se o agente de origem se referir a um repositório de dados chamado projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1 e o app do agente de destino tem o nome projects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123, A referência do repositório de dados resultante no agente de destino será: projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1

.

Ao exportar, você pode selecionar o formato do arquivo de exportação. Se você estiver usando o controle de versões do controle de origem para os dados do agente, faça o seguinte: você deveria exportar no formato JSON. Quando você restaura um agente, O Dialogflow determina automaticamente o formato do arquivo.

Para exportar ou restaurar um agente:

Se o tamanho do agente exceder o limite máximo, use a opção do Cloud Storage para exportar e restaurar o agente.

Se você usa o GitHub, consulte também a Guia de exportação/restauração do GitHub (em inglês).

Excluir um agente

Para excluir um agente, é preciso ter um papel que forneça acesso total ou acesso para editar. Para mais informações, consulte o guia de controle de acesso.

Para excluir um agente:

Se você excluir seu projeto, todos os agentes e dados do Dialogflow CX associados ao projeto são excluídos imediatamente.