Setelan alat penyimpanan data

Setelan konfigurasi alat penyimpanan data berikut tersedia.

Setelan alat (khusus konsol Agen Percakapan)

Memilih opsi dari menu drop-down Setelan alat akan otomatis memengaruhi konfigurasi alat lain yang tersedia.

Opsi Default dan Optimized for voice adalah setelan default yang akan mengonfigurasi semua parameter lain secara otomatis di menu konfigurasi alat.

Tersedia opsi-opsi berikut:

Grounding

Agen Percakapan (Dialogflow CX) menghitung tingkat keyakinan untuk setiap respons yang dihasilkan dari konten penyimpanan data yang terhubung. Hal ini mengukur keyakinan bahwa semua informasi dalam respons didukung oleh informasi di penyimpanan data. Anda dapat menyesuaikan respons mana yang diizinkan dengan memilih tingkat keyakinan terendah yang Anda inginkan. Anda dapat memilih tingkat keyakinan terendah yang diizinkan, dan agen tidak akan menampilkan respons yang lebih rendah dari tingkat tersebut.

Ada 5 tingkat keyakinan yang dapat dipilih: VERY_LOW, LOW, MEDIUM, HIGH, dan VERY_HIGH.

Anda juga dapat menerapkan filter heuristik perujukan. Jika diaktifkan, respons yang berisi konten yang kemungkinan tidak akurat berdasarkan halusinasi umum akan disembunyikan.

Pilih model ringkasan

Anda dapat memilih model generatif yang digunakan oleh agen penyimpanan data untuk permintaan generatif ringkasan. Tabel berikut berisi opsi yang tersedia:

Semua model yang tercantum tersedia dalam semua bahasa yang didukung dan wilayah yang didukung. |gemini_20_flash_lite_001_voice_mode | Dioptimalkan untuk suara. Tersedia dalam semua bahasa yang didukung |

Perintah kustom pembuatan ringkasan

Anda dapat menggunakan perintah ringkasan default dengan model ringkasan yang dipilih atau memberikan perintah Anda sendiri. Perintah adalah template teks yang dapat berisi placeholder yang telah ditentukan sebelumnya. Placeholder akan diganti dengan nilai yang sesuai saat runtime dan teks akhir akan dikirim ke LLM.

Placeholder-nya adalah sebagai berikut:

• $original-query: Teks kueri pengguna.
• $rewritten-query: Dialogflow menggunakan modul penulis ulang untuk menulis ulang kueri pengguna asli ke dalam format yang lebih akurat.

• $sources: Dialogflow menggunakan Enterprise Search untuk menelusuri sumber berdasarkan kueri pengguna. Sumber yang ditemukan dirender dalam format tertentu:

  [1] title of first source
  content of first source
  [2] title of second source
  content of second source
  

• $end-user-metadata: Informasi tentang pengguna yang mengirimkan kueri ditampilkan dalam format berikut:

  The following additional information is available about the human: {
  "key1": "value1",
  "key2": "value2",
  ...
  }
  

• $conversation: Histori percakapan dirender dalam format berikut:

  Human: user's first query
  AGENT: answer to user's first query
  Human: user's second query
  AGENT: answer to user's second query
  

• ${conversation USER:"<user prefix>" AGENT:"<agent prefix>" TURNS:<turn count>}: Versi berparameter dari placeholder $conversation. Anda dapat menyesuaikan awalan pengguna akhir (USER), awalan agen (AGENT), dan jumlah giliran sebelumnya yang akan disertakan (TURNS). Semua nilai parameter placeholder harus ditentukan.

  Misalnya, ${conversation USER:"Human says:" AGENT:"Agent says:" TURNS:1}. Histori percakapan ditampilkan sebagai:

  Human says: user's first query
  Agent says: answer to user's first query
  

Perintah kustom harus menginstruksikan LLM untuk menampilkan "NOT_ENOUGH_INFORMATION" jika tidak dapat memberikan jawaban. Dalam hal ini, agen akan memanggil peristiwa tidak cocok.

Contoh:

Given the conversation between a Human and a AI assistant and a list of sources,
write a final answer for the AI assistant.
Follow these guidelines:
+   Answer the Human's query and make sure you mention all relevant details from
  the sources, using exactly the same words as the sources if possible.
+   The answer must be based only on the sources and not introduce any additional
  information.
+   All numbers, like price, date, time or phone numbers must appear exactly as
  they are in the sources.
+   Give as comprehensive answer as possible given the sources. Include all
  important details, and any caveats and conditions that apply.
+   The answer MUST be in English.
+   Don't try to make up an answer: If the answer cannot be found in the sources,
  you admit that you don't know and you answer NOT_ENOUGH_INFORMATION.
You will be given a few examples before you begin.

Example 1:
Sources:
[1] <product or service> Info Page
Yes, <company> offers <product or service> in various options or variations.

Human: Do you sell <product or service>?
AI: Yes, <company> sells <product or service>. Is there anything else I can
help you with?

Example 2:
Sources:
[1] Andrea - Wikipedia
Andrea is a given name which is common worldwide for both males and females.

Human: How is the weather?
AI: NOT_ENOUGH_INFORMATION

Begin! Let's work this out step by step to be sure we have the right answer.

Sources:
$sources

$end-user-metadata
$conversation
Human: $original-query
AI:

Pilih model penulis ulang

Saat kueri pengguna diproses, agen mengirimkan kueri pengguna dan perintah ke LLM untuk memfaktorkan ulang kueri pengguna, yang menjalankan penulis ulang.

Anda dapat memilih model generatif yang digunakan oleh agen penyimpanan data untuk permintaan generatif penulis ulang. Tabel berikut mencantumkan opsi yang tersedia:

Perintah kustom penulis ulang

Anda dapat menggunakan perintah default atau secara opsional memberikan perintah Anda sendiri. Prompt adalah template teks yang dapat berisi placeholder yang telah ditentukan sebelumnya. Placeholder akan diganti dengan nilai yang sesuai saat runtime dan teks akhir akan dikirim ke LLM.

Placeholder dan teks yang diperlukan adalah sebagai berikut:

• $original-query: Teks kueri pengguna.

• $conversation: Histori percakapan dirender dalam format berikut:

  Human: user's first query
  AGENT: answer to user's first query
  Human: user's second query
  AGENT: answer to user's second query
  

• $end-user-metadata: Informasi tentang pengguna yang mengirimkan kueri ditampilkan dalam format berikut:

  The following additional information is available about the human: {
  "key1": "value1",
  "key2": "value2",
  ...
  }
  

Contoh:

Your goal is to perform a search query to help the AI assistant respond to the human's last statement.
* Always output the best search query you can, even if you suspect it's not needed.
* Never generate a query that is the same as the user's last statement.
* Include as much context as necessary from the conversation history.
* Output a concise search query, and nothing else.
* Don't use quotes or search operators.
* The query must be in ${language!}.

Conversation History: $conversation
Human: $original-query
Search Query:

Setelan payload

Setelan payload menyediakan cara untuk menambahkan cuplikan penyimpanan data sebagai konten multimedia dalam payload respons, yang dirender di messenger. Anda dapat mengaktifkan atau menonaktifkan fitur ini.