資料儲存庫代理程式設定

可用的代理程式設定如下。

連結

系統會為從已連結資料儲存庫內容產生的每個回應計算信心等級，以評估回應中所有資訊是否均由資料儲存庫中的資訊支援。您可以選取允許的最低信賴水準，代理程式就不會傳回低於該水準的回覆。

您可以選擇 5 種信賴水準：極低、低、中、高和極高。

您也可以套用接地法則篩選器。啟用後，系統會抑制含有常見幻覺內容的回應，因為這些內容可能不準確。

資料儲存庫提示

您可以選擇新增服務專員的其他資訊，藉此改善資料儲存庫內容產生的答覆品質，並讓答覆更貼近您的品牌：

• 服務專員名稱：服務專員應稱呼自己的名稱。如果不設定，系統會使用預設值「AI Assistant」。
• 服務專員身分：服務專員的角色。如果不設定，系統會使用預設值「AI Assistant」。
• 公司名稱：設定為貴公司的名稱。這個值應該已在建立服務項目時設定，但可視需要調整。建議您正確設定這個欄位 (尤其是不要留空)，以免產生的答案品質受到影響。
• 公司簡介：簡短說明公司提供的服務或產品。
• 代理程式範圍：代理程式可用於哪些位置。如果不設定，系統會使用公司網站的預設值。

部分或全部填寫完這個部分後，您可以在右側的「您的提示」下方，檢查由這些設定衍生的簡短段落。系統會在產生答案時使用這項資訊。

摘要自訂提示

處理使用者查詢時，代理程式會搜尋資料儲存庫，找出合適的來源。然後，代理程式會將使用者查詢和找到的來源傳送至大型語言模型，由後者執行摘要作業。

您可以選取要用於摘要的模型，並視需要提供自己的提示。

選取生成式摘要模型

您可以為摘要產生要求選取資料儲存庫代理程式使用的產生模型。下表列出可用的選項：

自訂摘要提示

您可以為摘要 LLM 呼叫提供自己的提示。提示是文字範本，可能包含預先定義的預留位置。預留位置會在執行階段替換為適當的值，最終文字會傳送至 LLM。

預留位置如下：

• $original-query：使用者的查詢文字。
• $rewritten-query：Dialogflow 會使用重寫器模組，將原始使用者查詢重寫為更準確的格式。

• $sources：Dialogflow 會根據使用者的查詢，使用 Enterprise Search 搜尋來源。找到的來源會以特定格式轉譯：

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

• $end-user-metadata：系統會以以下格式顯示傳送查詢的使用者資訊：

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

• $conversation：對話記錄會以以下格式顯示：

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

• ${conversation USER:"<user prefix>" AGENT:"<agent prefix>" TURNS:<turn count>}：$conversation 預留位置的參數化版本。您可以自訂使用者前置字元 (USER)、代理程式前置字元 (AGENT) 和要納入的前一個回合數量 (TURNS)。必須指定所有預留位置參數值。

  例如：${conversation USER:"Human says:" AGENT:"Agent says:" TURNS:1}。對話記錄會以以下方式顯示：

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

自訂提示應指示 LLM 在無法提供答案時傳回「NOT_ENOUGH_INFORMATION」。在這種情況下，代理程式會叫用不相符事件。

例如：

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:

Rewriter 自備提示

處理使用者查詢時，服務機器人會將使用者查詢和提示傳送至 LLM，以便重構使用者查詢，並執行重寫器。

您可以選取要用於重寫器的模型，並視需要提供自己的提示。

選取重寫器產生模型

您可以為重寫器產生要求選取資料儲存庫代理程式使用的生成模型。下表列出可用的選項：

自訂重寫器提示

您可以為前一節所列的部分重寫器產生模型，為重寫器 LLM 呼叫提供自己的提示。提示是文字範本，可能包含預先定義的預留位置。系統會在執行階段將預留位置替換為適當的值，並將最終文字傳送至 LLM。

預留位置和必填文字如下：

• $original-query：使用者的查詢文字。

• $conversation：對話記錄會以以下格式顯示：

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

例如：

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:

資料儲存庫備用機制

這個部分包含下列設定：

• 備用連結：如果服務專員無法提供答案，請顯示最合適的連結。
• 啟用生成式 AI：允許資料儲存庫在產生結果時使用生成式 AI。