Während einer Unterhaltung verwenden Conversational Agents (Dialogflow CX) immer Sprachmodelle, um die Absicht des Endnutzers zu verstehen. Sie können jedoch auswählen, ob und wie Sprachmodelle für die Antworten des Kundenservicemitarbeiters verwendet werden. Beim Entwerfen Ihres Agents können Sie zwischen vollständig generativen, teilweise generativen und deterministischen Funktionen wählen.
Dieser Leitfaden bietet einen Überblick über diese Funktionen. Es ist hilfreich, zu entscheiden, welche dieser Funktionen Sie verwenden möchten, damit Sie wissen, welche Dokumentation für Sie relevant ist.
Vollständig generative Modelle
Die vollständig generativen Funktionen basieren auf Large Language Models (LLMs) von Vertex AI, um sowohl die Absicht der Endnutzer zu verstehen als auch Agentenantworten zu generieren. Diese Funktionen sind einfach zu bedienen und sorgen für eine sehr natürliche Unterhaltung. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die vollständig generativen Funktionen:
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| Playbooks | Playbooks bieten eine neue Möglichkeit, virtuelle Agenten mithilfe von LLMs zu erstellen. Sie müssen nur Anweisungen in natürlicher Sprache und strukturierte Daten angeben. Dadurch lässt sich die Zeit für die Erstellung und Wartung virtueller Kundenservicemitarbeiter erheblich reduzieren und es können völlig neue Arten der Kommunikation für Ihr Unternehmen ermöglicht werden. |
| Datenspeicher | Datenspeicher analysieren und verstehen Ihre öffentlichen oder privaten Inhalte (Website, interne Dokumente usw.). Sobald diese Informationen indexiert sind, kann Ihr Kundenservicemitarbeiter Fragen beantworten und Unterhaltungen über die Inhalte führen. Sie müssen nur die Inhalte bereitstellen. |
Deterministische Abläufe
Wenn Sie mehr deterministische Kontrolle über die Unterhaltung und alle vom Agenten generierten Antworten benötigen, können Sie Ihren Agenten mit Abläufen entwerfen.
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| Abläufe | Bei Abläufen werden Sprachmodelle verwendet, um die Absicht des Endnutzers während einer Unterhaltung zu verstehen, was nicht immer vollständig deterministisch ist. Sobald die Absicht ermittelt wurde, haben Sie jedoch die vollständige Kontrolle über den Gesprächsfluss und die Antworten des Kundenservicemitarbeiters. Das Entwerfen eines Bots mit deterministischen Abläufen nimmt in der Regel mehr Zeit in Anspruch. Dies ist jedoch eine gute Option für Bots, bei denen die Antworten des Bots explizit gesteuert werden müssen. |
Teilweise generative Abläufe
Flows haben einige optionale generative Funktionen, die Sie verwenden können, wenn Sie in bestimmten Unterhaltungsszenarien keine deterministische Kontrolle über die Antworten von Kundenservicemitarbeitern benötigen. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über diese Funktionen:
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| Generatoren | Generatoren werden verwendet, um Antworten von Kundenservicemitarbeitern zu generieren. Anstatt die Antwort des Kundenservicemitarbeiters explizit anzugeben, geben Sie einen LLM-Prompt an, der mit vielen Szenarien umgehen kann, z. B. mit der Zusammenfassung von Unterhaltungen, der Beantwortung von Fragen, dem Abrufen von Kundeninformationen und der Eskalierung an einen Kundenservicemitarbeiter. |
| Generativer Fallback | Mit dem generativen Fallback werden Agentantworten generiert, wenn die Eingabe des Endnutzers nicht mit einer erwarteten Absicht übereinstimmt. Sie können den generativen Fallback in bestimmten Szenarien aktivieren, indem Sie einen LLM-Prompt zum Generieren der Antwort angeben. |