Alguns produtos e recursos estão sendo renomeados. Os recursos de playbook generativo e de fluxo também estão sendo migrados para um único console consolidado. Confira os detalhes.
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Durante uma conversa,
os agentes de conversação (Dialogflow CX) sempre usam modelos de linguagem para entender a intenção do usuário final,
mas você pode escolher se e como os modelos de linguagem são usados nas respostas do agente.
Você pode escolher entre recursos totalmente generativos, parcialmente generativos
e determinísticos ao projetar seu agente.
Este guia oferece uma visão geral desses recursos.
Ele ajuda a decidir quais desses recursos
você planeja usar,
para que saiba qual documentação será relevante para você.
Totalmente generativo
Os recursos totalmente generativos são criados com modelos de linguagem grandes (LLMs) da Vertex AI para entender a intenção do usuário final e gerar respostas do agente.
Esses recursos são fáceis de usar e proporcionam uma conversa muito natural.
Confira a seguir uma visão geral dos recursos totalmente generativos:
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Manuais
Os playbooks oferecem uma nova maneira de criar agentes virtuais usando LLMs. Você só precisa fornecer instruções em linguagem natural e dados estruturados. Isso pode reduzir significativamente o tempo de criação e manutenção do agente virtual e permitir novos tipos de experiências de conversa para sua empresa.
Repositórios de dados
Os repositórios de dados analisam e compreendem seu conteúdo público ou privado (site, documentos internos etc.). Depois que essas informações forem indexadas, o agente poderá responder a perguntas e conversar sobre o conteúdo. Você só precisa fornecer o conteúdo.
Fluxos determinísticos
Se você precisar de mais controle determinístico sobre a conversa
e todas as respostas geradas pelo agente,
projete seu agente com fluxos.
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Fluxos
Os fluxos usam modelos de linguagem para entender a intenção do usuário final durante uma conversa, que pode não ser totalmente determinística. No entanto, depois que a intenção é estabelecida, você tem controle total sobre o fluxo de conversa e as respostas do agente. Projetar um agente com fluxos determinísticos geralmente leva mais tempo, mas essa é uma boa opção para agentes que exigem controle explícito sobre as respostas.
Fluxos parcialmente generativos
Os fluxos têm alguns recursos generativos opcionais que podem ser usados quando você não
precisa de controle determinístico sobre as respostas do agente em determinados cenários de conversa.
Confira a seguir uma visão geral desses recursos:
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Geradores
Os geradores são usados para gerar respostas do agente. Em vez de fornecer a resposta do agente explicitamente, você fornece um comando LLM que pode lidar com muitos cenários, incluindo resumo de conversas, respostas a perguntas, recuperação de informações do cliente e encaminhamento para um humano.
Substituto generativo
O fallback generativo é usado para gerar respostas do agente quando a entrada do usuário final não corresponde à intenção esperada. É possível ativar o substituto generativo em determinados cenários fornecendo um comando LLM para gerar a resposta.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-18 UTC."],[[["\u003cp\u003eConversational Agents use language models to understand user intentions, but agents can be designed to be fully generative, partly generative, or deterministic in how they respond.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFully generative features use large language models (LLMs) for both understanding user intent and generating agent responses, providing a natural conversational experience through features like Playbooks and Data Stores.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeterministic flows offer complete control over the conversation and agent responses, using language models for understanding intent but giving you explicit control once intent is established.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePartly generative flows allow for optional generative features like Generators and Generative Fallback, leveraging LLMs to handle various scenarios, such as summarization or generating responses when user input doesn't match expected intentions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eChoosing between fully generative, partly generative, and deterministic features depends on the level of control needed over agent responses and the desired conversational experience.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Generative versus deterministic\n\nDuring a conversation,\nConversational Agents (Dialogflow CX) agents always use language models for understanding end-user intention,\nbut you can choose whether and how language models are used for agent responses.\nYou can decide between fully generative, partly generative,\nand deterministic features when designing your agent.\n\nThis guide provides an overview of these features.\nIt helps to decide which of these features\nyou plan to use,\nso you know which documentation will be relevant to you.\n\nFully generative\n----------------\n\nThe fully generative features are built on [Vertex AI](/vertex-ai/docs)\nlarge language models (LLMs) for both understanding end-user intention\nas well as generating agent responses.\nThese features are easy to use and provide a very natural conversation.\nThe following is an overview of the fully generative features:\n\nDeterministic flows\n-------------------\n\nIf you require more deterministic control over the conversation\nand all responses generated by the agent,\nyou can design your agent with flows.\n\nPartly generative flows\n-----------------------\n\nFlows have some optional generative features that you can use when you don't\nneed deterministic control over agent responses in certain conversation scenarios.\nThe following is an overview of these features:"]]