1. সংক্ষিপ্ত বিবরণ
শেষ আপডেট: ২০২৩-১০-১০
তুমি কী তৈরি করবে
এই কোডল্যাবে, আপনি ভার্টেক্স এআই কনভারসেশন এবং ডায়ালগফ্লো সিএক্স ব্যবহার করে একটি ভার্চুয়াল এজেন্ট তৈরি, স্থাপন এবং কনফিগার করবেন যা রক্তদান করতে ইচ্ছুক ব্যক্তিদের সহায়তা করবে এবং নিশ্চিত করবে যে তারা প্রয়োজনীয় যোগ্যতার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করছে। এজেন্ট ডায়ালগফ্লো সিএক্স পূরণের সময় প্রকৃত পাবলিক ডেটা এবং গুগলের জেনারেটিভ লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) ব্যবহার করবে।
আপনি কোন বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করবেন
কোডল্যাবটি সম্পূর্ণ করার জন্য আপনাকে তিনটি স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য কনফিগার এবং ব্যবহার করতে হবে:
ডেটা স্টোর এজেন্ট
ভার্টেক্স এআই কথোপকথন বৈশিষ্ট্যটি একটি বিশেষ ডায়ালগফ্লো এজেন্ট তৈরি করে, যাকে বলা হয় ডেটা স্টোর এজেন্ট ।
এই বৈশিষ্ট্যের সাহায্যে, আপনি একটি ওয়েবসাইটের URL, স্ট্রাকচার্ড ডেটা বা আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা (ডেটা স্টোর) প্রদান করেন, তারপর Google আপনার কন্টেন্ট পার্স করে এবং একটি ভার্চুয়াল এজেন্ট তৈরি করে যা ডেটা স্টোর এবং বৃহৎ ভাষা মডেল দ্বারা চালিত হয়। আপনার গ্রাহক এবং শেষ ব্যবহারকারীরা তখন এজেন্টের সাথে কথোপকথন করতে পারেন এবং কন্টেন্ট সম্পর্কে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারেন। এই ধরণের এজেন্ট সম্পর্কে তথ্যের জন্য Vertex AI কথোপকথনের ভূমিকা দেখুন।
জেনারেটর
জেনারেটর বৈশিষ্ট্যটি একটি ডায়ালগফ্লো সিএক্স বৈশিষ্ট্য যা ডেভেলপারদের রানটাইমে এজেন্ট প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে গুগলের সর্বশেষ জেনারেটিভ লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এবং কাস্টম প্রম্পট ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। একটি জেনারেটর জেনেরিক প্রতিক্রিয়া পরিচালনা করতে পারে যার মধ্যে একটি বৃহৎ টেক্সটুয়াল ডেটাসেট থেকে সাধারণ জ্ঞান বা কথোপকথনের প্রেক্ষাপট অন্তর্ভুক্ত থাকে।
জেনারেটিভ ফলব্যাক
জেনারেটিভ ফলব্যাক বৈশিষ্ট্যটি Google-এর সর্বশেষ জেনারেটিভ লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) ব্যবহার করে ভার্চুয়াল এজেন্ট প্রতিক্রিয়া তৈরি করে যখন এন্ড-ইউজার ইনপুট ফর্ম পূরণের জন্য কোনও ইন্টেন্ট বা প্যারামিটারের সাথে মেলে না। বৈশিষ্ট্যটি একটি টেক্সট প্রম্পট দিয়ে কনফিগার করা যেতে পারে যা LLM কে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে তা নির্দেশ করে। আপনি একটি পূর্বনির্ধারিত টেক্সট প্রম্পট ব্যবহার করতে পারেন অথবা আপনার নিজস্ব প্রম্পট যোগ করতে পারেন। আপনি ফ্লো, পৃষ্ঠাগুলিতে বা প্যারামিটার পূরণের সময় ব্যবহৃত নো-ম্যাচ ইভেন্ট হ্যান্ডলারগুলিতে জেনারেটিভ ফলব্যাক সক্ষম করতে পারেন। যখন নো-ম্যাচ ইভেন্টের জন্য জেনারেটিভ ফলব্যাক সক্ষম করা হয়, যখনই সেই ইভেন্টটি ট্রিগার হয়, তখনই ডায়ালগফ্লো একটি জেনারেটেড প্রতিক্রিয়া তৈরি করার চেষ্টা করবে যা ব্যবহারকারীকে ফেরত পাঠানো হবে। যদি প্রতিক্রিয়া তৈরি ব্যর্থ হয়, তাহলে নিয়মিত নির্ধারিত এজেন্ট প্রতিক্রিয়া জারি করা হবে। আপনি যদি জেনারেটিভ ফলব্যাক সম্পর্কে আরও জানতে আগ্রহী হন তবে এই কোডল্যাবটি ব্যবহার করে দেখুন!
তুমি কি শিখবে
- অসংগঠিত ডেটা থেকে কীভাবে একটি ডেটা স্টোর এজেন্ট তৈরি করবেন
- ডেটা স্টোরে যোগ করা কন্টেন্ট সম্পর্কে ভার্চুয়াল এজেন্টের সাথে শেষ ব্যবহারকারীদের কথোপকথনের সুযোগ দেওয়ার জন্য জ্ঞান হ্যান্ডলার কীভাবে ব্যবহার করবেন।
- বিল্ট-ইন জেনারেটর প্রম্পট প্লেসহোল্ডার ব্যবহার করে কীভাবে একটি জেনারেটর টেক্সট প্রম্পট কনফিগার করবেন এবং এটিকে প্রাসঙ্গিক করবেন।
- কীভাবে শব্দগুলিকে জেনারেটর প্রম্পট প্লেসহোল্ডার হিসেবে চিহ্নিত করবেন এবং পরবর্তীতে সেশন প্যারামিটারের সাথে সংযুক্ত করবেন যাতে কার্যকর করার সময় তাদের মান ব্যবহার করা যায়।
- একটি বৃহৎ টেক্সটুয়াল ডেটাসেট এবং বর্তমান কথোপকথনের প্রেক্ষাপট থেকে জ্ঞান জড়িত প্রতিক্রিয়াগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি জেনারেটর কীভাবে কনফিগার করবেন।
- জেনারেটর ব্যবহার করে কীভাবে একটি আনুষ্ঠানিক ইমেল তৈরি করবেন
- কীভাবে আপনার এজেন্টকে পরীক্ষা করবেন এবং গ্রাহকদের এমন প্রশ্ন অনুকরণ করবেন যা উত্তর তৈরি করে
তোমার যা লাগবে
- একটি গুগল ক্লাউড প্রকল্প
- ক্রোমের মতো একটি ব্রাউজার
2. API গুলি সক্ষম করুন
Vertex AI Conversation- এ ডেটা স্টোর এজেন্ট তৈরি করার আগে, আপনাকে Dialogflow এবং Vertex AI Search and Conversation API গুলি সক্ষম করতে হবে।
Dialogflow API সক্রিয় করতে, এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:
- আপনার ব্রাউজারে, Dialogflow API পরিষেবার বিবরণ পৃষ্ঠায় যান।
- আপনার Google Cloud প্রোজেক্টে Dialogflow API সক্ষম করতে সক্ষম করুন বোতামে ক্লিক করুন।
Vertex AI Search and Conversation API সক্রিয় করতে, এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:
- গুগল ক্লাউড কনসোলে, ভার্টেক্স এআই অনুসন্ধান এবং কথোপকথন কনসোলে নেভিগেট করুন।
- পরিষেবার শর্তাবলী পড়ুন এবং তাতে সম্মত হন, তারপর চালিয়ে যান ক্লিক করুন এবং API সক্রিয় করুন ।
৩. আপনার অ্যাপের জন্য একটি নতুন চ্যাট অ্যাপ এবং একটি ডেটা স্টোর তৈরি করুন
এখন, আপনি আপনার ভার্চুয়াল এজেন্টের জন্য একটি নতুন চ্যাট অ্যাপ তৈরি করবেন এবং এটি একটি ডেটা সোর্স দিয়ে কনফিগার করবেন। আপনি যে এজেন্ট তৈরি করবেন তার উদ্দেশ্য হল রক্তের যোগ্যতা সম্পর্কে প্রশ্ন থাকা গ্রাহকদের সহায়তা করা। আপনি অস্ট্রেলিয়ান রেড ক্রস লাইফব্লাডকে সত্যের উৎস হিসেবে ব্যবহার করবেন এবং আপনি রক্তের যোগ্যতা ওয়েবসাইট থেকে অসংগঠিত ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি ডেটা স্টোর তৈরি করবেন।
- Vertex AI Conversation-এ একটি নতুন চ্যাট অ্যাপ তৈরি করতে, আপনি নিম্নলিখিত যেকোনো একটি করতে পারেন:
- Vertex AI Conversation কনসোলে নেভিগেট করুন, তারপর কনসোলের উপরের দিকে +New app এ ক্লিক করুন।
- Dialogflow CX কনসোলে নেভিগেট করুন, +Create new agent এ ক্লিক করুন তারপর Auto-generate বিকল্পটি নির্বাচন করুন, তারপর আপনাকে Vertex AI Conversation কনসোলের পরবর্তী ধাপে পুনঃনির্দেশিত করা হবে।
- Vertex AI Conversation কনসোল থেকে, আপনি যে ধরণের অ্যাপ তৈরি করতে চান তা হিসেবে Chat নির্বাচন করুন।
-
Save a Lifeএর একটি কোম্পানির নাম লিখুন। এই প্যারামিটারটি আপনার এজেন্ট কোন কোম্পানির প্রতিনিধিত্ব করে এবং আপনার এজেন্টের পরিধি নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। -
Blood Donation Agentএকজন এজেন্টের নাম উল্লেখ করুন। - চালিয়ে যান ক্লিক করুন।
- নতুন ডেটা স্টোর তৈরি করুন ক্লিক করুন।
- আপনার ডেটা স্টোরের জন্য ডেটা সোর্স হিসেবে ক্লাউড স্টোরেজ নির্বাচন করুন।
- এই কোডল্যাবের জন্য নমুনা ডেটা ধারণকারী নিম্নলিখিত Google ক্লাউড স্টোরেজ ফোল্ডারটি নির্দিষ্ট করুন এবং মনে রাখবেন যে
gs://প্রিফিক্সের প্রয়োজন নেই:cloud-samples-data/dialogflow-cx/arc-lifeblood - আপনার আমদানি করা ডেটার ধরণ হিসেবে Unstructured documents নির্বাচন করুন।
- চালিয়ে যান ক্লিক করুন।
-
Australian Red Cross Lifeblood Unstructuredএর একটি ডেটা স্টোরের নাম উল্লেখ করুন। - ডেটা স্টোর তৈরি করতে Create এ ক্লিক করুন।
- ডেটা স্টোরের তালিকায়, নতুন তৈরি
Australian Red Cross Lifeblood Unstructuredনির্বাচন করুন। - আপনার চ্যাট অ্যাপ তৈরি করতে তৈরি করুন -এ ক্লিক করুন।
অভিনন্দন! আপনি আপনার জ্ঞান-চালিত চ্যাট অ্যাপ তৈরি সম্পন্ন করেছেন যা সম্ভাব্য দাতাদের সাহায্য করার জন্য প্রস্তুত, তাই উদযাপন করার জন্য একটু সময় নিন!
কিন্তু আপনার ব্যবহারকারীদের কাছে এজেন্টকে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলতে এখনও আরও অনেক কাজ বাকি আছে। পরবর্তী বিভাগে, আপনি এজেন্ট এবং শেষ-ব্যবহারকারীদের মধ্যে যোগ্যতার প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে কথোপকথন সক্ষম করার জন্য একটি জ্ঞান হ্যান্ডলার ব্যবহার করবেন।
৪. রক্তের যোগ্যতা সম্পর্কিত প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলীর উত্তর দেওয়ার জন্য এজেন্টটি কনফিগার করুন
ডেট স্টোর প্রম্পট দিন
ডকুমেন্ট সংগ্রহ প্রক্রিয়াটি ব্যাকগ্রাউন্ডে চলাকালীন, ডেটা স্টোর প্রম্পট সম্পাদনা করে এজেন্টকে একটি ব্র্যান্ড দেই।
- Vertex AI Conversation কনসোল থেকে, আপনার চ্যাট অ্যাপের নামে ক্লিক করুন, যা আপনাকে আরও পরীক্ষা এবং কাস্টমাইজেশনের জন্য Dialogflow CX কনসোলে পুনঃনির্দেশিত করবে।
- Dialogflow CX কনসোলে এবং আপনার এজেন্টের মধ্যে থেকে, Agent settings (পৃষ্ঠার উপরের ডান কোণে) ক্লিক করুন, তারপর ML ট্যাবে যান এবং সবশেষে Generative AI ট্যাবটি খুলুন।
- নিচের ফর্মটি পূরণ করে নিম্নলিখিত ডেটা স্টোর প্রম্পট তৈরি করুন: আপনার নাম
Donate, এবং আপনিSave a life, a fictitious organizationএর একজন সহায়ক এবং ভদ্রchatbot। আপনার কাজ হলhumans with eligibility informationসহায়তা করা।
ডিফল্ট স্টার্ট ফ্লোর নো-ম্যাচ ইভেন্টের জন্য জেনারেটিভ ফলব্যাক সক্ষম করুন
- বিল্ড ট্যাবে যান এবং স্টার্ট পেজ খুলুন।
- sys.no-match-default ইভেন্ট হ্যান্ডলারে ক্লিক করুন। বাক্সটি ইতিমধ্যেই চেক না করা থাকলে, জেনারেটিভ ফলব্যাক বৈশিষ্ট্যটি সক্ষম করুন।
এজেন্টের ডেটা স্টোর পরীক্ষা করুন
স্টার্ট পেজে ডেটা স্টোর সেটিংস দেখতে ডেটা স্টোর সম্পাদনা করুন -এ ক্লিক করুন।
আপনার পূর্বে তৈরি করা ডেটা স্টোরটি ইতিমধ্যেই Dialogflow দ্বারা আপনার জন্য নির্বাচিত হয়েছে।
Fulfillment এর অধীনে Agent Responses- এ স্ক্রোল করে দেখুন। Fulfillment হল শেষ ব্যবহারকারীর কাছে এজেন্টের প্রতিক্রিয়া। Dialogflow-এ $request.knowledge.answers[0] প্যারামিটার সহ Agent says আগে থেকেই পপুলেট করা আছে যা রান টাইমে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উপরের উত্তরটি ধারণ করে।
৫. এজেন্ট পরীক্ষা করুন
একবার নথিগুলি উপলব্ধ হয়ে গেলে এবং আপনার এজেন্টের ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত হয়ে গেলে, উত্তরগুলি কতটা ভালো তা পরীক্ষা করে দেখুন।
সিমুলেটরটি আবার খুলতে টেস্ট এজেন্টে ক্লিক করুন।
ওয়েবসাইটের FAQ পৃষ্ঠায় আপনি যে প্রশ্নগুলি পাবেন বলে আশা করেন সেগুলি জিজ্ঞাসা করুন:
-
What age do I need to be to donate? -
Can pregnant women donate? -
I've just come back from a trip to Africa. Can I donate? -
How can I schedule an appointment?
লক্ষ্য করুন উত্তরগুলি অস্ট্রেলিয়ান রেড ক্রস লাইফব্লাড সাইট থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে। এই পৃষ্ঠায় যেমন বলা হয়েছে, রক্তদানের জন্য সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ বয়স রয়েছে। প্রথমবারের মতো রক্তদাতাদের জন্য সর্বনিম্ন বয়স ১৮ এবং সর্বোচ্চ বয়স ৭৫। আমরা ডেটা স্টোর থেকে তথ্য সংগ্রহ করছি তার আরও প্রমাণ এজেন্টের প্রতিক্রিয়ায় প্রদর্শিত ছোট তারকা আইকন এবং মূল JSON প্রতিক্রিয়া দ্বারা দেওয়া হয়েছে।
পরিশেষে, আসুন এজেন্টকে এমন একটি প্রশ্ন দিয়ে চ্যালেঞ্জ করার চেষ্টা করি যা রক্তদানের সাথে সম্পূর্ণ সম্পর্কহীন।
ব্যবহারকারী: "মেলবোর্নের আবহাওয়া কেমন?"
এজেন্ট: "আমি দুঃখিত, আমি আপনাকে এতে সাহায্য করতে পারব না। যোগ্যতার তথ্য দিয়ে আমি কীভাবে আপনাকে সাহায্য করতে পারি?"
এই উত্তরে AI জেনারেটেড কন্টেন্ট রয়েছে এবং এটি ডায়ালগফ্লো কর্তৃক তৈরি টেক্সট প্রম্পট থেকে নেওয়া হয়েছে যা আগে প্রদত্ত নলেজ কানেক্টর সেটিং থেকে শুরু করে: "আপনার নাম ডোনেট, এবং আপনি সেভ এ লাইফের একজন সহায়ক এবং ভদ্র চ্যাটবট। আপনার কাজ হল যোগ্যতার তথ্য দিয়ে মানুষকে সহায়তা করা" । এই টেক্সট প্রম্পটে কোম্পানির নাম, এজেন্টের নাম এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে এর পরিধিতে কী রয়েছে তা রয়েছে যা ডায়ালগফ্লো এজেন্ট প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে ব্যবহার করে।
দারুন! এখন পর্যন্ত আপনি রক্তদান সম্পর্কিত প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলীর সমাধানের জন্য ডেটা স্টোর ব্যবহার করছেন। কোডল্যাবের পরবর্তী অংশে আমরা দেখব কিভাবে একটি জেনারেটর টেক্সট প্রম্পটকে একই বিষয়বস্তুর সাথে সংযুক্ত করে তথ্যবহুল সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়।
৬. যোগ্যতা পরীক্ষার জন্য এজেন্ট সেট আপ করুন
আমাদের পরবর্তী কাজ হল রক্তদানের জন্য ব্যবহারকারীর যোগ্যতা নির্ধারণের জন্য এজেন্ট ডিজাইন করা। দাতাদের বয়স, ওজন, বিদ্যমান অবস্থা, সাম্প্রতিক ভ্রমণ ইত্যাদির মতো কঠোর প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে হবে। এই কোডল্যাবের পরিধির জন্য আমরা কেবল বয়স এবং ওজন বিবেচনা করব। কথোপকথনের প্রেক্ষাপট এবং জ্ঞানের ভিত্তির উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে একটি অবগত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি জেনারেটর Google এর বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) ব্যবহার করবে।
নতুন রুট এবং প্যারামিটার কনফিগার করুন
- শুরু পৃষ্ঠাটি খুলুন এবং ডেটা স্টোর সম্পাদনা করুন এ ক্লিক করুন
-
$request.knowledge.answers[0] Would you like to take the eligibility quiz to find out if you can donate blood, and start changing lives?।
- সংরক্ষণ বোতামে ক্লিক করুন
- এখন আমাদের এজেন্টটিকে "হ্যাঁ" এবং "না" উত্তরগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করতে হবে। শুরুতে, একটি confirmation.yes intent এবং একটি confirmation.no intent তৈরি করুন। intent reuse সম্পর্কে এই নির্দেশিকাগুলি অনুসরণ করুন।
- তারপর স্টার্ট পেজে confirmation.yes এর জন্য একটি রুট তৈরি করুন যা একটি নতুন পেজে Eligibility Quiz এ রূপান্তরিত হবে।
- আগেই উল্লেখ করা হয়েছে, আমরা কুইজটি সহজ করব এবং ব্যবহারকারীর বয়স এবং ওজন বিবেচনা করে তারা অনুদান দেওয়ার যোগ্য কিনা তা নির্ধারণ করব। যোগ্যতা কুইজ পৃষ্ঠাটি খুলুন এবং একটি নতুন ফর্ম প্যারামিটার age-weight যোগ করুন, সত্তার ধরণ হিসাবে
@sys.anyনির্বাচন করুন। প্রাথমিক প্রম্পট পূরণ হিসাবে"What is your age and weight?"প্রদান করুন। আমরা একবারে বয়স এবং ওজন উভয়ই সংগ্রহ করতে চাই। সমস্ত পরিবর্তন সংরক্ষণ করুন।
যোগ্যতা জেনারেটর তৈরি এবং কনফিগার করুন
জেনারেটর বৈশিষ্ট্যটি একটি Dialogflow CX বৈশিষ্ট্য যা ডেভেলপারদের Dialogflow CX পূরণের সময় Google এর সর্বশেষ জেনারেটিভ লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) ব্যবহার করতে দেয়। জেনারেটর রানটাইমে এজেন্ট প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে। একটি জেনারেটর এমন জেনেরিক প্রতিক্রিয়া পরিচালনা করতে পারে যার মধ্যে একটি বৃহৎ টেক্সটুয়াল ডেটাসেট থেকে সাধারণ জ্ঞান বা কথোপকথনের প্রেক্ষাপট অন্তর্ভুক্ত থাকে।
আমরা একটি নতুন জেনারেটর তৈরি করব যা ব্যবহারকারীর প্রদত্ত তথ্য (যেমন বয়স এবং ওজন) যোগ্যতার প্রয়োজনীয়তার সাথে তুলনা করবে এবং নির্ধারণ করবে যে ব্যবহারকারী দান করতে পারবেন কিনা।
- Dialogflow CX কনসোলে Manage ট্যাবে যান, Generators নির্বাচন করুন এবং Create new এ ক্লিক করুন।
- এরপর, একটি বর্ণনামূলক প্রদর্শন নাম প্রদান করুন এবং টেক্সট প্রম্পট লিখুন। ডিফল্ট মডেল মান নিয়ন্ত্রণ সেটিংস ছেড়ে দিন। তারপর জেনারেটর তৈরি করতে সংরক্ষণ করুন এ ক্লিক করুন।
- প্রদর্শন নাম:
Blood Donation Eligibility - টেক্সট প্রম্পট:
Check the users eligibility against the following criteria: the minimum age is 18 and the maximum age is 75. Weight should be above 50 Kg. The user age and weight is $last-user-utterance. Be nice and tell the user if they are eligible to donate (also tell them why not in case)
- প্রদর্শন নাম:
রানটাইমে পূর্ণতা লাভের সময় টেক্সট প্রম্পটটি জেনারেটিভ মডেলে পাঠানো হয়। মডেলটি সন্তোষজনক প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জন্য এটি একটি স্পষ্ট প্রশ্ন বা অনুরোধ হওয়া উচিত। আপনি আপনার টেক্সট প্রম্পটে বিশেষ বিল্ট-ইন জেনারেটর প্রম্পট প্লেসহোল্ডার ব্যবহার করতে পারেন:
-
$conversationএজেন্ট এবং ব্যবহারকারীর মধ্যে কথোপকথন, ব্যবহারকারীর শেষ উচ্চারণটি বাদ দিয়ে। -
$last-user-utteranceশেষ ব্যবহারকারীর উচ্চারণ।
আপনার কনফিগার করা টেক্সট প্রম্পটটি ব্যবহারকারীকে একটি কথোপকথনের মোড় (`$last-user-utterance``) বয়স এবং ওজন প্রদান করার প্রত্যাশা করে।
জেনারেটরটি পূরণে ব্যবহার করুন এবং সমস্ত প্রয়োজনীয় পরামিতি কনফিগার করুন।
- যোগ্যতা কুইজ পৃষ্ঠায়, একটি নতুন রুট যোগ করুন যা সমস্ত প্যারামিটার পূরণ হয়ে গেলে ঘটবে। শর্তের প্রয়োজনীয়তা
$page.params.status = "FINAL"লিখুন এবং সংরক্ষণ করুন এ ক্লিক করুন।
- পূর্ণতা প্যানেলের জেনারেটর বিভাগে যান এবং এটি প্রসারিত করুন। তারপর, জেনারেটর যোগ করুন ক্লিক করুন এবং রক্তদান যোগ্যতা জেনারেটর নির্বাচন করুন। জেনারেটর নির্বাচন করার পরে আপনাকে আউটপুট প্যারামিটারটি সংজ্ঞায়িত করতে হবে যা কার্যকর করার পরে জেনারেটরের ফলাফল ধারণ করবে।
- এজেন্ট রেসপন্সে আউটপুট প্যারামিটার ব্যবহার করুন এবং রুটটি সংরক্ষণ করুন। আপনি এখন সবকিছু পরীক্ষা করার জন্য প্রস্তুত।
৭. আপনার এজেন্টকে পুনরায় পরীক্ষা করুন
সিমুলেটরটি আবার খুলতে টেস্ট এজেন্টে ক্লিক করুন।
সিমুলেটরে এজেন্টের সাথে নতুন করে কথোপকথন শুরু করুন। প্রথমে বয়সের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন এবং তারপর যোগ্যতা কুইজে এগিয়ে যান। প্রথমে "যোগ্য" পথটি পরীক্ষা করুন, তাই ১৮-৭৫ বছর বয়স এবং ৫০ কেজির বেশি ওজনের বয়স লিখুন।
তারপর পরীক্ষা করুন যে যোগ্যতা পরীক্ষা ব্যর্থ হয়েছে যখন একটি বা উভয় প্রয়োজনীয়তা পূরণ না হয়।
দারুন, জেনারেটরটি আশানুরূপ কাজ করছে! নাকি করে? ব্যবহারকারী যদি বয়স উল্লেখ করে কিন্তু ওজন উল্লেখ না করে (অথবা উল্টোটা করে) তাহলে কী হবে?
৮. জেনারেটর প্রম্পট টিউনিং
বয়স এবং ওজন উভয়ই প্রদান না করা পর্যন্ত এক যুগে বয়স এবং ওজন সংগ্রহ করা কাজ করবে বলে মনে হয় না। এর পরিবর্তে আমাদের এমন একটি ফর্ম তৈরি করা উচিত যা উভয় মানকে সত্তার প্যারামিটার হিসাবে সংগ্রহ করে। সমস্ত যোগ্যতার প্রয়োজনীয়তার (যেমন বয়স এবং ওজন) প্রম্পট প্রাসঙ্গিক করার জন্য আমরা শব্দের আগে $ যোগ করে স্থানধারক ব্যবহার করতে পারি। আমরা পরে এই জেনারেটর প্রম্পট স্থানধারকগুলিকে পূরণের জন্য সেশন প্যারামিটারের সাথে সংযুক্ত করব এবং কার্যকর করার সময় সেশন প্যারামিটার মান দ্বারা প্রতিস্থাপিত হবে।
- যোগ্যতা কুইজ পৃষ্ঠাটি খুলুন এবং দুটি পৃথক ফর্ম প্যারামিটার যোগ করুন: একটি ওজনের জন্য এবং একটি বয়সের জন্য। সত্তার ধরণ হিসাবে
@sys.number-integerনির্বাচন করুন এবং প্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলি চিহ্নিত করুন।How old are you?এবংWhat is your correct weight?এর মতো প্রাথমিক প্রম্পট পূরণগুলি প্রদান করুন। সমস্ত পরিবর্তন সংরক্ষণ করুন।
- Before we can change the text prompt of the generator since we are going to add two new custom placeholders we first need to remove the generator from the route fulfillment. Click Save .
- "ম্যানেজ" ট্যাবে যান, "জেনারেটর" নির্বাচন করুন এবং রক্তদান যোগ্যতা জেনারেটরের টেক্সট প্রম্পটটি এইভাবে আপডেট করুন:
Check the users eligibility against the following criteria: the minimum age is 18 and the maximum age is 75. The weight must be at least 50 kg. The user is $age years old and weighs $weight Kg. Craft an email and politely explain to the user if they're eligible to donate and if not why.. "সেভ" এ ক্লিক করুন।
লক্ষ্য করুন যে আমরা কেবল বয়স এবং ওজন ফর্ম প্যারামিটারের প্রাসঙ্গিক টেক্সট প্রম্পট তৈরি করিনি, আমরা শেষ বাক্যটিও পরিবর্তন করেছি যাতে ব্যবহারকারীকে একটি আনুষ্ঠানিক ইমেল তৈরি করা যায় যাতে যোগ্যতা কুইজের অফিসিয়াল ফলাফল থাকে।
- যোগ্যতা কুইজ পৃষ্ঠায়, রুটটি নির্বাচন করুন এবং পূর্ণতা প্যানেলের জেনারেটর বিভাগটি প্রসারিত করুন। তারপর, জেনারেটর যোগ করুন ক্লিক করুন এবং রক্তদান যোগ্যতা জেনারেটর নির্বাচন করুন। জেনারেটর নির্বাচন করার পরে আপনাকে নতুন প্রম্পট প্লেসহোল্ডারগুলিকে সংশ্লিষ্ট সেশন প্যারামিটারের সাথে সংযুক্ত করতে হবে। তাছাড়া, আপনাকে আউটপুট প্যারামিটারটি পুনরায় সেট করতে হবে। সংরক্ষণ করুন এ ক্লিক করুন।
- এজেন্টকে আবার পরীক্ষা করুন। যোগ্যতা পরীক্ষায় এখন বয়স এবং ওজন উভয়ই বিবেচনা করা হয় এবং শব্দগুলি কথোপকথনের সুর থেকে আরও ভদ্রভাবে প্রতিক্রিয়া জানানো হয়েছে যা কোনও সম্ভাব্য ব্যক্তির সাথে যোগাযোগ ছাড়াই পাঠানোর জন্য প্রস্তুত।
৯. অভিনন্দন
এই কোডল্যাবটি সম্পূর্ণ করার জন্য দারুন!
আজ আমরা যোগ্যতা কুইজের প্রেক্ষাপটে জেনারেটরগুলি অনুসন্ধান করেছি। আপনি দেখেছেন যে জেনারেটররা এজেন্ট প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে LLM ব্যবহার করে এবং যখন জ্ঞানের ভিত্তি দ্বারা চালিত হয় তখন তারা সু-জ্ঞাত সিদ্ধান্তও নিতে পারে। অবশ্যই আরও অনেক ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে যা জেনারেটর এবং ডেটা স্টোর ব্যবহার করে বাস্তবায়ন করা যেতে পারে এবং আমরা সেগুলি জানার জন্য অধীর আগ্রহে অপেক্ষা করতে পারছি না!
পরিষ্কার কর
এই কোডল্যাবে ব্যবহৃত রিসোর্সের জন্য আপনার Google ক্লাউড অ্যাকাউন্টে চার্জ এড়াতে আপনি নিম্নলিখিত পরিষ্কারকরণ সম্পাদন করতে পারেন:
- অপ্রয়োজনীয় গুগল ক্লাউড চার্জ এড়াতে, যদি আপনার প্রজেক্টের প্রয়োজন না হয় তবে গুগল ক্লাউড কনসোল ব্যবহার করে মুছে ফেলুন।
- যদি আপনি কোনও বিদ্যমান Google ক্লাউড প্রকল্প ব্যবহার করে থাকেন, তাহলে আপনার অ্যাকাউন্টে চার্জ এড়াতে আপনার তৈরি করা সংস্থানগুলি মুছে ফেলুন। আরও তথ্যের জন্য, একটি অ্যাপ মুছে ফেলার ধাপগুলি দেখুন।
- যদি আপনি Vertex AI Conversation এবং Dialogflow-এর API গুলি নিষ্ক্রিয় করতে চান, তাহলে Discovery Engine API Service Details পৃষ্ঠায় যান এবং Disable API and confirm-এ ক্লিক করুন, এবং Dialogflow API Service Details পৃষ্ঠায় যান এবং Disable API and confirm-এ ক্লিক করুন।
আরও জানুন
এই নির্দেশিকা এবং সংস্থানগুলির সাহায্যে কথোপকথনমূলক AI এবং জেনারেটিভ AI সম্পর্কে শেখা চালিয়ে যান:
- ডায়ালগফ্লো সিএক্সের জন্য ডকুমেন্টেশন
- ভার্টেক্স এআই কথোপকথনের ভূমিকা
- একটি ডেটা স্টোর এজেন্ট তৈরি এবং ব্যবহার করুন
- ভার্টেক্স এআই কথোপকথনের জন্য ডকুমেন্টেশন
- গুগল ক্লাউডে জেনারেটিভ এআই
লাইসেন্স
এই কাজটি ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন ২.০ জেনেরিক লাইসেন্সের অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত।