Dialogflow CX जनरेटर और डेटा स्टोर का इस्तेमाल करके, सोच-समझकर फ़ैसले लेना

1. खास जानकारी

ध्यान दें: जेनरेटर और डेटा स्टोर एजेंट की सुविधा, दोनों को Dialogflow एसएलए में शामिल नहीं किया गया है.

पिछली बार अपडेट किए जाने की तारीख: 10-10-2023

आपको क्या बनाना होगा

इस कोडलैब में, Vertex AI Conversation और Dialogflow CX का इस्तेमाल करके, वर्चुअल एजेंट बनाया जा सकता है, उसे डिप्लॉय किया जा सकता है, और कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. इससे खून दान करने वाले लोगों की मदद की जाती है और यह पक्का किया जाता है कि वे ज़रूरी शर्तें पूरी करते हों. यह एजेंट, Dialogflow CX के पूरा होने के दौरान, रीयल सार्वजनिक डेटा और Google के जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करेगा.

आप किन सुविधाओं का इस्तेमाल करेंगे

कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपको तीन अलग-अलग सुविधाओं को कॉन्फ़िगर करना होगा और उनका इस्तेमाल करना होगा:

डेटा स्टोर के एजेंट

Vertex AI Conversation की सुविधा, एक खास Dialogflow एजेंट बनाती है. इसे डेटा स्टोर एजेंट कहा जाता है.

इस सुविधा की मदद से, वेबसाइट का यूआरएल, स्ट्रक्चर्ड डेटा या बिना स्ट्रक्चर वाला डेटा (डेटा स्टोर) उपलब्ध कराया जाता है. इसके बाद, Google आपके कॉन्टेंट को पार्स करता है और एक वर्चुअल एजेंट बनाता है, जो डेटा स्टोर और लार्ज लैंग्वेज मॉडल से चलता है. इसके बाद, आपके ग्राहक और असली उपयोगकर्ता, एजेंट से बातचीत कर सकते हैं और कॉन्टेंट के बारे में सवाल पूछ सकते हैं. इस तरह के एजेंट के बारे में जानने के लिए, Vertex AI में बातचीत के बारे में शुरुआती जानकारी देखें.

जनरेटर

जनरेटर की सुविधा, एक Dialogflow CX सुविधा है. इसकी मदद से, डेवलपर रनटाइम के दौरान एजेंट के जवाब जनरेट करने के लिए, Google के नए जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) और कस्टम प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल कर सकते हैं. जनरेटर ऐसे सामान्य जवाबों को हैंडल कर सकता है जिनमें उस बड़े टेक्स्ट वाले डेटासेट से सामान्य ज्ञान शामिल होता है जिसे उस बड़े डेटासेट की मदद से ट्रेन किया गया था. इसके अलावा, वह बातचीत के कॉन्टेक्स्ट के आधार पर भी काम कर सकता है.

जनरेटिव फ़ॉलबैक

जनरेटिव फ़ॉलबैक की सुविधा, Google के सबसे नए जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करती है. इससे वर्चुअल एजेंट के रिस्पॉन्स तब जनरेट होते हैं, जब असली उपयोगकर्ता का इनपुट, फ़ॉर्म भरने के लिए इंटेंट या पैरामीटर से मैच नहीं करता हो. इस सुविधा को टेक्स्ट प्रॉम्प्ट की मदद से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, जो एलएलएम को जवाब देने के निर्देश देता है. आपके पास पहले से तय किए गए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करने या अपने प्रॉम्प्ट जोड़ने का विकल्प होता है. फ़्लो, पेज या पैरामीटर भरने के दौरान इस्तेमाल किए गए, मेल न खाने वाले इवेंट हैंडलर पर जनरेटिव फ़ॉलबैक चालू किया जा सकता है. अगर मैच नहीं करने वाले इवेंट के लिए जनरेटिव फ़ॉलबैक चालू किया जाता है, तो जब भी वह इवेंट ट्रिगर होगा, तब Dialogflow जनरेट किया गया ऐसा जवाब देने की कोशिश करेगा जिसके बारे में उपयोगकर्ता को बताया जाएगा. अगर जवाब जनरेट नहीं हो पाता है, तो एजेंट का सामान्य जवाब जारी किया जाएगा. अगर आपको जनरेटिव फ़ॉलबैक के बारे में ज़्यादा जानना है, तो इस कोडलैब को आज़माएं!

आप इन चीज़ों के बारे में जानेंगे

• बिना स्ट्रक्चर वाले डेटा से डेटा स्टोर एजेंट बनाने का तरीका
• असली उपयोगकर्ताओं को डेटा स्टोर में जोड़े गए कॉन्टेंट के बारे में वर्चुअल एजेंट से बातचीत करने की अनुमति देने के लिए, नॉलेज हैंडलर का इस्तेमाल कैसे करें.
• पहले से मौजूद जनरेटर प्रॉम्प्ट प्लेसहोल्डर का इस्तेमाल करके, जनरेटर टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को कॉन्फ़िगर करने और उसे कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से बनाने का तरीका.
• शब्दों को जनरेटर प्रॉम्प्ट प्लेसहोल्डर के तौर पर कैसे मार्क करें और बाद में उन्हें फ़ुलफ़िलमेंट में सेशन पैरामीटर से कैसे जोड़ें, ताकि एक्ज़ीक्यूशन के दौरान उनकी वैल्यू का इस्तेमाल किया जा सके.
• बड़े टेक्स्ट वाले डेटासेट और मौजूदा बातचीत के कॉन्टेक्स्ट से जानकारी लेने वाले जवाबों को मैनेज करने के लिए, जनरेटर को कॉन्फ़िगर करने का तरीका.
• जनरेटर का इस्तेमाल करके औपचारिक ईमेल जनरेट करने का तरीका
• अपने एजेंट को टेस्ट करने और जनरेट किए गए जवाबों को ट्रिगर करने वाले ग्राहक के सवालों को सिम्युलेट करने का तरीका

आपको इनकी ज़रूरत होगी

• Google Cloud प्रोजेक्ट
• Chrome जैसा ब्राउज़र

2. एपीआई चालू करें

Vertex AI Conversation में डेटा स्टोर एजेंट बनाने से पहले, आपको Dialogflow के साथ-साथ Vertex AI Search और Conversation API को चालू करना होगा.

Dialogflow API को चालू करने के लिए, यह तरीका अपनाएं:

1. अपने ब्राउज़र में, Dialogflow API की सेवा की जानकारी वाले पेज पर जाएं.
2. अपने Google Cloud प्रोजेक्ट में Dialogflow API को चालू करने के लिए, चालू करें बटन पर क्लिक करें.

Vertex AI Search and Conversation API को चालू करने के लिए, यह तरीका अपनाएं:

1. Google Cloud Console में, Vertex AI Search और बातचीत कंसोल पर जाएं.
2. सेवा की शर्तें पढ़ें और अपनी सहमति दें. इसके बाद, जारी रखें और एपीआई को चालू करें पर क्लिक करें.

3. अपने ऐप्लिकेशन के लिए नया चैट ऐप्लिकेशन और डेटा स्टोर बनाएं

अब अपने वर्चुअल एजेंट के लिए, नया चैट ऐप्लिकेशन बनाएं और उसे डेटा सोर्स के साथ कॉन्फ़िगर करें. आपका एजेंट, उन ग्राहकों की मदद करता है जो खून से जुड़ी ज़रूरी शर्तों के बारे में सवाल पूछना चाहते हैं. आपको सटीक जानकारी देने के लिए, ऑस्ट्रेलियन रेड क्रॉस लाइफ़ब्लड नाम का इस्तेमाल करना होगा. साथ ही, खून से जुड़ी ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाली वेबसाइट से मिले बिना स्ट्रक्चर वाले डेटा के आधार पर, आपको एक डेटा स्टोर बनाना होगा.

1. Vertex AI Conversation में नया चैट ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, इनमें से कोई एक तरीका अपनाएं:
   1. Vertex AI Conversation Console पर जाएं. इसके बाद, कंसोल में सबसे ऊपर मौजूद, +नया ऐप्लिकेशन पर क्लिक करें.
   2. Dialogflow CX कंसोल पर जाएं और +नया एजेंट बनाएं पर क्लिक करें. इसके बाद, अपने-आप जनरेट करें विकल्प चुनें. इसके बाद, आपको Vertex AI Conversation कंसोल में इस चरण पर रीडायरेक्ट कर दिया जाएगा.
2. Vertex AI Conversation Console पर, आपको जिस तरह का ऐप्लिकेशन बनाना है उसके लिए Chat को चुनें.
3. Save a Life की कंपनी का नाम डालें. इस पैरामीटर का इस्तेमाल, उस कंपनी के बारे में बताने के लिए किया जाता है जिसका एजेंट आपका एजेंट है. साथ ही, इससे आपके एजेंट के दायरे की जानकारी भी मिलती है.
4. Blood Donation Agent के लिए, एजेंट का नाम बताएं.
5. जारी रखें पर क्लिक करें.
6. नया डेटा स्टोर बनाएं पर क्लिक करें.
7. अपने डेटा स्टोर के लिए, डेटा सोर्स के तौर पर Cloud Storage को चुनें.
8. नीचे दिया गया Google Cloud Storage फ़ोल्डर तय करें, जिसमें इस कोडलैब के लिए सैंपल डेटा शामिल है. यह भी ध्यान रखें कि gs:// प्रीफ़िक्स की ज़रूरत नहीं है:

   cloud-samples-data/dialogflow-cx/arc-lifeblood
   

9. इंपोर्ट किए जा रहे डेटा के टाइप के तौर पर, बिना स्ट्रक्चर वाले दस्तावेज़ चुनें.
10. जारी रखें पर क्लिक करें.
11. Australian Red Cross Lifeblood Unstructured का कोई डेटा स्टोर नाम बताएं.
12. डेटा स्टोर बनाने के लिए, बनाएं पर क्लिक करें.
13. डेटा स्टोर की सूची से, नया Australian Red Cross Lifeblood Unstructured चुनें.
14. अपना चैट ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, बनाएं पर क्लिक करें.

ध्यान दें: आपके जोड़े गए नए डोमेन को इंडेक्स किए जाने के दौरान, आपके दस्तावेज़ उपलब्ध होने और एजेंट उन्हें इस्तेमाल के लिए तैयार होने में चार घंटे लग सकते हैं

बधाई हो! आपने जानकारी देने वाला चैट ऐप्लिकेशन बना लिया है. यह ऐप्लिकेशन संभावित दान देने वालों की मदद के लिए तैयार है. इसलिए, थोड़ा समय निकालकर जश्न मनाएं!

हालांकि, एजेंट को आपके उपयोगकर्ता ऐक्सेस कर सकें, इसके लिए अभी और काम करना बाकी है. अगले सेक्शन में, आपको एजेंट और असली उपयोगकर्ताओं के बीच ज़रूरी शर्तों के बारे में बातचीत करने के लिए नॉलेज हैंडलर का इस्तेमाल करना होगा.

4. एजेंट को कॉन्फ़िगर करें, ताकि वह खून से जुड़ी ज़रूरी शर्तों के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवालों के जवाब दे सके

तारीख के लिए स्टोर का अनुरोध दें

जब बैकग्राउंड में दस्तावेज़ इकट्ठा करने की प्रोसेस चल रही हो, तब डेटा स्टोर के प्रॉम्प्ट में बदलाव करके एजेंट को एक ब्रैंड दें.

1. Vertex AI Conversation कंसोल में, अपने चैट ऐप्लिकेशन के नाम पर क्लिक करें. इससे आपको Dialogflow CX कंसोल पर रीडायरेक्ट कर दिया जाएगा, जहां इसकी ज़्यादा जांच की जा सकती है और इसे ज़रूरत के मुताबिक बनाया जा सकता है.
2. Dialogflow CX कंसोल में और अपने एजेंट में, Agent settings (पेज के सबसे ऊपर दाएं कोने में) पर क्लिक करें. इसके बाद, ML टैब पर जाएं और आखिर में जनरेटिव एआई टैब खोलें.

3. डेटा स्टोर का यह प्रॉम्प्ट जनरेट करने के लिए, नीचे दिया गया फ़ॉर्म भरें: आपका नाम Donate है और आप Save a life, a fictitious organization में chatbot से मिलने में मदद करने के साथ-साथ विनम्र हैं. आपका टास्क, humans with eligibility information की मदद करना है.

डिफ़ॉल्ट स्टार्ट फ़्लो के नो मैच वाले इवेंट के लिए, जनरेटिव फ़ॉलबैक चालू करें

1. बिल्ड टैब पर स्विच करें और स्टार्ट पेज खोलें.
2. sys.no-match-default इवेंट हैंडलर पर क्लिक करें. अगर बॉक्स पर पहले से सही का निशान न लगा हो, तो जनरेटिव फ़ॉलबैक की सुविधा चालू करें.

एजेंट के डेटा स्टोर की जांच करें

डेटा स्टोर सेटिंग देखने के लिए स्टार्ट पेज पर डेटा स्टोर में बदलाव करें पर क्लिक करें.

आपने जो डेटा स्टोर पहले बनाया है उसे Dialogflow ने आपके लिए पहले ही चुन लिया है.

ग्राहक को आइटम भेजना में जाकर, नीचे की ओर स्क्रोल करके, एजेंट के जवाब पर जाएं. असली उपयोगकर्ता से एजेंट को मिलने वाले जवाब को फ़ुलफ़िलमेंट कहते हैं. डायलॉग बॉक्स में, एजेंट का कहना है पैरामीटर $request.knowledge.answers[0] के साथ पहले से जानकारी भरी हुई है. रनटाइम के दौरान, इसमें उपयोगकर्ता के सवाल का सबसे अच्छा जवाब मौजूद होता है.

5. एजेंट की जांच करें

जब दस्तावेज़ उपलब्ध हो जाएं और आपका एजेंट उसके इस्तेमाल के लिए तैयार हो जाए, तब देखें कि जवाब कितने अच्छे हैं.

सिम्युलेटर को फिर से खोलने के लिए, टेस्ट एजेंट पर क्लिक करें.

वे सवाल पूछें जो आपको वेबसाइट के अक्सर पूछे जाने वाले सवालों के पेज पर मिल सकते हैं:

• 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?

ध्यान दें: अगर आपका एजेंट आपको डिफ़ॉल्ट नेगेटिव इंटेंट से जवाब दे रहा है (जैसे, "माफ़ करें, मुझे समझ में नहीं आया. क्या यह सवाल अलग तरीके से बनाया जा सकता है?"), तो ध्यान रखें कि आपके डोमेन, यूआरएल या दस्तावेज़ों को इंडेक्स किए जाने के दौरान, एजेंट को इस्तेमाल के लिए तैयार होने में चार घंटे लग सकते हैं.

ध्यान दें कि ये जवाब, ऑस्ट्रेलियन रेड क्रॉस लाइफ़ब्लूड साइट से मिले हैं. जैसा कि इस पेज पर बताया गया है, रक्तदान करने की कम से कम और ज़्यादा से ज़्यादा उम्र की सीमा तय की गई है. पहली बार दान करने वाले लोगों की उम्र कम से कम 18 और ज़्यादा से ज़्यादा 75 साल है. हम डेटा स्टोर से जानकारी लेते हैं, इस बात का और सबूत, एजेंट के रिस्पॉन्स पर दिखने वाले छोटे स्टार आइकॉन और ओरिजनल JSON रिस्पॉन्स से मिलता है.

आइए, एजेंट के साथ एक ऐसा सवाल करते हैं जो खून दान करने से जुड़ा नहीं है.

उपयोगकर्ता: "मेलबर्न में मौसम कैसा है?"

एजेंट: "माफ़ करें, मैं इसमें आपकी कोई मदद नहीं कर सकता. मैं ज़रूरी शर्तों की जानकारी देने में आपकी मदद कैसे करूं?"

इस जवाब में, एआई से बनाया गया कॉन्टेंट है. यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से लिया गया है, जिसे Dialogflow ने नॉलेज कनेक्टर वाली सेटिंग से शुरू किया है. यह सेटिंग पहले उपलब्ध कराई गई थी: "आपका नाम दान करें और सेव अ लाइफ़ में आप एक मददगार और विनम्र चैटबॉट हैं. आपका टास्क, ज़रूरी शर्तों के बारे में जानकारी देकर लोगों की मदद करना है". इस टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में कंपनी का नाम, एजेंट का नाम, और सबसे अहम बात यह होती है कि इसके दायरे में क्या-क्या है. इसका इस्तेमाल Dialogflow, एजेंट का जवाब जनरेट करने के लिए करता है.

बहुत खूब! अभी तक आप रक्तदान से जुड़े अक्सर पूछे जाने वाले सवालों के जवाब देने के लिए डेटा स्टोर का इस्तेमाल कर रहे हैं. कोडलैब के अगले हिस्से में, हम इस बात पर चर्चा करेंगे कि बेहतर फ़ैसले लेने के लिए, जनरेटर टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को एक ही कॉन्टेंट से कैसे जोड़ा जाए.

6. ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़े क्विज़ के लिए एजेंट को सेट अप करना

हमारा अगला काम एजेंट को इस तरह डिज़ाइन करना है कि जिससे यह तय किया जा सके कि उपयोगकर्ता खून दान करने की ज़रूरी शर्तें पूरी करता है या नहीं. दानकर्ताओं को उम्र, वज़न, मौजूदा स्थिति, हाल ही की यात्रा वगैरह जैसी सख्त ज़रूरी शर्तें पूरी करनी होंगी. इस कोडलैब के दायरे के लिए, हम सिर्फ़ उम्र और वज़न पर ध्यान देंगे. जनरेटर, Google के लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करके, बातचीत के संदर्भ और नॉलेज बेस के आधार पर सोच-समझकर फ़ैसला लेता है.

नए रूट और पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें

1. स्टार्ट पेज खोलें और डेटा स्टोर में बदलाव करें पर क्लिक करें
2. मौजूदा एजेंट का जवाब बदलकर, $request.knowledge.answers[0] Would you like to take the eligibility quiz to find out if you can donate blood, and start changing lives? के तौर पर करें.

3. सेव करें बटन पर क्लिक करें
4. अब हमें एजेंट को इस तरह डिज़ाइन करना होगा कि वह "हां" को हैंडल करे और "नहीं" जवाब. शुरू करने के लिए, confirmation.yes इंटेंट और confirmation.yes इंटेंट बनाएं. इंटेंट का दोबारा इस्तेमाल करने से जुड़े इन दिशा-निर्देशों का पालन करें.
5. इसके बाद, शुरुआती पेज पर, refund.yes इंटेंट के लिए एक रूट बनाएं जो नए पेज ज़रूरी क्विज़ पर ले जाए.

5. जैसा कि पहले बताया जा चुका है, हम क्विज़ को आसान बनाएंगे और लोगों की उम्र और वज़न के आधार पर ही यह तय करेंगे कि वे दान देने की ज़रूरी शर्तें पूरी करते हैं या नहीं. ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़ा क्विज़ पेज खोलें और नए फ़ॉर्म में उम्र के वज़न का नया पैरामीटर जोड़ें. साथ ही, इकाई के टाइप के तौर पर @sys.any को चुनें. शुरुआती प्रॉम्प्ट फ़ुलर के तौर पर "What is your age and weight?" दें. हम एक ही बार में उम्र और वज़न, दोनों इकट्ठा करना चाहते हैं. सभी बदलावों को सेव करें.

ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाला जनरेटर बनाना और उसे कॉन्फ़िगर करना

जनरेटर की सुविधा, एक Dialogflow CX सुविधा है. इससे डेवलपर, Dialogflow CX के पूरा होने के दौरान, Google के नए जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल कर सकते हैं. रनटाइम के दौरान एजेंट के रिस्पॉन्स जनरेट करने के लिए जनरेटर. जनरेटर ऐसे सामान्य जवाबों को हैंडल कर सकता है जिनमें उस बड़े टेक्स्ट वाले डेटासेट से सामान्य ज्ञान शामिल होता है जिसे उस बड़े डेटासेट की मदद से ट्रेन किया गया था. इसके अलावा, वह बातचीत के कॉन्टेक्स्ट के आधार पर भी काम कर सकता है.

हम एक नया जनरेटर बनाएंगे, जो उपयोगकर्ता की दी गई जानकारी (जैसे कि उम्र और वज़न) की तुलना, ज़रूरी शर्तों से करेगा, ताकि यह तय किया जा सके कि उपयोगकर्ता दान दे सकता है या नहीं.

1. Dialogflow CX कंसोल में, मैनेज करें टैब पर जाएं. इसके बाद, जनरेटर चुनें और नया बनाएं पर क्लिक करें.

2. इसके बाद, एक ब्यौरे वाला डिसप्ले नेम दें और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट लिखें. मॉडल क्वालिटी कंट्रोल की डिफ़ॉल्ट सेटिंग रहने दें. इसके बाद, जनरेटर बनाने के लिए सेव करें पर क्लिक करें.
   • डिसप्ले नेम: Blood Donation Eligibility
   • टेक्स्ट प्रॉम्प्ट: 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)

रनटाइम के दौरान, कोड को पूरा करने के दौरान टेक्स्ट प्रॉम्प्ट जनरेटिव मॉडल को भेजा जाता है. यह एक स्पष्ट सवाल या अनुरोध होना चाहिए, ताकि मॉडल संतोषजनक जवाब जनरेट कर सके. टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में, पहले से मौजूद जनरेटर प्रॉम्प्ट प्लेसहोल्डर का इस्तेमाल किया जा सकता है:

• $conversation एजेंट और उपयोगकर्ता के बीच की बातचीत. हालांकि, इसमें आखिरी उपयोगकर्ता की बातचीत शामिल नहीं होती है.
• $last-user-utterance आखिरी उपयोगकर्ता की बातचीत.

आपने जिस टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को कॉन्फ़िगर किया है उसमें उपयोगकर्ता से एक ही बार में उम्र और वज़न की जानकारी देनी होगी (`$last-user-utterance``).

फ़ुलफ़िलमेंट में जनरेटर का इस्तेमाल करें और सभी ज़रूरी पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें

1. ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़ा क्विज़ पेज पर, एक नया रूट जोड़ें. यह रूट तब होगा, जब सभी पैरामीटर भर जाएंगे. शर्त से जुड़ी ज़रूरी शर्त $page.params.status = "FINAL" डालें. इसके बाद, सेव करें पर क्लिक करें.

2. ग्राहक को आइटम भेजने के पैनल के जनरेटर सेक्शन पर जाएं और उसे बड़ा करें. इसके बाद, जनरेटर जोड़ें पर क्लिक करें और ब्लड दान के लिए ज़रूरी शर्तें जनरेटर चुनें. जनरेटर चुनने के बाद, आपको एक आउटपुट पैरामीटर तय करना होगा. इसमें, एक्ज़ीक्यूट होने के बाद जनरेटर का नतीजा शामिल होगा.

3. एजेंट के जवाब में आउटपुट पैरामीटर का इस्तेमाल करें और रूट सेव करें. अब आप इसकी जांच करने के लिए तैयार हैं.

7. अपने एजेंट की फिर से जांच करें

सिम्युलेटर को फिर से खोलने के लिए, टेस्ट एजेंट पर क्लिक करें.

सिम्युलेटर पर जाकर, एजेंट के साथ नई बातचीत शुरू करें. सबसे पहले, उम्र से जुड़ी शर्तों के बारे में पूछें. इसके बाद, ज़रूरी शर्तों को पूरा करने वाले क्विज़ में जाएं. "मंज़ूरी दी गई" स्थिति की जांच करना पहले पाथ डालें, इसलिए 18-75 के बीच की उम्र और 50 Kg से ज़्यादा वज़न डालें.

इसके बाद, देखें कि ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं होती हैं या एक या दोनों शर्तें पूरी न होने पर, यह जांच नहीं हो पाती है.

बढ़िया, जनरेटर उम्मीद के मुताबिक काम करता है! या करता है? क्या होगा अगर उपयोगकर्ता ने उम्र की जानकारी दे दी हो, लेकिन वज़न की जानकारी न दी हो (या वज़न की जानकारी नहीं दी है)?

8. जनरेटर प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग

ऐसा लगता है कि एक समय पहले उम्र और वज़न का डेटा इकट्ठा करने की सुविधा तब तक काम नहीं करती, जब तक उम्र और वज़न, दोनों की जानकारी न दी गई हो. इसके बजाय, हमें एक ऐसा फ़ॉर्म बनाना चाहिए जो दोनों वैल्यू को इकाई पैरामीटर के तौर पर इकट्ठा करे. प्लेसहोल्डर का इस्तेमाल, शब्द से पहले $ जोड़कर किया जा सकता है. इससे प्रॉडक्ट की सभी ज़रूरी शर्तों (जैसे, उम्र और वज़न) के हिसाब से प्रॉम्प्ट जनरेट किया जा सकता है. बाद में, हम इन जनरेटर प्रॉम्प्ट प्लेसहोल्डर को फ़ुलफ़िलमेंट में सेशन पैरामीटर के साथ जोड़ेंगे. साथ ही, एक्ज़ीक्यूशन के दौरान इनकी जगह सेशन पैरामीटर वैल्यू ले ली जाएगी.

1. ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़ा क्विज़ पेज खोलें. इसमें दो अलग-अलग फ़ॉर्म पैरामीटर जोड़ें: एक वज़न के लिए और दूसरा उम्र के लिए. इकाई के टाइप के तौर पर @sys.number-integer को चुनें और ज़रूरी पैरामीटर मार्क करें. शुरुआती प्रॉम्प्ट फ़ुलफ़िलमेंट दें. जैसे, How old are you? और What is your correct weight?. सभी बदलावों को सेव करें.

2. जनरेटर के टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को बदलने से पहले, हम दो नए कस्टम प्लेसहोल्डर जोड़ने जा रहे हैं. हमें सबसे पहले, रास्ते के फ़ुलफ़िलमेंट से जनरेटर को हटाना होगा. सेव करें पर क्लिक करें.

3. मैनेज करें टैब पर जाएं और जनरेटर चुनें. इसके बाद, ब्लड दान के लिए ज़रूरी शर्तें जनरेटर का टेक्स्ट प्रॉम्प्ट 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. से अपडेट करें. Save पर क्लिक करें.

ध्यान दें कि हमने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में उम्र और वज़न से जुड़े फ़ॉर्म के पैरामीटर के हिसाब से बदलाव नहीं किए हैं. हमने पिछले वाक्य में भी बदलाव किया है, ताकि उपयोगकर्ताओं को औपचारिक ईमेल जनरेट किया जा सके. इस ईमेल में, ज़रूरी शर्तों से जुड़े क्विज़ का आधिकारिक नतीजा शामिल होता है.

4. ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़ा क्विज़ पेज पर, रूट चुनें और ग्राहक को पूरा करने वाले पैनल के जनरेटर सेक्शन को बड़ा करें. इसके बाद, जनरेटर जोड़ें पर क्लिक करें और रक्त दान की ज़रूरी शर्तों से जुड़ा जनरेटर चुनें. जनरेटर चुनने के बाद, आपको नए प्रॉम्प्ट प्लेसहोल्डर को उनसे जुड़े सेशन पैरामीटर के साथ जोड़ना होगा. इसके अलावा, आपको आउटपुट पैरामीटर फिर से सेट करना होगा. Save पर क्लिक करें.

5. एजेंट की फिर से जांच करें. ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़ी जांच में अब उम्र और वज़न, दोनों का ध्यान रखा जाता है. साथ ही, इसमें शब्दों को बातचीत वाली टोन से बदलकर ज़्यादा विनम्र जवाब दिया गया है, जो किसी भी संभावित व्यक्ति के बिना बातचीत के लिए तैयार है.

9. बधाई हो

इस कोडलैब को पूरा करने पर बधाई!

आज हमने ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़े क्विज़ के मामले में, जनरेटर के बारे में जांच की है. आपने देखा है कि जनरेटर, एजेंट के जवाब जनरेट करने के लिए एलएलएम का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, जब किसी नॉलेज बेस का इस्तेमाल किया जाता है, तब वे सही फ़ैसले ले पाते हैं. हालांकि, ऐसे कई और भी मामले हो सकते हैं जिन्हें जनरेटर और डेटा स्टोर की मदद से लागू किया जा सकता है और हमें इनके बारे में जानने का बेसब्री से इंतज़ार है!

स्टोरेज खाली करें

कोडलैब में इस्तेमाल किए जाने वाले संसाधनों के लिए, Google Cloud खाते में लगने वाले शुल्क से बचने के लिए, क्लीनअप का इस्तेमाल करें:

• Google Cloud के ग़ैर-ज़रूरी शुल्कों से बचने के लिए, अगर आपको अपने प्रोजेक्ट की ज़रूरत नहीं है, तो Google Cloud कंसोल का इस्तेमाल करके उसे मिटा दें.
• अगर आपने किसी मौजूदा Google Cloud प्रोजेक्ट का इस्तेमाल किया है, तो अपने खाते पर शुल्क से बचने के लिए, अपने बनाए गए संसाधनों को मिटा दें. ज़्यादा जानकारी के लिए, ऐप्लिकेशन मिटाने का तरीका देखें.
• अगर आपको Vertex AI Conversation और Dialogflow के लिए एपीआई बंद करने हैं, तो discovery Engine API सेवा की जानकारी वाले पेज पर जाएं और एपीआई बंद करें पर क्लिक करें. इसके बाद, पुष्टि करें कि Dialogflow API सेवा की जानकारी वाले पेज पर जाएं और एपीआई बंद करें पर क्लिक करके पुष्टि करें.

ज़्यादा जानें

इन गाइड और संसाधनों की मदद से, बातचीत वाली एआई टेक्नोलॉजी और जनरेटिव एआई के बारे में ज़्यादा जानें:

• Dialogflow CX के लिए दस्तावेज़
• Vertex AI के साथ बातचीत के बारे में जानकारी
• डेटा स्टोर एजेंट बनाना और उसका इस्तेमाल करना
• Vertex AI Conversation के लिए दस्तावेज़
• Google Cloud में जनरेटिव एआई

लाइसेंस

इस काम को क्रिएटिव कॉमंस एट्रिब्यूशन 2.0 जेनरिक लाइसेंस के तहत लाइसेंस मिला है.