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

1. खास जानकारी

ध्यान दें: जनरेटर सुविधा और डेटा स्टोर एजेंट सुविधा, Dialogflow के एसएलए में शामिल नहीं हैं.

पिछले अपडेट की तारीख: 10-10-2023

आपको क्या बनाना है

इस कोडलैब में, Vertex AI Conversation और Dialogflow CX का इस्तेमाल करके, एक वर्चुअल एजेंट बनाया जाएगा. इसे डिप्लॉय और कॉन्फ़िगर किया जाएगा. यह एजेंट, उन लोगों की मदद करेगा जो रक्तदान करना चाहते हैं. साथ ही, यह पक्का करेगा कि वे ज़रूरी शर्तें पूरी करते हों. Dialogflow CX फ़ुलफ़िलमेंट के दौरान, एजेंट असली सार्वजनिक डेटा और Google के जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करेगा.

इस्तेमाल की जाने वाली सुविधाएं

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

डेटा स्टोर करने वाले एजेंट

Vertex AI Conversation 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 अनस्ट्रक्चर्ड डेटा (डेटा स्टोर) उपलब्ध कराया जाता है. इसके बाद, Google आपके कॉन्टेंट को पार्स करता है और एक वर्चुअल एजेंट बनाता है. यह एजेंट, डेटा स्टोर और लार्ज लैंग्वेज मॉडल की मदद से काम करता 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 जानकारी पाने के लिए, Vertex AI Conversation के बारे में जानकारी लेख पढ़ें.

जनरेटर

जनरेटर सुविधा, Dialogflow CX की एक सुविधा है. इसकी मदद से डेवलपर, Google के नए जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) और कस्टम प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करके, रनटाइम के दौरान एजेंट के जवाब जनरेट कर सकते हैं. जनरेटिव एआई, सामान्य जवाब दे सकता है. इसके लिए, वह टेक्स्ट वाले बड़े डेटासेट से सामान्य ज्ञान की जानकारी लेता है. इस डेटासेट पर उसे ट्रेनिंग दी गई है. इसके अलावा, वह बातचीत के कॉन्टेक्स्ट से भी जानकारी ले सकता है.

जनरेटिव फ़ॉलबैक

जनरेटिव फ़ॉलबैक सुविधा, Google के जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करती है. इससे वर्चुअल एजेंट के जवाब जनरेट किए जाते हैं. ऐसा तब होता है, जब उपयोगकर्ता का इनपुट, फ़ॉर्म भरने के लिए किसी इंटेंट या पैरामीटर से मेल नहीं खाता. इस सुविधा को टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के साथ कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. इससे एलएलएम को यह निर्देश मिलता है कि उसे किस तरह जवाब देना है. पहले से तय किए गए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल किया जा सकता है या अपने प्रॉम्प्ट जोड़े जा सकते हैं. फ़्लो, पेजों या पैरामीटर भरने के दौरान इस्तेमाल किए जाने वाले, नो-मैच इवेंट हैंडलर पर जनरेटिव फ़ॉलबैक की सुविधा चालू की जा सकती है. अगर 'कोई मैच नहीं मिला' इवेंट के लिए जनरेटिव फ़ॉलबैक की सुविधा चालू की जाती है, तो जब भी वह इवेंट ट्रिगर होगा, Dialogflow एक जनरेट किया गया जवाब तैयार करने की कोशिश करेगा. यह जवाब उपयोगकर्ता को वापस सुनाया जाएगा. अगर जवाब जनरेट नहीं हो पाता है, तो एजेंट की ओर से सामान्य जवाब दिया जाएगा. अगर आपको जनरेटिव फ़ॉलबैक के बारे में ज़्यादा जानना है, तो यह कोडलैब आज़माएं!

आपको क्या सीखने को मिलेगा

• बिना किसी स्ट्रक्चर वाले डेटा से डेटा स्टोर एजेंट बनाने का तरीका
• नॉलेज हैंडलर का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ताओं को वर्चुअल एजेंट के साथ बातचीत करने की सुविधा कैसे दी जाती है. इस बातचीत में, डेटा स्टोर में जोड़े गए कॉन्टेंट के बारे में जानकारी दी जाती है.
• जनरेटर टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को कॉन्फ़िगर करने और जनरेटर प्रॉम्प्ट के पहले से मौजूद प्लेसहोल्डर का इस्तेमाल करके, उसे कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से बनाने का तरीका.
• शब्दों को जनरेटर प्रॉम्प्ट प्लेसहोल्डर के तौर पर मार्क करने का तरीका. साथ ही, बाद में उन्हें फ़ुलफ़िलमेंट में सेशन पैरामीटर के साथ जोड़ने का तरीका, ताकि उन्हें एक्ज़ीक्यूट करते समय उनकी वैल्यू का इस्तेमाल किया जा सके.
• किसी जनरेटर को इस तरह से कॉन्फ़िगर करने का तरीका कि वह टेक्स्ट वाले बड़े डेटासेट से मिली जानकारी और मौजूदा बातचीत के कॉन्टेक्स्ट के आधार पर जवाब दे सके.
• जनरेटर का इस्तेमाल करके, ऑफ़िशियल ईमेल जनरेट करने का तरीका
• अपने एजेंट को टेस्ट करने और खरीदारों के ऐसे सवालों को सिम्युलेट करने का तरीका जिनसे जवाब जनरेट होते हैं

आपको किन चीज़ों की ज़रूरत होगी

• Google Cloud प्रोजेक्ट
• Chrome जैसा कोई ब्राउज़र

2. एपीआई चालू करें

Vertex AI Conversation में डेटा स्टोर एजेंट बनाने से पहले, आपको Dialogflow के साथ-साथ Vertex AI Search and Conversation API भी चालू करने होंगे.

Dialogflow API चालू करने के लिए, यह तरीका अपनाएं:

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

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

1. Google Cloud Console में, Vertex AI Search and Conversation Console पर जाएं.
2. सेवा की शर्तें पढ़ें और उनसे सहमत हों. इसके बाद, जारी रखें और एपीआई चालू करें पर क्लिक करें.

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

अब, आपको अपने वर्चुअल एजेंट के लिए एक नया चैट ऐप्लिकेशन बनाना होगा. साथ ही, उसे डेटा सोर्स के साथ कॉन्फ़िगर करना होगा. आपको एक ऐसा एजेंट बनाना है जो उन लोगों की मदद कर सके जिनके मन में खून दान करने की ज़रूरी शर्तों के बारे में सवाल हैं. आपको Australian Red Cross Lifeblood को सोर्स ऑफ़ ट्रुथ के तौर पर इस्तेमाल करना होगा. साथ ही, आपको खून देने की ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले लोगों के लिए बनी वेबसाइट से मिले अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के आधार पर, 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. इसके बाद, +नया एजेंट बनाएं पर क्लिक करें. इसके बाद, अपने-आप जनरेट होने वाला विकल्प चुनें. इसके बाद, आपको Vertex AI Conversation कंसोल में अगले चरण पर रीडायरेक्ट कर दिया जाएगा.
2. Vertex AI Conversation कंसोल में, आपको जिस तरह का ऐप्लिकेशन बनाना है उसके लिए चैट चुनें.
3. Save a Life का कंपनी का नाम डालें. इस पैरामीटर का इस्तेमाल, उस कंपनी के बारे में बताने के लिए किया जाता है जिसका प्रतिनिधित्व आपका एजेंट करता है. साथ ही, इससे आपके एजेंट के स्कोप के बारे में भी पता चलता है.
4. Blood Donation Agent के लिए एजेंट का नाम डालें.
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. इस कोडलैब के लिए, Google Cloud Storage फ़ोल्डर के बारे में बताएं. इसमें सैंपल डेटा मौजूद है. ध्यान दें 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, अनस्ट्रक्चर्ड दस्तावेज़ चुनें.
10. जारी रखें पर क्लिक करें.
11. Australian Red Cross Lifeblood Unstructured के डेटा स्टोर का नाम डालें.
12. डेटा स्टोर बनाने के लिए, बनाएं पर क्लिक करें.
13. डेटा स्टोर की सूची में, नया बनाया गया 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 किया जा रहा है. इस दौरान, आपके दस्तावेज़ों को उपलब्ध होने और आपके एजेंट के इस्तेमाल के लिए तैयार होने में चार घंटे लग सकते हैं

बधाई हो! आपने जानकारी देने वाला चैट ऐप्लिकेशन बना लिया है. यह ऐप्लिकेशन, दान करने वाले लोगों की मदद करने के लिए तैयार है. इसलिए, कुछ समय निकालकर इसका जश्न मनाएं!

हालांकि, अभी भी बहुत काम करना बाकी है, ताकि आपके उपयोगकर्ताओं के लिए एजेंट को ऐक्सेस किया जा सके. अगले सेक्शन में, आपको नॉलेज हैंडलर का इस्तेमाल करके, एजेंट और असली उपयोगकर्ताओं के बीच ज़रूरी शर्तों के बारे में बातचीत करने की सुविधा चालू करने का तरीका बताया जाएगा.

4. एजेंट को कॉन्फ़िगर करना, ताकि वह खून दान करने की ज़रूरी शर्तों के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवालों के जवाब दे सके

स्टोर प्रॉम्प्ट की तारीख दें

दस्तावेज़ इकट्ठा करने की प्रोसेस बैकग्राउंड में चल रही है. इस बीच, डेटा स्टोर के प्रॉम्प्ट में बदलाव करके, एजेंट को ब्रैंड का नाम देते हैं.

1. Vertex AI Conversation कंसोल में जाकर, अपने चैट ऐप्लिकेशन के नाम पर क्लिक करें. इससे आपको Dialogflow CX कंसोल पर रीडायरेक्ट कर दिया जाएगा. यहां आपको आगे की टेस्टिंग और पसंद के मुताबिक बनाने के विकल्प मिलेंगे.
2. Dialogflow CX कंसोल में और अपने एजेंट में जाकर, एजेंट की सेटिंग (पेज के सबसे ऊपर दाएं कोने में) पर क्लिक करें. इसके बाद, एमएल टैब पर जाएं और आखिर में जनरेटिव एआई टैब खोलें.

3. नीचे दिए गए फ़ॉर्म को भरें, ताकि डेटा स्टोर का यह प्रॉम्प्ट जनरेट किया जा सके: आपका नाम Donate है. आप Save a life, a fictitious organization में chatbot हैं. आप मददगार और विनम्र हैं. आपका काम humans with eligibility information की मदद करना है.

'डिफ़ॉल्ट तौर पर शुरू होने वाले फ़्लो' के नो-मैच इवेंट के लिए, जनरेटिव फ़ॉलबैक की सुविधा चालू करें

1. बनाएं टैब पर जाएं और स्टार्ट पेज खोलें.
2. sys.no-match-default इवेंट हैंडलर पर क्लिक करें. अगर बॉक्स पहले से नहीं चुना गया है, तो जनरेटिव फ़ॉलबैक सुविधा चालू करें.

एजेंट के डेटा स्टोर की जांच करना

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

Dialogflow ने आपके लिए, पहले से बनाए गए डेटा स्टोर को पहले ही चुन लिया है.

नीचे की ओर स्क्रोल करके, फ़ुलफ़िलमेंट में जाकर एजेंट के जवाब पर जाएं. फ़ुलफ़िलमेंट, असली उपयोगकर्ता को एजेंट की ओर से दिया गया जवाब होता है. Dialogflow में, एजेंट कहता है फ़ील्ड में $request.knowledge.answers[0] पैरामीटर पहले से मौजूद होता है. रन टाइम में, इसमें उपयोगकर्ता के सवाल का सबसे सही जवाब होता है.

5. एजेंट को टेस्ट करना

दस्तावेज़ उपलब्ध होने और आपके एजेंट के इस्तेमाल के लिए तैयार होने के बाद, देखें कि जवाब कितने सही हैं.

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

ऐसे सवाल पूछें जिनके जवाब आपको वेबसाइट के अक्सर पूछे जाने वाले सवालों वाले 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, डिफ़ॉल्ट रूप से नेगेटिव इंटेंट वाले जवाब दे रहा है (जैसे, "माफ़ करें, मुझे समझ में नहीं आया. क्या आपको अपने सवाल को फिर से लिखना है?"), तो ध्यान रखें कि आपके डोमेन, यूआरएल या दस्तावेज़ों को इंडेक्स किए जाने के दौरान, एजेंट को इस्तेमाल के लिए उपलब्ध होने में चार घंटे लग सकते हैं.

ध्यान दें कि जवाब, Australian Red Cross Lifeblood की साइट से लिए गए हैं. इस पेज पर बताया गया है कि रक्तदान करने के लिए, कम से कम और ज़्यादा से ज़्यादा उम्र तय की गई है. पहली बार रक्तदान करने वाले लोगों की उम्र कम से कम 18 साल और ज़्यादा से ज़्यादा 75 साल होनी चाहिए. हम डेटा स्टोर से जानकारी ले रहे हैं, इसका सबूत एजेंट के जवाब पर दिखने वाला छोटा स्टार आइकॉन और ओरिजनल JSON जवाब देता है.

आखिर में, हम एजेंट से ऐसा सवाल पूछते हैं जो रक्तदान से बिलकुल भी जुड़ा हुआ नहीं है.

उपयोगकर्ता: "मेलबर्न में मौसम कैसा है?"

एजेंट: "माफ़ करें, हम इसमें आपकी मदद नहीं कर सकते. मैं ज़रूरी शर्तों के बारे में आपकी मदद कैसे करूं?"

इस जवाब में, एआई से जनरेट किया गया कॉन्टेंट शामिल है. यह कॉन्टेंट, Dialogflow ने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के आधार पर जनरेट किया है. Dialogflow ने यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट, नॉलेज कनेक्टर की सेटिंग के आधार पर जनरेट किया है. यह सेटिंग, यहां दी गई है: "आपका नाम Donate है. आप Save a Life के लिए काम करने वाले एक मददगार और विनम्र चैटबॉट हैं. तुम्हारा काम, लोगों को ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़ी जानकारी देना है". इस टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में कंपनी का नाम, एजेंट का नाम, और सबसे अहम बात यह है कि इसमें क्या शामिल है. इसका इस्तेमाल Dialogflow, एजेंट का जवाब जनरेट करने के लिए करता है.

बहुत खूब! अब तक, आपने डेटा स्टोर का इस्तेमाल, रक्तदान से जुड़े अक्सर पूछे जाने वाले सवालों के जवाब देने के लिए किया है. कोड लैब के अगले हिस्से में, हम यह देखेंगे कि बेहतर फ़ैसले लेने के लिए, जनरेट किए गए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को एक ही कॉन्टेंट से कैसे बाइंड किया जाता है.

6. ज़रूरी शर्तें पूरी करने के बारे में जानकारी देने वाले क्विज़ के लिए एजेंट सेट अप करना

हमारा अगला टास्क, ऐसे एजेंट को डिज़ाइन करना है जो यह तय कर सके कि उपयोगकर्ता रक्तदान कर सकता है या नहीं. दान करने वालों को कुछ ज़रूरी शर्तें पूरी करनी होती हैं. जैसे, उम्र, वज़न, मौजूदा बीमारियां, हाल ही में की गई यात्राएं वगैरह. इस कोडलैब के लिए, हम सिर्फ़ उम्र और वज़न पर विचार करेंगे. जनरेटर, Google के लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करेगा. इससे, बातचीत के कॉन्टेक्स्ट और नॉलेज बेस के आधार पर, डाइनैमिक तरीके से सही फ़ैसला लिया जा सकेगा.

नए रास्तों और पैरामीटर को कॉन्फ़िगर करना

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

3. सेव करें बटन पर क्लिक करें
4. अब हमें एजेंट को इस तरह से डिज़ाइन करना होगा कि वह "हां" और "नहीं" के जवाबों को हैंडल कर सके. सबसे पहले, confirmation.yes इंटेंट और confirmation.no इंटेंट बनाएं. इस्तेमाल किए गए इंटेंट को फिर से इस्तेमाल करने के बारे में, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें.
5. इसके बाद, स्टार्ट पेज पर confirmation.yes इंटेंट के लिए एक रूट बनाएं. यह रूट, Eligibility Quiz नाम के नए पेज पर रीडायरेक्ट करता हो.

5. जैसा कि हमने पहले बताया था, हम क्विज़ को आसान बना देंगे. साथ ही, हम सिर्फ़ उपयोगकर्ता की उम्र और वज़न को ध्यान में रखकर यह तय करेंगे कि वह दान करने के लिए ज़रूरी शर्तें पूरी करता है या नहीं. ज़रूरी शर्तें पूरी करने के बारे में क्विज़ पेज खोलें और नया फ़ॉर्म पैरामीटर age-weight जोड़ें. साथ ही, इकाई के टाइप के तौर पर @sys.any चुनें. "What is your age and weight?" को शुरुआती प्रॉम्प्ट फ़ुलफ़िलमेंट के तौर पर उपलब्ध कराएं. हमें एक ही बार में उम्र और वज़न, दोनों की जानकारी इकट्ठा करनी है. सभी बदलाव सेव करें.

ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले जनरेटर को बनाना और कॉन्फ़िगर करना

जनरेटर सुविधा, Dialogflow CX की एक सुविधा है. इसकी मदद से डेवलपर, Dialogflow CX फ़ुलफ़िलमेंट के दौरान, Google के जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) के नए वर्शन का इस्तेमाल कर सकते हैं. जनरेटर, रनटाइम पर एजेंट के जवाब जनरेट करते हैं. जनरेटिव एआई, सामान्य जवाब दे सकता है. इसके लिए, वह टेक्स्ट वाले बड़े डेटासेट से सामान्य ज्ञान की जानकारी लेता है. इस डेटासेट पर उसे ट्रेनिंग दी गई है. इसके अलावा, वह बातचीत के कॉन्टेक्स्ट से भी जानकारी ले सकता है.

हम एक नया जनरेटर बनाएंगे. यह जनरेटर, उपयोगकर्ता की दी गई जानकारी (जैसे कि उम्र और वज़न) की तुलना, रक्तदान करने की ज़रूरी शर्तों से करेगा. इससे यह पता चलेगा कि उपयोगकर्ता रक्तदान कर 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, जानकारी देने वाला डिसप्ले नेम डालें और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट लिखें. मॉडल की क्वालिटी कंट्रोल की डिफ़ॉल्ट सेटिंग में कोई बदलाव न करें. 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)

टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को रनटाइम के दौरान, जनरेटिव मॉडल को भेजा जाता है. मॉडल से संतोषजनक जवाब पाने के लिए, सवाल या अनुरोध साफ़ तौर पर किया जाना चाहिए. टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में, जनरेटर प्रॉम्प्ट के खास प्लेसहोल्डर इस्तेमाल किए जा सकते हैं:

• $conversation एजेंट और उपयोगकर्ता के बीच हुई बातचीत. इसमें उपयोगकर्ता के आखिरी जवाब को शामिल नहीं किया गया है.
• $last-user-utterance उपयोगकर्ता का आखिरी जवाब.

आपने जो टेक्स्ट प्रॉम्प्ट कॉन्फ़िगर किया है उसमें उपयोगकर्ता को एक ही बातचीत में अपनी उम्र और वज़न बताना होता है (`$last-user-utterance``).

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

1. ज़रूरी शर्तें पूरी करने के बारे में क्विज़ पेज पर, एक नया रूट जोड़ें. यह रूट तब दिखेगा, जब सभी पैरामीटर भर दिए गए हों. शर्त की ज़रूरी जानकारी $page.params.status = "FINAL" डालें और सेव करें पर क्लिक करें.

2. फ़ुलफ़िलमेंट पैनल के जनरेटर सेक्शन पर जाएं और उसे बड़ा करें. इसके बाद, जनरेटर जोड़ें पर क्लिक करें और खून दान करने की ज़रूरी शर्तें जनरेटर चुनें. जनरेटर चुनने के बाद, आपको आउटपुट पैरामीटर तय करना होगा. इसमें जनरेटर के एक्ज़ीक्यूट होने के बाद, नतीजे शामिल होंगे.

3. एजेंट के जवाब में आउटपुट पैरामीटर का इस्तेमाल करें और रूट सेव करें. अब आपके पास इन सभी को आज़माने का विकल्प है.

7. अपने एजेंट को फिर से टेस्ट करना

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 ज़रूरी शर्तों के बारे में पूछो. इसके बाद, ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़ी क्विज़ पर आगे बढ़ो. सबसे पहले, "ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले" पाथ को टेस्ट करें. इसके लिए, 18 से 75 साल के बीच की उम्र और 50 किलोग्राम से ज़्यादा वज़न डालें.

इसके बाद, यह देखें कि अगर दोनों में से कोई एक या दोनों ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं होती हैं, तो ज़रूरी शर्तें पूरी करने की जांच में पास नहीं हो पाता है.

बहुत बढ़िया, जनरेटर उम्मीद के मुताबिक काम कर रहा है! या फिर ऐसा होता है? अगर उपयोगकर्ता उम्र की जानकारी देता है, लेकिन वज़न की जानकारी नहीं देता (या इसका उल्टा करता है), तो क्या होगा?

8. जनरेटर के लिए प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग

एक साथ उम्र और वज़न की जानकारी इकट्ठा करने की सुविधा तब तक काम नहीं करती, जब तक दोनों की जानकारी न दी जाए. हमें इसके बजाय एक ऐसा फ़ॉर्म बनाना चाहिए जो दोनों वैल्यू को इकाई के पैरामीटर के तौर पर इकट्ठा करे. ज़रूरी शर्तों (जैसे कि उम्र और वज़न) के हिसाब से प्रॉम्प्ट को कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से बनाने के लिए, हम प्लेसहोल्डर का इस्तेमाल कर सकते हैं. इसके लिए, हमें शब्द से पहले $ जोड़ना होगा. हम बाद में, जनरेटर प्रॉम्प्ट प्लेसहोल्डर को फ़ुलफ़िलमेंट में सेशन पैरामीटर के साथ जोड़ देंगे. इसके बाद, ये प्लेसहोल्डर, एक्ज़ीक्यूशन के दौरान सेशन पैरामीटर की वैल्यू से बदल दिए जाएंगे.

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

2. जनरेटर के टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में बदलाव करने से पहले, हमें जनरेटर को रूट फ़ुलफ़िलमेंट से हटाना होगा. ऐसा इसलिए, क्योंकि हमें दो नए कस्टम प्लेसहोल्डर जोड़ने हैं. सेव करें पर क्लिक करें.

3. मैनेज करें टैब पर जाएं. इसके बाद, जनरेटर को चुनें और खून दान करने की ज़रूरी शर्तें जनरेटर के टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को 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. सेव करें पर क्लिक करें.

ध्यान दें कि हमने सिर्फ़ उम्र और वज़न के फ़ॉर्म पैरामीटर के हिसाब से टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से नहीं बनाया है. हमने आखिरी वाक्य को भी बदल दिया है, ताकि उपयोगकर्ता को एक फ़ॉर्मल ईमेल जनरेट किया जा सके. इसमें ज़रूरी शर्तें पूरी करने के बारे में आधिकारिक तौर पर जानकारी दी गई है.

4. ज़रूरी शर्तें पूरी करने के बारे में क्विज़ पेज पर, रूट चुनें. इसके बाद, Fulfillment पैनल के जनरेटर सेक्शन को बड़ा करें. इसके बाद, जनरेटर जोड़ें पर क्लिक करें और खून दान करने की ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले लोगों की सूची जनरेट करने वाला विकल्प चुनें. जनरेटर चुनने के बाद, आपको नए प्रॉम्प्ट प्लेसहोल्डर को संबंधित सेशन पैरामीटर से जोड़ना होगा. इसके अलावा, आपको आउटपुट पैरामीटर को फिर से सेट करना होगा. सेव करें पर क्लिक करें.

5. एजेंट की फिर से जांच करें. अब ज़रूरी शर्तें पूरी करने की जांच में, उम्र और वज़न, दोनों को ध्यान में रखा जाता है. साथ ही, जवाब देने के तरीके में भी बदलाव किया गया है. अब जवाब, बातचीत के लहज़े में देने के बजाय ज़्यादा विनम्रता से दिया जाता है. साथ ही, इसे बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के भेजा जा सकता है.

9. बधाई हो

इस कोडलैब को पूरा करने के लिए बधाई!

आज हमने ज़रूरी शर्तें पूरी करने से जुड़े क्विज़ के संदर्भ में, जनरेटिव एआई के इस्तेमाल की जांच की है. आपने देखा कि जनरेटर, एजेंट के जवाब जनरेट करने के लिए एलएलएम का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, नॉलेज बेस की मदद से वे सोच-समझकर फ़ैसले भी ले सकते हैं. जनरेटर और डेटा स्टोर का इस्तेमाल करके, कई अन्य इस्तेमाल के उदाहरण लागू किए जा सकते हैं. हमें उनके बारे में जानने का इंतज़ार रहेगा!

क्लीन अप करें

इस कोडलैब में इस्तेमाल किए गए संसाधनों के लिए, अपने Google Cloud खाते से शुल्क लिए जाने से बचने के लिए, यहां दी गई कार्रवाइयां करें:

• अगर आपको प्रोजेक्ट की ज़रूरत नहीं है, तो Google Cloud Console का इस्तेमाल करके प्रोजेक्ट मिटाएं. इससे, Google Cloud के गैर-ज़रूरी शुल्क से बचा जा सकता है.
• अगर आपने किसी मौजूदा Google Cloud प्रोजेक्ट का इस्तेमाल किया है, तो बनाई गई उन संसाधनों को मिटा दें जिनका इस्तेमाल नहीं किया जा रहा है. इससे आपके खाते पर शुल्क नहीं लगेगा. 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 की सेवा के बारे में ज़्यादा जानकारी वाले पेज पर जाएं. इसके बाद, एपीआई बंद करें पर क्लिक करके पुष्टि करें. इसके बाद, Dialogflow API की सेवा के बारे में ज़्यादा जानकारी वाले पेज पर जाएं. इसके बाद, एपीआई बंद करें पर क्लिक करके पुष्टि करें.

ज़्यादा जानें

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

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

लाइसेंस

इस काम के लिए, Creative Commons एट्रिब्यूशन 2.0 जेनेरिक लाइसेंस के तहत लाइसेंस मिला है.