Đưa ra quyết định sáng suốt bằng trình tạo và kho dữ liệu của Dialogflow CX

1. Tổng quan

Lưu ý: Cả tính năng Trình tạo và tính năng tác nhân lưu trữ dữ liệu đều không thuộc phạm vi áp dụng của SLA Dialogflow.

Lần cập nhật gần đây nhất: ngày 10 tháng 10 năm 2023

Sản phẩm bạn sẽ tạo ra

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ sử dụng Vertex AI Conversation và Dialogflow CX để xây dựng, triển khai và định cấu hình một trợ lý ảo nhằm hỗ trợ những người muốn hiến máu và đảm bảo họ đáp ứng các yêu cầu bắt buộc. Tác nhân sẽ sử dụng dữ liệu công khai thực tế và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo sinh của Google trong quá trình thực hiện yêu cầu trên Dialogflow CX.

Những tính năng bạn sẽ sử dụng

Để hoàn tất lớp học lập trình này, bạn sẽ định cấu hình và sử dụng 3 tính năng riêng biệt:

Tác nhân kho dữ liệu

Tính năng Vertex AI Conversation tạo một tác nhân Dialogflow đặc biệt, được gọi là tác nhân kho dữ liệu.

Với tính năng này, bạn cung cấp một URL trang web, dữ liệu có cấu trúc hoặc dữ liệu không có cấu trúc (kho dữ liệu), sau đó Google sẽ phân tích nội dung của bạn và tạo một trợ lý ảo dựa trên kho dữ liệu và các mô hình ngôn ngữ lớn. Sau đó, khách hàng và người dùng cuối có thể trò chuyện với trợ lý và đặt câu hỏi về nội dung. Hãy tham khảo bài viết Giới thiệu về Vertex AI Conversation để biết thông tin về loại tác nhân này.

Máy phát điện

Tính năng trình tạo là một tính năng của Dialogflow CX, cho phép nhà phát triển sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo sinh mới nhất của Google và câu lệnh tuỳ chỉnh để tạo phản hồi của tác nhân trong thời gian chạy. Trình tạo có thể xử lý các câu trả lời chung liên quan đến kiến thức phổ thông từ một tập dữ liệu văn bản lớn mà trình tạo được huấn luyện hoặc ngữ cảnh từ cuộc trò chuyện.

Nội dung dự phòng được tạo

Tính năng phản hồi dự phòng tạo sinh sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo sinh mới nhất của Google để tạo câu trả lời của trợ lý ảo khi thông tin đầu vào của người dùng cuối không khớp với ý định hoặc tham số để điền vào biểu mẫu. Bạn có thể định cấu hình tính năng này bằng một câu lệnh văn bản hướng dẫn LLM cách phản hồi. Bạn có thể sử dụng câu lệnh văn bản được xác định trước hoặc thêm câu lệnh của riêng mình. Bạn có thể bật tính năng dự phòng dựa trên mô hình tạo cho trình xử lý sự kiện không khớp được dùng trong các luồng, trang hoặc trong quá trình điền tham số. Khi bạn bật tính năng dự phòng tạo sinh cho một sự kiện không khớp, bất cứ khi nào sự kiện đó kích hoạt, Dialogflow sẽ cố gắng tạo ra một phản hồi được tạo và nói lại cho người dùng. Nếu không tạo được câu trả lời, hệ thống sẽ đưa ra câu trả lời thông thường theo quy định của nhân viên hỗ trợ. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về tính năng dự phòng tạo sinh, hãy thử lớp học lập trình này!

Kiến thức bạn sẽ học được

• Cách tạo tác nhân kho dữ liệu từ dữ liệu không có cấu trúc
• Cách sử dụng trình xử lý kiến thức để cho phép người dùng cuối trò chuyện với một trợ lý ảo về nội dung được thêm vào kho dữ liệu.
• Cách định cấu hình câu lệnh văn bản của trình tạo và tạo ngữ cảnh cho câu lệnh đó bằng cách sử dụng phần giữ chỗ câu lệnh trình tạo tích hợp.
• Cách đánh dấu các từ làm phần giữ chỗ của câu lệnh tạo và sau đó liên kết các từ đó với các tham số phiên trong quá trình thực hiện để sử dụng giá trị của các từ đó trong quá trình thực thi.
• Cách định cấu hình trình tạo để xử lý các câu trả lời liên quan đến kiến thức từ một tập dữ liệu văn bản lớn và bối cảnh từ cuộc trò chuyện hiện tại.
• Cách tạo email trang trọng bằng các công cụ tạo email
• Cách kiểm thử tác nhân và mô phỏng các câu hỏi của khách hàng kích hoạt câu trả lời được tạo

Bạn cần có

• Một dự án trên Google Cloud
• Một trình duyệt như Chrome

2. Bật API

Trước khi có thể tạo một tác nhân kho dữ liệu trong Vertex AI Conversation, bạn cần bật Dialogflow cũng như Vertex AI Search and Conversation API.

Để bật Dialogflow API, hãy làm theo các bước sau:

1. Trong trình duyệt, hãy chuyển đến trang thông tin chi tiết về dịch vụ Dialogflow API.
2. Nhấp vào nút Bật để bật API Dialogflow trong dự án trên đám mây của Google.

Để bật Vertex AI Search and Conversation API, hãy làm theo các bước sau:

1. Trong bảng điều khiển Google Cloud, hãy chuyển đến bảng điều khiển Vertex AI Search and Conversation.
2. Đọc và đồng ý với Điều khoản dịch vụ, sau đó nhấp vào Tiếp tục và kích hoạt API.

3. Tạo một ứng dụng nhắn tin mới và một kho dữ liệu cho ứng dụng của bạn

Bây giờ, bạn sẽ tạo một ứng dụng nhắn tin mới cho trợ lý ảo và định cấu hình ứng dụng đó bằng một nguồn dữ liệu. Mục đích của trợ lý ảo mà bạn sẽ tạo là hỗ trợ những khách hàng có thắc mắc về điều kiện hiến máu. Bạn sẽ sử dụng Australian Red Cross Lifeblood làm nguồn tin cậy duy nhất và tạo một kho dữ liệu dựa trên dữ liệu không có cấu trúc từ trang web về điều kiện hiến máu.

1. Để tạo một ứng dụng trò chuyện mới trong Vertex AI Conversation, bạn có thể:
   1. Chuyển đến bảng điều khiển Vertex AI Conversation, sau đó nhấp vào +Ứng dụng mới ở gần đầu bảng điều khiển.
   2. Chuyển đến bảng điều khiển Dialogflow CX, nhấp vào +Tạo tác nhân mới rồi chọn mục Tự động tạo, sau đó bạn sẽ được chuyển hướng đến bước tiếp theo trong bảng điều khiển Vertex AI Conversation.
2. Trong bảng điều khiển Vertex AI Conversation, hãy chọn Chat làm loại ứng dụng mà bạn muốn tạo.
3. Nhập Tên công ty của Save a Life. Tham số này được dùng để xác định công ty mà tác nhân của bạn đại diện và phạm vi của tác nhân.
4. Chỉ định Tên tác nhân của Blood Donation Agent.
5. Nhấp vào Tiếp tục.
6. Nhấp vào Tạo kho dữ liệu mới.
7. Chọn Bộ nhớ trên đám mây làm nguồn dữ liệu cho kho dữ liệu của bạn.
8. Chỉ định thư mục Google Cloud Storage sau đây có chứa dữ liệu mẫu cho lớp học lập trình này và lưu ý rằng bạn không cần tiền tố gs://:

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

9. Chọn Tài liệu không có cấu trúc làm loại dữ liệu mà bạn đang nhập.
10. Nhấp vào Tiếp tục.
11. Chỉ định Data store name (Tên kho dữ liệu) của Australian Red Cross Lifeblood Unstructured.
12. Nhấp vào Tạo để tạo kho dữ liệu.
13. Trong danh sách kho dữ liệu, hãy chọn Australian Red Cross Lifeblood Unstructured mới tạo.
14. Nhấp vào Tạo để tạo ứng dụng nhắn tin.

Lưu ý: Có thể mất đến 4 giờ để tài liệu của bạn xuất hiện và sẵn sàng để trợ lý ảo sử dụng trong khi các miền bạn mới thêm đang được lập chỉ mục

Xin chúc mừng! Bạn đã hoàn tất việc xây dựng ứng dụng nhắn tin dựa trên kiến thức và sẵn sàng trợ giúp những người có thể quyên góp. Hãy dành chút thời gian để ăn mừng thành quả này!

Tuy nhiên, bạn vẫn cần làm thêm một số việc để người dùng có thể truy cập vào trợ lý ảo. Trong phần tiếp theo, bạn sẽ sử dụng một trình xử lý kiến thức để cho phép nhân viên hỗ trợ và người dùng cuối trò chuyện về các yêu cầu đối với điều kiện.

4. Định cấu hình tác nhân để trả lời các câu hỏi thường gặp về điều kiện hiến máu

Cung cấp lời nhắc về ngày lưu trữ

Trong khi quá trình thu thập tài liệu đang chạy ở chế độ nền, hãy đặt tên cho tác nhân bằng cách chỉnh sửa lời nhắc kho dữ liệu.

1. Trong bảng điều khiển Vertex AI Conversation, hãy nhấp vào tên của ứng dụng nhắn tin. Thao tác này sẽ chuyển hướng bạn đến bảng điều khiển Dialogflow CX để kiểm thử và tuỳ chỉnh thêm.
2. Trong bảng điều khiển Dialogflow CX và trong đặc vụ của bạn, hãy nhấp vào Cài đặt đặc vụ (góc trên cùng bên phải của trang), sau đó chuyển đến thẻ Học máy và cuối cùng là mở thẻ AI tạo sinh.

3. Điền thông tin vào biểu mẫu như bên dưới để tạo câu lệnh sau cho kho dữ liệu: Tên của bạn là Donate, bạn là một chatbot hữu ích và lịch sự tại Save a life, a fictitious organization. Việc cần làm của bạn là hỗ trợ humans with eligibility information.

Bật tính năng dự phòng dựa trên mô hình tạo cho sự kiện không khớp của Luồng bắt đầu mặc định

1. Chuyển sang thẻ Build (Bản dựng) rồi mở Start Page (Trang bắt đầu).
2. Nhấp vào trình xử lý sự kiện sys.no-match-default. Trừ phi hộp này đã được đánh dấu, hãy bật tính năng dự phòng tạo sinh.

Kiểm tra kho dữ liệu của tác nhân

Trên Trang bắt đầu, hãy nhấp vào Chỉnh sửa kho dữ liệu để xem xét các chế độ cài đặt Kho dữ liệu.

Dialogflow đã chọn sẵn kho dữ liệu mà bạn đã tạo trước đó.

Di chuyển xuống phần Phản hồi của trợ lý ảo trong mục Thực hiện yêu cầu. Việc thực hiện là phản hồi của tác nhân đối với người dùng cuối. Dialogflow đã điền sẵn Agent says bằng tham số $request.knowledge.answers[0]. Tham số này chứa câu trả lời hàng đầu cho câu hỏi của người dùng tại thời gian chạy.

5. Kiểm thử nhân viên hỗ trợ

Sau khi nhân viên hỗ trợ của bạn có sẵn các tài liệu và sẵn sàng sử dụng, hãy kiểm tra xem câu trả lời có tốt hay không.

Nhấp vào Test Agent (Kiểm thử tác nhân) để mở lại Trình mô phỏng.

Đặt những câu hỏi mà bạn muốn tìm thấy trong trang Câu hỏi thường gặp của trang web:

• 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?

Lưu ý: Nếu tác nhân đưa ra câu trả lời cho bạn từ ý định tiêu cực mặc định (ví dụ: "Tôi xin lỗi, tôi không hiểu ý bạn. Bạn có thể diễn đạt lại câu hỏi của mình không?"), thì hãy lưu ý rằng có thể mất đến 4 giờ thì tác nhân mới sẵn sàng hoạt động trong khi các miền, URL hoặc tài liệu của bạn đang được lập chỉ mục.

Lưu ý rằng câu trả lời được lấy từ trang web của tổ chức Lifeblood thuộc Hội Chữ thập đỏ Úc. Như đã nêu trên trang này, có độ tuổi tối thiểu và tối đa để hiến máu. Độ tuổi tối thiểu là 18 và độ tuổi tối đa là 75 đối với người hiến tặng lần đầu. Bằng chứng khác cho thấy chúng tôi đang lấy thông tin từ kho dữ liệu là biểu tượng ngôi sao nhỏ xuất hiện trên phản hồi của tác nhân và phản hồi JSON ban đầu.

Cuối cùng, hãy thử đặt cho trợ lý một câu hỏi hoàn toàn không liên quan đến việc hiến máu.

Người dùng: "Thời tiết ở Melbourne thế nào?"

Nhân viên hỗ trợ: "Rất tiếc, tôi không thể giúp bạn việc đó. Tôi có thể giúp gì cho bạn về thông tin đủ điều kiện?"

Câu trả lời này có nội dung do AI tạo và xuất phát từ câu lệnh văn bản mà Dialogflow đã tạo dựa trên chế độ cài đặt trình kết nối kiến thức được cung cấp trước đó: "Tên của bạn là Donate, bạn là một chatbot hữu ích và lịch sự tại Save a Life. Nhiệm vụ của bạn là hỗ trợ con người bằng thông tin về điều kiện". Câu lệnh văn bản này chứa tên công ty, tên nhân viên hỗ trợ và quan trọng nhất là nội dung trong phạm vi của câu lệnh. Dialogflow sẽ dùng câu lệnh này để tạo câu trả lời của nhân viên hỗ trợ.

Chính xác! Cho đến nay, bạn đang sử dụng kho dữ liệu để hỗ trợ mọi người giải đáp các câu hỏi thường gặp liên quan đến việc hiến máu. Trong phần tiếp theo của lớp học lập trình, chúng ta sẽ xem xét cách liên kết một câu lệnh văn bản của trình tạo với cùng một nội dung để đưa ra quyết định sáng suốt.

6. Thiết lập tác nhân cho bài kiểm tra điều kiện

Nhiệm vụ tiếp theo của chúng ta là thiết kế tác nhân để xác định xem người dùng có đủ điều kiện hiến máu hay không. Người hiến máu phải đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt như độ tuổi, cân nặng, bệnh nền, chuyến đi gần đây, v.v. Trong phạm vi của lớp học lập trình này, chúng ta sẽ chỉ xem xét độ tuổi và cân nặng. Trình tạo sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Google để đưa ra quyết định sáng suốt một cách linh hoạt dựa trên ngữ cảnh của cuộc trò chuyện và cơ sở kiến thức.

Định cấu hình các tuyến đường và thông số mới

1. Mở Trang bắt đầu rồi nhấp vào Chỉnh sửa kho dữ liệu
2. Thay đổi câu trả lời hiện tại của trợ lý thành $request.knowledge.answers[0] Would you like to take the eligibility quiz to find out if you can donate blood, and start changing lives?.

3. Nhấp vào nút Lưu
4. Bây giờ, chúng ta cần thiết kế tác nhân để xử lý các câu trả lời "có" và "không". Để bắt đầu, hãy tạo một ý định confirmation.yes và một ý định confirmation.no. Hãy làm theo những nguyên tắc này về việc sử dụng lại ý định.
5. Sau đó, trên Trang bắt đầu, hãy tạo một tuyến đường cho ý định confirmation.yes chuyển sang một trang mới Bài kiểm tra về điều kiện.

5. Như đã đề cập trước đó, chúng tôi sẽ đơn giản hoá bài kiểm tra và chỉ xem xét độ tuổi cũng như cân nặng của người dùng để xác định xem họ có đủ điều kiện hiến tặng hay không. Mở trang Bài kiểm tra về điều kiện rồi thêm một tham số biểu mẫu mới age-weight, chọn @sys.any làm loại thực thể. Cung cấp "What is your age and weight?" làm yêu cầu ban đầu. Chúng ta muốn thu thập cả tuổi và cân nặng cùng một lúc. Hãy lưu tất cả các thay đổi.

Tạo và định cấu hình trình tạo điều kiện

Tính năng trình tạo là một tính năng của Dialogflow CX, cho phép nhà phát triển sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo sinh mới nhất của Google trong quá trình thực hiện yêu cầu của Dialogflow CX. Trình tạo để tạo câu trả lời của tác nhân trong thời gian chạy. Trình tạo có thể xử lý các câu trả lời chung liên quan đến kiến thức phổ thông từ một tập dữ liệu văn bản lớn mà trình tạo được huấn luyện hoặc ngữ cảnh từ cuộc trò chuyện.

Chúng ta sẽ tạo một trình tạo mới để so sánh thông tin do người dùng cung cấp (chẳng hạn như độ tuổi và cân nặng) với các yêu cầu để xác định xem người dùng có thể hiến tặng hay không.

1. Trên bảng điều khiển Dialogflow CX, hãy chuyển đến thẻ Quản lý, chọn Trình tạo rồi nhấp vào Tạo mới.

2. Tiếp theo, hãy cung cấp một tên hiển thị mang tính mô tả và viết câu lệnh. Để nguyên chế độ cài đặt mặc định về kiểm soát chất lượng mô hình. Sau đó, nhấp vào Lưu để tạo trình tạo.
   • Tên hiển thị: Blood Donation Eligibility
   • Câu lệnh dạng văn bản: 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)

Câu lệnh dạng văn bản sẽ được gửi đến mô hình tạo sinh trong quá trình thực hiện ở thời gian chạy. Đó phải là một câu hỏi hoặc yêu cầu rõ ràng để mô hình có thể tạo ra câu trả lời thoả đáng. Bạn có thể sử dụng các phần giữ chỗ đặc biệt cho câu lệnh của trình tạo tích hợp sẵn trong câu lệnh văn bản:

• $conversation Cuộc trò chuyện giữa trợ lý và người dùng, không bao gồm câu nói cuối cùng của người dùng.
• $last-user-utterance Câu nói gần đây nhất của người dùng.

Câu lệnh bằng văn bản mà bạn đã định cấu hình yêu cầu người dùng cung cấp độ tuổi và cân nặng trong một lượt trò chuyện (là `$last-user-utterance``).

Sử dụng trình tạo trong quá trình thực hiện và định cấu hình tất cả các tham số bắt buộc

1. Trên trang Bài kiểm tra về điều kiện, hãy thêm một tuyến đường mới sẽ xảy ra khi tất cả các thông số đã được điền. Nhập yêu cầu về điều kiện $page.params.status = "FINAL" rồi nhấp vào Lưu.

2. Chuyển đến mục Generators (Trình tạo) của ngăn Fulfillment (Thực hiện) rồi mở rộng mục này. Sau đó, hãy nhấp vào Thêm trình tạo rồi chọn trình tạo Điều kiện hiến máu. Sau khi chọn trình tạo, bạn cần xác định thông số đầu ra sẽ chứa kết quả của trình tạo sau khi thực thi.

3. Sử dụng tham số đầu ra trong phản hồi của tác nhân và lưu tuyến đường. Giờ thì bạn đã sẵn sàng kiểm thử mọi thứ.

7. Kiểm thử lại nhân viên hỗ trợ

Nhấp vào Test Agent (Tác nhân kiểm thử) để mở lại Trình mô phỏng.

Trên Trình mô phỏng, hãy bắt đầu một cuộc trò chuyện mới với trợ lý ảo. Trước tiên, hãy hỏi về các yêu cầu về độ tuổi, sau đó chuyển sang bài kiểm tra về điều kiện. Trước tiên, hãy kiểm thử đường dẫn "đủ điều kiện", vì vậy, hãy nhập độ tuổi từ 18 đến 75 và cân nặng trên 50 kg.

Sau đó, hãy kiểm tra xem quá trình kiểm tra điều kiện có thất bại hay không khi bạn không đáp ứng được một hoặc cả hai điều kiện.

Tuyệt vời! Trình tạo hoạt động như mong đợi! Hay không? Điều gì xảy ra nếu người dùng cung cấp độ tuổi nhưng không cung cấp cân nặng (hoặc ngược lại)?

8. Điều chỉnh câu lệnh cho trình tạo

Việc thu thập tuổi và cân nặng cùng một lúc có vẻ không hiệu quả, trừ phi bạn cung cấp cả tuổi và cân nặng. Thay vào đó, chúng ta nên tạo một biểu mẫu thu thập cả hai giá trị này dưới dạng tham số thực thể. Để nhắc nhở người dùng về tất cả các yêu cầu (chẳng hạn như độ tuổi và trọng lượng), chúng ta có thể sử dụng phần giữ chỗ bằng cách thêm ký tự $ trước từ. Sau này, chúng ta sẽ liên kết các phần giữ chỗ câu lệnh của trình tạo này với các tham số phiên trong quá trình thực hiện và chúng sẽ được thay thế bằng các giá trị tham số phiên trong quá trình thực thi.

1. Mở trang Bài kiểm tra về điều kiện rồi thêm 2 tham số biểu mẫu riêng biệt: một tham số cho trọng lượng và một tham số cho độ tuổi. Chọn @sys.number-integer làm loại thực thể và đánh dấu các thông số bắt buộc. Cung cấp các yêu cầu ban đầu như How old are you? và What is your correct weight?. Lưu tất cả thay đổi.

2. Trước khi có thể thay đổi câu lệnh văn bản của trình tạo, vì chúng ta sẽ thêm 2 phần giữ chỗ tuỳ chỉnh mới, nên trước tiên, chúng ta cần xoá trình tạo khỏi quá trình thực hiện yêu cầu của tuyến đường. Nhấp vào Lưu.

3. Chuyển đến thẻ Quản lý, chọn Công cụ tạo rồi cập nhật câu lệnh văn bản của công cụ tạo Điều kiện hiến máu bằng: 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.. Nhấp vào Lưu.

Lưu ý rằng chúng tôi không chỉ tạo lời nhắc bằng văn bản theo ngữ cảnh của các tham số biểu mẫu về độ tuổi và cân nặng, mà còn thay đổi câu cuối cùng để có thể tạo một email chính thức cho người dùng, trong đó có kết quả chính thức của bài kiểm tra về điều kiện.

4. Trên trang Bài kiểm tra về điều kiện, hãy chọn tuyến đường và mở rộng phần Máy phát điện của ngăn Thực hiện đơn hàng. Sau đó, hãy nhấp vào Thêm trình tạo rồi chọn trình tạo Điều kiện hiến máu. Sau khi chọn trình tạo, bạn cần liên kết các phần giữ chỗ câu lệnh mới với các thông số phiên tương ứng. Ngoài ra, bạn cần đặt lại tham số đầu ra. Nhấp vào Lưu.

5. Kiểm tra lại tác nhân. Giờ đây, quy trình kiểm tra điều kiện tham gia sẽ xem xét cả độ tuổi và cân nặng, đồng thời thay đổi cách diễn đạt từ giọng điệu trò chuyện sang câu trả lời lịch sự hơn, sẵn sàng được gửi đi mà không cần có sự can thiệp của con người.

9. Xin chúc mừng

Chúc mừng bạn đã hoàn thành lớp học lập trình này!

Hôm nay, chúng ta đã tìm hiểu về các trình tạo trong bối cảnh của các bài kiểm tra đủ điều kiện. Bạn đã thấy rằng các trình tạo sử dụng LLM để tạo câu trả lời của tác nhân và khi được hỗ trợ bởi một cơ sở kiến thức, chúng cũng có thể đưa ra quyết định sáng suốt. Chắc chắn có nhiều trường hợp sử dụng khác có thể được triển khai bằng cách tận dụng các trình tạo và kho dữ liệu. Chúng tôi rất mong được biết về những trường hợp đó!

Dọn dẹp

Bạn có thể thực hiện các bước dọn dẹp sau đây để tránh bị tính phí cho Tài khoản Google Cloud của mình đối với các tài nguyên được dùng trong lớp học lập trình này:

• Để tránh các khoản phí không cần thiết trên Google Cloud, hãy sử dụng Bảng điều khiển Google Cloud để xoá dự án nếu bạn không cần đến dự án đó.
• Nếu bạn đã sử dụng một dự án hiện có trên Google Cloud, hãy xoá các tài nguyên mà bạn đã tạo để tránh bị tính phí vào tài khoản của mình. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo các bước Xoá ứng dụng.
• Nếu bạn muốn tắt các API cho Vertex AI Conversation và Dialogflow, hãy chuyển đến trang thông tin chi tiết dịch vụ Discovery Engine API rồi nhấp vào Tắt API và xác nhận, sau đó chuyển đến trang thông tin chi tiết dịch vụ Dialogflow API rồi nhấp vào Tắt API và xác nhận.

Tìm hiểu thêm

Tiếp tục tìm hiểu về AI đàm thoại và AI tạo sinh thông qua các hướng dẫn và tài nguyên sau:

• Tài liệu về Dialogflow CX
• Giới thiệu về Vertex AI Conversation
• Tạo và sử dụng tác nhân lưu trữ dữ liệu
• Tài liệu về Vertex AI Conversation
• AI tạo sinh trong Google Cloud

Giấy phép

Tác phẩm này được cấp phép theo giấy phép Ghi công theo Creative Commons 2.0 Chung.