Crea una app de chat generativo con Vertex AI Conversation

1. Descripción general

Nota: La función de agente de almacén de datos está excluida del ANS de Dialogflow.

Qué compilarás

En este codelab, usarás la funcionalidad del agente de almacén de datos en Vertex AI Conversation para compilar, configurar e implementar un agente virtual que pueda ayudar a los clientes que tengan preguntas sobre productos y dispositivos en Google Store, incluidos teléfonos, relojes, laptops, dispositivos de casa inteligente y otros dispositivos para consumidores.

¿Qué es un agente de almacén de datos?

Un agente de almacén de datos es una función de Vertex AI Conversation que se basa en las funciones de Dialogflow CX.

Con un agente de almacén de datos, puedes proporcionar la URL de un sitio web, datos estructurados o datos no estructurados. Luego, el agente de almacén de datos analiza el contenido y crea un agente virtual basado en almacenes de datos y modelos de lenguaje grandes. De esta manera, tus clientes y usuarios finales pueden mantener conversaciones con el agente y hacerle preguntas sobre el contenido. Consulta la documentación sobre el agente de almacén de datos para obtener más información.

Qué aprenderás

• Cómo crear un agente de almacén de datos
• Cómo agregar datos no estructurados al almacén de datos de tu agente
• Cómo habilitar experiencias de voz y chat para tu agente
• Cómo probar a tu agente y simular las preguntas de los clientes
• Cómo ver el historial de conversaciones y los análisis de tu agente

Requisitos

• Un proyecto de Google Cloud
• Un navegador, como Chrome

2. Habilita las APIs

Antes de comenzar con un agente de almacén de datos en Vertex AI Conversation, debes habilitar Dialogflow y las APIs de Vertex AI Search y Conversation.

Para habilitar la API de Dialogflow, sigue estos pasos:

1. En tu navegador, ve a la página de detalles del servicio de la API de Dialogflow.
2. Haz clic en el botón Habilitar para habilitar la API de Dialogflow en tu proyecto de Google Cloud.

Para habilitar la API de Vertex AI Search and Conversation, sigue estos pasos:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la consola de Búsqueda y conversación de Vertex AI.
2. Lee y acepta las Condiciones del Servicio y, luego, haz clic en Continuar y activar la API.

3. Crea una nueva app de chat

Ahora, crearás una nueva app de chat para tu agente virtual y la configurarás con una fuente de datos. El propósito del agente que compilarás es ayudar a los clientes que tienen preguntas sobre los productos de Google Store.

Usarás la consola de Vertex AI Conversation y la consola de Dialogflow CX para realizar los pasos restantes de este codelab y crear, configurar e implementar un agente virtual que pueda administrar preguntas y respuestas con un agente de almacén de datos.

1. Para crear una app de chat nueva en Vertex AI Conversation, puedes hacer lo siguiente:
   1. Navega a la consola de Vertex AI Conversation y, luego, haz clic en +Nueva app cerca de la parte superior de la consola.
   2. Navega a la consola de Dialogflow CX, haz clic en +Crear agente nuevo y, luego, selecciona la opción Generar automáticamente. Se te redireccionará al siguiente paso en la consola de conversaciones de Vertex AI.
2. En la consola de Vertex AI Conversation, selecciona Chat como el tipo de app que quieres crear.
3. Ingresa un nombre de empresa de Google Store. Este parámetro se usa para definir la empresa a la que representa tu agente y su alcance.
4. Especifica un nombre de agente de Google Store.
5. Haz clic en Continuar.
6. Haz clic en Crear almacén de datos nuevo.
7. Elige Cloud Storage como fuente de datos para tu almacén de datos.
8. Especifica la siguiente carpeta de Google Cloud Storage que contiene datos de muestra para este codelab y recuerda que el prefijo gs:// no es necesario:

   cloud-samples-data/dialogflow-cx/google-store
   

9. Elige Documentos no estructurados como el tipo de datos que importas.
10. Haz clic en Continuar.
11. Especifica un nombre de almacén de datos de Google Store.
12. Haz clic en Crear para crear el almacén de datos.
13. En la lista de almacenes de datos, selecciona el Google Store que se acaba de crear.
14. Haz clic en Crear para crear tu app de chat.

Nota: Los documentos pueden tardar hasta 4 horas en estar disponibles y listos para que tu agente los use mientras se indexan los datos que agregaste recientemente.

¡Felicitaciones! Terminaste de crear tu app de chat basada en el conocimiento que está lista para ayudar a tus clientes, tómate un momento para celebrarlo.

Sin embargo, aún queda trabajo por hacer para que el bot sea accesible a tus usuarios. En la siguiente sección, probarás tu agente virtual y comprobarás su capacidad para responder a las preguntas de los usuarios sobre varios productos de Google Store.

4. Prueba tu agente virtual

Las pruebas son una parte importante del trabajo con agentes conversacionales para encontrar errores, identificar limitaciones y simular una experiencia del cliente. Puedes iniciar una sesión interactiva con tu chatbot para ver cómo responde a las distintas preguntas que podría hacerle un cliente.

1. En la consola de Vertex AI Conversation, haz clic en el nombre de tu app de chat para que te redireccione a la consola de Dialogflow CX y allí poder realizar más pruebas y personalizaciones.
2. En la consola de Dialogflow CX y desde tu agente, haz clic en Test Agent para abrir el simulador.
3. Escríbele un saludo a tu agente, como Hello.
4. Hazle algunas preguntas sobre varios productos, como las siguientes:
   • How long does the battery in the Pixel 7 Pro last?
   • Is the Pixel Watch water resistant?
   • Can I display my Google Photos on a Nest Hub?
   • Haz otras preguntas sobre timbres, termostatos, iluminación inteligente y otros dispositivos de Google Store.

Nota: Si tu agente te está dando respuestas del intent negativo predeterminado (p.ej., “Lo siento, no entendí. Can you rephrase your question?”), ten en cuenta que el agente puede tardar hasta 4 horas en estar listo para usarse mientras se indexan tus dominios, URLs o documentos.

¡Muy bien! Recuerda que tu agente virtual sabe bastante sobre los distintos productos de Google Store, ya que transfirió información del dominio raíz que especificaste con anterioridad. Consulta la documentación del simulador de agentes para obtener más información sobre cómo probar tu agente.

5. Habilita las llamadas de voz

Ahora que probaste tu agente y estás satisfecho con su nivel actual de funcionalidad, puedes agregarle una puerta de enlace telefónica a tu bot, que usará las capacidades de Speech-to-Text y Text-to-Speech en Google Cloud.

1. En la consola Dialogflow CX y desde tu agente, haz clic en la pestaña Manage de la barra lateral y, a continuación, en Integrations.
2. Haz clic en Administrar en la sección CX Phone Gateway en la parte superior de la página Integraciones.
3. En la página Phone numbers, haz clic en Create New para iniciar el proceso de creación de un nuevo número de teléfono para tu agente virtual.
4. Elige un código de país y haz clic en Request para continuar con el siguiente paso.
5. Elige uno de los números de teléfono que aparecen, escribe un nombre visible y haz clic en Save.
6. Llama a tu agente y hazle algunas preguntas.
   • Do the Pixel 7 Pro and Pixel 7 both have face unlock?
   • What coverage does Preferred Care provide for a Pixelbook Go laptop?
   • Do the Pixel Buds Pro have active noise cancellation?
   • Haz otras preguntas sobre timbres, termostatos, iluminación inteligente y otros dispositivos de Google Store.

Felicitaciones, tu agente virtual ya tiene su propio número de teléfono y voz. Para obtener más información sobre otras integraciones de voz y telefonía disponibles, consulta la documentación de integraciones de Dialogflow CX.

A continuación, integrarás un mensajero de chat para tu agente virtual en un sitio web externo.

6. Habilita un widget de chat

Ahora que tu bot tiene una puerta de enlace telefónica para interacciones de voz, le incorporaremos un widget de chat en un sitio web. De esta manera los clientes, además de hacer una llamada telefónica para hablar con tu agente, podrán chatear con él.

1. En la consola Dialogflow CX y desde tu agente, haz clic en la pestaña Manage de la barra lateral y, a continuación, en Integrations.
2. Haz clic en Conectar en Dialogflow Messenger.
3. Haz clic en Habilitar en el cuadro de diálogo y, luego, copia el código HTML de la integración de mensajería.
4. Abre un editor de código en línea, como CodePen o JSFiddle, y pega tu código HTML de Dialogflow Messenger.
5. Prueba y chatea con tu agente virtual. Estas son algunas preguntas de ejemplo que puedes hacer:
   • Do the Pixel 7 Pro and Pixel 7 both have face unlock?
   • How does Preferred Care relate to a Pixelbook Go laptop?
   • Do the Pixel Buds Pro have noise cancellation?
   • Haz otras preguntas sobre timbres, termostatos, iluminación inteligente y otros dispositivos de Google Store.

Ahora tu agente virtual puede administrar las preguntas y respuestas de tus clientes con el chat o las llamadas de voz, lo que ellos prefieran. Para obtener más información sobre otras integraciones de chat disponibles, consulta la documentación de integraciones de Dialogflow CX.

7. Análisis de conversaciones

Si cuando pruebas tu agente virtual, observas que las respuestas de tu bot no cumplen tus expectativas, puedes agregar más URLs al almacén de datos para mejorar la forma en que administra las preguntas y respuestas.

Además de probar una gran variedad de rutas diferentes que los clientes podrían tomar, ¿de qué otra manera puedes determinar dónde están los problemas y los puntos que generan inconvenientes en tu agente virtual? El historial y análisis de conversaciones pueden ayudarte.

1. En la consola de Dialogflow CX y desde tu agente, haz clic en el menú Agent settings.
2. En la configuración de Registro, selecciona Habilitar el historial de conversaciones.
3. Usa el simulador de agente, la integración de voz o la integración de chat para conversar con tu bot y hacerle algunas preguntas.
4. Después de finalizar la conversación con tu agente, en la consola Dialogflow CX y desde tu agente, haz clic en la pestaña Manage de la barra lateral y, a continuación, en Conversation history.
5. Haz clic en una de las conversaciones recientes y, a continuación, revisa la conversación, anota su duración, las respuestas que dio el agente y los intents que coincidieron a lo largo de la conversación.
6. En la consola de Dialogflow CX y desde tu agente, haz clic en la pestaña Manage de la barra lateral y, a continuación, en Analytics. Mientras los clientes interactúan con tu agente, esta página mostrará un resumen de diversas estadísticas relacionadas con las solicitudes y respuestas del agente.

¡Genial! Ahora ya sabes cómo examinar conversaciones específicas con más detalle y revisar otras métricas relacionadas con las respuestas de tus agentes y las interacciones con los clientes. Consulta la documentación sobre el historial de conversaciones y el análisis de conversaciones para obtener más información sobre la evaluación del rendimiento y la visualización de las métricas de tu agente.

Estos datos te ayudan a evaluar el uso de tu agente en producción y también se pueden usar para determinar qué sitios web y documentos podrías agregar a tu base de conocimiento para mejorar tu agente y la experiencia del cliente.

8. Felicitaciones

Con Vertex AI Conversation y Dialogflow CX, creaste con éxito un agente de almacén de datos, agregaste fuentes de datos y, por último, implementaste un agente habilitado con voz y chat para ayudar a tus clientes.

Tu agente virtual puede responder a cientos de preguntas diferentes sobre productos de Google Store y no tuvo que pasar por el proceso manual de crear un gran número de intents, frases de entrenamiento, mensajes de respuesta, etcétera.

No dudes en probar otros tipos de datos en tus almacenes de datos y explorar las otras funciones disponibles relacionadas con Vertex AI Conversation y Dialogflow CX.

Realiza una limpieza

Puedes realizar la siguiente limpieza para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que usaste en este codelab:

• Para evitar cargos innecesarios de Google Cloud, usa la consola de Google Cloud para borrar tu proyecto si no lo necesitas.
• Si usaste un proyecto existente de Google Cloud, borra los recursos que creaste para evitar que se generen cargos en tu cuenta. Para obtener más información, consulta los pasos para borrar una app.
• Si deseas inhabilitar las APIs de Vertex AI Conversation y Dialogflow, navega a la página de detalles del servicio de la API de Discovery Engine, haz clic en Inhabilitar la API y confirma tu decisión. Luego, navega a la página de detalles del servicio de la API de Dialogflow, haz clic en Inhabilitar la API y confirma tu decisión.

Más información

Continúa con el aprendizaje sobre la IA conversacional y la IA generativa con las siguientes guías y recursos:

• Descripción general de Vertex AI Conversation
• Cómo crear y usar agentes de almacén de datos
• Documentación para Dialogflow CX
• Documentación para agentes de almacén de datos
• IA generativa en Google Cloud

Licencia

Este trabajo cuenta con una licencia Atribución 2.0 Genérica de Creative Commons.