Membuat Aplikasi Chat Generatif dengan Vertex AI Conversation

1. Ringkasan

Catatan: Fitur Agen Penyimpanan Data dikecualikan dari SLA Dialogflow.

Yang akan Anda build

Dalam codelab ini, Anda akan menggunakan fungsi Agen Penyimpanan Data di Vertex AI Conversation untuk membuat, mengonfigurasi, dan men-deploy agen virtual yang dapat membantu pelanggan yang memiliki pertanyaan tentang produk dan perangkat di Google Store, termasuk ponsel, smartwatch, laptop, perangkat smart home, dan perangkat konsumen lainnya.

Apa yang dimaksud dengan Agen Penyimpanan Data?

Agen Penyimpanan Data adalah fitur dalam Vertex AI Conversation yang dibuat di atas fungsi di Dialogflow CX.

Dengan Agen Penyimpanan Data, Anda dapat memberikan URL situs, data terstruktur, atau data tidak terstruktur, lalu Agen Penyimpanan Data akan mengurai konten Anda dan membuat agen virtual yang didukung oleh penyimpanan data dan model bahasa besar. Pelanggan dan pengguna akhir Anda kemudian dapat melakukan percakapan dengan agen dan mengajukan pertanyaan tentang konten. Lihat dokumentasi Agen Penyimpanan Data untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Yang akan Anda pelajari

• Cara membuat Agen Penyimpanan Data
• Cara menambahkan data tidak terstruktur ke penyimpanan data agen
• Cara mengaktifkan pengalaman suara dan chat untuk agen Anda
• Cara menguji agen dan menyimulasikan pertanyaan pelanggan
• Cara melihat histori percakapan dan analisis untuk agen Anda

Yang Anda butuhkan

• Project Google Cloud
• Browser seperti Chrome

2. Mengaktifkan API

Sebelum dapat memulai dengan Agen Data Store di Vertex AI Conversation, Anda harus mengaktifkan Dialogflow serta Vertex AI Search and Conversation API.

Untuk mengaktifkan Dialogflow API, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di browser, buka halaman Detail Layanan Dialogflow API.
2. Klik tombol Enable untuk mengaktifkan Dialogflow API di project Google Cloud Anda.

Untuk mengaktifkan Vertex AI Search and Conversation API, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di konsol Google Cloud, buka konsol Penelusuran dan Percakapan Vertex AI.
2. Baca dan setujui Persyaratan Layanan, lalu klik Lanjutkan dan aktifkan API.

3. Membuat aplikasi chat baru

Sekarang, Anda akan membuat aplikasi chat baru untuk agen virtual dan mengonfigurasinya dengan sumber data. Tujuan agen yang akan Anda buat adalah untuk membantu pelanggan yang memiliki pertanyaan tentang produk di Google Store.

Anda akan menggunakan konsol Vertex AI Conversation dan konsol Dialogflow CX untuk melakukan langkah-langkah lainnya dalam codelab ini untuk membuat, mengonfigurasi, dan men-deploy agen virtual yang dapat menangani pertanyaan dan jawaban menggunakan Agen Penyimpanan Data.

1. Untuk membuat aplikasi chat baru di Vertex AI Conversation, Anda dapat:
   1. Buka konsol Percakapan Vertex AI, lalu klik +Aplikasi baru di dekat bagian atas konsol.
   2. Buka konsol Dialogflow CX, klik +Create new agent, lalu pilih opsi Auto-generate, lalu Anda akan dialihkan ke langkah berikut di konsol Vertex AI Conversation.
2. Dari konsol Vertex AI Conversation, pilih Chat sebagai jenis aplikasi yang ingin Anda buat.
3. Masukkan Nama perusahaan Google Store. Parameter ini digunakan untuk menentukan perusahaan yang diwakili agen Anda dan cakupan agen Anda.
4. Tentukan Agent name Google Store.
5. Klik Lanjutkan.
6. Klik Create new data store.
7. Pilih Cloud Storage sebagai sumber data untuk penyimpanan data Anda.
8. Tentukan folder Google Cloud Storage berikut yang berisi sampel data untuk codelab ini, dan perhatikan bahwa awalan gs:// tidak diperlukan:

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

9. Pilih Dokumen tidak terstruktur sebagai jenis data yang Anda impor.
10. Klik Lanjutkan.
11. Tentukan Nama penyimpanan data Google Store.
12. Klik Create untuk membuat penyimpanan data.
13. Dalam daftar penyimpanan data, pilih Google Store yang baru dibuat.
14. Klik Create untuk membuat aplikasi chat.

Catatan: Diperlukan waktu hingga 4 jam agar dokumen Anda tersedia dan siap digunakan oleh agen saat data yang baru ditambahkan sedang diindeks.

Selamat! Anda telah selesai membuat aplikasi chat yang didukung pengetahuan dan siap membantu pelanggan. Jadi, luangkan waktu untuk merayakannya.

Namun, masih ada banyak hal yang perlu dilakukan agar bot dapat diakses oleh pengguna Anda. Di bagian berikutnya, Anda akan menguji agen virtual dan melihat seberapa baik agen virtual tersebut dalam menjawab pertanyaan pengguna tentang berbagai produk di Google Store.

4. Menguji agen virtual

Pengujian adalah bagian penting dalam menggunakan agen percakapan untuk menemukan bug, mengidentifikasi batasan, dan menyimulasikan pengalaman pelanggan. Anda dapat memulai sesi interaktif dengan chatbot untuk melihat responsnya terhadap berbagai pertanyaan yang mungkin diajukan pelanggan.

1. Dari konsol Vertex AI Conversation, klik nama aplikasi chat Anda, yang akan mengalihkan Anda ke konsol Dialogflow CX untuk pengujian dan penyesuaian lebih lanjut.
2. Di konsol Dialogflow CX dan dari dalam agen, klik Test Agent untuk membuka Simulator.
3. Ketik ucapan kepada agen Anda seperti Hello.
4. Ajukan beberapa pertanyaan kepada agen tentang berbagai produk seperti:
   • 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?
   • Ajukan pertanyaan lain tentang bel pintu, termostat, pencahayaan smart, atau perangkat lainnya di Google Store.

Catatan: Jika agen memberikan respons dari intent negatif default (misalnya, "Maaf, saya tidak mengerti. Dapatkah Anda menguraikan pertanyaan Anda?"), perlu diketahui bahwa perlu waktu hingga 4 jam agar agen siap digunakan saat domain, URL, atau dokumen Anda diindeks.

Bagus sekali! Perhatikan bahwa agen virtual Anda cukup mengetahui berbagai produk di Google Store karena menyerap informasi dari domain root yang Anda tentukan sebelumnya. Lihat dokumentasi untuk simulator agen guna mempelajari lebih lanjut cara menguji agen Anda.

5. Mengaktifkan panggilan suara

Setelah menguji agen dan puas dengan tingkat fungsinya saat ini, Anda dapat menambahkan gateway telepon ke bot, yang akan menggunakan kemampuan Speech-to-Text dan Text-to-Speech di Google Cloud.

1. Di konsol Dialogflow CX dan dari dalam agen, klik tab Kelola di sidebar, lalu klik Integrasi.
2. Klik Manage di bagian CX Phone Gateway di bagian atas halaman Integrations.
3. Di halaman Nomor telepon, klik Buat Baru untuk memulai proses pembuatan nomor telepon baru bagi agen virtual Anda.
4. Pilih kode negara, lalu klik Minta untuk melanjutkan ke langkah berikutnya.
5. Pilih salah satu nomor telepon yang muncul, masukkan nama tampilan, lalu klik Simpan.
6. Hubungi agen Anda dan ajukan beberapa pertanyaan.
   • 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?
   • Ajukan pertanyaan lain tentang bel pintu, termostat, pencahayaan smart, atau perangkat lainnya di Google Store.

Selamat, Anda telah memberi agen virtual Anda nomor telepon dan suaranya sendiri. Untuk informasi selengkapnya tentang integrasi suara dan telefoni lainnya yang tersedia, lihat dokumentasi untuk Integrasi Dialogflow CX.

Selanjutnya, Anda akan mengintegrasikan messenger chat untuk agen virtual ke situs eksternal.

6. Mengaktifkan widget chat

Setelah bot Anda memiliki gateway telepon untuk interaksi suara, mari sematkan widget chat di situs agar pelanggan dapat melakukan chat dengan bot tersebut selain melakukan panggilan telepon untuk berbicara dengan bot.

1. Di konsol Dialogflow CX dan dari dalam agen, klik tab Kelola di sidebar, lalu klik Integrasi.
2. Klik Connect di bagian Dialogflow Messenger.
3. Klik Aktifkan di dialog, lalu salin kode HTML untuk integrasi pesan.
4. Buka editor kode online seperti CodePen atau JSFiddle, lalu tempel kode HTML Dialogflow Messenger Anda.
5. Uji dan chat dengan agen virtual Anda. Berikut beberapa contoh pertanyaan yang dapat diajukan:
   • 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?
   • Ajukan pertanyaan lain tentang bel pintu, termostat, pencahayaan smart, atau perangkat lainnya di Google Store.

Kini, agen virtual Anda dapat menangani pertanyaan dan jawaban dari pelanggan melalui chat atau suara, sesuai keinginan mereka. Untuk informasi selengkapnya tentang integrasi chat lainnya yang tersedia, lihat dokumentasi untuk Integrasi Dialogflow CX.

7. Analisis percakapan

Saat menguji agen virtual, jika Anda mendapati bahwa jawaban bot tidak memenuhi harapan, Anda dapat menambahkan lebih banyak URL ke penyimpanan data untuk meningkatkan cara bot menangani pertanyaan dan jawaban.

Selain menguji berbagai jalur yang mungkin diambil pelanggan, bagaimana cara lain untuk menentukan letak masalah dan titik gesekan di agen virtual Anda? Histori percakapan dan analisis dapat membantu.

1. Di konsol Dialogflow CX dan dari dalam agen, klik Setelan agen di menu.
2. Di bagian setelan Logging, pilih Aktifkan Histori Percakapan.
3. Lakukan percakapan dengan bot Anda melalui simulator agen, integrasi suara, atau integrasi chat, dan ajukan beberapa pertanyaan.
4. Setelah Anda mengakhiri percakapan dengan agen, di konsol Dialogflow CX dan dari dalam agen, klik tab Kelola di sidebar, lalu klik Histori percakapan.
5. Klik salah satu percakapan terbaru, lalu tinjau percakapan dan catat durasi percakapan, respons yang diberikan oleh agen, dan intent mana yang cocok di sepanjang percakapan.
6. Di konsol Dialogflow CX dan dari dalam agen, klik tab Kelola di sidebar, lalu klik Analytics. Saat pelanggan berinteraksi dengan agen Anda, halaman ini akan menampilkan ringkasan berbagai statistik yang terkait dengan permintaan dan respons agen.

Bagus! Sekarang Anda tahu cara melihat percakapan tertentu secara lebih mendetail dan meninjau metrik lain yang terkait dengan respons agen dan interaksi pelanggan. Lihat dokumentasi untuk histori percakapan dan analisis percakapan guna mendapatkan informasi selengkapnya tentang cara mengevaluasi performa dan melihat metrik untuk agen Anda.

Data ini membantu Anda menilai cara agen digunakan dalam produksi dan dapat digunakan untuk menentukan situs dan dokumen yang mungkin ingin Anda tambahkan ke pustaka pengetahuan untuk meningkatkan pengalaman agen dan pelanggan.

8. Selamat

Dengan menggunakan Vertex AI Conversation dan Dialogflow CX, Anda telah berhasil membuat Agen Penyimpanan Data, menambahkan sumber data, dan men-deploy agen yang mendukung suara dan chat untuk membantu pelanggan.

Agen virtual Anda dapat menjawab ratusan pertanyaan berbeda tentang produk di Google Store, dan Anda tidak perlu melalui proses manual untuk membuat intent, frasa pelatihan, pesan respons, dll. dalam jumlah besar.

Jangan ragu untuk mencoba jenis data lain di penyimpanan data Anda dan menjelajahi fungsi lain yang tersedia terkait Vertex AI Conversation dan Dialogflow CX.

Pembersihan

Anda dapat melakukan pembersihan berikut untuk menghindari tagihan ke akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam codelab ini:

• Untuk menghindari tagihan Google Cloud yang tidak perlu, gunakan konsol Google Cloud untuk menghapus project jika Anda tidak memerlukannya.
• Jika Anda menggunakan project Google Cloud yang sudah ada, hapus resource yang dibuat untuk menghindari tagihan pada akun Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat langkah-langkah untuk Menghapus aplikasi.
• Jika Anda ingin menonaktifkan API untuk Vertex AI Conversation dan Dialogflow, buka halaman Detail Layanan Discovery Engine API, lalu klik Nonaktifkan API dan konfirmasi, lalu buka halaman Detail Layanan Dialogflow API, lalu klik Nonaktifkan API dan konfirmasi.

Pelajari Lebih Lanjut

Lanjutkan mempelajari AI percakapan dan AI generatif dengan panduan dan referensi berikut:

• Ringkasan Vertex AI Conversation
• Membuat dan menggunakan Agen Penyimpanan Data
• Dokumentasi untuk Dialogflow CX
• Dokumentasi untuk Agen Penyimpanan Data
• AI Generatif di Google Cloud

Lisensi

Karya ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Umum Creative Commons Attribution 2.0.