Generative Chat-App mit Vertex AI Conversation erstellen

1. Übersicht

Aufgaben

In diesem Codelab verwenden Sie die Funktionen des Datenspeicher-Agents in Vertex AI Conversation, um einen virtuellen Kundenservicemitarbeiter zu erstellen, zu konfigurieren und bereitzustellen, der Kunden bei Fragen zu Produkten und Geräten im Google Store unterstützen kann, z. B. zu Smartphones, Smartwatches, Laptops, Smart-Home-Geräten und anderen Verbrauchergeräten.

Was ist ein Data Store Agent?

Ein Datenspeicher-Agent ist eine Funktion in Vertex AI Conversation, die auf den Funktionen von Dialogflow CX basiert.

Mit einem Datenspeicher-Agenten können Sie eine Website-URL, strukturierte Daten oder unstrukturierte Daten angeben. Der Datenspeicher-Agent parst dann die Inhalte und erstellt einen virtuellen Agenten, der auf Datenspeichern und Large Language Models basiert. Ihre Kunden und Endnutzer können dann mit dem Kundenservicemitarbeiter sprechen und Fragen zu den Inhalten stellen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zum Data Store Agent.

Personen, die auf einem Laptop nach Informationen suchen

Lerninhalte

  • Data Store-Agent erstellen
  • So fügen Sie dem Datenspeicher Ihres Kundenservicemitarbeiters unstrukturierte Daten hinzu
  • Sprach- und Chatfunktionen für Ihren Kundenservicemitarbeiter aktivieren
  • Kundenservicemitarbeiter testen und Kundenfragen simulieren
  • Unterhaltungsverlauf und Analysen für Ihren Kundenservicemitarbeiter aufrufen

Voraussetzungen

  • Ein Google Cloud-Projekt
  • Einen Browser wie Chrome

2. APIs aktivieren

Bevor Sie mit einem Data Store-Agenten in Vertex AI Conversation beginnen können, müssen Sie die Dialogflow API sowie die Vertex AI Search and Conversation APIs aktivieren.

So aktivieren Sie die Dialogflow API:

  1. Rufen Sie in Ihrem Browser die Seite Dialogflow API-Dienstdetails auf.
  2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Aktivieren, um die Dialogflow API in Ihrem Google Cloud-Projekt zu aktivieren.

So aktivieren Sie die Vertex AI Search and Conversation API:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Vertex AI Search and Conversation Console auf.
  2. Lesen und akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen und klicken Sie anschließend auf Fortfahren und API aktivieren.

3. Neue Chat-App erstellen

Jetzt erstellen Sie eine neue Chat-App für Ihren virtuellen Kundenservicemitarbeiter und konfigurieren sie mit einer Datenquelle. Der von Ihnen erstellte Agent soll Kunden bei Fragen zu Produkten im Google Store helfen.

In den verbleibenden Schritten dieses Codelabs verwenden Sie die Vertex AI Conversation-Konsole und die Dialogflow CX-Konsole, um einen virtuellen Kundenservicemitarbeiter zu erstellen, zu konfigurieren und bereitzustellen, der Fragen und Antworten mithilfe eines Datenspeicher-Agents verarbeiten kann.

  1. So erstellen Sie eine neue Chat-App in Vertex AI Conversation:
    1. Rufen Sie die Vertex AI Conversation Console auf und klicken Sie oben in der Console auf + Neue App.
    2. Rufen Sie die Dialogflow CX-Konsole auf, klicken Sie auf + Neuen Agenten erstellen und wählen Sie dann die Option Automatisch generieren aus. Sie werden dann zum nächsten Schritt in der Vertex AI Conversation Console weitergeleitet.
  2. Wählen Sie in der Vertex AI Conversation Console Chat als App-Typ aus, den Sie erstellen möchten.
  3. Geben Sie als Name des Unternehmens Google Store ein. Mit diesem Parameter wird das Unternehmen definiert, das Ihr Kundenservicemitarbeiter vertritt, und der Umfang seiner Tätigkeit.
  4. Geben Sie als Kundenservicemitarbeiternamen Google Store an.
  5. Klicken Sie auf Weiter.
  6. Klicken Sie auf Neuen Datenspeicher erstellen.
  7. Wählen Sie Cloud Storage als Datenquelle für den Datenspeicher aus.
  8. Geben Sie den folgenden Google Cloud Storage-Ordner an, der Beispieldaten für dieses Codelab enthält. Das Präfix gs:// ist nicht erforderlich:
    cloud-samples-data/dialogflow-cx/google-store
  9. Wählen Sie als Datentyp für den Import Unstrukturierte Dokumente aus.
  10. Klicken Sie auf Weiter.
  11. Geben Sie als Namen des Datenspeichers Google Store an.
  12. Klicken Sie auf Erstellen, um den Datenspeicher zu erstellen.
  13. Wählen Sie in der Liste der Datenspeicher die neu erstellte Google Store aus.
  14. Klicken Sie auf Erstellen, um die Chat-App zu erstellen.

Glückwunsch! Sie haben Ihre KI-gestützte Chat-App fertiggestellt, die Ihren Kunden jetzt weiterhelfen kann. Herzlichen Glückwunsch!

Es gibt aber noch viel zu tun, um den Bot für Ihre Nutzer barrierefrei zu machen. Im nächsten Abschnitt testen Sie Ihren virtuellen Kundenservicemitarbeiter und sehen, wie gut er Nutzerfragen zu verschiedenen Produkten im Google Store beantworten kann.

4. Virtuellen Kundenservicemitarbeiter testen

Tests sind ein wichtiger Bestandteil der Arbeit mit Konversationsagenten, um Fehler zu finden, Einschränkungen zu identifizieren und die Kundenerfahrung zu simulieren. Sie können eine interaktive Sitzung mit Ihrem Chatbot starten, um zu sehen, wie er auf verschiedene Fragen reagiert, die ein Kunde stellen könnte.

  1. Klicken Sie in der Vertex AI Conversation Console auf den Namen Ihrer Chat-App. Sie werden dann zur Dialogflow CX Console weitergeleitet, wo Sie weitere Tests durchführen und die Chat-App anpassen können.
  2. Klicken Sie in der Dialogflow CX Console und in Ihrem Agenten auf Agent testen, um den Simulator zu öffnen.Agent in Dialogflow CX testen
  3. Geben Sie eine Begrüßung für den Kundenservicemitarbeiter ein, z. B. Hello.
  4. Stellen Sie dem Kundenservicemitarbeiter einige Fragen zu verschiedenen Produkten, z. B.:
    • 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?
    • Sie können weitere Fragen zu Türklingeln, Thermostaten, intelligenter Beleuchtung oder anderen Geräten im Google Store stellen.

Virtuellen Kundenservicemitarbeiter testen

Super! Ihr virtueller Kundenservicemitarbeiter weiß ziemlich viel über verschiedene Produkte im Google Store, da er Informationen aus der von Ihnen zuvor angegebenen Stammdomain aufgenommen hat. Weitere Informationen zum Testen Ihres Kundenservicemitarbeiters finden Sie in der Dokumentation zum Kundenservicemitarbeitersimulator.

5. Sprachanrufe aktivieren

Nachdem Sie Ihren Kundenservicemitarbeiter getestet und mit der aktuellen Funktionalität zufrieden sind, können Sie Ihrem Bot ein Telefon-Gateway hinzufügen, das die Speech-to-Text- und Text-to-Speech-Funktionen in Google Cloud nutzt.

  1. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agenten in der Seitenleiste auf den Tab Verwalten und dann auf Integrationen.
  2. Klicken Sie oben auf der Seite Integrationen im Bereich CX Phone Gateway auf Verwalten.Integrationen – CX Phone Gateway
  3. Klicken Sie auf der Seite Telefonnummern auf Neu erstellen, um eine neue Telefonnummer für Ihren virtuellen Kundenservicemitarbeiter zu erstellen.
  4. Wählen Sie einen Ländercode aus und klicken Sie auf Anfordern, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren.
  5. Wählen Sie eine der angezeigten Telefonnummern aus, geben Sie einen Anzeigenamen ein und klicken Sie auf Speichern.
  6. Rufen Sie Ihren Kundenservicemitarbeiter an und stellen Sie ihm ein paar Fragen.
    • 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?
    • Sie können weitere Fragen zu Türklingeln, Thermostaten, intelligenter Beleuchtung oder anderen Geräten im Google Store stellen.

Herzlichen Glückwunsch, Sie haben Ihrem virtuellen Kundenservicemitarbeiter eine eigene Telefonnummer und Stimme gegeben. Weitere Informationen zu anderen verfügbaren Sprach- und Telefonieintegrationen finden Sie in der Dokumentation zu Dialogflow CX-Integrationen.

Als Nächstes integrieren Sie einen Chat-Messenger für Ihren virtuellen Kundenservicemitarbeiter in eine externe Website.

6. Chat-Widget aktivieren

Da Ihr Bot jetzt ein Telefon-Gateway für Sprachinteraktionen hat, können wir ein Chat-Widget auf einer Website einbetten, damit Kunden nicht nur telefonieren, sondern auch chatten können.

  1. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agenten in der Seitenleiste auf den Tab Verwalten und dann auf Integrationen.
  2. Klicken Sie unter Dialogflow Messenger auf Verbinden.
  3. Klicken Sie im Dialogfeld auf Aktivieren und kopieren Sie dann den HTML-Code für die Messaging-Integration.
  4. Öffnen Sie einen Online-Code-Editor wie CodePen oder JSFiddle und fügen Sie den HTML-Code von Dialogflow Messenger ein.
  5. Testen und chatten Sie mit Ihrem virtuellen Kundenservicemitarbeiter. Hier einige Beispielfragen:
    • 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?
    • Sie können weitere Fragen zu Türklingeln, Thermostaten, intelligenter Beleuchtung oder anderen Geräten im Google Store stellen.

Ihr virtueller Kundenservicemitarbeiter kann jetzt Fragen und Antworten von Kunden per Chat oder per Sprachbefehl verarbeiten – ganz wie sie es bevorzugen. Weitere Informationen zu anderen verfügbaren Chat-Integrationen finden Sie in der Dokumentation zu Dialogflow CX-Integrationen.

Chat-Integration mit Dialogflow Messenger

7. Konversationsanalyse

Wenn Sie beim Testen Ihres virtuellen Kundenservicemitarbeiters feststellen, dass die Antworten des Bots nicht Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie dem Datenspeicher jederzeit weitere URLs hinzufügen, um die Verarbeitung von Fragen und Antworten durch den Bot zu verbessern.

Wie können Sie sonst feststellen, wo die Probleme und Reibungspunkte bei Ihrem virtuellen Kundenservicemitarbeiter liegen, außer viele verschiedene Pfade zu testen, die Kunden möglicherweise nehmen? Der Konversationsverlauf und Analysen können Ihnen dabei helfen.

  1. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole und in Ihrem Agent im Menü auf Agent-Einstellungen.Einstellungen für Kundenservicemitarbeiter in Dialogflow CX
  2. Wählen Sie unter Logging die Option Unterhaltungsverlauf aktivieren aus.Chatprotokoll in den Einstellungen für Kundenservicemitarbeiter aktivieren
  3. Sie können sich über den Agentensimulator, die Sprachintegration oder die Chatintegration mit Ihrem Bot unterhalten und ihm Fragen stellen.
  4. Nachdem Sie die Unterhaltung mit dem Kundenservicemitarbeiter beendet haben, klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole und in Ihrem Agent in der Seitenleiste auf den Tab Verwalten und dann auf Unterhaltungsverlauf.Konversationsverlauf in Dialogflow CX
  5. Klicken Sie auf eine der letzten Unterhaltungen, sehen Sie sich die Unterhaltung an und notieren Sie sich die Dauer der Unterhaltung, die Antworten des Kundenservicemitarbeiters und die Intents, die dabei zugeordnet wurden.Unterhaltungsdetails in Dialogflow CX
  6. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agenten in der Seitenleiste auf den Tab Verwalten und dann auf Analytics. Wenn Kunden mit Ihrem Kundenservicemitarbeiter interagieren, wird auf dieser Seite eine Zusammenfassung verschiedener Statistiken zu Anfragen und Antworten des Kundenservicemitarbeiters angezeigt.

Sehr gut! Jetzt wissen Sie, wie Sie bestimmte Unterhaltungen genauer untersuchen und andere Messwerte zu den Antworten Ihrer Kundenservicemitarbeiter und den Interaktionen mit Kunden prüfen können. Weitere Informationen zur Leistungsbewertung und zum Ansehen von Messwerten für Kundenservicemitarbeiter finden Sie in der Dokumentation zum Unterhaltungsverlauf und zu Unterhaltungsanalysen.

Mit diesen Daten können Sie beurteilen, wie Ihr Agent in der Produktion verwendet wird. Außerdem können Sie damit ermitteln, welche Websites und Dokumente Sie Ihrer Wissensdatenbank hinzufügen sollten, um die Nutzerfreundlichkeit für Kunden und Kundenservicemitarbeiter zu verbessern.

8. Glückwunsch

Mit Vertex AI Conversation und Dialogflow CX haben Sie einen Datenspeicher-Agenten erstellt, Datenquellen hinzugefügt und einen sprach- und chatfähigen Kundenservicemitarbeiter bereitgestellt.

Ihr virtueller Kundenservicemitarbeiter kann Hunderte verschiedener Fragen zu Produkten im Google Store beantworten. Sie mussten nicht manuell eine große Anzahl von Intents, Trainingsphrasen, Antwortnachrichten usw. erstellen.

Sie können auch andere Datentypen in Ihren Datenspeichern ausprobieren und die anderen Funktionen von Vertex AI Conversation und Dialogflow CX kennenlernen.

Zufriedener Kundenservicemitarbeiter

Bereinigen

Mit den folgenden Schritten können Sie vermeiden, dass Ihrem Google Cloud-Konto die in diesem Codelab verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

  • Löschen Sie das Projekt mit der Google Cloud Console, wenn Sie es nicht benötigen. Damit vermeiden Sie unnötige Kosten für Google Cloud.
  • Wenn Sie ein vorhandenes Google Cloud-Projekt verwendet haben, löschen Sie die von Ihnen erstellten Ressourcen. So vermeiden Sie, dass Ihrem Konto Gebühren in Rechnung gestellt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Anwendung löschen.
  • Wenn Sie die APIs für Vertex AI Conversation und Dialogflow deaktivieren möchten, rufen Sie die Seite Discovery Engine API-Dienstdetails auf, klicken Sie auf API deaktivieren und bestätigen Sie die Aktion. Rufen Sie dann die Seite Dialogflow API-Dienstdetails auf, klicken Sie auf API deaktivieren und bestätigen Sie die Aktion.

Weitere Informationen

In diesen Leitfäden und Ressourcen finden Sie weitere Informationen zu konversationeller und generativer KI:

Lizenz

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