Criar um app de chat de IA generativa com a Vertex AI para Conversação

1. Visão geral

Observação: o recurso Agente do repositório de dados está excluído do SLA do Dialogflow.

O que você vai criar

Neste codelab, você vai usar a funcionalidade do agente do repositório de dados na Vertex AI para Conversação para criar, configurar e implantar um agente virtual que pode ajudar clientes com dúvidas sobre produtos e dispositivos na Google Store, incluindo smartphones, relógios, laptops, dispositivos de casa inteligente e outros dispositivos de consumo.

O que é um agente de repositório de dados?

Um agente de repositório de dados é um recurso da Vertex AI para Conversação criado com base na funcionalidade do Dialogflow CX.

Com o agente do repositório de dados, é possível informar um URL do site ou dados estruturados ou não estruturados. Com isso, o agente do repositório de dados analisa o conteúdo e cria um agente virtual com tecnologia de repositório de dados e de modelos de linguagem grandes. Assim, seus clientes e usuários finais podem conversar com o agente e fazer perguntas sobre o conteúdo. Consulte a documentação do agente de repositório de dados para obter mais informações.

O que você vai aprender

• Como criar um agente do repositório de dados
• Como adicionar dados não estruturados ao repositório de dados do agente
• Como ativar experiências de voz e chat para seu agente
• Como testar seu agente e simular perguntas de clientes
• Como acessar o histórico de conversas e as análises do agente

O que é necessário

• Um projeto do Google Cloud
• Um navegador como o Chrome

2. Ativar APIs

Antes de começar a usar um agente de repositório de dados na Vertex AI para Conversação, você precisa ativar o Dialogflow e as APIs Vertex AI para Pesquisa e Conversação.

Para ativar a API Dialogflow, siga estas etapas:

1. No navegador, acesse a página de detalhes da API Dialogflow.
2. Clique no botão Ativar para ativar a API Dialogflow no seu projeto do Google Cloud.

Para ativar a API Vertex AI para Pesquisa e Conversação, siga estas etapas:

1. No console do Google Cloud, acesse o Console da Vertex AI para Pesquisa e Conversação.
2. Leia e aceite os Termos de Serviço e clique em Continuar e ativar a API.

3. criar um novo app de chat

Agora você criará um novo app de chat para seu agente virtual e o configurará com uma fonte de dados. O objetivo do agente que você criará é ajudar os clientes que têm dúvidas sobre os produtos na Google Store.

Você vai usar o console da Vertex AI para Conversação e o console do Dialogflow CX para realizar as etapas restantes deste codelab para criar, configurar e implantar um agente virtual capaz de lidar com perguntas e respostas usando um agente de repositório de dados.

1. Para criar um novo app de chat na Vertex AI para Conversação, você tem as seguintes opções:
   1. Acesse o Console da Vertex AI para Conversação e clique em +Novo app na parte de cima do console.
   2. Navegue até o console do Dialogflow CX, clique em +Criar novo agente e selecione a opção Gerar automaticamente. Você será redirecionado para a etapa a seguir no console da Vertex AI para Conversação.
2. No console da Vertex AI para Conversação, selecione Chat como o tipo de app que você quer criar.
3. Preencha o campo Nome da empresa com Google Store. Esse parâmetro é usado para definir a empresa que seu agente representa e o escopo do seu agente.
4. Especifique um Nome de agente de Google Store.
5. Clique em Continuar.
6. Clique em Criar novo repositório de dados.
7. Selecione Cloud Storage como a fonte de dados do seu repositório de dados.
8. Especifique a pasta do Google Cloud Storage abaixo, que contém dados de amostra para este codelab. O prefixo gs:// não é obrigatório:

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

9. Selecione Documentos não estruturados como o tipo de dado que você está importando.
10. Clique em Continuar.
11. Especifique um Nome do repositório de dados de Google Store.
12. Clique em Criar para criar o repositório de dados.
13. Na lista de repositórios de dados, selecione o Google Store recém-criado.
14. Clique em Criar para criar seu app de chat.

Observação:pode levar até quatro horas para que seus documentos fiquem disponíveis e prontos para uso pelo agente enquanto os dados recém-adicionados são indexados.

Parabéns! Você terminou de criar seu app de chat baseado em conhecimento, que está pronto para ajudar seus clientes, então reserve um momento para comemorar.

Entretanto, há mais a ser feito para tornar o bot acessível aos usuários. Na próxima seção, você vai testar o agente virtual e entender como ele responde a perguntas de usuários sobre vários produtos na Google Store.

4. testar seu agente virtual

O teste é uma parte importante do uso de agentes de conversação para encontrar bugs, identificar limitações e simular uma experiência do cliente. É possível iniciar uma sessão interativa com seu chatbot para conferir como ele responde a várias perguntas que um cliente pode ter.

1. No console da Vertex AI para Conversação, clique no nome do app de chat. Isso vai redirecionar você para o console do Dialogflow CX para mais testes e personalizações.
2. No console do Dialogflow CX e no seu agente, clique em Agente de teste para abrir o simulador.
3. Digite uma saudação para seu agente, como Hello.
4. Faça ao agente algumas perguntas sobre vários produtos, como:
   • 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?
   • Faça outras perguntas sobre campainhas, termostatos, iluminação inteligente ou outros dispositivos no Google Store.

Observação:se o agente estiver fornecendo respostas da intent negativa padrão (por exemplo, "Desculpe, não entendi. Você pode reformular sua pergunta?"), mas lembre-se de que pode levar até quatro horas para o agente ficar pronto para uso enquanto seus domínios, URLs ou documentos estiverem sendo indexados.

Bom trabalho! Observe que seu agente virtual sabe um pouco sobre diferentes produtos no Google Store, já que ingeriu informações do domínio raiz que você especificou antes. Consulte a documentação do simulador do agente para saber mais sobre o teste do agente.

5. ativar ligações

Agora que você testou seu agente e está satisfeito com seu nível atual de funcionalidade, adicione um gateway de telefone ao seu bot, que usará os recursos do Speech-to-Text e do Text-to-Speech no Google Cloud.

1. No console do Dialogflow CX e no agente, clique na guia Gerenciar na barra lateral e em Integrações.
2. Clique em Gerenciar na seção Gateway do telefone CX na parte de cima da página Integrações.
3. Na página Números de telefone, clique em Criar novo para iniciar o processo de criação de um novo número de telefone para o agente virtual.
4. Selecione um código do país e clique em Solicitar para prosseguir para a próxima etapa.
5. Selecione um dos números telefônicos que aparecem, insira um nome de exibição e clique em Salvar.
6. Ligue para seu agente e faça algumas perguntas.
   • 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?
   • Faça outras perguntas sobre campainhas, termostatos, iluminação inteligente ou outros dispositivos no Google Store.

Parabéns: você deu a seu agente virtual um número de telefone e uma voz próprios! Para mais informações sobre outras integrações de voz e telefonia disponíveis, consulte a documentação de Integrações do Dialogflow CX.

A seguir, você integrará um chat para o agente virtual a um site externo.

6. ativar widget de chat

Agora que seu bot tem um gateway de telefone para interações por voz, vamos incorporar um widget de chat a um site para que os clientes possam conversar ou fazer uma ligação para falar com ele.

1. No console do Dialogflow CX e no agente, clique na guia Gerenciar na barra lateral e em Integrações.
2. Clique em Conectar em Dialogflow Messenger.
3. Clique em Ativar na caixa de diálogo e copie o código HTML para a integração de mensagens.
4. Abra um editor de código on-line, como o CodePen ou o JSFiddle, e cole o código HTML do Dialogflow Messenger.
5. Teste e converse com seu agente virtual. Aqui estão alguns exemplos de perguntas a serem feitas:
   • 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?
   • Faça outras perguntas sobre campainhas, termostatos, iluminação inteligente ou outros dispositivos no Google Store.

Agora, seu agente virtual consegue lidar com perguntas e respostas dos clientes pelo chat ou por voz, como preferirem. Para obter mais informações sobre outras integrações de chat disponíveis, consulte a documentação de Integrações do Dialogflow CX.

7. analisar as conversas

Ao testar seu agente virtual, se achar que as respostas do seu bot não atendem às suas expectativas, adicione mais URLs ao seu repositório de dados para melhorar a forma como o bot lida com perguntas e respostas.

Em vez de testar diversos caminhos que os clientes podem escolher, de que outras formas é possível determinar onde estão os problemas e pontos de atrito em seu agente virtual? O histórico de conversas e as análises podem ajudar.

1. No console do Dialogflow CX e no seu agente, clique em Configurações do agente no menu.
2. Em Configurações de registro, ative a opção para Ativar o registro de interações.
3. Converse com seu bot pelo simulador de agente, integração de voz ou integração de chat e faça algumas perguntas.
4. Depois de encerrar a conversa com seu agente, no console do Dialogflow CX e no agente, clique na guia Gerenciar na barra lateral e em Histórico da conversa.
5. Clique em uma das conversas recentes, analise-a e observe a duração, as respostas fornecidas pelo agente e as intents correspondentes.
6. No console do Dialogflow CX e no seu agente, clique na guia Manage na barra lateral e depois em Analytics. À medida que os clientes interagem com seu agente, essa página mostra um resumo de várias estatísticas relacionadas às solicitações e respostas dele.

Ótimo! Agora, você sabe examinar conversas específicas mais detalhadamente e analisar métricas relacionadas às respostas do agente e às interações dos clientes. Consulte a documentação do histórico de conversas e da análise de conversas para obter mais informações sobre como avaliar desempenho e conferir métricas do seu agente.

Esses dados ajudam a avaliar como seu agente está sendo usado na produção e podem ser usados para determinar quais sites e documentos você pode adicionar à sua base de conhecimento para melhorar seu agente e a experiência do cliente.

8. Parabéns

Usando a Vertex AI para Conversação e o Dialogflow CX, você criou um agente do repositório de dados, adicionou fontes de dados e implantou um agente ativado por voz e chat para ajudar seus clientes.

Seu agente virtual pode responder a centenas de diferentes perguntas sobre produtos no Google Store, e você não precisou passar pelo processo manual de criação de um grande número de intents, fases de treinamento, mensagens de respostas etc.

Fique à vontade para testar outros tipos de dados nos seus repositórios de dados e conhecer outras funcionalidades disponíveis relacionadas à Vertex AI para Conversação e ao Dialogflow CX.

Limpeza

Faça a limpeza abaixo para evitar cobranças dos recursos usados neste codelab na conta do Google Cloud:

• Para evitar cobranças desnecessárias do Google Cloud, use o console do Google Cloud para excluir o projeto se ele não for mais necessário.
• Se você usou um projeto atual do Google Cloud, exclua os recursos criados para evitar cobranças na sua conta. Para mais informações, consulte as etapas para Excluir um app.
• Se você quiser desativar as APIs da Vertex AI para Conversação e do Dialogflow, acesse a página de detalhes do serviço da API Discovery Engine, clique em Desativar API e confirme. Em seguida, navegue até a página Detalhes do serviço da API Dialogflow, clique em Desativar API e confirme.

Saiba mais

Continue aprendendo sobre IA de conversação e IA generativa com estes guias e recursos:

• Informações gerais da Vertex AI para Conversação
• Criar e usar agentes do repositório de dados
• Documentação para Dialogflow CX
• Documentação para agentes de repositório de dados
• IA generativa no Google Cloud

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