Créer une application de chat générative avec Vertex AI Conversation

1. Présentation

Remarque: La fonctionnalité Agent Data Store est exclue du Contrat de niveau de service Dialogflow.

Ce que vous allez faire

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser la fonctionnalité d'agent de data store dans Vertex AI Conversation pour créer, configurer et déployer un agent virtuel pouvant répondre aux questions des clients sur les produits et les appareils proposés sur le Google Store, y compris les téléphones, les montres, les ordinateurs portables, les appareils pour la maison connectée et d'autres appareils grand public.

Qu'est-ce qu'un agent de data store ?

Un agent de data store est une fonctionnalité de Vertex AI Conversation qui s'appuie sur les fonctionnalités de Dialogflow CX.

Avec un agent de datastore, vous pouvez fournir une URL de site Web, des données structurées ou des données non structurées. L'agent de datastore analyse ensuite votre contenu et crée un agent virtuel alimenté par des data stores et de grands modèles de langage. Vos clients et utilisateurs finaux peuvent alors discuter avec l'agent et lui poser des questions sur le contenu. Pour en savoir plus, consultez la documentation de l'agent Data Store.

Points abordés

• Créer un agent Data Store
• Ajouter des données non structurées au data store de votre agent
• Activer les expériences vocales et par chat pour votre agent
• Tester votre agent et simuler des questions de clients
• Afficher l'historique des conversations et les données analytiques de votre agent

Prérequis

• Un projet Google Cloud
• Un navigateur tel que Chrome

2. Activer les API

Avant de pouvoir commencer à utiliser un agent Data Store dans Vertex AI Conversation, vous devez activer Dialogflow ainsi que les API Vertex AI Search and Conversation.

Pour activer l'API Dialogflow, procédez comme suit:

1. Dans votre navigateur, accédez à la page Détails du service de l'API Dialogflow.
2. Cliquez sur le bouton Activer pour activer l'API Dialogflow dans votre projet Google Cloud.

Pour activer l'API Vertex AI Search and Conversation, procédez comme suit:

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la console Vertex AI Search and Conversation.
2. Lisez et acceptez les conditions d'utilisation, puis cliquez sur Continuer et activer l'API.

3. Créer une application Chat

Vous allez maintenant créer une application de chat pour votre agent virtuel et la configurer avec une source de données. L'agent que vous allez créer a pour but d'aider les clients qui ont des questions sur les produits du Google Store.

Vous allez utiliser la console Vertex AI Conversation et la console Dialogflow CX pour effectuer les étapes restantes de cet atelier de programmation afin de créer, configurer et déployer un agent virtuel capable de gérer les questions et les réponses à l'aide d'un agent de data store.

1. Pour créer une application de chat dans Vertex AI Conversation, vous pouvez:
   1. Accédez à la console Vertex AI Conversation, puis cliquez sur + Nouvelle application en haut de la console.
   2. Accédez à la console Dialogflow CX, cliquez sur + Créer un agent, puis sélectionnez l'option Générer automatiquement. Vous serez alors redirigé vers l'étape suivante dans la console de conversation Vertex AI.
2. Dans la console Vertex AI Conversation, sélectionnez Chat comme type d'application à créer.
3. Saisissez le nom de l'entreprise Google Store. Ce paramètre permet de définir l'entreprise que votre agent représente et la portée de votre agent.
4. Spécifiez un nom d'agent de Google Store.
5. Cliquez sur Continuer.
6. Cliquez sur Créer un data store.
7. Sélectionnez Cloud Storage comme source de données pour votre data store.
8. Spécifiez le dossier Google Cloud Storage suivant qui contient des exemples de données pour cet atelier de programmation. Notez que le préfixe gs:// n'est pas obligatoire:

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

9. Sélectionnez Documents non structurés comme type de données que vous importez.
10. Cliquez sur Continuer.
11. Spécifiez Google Store comme nom du data store.
12. Cliquez sur Créer pour créer le datastore.
13. Dans la liste des data stores, sélectionnez l'Google Store que vous venez de créer.
14. Cliquez sur Créer pour créer votre application de chat.

Remarque:Il peut s'écouler jusqu'à quatre heures avant que vos documents soient disponibles et prêts à être utilisés par votre agent, le temps que les données que vous venez d'ajouter soient indexées.

Félicitations ! Vous avez terminé de créer votre application de chat basée sur la connaissance, qui est prête à aider vos clients. Prenez le temps de savourer ce moment !

Mais des efforts supplémentaires sont nécessaires pour rendre le bot accessible à vos utilisateurs. Dans la section suivante, vous allez tester votre agent virtuel et voir s'il est capable de répondre aux questions des utilisateurs sur différents produits du Google Store.

4. Tester votre agent virtuel

Les tests sont une partie importante du travail avec les agents conversationnels pour détecter les bugs, identifier les limites et simuler une expérience client. Vous pouvez démarrer une session interactive avec votre chatbot pour voir comment il répond aux différentes questions qu'un client peut poser.

1. Dans la console Vertex AI Conversation, cliquez sur le nom de votre application de chat. Vous serez alors redirigé vers la console Dialogflow CX pour effectuer d'autres tests et personnalisations.
2. Dans la console Dialogflow CX et depuis votre agent, cliquez sur Test Agent (Tester l'agent) pour ouvrir le simulateur.
3. Saisissez un message d'accueil pour votre agent, par exemple Hello.
4. Posez-lui des questions sur différents produits, par exemple:
   • 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?
   • Posez d'autres questions sur les sonnettes, les thermostats, les systèmes d'éclairage connectés ou d'autres appareils disponibles sur le Google Store.

Remarque:Si votre agent vous répond à partir de l'intent négatif par défaut (par exemple, "Je suis désolé, je n'ai pas compris. Pouvez-vous reformuler votre question ?"), sachez qu'il peut s'écouler jusqu'à quatre heures avant que l'agent soit prêt à être utilisé, le temps que vos domaines, URL ou documents soient indexés.

Bravo ! Notez que votre agent virtuel connaît bien les différents produits du Google Store, car il a ingéré des informations à partir du domaine racine que vous avez spécifié précédemment. Pour en savoir plus sur le test de votre agent, consultez la documentation du simulateur d'agent.

5. Activer les appels vocaux

Maintenant que vous avez testé votre agent et que vous êtes satisfait de son niveau de fonctionnalité actuel, vous pouvez ajouter une passerelle téléphonique à votre bot, qui utilisera les fonctionnalités Speech-to-Text (Reconnaissance vocale) et Text-to-Speech (Synthèse vocale) de Google Cloud.

1. Dans la console Dialogflow CX et depuis votre agent, cliquez sur l'onglet Gérer dans la barre latérale, puis sur Intégrations.
2. Cliquez sur Gérer sous la section Passerelle de téléphonie CX en haut de la page Intégrations.
3. Sur la page Numéros de téléphone, cliquez sur Créer pour commencer à créer un numéro de téléphone pour votre agent virtuel.
4. Sélectionnez un code pays, puis cliquez sur Demander pour passer à l'étape suivante.
5. Sélectionnez l'un des numéros de téléphone qui s'affichent, saisissez un nom à afficher, puis cliquez sur Enregistrer.
6. Appelez votre agent et posez-lui des questions.
   • 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?
   • Posez d'autres questions sur les sonnettes, les thermostats, les systèmes d'éclairage connectés ou d'autres appareils disponibles sur le Google Store.

Félicitations, vous avez attribué à votre agent virtuel son propre numéro de téléphone et sa propre voix. Pour en savoir plus sur les autres intégrations vocales et téléphoniques disponibles, consultez la documentation sur les intégrations Dialogflow CX.

Vous allez ensuite intégrer un chat pour votre agent virtuel à un site Web externe.

6. Activer le widget Chat

Maintenant que votre bot dispose d'une passerelle téléphonique pour les interactions vocales, intéressons un widget de chat sur un site Web afin que les clients puissent discuter avec lui en plus de l'appeler par téléphone.

1. Dans la console Dialogflow CX et depuis votre agent, cliquez sur l'onglet Gérer dans la barre latérale, puis sur Intégrations.
2. Cliquez sur Connect (Connecter) sous Dialogflow Messenger.
3. Cliquez sur Enable (Activer) dans la boîte de dialogue, puis copiez le code HTML de l'intégration de la messagerie.
4. Ouvrez un éditeur de code en ligne tel que CodePen ou JSFiddle, puis collez votre code HTML Dialogflow Messenger.
5. Testez et discutez avec votre agent virtuel ! Voici quelques exemples de questions à vous poser:
   • 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?
   • Posez d'autres questions sur les sonnettes, les thermostats, les systèmes d'éclairage connectés ou d'autres appareils disponibles sur le Google Store.

Votre agent virtuel peut désormais répondre aux questions de vos clients par chat ou par commande vocale, selon leur préférence. Pour en savoir plus sur les autres intégrations de chat disponibles, consultez la documentation sur les intégrations Dialogflow CX.

7. Analyse des conversations

Lorsque vous testez votre agent virtuel, si vous constatez que les réponses de votre bot ne répondent pas à vos attentes, vous pouvez toujours ajouter d'autres URL au store de données pour améliorer la façon dont votre bot gère les questions et les réponses.

Outre le test de nombreux parcours différents que les clients peuvent emprunter, comment pouvez-vous déterminer les problèmes et les points de friction de votre agent virtuel ? L'historique des conversations et les données analytiques peuvent vous aider.

1. Dans la console Dialogflow CX et depuis votre agent, cliquez sur Paramètres de l'agent dans le menu.
2. Sous les paramètres Journalisation, sélectionnez Activer l'historique des conversations.
3. Discutez avec votre bot via le simulateur d'agent, l'intégration vocale ou l'intégration du chat, et posez-lui des questions.
4. Une fois que vous avez terminé la conversation avec votre agent, dans la console Dialogflow CX et depuis votre agent, cliquez sur l'onglet Gérer dans la barre latérale, puis sur Historique des conversations.
5. Cliquez sur l'une des conversations récentes, puis examinez-la et notez sa durée, les réponses données par l'agent et les intents mis en correspondance au cours de la conversation.
6. Dans la console Dialogflow CX et depuis votre agent, cliquez sur l'onglet Gérer dans la barre latérale, puis sur Analyses. Lorsque les clients interagissent avec votre agent, cette page affiche un récapitulatif de diverses statistiques liées aux requêtes et aux réponses de l'agent.

Parfait ! Vous savez maintenant examiner des conversations spécifiques plus en détail et consulter d'autres métriques liées aux réponses de vos agents et aux interactions avec les clients. Pour en savoir plus sur l'évaluation des performances et l'affichage des métriques de votre agent, consultez la documentation sur l'historique des conversations et les données analytiques sur les conversations.

Ces données vous aident à évaluer la manière dont votre agent est utilisé en production et peuvent être utilisées pour déterminer les sites Web et les documents que vous souhaitez ajouter à votre base de connaissances afin d'améliorer l'expérience de vos agents et de vos clients.

8. Félicitations

Grâce à Vertex AI Conversation et Dialogflow CX, vous avez créé un agent de data store, ajouté des sources de données et déployé un agent compatible avec la voix et le chat pour aider vos clients.

Votre agent virtuel peut répondre à des centaines de questions différentes sur les produits du Google Store, et vous n'avez pas eu à passer par le processus manuel de création d'un grand nombre d'intents, de phrases d'entraînement, de messages de réponse, etc.

N'hésitez pas à essayer d'autres types de données dans vos data stores et à explorer les autres fonctionnalités disponibles pour Vertex AI Conversation et Dialogflow CX.

Effectuer un nettoyage

Vous pouvez effectuer le nettoyage suivant pour éviter que les ressources utilisées dans cet atelier de programmation ne soient facturées sur votre compte Google Cloud:

• Pour éviter d'encourir des frais inutiles liés à Google Cloud, supprimez votre projet à l'aide de la console Google Cloud si vous n'en avez plus besoin.
• Si vous avez utilisé un projet Google Cloud existant, supprimez les ressources que vous avez créées pour éviter que des frais ne soient facturés sur votre compte. Pour en savoir plus, consultez la procédure de suppression d'une application.
• Si vous souhaitez désactiver les API pour Vertex AI Conversation et Dialogflow, accédez à la page Détails du service d'API du moteur de découverte, cliquez sur Désactiver l'API, puis confirmez. Accédez ensuite à la page Détails du service d'API Dialogflow, cliquez sur Désactiver l'API, puis confirmez.

En savoir plus

Pour en savoir plus sur l'IA conversationnelle et l'IA générative, consultez les guides et les ressources suivants:

• Présentation de Vertex AI Conversation
• Créer et utiliser des agents de data store
• Documentation pour Dialogflow CX
• Documentation des agents Data Store
• IA générative dans Google Cloud

Licence

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