Generative Chat-App mit Vertex AI Conversation erstellen

1. Übersicht

Hinweis: Das Feature Datenspeicher-Agent ist vom Dialogflow-SLA ausgeschlossen.

Aufgaben

In diesem Codelab verwenden Sie die Funktionen des Datenspeicher-Agents in Vertex AI Conversation zum Erstellen, Konfigurieren und Bereitstellen eines virtuellen Kundenservicemitarbeiters, der Kunden bei Fragen zu Produkten und Geräten im Google Store unterstützen kann, darunter Smartphones, Smartwatches, Laptops, Smart-Home-Geräte und andere Geräte für Endnutzer.

Was ist ein Datenspeicher-Agent?

Ein Data Store-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 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 Agenten interagieren und Fragen zu den Inhalten stellen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zum Data Store Agent.

Lerninhalte

• Datenspeicher-KI-Agent erstellen
• So fügen Sie dem Datenspeicher Ihres Agents unstrukturierte Daten hinzu
• Sprach- und Chatfunktionen für Ihren Agent aktivieren
• KI‑Agent testen und Kundenfragen simulieren
• Unterhaltungsverlauf und Analysen für Ihren Agent ansehen

Voraussetzungen

• Google Cloud-Projekt
• Ein Browser wie Chrome

2. APIs aktivieren

Bevor Sie mit einem Datenspeicher-Agent in Vertex AI Conversation beginnen können, müssen Sie die Dialogflow- sowie die Vertex AI Search and Conversation APIs aktivieren.

So aktivieren Sie die Dialogflow API:

1. Rufen Sie in Ihrem Browser die Seite mit den Dienstdetails zur Dialogflow API 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-Konsole auf.
2. Lesen und akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen und klicken Sie anschließend auf Fortfahren und API aktivieren.

3. Neue Chat-App erstellen

Als Nächstes erstellen Sie eine neue Chat-App für Ihren virtuellen Agenten und konfigurieren sie mit einer Datenquelle. Der Zweck des KI-Agents besteht darin, Personen zu unterstützen, die Fragen zu Produkten im Google Store haben.

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

1. Sie haben folgende Möglichkeiten, um eine neue Chat-App in Vertex AI Conversation zu erstellen:
   1. Rufen Sie die Vertex AI Conversation-Konsole auf und klicken Sie oben in der Konsole auf + Neue App.
   2. Rufen Sie die Dialogflow CX-Konsole auf, klicken Sie auf + Neuen Agenten erstellen und wählen Sie die Option Automatisch generieren aus. Sie werden dann zum nächsten Schritt in der Vertex AI Conversation-Konsole weitergeleitet.
2. Wählen Sie in der Vertex AI Conversation-Konsole Chat als Anwendungstyp aus, den Sie erstellen möchten.
3. Geben Sie als Name des Unternehmens Google Store ein. Mit diesem Parameter wird das Unternehmen definiert, das Ihr KI-Agent repräsentiert, sowie der Umfang Ihres KI-Agents.
4. Geben Sie einen Agent-Namen für Google Store an.
5. Klicken Sie auf Weiter.
6. Klicken Sie auf Neuen Datenspeicher erstellen.
7. Wählen Sie Cloud Storage als Datenquelle für Ihren 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 Unstrukturierte Dokumente als Datentyp für den Import aus.
10. Klicken Sie auf Weiter.
11. Geben Sie als Name des Datenspeichers Google Store an.
12. Klicken Sie auf Erstellen, um den Datenspeicher zu erstellen.
13. Wählen Sie in der Liste der Datenspeicher den neu erstellten Google Store aus.
14. Klicken Sie auf Erstellen, um die Chat-App zu erstellen.

Hinweis:Es kann bis zu vier Stunden dauern, bis die Dokumente verfügbar sind und von Ihrem KI-Agenten verwendet werden können. Wie lange das Indizieren der neu hinzugefügten Daten dauert, hängt von der Anzahl der Dokumente oder der Größe Ihrer Domain ab.

Glückwunsch! Sie haben Ihre wissensbasierte Chat-App fertiggestellt, die Ihren Kunden helfen soll.

Es ist jedoch noch einiges zu tun, damit der Bot nutzbar wird. 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 Conversational Agents, um Fehler zu finden, Einschränkungen zu erkennen 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-Konsole auf den Namen Ihrer Chatapp. Sie werden dann zur Dialogflow CX-Konsole weitergeleitet, wo Sie weitere Tests und Anpassungen vornehmen können.
2. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agent auf Agent testen, um den Simulator zu öffnen.
3. Geben Sie eine Begrüßung für Ihren Agenten 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?
   • Wenn Sie weitere Fragen zu Türklingeln, Thermostaten, intelligenter Beleuchtung oder anderen Geräten im Google Store haben, können Sie sich gern an uns wenden.

Hinweis:Wenn Ihr Agent Antworten mit der Standardabsicht „Negativ“ gibt (z.B. „Das habe ich nicht verstanden. Können Sie Ihre Frage umformulieren?“) angezeigt wird, kann es bis zu vier Stunden dauern, bis der KI-Agent einsatzbereit ist, da Ihre Domains, URLs oder Dokumente indexiert werden.

Gut gemacht! Ihr virtueller Kundenservicemitarbeiter kennt sich mit verschiedenen Produkten im Google Store aus, da er Informationen aus der von Ihnen angegebenen Stammdomain aufgenommen hat. Weitere Informationen zum Testen Ihres Agents finden Sie in der Dokumentation zum Agentsimulator.

5. Sprachanrufe aktivieren

Nachdem Sie Ihren Agent getestet haben und mit dem aktuellen Funktionsumfang zufrieden sind, können Sie Ihrem Bot ein Telefongateway 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 Agent 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.
3. Klicken Sie auf der Seite Telefonnummern auf Neu erstellen, um eine neue Telefonnummer für Ihren virtuellen Kundenservicemitarbeiter zu erstellen.
4. Wählen Sie eine Ländervorwahl 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 Agent auf und stellen Sie ihm einige 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?
   • Wenn Sie weitere Fragen zu Türklingeln, Thermostaten, intelligenter Beleuchtung oder anderen Geräten im Google Store haben, können Sie sich gern an uns wenden.

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 binden Sie einen Chat-Messenger für Ihren virtuellen Kundenservicemitarbeiter in eine externe Website ein.

6. Chat-Widget aktivieren

Nachdem Ihr Bot nun ein Telefonie-Gateway für Sprachinteraktionen hat, betten wir ein Chat-Widget auf einer Website ein, damit Kunden nicht nur mit dem Bot telefonieren, sondern auch mit ihm chatten können.

1. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agent 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-Codeeditor wie CodePen oder JSFiddle und fügen Sie Ihren Dialogflow Messenger-HTML-Code ein.
5. Testen Sie Ihren virtuellen Kundenservicemitarbeiter und chatten Sie mit ihm. 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?
   • Wenn Sie weitere Fragen zu Türklingeln, Thermostaten, intelligenter Beleuchtung oder anderen Geräten im Google Store haben, können Sie sich gern an uns wenden.

Ihr virtueller Kundenservicemitarbeiter kann jetzt Fragen und Antworten Ihrer Kunden per Chat oder Sprache bearbeiten – ganz nach Wunsch. Weitere Informationen zu anderen verfügbaren Chat-Integrationen finden Sie in der Dokumentation zu Dialogflow CX-Integrationen.

7. Konversationelle Analysen

Wenn Sie Ihren virtuellen Kundenservicemitarbeiter testen und feststellen, dass die Antworten des Bots nicht Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie dem Datenspeicher jederzeit weitere URLs hinzufügen, um die Art und Weise zu verbessern, wie Ihr Bot Fragen und Antworten verarbeitet.

Wie können Sie neben dem Testen vieler verschiedener Wege, die Kunden einschlagen könnten, feststellen, wo die Probleme und Reibungspunkte in Ihrem virtuellen Kundenservicemitarbeiter liegen? Der Gesprächsverlauf und die Analysen können Ihnen dabei helfen.

1. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agent im Menü auf Agent settings (Agenteneinstellungen).
2. Wählen Sie unter Logging die Option Unterhaltungsverlauf aktivieren aus.
3. Unterhalten Sie sich mit Ihrem Bot über den Agent-Simulator, die Sprachintegration oder die Chatintegration und stellen Sie ihm einige Fragen.
4. Nachdem Sie die Unterhaltung mit Ihrem Agent beendet haben, klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agent in der Seitenleiste auf den Tab Verwalten und dann auf Unterhaltungsverlauf.
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 im Laufe der Unterhaltung zugeordnet wurden.
6. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agent in der Seitenleiste auf den Tab Verwalten und dann auf Analytics. Wenn Kunden mit Ihrem Agent interagieren, wird auf dieser Seite eine Zusammenfassung verschiedener Statistiken zu Agent-Anfragen und ‑Antworten angezeigt.

Sehr gut! Sie wissen jetzt, wie Sie sich bestimmte Unterhaltungen genauer ansehen und andere Messwerte zu den Antworten Ihres Agent und den Kundeninteraktionen prüfen können. Weitere Informationen zum Bewerten der Leistung und zum Ansehen von Messwerten für Ihren Agent finden Sie in der Dokumentation zum Unterhaltungsverlauf und zur Unterhaltungsanalyse.

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 Ihren Agent und die Kundenerfahrung zu verbessern.

8. Glückwunsch

Mit Vertex AI Conversation und Dialogflow CX haben Sie erfolgreich einen Datenspeicher-Agent erstellt, Datenquellen hinzugefügt und einen sprach- und chatfähigen Agent bereitgestellt, um Ihre Kunden zu unterstützen.

Ihr virtueller Kundenservicemitarbeiter kann Hunderte verschiedener Fragen zu Produkten im Google Store beantworten, ohne dass Sie manuell eine große Anzahl von Intents, Trainingsformulierungen, Antwortnachrichten usw. erstellen müssen.

Sie können auch andere Datentypen in Ihren Datenspeichern ausprobieren und die anderen Funktionen im Zusammenhang mit Vertex AI Conversation und Dialogflow CX nutzen.

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 App löschen.
• Wenn Sie die APIs für Vertex AI Conversation und Dialogflow deaktivieren möchten, rufen Sie die Seite mit den Dienstdetails zur Discovery Engine API auf, klicken Sie auf API deaktivieren und bestätigen Sie den Vorgang. Rufen Sie dann die Seite mit den Dienstdetails zur Dialogflow API auf, klicken Sie auf API deaktivieren und bestätigen Sie den Vorgang.

Weitere Informationen

In diesen Anleitungen und Ressourcen erfahren Sie mehr über konversationelle KI und generative KI:

• Übersicht über Vertex AI Conversation
• Datenspeicher-Agenten erstellen und verwenden
• Dokumentation zu Dialogflow CX
• Dokumentation zu Datenspeicher-Agenten
• Generative KI in Google Cloud

Lizenz

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