Generative Chat-App mit Vertex AI Conversation erstellen

1. Übersicht

Hinweis: Das Feature Datenspeicher-Agent ist von der 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 Consumer-Geräte.

Was ist ein Datenspeicher-Agent?

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

Mit einem Datenspeicher-Agent 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 Unterhaltungen führen und Fragen zu den Inhalten stellen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zum Datenspeicher-Agent.

Lerninhalte

• Datenspeicher-Agent erstellen
• Unstrukturierte Daten zum Datenspeicher des Agenten hinzufügen
• Sprach- und Chatfunktionen für den Agenten aktivieren
• Agenten testen und Kundenfragen simulieren
• Unterhaltungsverlauf und Analysen für den Agenten ansehen

Voraussetzungen

• Google Cloud-Projekt
• Browser wie Chrome

2. APIs aktivieren

Bevor Sie einen Datenspeicher-Agent in Vertex AI Conversation verwenden können, müssen Sie die Dialogflow und die Vertex AI Search and Conversation API 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 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 Agenten besteht darin, Kunden zu unterstützen, die Fragen zu Produkten im Google Store haben.

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

1. So erstellen Sie eine neue Chat-App in Vertex AI Conversation:
   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 Typ der App aus, die Sie erstellen möchten.
3. Geben Sie Google Store als Name des Unternehmens ein. Mit diesem Parameter wird das Unternehmen definiert, das Ihr Agent vertritt, und der Umfang Ihres Agenten.
4. Geben Sie Google Store als Agentenname 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 Typ der Daten aus, die Sie importieren.
10. Klicken Sie auf Weiter.
11. Geben Sie Google Store als Name des Datenspeichers an.
12. Klicken Sie auf Erstellen , um den Datenspeicher zu erstellen.
13. Wählen Sie in der Liste der Datenspeicher den neu erstellten Datenspeicher 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 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 Agenten und sehen, wie gut er Fragen von Nutzern zu verschiedenen Produkten im Google Store beantworten kann.

4. Virtuellen Agenten testen

Tests sind ein wichtiger Bestandteil der Arbeit mit Konversations-Agenten, um Fehler zu finden, Einschränkungen zu ermitteln und eine 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 Chat-App. Sie werden dann zur Dialogflow CX-Konsole weitergeleitet, um weitere Tests und Anpassungen vorzunehmen.
2. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agenten auf Agent testen, um den Simulator zu öffnen.
3. Geben Sie eine Begrüßung für Ihren Agenten ein, z. B. Hello.
4. Stellen Sie dem Agenten 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?
   • Stellen Sie weitere Fragen zu Türklingeln, Thermostaten, intelligenter Beleuchtung oder anderen Geräten im Google Store.

Hinweis:Wenn Ihr Agent Antworten aus dem standardmäßigen negativen Intent gibt (z.B. „Entschuldigung, ich habe das nicht verstanden. Können Sie Ihre Frage anders formulieren?“), kann es bis zu vier Stunden dauern, bis der Agent einsatzbereit ist, da Ihre Domains, URLs oder Dokumente indiziert werden.

Gut gemacht! Ihr virtueller Agent weiß viel über verschiedene Produkte im Google Store, da er Informationen aus der Stammdomain aufgenommen hat, die Sie zuvor angegeben haben. Weitere Informationen zum Testen Ihres Agenten finden Sie in der Dokumentation zum Agentensimulator.

5. Sprachanrufe aktivieren

Nachdem Sie Ihren Agenten getestet haben und mit dem aktuellen Funktionsumfang zufrieden sind, können Sie Ihrem Bot ein Telefonie-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 Abschnitt CX Phone Gateway auf Verwalten.
3. Klicken Sie auf der Seite Telefonnummern auf Neu erstellen, um eine neue Telefonnummer für Ihren virtuellen Agenten zu erstellen.
4. Wählen Sie eine Landesvorwahl 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 Agenten an 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?
   • Stellen Sie weitere Fragen zu Türklingeln, Thermostaten, intelligenter Beleuchtung oder anderen Geräten im Google Store.

Glückwunsch! Sie haben Ihrem virtuellen Agenten 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 Agenten in eine externe Website ein.

6. Chat-Widget aktivieren

Nachdem Ihr Bot ein Telefonie-Gateway für Sprachinteraktionen hat, betten wir ein Chat-Widget auf einer Website ein, damit Kunden zusätzlich zum Anruf auch mit ihm 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 für Dialogflow Messenger ein.
5. Testen Sie Ihren virtuellen Agenten 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?
   • Stellen Sie weitere Fragen zu Türklingeln, Thermostaten, intelligenter Beleuchtung oder anderen Geräten im Google Store.

Ihr virtueller Agent kann jetzt Fragen und Antworten von Ihren Kunden per Chat oder Sprache verarbeiten, je nachdem, was sie bevorzugen. Weitere Informationen zu anderen verfügbaren Chat-Integrationen finden Sie in der Dokumentation zu Dialogflow CX-Integrationen.

7. Unterhaltungsanalysen

Wenn Sie Ihren virtuellen Agenten testen und 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.

Neben dem Testen vieler verschiedener Wege, die Kunden einschlagen könnten, wie können Sie sonst feststellen, wo die Probleme und Reibungspunkte in Ihrem virtuellen Agenten liegen? Unterhaltungsverlauf und Analysen können helfen.

1. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agenten im Menü auf Agenteneinstellungen.
2. Wählen Sie unter Protokollierungseinstellungen die Option Unterhaltungsverlauf aktivieren aus.
3. Führen Sie über den Agentensimulator, die Sprachintegration oder die Chat-Integration eine Unterhaltung mit Ihrem Bot und stellen Sie ihm einige Fragen.
4. Nachdem Sie die Unterhaltung mit Ihrem Agenten beendet haben, klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agenten 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 Agenten und die Intents, die dabei abgeglichen wurden.
6. Klicken Sie in der Dialogflow CX-Konsole in Ihrem Agenten in der Seitenleiste auf den Tab Verwalten und dann auf Analysen. Wenn Kunden mit Ihrem Agenten interagieren, wird auf dieser Seite eine Zusammenfassung verschiedener Statistiken zu Agentenanfragen und -antworten angezeigt.

Sehr gut! Sie wissen jetzt, wie Sie sich bestimmte Unterhaltungen genauer ansehen und andere Messwerte im Zusammenhang mit Ihren Agentenantworten und Kundeninteraktionen überprüfen können. Weitere Informationen zum Bewerten der Leistung und Anzeigen von Messwerten für Ihren Agenten 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 feststellen, welche Websites und Dokumente Sie Ihrer Wissensdatenbank hinzufügen sollten, um Ihren Agenten und die Kundenerfahrung zu verbessern.

8. Glückwunsch

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

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

Probieren Sie andere Datentypen in Ihren Datenspeichern aus und erkunden Sie die anderen verfügbaren Funktionen im Zusammenhang mit Vertex AI Conversation und Dialogflow CX.

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 mit den Dienstdetails zur Discovery Engine API auf, klicken Sie auf API deaktivieren und bestätigen Sie. Rufen Sie dann die Seite mit den Dienstdetails zur Dialogflow API auf, klicken Sie auf API deaktivieren und bestätigen Sie.

Weitere Informationen

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

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

Lizenz

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