Tworzenie generatywnej aplikacji do obsługi czatu za pomocą Vertex AI Conversation

1. Przegląd

Uwaga: funkcja Agent magazynu danych jest wyłączona z gwarancji jakości usług Dialogflow.

Co utworzysz

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wykorzystasz funkcję agenta magazynu danych w Vertex AI Conversation, aby skompilować, skonfigurować i wdrożyć agenta wirtualnego, który będzie odpowiadał na pytania klientów o produkty i urządzenia dostępne w Google Store, w tym telefony, zegarki, laptopy, urządzenia do inteligentnego domu i inne urządzenia konsumenckie.

Co to jest agent magazynu danych?

Agent magazynu danych to funkcja Vertex AI Conversation, która jest oparta na funkcjach Dialogflow CX.

Za pomocą agenta magazynu danych możesz podać adres URL witryny, dane uporządkowane lub dane nieuporządkowane. Następnie agent magazynu danych przeanalizuje Twoje treści i utworzy agenta wirtualnego opartego na magazynach danych i dużych modelach językowych. Klienci i użytkownicy końcowi będą mogli rozmawiać z agentem i zadawać pytania dotyczące treści. Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji agenta Data Store.

Czego się nauczysz

• Jak utworzyć agenta magazynu danych
• Dodawanie nieuporządkowanych danych do magazynu danych agenta
• Jak włączyć funkcje głosowe i czat w przypadku agenta
• Jak przetestować agenta i symulować pytania klientów
• Jak wyświetlić historię rozmów i statystyki agenta

Czego potrzebujesz

• Projekt Google Cloud
• przeglądarka, np. Chrome;

2. Włącz interfejsy API

Zanim zaczniesz korzystać z agenta magazynu danych w Vertex AI Conversation, musisz włączyć interfejsy Dialogflow API oraz Vertex AI Search and Conversation API.

Aby włączyć interfejs Dialogflow API, wykonaj te czynności:

1. W przeglądarce otwórz stronę z informacjami o usłudze Dialogflow API.
2. Kliknij przycisk Włącz, aby włączyć interfejs Dialogflow API w projekcie Google Cloud.

Aby włączyć interfejs Vertex AI Search and Conversation API, wykonaj te czynności:

1. W konsoli Google Cloud otwórz konsolę Vertex AI Search and Conversation.
2. Przeczytaj i zaakceptuj Warunki korzystania z usługi, a następnie kliknij Continue and activate the API (Przejdź dalej i aktywuj API).

3. Tworzenie nowej aplikacji do obsługi czatu

Teraz utworzysz nową aplikację do obsługi czatu dla agenta wirtualnego i skonfigurujesz ją za pomocą źródła danych. Zadaniem agenta, którego utworzysz, będzie odpowiadanie na pytania klientów dotyczące produktów w Google Store.

W pozostałych krokach tego ćwiczenia w Codelabs użyjesz konsoli Vertex AI Conversation i konsoli Dialogflow CX, aby utworzyć, skonfigurować i wdrożyć agenta wirtualnego, który będzie odpowiadał na pytania za pomocą agenta magazynu danych.

1. Aby utworzyć nową aplikację do obsługi czatu w Vertex AI Conversation, możesz:
   1. Otwórz konsolę Vertex AI Conversation, a następnie u góry konsoli kliknij +Nowa aplikacja.
   2. Otwórz konsolę Dialogflow CX, kliknij +Utwórz nowego agenta, a następnie wybierz opcję Wygeneruj automatycznie. Następnie przejdziesz do kolejnego kroku w konsoli Vertex AI Conversation.
2. W konsoli Vertex AI Conversation wybierz Czat jako typ aplikacji, którą chcesz utworzyć.
3. Wpisz nazwę firmy w polu Google Store. Ten parametr służy do określania firmy, którą reprezentuje Twój agent, oraz zakresu jego działania.
4. Podaj nazwę agenta Google Store.
5. Kliknij Dalej.
6. Kliknij Utwórz nowy magazyn danych.
7. Wybierz Cloud Storage jako źródło danych dla magazynu danych.
8. Wskaż ten folder Google Cloud Storage, który zawiera przykładowe dane na potrzeby tego laboratorium, i pamiętaj, że prefiks gs:// nie jest wymagany:

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

9. Jako typ importowanych danych wybierz Dokumenty nieuporządkowane.
10. Kliknij Dalej.
11. Podaj nazwę magazynu danych Google Store.
12. Aby utworzyć magazyn danych, kliknij Utwórz.
13. Na liście magazynów danych wybierz nowo utworzony magazyn Google Store.
14. Aby utworzyć aplikację do obsługi czatu, kliknij Utwórz.

Uwaga: zanim dokumenty będą dostępne i gotowe do użycia przez agenta, może minąć do 4 godzin. W tym czasie nowo dodane dane będą indeksowane.

Gratulacje! Udało Ci się utworzyć aplikację do obsługi czatu opartą na wiedzy, która jest gotowa do pomocy klientom. Możesz teraz świętować!

Musisz jednak jeszcze popracować nad tym, aby bot był dostępny dla użytkowników. W następnej sekcji przetestujesz agenta wirtualnego i sprawdzisz, jak dobrze odpowiada na pytania użytkowników dotyczące różnych produktów w Google Store.

4. Testowanie agenta wirtualnego

Testowanie jest ważnym elementem pracy z agentami konwersacyjnymi, ponieważ pozwala wykrywać błędy, określać ograniczenia i symulować wrażenia klientów. Możesz rozpocząć interaktywną sesję z czatbotem, aby sprawdzić, jak odpowiada on na różne pytania, które może zadać klient.

1. W konsoli Vertex AI Conversation kliknij nazwę aplikacji do obsługi czatu, która przekieruje Cię do konsoli Dialogflow CX, gdzie możesz przeprowadzić dalsze testy i dostosowania.
2. W konsoli Dialogflow CX i w agencie kliknij Test Agent (Przetestuj agenta), aby otworzyć symulator.
3. Wpisz powitanie dla przedstawiciela, np. Hello.
4. Zadaj agentowi pytania dotyczące różnych produktów, np.:
   • 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?
   • Zadaj inne pytania dotyczące dzwonków, termostatów, inteligentnego oświetlenia lub innych urządzeń w Google Store.

Uwaga: jeśli Twój agent udziela odpowiedzi z domyślnego negatywnego zamiaru (np. „Przepraszam, nie rozumiem. Can you rephrase your question?”), pamiętaj, że zanim agent będzie gotowy do użycia, może upłynąć do 4 godzin, ponieważ w tym czasie Twoje domeny, adresy URL lub dokumenty będą indeksowane.

Dobra robota! Zwróć uwagę, że Twój agent wirtualny wie sporo o różnych produktach w Google Store, ponieważ przetworzył informacje z domeny głównej, którą podano wcześniej. Więcej informacji o testowaniu agenta znajdziesz w dokumentacji symulatora agenta.

5. Włączanie połączeń głosowych

Po przetestowaniu agenta i uznaniu, że jego obecny poziom funkcjonalności jest zadowalający, możesz dodać do bota bramę telefoniczną, która będzie korzystać z funkcji zamiany mowy na tekst i zamiany tekstu na mowę w Google Cloud.

1. W konsoli Dialogflow CX i w agencie kliknij kartę Zarządzaj na pasku bocznym, a następnie kliknij Integracje.
2. U góry strony Integracje w sekcji CX Phone Gateway kliknij Zarządzaj.
3. Na stronie Numery telefonów kliknij Utwórz nowy, aby rozpocząć proces tworzenia nowego numeru telefonu dla agenta wirtualnego.
4. Wybierz kod kraju i kliknij Poproś, aby przejść do następnego kroku.
5. Wybierz jeden z wyświetlonych numerów telefonu, wpisz wyświetlaną nazwę, a następnie kliknij Zapisz.
6. Zadzwoń do agenta i zadaj mu pytania.
   • 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?
   • Zadaj inne pytania dotyczące dzwonków, termostatów, inteligentnego oświetlenia lub innych urządzeń w Google Store.

Gratulacje! Twój agent wirtualny ma teraz własny numer telefonu i głos. Więcej informacji o innych dostępnych integracjach głosowych i telefonicznych znajdziesz w dokumentacji integracji Dialogflow CX.

Następnie zintegrujesz komunikator czatu dla agenta wirtualnego z zewnętrzną witryną.

6. Włączanie widżetu czatu

Skoro Twój bot ma już bramę telefoniczną do interakcji głosowych, umieśćmy w witrynie widżet czatu, aby klienci mogli z nim rozmawiać na czacie, a także dzwonić do niego.

1. W konsoli Dialogflow CX i w agencie kliknij kartę Zarządzaj na pasku bocznym, a następnie kliknij Integracje.
2. W sekcji Dialogflow Messenger kliknij Połącz.
3. W oknie dialogowym kliknij Włącz, a potem skopiuj kod HTML integracji wiadomości.
4. Otwórz edytor kodu online, np. CodePen lub JSFiddle, i wklej kod HTML komunikatora Dialogflow.
5. Przetestuj agenta wirtualnego i porozmawiaj z nim. Oto przykładowe pytania, które możesz zadać:
   • 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?
   • Zadaj inne pytania dotyczące dzwonków, termostatów, inteligentnego oświetlenia lub innych urządzeń w Google Store.

Teraz Twój agent wirtualny może odpowiadać na pytania klientów na czacie lub głosowo – w zależności od ich preferencji. Więcej informacji o innych dostępnych integracjach czatu znajdziesz w dokumentacji integracji Dialogflow CX.

7. Analityka konwersacyjna

Jeśli podczas testowania wirtualnego agenta okaże się, że odpowiedzi bota nie spełniają Twoich oczekiwań, zawsze możesz dodać do magazynu danych więcej adresów URL, aby poprawić sposób, w jaki bot obsługuje pytania i odpowiedzi.

Oprócz testowania wielu różnych ścieżek, którymi mogą podążać klienci, w jaki jeszcze sposób możesz określić, gdzie w Twoim agencie wirtualnym występują problemy i punkty tarcia? Pomocna może być historia rozmów i statystyki.

1. W konsoli Dialogflow CX w menu agenta kliknij Ustawienia agenta.
2. W ustawieniach Logowanie wybierz Włącz historię rozmów.
3. Porozmawiaj z botem za pomocą symulatora agenta, integracji głosowej lub integracji czatu i zadaj mu pytania.
4. Po zakończeniu rozmowy z agentem w konsoli Dialogflow CX i w ramach agenta kliknij kartę Zarządzaj na pasku bocznym, a następnie kliknij Historia rozmów.
5. Kliknij jedną z ostatnich rozmów, a następnie przejrzyj ją i zanotuj czas trwania, odpowiedzi udzielone przez agenta oraz intencje, które zostały dopasowane w trakcie rozmowy.
6. W konsoli Dialogflow CX i w agencie kliknij kartę Zarządzaj na pasku bocznym, a następnie kliknij Analytics. Gdy klienci będą wchodzić w interakcje z Twoim agentem, na tej stronie będzie wyświetlane podsumowanie różnych statystyk związanych z prośbami i odpowiedziami agenta.

Świetnie. Wiesz już, jak szczegółowo analizować konkretne rozmowy i sprawdzać inne dane związane z odpowiedziami agentów i interakcjami z klientami. Więcej informacji o ocenianiu skuteczności i wyświetlaniu danych dotyczących agenta znajdziesz w dokumentacji dotyczącej historii rozmów i analityki rozmów.

Te dane pomagają ocenić, jak agent jest używany w środowisku produkcyjnym, i określić, które witryny i dokumenty warto dodać do bazy wiedzy, aby ulepszyć agenta i zwiększyć wygodę klientów.

8. Gratulacje

Za pomocą Vertex AI Conversation i Dialogflow CX udało Ci się utworzyć agenta magazynu danych, dodać źródła danych i wdrożyć agenta obsługującego głos i czat, który będzie pomagał Twoim klientom.

Agent wirtualny może odpowiadać na setki różnych pytań dotyczących produktów w Google Store, a Ty nie musisz ręcznie tworzyć dużej liczby intencji, fraz treningowych, wiadomości z odpowiedzią itp.

Możesz wypróbować inne typy danych w magazynach danych i poznać inne funkcje dostępne w Vertex AI Conversation i Dialogflow CX.

Czyszczenie

Aby uniknąć obciążenia konta Google Cloud opłatami za zasoby zużyte w tym Codelabs, wykonaj te czynności czyszczenia:

• Aby uniknąć zbędnych opłat w Google Cloud, możesz usunąć projekt w konsoli Google Cloud, jeśli go nie potrzebujesz.
• Jeśli natomiast był to istniejący projekt Google Cloud, usuń utworzone zasoby, aby uniknąć obciążenia konta opłatami. Więcej informacji znajdziesz w instrukcjach usuwania aplikacji.
• Jeśli chcesz wyłączyć interfejsy API dla Vertex AI Conversation i Dialogflow, otwórz stronę szczegółów usługi Discovery Engine API, kliknij Wyłącz interfejs API i potwierdź, a następnie otwórz stronę szczegółów usługi Dialogflow API, kliknij Wyłącz interfejs API i potwierdź.

Więcej informacji

Aby dowiedzieć się więcej o konwersacyjnej i generatywnej AI, zapoznaj się z tymi przewodnikami i zasobami:

• Omówienie usługi Vertex AI Conversation
• Tworzenie i używanie agentów magazynu danych
• Dokumentacja Dialogflow CX
• Dokumentacja agentów magazynu danych
• Generatywna AI w Google Cloud

Licencja

To zadanie jest licencjonowane na podstawie ogólnej licencji Creative Commons Attribution 2.0.