Tworzenie generatywnej aplikacji do obsługi czatu za pomocą Vertex AI Conversation

1. Omówienie

Uwaga: funkcja agenta magazynu danych nie jest objęta gwarancją 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, inteligentne urządzenia domowe i inne urządzenia konsumenckie.

Czym jest agent magazynu danych?

Agent magazynu danych to funkcja Vertex AI Conversation, która jest dodatkiem do funkcji Dialogflow CX.

Za pomocą agenta magazynu danych możesz podać adres URL witryny, dane strukturalne lub nieuporządkowane dane, a następnie agent magazynu danych przeanalizuje treści i utworzy agenta wirtualnego, który korzysta z magazynów danych i dużych modeli językowych. Klienci i użytkownicy będą mogli rozmawiać z pracownikiem obsługi klienta i zadawać pytania na temat treści. Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji agenta magazynu danych.

Czego się nauczysz

• Jak utworzyć agenta magazynu danych
• Jak dodać nieuporządkowane dane do magazynu danych agenta
• Jak włączyć obsługę połączeń głosowych i czatu dla agenta
• Jak przetestować agenta i symulować pytania klienta
• Jak wyświetlić historię i statystyki rozmowy z pracownikiem obsługi klienta

Czego potrzebujesz

• Projekt Google Cloud
• przeglądarki, np. Chrome;

2. Włącz interfejsy API

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

Aby włączyć interfejs Dialogflow API, wykonaj te czynności:

1. W przeglądarce otwórz stronę szczegółów usługi 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 wyszukiwania i rozmów Vertex AI.
2. Przeczytaj i zaakceptuj Warunki korzystania z usługi, a następnie kliknij Continue and activate the API (Przejdź dalej i aktywuj API).

3. Utwórz nową aplikację do obsługi czatu

Teraz utworzysz nową aplikację do obsługi czatu dla agenta wirtualnego i skonfigurujesz ją ze źródłem danych. Agent, który utworzysz, ma pomagać klientom, którzy mają pytania na temat produktów w Google Store.

Za pomocą konsoli Vertex AI Conversation i konsoli Dialogflow CX wykonasz pozostałe kroki tego ćwiczenia z programowania, aby utworzyć, skonfigurować i wdrożyć agenta wirtualnego, który może obsługiwać pytania i odpowiedzi za pomocą agenta magazynu danych.

1. Aby utworzyć nową aplikację do obsługi czatu w Vertex AI Conversation, wykonaj jedną z tych czynności:
   1. Otwórz konsolę konwersacyjną Vertex AI, a potem u góry konsoli kliknij +Nowa aplikacja.
   2. Otwórz konsolę Dialogflow CX, kliknij +Utwórz nowego agenta i wybierz opcję Generuj automatycznie. Przekierujemy Cię do kolejnego kroku w konsoli Vertex AI Conversation.
2. W konsoli konwersacyjnej Vertex AI wybierz Google Chat jako typ aplikacji, którą chcesz utworzyć.
3. W polu Nazwa firmy wpisz Google Store. Ten parametr służy do określania firmy, którą reprezentuje Twój agent, oraz jego zakresu.
4. W polu Nazwa agenta podaj Google Store.
5. Kliknij Dalej.
6. Kliknij Utwórz nowy magazyn danych.
7. Wybierz Cloud Storage jako źródło danych magazynu danych.
8. Podaj następujący folder Google Cloud Storage, który zawiera przykładowe dane tego ćwiczenia z programowania. 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. W polu Nazwa magazynu danych podaj Google Store.
12. Kliknij Utwórz, aby utworzyć magazyn danych.
13. Z listy magazynów danych wybierz nowo utworzony magazyn danych Google Store.
14. Kliknij Utwórz, aby utworzyć aplikację do obsługi czatu.

Uwaga: może minąć do 4 godzin, zanim dokumenty będą dostępne i gotowe do użycia przez agenta podczas indeksowania nowo dodanych danych.

Gratulacje! Twoja aplikacja do obsługi czatu oparta na wiedzy jest gotowa do pomagania klientom – świętuj razem z nią!

Musisz jednak wykonać jeszcze więcej pracy, by bot był dostępny dla użytkowników. W następnej sekcji przetestujesz agenta wirtualnego i zobaczysz, jak radzi sobie z odpowiadaniem na pytania użytkowników na temat różnych produktów w Google Store.

4. Testowanie agenta wirtualnego

Testowanie jest ważną częścią współpracy z agentami konwersacyjnymi, aby wykrywać błędy, rozpoznawać ograniczenia i symulować wrażenia klienta. Możesz rozpocząć interaktywną sesję z czatbotem, aby sprawdzić, jak odpowiada na różne pytania klienta.

1. W konsoli Vertex AI Conversation kliknij nazwę aplikacji do obsługi czatu. Spowoduje to przekierowanie do konsoli Dialogflow CX, gdzie możesz przeprowadzić dalsze testy i dostosowanie.
2. W konsoli Dialogflow CX i w agencie kliknij Test Agent (Testuj agenta), aby otworzyć symulator.
3. Wpisz powitanie do agenta, na przykład Hello.
4. Zapytaj pracownika obsługi klienta o różne usługi, takie jak:
   • 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?
   • Zadawaj inne pytania na temat dzwonków, termostatów, inteligentnego oświetlenia lub innych urządzeń w Google Store.

Uwaga: jeśli agent przekazuje Ci odpowiedzi z domyślnej intencji negatywnej (np. – Nie rozumiem. Czy możesz przeformułować swoje pytanie?”), pamiętaj, że może minąć do 4 godzin, zanim agent będzie gotowy do użycia podczas indeksowania domen, adresów URL lub dokumentów.

Dobra robota! Zauważ, że agent wirtualny wie całkiem sporo o różnych produktach w Google Store, ponieważ pozyskał informacje z podanej wcześniej domeny głównej. Więcej informacji o testowaniu agenta znajdziesz w dokumentacji symulatora agentów.

5. Włącz rozmowy głosowe

Po przetestowaniu agenta i obecnym poziomie funkcjonalności możesz dodać do bota bramę telefoniczną, która będzie korzystać z funkcji Speech-to-Text i Text-to-Speech w Google Cloud.

1. W konsoli Dialogflow CX i w agencie kliknij kartę Manage (Zarządzanie) na pasku bocznym, a następnie kliknij Integrations (Integracje).
2. Kliknij Manage (Zarządzaj) w sekcji CX Phone Gateway (Brama telefonu CX) u góry strony Integrations (Integracje).
3. Na stronie Numery telefonów kliknij Utwórz nowy, aby rozpocząć proces tworzenia nowego numeru telefonu dla agenta wirtualnego.
4. Aby przejść do następnego kroku, wybierz kod kraju i kliknij Poproś.
5. Wybierz jeden z wyświetlonych numerów, wpisz wyświetlaną nazwę i kliknij Zapisz.
6. Zadzwoń do pracownika obsługi klienta i zadaj mu kilka pytań.
   • 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?
   • Zadawaj inne pytania na temat dzwonków, termostatów, inteligentnego oświetlenia lub innych urządzeń w Google Store.

Gratulacje! Agent wirtualny otrzymał od Ciebie 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 witryną zewnętrzną.

6. Włącz widżet czatu

Teraz, gdy Twój bot ma już bramkę telefoniczną do interakcji głosowych, umieść w witrynie widżet czatu, aby klienci mogli nie tylko dzwonić, ale też rozmawiać z nim na stronie internetowej.

1. W konsoli Dialogflow CX i w agencie kliknij kartę Manage (Zarządzanie) na pasku bocznym, a następnie kliknij Integrations (Integracje).
2. W sekcji Dialogflow Messenger kliknij Połącz.
3. Kliknij Włącz w oknie dialogowym, a potem skopiuj kod HTML integracji do przesyłania wiadomości.
4. Otwórz edytor kodu online, taki jak CodePen lub JSFiddle, i wklej kod HTML aplikacji Dialogflow Messenger.
5. Przetestuj działanie agenta wirtualnego i porozmawiaj z nim na czacie. Oto kilka przykładowych pytań, jakie należy 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?
   • Zadawaj inne pytania na temat dzwonków, termostatów, inteligentnego oświetlenia lub innych urządzeń w Google Store.

Teraz Twój agent wirtualny może odpowiadać na pytania i odpowiedzi klientów za pomocą czatu lub rozmowy głosowej – w zależności od tego, co wolą. Więcej informacji o innych dostępnych integracjach czatu znajdziesz w dokumentacji integracji Dialogflow CX.

7. Statystyki rozmowy

Jeśli podczas testowania agenta wirtualnego stwierdzisz, że odpowiedzi bota nie spełniają Twoich oczekiwań, możesz dodać do magazynu danych więcej adresów URL, aby poprawić sposób obsługi pytań i odpowiedzi przez bota.

Poza testowaniem wielu różnych ścieżek, którymi mogą podążać klienci, jak jeszcze można określić, gdzie znajdują się problemy i usterki w działaniu agenta wirtualnego? Pomóc może historia rozmów i statystyki.

1. W konsoli Dialogflow CX i w agencie kliknij Agent settings (Ustawienia agenta) w menu.
2. W sekcji Ustawienia rejestrowania włącz opcję Włącz rejestrowanie interakcji.
3. Porozmawiaj z botem za pomocą symulatora agenta, integracji głosowej lub integracji z czatem, a następnie zadaj mu kilka pytań.
4. Po zakończeniu rozmowy z agentem w konsoli Dialogflow CX i z poziomu agenta kliknij kartę Zarządzaj na pasku bocznym, a następnie Historia rozmowy.
5. Kliknij jedną z ostatnich rozmów, a następnie przejrzyj cały wątek i zanotuj czas trwania rozmowy, odpowiedzi udzielone przez agenta oraz dopasowane intencje.
6. W konsoli Dialogflow CX i w agencie kliknij kartę Manage (Zarządzanie) na pasku bocznym, a następnie kliknij Analytics. Gdy klienci będą korzystać z agenta, na tej stronie będzie się wyświetlać podsumowanie różnych statystyk dotyczących żądań i odpowiedzi agenta.

Świetnie. Wiesz już, jak bardziej szczegółowo analizować poszczególne rozmowy i przeglądać inne dane związane z odpowiedziami pracowników obsługi klienta i interakcjami z klientami. Więcej informacji o ocenie wyników i wyświetlaniu danych dotyczących agenta znajdziesz w dokumentacji dotyczącej historii rozmowy i statystyk rozmów.

Te dane pomogą Ci ocenić, jak agent jest używany w środowisku produkcyjnym, oraz określić, które witryny i dokumenty warto dodać do swojej bazy wiedzy, aby ulepszyć działanie agenta i klientów.

8. Gratulacje

Dzięki Vertex AI Conversation i Dialogflow CX udało Ci się utworzyć agenta magazynu danych, dodać źródła danych oraz wdrożyć agenta z włączonym głosem i czatem, który pomoże Twoim klientom.

Twój agent wirtualny może odpowiedzieć na setki różnych pytań dotyczących produktów w Google Store, dzięki czemu nie trzeba ręcznie tworzyć dużej liczby intencji, wyrażeń do trenowania, komunikatów odpowiedzi itp.

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

Czyszczenie

Aby uniknąć obciążenia konta Google Cloud opłatami za zasoby zużyte podczas tego ćwiczenia z programowania, możesz wykonać te czyszczenie:

• Aby uniknąć zbędnych opłat za Google Cloud, możesz usunąć projekt za pomocą konsoli Google Cloud, jeśli nie jest Ci potrzebny.
• Jeśli natomiast był to istniejący projekt Google Cloud, usuń utworzone zasoby, aby uniknąć obciążenia konta opłatami. Więcej informacji znajdziesz w sekcji dotyczącej usuwania aplikacji.
• Jeśli chcesz wyłączyć interfejsy API dla Vertex AI Conversation i Dialogflow, otwórz stronę Szczegóły usługi Discovery Engine API, kliknij Wyłącz API i potwierdź, a następnie przejdź na stronę Szczegóły usługi Dialogflow API, kliknij Wyłącz API i potwierdź.

Więcej informacji

Aby dowiedzieć się więcej o konwersacyjnej AI i generatywnej AI, skorzystaj z tych przewodników i materiałów:

• 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.