สร้างแอป Generative Chat ด้วย Vertex AI Conversation

1. ภาพรวม

หมายเหตุ: ฟีเจอร์Data Store Agentไม่รวมอยู่ในSLA ของ Dialogflow

สิ่งที่คุณจะสร้าง

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ใช้ฟังก์ชันการทำงานของ Data Store Agent ใน Vertex AI Conversation เพื่อสร้าง กำหนดค่า และติดตั้งใช้งานเอเจนต์เสมือนที่สามารถช่วยเหลือลูกค้าที่มีคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และอุปกรณ์ใน Google Store ซึ่งรวมถึงโทรศัพท์ นาฬิกา แล็ปท็อป อุปกรณ์สมาร์ทโฮม และอุปกรณ์อื่นๆ สำหรับผู้บริโภค

Data Store Agent คืออะไร

เอเจนต์พื้นที่เก็บข้อมูลเป็นฟีเจอร์ภายใน Vertex AI Conversation ที่สร้างขึ้นจากฟังก์ชันการทำงานใน Dialogflow CX

เมื่อใช้ Data Store Agent คุณจะระบุ URL ของเว็บไซต์, Structured Data หรือ Unstructured Data ได้ จากนั้น Data Store Agent จะแยกวิเคราะห์เนื้อหาและสร้างตัวแทนเสมือนที่ขับเคลื่อนโดยพื้นที่เก็บข้อมูลและโมเดลภาษาขนาดใหญ่ จากนั้นลูกค้าและผู้ใช้ปลายทางจะสนทนากับตัวแทนและถามคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาได้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่เอกสารประกอบของ Data Store Agent

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

• วิธีสร้าง Data Store Agent
• วิธีเพิ่มข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไปยังที่เก็บข้อมูลของเอเจนต์
• วิธีเปิดใช้ประสบการณ์การใช้งานด้วยเสียงและการแชทสำหรับเอเจนต์
• วิธีทดสอบ Agent และจำลองคำถามของลูกค้า
• วิธีดูประวัติการสนทนาและข้อมูลวิเคราะห์สำหรับ Agent

สิ่งที่คุณต้องมี

• โปรเจ็กต์ Google Cloud
• เบราว์เซอร์ เช่น Chrome

2. เปิดใช้ API

ก่อนที่จะเริ่มใช้ Data Store Agent ใน Vertex AI Conversation ได้ คุณต้องเปิดใช้ Dialogflow รวมถึง Vertex AI Search และ Conversation API ด้วย

หากต้องการเปิดใช้ Dialogflow API ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

1. ในเบราว์เซอร์ ให้ไปที่หน้ารายละเอียดบริการ Dialogflow API
2. คลิกปุ่มเปิดใช้เพื่อเปิดใช้ Dialogflow API ในโปรเจ็กต์ Google Cloud

หากต้องการเปิดใช้ Vertex AI Search and Conversation API ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

1. ในคอนโซล Google Cloud ให้ไปที่คอนโซล Vertex AI Search and Conversation
2. อ่านและยอมรับข้อกำหนดในการให้บริการ แล้วคลิกดำเนินการต่อและเปิดใช้งาน API

3. สร้างแอปแชทใหม่

ตอนนี้คุณจะสร้างแอปแชทใหม่สำหรับตัวแทนเสมือนและกำหนดค่าด้วยแหล่งข้อมูล วัตถุประสงค์ของ Agent ที่คุณจะสร้างคือการช่วยเหลือลูกค้าที่มีคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใน Google Store

คุณจะใช้คอนโซล Vertex AI Conversation และคอนโซล Dialogflow CX เพื่อทำขั้นตอนที่เหลือใน Codelab นี้เพื่อสร้าง กำหนดค่า และทำให้ใช้งานได้ตัวแทนเสมือนที่สามารถจัดการคำถามและคำตอบโดยใช้ Data Store Agent

1. หากต้องการสร้างแอปแชทใหม่ใน Vertex AI Conversation คุณสามารถทำอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้
   1. ไปที่คอนโซล Vertex AI Conversation แล้วคลิก +แอปใหม่ที่ด้านบนของคอนโซล
   2. ไปที่คอนโซล Dialogflow CX คลิก +สร้าง Agent ใหม่ แล้วเลือกตัวเลือกสร้างอัตโนมัติ จากนั้นระบบจะเปลี่ยนเส้นทางคุณไปยังขั้นตอนถัดไปในคอนโซล Vertex AI Conversation
2. จากคอนโซล Vertex AI Conversation ให้เลือกแชทเป็นประเภทแอปที่ต้องการสร้าง
3. ป้อนชื่อบริษัทของ Google Store พารามิเตอร์นี้ใช้เพื่อกำหนดบริษัทที่เอเจนต์ของคุณเป็นตัวแทนและขอบเขตของเอเจนต์
4. ระบุชื่อตัวแทนของ Google Store
5. คลิกต่อไป
6. คลิกสร้างที่เก็บข้อมูลใหม่
7. เลือก Cloud Storage เป็นแหล่งข้อมูลสำหรับที่เก็บข้อมูล
8. ระบุโฟลเดอร์ Google Cloud Storage ต่อไปนี้ที่มีข้อมูลตัวอย่างสำหรับ Codelab นี้ และโปรดทราบว่าไม่จำเป็นต้องมีคำนำหน้า gs://

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

9. เลือกเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างเป็นประเภทข้อมูลที่จะนําเข้า
10. คลิกต่อไป
11. ระบุชื่อพื้นที่เก็บข้อมูลของ Google Store
12. คลิกสร้างเพื่อสร้างที่เก็บข้อมูล
13. ในรายการพื้นที่เก็บข้อมูล ให้เลือก Google Store ที่สร้างขึ้นใหม่
14. คลิกสร้างเพื่อสร้างแอปแชท

หมายเหตุ: ระบบอาจใช้เวลาถึง 4 ชั่วโมงก่อนที่เอกสารจะพร้อมใช้งานสำหรับตัวแทนของคุณในขณะที่ระบบกำลังจัดทำดัชนีข้อมูลที่เพิ่มใหม่

ยินดีด้วย คุณสร้างแอปแชทที่ขับเคลื่อนด้วยความรู้ซึ่งพร้อมช่วยเหลือลูกค้าเสร็จแล้ว ขอแสดงความยินดีด้วย

แต่เรายังต้องทำอะไรอีกมากมายเพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงบ็อตได้ ในส่วนถัดไป คุณจะได้ทดสอบตัวแทนเสมือนและดูว่าตัวแทนตอบคำถามของผู้ใช้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ต่างๆ ใน Google Store ได้ดีเพียงใด

4. ทดสอบตัวแทนเสมือน

การทดสอบเป็นส่วนสำคัญของการทำงานร่วมกับเอเจนต์แบบสนทนาเพื่อค้นหาข้อบกพร่อง ระบุข้อจำกัด และจำลองประสบการณ์ของลูกค้า คุณเริ่มเซสชันแบบอินเทอร์แอกทีฟกับแชทบ็อตเพื่อดูว่าแชทบ็อตตอบคำถามต่างๆ ที่ลูกค้าอาจถามอย่างไรได้

1. จากคอนโซล Vertex AI Conversation ให้คลิกชื่อแอปแชท ซึ่งจะเปลี่ยนเส้นทางคุณไปยังคอนโซล Dialogflow CX เพื่อทำการทดสอบและปรับแต่งเพิ่มเติม
2. ในคอนโซล Dialogflow CX และจากภายใน Agent ให้คลิกทดสอบ Agent เพื่อเปิดโปรแกรมจำลอง
3. พิมพ์คำทักทายถึง Agent เช่น Hello
4. ถามคำถามเจ้าหน้าที่เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น
   • 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?
   • หากมีคำถามอื่นๆ เกี่ยวกับกริ่งประตู ตัวควบคุมอุณหภูมิ ไฟอัจฉริยะ หรืออุปกรณ์อื่นๆ ใน Google Store โปรดสอบถาม

หมายเหตุ: หาก Agent ให้คำตอบจากความตั้งใจเชิงลบเริ่มต้น (เช่น "ขออภัย ฉันไม่เข้าใจ คุณช่วยเรียบเรียงคำถามใหม่ได้ไหม") โปรดทราบว่าระบบอาจใช้เวลาถึง 4 ชั่วโมงเพื่อให้ตัวแทนพร้อมใช้งานในขณะที่ระบบกำลังจัดทำดัชนีโดเมน, URL หรือเอกสารของคุณ

ทำได้ดีมาก โปรดทราบว่าเอเจนต์เสมือนของคุณทราบข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ต่างๆ ใน Google Store เป็นอย่างดี เนื่องจากได้ดึงข้อมูลจากโดเมนรูทที่คุณระบุไว้ก่อนหน้านี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดสอบเอเจนต์ได้ในเอกสารประกอบสำหรับโปรแกรมจำลองเอเจนต์

5. เปิดใช้การโทรด้วยเสียง

ตอนนี้คุณได้ทดสอบ Agent และพอใจกับระดับฟังก์ชันการทำงานในปัจจุบันแล้ว คุณสามารถเพิ่มเกตเวย์โทรศัพท์ลงในบ็อตได้ ซึ่งจะใช้ความสามารถของSpeech-to-Text APIและText-to-Speechใน Google Cloud

1. ในคอนโซล Dialogflow CX และจากภายใน Agent ให้คลิกแท็บจัดการในแถบด้านข้าง แล้วคลิกการผสานรวม
2. คลิกจัดการในส่วน CX Phone Gateway ที่ด้านบนของหน้าการผสานรวม
3. ในหน้าหมายเลขโทรศัพท์ ให้คลิกสร้างใหม่เพื่อเริ่มกระบวนการสร้างหมายเลขโทรศัพท์ใหม่สำหรับตัวแทนเสมือน
4. เลือกรหัสประเทศ แล้วคลิกขอเพื่อไปยังขั้นตอนถัดไป
5. เลือกหมายเลขโทรศัพท์หมายเลขใดหมายเลขหนึ่งที่ปรากฏ ป้อนชื่อที่แสดง แล้วคลิกบันทึก
6. โทรหา Agent แล้วถามคำถาม
   • 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?
   • หากมีคำถามอื่นๆ เกี่ยวกับกริ่งประตู ตัวควบคุมอุณหภูมิ ไฟอัจฉริยะ หรืออุปกรณ์อื่นๆ ใน Google Store โปรดสอบถาม

ยินดีด้วย คุณได้มอบหมายเลขโทรศัพท์และเสียงของตัวเองให้กับตัวแทนเสมือนแล้ว ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการผสานรวมเสียงและการโทรอื่นๆ ที่พร้อมใช้งานได้ในเอกสารประกอบสำหรับการผสานรวม Dialogflow CX

จากนั้นคุณจะผสานรวมโปรแกรมรับส่งข้อความแชทสำหรับตัวแทนเสมือนเข้ากับเว็บไซต์ภายนอก

6. เปิดใช้วิดเจ็ตแชท

ตอนนี้บ็อตของคุณมีเกตเวย์โทรศัพท์สำหรับการโต้ตอบด้วยเสียงแล้ว มาฝังวิดเจ็ตแชทในเว็บไซต์เพื่อให้ลูกค้าแชทกับบ็อตได้นอกเหนือจากการโทรเพื่อพูดคุยกับบ็อต

1. ในคอนโซล Dialogflow CX และจากภายใน Agent ให้คลิกแท็บจัดการในแถบด้านข้าง แล้วคลิกการผสานรวม
2. คลิกเชื่อมต่อในส่วน Dialogflow Messenger
3. คลิกเปิดใช้ในกล่องโต้ตอบ จากนั้นคัดลอกโค้ด HTML สำหรับการผสานรวมการรับส่งข้อความ
4. เปิดตัวแก้ไขโค้ดออนไลน์ เช่น CodePen หรือ JSFiddle แล้ววางโค้ด HTML ของ Dialogflow Messenger
5. ทดสอบและแชทกับตัวแทนเสมือนของคุณ ตัวอย่างคำถามที่ควรถามมีดังนี้
   • 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?
   • หากมีคำถามอื่นๆ เกี่ยวกับกริ่งประตู ตัวควบคุมอุณหภูมิ ไฟอัจฉริยะ หรืออุปกรณ์อื่นๆ ใน Google Store โปรดสอบถาม

ตอนนี้ตัวแทนเสมือนสามารถจัดการคำถามและคำตอบจากลูกค้าผ่านแชทหรือเสียงได้แล้ว ไม่ว่าลูกค้าจะชอบช่องทางไหนก็ตาม ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการผสานรวมแชทอื่นๆ ที่พร้อมใช้งานได้ในเอกสารประกอบสำหรับการผสานรวม Dialogflow CX

7. การวิเคราะห์การสนทนา

เมื่อทดสอบตัวแทนเสมือน หากพบว่าคำตอบของบ็อตไม่เป็นไปตามที่คาดไว้ คุณสามารถเพิ่ม URL ลงในที่เก็บข้อมูลได้เสมอเพื่อปรับปรุงวิธีที่บ็อตจัดการคำถามและคำตอบ

นอกจากการทดสอบเส้นทางต่างๆ ที่ลูกค้าอาจใช้แล้ว คุณจะระบุจุดที่เกิดปัญหาและความขัดข้องในตัวแทนเสมือนได้อย่างไร ประวัติการสนทนาและข้อมูลวิเคราะห์ช่วยได้

1. ในคอนโซล Dialogflow CX และจากภายใน Agent ให้คลิกการตั้งค่า Agent ในเมนู
2. ในการตั้งค่าการบันทึก ให้เลือกเปิดใช้ประวัติการสนทนา
3. สนทนากับบ็อตผ่านเครื่องจำลองเอเจนต์ การผสานรวมเสียง หรือการผสานรวมแชท แล้วถามคำถาม
4. หลังจากสิ้นสุดการสนทนากับตัวแทนแล้ว ในคอนโซล Dialogflow CX และจากภายใน Agent ให้คลิกแท็บจัดการในแถบด้านข้าง แล้วคลิกประวัติการสนทนา
5. คลิกการสนทนาล่าสุดรายการใดรายการหนึ่ง จากนั้นตรวจสอบการสนทนาและจดบันทึกระยะเวลาของการสนทนา คำตอบที่ตัวแทนให้ และเจตนาที่ตรงกันระหว่างการสนทนา
6. ในคอนโซล Dialogflow CX และจากภายใน Agent ให้คลิกแท็บจัดการในแถบด้านข้าง แล้วคลิกข้อมูลวิเคราะห์ เมื่อลูกค้าโต้ตอบกับตัวแทน หน้านี้จะแสดงข้อมูลสรุปของสถิติต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับคำขอและการตอบกลับของตัวแทน

เยี่ยมเลย ตอนนี้คุณทราบวิธีดูรายละเอียดการสนทนาที่เฉพาะเจาะจงและตรวจสอบเมตริกอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการตอบกลับของตัวแทนและการโต้ตอบกับลูกค้าแล้ว ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประเมินประสิทธิภาพและการดูเมตริกสำหรับเอเจนต์ได้ในเอกสารประกอบสำหรับประวัติการสนทนาและข้อมูลวิเคราะห์การสนทนา

ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณประเมินได้ว่ามีการใช้เอเจนต์ในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงอย่างไร และสามารถใช้เพื่อพิจารณาว่าคุณอาจต้องการเพิ่มเว็บไซต์และเอกสารใดลงในฐานความรู้เพื่อปรับปรุงเอเจนต์และประสบการณ์ของลูกค้า

8. ขอแสดงความยินดี

คุณสร้าง Data Store Agent เพิ่มแหล่งข้อมูล และติดตั้งใช้งานเอเจนต์ที่เปิดใช้เสียงและแชทเพื่อช่วยเหลือลูกค้าได้สำเร็จแล้วโดยใช้ Vertex AI Conversation และ Dialogflow CX

ตัวแทนเสมือนสามารถตอบคำถามต่างๆ เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใน Google Store ได้หลายร้อยคำถาม และคุณไม่ต้องผ่านกระบวนการสร้าง Intent จำนวนมาก วลีการฝึก ข้อความตอบกลับ ฯลฯ ด้วยตนเอง

คุณสามารถลองใช้ข้อมูลประเภทอื่นๆ ในพื้นที่เก็บข้อมูล และสำรวจฟังก์ชันอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Vertex AI Conversation และ Dialogflow CX

ล้าง

คุณสามารถล้างข้อมูลต่อไปนี้เพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินจากบัญชี Google Cloud สำหรับทรัพยากรที่ใช้ใน Codelab นี้

• หากไม่ต้องการให้มีการเรียกเก็บเงินจาก Google Cloud โดยไม่จำเป็น ให้ใช้คอนโซล Google Cloud เพื่อลบโปรเจ็กต์หากไม่ต้องการใช้
• หากใช้โปรเจ็กต์ที่อยู่ในระบบคลาวด์ของ Google ที่มีอยู่ ให้ลบทรัพยากรที่คุณสร้างขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินจากบัญชี ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ขั้นตอนในการลบแอป
• หากต้องการปิดใช้ API สำหรับ Vertex AI Conversation และ Dialogflow ให้ไปที่หน้ารายละเอียดบริการ Discovery Engine API แล้วคลิกปิดใช้ API และยืนยัน จากนั้นไปที่หน้ารายละเอียดบริการ Dialogflow API แล้วคลิกปิดใช้ API และยืนยัน

ดูข้อมูลเพิ่มเติม

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI แบบสนทนาและ Generative AI ได้จากคำแนะนำและแหล่งข้อมูลต่อไปนี้

• ภาพรวมของ Vertex AI Conversation
• สร้างและใช้ Agent ของพื้นที่เก็บข้อมูล
• เอกสารประกอบสำหรับ Dialogflow CX
• เอกสารประกอบสำหรับตัวแทน Data Store
• Generative AI ใน Google Cloud

ใบอนุญาต

ผลงานนี้ได้รับอนุญาตภายใต้สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์สำหรับยอมรับสิทธิของผู้สร้าง (Creative Commons Attribution License) 2.0 แบบทั่วไป