Durante una conversación, los agentes de Dialogflow CX siempre usan modelos de lenguaje para comprender la intención del usuario final, pero puedes elegir si se usan modelos de lenguaje para las respuestas del agente y cómo se usan. Cuando diseñes tu agente, puedes elegir entre funciones completamente generativas, parcialmente generativas y determinísticas.
En esta guía, se proporciona una descripción general de estas funciones. Te ayuda a decidir cuáles de estas funciones planeas usar, para que sepas qué documentación será relevante para ti.
Completamente generativo
Las funciones completamente generativas se basan en los modelos de lenguaje grandes (LLM) de Vertex AI para comprender la intención del usuario final y generar respuestas del agente. Estas funciones son fáciles de usar y proporcionan una conversación muy natural. A continuación, se incluye una descripción general de las funciones completamente generativas:
| X | Elemento |
|---|---|
| Guías | Los Playbooks proporcionan una nueva forma de crear agentes virtuales con LLMs. Solo debes proporcionar instrucciones en lenguaje natural y datos estructurados. Esto puede reducir significativamente el tiempo de creación y mantenimiento de agente virtual, y habilitar nuevos tipos de experiencias conversacionales para tu empresa. |
| Almacenes de datos | Los almacenes de datos analizan y comprenden tu contenido público o privado (sitio web, documentos internos, etcétera). Una vez que se indexa esta información, tu agente puede responder preguntas y mantener conversaciones sobre el contenido. Solo debes proporcionar el contenido. |
Flujos determinísticos
Si necesitas un control más determinístico sobre la conversación y todas las respuestas que genera el agente, puedes diseñar tu agente con flujos.
| X | Elemento |
|---|---|
| Flows | Los flujos usan modelos de lenguaje para comprender la intención del usuario final durante una conversación, lo que puede no ser completamente determinístico. Sin embargo, una vez que se establece la intención, tienes control total sobre el flujo de la conversación y las respuestas del agente. Por lo general, diseñar un agente con flujos determinísticos lleva más tiempo, pero es una buena opción para los agentes que requieren un control explícito sobre las respuestas. |
Flujos parcialmente generativos
Los flujos tienen algunas funciones generativas opcionales que puedes usar cuando no necesitas un control determinístico sobre las respuestas del agente en ciertas situaciones de conversación. A continuación, se incluye una descripción general de estas funciones:
| X | Elemento |
|---|---|
| Generadores | Los generadores se usan para generar respuestas del agente. En lugar de proporcionar la respuesta del agente de forma explícita, proporcionas una instrucción de LLM que puede controlar muchas situaciones, como el resumen de conversaciones, la respuesta de preguntas, la recuperación de información del cliente y la derivación a un humano. |
| Respuesta generativa de respaldo | La respuesta generativa de respaldo se usa para generar respuestas del agente cuando la entrada del usuario final no coincide con una intención esperada. Puedes habilitar la respuesta generativa de respaldo en ciertas situaciones proporcionando una instrucción de LLM para generar la respuesta. |