대화 중에 Dialogflow CX 에이전트는 항상 최종 사용자 의도를 이해하기 위해 언어 모델을 사용하지만 에이전트 응답에 언어 모델을 사용할지 여부와 방법을 결정할 수 있습니다. 에이전트를 설계할 때 완전 생성형, 부분 생성형, 결정론적 기능 중에서 선택할 수 있습니다.
이 가이드에서는 이러한 기능을 간략하게 설명하고 사용할 기능을 결정하는 데 도움을 줍니다.
완전 생성형
완전 생성형 기능은 최종 사용자 의도를 이해하고 에이전트 응답을 생성하기 위해 Vertex AI 대규모 언어 모델 (LLM)을 기반으로 빌드됩니다. 이러한 기능은 자연스러운 대화를 제공합니다.
다음은 완전 생성형 기능의 개요입니다.
- 플레이북은 LLM을 사용하여 가상 에이전트를 만들 수 있는 방법을 제공합니다. 자연어 안내와 구조화된 데이터를 제공합니다. 이렇게 하면 가상 에이전트 생성 및 유지보수 시간이 줄어들고 비즈니스에 대해 새로운 유형의 대화 경험을 만들 수 있습니다.
- 데이터 저장소는 웹사이트 또는 내부 문서와 같은 공개 또는 비공개 콘텐츠를 파싱하고 이해합니다. 정보의 색인이 생성되면 에이전트는 질문에 답하고 콘텐츠에 관한 대화를 나눌 수 있습니다.
결정론적 흐름
대화와 모든 에이전트 응답을 보다 결정적으로 제어해야 하는 경우 흐름으로 에이전트를 설계할 수 있습니다.
- 흐름 은 언어 모델을 사용하여 최종 사용자 의도를 이해하며, 이는 비결정론적일 수 있습니다. 하지만 의도가 확인되면 대화 흐름과 에이전트 응답을 완전히 제어할 수 있습니다. 결정론적 흐름으로 에이전트를 설계하는 데는 더 많은 설계 시간이 소요되지만, 에이전트 응답을 명시적으로 제어해야 하는 에이전트에게는 좋은 옵션입니다.
부분 생성형 흐름
흐름에는 특정 시나리오에서 에이전트 응답을 결정론적으로 제어할 필요가 없는 경우에 사용할 수 있는 생성형 기능(선택사항)이 있습니다.
이러한 기능은 다음과 같습니다.