Durante una conversación, los agentes de Dialogflow CX siempre usan modelos de lenguaje para comprender la intención del usuario final, pero puedes decidir si se usan los modelos de lenguaje para las respuestas de los agentes y cómo se usan. Puedes elegir entre funciones completamente generativas, parcialmente generativas y determinísticas cuando diseñes tu agente.
En esta guía, se proporciona una descripción general de estas funciones y se te ayuda a decidir cuáles usar.
Totalmente 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 proporcionan conversaciones naturales.
A continuación, se incluye una descripción general de las funciones completamente generativas:
- Las guías proporcionan una forma de crear agentes virtuales con LLM. Proporciona instrucciones en lenguaje natural y datos estructurados. Esto reduce el tiempo de creación y mantenimiento de agente virtual, y te permite crear nuevos tipos de experiencias de conversación para tu empresa.
- Los almacenes de datos analizan y comprenden tu contenido público o privado, como sitios web o documentos internos. Una vez que se indexa esta información, tu agente puede responder preguntas y mantener conversaciones sobre el contenido.
Flujos determinísticos
Si necesitas un control más determinístico de la conversación y de todas las respuestas del agente, puedes diseñar tu agente con flujos:
- Los flujos usan modelos de lenguaje para comprender la intención del usuario final, que puede ser no determinística. Sin embargo, una vez que se establece la intención, tienes el control total sobre el flujo de la conversación y las respuestas del agente. Diseñar un agente con flujos determinísticos requiere más tiempo de diseño, pero es una buena opción para los agentes que requieren un control explícito sobre las respuestas del agente.
Flujos parcialmente generativos
Los flujos incluyen funciones generativas opcionales que puedes usar cuando no necesitas un control determinístico sobre las respuestas del agente en ciertas situaciones.
Estas funciones son las siguientes:
- Los generadores generan 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 agente humano.
- La respuesta generativa de respaldo crea 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.