Explora las novedades de Dialogflow CX con agentes generativos y funciones avanzadas para mejorar tus experiencias conversacionales.
Descubre cómo los agentes generativos están transformando la creación de asistentes virtuales, simplificando el proceso mediante instrucciones en lenguaje natural y datos estructurados. Además, explora la nueva capacidad para cancelar la reproducción de respuestas parciales, brindando mayor control en las interacciones conversacionales. Estas actualizaciones representan un paso significativo en la evolución de la inteligencia artificial aplicada a las experiencias de usuario, destacando la continua excelencia de Dialogflow CX en el ámbito de la conversación virtual.
Crea tus agentes con IA Generativa
Vertex AI Conversation ha lanzado en su consola agentes generativos (antes denominados “agentes de libro de estrategias”) que proporcionan una nueva forma de crear asistentes virtuales utilizando Large Language Models (LLM). En lugar de definir flujos, páginas, intents y transiciones de Dialogflow CX, solo tienes que darle instrucciones en lenguaje natural y datos estructurados. Esto puede reducir significativamente el tiempo de creación y mantenimiento de agentes virtuales y permitir nuevos tipos de experiencias de conversación.
Aún así, si todavía necesitas el control explícito proporcionado por los flujos de Dialogflow CX en ciertos escenarios conversacionales, puedes combinar el poder de los agentes generativos y los flujos en un único agente virtual híbrido.
Migración del modelo de voz
Hace poco hablamos de que próximamente se realizará la migración del modelo de voz en Dialogflow CX, pero ojo porque la fecha prevista (entre el 23 de enero y el 13 de febrero) se pospone hasta nuevo aviso (dejarán de usar modelos antiguos para pasar a modelos de habla nuevos basados en conformadores). Además, Dialogflow CX acaba de anunciar dos cambios:
- Anteriormente para excluirte tenías que presentar un caso de asistencia de Google Cloud, pero la novedad es que este paso ya no es necesario, porque puedes hacerlo directamente utilizando el campo opt_out_conformer_model_migration en las solicitudes de API de Dialogflow en tiempo de ejecución.
- La migración del modelo de voz incluirá dos etiquetas de idioma adicionales: en-in y nl.
Prompts personalizados
Ya es posible proporcionar un prompt de resumen personalizado con los agentes del data store. Consiste en una plantilla de texto que contiene marcadores de posición predefinidos (placeholders) que se reemplazarán con los valores apropiados en tiempo de ejecución y el texto final se enviará al Large Language Model (LLM). Los placeholders son los siguientes:
- $original-query: El texto de consulta del usuario.
- $rewritten-query: Dialogflow utiliza un módulo de reescritura para reescribir la consulta del usuario original en un formato más preciso.
- $sources: la consola utiliza Enterprise Search para buscar fuentes según la consulta del usuario. Se presentan en un formato específico:
- $conversation: El historial de conversaciones se representa en el siguiente formato:
Un mensaje personalizado debe indicarle al LLM que devuelva «NOT_ENOUGH_INFORMATION» cuando no pueda proporcionar una respuesta. El agente transformará esta constante en un mensaje fácil de usar para el usuario. Pero ojo antes de personalizar el prompt, porque puede influir en la calidad de las respuestas, ya sea positiva o negativamente.
Y por último, otra de las nuevas funcionalidades de Dialogflow CX es que ahora permite la cancelación de la reproducción de respuestas parciales. Si un mensaje en cola se crea mediante un cumplimiento que permite la cancelación y añades otro, el mensaje original dejará de reproducirse. Esto es útil cuando quieres que un mensaje inicial comience a reproducirse pero que esa reproducción se cancele si un webhook en funcionamiento produce otro mensaje antes de que se complete la reproducción del mensaje inicial.