Dialogflow CX incorpora nuevas funcionalidades como el feedback de respuestas de forma general y nuevos modelos de voz.
Dialogflow CX no para de actualizarse. En las últimas semanas ha incorporado varias funcionalidades y cambios muy interesantes, como la posibilidad de dividir y multiplicar en sus funciones del sistema; el feedback de respuestas de forma general; dos nuevos modelos de voz o la asociación de aplicaciones de conversación a Vertex AI.
Nuevas funciones del sistema en Dialogflow CX
Dialogflow CX ahora admite las funciones del sistema DIVIDIR y MULTIPLICAR. Puedes utilizar DIVIDIR para calcular el cociente de dos parámetros. La función toma tres argumentos:
- Dividendo: es el primer parámetro
- Divisor: ojo porque dividir por cero provoca un error. La expresión no se evalúa y el mensaje de error se agrega a DiagnosticInfo
- Escala: el número de decimales en el cociente, opcional, 3 por defecto
Ejemplos:
Y con la función MULTIPLICAR puedes calcular el producto de un número arbitrario de parámetros proporcionados. Toma dos o más argumentos:
- Factor 1
- Factor 2
- Factor 3 (opcional)
- etc
Ejemplos:
Feedback de respuestas
El feedback de respuestas de Dialogflow CX ahora está disponible de forma general (GA) y tiene nuevas configuraciones en Dialogflow Messenger, el historial de conversaciones y la exportación de BigQuery. Antes de recopilarlo, debes habilitar el registro de interacciones y los comentarios de respuesta en la configuración general del agente.
Si utilizas Dialogflow Messenger, puedes habilitar la recopilación de comentarios de respuestas para el diálogo de chat configurando el siguiente atributo HTML: allow-feedback=»all». Esto agregará los botones de aprobación 👍 y desaprobación 👎 Durante la conversación, el usuario final puede hacer clic sobre ellos para proporcionar comentarios sobre las respuestas de los agentes. Si selecciona el pulgar hacia abajo, opcionalmente puede proporcionar un motivo para el comentario negativo.
Además, si quieres analizar los datos del feedback de respuestas con el registro de interacciones de BigQuery y ya creaste una tabla, puedes modificarla con el siguiente comando SQL si no tienes la bot_answer_feedback columna requerida:
Nuevos modelos de voz
La API de voz a texto utilizada por Dialogflow ahora admite dos nuevos modelos de voz para las etiquetas de idioma en y : y . Ambos están personalizados para reconocer el audio que se origina en una llamada telefónica y corresponde a las versiones más recientes del modelo existente.
Todos los modelos disponibles se enumeran en Speech-to-Text models. Solo tienes que seleccionar el que mejor se adapte a tu dominio y que admita el lenguaje y las funciones de voz de tu agente.
Si un modelo no se especifica explícitamente, Dialogflow selecciona uno automáticamente según la configuración de audio en las solicitudes de API y la configuración del agente. Estos son los modelos con mejor rendimiento:
- telephony_short (mejor para telefonía Dialogflow)
- telefonía (mejor para Agent Assist)
- phone_call (bueno para Agent Assist y telefonía Dialogflow)
- last_short (mejor para Dialogflow que no sea de telefonía)
- command_and_search (mejor para idiomas donde otros modelos no están disponibles)
Asocia aplicaciones de conversación a Vertex AI
Otro de los cambios más recientes que ha incorporado Dialoflow CX, es que para restaurar un agente con controladores de almacén de datos, ahora tienes que asociar el agente de destino con una aplicación de conversación Vertex AI y crear referencias de almacén de datos en el agente de destino antes de la operación de restauración.
Es importante destacar que la asociación a una aplicación de conversación Vertex AI permanece sin cambios en el agente de destino, es decir, el valor de engine en GenAppBuilderSettings. Esto implica que los agentes del almacén de datos solo se pueden restaurar en otros existentes, ya que el agente resultante también debe estar asociado a una aplicación de conversación Vertex AI.
Y por último, los agentes de Dialogflow CX y del almacén de datos ahora admiten claves de cifrado administradas por el cliente (CMEK) en GA. Para utilizar CMEK, debes comunicarte con el equipo de tu cuenta de Google para solicitar acceso.