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Fügen Sie benutzerdefinierte Daten zu einer Amazon Q in Connect-Sitzung hinzu

Amazon Q in Connect unterstützt das Hinzufügen von benutzerdefinierten Daten zu einer Amazon Q in Connect-Sitzung, sodass diese verwendet werden können, um die generativen KI-gestützten Lösungen voranzutreiben, die Agenten präsentiert werden. Benutzerdefinierte Daten können verwendet werden, indem sie zunächst mithilfe der UpdateSessionDataAPI zu einer Sitzung hinzugefügt werden und dann die hinzugefügten Daten zur Anpassung der KI-Eingabeaufforderungen verwendet werden.

Daten zu einer Sitzung hinzufügen und aktualisieren

Mithilfe der UpdateSessionDataAPI fügen Sie einer Sitzung Daten hinzu. Verwenden Sie den folgenden AWS CLI-Beispielbefehl.

aws qconnect update-session-data \
  --assistant-id <YOUR_Q_IN_CONNECT_ASSISTANT_ID> \
  --session-id <YOUR_Q_IN_CONNECT_SESSION_ID> \
  --data '[
    { "key": "productId", "value": { "stringValue": "ABC-123" }},
  ]'
            

Da Sitzungen für Kontakte erstellt werden, während Kundendienstmitarbeiter Amazon Connect und Amazon Q in Connect verwenden, ist es sinnvoll, Sitzungsdaten mithilfe eines Flows hinzuzufügen: Verwenden Sie einen AWS Lambda Funktion Block, um die UpdateSessionDataAPI aufzurufen. Die API kann der Sitzung Informationen hinzufügen.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

Die folgende Abbildung zeigt die beiden Blöcke, zuerst und dann. Amazon Q in Connect AWS Lambda Funktion

Verwenden Sie benutzerdefinierte Daten mit einer KI-Aufforderung

Nachdem Daten zu einer Sitzung hinzugefügt wurden, können Sie Ihre KI-Eingabeaufforderungen so anpassen, dass sie die Daten für die generativen KI-Ergebnisse verwenden.

Sie geben die benutzerdefinierte Variable für die Daten mithilfe des folgenden Formats an:

Nehmen wir zum Beispiel an, ein Kunde benötigt Informationen zu einem bestimmten Produkt. Sie können eine KI-Aufforderung zur Neuformulierung einer Abfrage erstellen, die die ProductID verwendet, die der Kunde während der Sitzung angegeben hat.

Der folgende Auszug aus einer AI-Aufforderung zeigt, dass {{$.custom.productId}} dem LLM zur Verfügung gestellt wurde.

anthropic_version: bedrock-2023-05-31
system: You are an intelligent assistant that assists with query construction.
messages:
- role: user
  content: |
    Here is a conversation between a customer support agent and a customer

    <conversation>
      {{$.transcript}}
    </conversation>
    
    And here is the productId the customer is contacting us about
    
    <productId>
      {{$.Custom.productId}}
     </productId>

    Please read through the full conversation carefully and use it to formulate a query to find
    a relevant article from the company's knowledge base to help solve the customer's issue. Think 
    carefully about the key details and specifics of the customer's problem. In <query> tags, 
    write out the search query you would use to try to find the most relevant article, making sure 
    to include important keywords and details from the conversation. The more relevant and specific 
    the search query is to the customer's actual issue, the better. If a productId is specified, 
    incorporate it in the query constructed to help scope down search results.

    Use the following output format

    <query>search query</query>

    and don't output anything else.
            

Wenn der Wert für die benutzerdefinierte Variable in der Sitzung nicht verfügbar ist, interpoliert Amazon Q in Connect ihn als leere Zeichenfolge. Wir empfehlen, in der AI-Eingabeaufforderung Anweisungen anzugeben, damit das System das Vorhandensein des Werts für jedes Fallback-Verhalten berücksichtigt.