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Ajouter des données client à une session d'agent AI

Amazon Connect prend en charge l'ajout de données personnalisées à une session d'agent Connect AI afin qu'elles puissent être utilisées pour piloter les solutions génératives basées sur l'IA. Les données personnalisées peuvent être utilisées en les ajoutant d'abord à une session à l'aide de l'UpdateSessionDataAPI, puis en utilisant les données ajoutées pour personnaliser les invites de l'IA.

Ajout et mise à jour des données d’une session

Vous ajoutez des données à une session à l'aide de l'UpdateSessionDataAPI. Utilisez l'exemple de commande AWS CLI suivant.

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

Les sessions étant créées pour les contacts, un moyen utile d'ajouter des données de session consiste à utiliser un flux : utilisez un Fonction AWS Lambda bloc pour appeler l'UpdateSessionDataAPI. L’API peut ajouter des informations à la session.

Procédure à suivre :

L’image suivante montre les deux blocs, d’abord Assistant Connect, puis Fonction AWS Lambda .

Utilisez des données personnalisées à l’aide d’une invite d’IA

Une fois les données ajoutées à une session, vous pouvez personnaliser vos invites d’IA pour utiliser les données pour les résultats d’IA générative.

Vous spécifiez la variable personnalisée pour les données en utilisant le format suivant :

Supposons, par exemple, qu’un client ait besoin d’informations relatives à un produit spécifique. Vous pouvez créer une invite d’IA Reformulation de requêtes qui utilise le productId fourni par le client au cours de la session.

L’extrait suivant d’une invite d’IA montre que {{$.custom.productId}} est fourni au LLM.

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.
            

Si la valeur de la variable personnalisée n'est pas disponible dans la session, elle est interpolée sous forme de chaîne vide. Nous recommandons de fournir des instructions dans l’invite d’IA afin que le système prenne en compte la présence de la valeur pour tout comportement de secours.