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Amazon Q in Connect をカスタマイズする
Amazon Q in Connect の動作をカスタマイズするには、 Amazon Connect 管理者ウェブサイトを使用します。コーディングは必要ありません。たとえば、レスポンスのトーンや形式、言語、動作をカスタマイズできます。
Amazon Q in Connect をカスタマイズする方法を示すいくつかのユースケースを以下に示します。
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データに基づいてレスポンスをパーソナライズします。例えば、Amazon Q in Connect を使用して、ロイヤルティステータスと過去の購入履歴に基づいて発信者にレコメンデーションを提供します。
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通話を受けた事業部門に基づいて、レスポンスをより感情的なものにします。
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セルフサービスパスワードリセットなどの新しい顧客向けツールを作成します。
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会話を要約し、エージェントに渡します。
Amazon Q in Connect をカスタマイズするには、AI プロンプト、AI ガードレール、AI エージェントを作成または編集します。
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AI プロンプト: これは、大規模言語モデル (LLM) が実行するタスクです。モデルの実行方法に関するタスクの説明または指示を提供します。例えば、顧客の注文と利用可能な在庫のリストを考慮して、どの注文を満たすことができ、どの商品を補充する必要があるかを決定します。
デベロッパーでないユーザーが AI プロンプトを簡単に作成できるように、Amazon Q in Connect には、指示が含まれている一連のテンプレートが用意されています。テンプレートには、YAML という理解しやすい言語で記述されたプレースホルダー指示が含まれています。プレースホルダー指示を自分の指示に置き換えるだけで使用することができます。
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AI ガードレール: ユースケースと責任ある AI ポリシーに基づくセーフガードです。ガードレールは、有害で不適切なレスポンスをフィルタリングし、機密性の高い個人情報を編集し、潜在的な LLM ハルシネーションによるレスポンス内の誤った情報を制限します。
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AI エージェント: エンドツーエンドの Amazon Q in Connect 機能を設定およびカスタマイズする Amazon Q in Connect リソースです。AI エージェントは、回答の推奨、手動検索、セルフサービスなどのさまざまなユースケースで、どの AI プロンプトおよび AI ガードレールを使用するかを決定します。
これらの各コンポーネントは、互いに独立して編集または作成できます。ただし、最初に AI プロンプトや AI ガードレールをカスタマイズするハッピーパスをお勧めします。その後、それらを AI エージェントに追加します。最後に Lambda を作成し、AWS Lambda 関数 ブロックを使用してカスタマイズされた AI エージェントをフローに関連付けます。
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