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Adicione dados do cliente a uma sessão de agente de IA
O Amazon Connect oferece suporte à adição de dados personalizados a uma sessão do agente Connect AI para que possam ser usados para impulsionar as soluções generativas baseadas em IA. Os dados personalizados podem ser usados adicionando-os primeiro a uma sessão usando a UpdateSessionDataAPI e, em seguida, usando os dados adicionados para personalizar as solicitações de IA.
Adicionar e atualizar dados em uma sessão
Você adiciona dados a uma sessão usando a UpdateSessionDataAPI. Use o seguinte exemplo de comando da AWS CLI.
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" }}, ]'
Como as sessões são criadas para contatos, uma forma útil de adicionar dados da sessão é usando um fluxo: use um Função AWS Lambda bloco para chamar a UpdateSessionDataAPI. A API pode adicionar informações à sessão.
Veja o que você faz:
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Adicione um bloco Assistente Connect ao seu fluxo. Ele associa um domínio do agente Connect AI a um contato para que o Amazon Connect possa pesquisar recomendações em tempo real em bases de conhecimento.
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Coloque o bloco Função AWS Lambda depois do bloco Assistente Connect. A UpdateSessionDataAPI requer o sessionID. Você pode recuperar o sessionID usando a API e DescribeContacto AssistantID associados ao bloco. Assistente Connect
A imagem a seguir mostra os dois blocos, primeiro Assistente Connect, depois Função AWS Lambda .
Usar dados personalizados com um prompt de IA
Depois que os dados são adicionados a uma sessão, você pode personalizar os prompts de IA a fim de usar os dados para os resultados da IA generativa.
Especifique a variável personalizada dos dados usando o seguinte formato:
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{{$.Custom.<KEY>}}
Por exemplo, digamos que um cliente precise de informações relacionadas a um produto específico. Você pode criar um prompt de IA de Reformulação de consultas que usa o productId fornecido pelo cliente durante a sessão.
O trecho a seguir de um prompt de IA mostra {{$.Custom.productId}} sendo fornecido ao 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.
Se o valor da variável personalizada não estiver disponível na sessão, ela será interpolada como uma string vazia. Recomendamos fornecer instruções no prompt de IA para que o sistema considere a presença do valor para qualquer comportamento de fallback.