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Q in Connect 세션에 사용자 지정 데이터 추가
Amazon Q in Connect는 에이전트에게 제공되는 생성형 AI 기반 솔루션을 구동하는 데 사용할 수 있도록 Amazon Q in Connect 세션에 사용자 지정 데이터 추가를 지원합니다. 사용자 지정 데이터는 먼저 UpdateSessionData
API를 사용하여 세션에 추가한 다음 추가된 데이터를 사용하여 AI 프롬프트를 사용자 지정하여 사용할 수 있습니다.
세션에서 데이터 추가 및 업데이트
AWS CLI에서 다음 명령을 사용하여 UpdateSessionData
API를 사용하여 세션에 데이터를 추가할 수 있습니다.
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" }}, ]'
고객 서비스 에이전트가 Amazon Connect 및 Amazon Q in Connect를 사용하는 동안 고객 응대에 대한 세션이 생성되므로 세션 데이터를 추가하는 유용한 방법은 Connect Flow Block 자동화를 사용하여 UpdateSessionData
API를 호출하여 필요에 따라 세션에 정보를 추가하는 것입니다.
AI 프롬프트에서 사용자 지정 데이터 사용
데이터가 세션에 추가되면 AI 프롬프트에서 {{$.Custom.<KEY>}}
형식으로 데이터에 대한 변수를 지정하여 Connect에서 Q가 제공하는 생성형 AI 결과를 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어 세션에 추가된 productId
를 사용하는 QUERY_REFORMULATION
AI 프롬프트를 생성할 수 있습니다.
anthropic_version: bedrock-2023-05-31 system: You are an intelligent assistant that assists with query construction. messages: - role: user content: | Here is a conversation between a customer support agent and a customer <conversation> {{$.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.
세션에서 사용자 지정 변수의 값을 사용할 수 없는 경우 Amazon Q n Connect는 이를 빈 문자열로 보간하므로 시스템에 폴백 동작에 대한 값의 존재를 고려하도록 지시하는 것이 유용합니다.