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Adicione dados do cliente a uma sessão de agente de IA - Amazon Connect Customer

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Adicione dados do cliente a uma sessão de agente de IA

O Connect Customer suporta a adição de dados personalizados a uma sessão de agente de IA para que eles possam ser usados para impulsionar as soluções generativas orientadas por IA. Os dados personalizados podem ser usados primeiro adicionando-os a uma sessão usando a UpdateSessionData API 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 UpdateSessionData API. Use o exemplo de comando AWS CLI a seguir.

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 de sessão é usar um fluxo: use um Função AWS Lambda bloco para chamar a UpdateSessionData API. A API pode adicionar informações à sessão.

Veja o que você faz:

  1. Adicione um bloco Assistente de conexão ao seu fluxo. Ele associa um domínio de agente de IA a um contato para que o Connect Customer possa pesquisar nas bases de conhecimento recomendações em tempo real.

  2. Coloque o bloco Função AWS Lambda depois do bloco Assistente de conexão. A UpdateSessionData API exige o SessionID. Você pode recuperar o SessionID usando a DescribeContact API e o AssistantID associados ao bloco. Assistente de conexão

A imagem a seguir mostra os dois blocos, primeiro Assistente de conexão, depois Função AWS Lambda .

O bloco Connect Assistant e o bloco de funções AWS Lambda configurados para adicionar dados da sessão.

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:

  • {{$.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.