GSP794

Visão geral

Neste laboratório, você continuará trabalhando no agente virtual Pigeon Travel que criou no laboratório Como adicionar um gateway de telefone a um agente virtual. Agora você aprenderá a usar as ferramentas do Google Cloud para resolver problemas e depurar o agente virtual.

Importante: você precisará do arquivo ZIP do agente que exportou do laboratório Como projetar fluxos de conversa para seu agente. Se não tiver o ZIP, faça o donwload dos arquivos de exemplo incluídos neste laboratório

A Contact Center AI foi projetada para se integrar facilmente à sua tecnologia de telefonia. Durante o laboratório, você terá acesso a um parceiro de telefonia para criar um gateway de telefone. Para uso em produção, trabalhe com um destes parceiros.

Conteúdo

Neste laboratório, você vai executar as seguintes tarefas:

• Usar as ferramentas do Dialogflow para resolver problemas
• Usar as ferramentas do Google Cloud para depurar o agente virtual
• Revisar os registros gerados pela atividade do agente virtual
• Projetar conversas usando as práticas recomendadas

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você verá o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Cloud
   • Tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações se forem necessárias

2. Clique em Abrir Console do Google. O laboratório ativa recursos e depois abre outra guia com a página Fazer login.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Caso seja preciso, copie o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório e cole esse nome na caixa de diálogo Fazer login. Clique em Avançar.

4. Copie a Senha no painel Detalhes do laboratório e a cole na caixa de diálogo Olá. Clique em Avançar.

   Importante: você precisa usar as credenciais do painel à esquerda. Não use suas credenciais do Google Cloud Ensina. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

5. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do GCP vai ser aberto nesta guia.

Observação: para ver uma lista dos produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação no canto superior esquerdo.

Ativar a API

1. No console do Cloud acesse Menu de navegação > APIs e serviços > Ativar APIs e serviços.

2. Clique em Ativar APIs e serviços.

3. Pesquise Dialogflow.

4. Clique em API Dialogflow. Se ela não estiver ativada, clique em Ativar.

Tarefa 1: criar seu agente do Dialogflow

Chame-o de "pigeon-travel".

1. Acesse o Console do Dialogflow.

2. Faça login com o botão do Google e selecione as credenciais que você usou para acessar este laboratório. Clique em Permitir.

3. Aceite os Termos de Serviço.

4. Clique em Criar novo agente.

5. Adicione estas informações do agente:

   • Agent Name: pigeon-travel
   • Fuso horário padrão: América/Denver
   • Google Project: use o ID do projeto do Qwiklabs

6. Clique em Criar.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Crie um agente do Dialogflow.

Tarefa 2: importar o agente do Dialogflow

No laboratório anterior, você criou e exportou um agente do Dialogflow. Agora você vai importar e continuar aprimorando o agente.

Se você não tiver arquivos exportados, use este arquivo: pigeon-travel-gsp-794.zip.

Observação: se aparecer um erro 403 ao acessar esse arquivo, confirme se você está usando a conta fornecida quando o laboratório foi iniciado. Para fazer isso, abra uma nova janela, faça login com as credenciais do laboratório e cole o link nessa janela.

Faça o download do arquivo para sua estação de trabalho local.

Um novo projeto de agente virtual será criado. Importe seu trabalho.

1. Clique no ícone de engrenagem () ao lado do nome do agente para acessar as configurações.

2. Selecione a guia Exportar e importar.

3. Clique em IMPORTAR DO ZIP.

4. Clique em SELECIONAR ARQUIVO e navegue até o arquivo ZIP que contém a configuração do seu agente virtual. Se preferir, arraste e solte o arquivo.

5. Digite a palavra IMPORTAR em letras maiúsculas para ativar o botão de importação e clique em IMPORTAR.

6. Depois que a importação for concluída, clique em PRONTO para fechar a janela de upload.

A configuração foi importada para seu novo projeto de agente.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Importe o agente do Dialogflow.

Tarefa 3: configurar um gateway de telefone

Para configurar o gateway, siga estas etapas:

1. Selecione um provedor. No console do Dialogflow:

   • Selecione seu agente pigeon-travel.
   • Clique em Integrações.
   • Clique em Dialogflow Phone Gateway.

2. Configure o Dialogflow Phone Gateway:

   • Selecione o idioma português.
   • Selecione o código do país +1 (Estados Unidos).
   • Clique em Próximo.

3. Selecione um número:

   • Escolha um número de telefone na lista.
   • Clique em Criar.

4. Conclusão:

   • O gateway está ativo.
   • Salve o número de telefone exibido e feche a janela de diálogo. Para recuperar essas informações, clique novamente no botão "Integrations" do Dialogflow Phone Gateway.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Configure um gateway de telefone.

Tarefa 4: configurar o fulfillment usando o Cloud Functions para pesquisar reservas no Firestore

Nesta seção, você definirá o Firestore para seu agente pesquisar a reserva atual e adicionar a alteração.

Configurar o Firestore

1. No console do Cloud, acesse Menu de navegação > Bancos de dados > Firestore.

2. Você terá duas opções: "Modo Nativo" e "Modo do Datastore". Escolha SELECIONAR MODO NATIVO.

3. Para o local, selecione nam5 (United States).

4. Clique em CRIAR BANCO DE DADOS. Quando ele estiver pronto, você poderá criar uma nova coleção.

5. Clique em INICIAR COLEÇÃO.

6. Preencha os detalhes para replicar os dados listados abaixo e depois clique em SALVAR.

   • ID da coleção: reservations

   • ID do documento: 100

   • Nome do campo: fname

   • Tipo de campo: string

   • Valor do campo: Isabel

   Clique no botão + para adicionar outro:

   • Nome do campo: lname
   • Tipo de campo: string
   • Valor do campo: Costa

   Clique no botão + para adicionar outro:

   • Nome do campo: newname
   • Tipo de campo: string
   • Valor do campo: deixe em branco

Você acabou de adicionar seu primeiro documento a uma coleção do Firestore.

Práticas recomendadas para IDs de documentos do Firestore

• Evite IDs de documento

• Evite usar / (barras inclinadas) em IDs de documentos.

• Não use IDs de documento que aumentam constantemente, por exemplo:

  • Cliente1, Cliente2, Cliente3,…
  • Produto 1, Produto 2, Produto 3,…

  Esses IDs sequenciais podem resultar em pontos de acesso que afetam a latência.

Fulfillment do Dialogflow

1. Clique em Fulfillment no menu à esquerda. Pode levar alguns minutos para os recursos serem provisionados.

2. Na opção Editor in-line, mova o controle deslizante para a posição ATIVADO à direita. Essa opção ativa o editor do Cloud Functions dentro do agente do Dialogflow.

Observação: se você receber uma mensagem de erro, tente atualizar a página e ativar o Inline Editor de novo.

3. Clique no botão Deploy no canto inferior direito. Talvez isso leve alguns minutos.

4. Assim que a implantação for concluída, acesse o Console do Cloud. No Menu de navegação, acesse Cloud Functions e confirme que a função foi implantada (procure pelo nome que você anotou na etapa 4).

5. No laboratório anterior, você fez o download do código-fonte da Função do Cloud. Agora você fará upload desse código para a função do Cloud que acabou de ser implantada.

   Se não tiver os arquivos exportados, faça o download deste arquivo para sua estação de trabalho local:

6. No console do Cloud, localize a função recém-implantada e clique no nome dela para abrir a função.

7. Clique em EDITAR.

8. Clique em Próxima e defina o Código-fonte como Upload do ZIP.

9. Procure pelo ZIP (com o código-fonte da função do Cloud) que você salvou localmente durante o laboratório anterior.

10. Escolha um Bucket de armazenamento. Se nenhum bucket estiver listado, crie um.

11. Clique em IMPLANTAR.

Quando terminar, você terá o código do laboratório anterior implantado na sua função do Cloud de fulfillment.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Configure o fullfillment usando o Cloud Functions.

Tarefa 5: ferramentas do Dialogflow para solução de problemas

Algumas ferramentas de solução de problemas e depuração estão disponíveis.

• Histórico do Dialogflow
• Cloud Logging

O que é o histórico do Dialogflow?

A página "History" mostra uma versão simplificada das conversas com o agente. Esses registros são cronológicos e oferecem uma visão geral de como os usuários interagem com o agente.

Como usar o histórico do Dialogflow

• Corrija intents sem correspondência.
• Veja os registros de interação.
• Acessar conversas
• Consultar erros de webhook em registros de operações

Tarefa 6: Corrija intents sem correspondência.

As interações com problemas de correspondência com intents mostram um ícone de aviso em amarelo. Já as interações com erros de webhook exibem um ícone de aviso em vermelho.

1. Clique em History no menu do Console do Dialogflow.

2. Ao clicar no ícone de opção da interação listada, você verá as opções de solução de problemas:

   • Go to intent: leva você diretamente para a intent correspondente. Se não houver correspondência com qualquer intent, esta opção não estará disponível.
   • Agora já é possível adicionar a frase de treinamento à intent para garantir que a correspondência seja feita.

Observação: você vai usar o simulador do Dialogflow para adicionar interações ao seu histórico.

3. No simulador do Dialogflow, digite o seguinte:

I need to update my last name

4. Essa frase deve substituir a Default Fallback Intent.

5. Clique em History no menu do Console do Dialogflow.

6. Localize a frase que você digitou acima e clique nela. O alerta vai aparecer expandido.

O AGENT não encontrou uma intent correspondente. Para corrigir isso, adicione uma frase à intent.

1. Clique em Intents.

2. Clique na intent name.reservation.

3. Acesse Training Phrases e digite I need to update my last name.

4. Clique em Save.

5. Tente a frase novamente no simulador do Dialogflow.

6. A intent correspondente vai aparecer:

Tarefa 7: erros de webhook na geração de registros

Você precisa ativar os registros no agente para acessar esse recurso.

1. No ícone de configuração > guia General, role para baixo até LOG SETTINGS e ative Log Interactions to Google Cloud.

2. Clique no link Open logs.

3. Clique em Save.

Quando ocorre um erro com um webhook, a interação mostra um ícone de alerta em vermelho. Passe o cursor sobre o ícone para ver uma descrição breve do que aconteceu.

Para ver o bloco de registros específico relacionado à interação, clique no ícone de opção e depois em View logs in Operations.

1. Acesse o console do Cloud e clique em Cloud Functions.

2. Clique em Dialogflow Function.

3. Clique em EDITAR e em Próxima.

4. Edite o arquivo INDEX.JS desta maneira:

   Marque a linha de código a seguir como comentário, na parte de baixo da tela:

   intentMap.set('name.reservation-getname', reservation);

   Altere para:

   // intentMap.set('name.reservation-getname', reservation);

   

5. Clique em IMPLANTAR.

6. No simulador do Dialogflow, digite a frase abaixo para iniciar uma conversa:

   I need to update my last name

7. Acesse History no Console do Dialogflow.

8. Em Conversation, localize a conversa que você iniciou e clique nela para ver os detalhes.

9. Note que a última interação com AGENT está em branco:

10. No menu de opções, clique em View logs in Operations.

11. Este erro vai aparecer: Dialogflow fulfillment error : Webhook call failed. Error: UNAVAILABLE, State: URL_UNREACHABLE, Reason: UNREACHABLE_5xx, HTTP Status code: 500.

Faltam algumas informações que podem ajudar a resolver o problema da mensagem.

12. Clique em Clear query para limpar o campo Query e depois clique em Run Query.

Na parte de baixo da tela, aparece a mensagem Error: No handler for requested intent, relacionada ao mapa da intent que você definiu como comentário.

Se nenhuma mensagem de erro for exibida, verifique se você selecionou o recurso correto. Você pode alterar Resource para Cloud Function > dialogflowFirebaseFulfillment.

Tarefa 8: práticas recomendadas

Fases do treinamento

• Confira se as fases de treinamento adequadas foram implantadas. É recomendável adicionar pelo menos 10 fases de treinamento para cada intent.

• Cada fase de treinamento deve conter expressões diferentes que acionam a intent.

• Os textos das fases de treinamento devem ter um significado semelhante.

Prioridade da intent

Muitas intents são parecidas. Por isso, você pode definir uma prioridade para cada intent. Se uma expressão de usuário final corresponder a várias intents, o Dialogflow fará a correspondência com a intent de prioridade mais alta.

Se você estiver usando a API em vez do console para criar um agente, consulte a referência de intents. Os nomes de campo da API são parecidos com os nomes de campo do console. Ter um valor de prioridade negativo corresponde a usar prioridade "Ignore" do console. Essa configuração desativa a intent para solicitações de detecção de intent no ambiente de execução.

Se uma das frases de treinamento da intent for exatamente igual à entrada do usuário, ela será acionada durante a disputa de intents. As configurações de prioridade e do contexto da entrada não interferem nesse caso. Por essa correspondência exata, que reflete perfeitamente a intenção e o contexto da solicitação do usuário, a intent é considerada a de maior prioridade.

1. Clique em Intents no menu à esquerda.

2. Clique na intent name.reservation.

3. No canto superior esquerdo, clique no ponto azul para alterar a propriedade da intent.

Terminologia de entidade

O termo "entity" é usado no Console do Dialogflow para descrever o conceito geral de entidade.

• Entity type define o tipo de informação que você quer extrair da entrada do usuário. Por exemplo, "vegetal" pode ser o nome de um tipo de entidade.

• Entity entry é uma das entradas de cada tipo de entidade. Cada entrada de entidade tem um conjunto de palavras ou frases que são consideradas equivalentes. Por exemplo, se "vegetal" for um tipo de entidade, você poderá definir estas três entradas:

  • Cenoura
  • Cebolinha
  • Pimentão

• As entidades personalizadas são exclusivas para cada agente. Os nomes das entidades devem ser iniciados por uma letra. Eles podem conter os seguintes caracteres: A-Z, a-z, 0-9, _ (sublinhado) e - (traço).

• A entidade e as entradas que ela contém devem ser usadas em uma intent não concorrente. As fases de treinamento das intents precisam ser bastante diferentes ou restringidas por contextos de entrada específicos.

Para criar uma entidade com um mapa personalizado:

1. Clique em Entities no menu à esquerda.
2. Clique em Create entity.
3. Digite um nome para a entidade shirt-size.
4. Observe que a opção Define synonyms já está marcada.
5. Clique na primeira linha e forneça um valor de referência na coluna esquerda.
6. Clique na próxima coluna ou pressione Enter e forneça sinônimos.
7. Continue adicionando linhas para outras entradas de entidade.
8. Clique em Save.

9. Crie uma intent chamada get-shirt-size:

10. Clique no sinal de ➕ ao lado de Intents no menu à esquerda.

11. Adicione "get-shirt-size" no campo de texto Intent name.

12. Na seção Training Phrases, clique em Add Training Phrases e insira as informações abaixo. Lembre-se de pressionar Enter depois de adicionar cada entrada:

• XL
• XS
• S
• L
• D
• XXL

13. Em "Text Response", digite o seguinte:

Thank you, I will ship out a $shirt-size shirt to the address we have on file, thank you.

14. Clique em Save.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Crie uma entidade e uma intent

15. Acesse o console do Cloud e clique em Cloud Functions.

16. Selecione a função Dialogflow.

17. Clique no botão EDITAR.

18. Edite o arquivo INDEX.JS desta maneira:

• Remova a marca de comentário da linha de código:

intentMap.set('name.reservation-getname', reservation);

• Mude a linha 35, ou uma linha próxima, de

agent.add('Ok. I have updated the name on the reservation');

para:

agent.add('Ok. I have updated the name on the reservation. I want send you a free T-Shirt as thank you. What shirt size are you?');

19. Clique em Implantar.

20. Quando terminar de implantar a Função do Cloud, faça o teste com o simulador do Dialogflow. Digite o seguinte:

• I need to update my last name
• Isabel
• 100
• Isabella
• XL

Se não der certo, talvez a função ainda esteja sendo atualizada. Tente de novo.

Validação de agente

Para ajudar na criação de agentes de alta qualidade, o Dialogflow oferece um recurso de validação. Os resultados da validação são apresentados automaticamente após o treinamento do agente. É possível acessar os resultados da validação no Console do Dialogflow ou na API.

Nos resultados, você encontra uma lista de erros que precisa corrigir para melhorar a qualidade e o desempenho do agente. Você pode ignorar os erros e iniciar o agente. Veja alguns exemplos de erro:

• Intent com frases de treinamento muito semelhantes
• Intent com um parâmetro que não é usado em frases de treinamento suficientes
• Ausência de exemplos negativos para a intent de fallback
• Texto anotado em algumas frases de treinamento, mas não em outras

Como ativar e desativar a validação automática

Por padrão, a validação do agente é executada automaticamente sempre que ele é treinado. Você pode ativar ou desativar essa configuração no Console do Dialogflow da seguinte forma:

• Selecione o agente.
• Clique no ícone de configurações ao lado do nome do agente.
• Selecione a guia ML Settings.
• Ative ou desative a configuração Agent Validation. Ela fica ativada por padrão.

Para acessar os dados de validação do agente:

• Acesse o Console do Dialogflow.
• Selecione o agente.
• Clique em Validation no menu da barra lateral.

Quando você acessa a página que mostra a lista de intents ou a lista de entidades, as intents ou as entidades que têm erros de validação apresentam um indicador de erro ao lado do nome.

Na página de uma intent ou entidade específica que tem erros de validação, você verá um indicador de erro error_outline ao lado do botão "Save".

Clicar nesse botão mostra os erros da intent ou da entidade. Por padrão, apenas os erros classificados como CRITICAL ou ERROR são mostrados. Você pode alternar entre os tipos de gravidade para ver os erros classificados como WARNING e INFO.

Parabéns!

Agora você sabe usar as ferramentas do Google Cloud para resolver problemas e depurar seu agente virtual.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 28 de setembro de 2023

Manual testado em 28 de setembro de 2023

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