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Comment construire une mémoire à long terme pour votre agent d'IA sur le logiciel Voiceflow | Tutoriel Agent d'IA

Romain Brengard
Sep 28, 2024Par Romain Brengard

🛠 Outil

Voiceflow: https://www.voiceflow.com

Artificial Intelligence in Healthcare, AI Health, digital healthcare provider, telemedicine, medical technology

- Commencez par créer votre agent d'IA dans Voiceflow.

Nommez-le, choisissez « chat » et configurez-le pour accueillir l'utilisateur. Cela implique la création d'une étape de réponse où l'IA dit « Bonjour » et capture la réponse de l'utilisateur.

Medical technology, doctor use AI robots for diagnosis, care, and increasing accuracy patient treatment in future. Medical research and development innovation technology to improve patient health.

 L'IA doit capturer les entrées de l'utilisateur et les stocker dans une variable, comme « utterance ». Ainsi, lorsque l'utilisateur dit quelque chose, cette chose est sauvegardée pour référence ultérieure. C'est important pour maintenir le contexte.

- La configuration par défaut de Voiceflow ne mémorise pas les conversations d'une session à l'autre. Pour y remédier, nous utiliserons un code personnalisé pour construire un système de mémoire. Voiceflow ne sauvegarde que les 10 dernières réponses, mais nous avons besoin de plus.

- Créez des actions personnalisées dans Voiceflow. Allez dans Fonctions et créez un nouveau modèle de fonction appelé « Memory ». Ici, vous allez entrer du code qui sauvegarde et rappelle l'historique de la conversation.

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- Dans la fonction de mémoire personnalisée, vous devez gérer des variables telles que « last_utterance » et « last_response ». Ces variables stockent ce que l'utilisateur et l'IA ont dit. Cela permet de maintenir un flux de conversation continu.

- Ajoutez des variables d'entrée à votre fonction : « last_response » (ce que l'IA a dit) et « last_utterance » (ce que l'utilisateur a dit). Créez également une variable pour la « custom memory » afin de stocker l'historique de la conversation.

- Mettez ces variables en correspondance correctement. Veillez à ce que les variables « last_utterance » et « last_response » soient stockées et référencées avec précision dans la fonction. Cela permet de suivre efficacement le contexte de la conversation.

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- Pour tester, lancez le chatbot et voyez s'il se souvient des interactions passées. Dites « Bonjour », donnez quelques informations et demandez-lui de se souvenir de votre nom ou de vos entrées précédentes. Il devrait répondre en fonction de la mémoire personnalisée.

Pour des interactions plus détaillées, mettez régulièrement à jour la base de connaissances de l'IA. Cela permet de s'assurer que l'IA dispose des informations les plus récentes et qu'elle peut fournir des réponses précises, même pour des questions complexes.

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