Modelo de datos para optimización de agentes
Optimización de agentes amplía las funciones del modelo de datos de rastreo de sesiones (STDM) proporcionando elementos de modelo de datos adicionales que realizan un seguimiento de los momentos de sesión y la intención del usuario. Un LLM identifica, agrupa y etiqueta estos momentos. La información resultante activa consultas dirigidas y perspectivas sobre mediciones de implicación de usuarios, duración de momentos y puntuajes de calidad de relevancia de respuestas.
Ediciones necesarias
| Disponible en: Ediciones Enterprise, Performance y Unlimited con un complemento Einstein for Sales, Einstein for Platform, Einstein for Service, Servicio Einstein 1 o Servicio Einstein GPT. Para adquirir complementos, haga contacto con su ejecutivo de cuentas de Salesforce. |
Elementos de modelo de datos de optimización de agentes
Cuando activa Optimización de agentes, el sistema aprovisiona un modelo de datos en Data 360 para realizar un seguimiento de interacciones y momentos de agentes. Los elementos incluyen una transmisión de datos y su objeto de lago de datos (DLO) de destino, y un modelo de datos semántico (SDM) con:
- Entidades como DMO y vistas lógicas
- Relaciones que definen las uniones y conexiones entre diferentes entidades de SDM.
- Dimensiones y mediciones
Esta ilustración muestra elementos clave.
| DLO/DMO | Descripción |
|---|---|
AiAgentMoment
|
Representa un grupo de interacciones consecutivas que comparten la misma intención, formando colectivamente un momento coherente dentro de la experiencia del usuario. |
AiAgentMomentInteraction
|
Un objeto de fusión que indica qué interacciones forman parte de un momento concreto. |
AiAgentTagDefinition
|
Define un tipo de etiqueta que puede utilizar para anotar momentos o sesiones de agentes de IA, incluyendo metadatos como el nombre, el tipo o la categoría de la etiqueta. |
AiAgentTagDefinitionAssociation
|
Asocia una definición de etiqueta con un agente de IA específico, indicando qué etiquetas están disponibles para su uso por ese agente. |
AiAgentTag
|
Representa una instancia de una definición de etiqueta con un valor específico aplicado a un momento o sesión en particular. |
AiAgentTagAssociation
|
Asocia una etiqueta con un momento o sesión específicos, lo que permite la anotación estructurada para el análisis o el filtrado. |
Campos calculados de optimización de agentes
Investigue el desempeño de los agentes y calcule mediciones de sesión. El rastreo de sesiones facilita obtener perspectivas granulares cuando une varios campos calculados entre sí. Por ejemplo, puede comprobar el desempeño de su agente en momentos de sesión específicos combinando los campos "Momentos exclusivos" y "Puntuaje de calidad medio". El campo "Puntuaje de calidad medio" hace referencia a la relevancia de la respuesta de un agente a la solicitud de un usuario.
Las dimensiones son atributos categóricos o descriptivos que puede utilizar para segmentar, filtrar y agrupar sus datos. Por ejemplo, segmentando sus datos de desempeño de agentes por periodos de tiempo, tipos de estado o categorías de calidad.
| Nombre del campo | Descripción |
|---|---|
Abandonment_Status_clc |
Indica si un usuario abandonó la sesión. |
Agent_Interaction_Latency_clc |
Tiempo que tarda el agente en responder a la solicitud del usuario, en milisegundos. |
Deflection_Status_clc |
El estado de desviación, indicando si la sesión finalizó a petición del usuario. |
Engagement_Status_clc |
Especificación de si un usuario recibió una respuesta basándose en una acción desencadenada por un agente. Una acción de agente es un paso predefinido dentro de un flujo de trabajo de subagente. |
Escalation_Status_clc |
Especificación de si la distribución es un resultado de una sesión que se trasladó a un agente diferente. |
Is_Session_Ended_clc |
Especificación de si la sesión finalizó. |
Is_User_clc |
Especificación de si la entidad es un agente o un usuario. |
Moment_Duration_clc |
La duración del momento, en segundos. |
Quality_Score_clc |
Un puntuaje de calidad, que oscila entre 1 (más bajo) y 5 (más alto). Indica cuán relevante fue la respuesta del agente a la solicitud del usuario. |
Session_Duration_clc |
La duración de la sesión, en segundos. |
Las mediciones son valores cuantitativos que se pueden agregar, calcular o comparar. Representan los indicadores clave de desempeño y las mediciones utilizadas para evaluar el desempeño de los agentes, como conteos, índices, medias y porcentajes.
| Nombre del campo | Descripción |
|---|---|
Abandonment_Rate_clc |
El porcentaje de abandono. Se calcula dividiendo el número de sesiones abandonadas por todas las sesiones. |
Abandoned_Sessions_clc |
El número de sesiones donde el usuario abandonó debido a un error, fallo del navegador o tiempo de espera. |
Average_Agent_Interaction_Latency_clc |
Tiempo medio que tarda el agente en responder a la solicitud del usuario, en milisegundos. |
Average_Interactions_Per_Session_clc |
El número medio de interacciones por sesión. |
Average_Moment_Duration_clc |
La duración media del momento, en segundos. |
Average_Quality_Score_clc |
Un puntuaje medio, que oscila entre 1 (más bajo) y 5 (más alto). Indica cuán relevante fue la respuesta del agente a la solicitud del usuario en múltiples sesiones. |
Average_Session_Duration_clc |
Duración media de la sesión, en segundos. |
Average_User_Interactions_clc |
El número medio de interacciones de usuario entre todas las sesiones. |
Deflection_Rate_clc |
El porcentaje de índice de desviación, calculado dividiendo el número de sesiones desviadas por todas las sesiones. |
Deflected_Sessions_clc |
El número de sesiones finalizadas por el usuario o de otro modo, pero no por distribución o abandono. |
Engagement_Rate_clc |
El porcentaje de índice de implicación, calculado dividiendo el número de sesiones implicadas por el número de sesiones. |
Engaged_Sessions_clc |
El número de sesiones donde el usuario recibió una respuesta basándose en una acción desencadenada por un agente. Una acción de agente es un paso predefinido dentro de un flujo de trabajo de subagente. |
Escalation_Rate_clc |
El porcentaje de índice de distribución, calculado dividiendo el número de sesiones distribuidas por todas las sesiones. |
Escalated_Sessions_clc |
El número de sesiones donde un agente distribuyó una sesión a un humano o un agente diferente. |
Quality_Score_Reasoning_clc |
La explicación para un puntuaje de calidad asignado. |
Success_Rate_clc |
El índice de éxito calculado como el porcentaje de interacciones donde se proporcionó la respuesta basada en acciones de un agente, de todas las interacciones. |
Unique_Interactions_clc |
El número de interacciones de usuario y agente distintas registradas en un periodo de tiempo definido. Una interacción consta de la solicitud de un usuario más la respuesta de un agente. |
Unique_Moments_clc |
El número de momentos distintos grabados en un periodo de tiempo definido. Cada momento agrega múltiples interacciones de usuario y agente centradas en una solicitud específica. |
Unique_Sessions_clc |
El número de sesiones distintas grabadas en un periodo de tiempo definido. Una sesión incluye el intercambio completo entre un usuario y un agente. |
Unique_Tags_clc |
El número de etiquetas exclusivas creadas en un periodo de tiempo definido. |
Unique_Users_clc |
El número de usuarios distintos que interactúan con el agente en un periodo de tiempo definido. |
