Mit Dialogflow CX zum intelligenten Chatbot
von Céline Salzmann
Chatbots, auch bekannt als digitale Helfer, werfen oft mehr Fragen auf als sie beantworten. Wer hat nicht schon einmal versucht, mit einem Bot zu plaudern und stattdessen nur ein Gespräch mit einer Wand geführt? «Hallo, kannst du mir helfen?» – «Entschuldigung, ich habe das nicht verstanden.»
In einer Welt, in der Geduld Mangelware ist, sollten Chatbots nicht nur mit Standardantworten glänzen, sondern auch charmant und clever sein.
Hier kommt Dialogflow CX ins Spiel. Diese Plattform von Google verwandelt dich in eine*n Chatbot-Magier*in, egal wie viel technische Vorkenntnisse du hast. In diesem Blogpost zeige ich dir, wie du in kürzester Zeit einen funktionsfähigen KI-gestützten Assistenten auf die Beine stellst, der Nutzer*innen die Antworten serviert, die sie wirklich suchen – und vielleicht sogar ein Lächeln auf ihre Gesichter zaubert.
Teaser zu relevanten Inhalten
Was ist Dialogflow CX?
Dialogflow CX (nicht zu verwechseln mit Dialogflow ES) ist eine von Google entwickelte Plattform zur Erstellung von AI-gestützten Chatbots und Sprachassistenten, mit der interaktive und natürliche Konversationen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse gestaltet werden können.
Die Plattform nutzt Machine Learning und KI-Algorithmen, um die Frageabsicht der Nutzer*innen präzise zu analysieren und entsprechend zu reagieren.
Es ist einfacher, als es aussieht!
Ja, es sieht saukompliziert aus. Aber wenn du weisst, wo beginnen, bist du the boss of chatbots.
Dialogflow CX ist ein mächtiges Tool, das weit über einfache Antworten hinausgeht. Es bietet verschiedene Funktionen, um Chatbots flexibel und intelligent zu gestalten:
- Flows: Kern des Dialogflow. Damit kannst du komplexe Konversationspfade designen, die auf unterschiedliche Benutzeranfragen reagieren und mehrstufige Dialoge ermöglichen.
- Datastores: Diese Funktion ermöglicht es dir, externe Informationen zu integrieren, um kontextbezogene und personalisierte Antworten bereitzustellen.
- Webhooks: Die Anbindung an externe APIs erlaubt die Verarbeitung von Echtzeitdaten, wodurch dein Bot dynamischer und anpassungsfähiger wird.
Der Einstieg ist zugegeben etwas herausfordernd, doch wenn du den Dreh mal raus hast, stehen dir viele leistungsstarke Möglichkeiten offen. Aber Beginnen wir am Anfang.
Schritt für Schritt zu deinem Chatbot: Den Flow aufsetzen
Als erstes erstellst du ein Projekt und einen Agenten unter Dialogflow CX. Der Agent wird die Grundlage deines Chatbots bilden und alle notwendigen Informationen und Funktionen enthalten.
Danach definieren wir unser erstes Frage/Antwort-Paar. Dafür erstellen wir einen Intent.
Unser erster Intent
Name & Trainingssätze → Save
Intents sind die zentralen Komponenten deines Chatbots und definieren, wie der Bot auf Benutzeranfragen reagiert. Ein Intent besteht aus einem Namen und Trainingssätzen. Zum Beispiel:
- Name: Informationen über smartive
- Trainingssätze: Wer ist smartive?
Damit der Chatbot nicht einfach Informationen erfindet, können wir mit Intents klar festlegen, was der Bot alles wissen soll und worauf er antworten darf.
Um sicherzustellen, dass die Nutzer*innen auf verschiedene Arten zur Antwort kommen, empfiehlt es sich, 10–20 Trainingssätze zu definieren. Zudem kannst du Synonyme und alternative Formulierungen hinzufügen, um die Abdeckung zu erweitern. (Das kannst du auch mit Entities genauer festlegen; darauf gehen wir hier nicht genauer ein).
Um die Intents in den Flow einzubinden, fügen wir sie in der Start Page des Flows in die Routes ein. Hier werden dann die Antworten (Agent Responses) definiert, die den Benutzer*innen angezeigt werden sollen. Beim oben genannten Intent heissen diese beispielsweise: smartive steht für digitale Lösungen und eine etwas andere Firmenkultur oder smartive ist die beste digitale Agentur der Schweiz 😍.
Der Bot wählt zufällig eine der hinterlegten Antworten aus, um ein dynamischeres Benutzererlebnis zu schaffen.
Intent auswählen und Antworten hinzufügen
Zeit für einen Test! Mit dem integrierten Dialogflow Messenger kannst du deinen Flow direkt innerhalb der Plattform testen. So sieht du sofort, ob alles funktioniert.
TADA 🎉
Was wir bisher gesehen haben: Flows in Dialogflow CX ermöglichen es, Gesprächsabläufe präzis zu definieren und zu steuern. Das gezeigte Beispiel ist ein einfacher Einstieg. In der Praxis können komplexe Flows entwickelt werden, die mehrere Schritte und Folgefragen umfassen, etwa eine T-Shirt-Bestellung: Auswahl → Grössenabfrage → Lieferadresse → Bestellbestätigung. Solche Strukturen führen die Nutzer*innen gezielt und natürlich durch einen Prozess.
Der Chatbot wird klug und clever
Mit wenigen Schritten haben wir einen einfachen Chatbot erstellt, der auf simple vordefinierte Fragen Antwort liefert. Die Kombination aus Intents, Routes und Testfunktionen ermöglicht eine schnelle, kontrollierte Implementierung und Überprüfung.
Doch jetzt geht’s erst richtig los. Dialogflow CX macht es kinderleicht, dynamische Antworten zu liefern und dabei deine Daten einzubeziehen. Bereit fürs nächste Level?
KI-gestützte Antworten
Anstelle fester Antworten können wir mit dem Gemini Generator dynamische, kontextbezogene Antworten erzeugen, die direkt auf die Fragen der Nuter*innen eingehen.
Um einen solchen Antwortgenerator zu erstellen, benötigen wir dreierlei: einen Namen, einen Text-Prompt und einen Output Parameter.
- Der Text-Prompt kann auf Teile der Eingabe wie
$last-user-utteranceoder$cityBezug nehmen. - Der Output Parameter erlaubt es dem Bot, auf die generierte Antwort zuzugreifen.
Dadurch wirkt der Bot wesentlich menschlicher und flexibler. Zusätzlich lässt sich die Temperature und das Token Limit konfigurieren – also die Antwortdynamik und -länge.
Generator auswählen und Outputparameter in der Antwort verlinken
Dynamische Antwort dank Generator
Webhooks
Flows in Dialogflow CX können durch Webhooks weiter optimiert werden. Während Flows die Struktur und den Ablauf der Konversation steuern, ermöglichen Webhooks die Anbindung an externe Systeme und APIs. Zum Beispiel können Webhooks genutzt werden, um Echtzeitdaten abzurufen – etwa die Verfügbarkeit eines Produkts – und diese Information in die Konversation einzuspeisen.
Diese Erweiterung macht den Bot nicht nur flexibler, sondern auch wesentlich leistungsfähiger.
Datastore
Wenn man die Fragen und Antworten offener gestalten möchte, ohne alles manuell zu kontrollieren, sind Datastores ideal.
Datastores ermöglichen es, verschiedene Datenquellen zu integrieren und dynamisch darauf zuzugreifen. Dazu gehören unstrukturierte Dokumente (PDFs, HTML, TXT-Dateien und weitere), als JSON vorliegende Daten sowie definierte FAQ-Formate. Zudem lässt sich die Website automatisch crawlen, um öffentliche Inhalte anhand definierter URL-Muster zugänglich zu machen.
Schauen wir uns das Beispiel Website an.
Wir wollen alle Informationen auf der Website smartive.ch für Chattende zugänglich machen, ohne dass sie sich selbst durch die Seite klicken müssen.
Datastore
Webseite als Datastore anlegen
Diesen Datastore fügen wir nun unserem Flow hinzu:
Datastore hinzufügen
Datastore verlinken
Wichtig ist dabei, dass die Seite von Google indexiert werden darf. Danach braucht es eigentlich nur noch etwas: Geduld.
Sobald die Seite indexiert ist, können wir testen, ob der Bot nun einen langen weissen Bart hat und allwissend ist:
Hier zeigt sich gut, wie mächtig Dialogflow CX ist – Mit minimalem Aufwand und null Code lässt sich eine beeindruckende Menge an Funktionalität abdecken.
Fazit
Dialogflow CX vereint eine breite Palette an Funktionen, die es ermöglichen, Chatbots effizient zu gestalten und flexibel zu erweitern.
Von einfachen Intents über Webhooks bis hin zu Datastores zeigt die Plattform, wie viel Potenzial sich mit wenigen Klicks entfalten lässt. Mit gezielt gesetzten Intents und dynamischen Flows können wir einen Bot entwickeln, der die Benutzererfahrung verbessert und die Interaktion optimiert.
Besonders hervorzuheben ist die Fähigkeit zur Implementierung generativer Antworten, die dem Chatbot erlauben, kontextbezogene, natürliche und personalisierte Antworten auf spezifische Nutzeranfragen zu liefern.
Datastores ermöglichen es zudem, Benutzern unkompliziert Zugriff auf eine Vielzahl von Informationen zu bieten.
