آموزش تسلط بر ایجنت‌های Dialogflow CX - آخرین آپدیت

به‌کارگیری تکنیک‌های طبقه‌بندی قصد Applying Intent Classification Techniques

• وقتی ربات‌ها متوجه نمی‌شوند: هزینه طراحی ضعیف قصد When Bots Misunderstand: The Cost of Poor Intent Design

• بهینه‌سازی و تست قصدهای پشتیبانی مشتری در Dialogflow CX Optimizing and Testing Customer Support Intents in Dialogflow CX

تحلیل گزارش‌های چت برای بهینه‌سازی مسیردهی Analyzing Chat Logs for Routing Optimization

• پس از راه‌اندازی: چرا گزارش‌های چت صادقانه‌ترین گزارش عملکرد شما هستند After the Launch: Why Chat Logs Are Your Most Honest Performance Report

• درک شکست‌های مسیریابی: الگوهای عبارات، شکاف‌های موجودیت و ناهماهنگی‌های متنی Understanding Routing Failures: Utterance Patterns, Entity Gaps, and Context Mismatches

ارزیابی شاخص‌های کیفیت ایجنت Evaluating Agent Quality Metrics

• سه شاخص تعیین‌کننده ایجنت آماده برای تولید: دقت NLU، تاخیر و نرخ انتقال به انسان Three Metrics That Define a Production-Ready Agent: NLU Accuracy, Latency, and Human-Handoff Rate

ایجاد یکپارچه‌سازی‌های امن Webhook Creating Secure Webhook Integrations

• گام نهایی: چرا Webhookها نمونه‌های اولیه را از ایجنت‌های تولید جدا می‌کنند The Last Mile: Why Webhooks Separate Prototypes from Production Agents

• ساخت یک Webhook به صورت Cloud Function در Node.js: از اندپوینت تا پاسخ Dialogflow Building a Cloud Function Webhook in Node.js: From Endpoint to Dialogflow Response