此功能处于测试阶段 —— 如果您遇到任何问题或想与我们分享反馈，请联系您的客户经理。
默认情况下，每当在对话中触发生成式回复时，生成式回复块就会使用最后的客户消息作为搜索知识来源并提供答案的提示。
但是，此默认行为有一些限制。通常，可以在知识源文章中回答的问题却出现在对话中或出现在特定的 Intent 中，而最后的客户消息可能缺乏必要的原始背景信息。这导致人工智能专员无法生成准确的响应。
为了增强生成式回复块的功能，并使其在预定义意向中使用，我们在对话生成器中生成式回复块的“详情”部分引入了自定义问题字段。此功能允许指定自定义问题或提示，确保提供更准确和更与背景信息相关的回复，即使当原始背景信息在上一条客户消息中不可用时也是如此。
使用自定义问题功能，您可以整合以前消息的背景信息，包括意向、特定用户输入、会话参数等。这样，即使原始背景信息无法从上一条客户消息中提取，人工智能专员也能提供更准确、更符合背景信息的生成式回复。
自定义问题范例
本例中，我们将说明当特定意向被触发时，如何在上下文中有效利用自定义问题功能：
1.触发意向回复：尺码查询
当客户询问其鞋码时，会触发意向回复“尺码查询”。
2.对话设计
在对话中，人工智能专员通过以下方式与客户互动：
- 人工智能专员请求客户提供以毫米为单位的脚长。
- 它查询接收鞋号信息的首选位置，可以是英国、美国或欧洲。
3.会话参数集合
收集客户输入，例如以毫米为单位的脚长和所选位置，并作为会话参数存储： {{foot_lenght_cm}} 和 {{location}}更新。
4.在生成式回复块中配置自定义问题
为了充分利用自定义问题功能，对话生成器可在生成式回复块中设置自定义问题。在这种情况下，问题是：“根据我的需求，您会推荐哪个码的鞋 {{foot_lenght_cm}} 和我的 {{location}}？”
5.测试自定义问题
在测试期间，生成式回复使用自定义问题作为提示，而不是仅仅依赖于最后一条客户消息 - 如上所示的“美国”。人工智能专员使用自定义问题来搜索知识源，并根据共享的会话参数为客户的尺寸查询提供准确的答案。
此示例演示了自定义问题功能如何使人工智能专员能够提供上下文感知回复，从而提升预定义意向的用户体验。
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