TTL (Time-to-Live) für Unterhaltungsdaten festlegen

Übersicht

Es gibt zwei Möglichkeiten, die Ablaufzeit einer Unterhaltung in CX Insights festzulegen: mit dem Feld expire_time oder mit dem Feld ttl. Mit dem Feld expire_time können Sie einen Zeitstempel festlegen, der angibt, wann die Unterhaltung abläuft. Mit dem Feld ttl können Sie eine Zeitdauer (in Sekunden) festlegen, nach der die Unterhaltung abläuft. Wenn eine Unterhaltung sowohl einen expire_time- als auch einen ttl-Wert hat, wird in CX Insights der expire_time-Wert verwendet.

Unterhaltungen, die mit dem Feld expire_time oder ttl auf Ablauf festgelegt sind, werden 24 Stunden nach Erreichen der angegebenen Ablaufzeit gelöscht. Vollständige Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Konversationsressource. Auf dieser Seite wird gezeigt, wie Sie eine TTL sowohl für einzelne Unterhaltungen als auch für alle Unterhaltungen in einem bestimmten Projekt festlegen.

Wenn für eine Unterhaltung kein Ablaufdatum festgelegt ist, bleibt sie unbegrenzt in CX Insights verfügbar. Unterhaltungen können jedoch jederzeit manuell gelöscht werden.

Unterhaltung mit einem TTL-Wert erstellen

Im folgenden Beispiel wird veranschaulicht, wie Sie mit dem Feld ttl in einer Unterhaltungsressource einen TTL-Wert für eine einzelne, neu erstellte Unterhaltung festlegen.

Erforderliche Berechtigungen für diese Aufgabe

Zum Ausführen dieser Aufgabe benötigen Sie folgende Berechtigungen:

contactcenterinsights.conversations.create

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .
TRANSCRIPT_URI: Der Cloud Storage-URI, der auf eine Datei mit dem Konversations-Transkript verweist.
MEDIUM: Je nach Datentyp auf PHONE_CALL oder CHAT festgelegt. Wenn nicht angegeben, ist der Standardwert PHONE_CALL.
SECONDS: Die Gültigkeitsdauer (Zeit bis zum Ablauf der Unterhaltung) in Sekunden und Bruchteilen von Sekunden.

HTTP-Methode und URL:

POST https://contactcenterinsights.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/conversations

JSON-Text anfordern:

{
  "data_source": {
    "gcs_source": {
      "transcript_uri": "TRANSCRIPT_URI"
    }
  },
  "medium": "MEDIUM",
  "ttl": {
    "seconds": "SECONDS"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt haben, die Sie automatisch in der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://contactcenterinsights.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/conversations"

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://contactcenterinsights.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/conversations" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/conversations/CONVERSATION_ID",
  "dataSource": {
    "gcsSource": {
      "transcriptUri": "gs://cloud-samples-data/ccai/chat_sample.json"
    }
  },
  "createTime": "2021-01-20T10:10:10.123000Z",
  "transcript": {
    "transcriptSegments": [
      ...
      {
        "text": "Thanks for confirming",
        "words": [
          {
            "word": "Thanks"
          },
          {
            "word": "for"
          },
          {
            "word": "confirming"
          }
        ],
        "languageCode": "en-US",
        "channelTag": 2,
        "messageTime": "2021-01-10T10:10:15.123000Z",
        "segmentParticipant": {
          "role": "HUMAN_AGENT",
          "userId": "555"
        }
      },
      ...
    ]
  },
  "medium": "CHAT",
  "duration": "5.00s",
  "turnCount": 10,
  "startTime": "2021-01-10T10:10:10.123000Z"
  "expireTime":"2021-01-21T10:10:10.123000Z",
}

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei CX Insights die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import contact_center_insights_v1
from google.protobuf import duration_pb2


def create_conversation_with_ttl(
    project_id: str,
    transcript_uri: str = "gs://cloud-samples-data/ccai/chat_sample.json",
    audio_uri: str = "gs://cloud-samples-data/ccai/voice_6912.txt",
) -> contact_center_insights_v1.Conversation:
    """Creates a conversation with a TTL value.

    Args:
        project_id:
            The project identifier. For example, 'my-project'.
        transcript_uri:
            The Cloud Storage URI that points to a file that contains the
            conversation transcript. Format is 'gs://{bucket_name}/{file.json}'.
            For example, 'gs://cloud-samples-data/ccai/chat_sample.json'.
        audio_uri:
            The Cloud Storage URI that points to a file that contains the
            conversation audio. Format is 'gs://{bucket_name}/{file.json}'.
            For example, 'gs://cloud-samples-data/ccai/voice_6912.txt'.

    Returns:
        A conversation.
    """
    # Construct a parent resource.
    parent = (
        contact_center_insights_v1.ContactCenterInsightsClient.common_location_path(
            project_id, "us-central1"
        )
    )

    # Construct a conversation.
    conversation = contact_center_insights_v1.Conversation()
    conversation.data_source.gcs_source.transcript_uri = transcript_uri
    conversation.data_source.gcs_source.audio_uri = audio_uri
    conversation.medium = contact_center_insights_v1.Conversation.Medium.CHAT

    # Construct a TTL.
    ttl = duration_pb2.Duration()
    ttl.seconds = 86400
    conversation.ttl = ttl

    # Call the Insights client to create a conversation.
    insights_client = contact_center_insights_v1.ContactCenterInsightsClient()
    conversation = insights_client.create_conversation(
        parent=parent, conversation=conversation
    )

    print(f"Created {conversation.name}")
    return conversation

Java


import com.google.cloud.contactcenterinsights.v1.ContactCenterInsightsClient;
import com.google.cloud.contactcenterinsights.v1.Conversation;
import com.google.cloud.contactcenterinsights.v1.ConversationDataSource;
import com.google.cloud.contactcenterinsights.v1.CreateConversationRequest;
import com.google.cloud.contactcenterinsights.v1.GcsSource;
import com.google.cloud.contactcenterinsights.v1.LocationName;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.io.IOException;

public class CreateConversationWithTtl {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my_project_id";
    String transcriptUri = "gs://cloud-samples-data/ccai/chat_sample.json";
    String audioUri = "gs://cloud-samples-data/ccai/voice_6912.txt";

    createConversationWithTtl(projectId, transcriptUri, audioUri);
  }

  public static Conversation createConversationWithTtl(
      String projectId, String transcriptUri, String audioUri) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ContactCenterInsightsClient client = ContactCenterInsightsClient.create()) {
      // Construct a parent resource.
      LocationName parent = LocationName.of(projectId, "us-central1");

      // Construct a conversation.
      Conversation conversation =
          Conversation.newBuilder()
              .setDataSource(
                  ConversationDataSource.newBuilder()
                      .setGcsSource(
                          GcsSource.newBuilder()
                              .setTranscriptUri(transcriptUri)
                              .setAudioUri(audioUri)
                              .build())
                      .build())
              .setMedium(Conversation.Medium.CHAT)
              .setTtl(Duration.newBuilder().setSeconds(86400).build())
              .build();

      // Construct a request.
      CreateConversationRequest request =
          CreateConversationRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setConversation(conversation)
              .build();

      // Call the Insights client to create a conversation.
      Conversation response = client.createConversation(request);
      System.out.printf("Created %s%n", response.getName());
      return response;
    }
  }
}

Node.js

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'my_project_id';
// const transcriptUri = 'gs://cloud-samples-data/ccai/chat_sample.json';
// const audioUri = 'gs://cloud-samples-data/ccai/voice_6912.txt';

// Imports the Contact Center Insights client.
const {
  ContactCenterInsightsClient,
} = require('@google-cloud/contact-center-insights');

// Instantiates a client.
const client = new ContactCenterInsightsClient();

async function createConversationWithTtl() {
  const [conversation] = await client.createConversation({
    parent: client.locationPath(projectId, 'us-central1'),
    conversation: {
      dataSource: {
        gcsSource: {
          transcriptUri: transcriptUri,
          audioUri: audioUri,
        },
      },
      medium: 'CHAT',
      ttl: {
        seconds: 86400,
      },
    },
  });
  console.info(`Created ${conversation.name}`);
}
createConversationWithTtl();

TTL auf Projektebene für alle eingehenden Unterhaltungen festlegen

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie mit dem Feld conversation_ttl in einer Settings-Ressource eine TTL auf Projektebene festlegen. Diese TTL wird auf alle eingehenden Unterhaltungen angewendet, für die keine separate Ablaufzeit oder ein anderer TTL-Wert angegeben ist.

Erforderliche Berechtigungen für diese Aufgabe

Zum Ausführen dieser Aufgabe benötigen Sie folgende Berechtigungen:

contactcenterinsights.settings.update

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .
SECONDS: Die Gültigkeitsdauer (Zeit bis zum Ablauf der Unterhaltung) in Sekunden und Bruchteilen von Sekunden.

HTTP-Methode und URL:

POST https://contactcenterinsights.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/settings?updateMask=conversation_ttl

JSON-Text anfordern:

{
  "conversation_ttl": {
    "seconds": "SECONDS"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://contactcenterinsights.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/settings?updateMask=conversation_ttl"

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://contactcenterinsights.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/settings?updateMask=conversation_ttl" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/$PROJECT/locations/us-central1/settings",
  "createTime": "2021-01-20T10:10:10.123000Z",
  "updateTime": "2021-01-20T11:11:11.456000Z",
  "conversationTtl": "86400s"
}

Python

from google.api_core import protobuf_helpers
from google.cloud import contact_center_insights_v1
from google.protobuf import duration_pb2


def set_project_ttl(project_id: str) -> None:
    """Sets a project-level TTL for all incoming conversations.

    Args:
        project_id:
            The project identifier. For example, 'my-project'.

    Returns:
        None.
    """
    # Construct a settings resource.
    settings = contact_center_insights_v1.Settings()
    settings.name = (
        contact_center_insights_v1.ContactCenterInsightsClient.settings_path(
            project_id, "us-central1"
        )
    )

    conversation_ttl = duration_pb2.Duration()
    conversation_ttl.seconds = 86400
    settings.conversation_ttl = conversation_ttl

    # Construct an update mask to only update the fields that are set on the settings resource.
    update_mask = protobuf_helpers.field_mask(None, type(settings).pb(settings))

    # Construct an Insights client that will authenticate via Application Default Credentials.
    # See authentication details at https://cloud.google.com/docs/authentication/production.
    insights_client = contact_center_insights_v1.ContactCenterInsightsClient()

    # Call the Insights client to set a project-level TTL.
    insights_client.update_settings(settings=settings, update_mask=update_mask)

    # Call the Insights client to get the project-level TTL to confirm that it was set.
    new_conversation_ttl = insights_client.get_settings(
        name=settings.name
    ).conversation_ttl
    print(
        "Set TTL for all incoming conversations to {} day".format(
            new_conversation_ttl.days
        )
    )

Java


import com.google.cloud.contactcenterinsights.v1.ContactCenterInsightsClient;
import com.google.cloud.contactcenterinsights.v1.Settings;
import com.google.cloud.contactcenterinsights.v1.SettingsName;
import com.google.protobuf.Duration;
import com.google.protobuf.FieldMask;
import java.io.IOException;

public class SetProjectTtl {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace this variable before running the sample.
    String projectId = "my_project_id";

    setProjectTtl(projectId);
  }

  public static void setProjectTtl(String projectId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ContactCenterInsightsClient client = ContactCenterInsightsClient.create()) {
      // Construct a settings resource.
      SettingsName name = SettingsName.of(projectId, "us-central1");
      Settings settings =
          Settings.newBuilder()
              .setName(name.toString())
              .setConversationTtl(Duration.newBuilder().setSeconds(86400).build())
              .build();

      // Construct an update mask.
      FieldMask updateMask = FieldMask.newBuilder().addPaths("conversation_ttl").build();

      // Call the Insights client to set a project-level TTL.
      Settings response = client.updateSettings(settings, updateMask);
      System.out.printf("Set TTL for all incoming conversations to 1 day");
    }
  }
}

Node.js

/**
 * TODO(developer): Uncomment this variable before running the sample.
 */
// const projectId = 'my_project_id';

// Imports the Contact Center Insights client.
const {
  ContactCenterInsightsClient,
} = require('@google-cloud/contact-center-insights');

// Instantiates a client.
const client = new ContactCenterInsightsClient();

async function setProjectTtl() {
  await client.updateSettings({
    settings: {
      name: client.settingsPath(projectId, 'us-central1'),
      conversationTtl: {
        seconds: 86400,
      },
    },
    updateMask: {
      paths: ['conversation_ttl'],
    },
  });
  console.info('Set TTL for all incoming conversations to 1 day');
}
setProjectTtl();

TTL (Time-to-Live) für Unterhaltungsdaten festlegen Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Übersicht

Unterhaltung mit einem TTL-Wert erstellen

Erforderliche Berechtigungen für diese Aufgabe

REST

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Python

Java

Node.js

TTL auf Projektebene für alle eingehenden Unterhaltungen festlegen

Erforderliche Berechtigungen für diese Aufgabe

REST

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Python

Java

Node.js

TTL (Time-to-Live) für Unterhaltungsdaten festlegen