Google utiliza tecnología de IA para traducir contenido a tu idioma preferido. Las traducciones realizadas con IA pueden contener errores.

Establece un TTL (tiempo de actividad) en los datos de conversación

Descripción general

Hay dos maneras de establecer el tiempo de vencimiento de una conversación en CX Insights: usar el campo expire_time o el campo ttl. Puedes usar el campo expire_time para establecer una marca de tiempo que indique cuándo vencerá la conversación o el campo ttl para establecer una duración (en segundos) hasta que venza la conversación. Si una conversación tiene un valor expire_time y un valor ttl, CX Insights usa el valor expire_time.

Las conversaciones configuradas para vencer con el campo expire_time o ttl se borrarán 24 horas después de que se alcance el tiempo de vencimiento especificado. Consulta la documentación del recurso Conversation para obtener detalles completos. En esta página, se muestra cómo establecer un TTL, tanto para conversaciones individuales como para todas las conversaciones de un proyecto determinado.

Si una conversación no está configurada para vencer, permanecerá en CX Insights de forma indefinida, aunque las conversaciones siempre se pueden borrar de forma manual.

Crea una conversación con un valor de TTL

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo establecer un valor de TTL para una sola conversación recién creada con el campo ttl en un recurso Conversation.

Permisos necesarios para esta tarea

Para realizar esta tarea, debes tener los siguientes permisos:

contactcenterinsights.conversations.create

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID: Es el ID del Google Cloud proyecto de.
TRANSCRIPT_URI: Es el URI de Cloud Storage que apunta a un archivo que contiene la transcripción de la conversación.
MEDIUM: Se establece en PHONE_CALL o CHAT, según el tipo de datos. Si no se especifica, el valor predeterminado es PHONE_CALL.
SECONDS: Es el tiempo de actividad (tiempo hasta que vence la conversación) en segundos y fracciones de segundo.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a gcloud CLI con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login , o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a gcloud CLI . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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)

Nota: El siguiente comando supone que accediste a gcloud CLI con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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

Para autenticarte en CX Insights, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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();

Establece un TTL a nivel del proyecto para todas las conversaciones entrantes

En el siguiente muestra de código, se muestra cómo establecer un TTL a nivel del proyecto con el campo conversation_ttl en un recurso Settings. Este TTL se aplicará a todas las conversaciones entrantes que no especifiquen un tiempo de vencimiento independiente o un valor de TTL diferente.

Permisos necesarios para esta tarea

Para realizar esta tarea, debes tener los siguientes permisos:

contactcenterinsights.settings.update

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID: Es el ID del Google Cloud proyecto de.
SECONDS: Es el tiempo de actividad (tiempo hasta que vence la conversación) en segundos y fracciones de segundo.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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();

Establece un TTL (tiempo de actividad) en los datos de conversación Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

Descripción general

Crea una conversación con un valor de TTL

Permisos necesarios para esta tarea

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Python

Java

Node.js

Establece un TTL a nivel del proyecto para todas las conversaciones entrantes

Permisos necesarios para esta tarea

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Python

Java

Node.js

Establece un TTL (tiempo de actividad) en los datos de conversación