Définir une valeur TTL (Time To Live) sur les données de conversation

Présentation

Il existe deux façons de définir le délai d'expiration d'une conversation dans CX Insights : à l'aide du champ expire_time ou du champ ttl. Vous pouvez utiliser le champ expire_time pour définir un code temporel indiquant la date d'expiration de la conversation, ou le champ ttl pour définir une durée (en secondes) avant l'expiration de la conversation. Si une conversation comporte à la fois une valeur expire_time et une valeur ttl, CX Insights utilise la valeur expire_time.

Les conversations configurées pour expirer à l'aide des champs expire_time ou ttl seront supprimées 24 heures après l'heure d'expiration spécifiée. Pour en savoir plus, consultez la documentation sur la ressource Conversation. Cette page explique comment définir un délai avant suppression (TTL), à la fois pour les conversations individuelles et pour toutes les conversations d'un projet donné.

Si une conversation n'est pas configurée pour expirer, elle restera indéfiniment dans CX Insights. Toutefois, les conversations peuvent toujours être supprimées manuellement.

Créer une conversation avec une valeur TTL

L'exemple suivant montre comment définir une valeur TTL pour une conversation unique et nouvellement créée à l'aide du champ ttl dans une ressource Conversation.

Autorisations requises pour cette tâche

Pour effectuer cette tâche, vous devez disposer des autorisations suivantes :

contactcenterinsights.conversations.create

REST

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
TRANSCRIPT_URI : URI Cloud Storage qui pointe vers un fichier contenant la transcription de la conversation.
MEDIUM : défini sur PHONE_CALL ou CHAT selon le type de données. Si aucune valeur n'est spécifiée, la valeur par défaut est PHONE_CALL.
SECONDS : durée de vie (délai avant expiration de la conversation) en secondes et fractions de seconde.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

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

Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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)

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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

Pour vous authentifier auprès de CX Insights, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement 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();

Définir une valeur TTL au niveau du projet pour toutes les conversations entrantes

L'exemple de code suivant montre comment définir un TTL au niveau du projet à l'aide du champ conversation_ttl dans une ressource Settings. Ce TTL s'appliquera à toutes les conversations entrantes qui ne spécifient pas de délai d'expiration distinct ni de valeur TTL différente.

Autorisations requises pour cette tâche

Pour effectuer cette tâche, vous devez disposer des autorisations suivantes :

contactcenterinsights.settings.update

REST

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
SECONDS : durée de vie (délai avant expiration de la conversation) en secondes et fractions de seconde.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

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

Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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)

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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();

Définir une valeur TTL (Time To Live) sur les données de conversation Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.

Présentation

Créer une conversation avec une valeur TTL

Autorisations requises pour cette tâche

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Python

Java

Node.js

Définir une valeur TTL au niveau du projet pour toutes les conversations entrantes

Autorisations requises pour cette tâche

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Python

Java

Node.js

Définir une valeur TTL (Time To Live) sur les données de conversation