Puoi esportare la cronologia delle conversazioni in BigQuery. Una volta configurata, tutta la cronologia delle conversazioni live viene scritta nella tabella BigQuery. In questo modo, hai a disposizione strumenti di analisi avanzati che possono aiutarti a eseguire il debug e a migliorare l'agente, nonché a scoprire pattern nei dati delle conversazioni.
Limitazioni
Si applicano le seguenti limitazioni:
- È possibile esportare un massimo di 500 turni per ogni conversazione.
Autorizzazioni tra progetti
Se l'agente Dialogflow e i dati BigQuery non si trovano nello
stesso progetto, il service account
associato al progetto Dialogflow Google Cloud deve disporre anche dell'
roles/bigquery.dataEditorautorizzazione IAM per il set di dati BigQuery nel
progetto BigQuery Google Cloud .
Formato del service account: service-<dialogflow-project-number>@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com
L'utente che configura l'esportazione in Dialogflow deve disporre delle autorizzazioni per il progetto BigQuery. In caso contrario, il progetto BigQuery non verrà visualizzato come opzione nella console Dialogflow.
L'autorizzazione minima richiesta per il progetto BigQuery affinché l'utente possa visualizzarlo in Dialogflow è resourcemanager.projects.get.
In alternativa, puoi assegnare uno dei seguenti Google Cloud ruoli predefiniti
che includono questa autorizzazione, ma non richiedono all'utente di avere accesso al
set di dati BigQuery: roles/browser o roles/bigquery.metadataViewer.
Descrizione tabella
Ogni riga della tabella contiene un turno di conversazione con le seguenti colonne:
| Colonna | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| project_id | STRING | L'ID progetto. |
| agent_id | STRING | L'ID agente. |
| conversation_name | STRING | Il nome della risorsa completo per la sessione. |
| turn_position | INTEGER | Il numero del turno di conversazione. |
| request_time | TIMESTAMP | L'ora del turno di conversazione. |
| language_code | STRING | Il tag lingua. |
| request | JSON | La richiesta di rilevamento dell'intento. |
| response | JSON | La risposta di rilevamento dell'intento. |
| partial_responses | JSON | Risposte parziali, se applicabili. |
| derived_data | JSON | Metadati aggiuntivi per questo turno di conversazione. |
| conversation_signals | JSON | Dati di analisi correlati a NLU. Per lo schema JSON, consulta ConversationSignals. |
| bot_answer_feedback | JSON | Feedback sulla risposta, se fornito. |
Configurazione
Per configurare l'esportazione della cronologia delle conversazioni:
- Assicurati che la cronologia delle conversazioni sia attivata.
- Segui la guida alla creazione di set di dati BigQuery per creare un set di dati. Prendi nota del nome del set di dati, perché ti servirà nel passaggio successivo.
Segui la guida alla creazione di tabelle BigQuery per creare una tabella con una definizione dello schema SQL. Utilizza la seguente istruzione SQL per la creazione:
CREATE TABLE <your_dataset_name>.dialogflow_bigquery_export_data( project_id STRING, agent_id STRING, conversation_name STRING, turn_position INTEGER, request_time TIMESTAMP, language_code STRING, request JSON, response JSON, partial_responses JSON, derived_data JSON, conversation_signals JSON, bot_answer_feedback JSON );Configura le impostazioni dell'agente per abilitare l'esportazione in BigQuery e per fornire i nomi del set di dati e della tabella creati in precedenza.