将对话记录导出到 BigQuery

您可以将对话记录导出到 BigQuery。配置完成后，所有实时对话记录都会写入您的 BigQuery 表中。这为您提供了高级分析工具，可帮助您调试和改进代理，并发现对话数据中的模式。

限制

存在以下限制：

• 每次对话最多可导出 500 个对话轮次。

跨项目权限

如果您的 Dialogflow 代理和 BigQuery 数据不在同一项目中，则与您的 Dialogflow Google Cloud 项目关联的服务账号还必须具有 BigQuery Google Cloud 项目中 BigQuery 数据集的 roles/bigquery.dataEditor IAM 权限。

服务账号格式：service-<dialogflow-project-number>@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com

在 Dialogflow 中配置导出功能的用户必须拥有对 BigQuery 项目的权限。如果未启用，BigQuery 项目将不会显示为 Dialogflow 控制台中的选项。

用户要在 Dialogflow 中看到 BigQuery 项目，需要对该项目拥有最低权限 resourcemanager.projects.get。或者，您也可以分配以下 Google Cloud 预定义角色之一，这些角色包含此权限，但不需要用户拥有对 BigQuery 数据集的访问权限：roles/browser 或 roles/bigquery.metadataViewer。

表说明

表格的每一行都包含一轮对话，并包含以下列：

列	类型	说明
project_id	STRING	项目 ID。
agent_id	STRING	代理 ID。
conversation_name	STRING	会话的完全限定资源名称。
turn_position	INTEGER	对话回合数。
request_time	时间戳	对话回合的时间。
language_code	STRING	语言标记。
请求	JSON	检测意图请求。
Response	JSON	检测意图响应。
partial_responses	JSON	部分响应（如果适用）。
derived_data	JSON	相应对话轮次的其他元数据。
conversation_signals	JSON	与 NLU 相关的分析数据。如需查看 JSON 架构，请参阅 ConversationSignals。
bot_answer_feedback	JSON	如果提供了反馈，请回答反馈。

配置

如需配置对话记录导出，请执行以下操作：

1. 确保已启用对话记录。
2. 按照 BigQuery 数据集创建指南创建一个数据集。 记下数据集名称，因为您在下一步中需要用到该名称。

3. 按照 BigQuery 表格创建指南创建具有 SQL 架构定义的表格。使用以下 SQL 语句进行创建：

   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
   );
   

4. 配置代理设置，以启用 BigQuery 导出功能，并提供上面创建的数据集和表名称。

   注意： 如果您的代理受客户管理的加密密钥 (CMEK) 保护，但目标 BigQuery 表不受 CMEK 保护，您会看到一条警告。