Importer les données des conversations

La fonctionnalité Réponse suggérée accepte les données de conversation en tant qu'entrée et les utilise pour entraîner un modèle de suggestion de réponse personnalisé. Vous pouvez éventuellement utiliser les données de conversation fournies par Agent Assist pour tester la fonctionnalité ou l'intégration, sans avoir à fournir vos propres données. Pour pouvoir utiliser Smart Repy pendant l'exécution, vous devez fournir vos propres données de conversation.

Cette page vous guide tout au long de l'utilisation de l'ensemble de données préexistant, et de la mise en forme de vos propres données pour les importer dans Cloud Storage. Vous devez fournir vos données de conversation sous forme de fichiers texte au format JSON.

Utiliser les données de conversation fournies par Agent Assist (facultatif)

Agent Assist fournit des données de conversation accessibles au public, ainsi qu'un modèle et une liste d'autorisation entraînés à partir de ces données. Vous pouvez utiliser ces ressources pour créer un profil de conversation et tester les fonctionnalités de la fonctionnalité sans avoir à fournir vos propres données. Si vous souhaitez utiliser cette option, vous pouvez accéder au tutoriel sur le profil de conversation et créer un profil de conversation à l'aide des ressources suivantes.

L'ensemble de données de conversation fourni est dérivé d'une source externe et est stocké dans un bucket Google Cloud Storage: gs://smart_messaging_integration_test_data. Les données contiennent des dialogues axés sur les tâches portant sur six domaines: "Réservations", "restaurant", "hôtel", "attraction", "taxi" et "train". Le modèle entraîné à partir de ces données et de la liste d'autorisation associée se trouve aux emplacements suivants:

Modèle : projects/ccai-shared-external/conversationModels/c671dd72c5e4656f
Liste d'autorisations : projects/ccai-shared-external/knowledgeBases/smart_messaging_kb/documents/NzU1MDYzOTkxNzU0MjQwODE5Mg

Pour tester la fonctionnalité, nous vous conseillons de commencer par utiliser les messages d'utilisateur final suivants pour déclencher une réponse:

"Pouvez-vous m'indiquer un endroit coûteux où séjourner dans l'est ?"
"Je recherche un restaurant coûteux qui sert des plats Thailandais."
"Bonjour, j'ai besoin d'un hôtel avec Wi-Fi gratuit dans le nord de Cambridge."

Données de transcription des conversations

Les données des conversations textuelles doivent être fournies dans des fichiers au format JSON, chaque fichier contenant des données pour une seule conversation. La section suivante décrit le format JSON requis.

Conversation

Objet de premier niveau pour les données de conversation.

Champ	Type	Description
conversation_info	ConversationInfo { }	Facultatif. Métadonnées de la conversation.
entries	Entrée [ ]	Obligatoire. Messages de conversation classés dans l'ordre chronologique.

ConversationInfo

Métadonnées d'une conversation.

Champ	Type	Description
catégories	Catégorie [ ]	Facultatif. Catégories personnalisées pour les données de conversation

Catégorie

Catégorie de données de conversation. Si vous fournissez des catégories avec vos données de conversation, elles seront utilisées pour identifier les sujets de vos conversations. Si vous ne fournissez pas de catégories, le système les classe automatiquement en fonction du contenu.

Champ	Type	Description
display_name	chaîne	Obligatoire. Nom à afficher pour la catégorie.

Entrée

Données pour un seul message de conversation.

Champ	Type	Description
text	chaîne	Obligatoire. Texte de ce message de conversation.
user_id	Entier	Facultatif. Numéro qui identifie le participant à la conversation. Chaque participant doit disposer d'un `user_id` unique, utilisé à plusieurs reprises s'il participe à plusieurs conversations.
role	chaîne	Obligatoire. Rôle du participant à la conversation. Au choix: "AGENT", "CLIENT".
start_timestamp_usec	Entier	Obligatoire. L'horodatage du début de la conversation est exprimé en microsecondes.

Exemple

Vous trouverez ci-dessous un exemple de fichier de données de conversation.

{
  "conversation_info":{
    "categories":[
      {
        "display_name":"Category 1"
      }
    ]
  },
  "entries": [
    {
      "start_timestamp_usec": 1000000,
      "text": "Hello, I'm calling in regards to ...",
      "role": "CUSTOMER",
      "user_id": 1
    },
    {
      "start_timestamp_usec": 5000000,
      "text": "Yes, I can answer your question ...",
      "role": "AGENT",
      "user_id": 2
    },
    ...
  ]
}

Importer des conversations dans Cloud Storage

Vous devez fournir vos données de conversation dans un bucket Cloud Storage hébergé dans votre projet GCP. Lors de la création du bucket:

Assurez-vous d'avoir sélectionné le projet GCP que vous utilisez pour Dialogflow.
Utilisez la classe Stockage standard.
Définissez l'emplacement du bucket sur l'emplacement le plus proche du vôtre. Vous aurez besoin de l'ID d'emplacement (par exemple, us-west1) pour fournir les données de conversation. Prenez donc note de votre choix.
Vous aurez également besoin du nom du bucket pour fournir les données de conversation.

Suivez les instructions de la page Démarrage rapide de Cloud Storage pour créer un bucket et importer des fichiers.