Para monitorar o desempenho do agente, O Dialogflow oferece ferramentas para coletar e analisar o feedback dos usuários finais sobre as respostas dos agentes durante uma conversa.
Ativar feedback
Antes de coletar o feedback da resposta, ative as seguintes configurações nas configurações gerais do agente:
- Ativar a geração de registros de interação
- Ativar o feedback de resposta
Colete feedback com o Dialogflow CX Messenger
Se você usa o
Dialogflow CX Messenger,
ative a coleta de feedback de respostas para a caixa de chat definindo o seguinte
atributo HTML:
allow-feedback="all"
.
Isso vai adicionar os botões
e à interface do usuário. Durante a conversa, O usuário final pode clicar nesses botões para dar feedback sobre as respostas do agente. Se o usuário selecionar "Não gostei", ele poderá informar um motivo para o feedback negativo.Coletar feedback com interfaces do usuário personalizadas
Se você tiver desenvolvido uma interface do usuário personalizada,
é possível adicionar a coleta de feedback à interface
e chamar o método Sessions.submitAnswerFeedback
.
Selecione um protocolo e uma versão para a referência de sessão:
Protocolo | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Recurso da sessão | Recurso da sessão |
RPC (remote procedure call) | Interface da sessão | Interface da sessão |
C++ | SessionsClient | Indisponível |
C# | SessionsClient | Indisponível |
Go | SessionsClient | Indisponível |
Java | SessionsClient | SessionsClient |
Node.js | SessionsClient | SessionsClient |
PHP | Indisponível | Indisponível |
Python | SessionsClient | SessionsClient |
Ruby | Indisponível | Indisponível |
Estrutura de dados de feedback personalizado
É possível armazenar dados de feedback na estrutura de dados personalizada preenchendo o campo answerFeedback.customRating
no
método Sessions.submitAnswerFeedback
.
Se você usa o Dialogflow CX Messenger, configure a coleta de feedback personalizado definindo seu componente de feedback personalizado.
Procurar feedback usando o console do Dialogflow CX
É possível acessar e filtrar feedbacks usando a ferramenta Histórico de conversas.
Ler feedback com a geração de registros de interação do BigQuery
É possível analisar os dados de feedback com o Registro de interação do BigQuery.
Se você já criou sua tabela do BigQuery,
Altere sua tabela atual com o seguinte comando SQL se ela não tiver a coluna bot_answer_feedback
necessária:
ALTER TABLE <your_dataset_name>.<your_table_name>
ADD COLUMN bot_answer_feedback JSON;
Ler feedback com a API
O recurso do histórico de conversas contém
Campos answerFeedback
que contêm dados de feedback.
Consulte o método GetConversation
na documentação do RPC.