Para ajudar a rastrear o desempenho do agente, o Dialogflow fornece ferramentas para coletar e analisar o feedback do usuário final sobre as respostas do agente durante uma conversa.
Ativar feedback
Antes de coletar feedback das respostas, ative as seguintes configurações nas configurações gerais do agente:
- Ativar a geração de registros de interação
- Ativar "Feedback de resposta"
Coletar feedback com o Dialogflow Messenger
Se você usa o Dialogflow Messenger, pode ativar a coleta de feedback de respostas para a caixa de diálogo do chat configurando o seguinte atributo HTML: allow-feedback="all".
Isso adicionará os botões "Gostei" e "Não gostei" 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", poderá informar um motivo para o feedback negativo.
Colete feedback com interfaces do usuário personalizadas
Se você desenvolveu uma interface do usuário personalizada,
pode adicionar a coleta de feedbacks 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 personalizada
É possível armazenar dados de feedback na sua estrutura de dados personalizada preenchendo o campo answerFeedback.customRating no método Sessions.submitAnswerFeedback.
Se você usa o Dialogflow Messenger, pode configurar a coleta de feedback personalizado definindo seu componente de feedback personalizado.
Procurar feedback usando o console do Dialogflow CX
Você pode 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,
poderá alterar a tabela atual com o seguinte comando SQL, caso ela não tenha 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 de histórico de conversas contém campos answerFeedback com dados de feedback.
Consulte o método GetConversation na documentação da RPC.