É possível exportar os registros de interação para o BigQuery. Depois de configurado, todo o registro de interação em tempo real é gravado na tabela do BigQuery. Isso oferece ferramentas de análise avançadas que podem ajudar a depurar e melhorar o agente e descobrir padrões nos dados de conversa.
Limitações
Considere as seguintes limitações:
- É possível exportar no máximo 500 turnos para cada conversa.
Permissões entre projetos
Se o agente do Dialogflow e os dados do BigQuery não estiverem no mesmo projeto, a conta de serviço associada ao seu projeto do Dialogflow no Google Cloud também precisará ter a permissão roles/bigquery.dataEditor do IAM para o conjunto de dados do BigQuery no seu projeto do BigQuery no Google Cloud.
Formato da conta de serviço: service-<dialogflow-project-number>@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com
O usuário que configura a exportação no Dialogflow precisa ter permissões no projeto do BigQuery. Caso contrário, o projeto do BigQuery não vai aparecer como uma opção no console do Dialogflow.
A permissão mínima necessária no projeto do BigQuery para que o usuário possa acessá-lo no Dialogflow é resourcemanager.projects.get.
Como alternativa, você pode atribuir um dos papéis predefinidos do Google Cloud a seguir que incluem essa permissão, mas não exigem que o usuário tenha acesso ao conjunto de dados do BigQuery: roles/browser ou roles/bigquery.metadataViewer.
Descrição da tabela
Cada linha da tabela contém uma vez na conversa com as seguintes colunas:
| Coluna | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| project_id | STRING | O código do projeto. |
| agent_id | STRING | O ID do agente. |
| conversation_name | STRING | O nome do recurso totalmente qualificado para a sessão. |
| turn_position | INTEGER | O número da rodada de conversa. |
| request_time | TIMESTAMP | O horário da vez de falar. |
| language_code | STRING | A tag de idioma. |
| solicitação | JSON | A solicitação de detecção de intent. |
| resposta | JSON | A resposta de detecção de intent. |
| partial_responses | JSON | Respostas parciais, se aplicável. |
| derived_data | JSON | Metadados adicionais para essa vez de conversa. |
| conversation_signals | JSON | Dados de análise relacionados ao PLN. Consulte ConversationSignals para conferir o esquema JSON. |
| bot_answer_feedback | JSON | Responda ao feedback, se houver. |
Configuração
Para configurar a exportação de registros de interação:
- Verifique se o registro de interação está ativado.
- Siga o guia de criação de conjuntos de dados do BigQuery para criar um conjunto de dados. Anote o nome do conjunto de dados, porque você vai precisar dele na próxima etapa.
Siga o guia de criação de tabelas do BigQuery para criar uma tabela com uma definição de esquema SQL. Use a seguinte instrução SQL para criação:
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 );Configure as configurações do agente para ativar a exportação do BigQuery e fornecer os nomes do conjunto de dados e da tabela criados acima.