Esportazione del logging delle interazioni in BigQuery

Puoi esportare il logging delle interazioni in BigQuery. Una volta configurati, tutti i log delle interazioni in tempo reale vengono scritti nella tabella BigQuery. Questo ti fornisce strumenti di analisi avanzati che possono aiutarti a eseguire il debug e migliorare l'agente e a scoprire pattern nei dati delle conversazioni.

Limitazioni

Si applicano le seguenti limitazioni:

  • È possibile esportare un massimo di 500 turni per ogni conversazione.

Autorizzazioni tra progetti

Se l'agente Dialogflow e i dati BigQuery non si trovano nello stesso progetto, l'account di servizio associato al progetto Dialogflow Google Cloud deve disporre anche dell'autorizzazione IAM roles/bigquery.dataEditor per il set di dati BigQuery nel tuo progetto Google Cloud BigQuery.

Formato dell'account di servizio: service-<dialogflow-project-number>@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com

Descrizione tabella

Ogni riga della tabella contiene una svolta conversazionale con le seguenti colonne:

Colonna Tipo Descrizione
project_id STRING L'ID progetto.
agent_id STRING L'ID agente.
conversation_name STRING Il nome completo della risorsa per la sessione.
turn_position INTEGER Il numero della svolta della conversazione.
request_time TIMESTAMP Il momento del turno della conversazione.
language_code STRING Il tag della lingua.
request JSON La richiesta di rilevamento dell'intent.
risposta JSON La risposta di rilevamento dell'intento.
partial_responses JSON Risposte parziali, se applicabili.
derived_data JSON Metadati aggiuntivi per questo turno conversazionale.
conversation_signals JSON Dati di analisi correlati alla NLU. Per lo schema JSON, consulta ConversationSignals.
bot_answer_feedback JSON Rispondi al feedback, se fornito.

Configurazione

Per configurare l'esportazione dei log delle interazioni:

  1. Assicurati che il logging delle interazioni sia abilitato.
  2. Segui la guida alla creazione di un set di dati di BigQuery per creare un set di dati. Prendi nota del nome del set di dati, che ti servirà nel passaggio successivo.

  3. Segui la guida alla creazione di tabelle BigQuery per creare una tabella con la definizione di uno schema SQL. Utilizza la seguente istruzione SQL per la creazione:

    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. Configura le impostazioni dell'agente per abilitare BigQuery Export e per fornire i nomi dei set di dati e delle tabelle creati in precedenza.

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