Esportazione del logging delle interazioni in BigQuery

Puoi esportare logging delle interazioni a BigQuery. Una volta configurato, tutto il logging delle interazioni in tempo reale viene scritto alla tua tabella BigQuery. Fornisce strumenti di analisi avanzati che può aiutarti a eseguire il debug e a migliorare l'agente e per 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 sono stesso progetto, l'account di servizio associati al tuo progetto Google Cloud Dialogflow deve avere anche Autorizzazione IAM roles/bigquery.dataEditor per il set di dati BigQuery in nel tuo progetto Google Cloud per BigQuery.

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

L'utente che configura l'esportazione in Dialogflow deve disporre delle autorizzazioni per il progetto BigQuery. In caso contrario, il progetto BigQuery non verranno visualizzate come opzione nella console di Dialogflow.

L'autorizzazione minima richiesta per il progetto BigQuery affinché l'utente possa visualizzarlo in Dialogflow è resourcemanager.projects.get. In alternativa, puoi assegnare uno dei seguenti ruoli predefiniti di Google Cloud che includono questa autorizzazione ma non richiedono che l'utente abbia accesso al Set di dati BigQuery: roles/browser o roles/bigquery.metadataViewer.

Descrizione tabella

Ogni riga della tabella contiene un turno di conversazione con le seguenti colonne:

Colonna Tipo Descrizione
project_id STRING L'ID del progetto.
agent_id STRING L'ID agente.
conversation_name STRING Il nome completo della risorsa per la sessione.
turn_position INTEGER Il numero della turno di conversazione.
request_time TIMESTAMP L'ora della svolta conversazionale.
language_code STRING Il tag della lingua.
richiesta JSON La richiesta di rilevamento dell'intento.
risposta JSON La risposta di rilevamento dell'intento.
partial_responses JSON Risposte parziali, se applicabili.
derived_data JSON Metadati aggiuntivi per questo turno di conversazione.
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 del logging delle interazioni:

  1. Assicurati che logging delle interazioni sia abilitato.
  2. Segui le linee guida di BigQuery guida alla creazione di set di dati per creare un set di dati. Prendi nota del nome del set di dati, poiché ti servirà nel passaggio successivo.
  3. Segui la guida alla creazione delle tabelle di BigQuery per creare una tabella con una definizione dello 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 il tuo impostazioni agente per abilitare l'esportazione BigQuery e fornire i nomi dei set di dati e delle tabelle creato sopra.