Puoi esportare il logging delle interazioni in BigQuery. Una volta configurato, tutti i log delle interazioni in tempo reale vengono scritti nella tabella BigQuery. In questo modo, avrai a disposizione 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 turn 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 Google Cloud Dialogflow deve disporre anche dell'roles/bigquery.dataEditorautorizzazione IAM per il set di dati BigQuery nel progetto Google Cloud 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 verrà visualizzato come opzione nella console 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 all'utente di avere 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 progetto. |
| agent_id | STRING | L'ID agente. |
| conversation_name | STRING | Il nome completo della risorsa per la sessione. |
| turn_position | INTEGER | Il numero di turno di conversazione. |
| request_time | TIMESTAMP | L'ora del turno di conversazione. |
| language_code | STRING | Il tag lingua. |
| richiesta | JSON | La richiesta di rilevamento dell'intento. |
| risposta | JSON | La risposta al 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 relativi all'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:
- Assicurati che la registrazione delle interazioni sia attivata.
- Segui la guida alla creazione dei set di dati di BigQuery per creare un set di dati. Prendi nota del nome del set di dati, poiché ti servirà nel passaggio successivo.
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 );Configura le impostazioni dell'agente per attivare BigQuery Export e fornire i nomi del set di dati e delle tabelle creati in precedenza.