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 progetto Google Cloud Dialogflow devono 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 attive nel progetto BigQuery. In caso contrario, il progetto BigQuery non verranno visualizzate come opzione nella console di Dialogflow.
L'autorizzazione minima richiesta nel progetto BigQuery per
l'utente che lo vede 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 | STRINGA | L'ID del progetto. |
| agent_id | STRINGA | L'ID agente. |
| conversation_name | STRINGA | 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 | STRINGA | 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. Vedi ConversationSignals per lo schema JSON. |
| bot_answer_feedback | JSON | Rispondi al feedback, se fornito. |
Configurazione
Per configurare l'esportazione del logging delle interazioni:
- Assicurati che logging delle interazioni sia abilitato.
- 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, che ti servirà nel passaggio successivo.
Segui le linee guida di BigQuery guida alla creazione di una tabella per creare una tabella con una definizione di 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 il tuo impostazioni agente per abilitare l'esportazione BigQuery e fornire i nomi dei set di dati e delle tabelle creato sopra.