É possível exportar registro de interações para BigQuery Depois de configurado, todo o registro de interações em tempo real é gravado à tabela do BigQuery. Isso fornece ferramentas de análise avançadas que ajudam a depurar e melhorar o agente e descobrir padrões em 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
associadas ao seu projeto do Dialogflow no Google Cloud também devem ter a
roles/bigquery.dataEditor Permissão do IAM para o conjunto de dados do BigQuery em
seu projeto do Google Cloud no BigQuery.
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 aparecerá 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, é possível atribuir um dos seguintes papéis predefinidos do Google Cloud
que incluem essa permissão, mas não exigem que o usuário tenha acesso à
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 da intent de detecção. |
| partial_responses | JSON | Respostas parciais, se aplicável. |
| derived_data | JSON | Metadados adicionais para esta rodada 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 ele será necessário na próxima etapa.
Siga o BigQuery guia de criação de tabelas 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.