您可以将互动日志记录导出到 BigQuery。配置后，所有实时互动日志记录都会写入您的 BigQuery 表。这为您提供了高级分析工具，可以帮助您调试和改进代理，并发现对话数据中的模式。
限制
存在以下限制：
- 每个对话最多可以导出 500 轮回合。
跨项目权限
如果您的 Dialogflow 代理和 BigQuery 数据不在同一个项目中，则与您的 Dialogflow Google Cloud 项目关联的服务帐号还必须具有您的 BigQuery Google Cloud 项目中的 BigQuery 数据集的 roles/bigquery.dataEditor IAM 权限。
服务账号格式：service-<dialogflow-project-number>@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com
表的说明
表中的每一行都包含一个对话回合，其中包含以下各列：
| 列 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| project_id | STRING | 项目 ID。 |
| agent_id | STRING | 代理 ID。 |
| conversation_name | STRING | 会话的完全限定资源名称。 |
| turn_position | INTEGER | 对话回合编号。 |
| request_time | TIMESTAMP | 对话轮次的时间。 |
| language_code | STRING | 语言标记。 |
| 请求 | JSON | 检测意图请求。 |
| Response | JSON | 检测意图响应。 |
| partial_responses | JSON | 部分响应（如果适用）。 |
| derived_data | JSON | 此对话回合的其他元数据。 |
| conversation_signals | JSON | NLU 相关的分析数据。如需了解 JSON 架构，请参阅 ConversationSignals。 |
| bot_answer_feedback | JSON | 回答反馈（如有提供）。 |
配置
如需配置互动日志记录导出功能，请执行以下操作：
- 确保已启用互动日志记录。
- 按照 BigQuery 数据集创建指南创建数据集。请记下数据集名称，因为下一步中会用到该名称。
按照 BigQuery 表创建指南创建具有 SQL 架构定义的表。使用以下 SQL 语句进行创建：
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 );配置代理设置以启用 BigQuery Export，并提供在上述步骤中创建的数据集和表的名称。