Understanding Conversational Agents log data

Los logs ayudan si sabemos qué está habilitado y qué información puede faltar. Para seguir una sesión, hay que conservar identificadores y tiempos sin asumir que capturan todo el recorrido.

Índice

Habilitar Logs Estructura Entender los logs

---

Habilitar Logs

Habilitar y usar los registros de Dialogflow CX

Para habilitar la función, tienes que ir a la configuración del agente (Agent Settings) y activar los registros de Cloud Logging. Al hacerlo, se registrarán solicitudes/respuestas cubiertas por esa función, con límites, redacciones y exclusiones, lo que te permitirá analizarlos posteriormente.

Los registros te permiten:

• Analizar el flujo de conversación: Entender cómo navegan los usuarios por el diálogo, dónde encuentran obstáculos y qué caminos son los más frecuentes. Esto te ayuda a refinar los flujos para una interacción más fluida.

• Identificar errores de comprensión: Revelan dónde el agente tiene dificultades para entender la intención del usuario. Al analizar malinterpretaciones o respuestas fallidas, puedes corregir las debilidades en tus datos de entrenamiento o modelos de NLP.

• Registrar el historial de transacciones: Captura la interacción del usuario como parte de su historial de transacciones, lo que proporciona información valiosa (insights) para optimizar el agente y mejorar la participación del usuario.

• Realizar análisis de rutas: Muestra las rutas más frecuentes que toman los clientes en las conversaciones.

---

Estructura

Conceptos de conversación

• Conversación: Cualquier interacción entre un usuario y un agente en un momento dado.

• Turno: Un par que consiste en una frase del usuario y una respuesta del agente. Una respuesta del agente puede contener varias frases.

Lenguaje específico de Dialogflow CX

• Flujos: Se usan para organizar conversaciones complejas en torno a temas específicos, como la autenticación o el saldo de una factura. Cada agente empieza con un flujo predeterminado (Default Start Flow).

• Páginas: Componentes dentro de un flujo que capturan información, preguntas y respuestas.

  • Páginas de entrada (Input Pages): Piden información al usuario.

  • Páginas de enrutamiento (Routing Pages): Contienen la lógica de negocio para dirigir la conversación hacia un resultado exitoso. Muchas de estas páginas intermedias no aparecen en las transcripciones.

• Intenciones: Representan el objetivo del usuario. Hay dos tipos:

  • Intención principal (Head Intent): El objetivo principal de la interacción (ej. hacer un pago).

  • Intención suplementaria o contextual: Intenciones adicionales que proporcionan detalles o aclaraciones (ej. decir "sí" o "no" a una pregunta).

---

Entender los logs

Para examinar los registros de Dialogflow CX, se usa la herramienta Logs Explorer en la consola de GCP. Estos registros son cruciales para medir el rendimiento del bot y proporcionan una visión detallada de cada transición de estado en una conversación.

---

Pasos para revisar los registros

1. Filtra por nombre de registro: Asegúrate de que solo se muestren los registros de Dialogflow CX.

2. Filtra por Session ID: Usa este identificador (también llamado Conversation ID) para ver todas las entradas de un solo diálogo.

3. Filtra por tipo de respuesta final: Busca la palabra "final" para obtener el registro que representa el estado final de cada turno.

Estructura de una entrada de registro

Cada entrada de registro es un objeto JSON con campos clave:

• insertId: Un ID único para la entrada.

• timestamp: Marca de tiempo del evento registrado; no asumir que siempre es el inicio del turno.

• logName: Nombre de recurso del log al que pertenece la entrada; no es simplemente el nombre de una API.

• labels: Contiene información de contexto, como el Session ID.

Carga útil (Payload) de la respuesta JSON

El campo jsonPayload es la parte más importante. Dentro de este, el campo queryResult tiene información detallada sobre las transiciones de estado del bot en ese turno:

• transcript: Transcripción si la entrada fue audio; para texto consultar text.

• language: El idioma del bot.

• match: Contiene información sobre la coincidencia de intenciones, incluyendo el tipo de coincidencia, el nombre de la intención detectada y el puntaje de confianza (confidence score).

• parameters: Los parámetros de la sesión establecidos al final del turno.

• responseMessages: Las respuestas del bot en ese turno. Puede haber varias si el bot pasó por varios pasos intermedios.

• diagnosticInfo: Proporciona información detallada, paso a paso, sobre lo que ocurrió. Es útil para la depuración y para establecer métricas personalizadas. Contiene la secuencia de ejecución (Execution Sequence), que muestra las páginas, flujos e intenciones activadas en el turno.

Véase también

• Logs — Fundamentos de logs antes de analizar campos específicos de Dialogflow.

Navegación del módulo

• Siguiente: 02 Transforming Conversational data into information and SQL

Referencias: Cloud Logging de CX, LogEntry, QueryResult. La guía limita el registro a 500 turnos por conversación y puede omitir diagnosticInfo por tamaño. Session ID requiere el contexto de agente/proyecto y no es un identificador de persona. Input/routing pages son patrones de diseño; no tipos distintos de recurso Page.

+----------------------------------------+
| Floure &                               |
| Tachibana's guild                      |
| [Hikari · Nozomi · Iona]               |
| SEAL: sha256/12: 525ef601fd0d          |
| STATUS: LITURGY_IN_PROGRESS            |
+----------------------------------------+