대화 통찰력 구현
대화 데이터를 XDM 경험 이벤트로 생성하고 이러한 대화 경험 이벤트가 데이터 세트로 Adobe Experience Platform에 표시되도록 하려면 Conversation Insights를 사용하도록 에이전트 애플리케이션 또는 서비스를 계측하십시오.
이 문서에서는 필요한 구현 단계에 대해 설명합니다.
- 데이터를 수집하려면 Experience Platform 환경(조직 및 샌드박스)을 사용할 수 있어야 합니다.
- 에이전트 및 대화 필드 그룹에 대해 Adobe 조직을 활성화해야 합니다.
스키마 및 데이터 세트
기본 대화 이벤트(프롬프트, 응답, 피드백)를 위한 데이터 세트를 구성합니다. 프롬프트, 응답 및 피드백 데이터 세트는 XDM 경험 이벤트 기본 스키마를 대화 이벤트 필드 그룹과(와) 함께 확장해야 하며 선택적으로 에이전트 정보 필드 그룹 및 기타 추가 필드 그룹을 포함할 수 있습니다.
프롬프트, 응답 및 피드백에 대해 별도의 데이터 세트를 정의하거나 데이터를 데이터 세트로 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 프롬프트 및 응답에는 한 데이터 세트를 사용하고 피드백에는 다른 데이터 세트를 사용합니다. 또는 작동 방법에 나와 있는 대로 각 유형의 대화 이벤트에 대해 별도의 데이터 세트를 사용합니다.
예제를 보려면 다음을 사용하십시오.
-
개별 데이터 집합 구현. 프롬프트, 응답 및 피드백 이벤트에 대한 개별 데이터 세트. 다음과 같은 경우 이 구현 접근 방식을 따르십시오.
- 클라이언트 구현에서 더 적은 상태를 유지 관리하려고 합니다.
- 지연 또는 존재하지 않는 응답과 관계없이 프롬프트 데이터를 전송합니다.
-
결합된 데이터 집합 구현. 예를 들어 결합된 프롬프트 및 응답 이벤트 데이터 세트와 별도의 피드백 이벤트 데이터 세트가 있습니다. 다음과 같은 경우 이 구현 접근 방식을 따르십시오.
- 구현에서 전체 회전을 지원하므로 호출을 줄이려고 합니다.
- 응답이 도착하기를 기다릴 때 지연에 신경 쓰지 마십시오.
데이터 세트 레이아웃과 이러한 데이터 세트로 대화 이벤트를 전달하는 것은 별개의 문제입니다. 안정적인 대화 식별자 및 회전 식별자를 보장하기 위해 데이터를 사용할 수 있는 즉시 각 대화 이벤트를 전송합니다. 안정적인 식별자는 데이터 세트 간 대화 블렌더 서비스에서 적절한 상관 관계를 용이하게 합니다.
대화 이벤트 필드 그룹
대화 이벤트 필드 그룹은 필수 필드 그룹이며 conversation 개체를 사용합니다.
대화 개체는 다음에 대한 데이터를 캡처합니다.
대화
고유한 conversationID이(가) 대화를 식별합니다. 예: conversationID = "conv-001". conversationID을(를) 사용하면 관련된 모든 회전 이벤트를 동일한 대화 경험으로 그룹화할 수 있습니다.
스키마에서도 conversationName을(를) 지원합니다. 사용자가 읽을 수 있는 이름으로, 대화의 전체 컨텍스트를 설명합니다(예: France Geography Q&A). 대화 이름이 자동으로 생성되지만 생성된 이름을 업데이트할 수 있습니다. 대화 이름도 signals[].name(으)로 채워집니다. Adobe이 conversationName을(를) signals[].name = “title” 신호와 동일한 값으로 채웁니다. 채운 데이터 집합에 대해 conversation.conversationName을(를) 설정하고 Adobe 제공 값을 덮어쓸 수 있습니다.
회전
차례는 대화 내의 상호 작용 주기 중 하나입니다.
turnID 고유한 turnID이(가) 회전을 식별합니다. 예:
conversationID = "conv-001"turnID = "turn-001"
같은 conversationID 및 turnID을(를) 사용하여 해당 전환과 연결된 프롬프트, 응답 및 피드백을 상호 연관시킵니다. 이러한 상관 관계는 별도로 제공되거나 다른 데이터 세트로 끝나는 레코드 간에 작동합니다. turnId은(는) 동일한 대화 내에서만 고유해야 하지만 여러 대화 간에 다시 사용할 수 있습니다. 예를 들어 conversationID conv-001 및 conv-002과(와) 대화에서 turn-001을(를) 모두 turnID(으)로 사용할 수 있습니다.
프롬프트
프롬프트는 에이전트에 제출된 입력입니다. 대부분의 고객 시나리오에서 이 입력은 사용자의 질문, 요청, 지침 또는 메시지입니다.
프롬프트에서 다음 표현을 사용합니다. conversation.prompt
중요한 프롬프트 필드는 다음과 같습니다.
prompt.sourceprompt.raw[]prompt.raw[].textprompt.raw[].purpose프롬프트에 여러 원시 세그먼트가 포함될 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 텍스트를 입력하고 URL을 포함합니다.
-
Prompt"What is the capital of France""https://example.com/france"
응답
응답은 에이전트나 다른 응답 당사자가 반환하는 컨텐츠입니다.
conversation.response 고유한 responseID은(는) 응답을 나타냅니다.
중요 응답 필드는 다음과 같습니다.
response.sourceresponse.raw[]response.raw[].textresponse.raw[].purpose문서화된 소스 유형은 다음과 같습니다.
botcannedconciergeend-user피드백
피드백은 상호 작용에 대한 사용자의 명시적인 평가 또는 반응이다.
피드백 구조에는 conversation.feedback이(가) 포함됩니다.
예:
feedback.raw[].text: "Great help"feedback.rating.score:1feedback.rating.classification:"Thumbs Up"feedback.rating.reasons[]: ["Accurate", "Quick response"]
문서화된 등급 점수 범위는 -1.0에서 1.0까지입니다.
eventType = "conversation.feedback"을(를) 사용하여 피드백 이벤트를 피드백 전용 이벤트로 표시할 수 있습니다.
피드백이 특정 차례대로 적용되는 경우 대화 믹서기가 해당 피드백을 관련 상호 작용과 연결할 수 있도록 적절한 conversationID 및 turnID을(를) 유지하십시오.
신호
신호는 대화 내용에 대한 구조화된 분석적 관찰입니다. 신호 추출 서비스에서 기본 제공 신호를 제공합니다. 신호를 제공하는 데 필요한 작업은 없지만 통합의 일부로 신호를 추가할 수 있습니다.
신호에는 다음 필드가 있습니다.
scopenametypevalues[]stringValuenumberValuebooleanValueconfidencequalifiers[]metadata[]신호 추출 서비스가 신호 데이터 집합에 대한 signals 개체를 채웁니다.
이전 signals[].attributes.{subjects,intents,tones,sentiment} 컨테이너는 사용되지 않습니다.
Source 유형
이벤트의 각 prompt, response 또는 feedback 개체에 대해 source의 값을 설정해야 합니다. 모든 값을 사용할 수 있습니다. 데이터의 출처를 이해하는 데 도움이 되는 값을 사용합니다. 예:
end-useragentbotcanned-promptconcierge목적 유형(원시 텍스트)
prompt, response 또는 feedback 개체에 있는 raw 개체의 모든 요소에 대해 purpose 특성 값을 설정해야 합니다. 모든 문자열 값을 사용할 수 있습니다. 이 필드는 원시 텍스트에 저장된 내용을 구분하는 데 사용됩니다. 유용한 값은 아래에 있으며 다른 값도 동일하게 유효합니다.
free-form-textscreenshotattachmentlinkurlimage-linkcitationmedia대화
대화 개체에 대한 자세한 내용은 아래를 참조하십시오.
| table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 4-row-4 5-row-4 6-row-4 7-row-4 8-row-4 9-row-4 10-row-4 11-row-4 12-row-4 13-row-4 14-row-4 15-row-4 16-row-4 17-row-4 18-row-4 19-row-4 20-row-4 21-row-4 22-row-4 23-row-4 24-row-4 25-row-4 26-row-4 27-row-4 28-row-4 29-row-4 30-row-4 31-row-4 32-row-4 33-row-4 34-row-4 35-row-4 36-row-4 37-row-4 38-row-4 39-row-4 40-row-4 | |||
|---|---|---|---|
| 필드 경로(점 표기법) | 유형 | 예제 값 | 참고 |
conversationID |
문자열 | "conv-001" |
여러 회전을 함께 그룹화합니다. |
conversationName |
문자열 | "France Geography Q&A" |
새로 만들기. 전체 컨텍스트를 나타내는 대화에 지정된 이름입니다. |
turnID |
문자열 | "turn-001" |
이번 차례에 대한 고유 ID. |
prompt.source |
문자열 | "end-user" |
프롬프트 Source, 기타 옵션에는 캐시된 값, 빈 값 등이 포함될 수 있습니다. |
prompt.raw[] |
배열 | 아래 원시 개체 참조 | 원시 프롬프트 데이터. |
prompt.raw[].text |
문자열 | "What is the capital of France?" |
실제 텍스트 컨텐츠. |
prompt.raw[].purpose |
문자열 | "User Input" |
이 텍스트 세그먼트의 목적입니다. |
response.source |
문자열 | "bot" |
Source 응답. |
response.raw[] |
배열 | 아래 원시 개체 참조 | 원시 응답 데이터. |
response.raw[].text |
문자열 | "The capital of France is Paris." |
응답 텍스트 컨텐츠. |
response.raw[].purpose |
문자열 | "main" |
응답 세그먼트의 목적상, 다른 옵션에는 링크, 사진 등이 포함될 수 있습니다. |
feedback.source |
문자열 | "end-user" |
Source of feedback. |
feedback.raw[] |
배열 | 아래 원시 개체 참조 | 원시 피드백 데이터 . |
feedback.raw[].text |
문자열 | "Great help" |
피드백 텍스트. |
feedback.raw[].purpose |
문자열 | "free-form text" |
피드백 세그먼트의 목적, 다른 옵션에는 스크린샷, 미디어 등이 포함될 수 있습니다. |
feedback.rating.score |
숫자 | 1 |
-1.0부터 1.0까지의 수치 평가 점수입니다. |
feedback.rating.classification |
문자열 | "Thumbs Up" |
등급 분류. |
feedback.rating.reasons[] |
배열 | ["Accurate", "Quick response"] |
등급 이유 배열. |
signals[] |
배열 | 아래 신호 개체 참조 | 이 이벤트와 그동안의 대화를 기반으로 파생된 신호입니다. 각 항목은 자체 범위가 있는 단일 명명된 신호입니다. |
signals[].scope |
문자열 | "turn" |
이 신호 집합이 파생되는 입력 범위(회전, 대화 누락, 마지막 N회전, 피드백). |
signals[].attributes |
오브젝트 | 아래 속성을 참조하십시오. | 사용되지 않습니다. 신호 속성에 대한 컨테이너입니다. 각 속성은 값 또는 값이 포함된 객체입니다. 이는 신호를 생성하는 데 사용되는 ML/에이전트 정보의 모집단을 지원할 필요가 예상됨에 따른 것이다. |
signals[].attributes.subjects |
오브젝트 | 아래 제목 참조 | 사용되지 않습니다. 주제 컨테이너. |
signals[].attributes.subjects.values[] |
배열 | 아래 제목 값을 참조하십시오 | 사용되지 않습니다. 제목 값의 배열입니다. |
signals[].attributes.subjects.values[].phrase |
문자열 | "product pricing" |
사용되지 않습니다. 범위 입력에서 추출된 구문 또는 키워드입니다. |
signals[].attributes.subjects.values[].qualifiers[] |
배열 | ["important", "urgent"] |
사용되지 않습니다. 구문에 대한 한정자 목록 |
signals[].attributes.intents |
오브젝트 | 아래 의도 참조 | 사용되지 않습니다. 의도한 컨테이너. |
signals[].attributes.intents.values[] |
배열 | ["make a purchase", "learn more"] |
사용되지 않습니다. 범위 입력에서 파생된 의도. |
signals[].attributes.tones |
오브젝트 | 아래 색조 참조 | 사용되지 않습니다. 톤 컨테이너. |
signals[].attributes.tones.values[] |
배열 | ["thrilled", "contemplative"] |
사용되지 않습니다. 범위 입력에서 파생된 색조. |
signals[].attributes.sentiment |
오브젝트 | 아래 감정 참조 | 사용되지 않습니다. 감정 컨테이너입니다. |
signals[].attributes.sentiment.value |
숫자 | 0.71 |
사용되지 않습니다. 감정을 나타내는 -1(음수)부터 1(양수)까지의 점수. |
signals[].name |
문자열 | "sentiment" |
새로 만들기(더 이상 사용되지 않는 attributes 컨테이너를 대체). 이 신호에 대한 식별자(예: “주제”, “의도”, “톤”, “감정” 또는 생성자 정의 이름). 생산자는 스키마 변경 없이 새로운 신호 유형을 추가할 수 있습니다. |
signals[].type |
문자열 | "number" |
새로 만들기. 이 신호 값의 데이터 형식(string, number 또는 boolean)입니다. 소비자에게 values[]의 각 항목에서 입력된 값 필드를 채우도록 알려 줍니다. |
signals[].values[] |
배열 | 아래 값 개체 참조 | 이 신호에 대한 하나 이상의 값. |
signals[].values[].stringValue |
문자열 | "curious" |
type이(가) 문자열이면 채워집니다. 의도, 톤 또는 추출된 구/와 같은 범주형 값 |
signals[].values[].numberValue |
숫자 | 0.71 |
type이(가) 숫자이면 채워집니다. 예를 들어 -1부터 1까지의 감정 점수 또는 강도/ |
signals[].values[].booleanValue |
부울 | true |
type이(가) 부울이면 채워집니다. true / false 플래그 |
signals[].values[].confidence |
숫자 | 0.9 |
새로 만들기. 생성자가 0에서 1 사이의 이 값에 할당하는 신뢰도입니다. |
signals[].values[].qualifiers[] |
배열 | ["important", "urgent"] |
이 값에 대한 추가 설명자. 키워드와 유사하지만 더 의미 있음/ |
signals[].values[].metadata[] |
배열 | 아래 매개 변수 참조 | 새로 만들기. 키/값 쌍(예: 신호를 생성한 ML/에이전트에 대한 컨텍스트)으로서 이 값에 대한 생성자 정의 메타데이터 |
에이전트 정보 필드 그룹
에이전트 정보 필드 그룹은 선택적 필드 그룹이며 agenticExperience 개체를 사용합니다. 에이전트 정보를 추적하려면 이 필드 그룹을 사용하는 것이 좋습니다.
| table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 4-row-4 5-row-4 6-row-4 7-row-4 8-row-4 9-row-4 10-row-4 11-row-4 12-row-4 13-row-4 14-row-4 15-row-4 16-row-4 17-row-4 18-row-4 19-row-4 20-row-4 21-row-4 22-row-4 23-row-4 24-row-4 25-row-4 26-row-4 27-row-4 28-row-4 29-row-4 30-row-4 31-row-4 32-row-4 33-row-4 34-row-4 35-row-4 | |||
|---|---|---|---|
| 필드 경로(점 표기법) | 유형 | 예제 값 | 참고 |
conciergeID |
문자열 | "concierge-abc123" |
새로 만들기. Concierge의 고유 식별자입니다. |
name |
문자열 | "Brand Concierge" |
에이전트 세트를 결합한 Concierge 이름입니다. |
version |
문자열 | "1.0.0" |
에이전트 세트를 결합한 Concierge 버전입니다. |
environment |
문자열 | "prod" |
이 이벤트가 시작된 환경(개발, 단계, 프로덕션) |
mode |
문자열 | "release" |
에이전트의 상태 모드(테스트, 미리보기, 릴리스) |
agents[] |
배열 | 아래 에이전트 개체 참조 | 사용된 에이전트 배열 |
agents[].agentID |
문자열 | "agent-001" |
새로 만들기. 아래 skills[].agentID에서 참조한 에이전트의 고유 식별자입니다. |
agents[].name |
문자열 | "Chatbot Assistant" |
에이전트 이름 |
agents[].version |
문자열 | "2.1.3" |
에이전트 버전 |
agents[].score |
숫자 | 0.92 |
반환된 값의 에이전트 신뢰도 점수 |
agents[].skills[] |
배열 | 아래 스킬 오브젝트 참조 | 사용하지 않음. 대신 agentID을(를) 통해 기술 호출의 전체 순서 목록을 소유하고 각 기술 호출을 에이전트에 연결하는 아래 최상위 skills[] 배열을 사용하십시오. |
agents[].skills[].name |
문자열 | "Intent Recognition" |
스킬 이름(사용되지 않는 배열) |
agents[].skills[].version |
문자열 | "1.0.0" |
스킬 버전(사용되지 않는 배열) |
agents[].skills[].score |
숫자 | 0.95 |
스킬 신뢰도 점수(0-1)(더 이상 사용되지 않는 배열) |
agents[].skills[].parameters[] |
배열 | 아래 매개 변수 참조 | 스킬로 전송된 매개 변수(키-값 쌍)(더 이상 사용되지 않는 배열) |
agents[].skills[].parameters[].key |
문자열 | "language" |
매개 변수 키 |
agents[].skills[].parameters[].value |
문자열 | "en-US" |
매개 변수 값 |
skills[] |
배열 | 아래 스킬 호출 개체 를 참조하십시오 | 새로운 기능, 실험적 기능 모든 에이전트에서 이 경험에 대한 전체 주문 스킬 호출 목록입니다. 더 이상 사용되지 않는 에이전트당 agents[].skills[] 배열을 바꿉니다. |
skills[].skillID |
문자열 | "skill-intent-recognition" |
호출된 스킬 정의 식별자 |
skills[].skillInvocationID |
문자열 | "inv-9f2a-001" |
게재와 일관적인 개별 스킬 호출에 대한 고유 식별자입니다. 스킬 배열 다운스트림 병합 시 중복 제거 키 |
skills[].name |
문자열 | "Intent Recognition" |
호출된 스킬 이름 |
skills[].version |
문자열 | "1.0.0" |
호출된 스킬 버전 |
skills[].agentID |
문자열 | "agent-001" |
agents[].agentID과(와) 관련된 이 스킬을 호출한 에이전트의 식별자입니다. 하위 에이전트가 동시에 실행되므로 에이전트 내에서 기술을 주문하는 데 사용하는 주요 소비자 그룹화 |
skills[].invocationSource |
문자열 | "main" |
기본 에이전트 루프(main)에 의해 호출되는지 또는 하위 에이전트(subagent)에 의해 호출되는지 여부 |
skills[].score |
숫자 | 0.95 |
스킬 일치로 인한 점수 |
skills[].failed |
부울 | false |
스킬 실행이 실패했음을 나타내는 플래그 |
skills[].errorReason |
문자열 | "timeout" |
failed이(가) true인 경우 스킬이 실패한 원인 |
skills[].sequenceNumber |
정수 | 1 |
단일 에이전트 실행 내에서 이 스킬 호출의 인덱스를 단조롭게 늘립니다. 하위 에이전트가 동시에 실행되므로 이 색인은 turn-global이 아닙니다. 소비자는 타임브레이커로 agentID, sequenceNumber, timestamp씩 주문합니다. 선택 사항입니다 |
skills[].timestamp |
문자열(날짜-시간) | "2026-09-11T00:03:15Z" |
스킬이 호출된 시간, ISO 8601 UTC. sequenceNumber 이후에 사용되는 순서 지정 키입니다. 제작자는 항상 이 항목을 채워야 합니다. |
skills[].skillSource |
문자열 | "inline" |
기술 정의가 런타임으로 배달되는 방법: inline(컨텍스트에 인라인으로 로드됨) 또는 deferred(온디맨드로 로드됨) |
skills[].executionContext |
문자열 | "inline" |
호출 에이전트를 기준으로 스킬을 실행하는 경우: inline 또는 forked(포크된 하위 에이전트 컨텍스트에서 실행) |
skills[].reasoning.narration |
문자열 | "Recognized an intent to verify a geography fact" |
이 스킬이 호출된 이유에 대한 자연어 설명 |
skills[].parameters[] |
배열 | 아래 매개 변수 참조 | 스킬에 전달된 매개 변수 |
skills[].parameters[].key |
문자열 | "language" |
매개 변수 키 |
skills[].parameters[].value |
문자열 | "en-US" |
매개 변수 값 |
에이전트 정보 필드 그룹에 데이터를 전달하는 이벤트를 구현하려면 다음을 확인해야 합니다.
-
에이전트 구성
- 각 에이전트에는 고유한 agentID, 이름 및 버전 조합이 있습니다.
- 에이전트 점수가
0.0에서1.0사이에 표준화되었습니다. - 기술 호출로 에이전트를 참조하려면
agentID을(를) 사용하십시오.
-
스킬 호출
- 각 에이전트 아래에 기술을 중첩하지 않고 모든 에이전트에서 스킬 호출당 하나의 항목만 내보냅니다.
- 다운스트림 혼합을 통해 중복 재게재된 이벤트를 제거할 수 있도록 skillInvocationID를 채웁니다.
- 소비자를 적절히 주문하십시오.
agentID별로 그룹화한 다음sequenceNumber별로 정렬하여timestamp(으)로 돌아갑니다. 하위 에이전트가 동시에 실행될 수 있으므로 순서 지정이 필요합니다. invocationSource및executionContext을(를) 사용하여 기본 및 하위 에이전트 기술과 인라인 및 포크된 실행을 구별합니다.- 더 이상 사용되지 않는
agents[].skills[]배열을 사용하지 마십시오. 과거에 배열을 사용한 적이 있는 경우에는 배열을 읽기 전용 개체로 취급합니다.
-
스킬 매개변수
- 매개 변수는 Adobe XDM 키-값 데이터 유형을 사용하고, 언어 설정, 임계값, 모델 구성에 일반적인 매개 변수 유형을 사용합니다. 예,
"key":"language", "value":"en-US".
- 매개 변수는 Adobe XDM 키-값 데이터 유형을 사용하고, 언어 설정, 임계값, 모델 구성에 일반적인 매개 변수 유형을 사용합니다. 예,
| code language-json |
|---|
|
추가 필드 그룹
프롬프트, 응답 및 피드백 데이터 세트에 사용하는 스키마에 선택적 필드 그룹을 추가할 수 있습니다. 예:
- 웹 세부 정보 필드 그룹입니다. 대화가 포함된 웹 페이지의 세부 정보를 캡처합니다.
- Commerce 세부 정보 필드 그룹. 대화의 일부로 언급된 권장 제품의 제품 세부 정보를 캡처합니다.
고객은 소스 대화 이벤트를 생성할 책임이 있습니다. Adobe은 신호 추출 및 데이터 혼합을 수행합니다. 고객은 신호 추출 또는 혼합 서비스를 구현할 필요가 없습니다.
이벤트 유형
각 대화 이벤트에 대해 eventType(문자열)에 대해 다음 값 중 하나를 설정해야 합니다.
conversation.turnconversation.recommendationconversation.feedback예
다양한 시나리오에서 대화 이벤트 필드 그룹의 사용 예는 아래를 참조하십시오.
| tabs | |||
|---|---|---|---|
| 이벤트 전환 |
|
||
| 응답 이벤트 예 |
|
||
| 피드백 이벤트 예 |
|
||
| 제품 권장 사항 이벤트 예 |
|
데이터 수집
대화 통찰력에 대해 다음 데이터 수집 전략을 사용하십시오.
이벤트 유형
에이전트 애플리케이션 또는 서비스에서 가능한 한 빨리 이벤트를 보냅니다. 앱 또는 서비스가 이벤트 발생 시 사용할 수 있는 정보를 사용하여 프롬프트를 전송하기 전에 응답을 기다리지 않는지 확인하십시오.
이 권장 사항은 다음을 의미합니다.
- 프롬프트, 응답 및 피드백 오브젝트는 독립적으로 채워지며 단일 이벤트의 일부로 강제되지 않아야 합니다.
- 데이터 세트 간에 동일한
conversationID및turnID을(를) 가진 여러 이벤트가 필요합니다.
이벤트 상관 관계
에이전트 애플리케이션 또는 서비스는 모든 관련 이벤트에 대해 안정적인 식별자를 유지해야 합니다.
conversation.conversationIDconversation.turnID_idtimestampeventType-
동일한 대화에 속하는 모든 이벤트에 동일한
conversationID을(를) 사용해야 합니다. -
프롬프트, 응답 및 같은 순서와 연결된 모든 피드백에 동일한
turnID을(를) 사용해야 합니다. 프롬프트, 응답 및 피드백 데이터 세트에 동일한turnID을(를) 가진 여러 이벤트가 있을 수 있습니다.
에이전트 애플리케이션 또는 서비스는 재시도 또는 재게재 중 안정적인 ID를 생성합니다. 이를 통해 다운스트림 처리를 통해 이벤트를 올바르게 연결하고 의도하지 않은 중복 이벤트를 방지할 수 있습니다.
신호 추출
신호 추출은 데이터 수집 후에 발생합니다. 에이전트 애플리케이션 또는 서비스가 추가 신호를 채울 수 있습니다.
신호 이름
signals[].name에 대한 값을 설정해야 합니다. 모든 문자열 값은 사용할 수 있지만, Adobe은 신호 추출 프로세스 중에 다음 이름을 채웁니다. 보내는 모든 신호에 name에 이 값을 사용하지 마십시오. 이 값은 덮어쓰기됩니다.
intentssentimenttonestopicskeywordstitle
신호 범위
모든 문자열 값은 사용할 수 있지만, Adobe은 신호 추출 프로세스 중에 다음 범위를 채웁니다. 보내는 모든 신호에 scope에 이 값을 사용하지 마십시오. 이 값은 덮어쓰기됩니다.
turnfeedback
| code language-json |
|---|
|
데이터 혼합
대화 블렌더 서비스는 프롬프트, 응답, 피드백 및 신호 이벤트 데이터 세트의 이벤트를 전용 블렌드 대화 이벤트 데이터 세트에 병합합니다. 해당 데이터 세트는 Customer Journey Analytics에서 연결의 일부로 사용됩니다. 해당 데이터 세트 내의 구성 요소는 대화 통찰력 구성에 대해 지정한 데이터 보기에 추가됩니다.