1

에이전트 지원에 로그인하고 프로젝트를 선택합니다.

2

대화 프로필을 만들 때 다음을 선택해야 합니다.

  • 제안 유형 필드에서 문서 및/또는 FAQ 를 선택하여 최종 사용자 문제와 관련된 기술 자료에서 문서를 제안합니다. 기술 자료의 세부 정보를 입력하라는 메시지가 표시되면 왼쪽 메뉴에서 데이터를 선택하여 새 기술 자료를 만듭니다.

  • 검색 방법 필드에서 인라인 제안(API 응답)을 선택하여 CCAI Webex Google CCAI에서 응답을 받을 수 있도록 합니다.

  • 최대 제안 필드에 상담원 답변 가젯의 각 제안 세트(Google CCAI에서 Agent Desktop에 반환)에 대해 표시할 최대 제안 수를 입력합니다.

  • 가상 에이전트를 사용하는 경우 가상 에이전트 사용을 선택합니다. 가상 에이전트는 필요에 따라 인간 에이전트에게 핸드오프와 함께 대화형 셀프 서비스를 제공합니다.

자세한 내용은 Google 설명서를 참조하십시오.

대화 프로필 만들기(미국 이외 데이터 센터용)

1

Google I am(ID 및 액세스 관리) 콘솔을 통해 서비스 계정을 만듭니다.

2

Dialogflow API admin, Service Account Token Creator, Service Account 사용자 서비스 계정 관리자 역할을 추가합니다. 애플리케이션에서 서비스 계정 ID를 만듭니다.

자세한 내용은 https://cloud.google.com/iam/docs/creating-managing-service-accounts 을 참조하세요.

3

시스템에 Google SDK를 설치하고 구성합니다.

자세한 내용은 https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstart 을 참조하세요.

4

Gcloud auth login 명령어와 함께 Google 계정 사용자 ID를 사용하여 Google Cloud Platform(GCP) CLI에 로그인합니다.


 

토큰을 생성하는 사용자에게는 Dialogflow API 관리자, 소유자, 서비스 계정 토큰 생성자, 서비스 계정 사용자 및 워크로드 ID 사용자 역할이 있어야 합니다.

5

Gcloud auth print-access-token --impersonate-service-account=Service Account ID 명령어를 실행합니다.

1단계에서 만든 서비스 계정 ID를 사용합니다.

자세한 내용은 https://cloud.google.com/iam/docs/impersonating-service-accounts 을 참조하세요.

6

REST 클라이언트를 사용하여 Dialogflow용 REST API 사용하여 대화 프로필을 만듭니다.

  1. 이 방법을 POST 로사용합니다.

  2. URL 필드에서 regionId 및 projectId 를 적절하게 바꾼 후 https://<regionId>-dialogflow.googleapis.com/v2beta1/projects/<projectId>/locations/<regionId>/conversationProfiles 형식으로 주소를 추가합니다.

    자세한 내용은 https://cloud.google.com/dialogflow/es/docs/reference/rest/v2/projects.conversationProfiles/create?hl=en 을 참조하십시오.

  3. Headers(헤더) 섹션에서 Authorization(권한 부여) 및 Content-type(콘텐츠 유형)에 대해 다음 키 값을 추가합니다.

    권한 부여: 전달자<5단계에서 생성된 토큰>

    콘텐츠 유형: application/json

  4. 본문 섹션에서 JSON 형식으로 다음 요청 본문을 입력합니다.


     

    agent태그의 regionId , projectId 및 agentId 를 실제 값으로 바꿉니다.

    { "이름": "TACCXTest", "automatedAgentConfig": { "agent": "projects/<projectId>/locations/<regionId>/agents/<agentId>" }, "displayName": "TACCXTest", "humanAgentAssistantConfig": { "messageAnalysisConfig": { "enableEntityExtraction": true, "enableSentimentAnalysis": true } } }

  5. 요청이 처리되면 HTTP 상태 코드 200과 함께 다음 응답을 받게 됩니다.

    예제 응답:

    { "name": "projects/projectrtp2020/locations/us-central1/conversationProfiles/QlO36mwSUa3cjg", "displayName": "TACCXTest", "automatedAgentConfig": { "agent": "projects/projectrtp2020/locations/us-central1/agents/40d0-aa2a-1bf453d9bf5c/environments/draft" }, "humanAgentAssistantConfig": { "notificationConfig": {}, "messageAnalysisConfig": { "enableEntityExtraction": true, "enableSentimentAnalysis": true } }, "languageCode": "en-US" }

    projects/projectrtp2020/locations/us-central1/conversationProfiles/dQlO36mwSUa3cjg 대화 프로필 URL 을 가져올 수 있습니다.

7

6단계에서 받은 응답에서 대화 프로필 URL을 projects/<project_ID>/locations/<location>/conversationProfiles/<profile ID> 형식으로 복사합니다.

이 프로필 URL을 사용하여 Control Hub에서 Contact Center AI 구성을 만들 수 있습니다.

향후 작업

Contact Center AI 구성을 만듭니다. 자세한 내용은 Contact Center AI 구성 만들기 문서를참조하십시오.