대화 기록 가져오기 - Amazon Lex
Contact Lens for Amazon Connect에서 대화 기록 가져오기대화 기록 준비S3 버킷에 대화 기록 업로드Amazon Lex V2에서 대화 기록을 분석합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

대화 기록 가져오기

다음 3단계 프로세스를 통해 대화 기록을 가져옵니다.

  1. 대화 기록을 올바른 형식으로 변환하여 가져올 준비를 합니다. Contact Lens for Amazon Connect를 사용하는 경우 대화 기록은 이미 올바른 형식으로 되어 있습니다.

  2. Amazon S3 버킷에 대화 기록을 업로드합니다. Contact Lens를 사용하는 경우, 대화 기록은 이미 S3 버킷에 있습니다.

  3. Amazon Lex V2에 사용되는 콘솔 또는 API 작업을 사용하여 대화 기록을 분석합니다. 교육을 완료하는 데 걸리는 시간은 대화 기록의 양과 대화의 복잡성에 따라 달라집니다. 일반적으로 1분마다 500줄의 대화 기록이 분석됩니다.

다음 섹션에서는 이러한 각 단계에 대해 설명합니다.

Contact Lens for Amazon Connect에서 대화 기록 가져오기

Amazon Lex V2 Automated Chatbot Designer는 Contact Lens 대화 기록 파일과 호환됩니다. Contact Lens 대화 기록 파일을 사용하려면 Contact Lens를 켜고 출력 파일의 위치를 기록해 두어야 합니다.

Contact Lens에서 대화 기록을 내보내는 방법

  1. Amazon Connect 인스턴스에서 Contact Lens를 켜십시오. 지침은 Amazon Connect 관리자 안내서에서 Enable Contact Lens for Amazon Connect를 참조하십시오.

  2. Amazon Connect가 인스턴스에 사용하는 S3 버킷의 위치를 기록해 둡니다. 위치를 보려면 Amazon Connect 콘솔에서 데이터 스토리지 페이지를 여십시오. 지침은 Amazon Connect 관리자 안내서의 인스턴스 설정 업데이트를 참조하십시오.

Contact Lens를 켜고 대화 기록 파일의 위치를 확인한 후, Amazon Lex V2에서 대화 기록을 분석합니다.으로 이동하여 대화 기록 가져오기 및 분석 지침을 확인하십시오.

대화 기록 준비

대화 기록 파일을 만들어 대화 기록을 준비하세요.

  • 대화별로 대화 당사자 간의 상호 작용을 나열하는 기록 파일을 하나씩 만드십시오. 대화의 각 상호 작용은 여러 줄에 걸쳐 이루어질 수 있습니다. 대화의 수정된 버전과 수정되지 않은 버전을 모두 제공할 수 있습니다.

  • 파일은 입력 대화 기록 형식에 지정된 JSON 형식이어야 합니다.

  • 최소 1,000회의 대화형 턴을 제공해야 합니다. 인텐트와 슬롯 유형을 더 잘 검색하려면 약 10,000개 이상의 대화형 턴을 제공해야 합니다. 자동화된 챗봇 디자이너는 처음 700,000번의 턴만 처리합니다.

  • 업로드할 수 있는 대화 기록 파일 수에는 제한이 없으며 파일 크기 제한도 없습니다.

가져온 대화 기록을 날짜별로 필터링하려는 경우 파일은 다음과 같은 디렉터리 구조에 있어야 합니다.

<path or bucket root>
   --> yyyy
      --> mm
         --> dd
            --> transcript files

대화 기록 파일의 파일 이름 어딘가에 “yyyy-mm-dd” 형식의 날짜가 포함되어야 합니다.

다른 고객 센터 애플리케이션에서 대화 기록을 내보내는 방법

  1. 고객 센터 애플리케이션의 도구를 사용하여 대화를 내보낼 수 있습니다. 대화에는 최소한 입력 대화 기록 형식에 지정된 정보가 포함되어야 합니다.

  2. 고객 센터 애플리케이션에서 만든 대화 기록을 입력 대화 기록 형식에 설명된 형식으로 변환하십시오. 변환을 수행할 책임은 사용자에게 있습니다.

대화 기록 준비를 위한 세 가지 스크립트를 제공합니다. 스크립트는 다음과 같습니다.

  • Contact Lens 대화 기록을 Amazon Lex V2 대화 로그와 결합하는 스크립트. Contact Lens 대화 기록에는 Amazon Lex V2 봇과 상호 작용하는 Amazon Connect 대화 부분이 포함되지 않습니다. 스크립트에는 Amazon Lex V2용 대화 로그가 켜져 있어야 하고 대화 로그 CloudWatch Logs 및 Contact Lens S3 버킷을 쿼리할 수 있는 적절한 권한이 필요합니다.

  • Amazon Transcribe Call Analytics를 Amazon Lex V2 입력 형식으로 변환하는 스크립트.

  • Amazon Connect 채팅 기록을 Amazon Lex V2 입력 형식으로 변환하는 스크립트.

다음 GitHub 리포지토리 https://github.com/aws-samples/amazon-lex-bot-recommendation-integration 에서 스크립트를 다운로드할 수 있습니다.

S3 버킷에 대화 기록 업로드

Contact Lens를 사용하는 경우, 대화 기록 파일은 이미 S3 버킷에 포함되어 있습니다. 대화 기록 파일의 위치 및 파일 이름은 Amazon Connect 관리자 안내서의 Contact Lens 출력 파일 예시를 참조하십시오.

다른 고객 센터 애플리케이션을 사용하고 있고 대화 기록 파일에 S3 버킷을 설정하지 않은 경우, 이 절차를 따르십시오. 그렇지 않고, 기존 S3 버킷이 있는 경우 Amazon S3 콘솔에 로그인한 후 5단계부터 이 절차를 따르십시오.

S3 버킷에 파일을 업로드하려면

  1. AWS Management Console에 로그인한 후 https://console.aws.amazon.com/s3/에서 Amazon S3 콘솔을 엽니다.

  2. 버킷 만들기를 선택합니다.

  3. 버킷에 이름을 지정하고 리전을 선택합니다. 이 리전은 Amazon Lex V2에 사용하는 리전과 동일해야 합니다. 사용 사례에 맞게 다른 옵션을 설정합니다.

  4. 버킷 만들기를 선택합니다.

  5. 버킷 목록에서 기존 버킷 또는 방금 만든 버킷을 선택합니다.

  6. 업로드를 선택합니다.

  7. 업로드하려는 대화 기록 파일을 추가합니다.

  8. 업로드를 선택합니다.

Amazon Lex V2에서 대화 기록을 분석합니다.

자동 봇 디자인은 빈 언어로만 사용할 수 있습니다. 기존 봇에 새 언어를 추가하거나 새 봇을 생성할 수 있습니다.

새 봇에서 새 언어를 생성하는 방법

  1. AWS Management Console에 로그인하고 https://console.aws.amazon.com/lex/에서 Amazon Lex 콘솔을 엽니다.

  2. 봇 생성을 선택합니다.

  3. Automated Chatbot Designer로 시작을 선택합니다. 정보를 입력하여 새 봇을 만듭니다.

  4. 다음을 선택합니다.

  5. 봇에 언어 추가에서 해당 언어에 대한 정보를 입력합니다.

  6. 필요한 경우 S3의 대화 기록 파일 위치 섹션에서 대화 기록 파일이 들어 있는 S3 버킷과 파일의 로컬 경로를 선택합니다.

  7. 옵션으로 다음을 선택할 수 있습니다.

    • 처리 중에 대화 기록 데이터를 암호화하기 위한 AWS KMS 키. 키를 선택하지 않으면 서비스 AWS KMS 키가 사용됩니다.

    • 대화 기록을 특정 날짜 범위로 필터링하는 방법. 대화 기록을 필터링하기로 선택한 경우 대화 기록이 올바른 폴더 구조에 있어야 합니다. 자세한 내용은 대화 기록 준비 섹션을 참조하세요.

  8. 완료를 선택합니다.

Amazon Lex V2에서 대화 기록을 처리할 때까지 기다립니다. 분석이 완료되면 완료 메시지가 표시됩니다.

대화 기록 분석을 중단하는 방법

업로드한 대화 기록의 분석을 중지해야 하는 경우, 처리 중 상태가 BotRecommendationStatus로 설정되어 있는 진행 중인 BotRecommendation 작업을 중지할 수 있습니다. 콘솔에서 작업을 제출한 후 또는StopBotRecommendation API용 CLI SDK를 사용하여 배너에 있는 처리 중지 버튼을 클릭할 수 있습니다. 자세한 내용은 StopBotRecommendation을 참조하세요.

StopBotRecommendation를 호출하면 내부 BotRecommendationStatus가 Stopping로 설정되고 요금이 청구되지 않습니다. 작업이 중지되었는지 확인하려면 DescribeBotRecommendation API를 호출하여 BotRecommendationStatus가 Stopped인지 확인하면 됩니다. 보통 3~4분이 소요됩니다.

StopBotRecommendation API가 호출된 후에는 처리 비용이 청구되지 않습니다.