Загрузка переписки из чата

Статья создана

Обновлена 29 апреля 2025 г.

Перед началом работы
Загрузить данные

Вы можете загрузить текстовые сообщения из переписки клиента, оператора или бота в чате с помощью API SpeechSense. Так сообщения будут доступны для анализа, например, в отчетах SpeechSense.

Текстовые сообщения передаются в формате JSON. Также для загрузки данных используется отдельный JSON-файл с метаданными разговора.

Аутентификация происходит от имени сервисного аккаунта с помощью IAM-токена или API-ключа.

Если вы хотите загрузить аудиозапись разговора вместо переписки, обратитесь к инструкции.

Перед началом работы

Для работы с API Yandex Cloud потребуется Git, Python 3.6 или старше и пакет grpcio-tools. Узнайте, как установить Python.

Чтобы подготовиться к загрузке переписки из чата:

Создайте подключение типа Чат.

Если вы хотите загрузить связанные диалоги, добавьте в общие метаданные подключения строковый ключ ticket_id. По этому ключу чаты будут связаны.
Создайте проект с новым подключением.

В созданные проект и подключение будут загружены текстовые сообщения.
В консоли управления создайте сервисный аккаунт.
Добавьте сервисный аккаунт в пространство с ролью Data editor. Это позволит сервисному аккаунту загружать данные в SpeechSense.
Чтобы аутентифицироваться в API Yandex Cloud, создайте API-ключ или IAM-токен для сервисного аккаунта.
Склонируйте репозиторий API Yandex Cloud:
```
git clone https://github.com/yandex-cloud/cloudapi
```
Установите пакет grpcio-tools с помощью менеджера пакетов pip:
```
pip install grpcio-tools
```

Загрузить данные

Примечание

Даты указываются в формате ISO 8601 UTC с нулевым смещением времени. Если необходимо указать московское время, добавьте +03:00 вместо Z в конец строки: 2025-04-24T14:34:19+03:00.

Перейдите в папку с репозиторием API Yandex Cloud, создайте папку upload_data, сгенерируйте в ней код интерфейса клиента и перейдите в папку upload_data:

Bash

cd <путь_к_папке_cloudapi> && \
mkdir upload_data && \
python3 -m grpc_tools.protoc -I . -I third_party/googleapis \
     --python_out=./upload_data/ \
     --grpc_python_out=./upload_data/ \
     google/api/http.proto \
     google/api/annotations.proto \
     yandex/cloud/api/operation.proto \
     google/rpc/status.proto \
     yandex/cloud/operation/operation.proto \
     yandex/cloud/validation.proto \
     yandex/cloud/speechsense/v1/*.proto \
     yandex/cloud/speechsense/v1/*/*.proto
cd upload_data

В папке upload_data создайте Python-скрипт upload_text.py, который загрузит переписку из чата в SpeechSense:

import argparse
import json
from typing import Dict
import grpc

from yandex.cloud.speechsense.v1 import talk_service_pb2
from yandex.cloud.speechsense.v1 import talk_service_pb2_grpc
from yandex.cloud.speechsense.v1 import text_pb2
from google.protobuf.timestamp_pb2 import Timestamp

# Для аутентификации с IAM-токеном замените параметр api_key на iam_token
def upload_talk(connection_id: str, metadata: Dict[str, str], api_key: str, text_data):
   credentials = grpc.ssl_channel_credentials()
   channel = grpc.secure_channel('api.speechsense.yandexcloud.net:443', credentials)

   talk_service_stub = talk_service_pb2_grpc.TalkServiceStub(channel)

   messageList = []
   for message in text_data['messages']:
      timestamp = Timestamp()
      timestamp.FromJsonString(value=str(message['timestamp']))
      messageProto = text_pb2.Message(
         user_id=str(message['user_id']),
         text=text_pb2.TextPayload(text=str(message['text'])),
         timestamp=timestamp
      )
      messageList.append(messageProto)

   # Формирование запроса к API
   request = talk_service_pb2.UploadTextRequest(
      metadata=talk_service_pb2.TalkMetadata(
         connection_id=str(connection_id),
         fields=metadata),
      text_content=text_pb2.TextContent(
         messages=messageList)
   )

   # Тип аутентификации — API-ключ
   response = talk_service_stub.UploadText(request, metadata=(
      ('authorization', f'Api-Key {api_key}'),
   # Для аутентификации с IAM-токеном передавайте заголовок
   #  ('authorization', f'Bearer {iam_token}'),
   ))

   # Вывести идентификатор диалога
   print(f'Dialog ID: {response.talk_id}')

if __name__ == '__main__':
   parser = argparse.ArgumentParser()
   parser.add_argument('--key', required=True, help='API key or IAM token', type=str)
   parser.add_argument('--connection-id', required=True, help='Connection ID', type=str)
   parser.add_argument('--text-path', required=True, help='JSON with text chat data', type=str)
   parser.add_argument('--meta-path', required=False, help='JSON with the dialog metadata', type=str, default=None)
   args = parser.parse_args()

   with open(args.meta_path, 'r') as fp:
      metadata = json.load(fp)

   with open(args.text_path, 'r') as fp:
      text_data = json.load(fp)
   upload_talk(args.connection_id, metadata, args.key, text_data)

В папке upload_data создайте файл metadata.json с метаданными разговора:
```
{
   "operator_name": "<имя_оператора>",
   "operator_id": "<идентификатор_оператора>",
   "client_name": "<имя_клиента>",
   "client_id": "<идентификатор_клиента>",
   "bot_name": "<имя_бота>",
   "bot_id": "<идентификатор_бота>",
   "date": "<дата_начала>",
   "direction_outgoing": "<исходящее_направление:_true_или_false>",
   "language": "<язык>",
   <дополнительные_параметры_подключения>
}
```
Поля в файле должны соответствовать параметрам подключения, в которое вы загружаете текстовые сообщения. В шаблоне выше указаны обязательные поля для подключений типа Чат. Если вы добавляли другие параметры в подключение, укажите их в файле metadata.json. Например, если вы загружаете связанные чаты, добавьте в файл параметр:
```
{
   ...
   "ticket_id": "<номер_задачи>"
}
```
В папке upload_data создайте файл chat.json с текстовыми сообщениями в следующем формате:
```
{
   "messages": [
      {
         "user_id": <идентификатор_автора_сообщения>,
         "text" : "<текстовое_сообщение>",
         "timestamp" : "<время_отправки_сообщения>"
      },
      ...
   ]
}
```
Где:
- messages — массив текстовых сообщений. Для каждого сообщения создайте отдельный объект в этом массиве.
- user_id — идентификатор автора сообщения. Идентификатор должен совпадать с идентификатором клиента, оператора или бота в JSON-файле с метаданными.
- timestamp — момент времени, когда сообщение было отправлено. Укажите значение в формате ГГГГ-ММ-ДДTЧЧ:ММ:СС.СССZ.
Задайте API-ключ сервисного аккаунта:
```
export API_KEY=<API-ключ_сервисного_аккаунта>
```
Если вы используете IAM-токен, передайте его вместо API-ключа:
```
export IAM_TOKEN=<IAM-токен_сервисного_аккаунта>
```
Запустите скрипт upload_text.py с нужными параметрами:
```
python3 upload_text.py \
   --text-path chat.json \
   --meta-path metadata.json \
   --connection-id <идентификатор_подключения> \
   --key ${API_KEY}
```
Где:
- --text-path — путь к файлу с перепиской.
- --meta-path — путь к файлу с метаданными разговора.
- --connection-id — идентификатор подключения, в которое вы загружаете данные.
- --key — API-ключ для аутентификации. Если вы используете IAM-токен, укажите переменную окружения IAM_TOKEN вместо API_KEY.
С главной страницы SpeechSense перейдите на страницу проекта, который вы создали для текстовых сообщений. Убедитесь, что во вкладке Диалоги появилась загруженная переписка.

Загрузка переписки из чата

Перед началом работыПеред началом работы

Загрузить данныеЗагрузить данные

Была ли статья полезна?

Перед началом работы

Загрузить данные