AI 에이전트 생성형 AI 사용 데이터 모델

AiAgentGenerativeAiUsage 소개

각 레코드는 AI 계량 서비스를 통해 처리되는 단일 생성형 AI 상호 작용 이벤트를 나타냅니다. 개체는 상호 작용이 청구 가능한지 여부, 사용량, 토큰 수, 추적 및 감사를 위한 식별자를 포함하여 AI 서비스(예: LLM 게이트웨이 및 에이전트 판단자)의 청구 및 계량 결정을 수집합니다.

AI 에이전트 생성형 AI 사용 필드

다음 표에 AI 에이전트 생성형 AI 사용 DMO(AiAgentGenerativeAiUsage, 개발자 이름 AiAgentGenerativeAiUsageDmo)의 필드가 나열되어 있습니다.

데이터 모델 쿼리

DMO에서 관련 정보를 가져오는 임시 쿼리를 실행할 수 있습니다. Data 360은 데이터를 쿼리할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 자세한 내용은 Data 360의 쿼리 데이터를 참조하십시오.

다음은 사용할 수 있는 몇 가지 예제 쿼리입니다.

에이전트의 청구 가능 사용

이 쿼리를 사용하여 가장 비싼 에이전트를 식별합니다. 에이전트 개발자 이름 및 유형별로 그룹화된 총 사용량 및 이벤트 수를 집계합니다.

SELECT
    AgentDeveloperName__c,
    AgentTypeCode__c,
    SUM(UsageQuantity__c) AS TotalUsage,
    COUNT(*) AS EventCount
FROM AiAgentGenerativeAiUsage_std__dlm
WHERE IsBillableIndicator__c = true
    AND Timestamp__c >= CURRENT_DATE - 30
GROUP BY AgentDeveloperName__c, AgentTypeCode__c
ORDER BY TotalUsage DESC

모델별 토큰 소비량

이 쿼리를 사용하여 가장 많은 토큰을 사용하는 모델을 식별합니다. 모델 ID, 공급자, 클래스별로 입력, 완료, 총 토큰, 이벤트 수를 집계합니다.

SELECT
    GenAiGatewayModelName__c,
    ModelProviderName__c,
    ModelClassType__c,
    SUM(PromptInputTokenCount__c) AS TotalInputTokens,
    SUM(PromptCompletionTokenCount__c) AS TotalCompletionTokens,
    SUM(PromptTotalTokenCount__c) AS TotalTokens,
    COUNT(*) AS EventCount
FROM AiAgentGenerativeAiUsage_std__dlm
WHERE Timestamp__c >= CURRENT_DATE - 30
GROUP BY GenAiGatewayModelName__c, ModelProviderName__c, ModelClassType__c
ORDER BY TotalTokens DESC
    

채널별 사용

이 쿼리를 사용하여 Voice 및 Messaging 채널 전반의 사용량을 비교합니다. 생성형 AI 사용량 및 세션 테이블을 조인하여 채널 유형별로 총 사용량 및 토큰을 집계합니다.

SELECT
    s.ssot__AiAgentChannelType__c         AS ChannelType,
    s.ssot__RelatedMessagingSessionId__c  AS MessagingSessionId,
    s.ssot__RelatedVoiceCallId__c         AS VoiceCallId,
    u.AgentDeveloperName__c,
    SUM(u.UsageQuantity__c)              AS TotalUsage,
    SUM(u.PromptTotalTokenCount__c)      AS TotalTokens
FROM AiAgentGenerativeAiUsage_std__dlm u
    JOIN ssot__AiAgentSession__dlm s
        ON u.AiAgentSessionId__c = s.ssot__Id__c
WHERE u.Timestamp__c >= CURRENT_DATE - 30
GROUP BY s.ssot__AiAgentChannelType__c,
    s.ssot__RelatedMessagingSessionId__c,
    s.ssot__RelatedVoiceCallId__c,
    u.AgentDeveloperName__c
ORDER BY TotalUsage DESC
LIMIT 20

Data 360 보고서 구축

Knowledge/RAG 품질 데이터 및 메트릭을 분석하려면 Data 360에서 AiAgentGenerativeAiUsage DMO에서 관련 정보를 가져오는 보고서를 작성합니다. 계산된 인사이트를 사용하여 경고를 트리거할 수 있는 메트릭을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Data 360 보고서 및 대시보드를 참조하십시오.