AI 客服人员生成式 AI 使用数据模型

关于 AiAgentGenerativeAiUsage

每个记录代表通过 AI 计量服务处理的单个生成式 AI 交互事件。该对象从 AI 服务（例如，LLM 网关和客服人员原因）捕获计费和计量决策，包括交互是否可计费、使用数量、令牌计数以及用于跟踪和审计的标识符。

AI 客服人员生成式 AI 使用字段

下表列出了 AI 客服人员生成式 AI 使用情况 DMO 的字段（AiAgentGenerativeAiUsage，带有开发人员姓名 AiAgentGenerativeAiUsageDmo）。

查询数据模型

您可以运行从 DMO 中提取相关信息的临时查询。Data 360 提供多种方式来查询您的数据。请参阅查询 Data 360 中的数据，了解更多信息。

以下是您可以使用的一些示例查询。

客服人员的计费使用情况

使用此查询来确定最昂贵的客服人员。它聚合总使用量和事件计数，按客服人员开发人员姓名和类型分组。

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

按型号划分的令牌消耗

使用此查询来确定哪些模型消耗了最多的令牌。它按模型 ID、提供商和类聚合输入、完成、令牌总数和事件计数。

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
    

按渠道使用

使用此查询比较语音和消息传递渠道的使用情况。它连接生成式 AI 使用情况和会话表，按渠道类型聚合总使用情况和令牌。

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

构建 Data 360 报表

要分析 Knowledge/RAG 质量数据和指标，请在 Data 360 中构建从AiAgentGenerativeAiUsage DMO 中提取相关信息的报表。您可以使用计算见解创建可触发警报的度量。要了解更多信息，请查看 Data 360 报表和仪表板。