AI 工作人員生成式 AI 用量資料模型

關於 AiAgentGenerativeAiUsage

每個記錄皆代表透過 AI 計量服務處理的單一生成式 AI 互動事件。物件會從 AI 服務 (例如 LLM Gateway 和「工作人員原因者」) 捕捉帳單與計量決策,包括互動是否為可計費、用量數量、權杖計數,以及可追溯性和稽核的識別碼。

AI 工作人員生成式 AI 用量欄位

下表列出「AI 工作人員生成式 AI 用量 DMO」(AiAgentGenerativeAiUsage,開發人員名稱為 AiAgentGenerativeAiUsageDmo) 的欄位。

查詢資料模型

您可以執行臨時查詢,從 DMO 提取相關資訊。Data 360 提供多種方法可查詢您的資料。請參閱 Data 360 中的 查詢資料以深入瞭解。

以下是您可以使用的一些範例查詢。

依工作人員的可計費用量

使用此查詢可識別最昂貴的工作人員。它會彙總用量總數和事件計數,依工作人員開發人員名稱和類型分組。

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

依模型的權杖消耗量

使用此查詢可識別耗用最多權杖的模型。它會依模型識別碼、提供者和類別彙總輸入、完成、權杖總數和事件計數。

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
    

依管道的使用量

使用此查詢比較「語音」和「傳訊」管道的使用狀況。它會聯結生成式 AI 用量與工作階段表格,以依管道類型彙總總用量與權杖。

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

建立 Data 360 報告

若要分析 Knowledge/RAG 品質資料與度量,請在 Data 360 中建立報告,以從 AiAgentGenerativeAiUsage DMO 提取相關資訊。您可以使用已計算洞察建立可觸發警示的度量。若要深入瞭解,請參閱 Data 360 報告和顯示面板。