Kore.ai의 데이터 제품 및 서비스는 가상 비서를 통해 조작할 수 있으며 데이터 테이블, 테이블 뷰를 정의합니다. 이 섹션에서는 가상 비서의 대화 작업 에서 서비스 노드를 사용하는 방법을 다룹니다. 데이터 정의에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

서비스 호출 – 테이블

지정된 데이터 테이블/테이블 뷰에 할당된 봇에서 대화 작업의 서비스 노드를 사용하여 데이터를 쿼리하고 처리할 수 있습니다. 서비스 노드 설정 단계:

1. 데이터에 액세스하려는 봇과 대화 작업을 엽니다.
2. 프로세스 흐름에서 적절한 위치에 서비스 노드를 추가합니다.
3. 서비스 노드에 대한 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요. 여기서는 데이터 테이블 통합에 대한 설정을 나열합니다.
4. 구성 요소 속성 설정
   • 일반 설정 섹션
     • 이름 – 노드의 이름을 입력합니다.
     • 표시 이름 – 노드의 표시 이름을 입력합니다.
     • 서비스 유형 – 데이터 서비스를 선택합니다.
     • 유형 – 테이블 을 선택합니다.

요청 정의 – 요청 정의 링크를 클릭하여 서비스 요청을 정의합니다. 슬라이드 아웃 페이지에서 다음을 설정합니다.

• 데이터 테이블 선택 – 이 봇에 할당된 데이터 테이블로 목록에서 선택할 수 있습니다.
• 조치 – 수행할 조치를 선택합니다.
  • 데이터 추가 – 데이터를 추가합니다(자세한 내용은 아래 참조).
  • 데이터 가져오기 – 테이블에서 데이터를 가져옵니다(자세한 내용은 아래 참조).
  • 데이터 업데이트 – 기존 데이터를 수정합니다(자세한 내용은 아래 참조).
  • 데이터 삭제 – 데이터 테이블서 데이터를 삭제합니다(자세한 내용은 아래 참조).

  

• 서비스 요청을 테스트할 수 있습니다. 컨텍스트 참조를 사용한 테스트는 런타임에 평가되는 경우 실패하므로 그때까지는 데이터를 사용할 수 없습니다.
• 서비스 요청 정의를 저장합니다.
• 봇 요구 사항에 따라 인스턴스 및 연결 속성을 설정할 수 있습니다.
• 데이터 테이블에서 반환된 데이터는 컨텍스트 개체에서 액세스할 수 있으며 필요에 따라 작업에서 사용할 수 있습니다.

데이터 추가

데이터를 추가하려면 다음을 수행해야 합니다.

• 데이터 테이블의 각 열에 대한 값을 제공합니다.
• 이러한 값은 정적 값이거나 컨텍스트 개체에 대한 참조일 수 있습니다(예: {{context.entities.<entity-name>}}
• 이 호출의 응답은 다음과 같습니다.

  "stringTable": { "response": { "body": { "CustId": 1, "Type": "Preferred", "Address": "New York", "CustomerName": "John Smith", "Updated_On": 1593687904111, "Created_On": 1593687904111, "Updated_By": "st-b1376ff2-1111-1111-aa34-973ef73212f5", "Created_By": "st-b1376ff2-1111-1111-aa34-973ef73212f5", "sys_Id": "sys-5c46e351-ee51-5c27-80cf-c6c1e8f8f066", "_id": "5efdbf602de5bb5f3f54f728" } } }

데이터 가져오기

테이블에서 데이터를 필터링하고 가져오려면 다음을 수행합니다.

• 필터 선택에서 다음을 사용해 필터 조건을 정의합니다.
  • 열 이름 – 드롭다운 목록에서 선택합니다;
  • 연산자 – 목록에서 선택합니다;
  • 비교 값 – 이러한 값은 정적 값이거나 컨텍스트 개체에 대한 참조일 수 있습니다(예: {{context.entities.<entity-name>}}.
  • AND/OR 커넥터를 사용하여 여러 필터 조건을 정의할 수 있습니다.
  • 필터 조건이 없는 경우 모든 행을 아래에 언급된 제한 및 오프셋 값으로 가져올 수 있습니다.
• Limit 속성을 사용하여 가져올 레코드 수에 대한 제한을 설정할 수 있습니다. 지정되지 않은 경우 기본적으로 10개의 레코드를 가져옵니다.
• Offset 속성을 사용하여 결과 데이터 세트에서 건너뛸 레코드를 지정할 수 있습니다.
• 다음을 사용하여 데이터 값에 액세스할 수 있습니다. {{context.<service_node_name>.response.body.queryResult[<index>].<column_name>}}
• 이 서비스 호출의 응답은 다음과 같습니다.

  "customerdetails": { "response": { "body": { "hasMore": true, "total": 4, "metaInfo": [ { "name": "City", "type": "string" }, { "name": "Name", "type": "string" }, { "name": "sys_Id", "type": "string" }, { "name": "Created_On", "type": "date" }, { "name": "Updated_On", "type": "date" }, { "name": "Created_By", "type": "string" }, { "name": "Updated_By", "type": "string" } ], "queryResult": [ { "CustId": 1, "Type": "Preferred", "Address": "New York", "CustomerName": "John Smith", "sys_Id": "sys-b088ab59-7640-5a8f-8999-61a265dd2bee", "Created_On": 1593152119161, "Updated_On": 1593152119161, "Created_By": "st-b1376ff2-2384-5541-aa34-973ef73212f5", "Updated_By": "st-b1376ff2-2384-5541-aa34-973ef73212f5" }, { "CustId": 2, "Type": "Privileged", "Address": "Chicago", "CustomerName": "Jane Doe", "sys_Id": "sys-632c69ef-f6dd-5d83-ab32-f7837c8b63f9", "Created_On": 1593152443035, "Updated_On": 1593152443035, "Created_By": "st-b1376ff2-2384-5541-aa34-973ef73212f5", "Updated_By": "st-b1376ff2-2384-5541-aa34-973ef73212f5" } ] } } }

데이터 업데이트

기존 항목을 수정하려면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 업데이트할 각 열에 값 할당을 선택합니다. 값이 비어 있으면 해당 열의 원래 값이 유지되지 않으며 비어 있는 상태로 설정됩니다.
• 이러한 값은 정적 값이거나 컨텍스트 개체에 대한 참조일 수 있습니다.
• 필터 선택에서 다음을 사용해 필터 조건을 정의하여 업데이트할 행을 지정합니다.
  • 열 이름,
  • 연산자 및
  • 필터값 – 이 값은 정적이거나{{context.entities.<entity-name>}}와 같은 컨텍스트 개체에 대한 참조일 수 있습니다.
  • AND/OR 커넥터를 사용하여 여러 필터 조건을 정의할 수 있습니다.

  

• 이 서비스 호출의 응답은 다음과 같습니다.

  "customerdetails": { "response": { "body": { "records": [] } } }

데이터 삭제

필요한 데이터 테이블에서 행을 삭제하려면

• 다음을 사용하여 삭제할 행을 지정하는 필터 조건을 정의합니다.
  • 열 이름,
  • 연산자 및
  • 필터값에서 이러한 값은 정적이거나 {{context.entities.<entity-name>}}와 같은 컨텍스트 개체에 대한 참조일 수 있습니다. AND/OR 커넥터를 사용하여 여러 필터 조건을 정의할 수 있습니다.

  

• 이 서비스 요청의 응답은 다음과 같습니다.

  "customerdetails": { "response": { "body": { "nDeleted": 1 } } }

서비스 호출 – 뷰

지정된 데이터 테이블/테이블 뷰에 할당된 봇에서 대화 작업의 서비스 노드를 사용하여 데이터를 쿼리하고 처리할 수 있습니다. 서비스 노드 설정 단계:

1. 데이터에 액세스하려는 봇과 대화 작업을 엽니다.
2. 프로세스 흐름에서 적절한 위치에 서비스 노드를 추가합니다.
3. 서비스 노드에 대한 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요. 여기서는 데이터 테이블 통합에 대한 설정을 나열합니다.
4. 구성 요소 속성 설정
   • 일반 설정 섹션
     • 이름 – 노드의 이름을 입력합니다.
     • 표시 이름 – 노드의 표시 이름을 입력합니다.
     • 서비스 유형 – 데이터 서비스를 선택합니다.
     • 유형 – 보기를 선택합니다.
   • 요청 정의 – 요청 정의 링크를 클릭하여 서비스 요청을 정의합니다.
   • 슬라이드 아웃 페이지에서 다음을 설정합니다.
     • 테이블 뷰 선택 – 이 봇에 할당된 테이블 뷰로 목록에서 선택할 수 있습니다.
     • 결과 필터링 – 다음을 사용하여 필터 조건을 추가로 정의할 수 있습니다.
       • 열 이름,
       • 연산자 및
       • 필터값 – 이 값은 정적이거나{{context.entities.<entity-name>}}와 같은 컨텍스트 개체에 대한 참조일 수 있습니다.
     • AND/OR 커넥터를 사용하여 여러 필터 조건을 정의할 수 있습니다.
     • 필터 조건이 없는 경우 모든 행을 아래에 언급된 제한 및 오프셋 값으로 가져올 수 있습니다.
   • 가져온 레코드 수 에 대한 제한을 설정할 수 있고
   • 오프셋 값을 지정하여 결과 데이터 세트에서 몇 개의 레코드를 건너뛰도록 선택할 수 있습니다.
   • 서비스 요청을 테스트할 수 있습니다. 컨텍스트 참조를 사용한 테스트는 런타임에 평가되는 경우 실패하므로 그때까지는 데이터를 사용할 수 없습니다.
   • 서비스 요청 정의를 저장합니다.
5. 봇 요구 사항에 따라 인스턴스 및 연결 속성을 설정할 수 있습니다.
6. 데이터 테이블에서 반환된 데이터는 컨텍스트 개체에서 액세스할 수 있으며 다음을 사용하여 필요에 따라 작업에서 사용할 수 있습니다. {{context.<service_node_name>.response.body.queryResult[<index>].<column_name>}}
7. 이 서비스 호출의 응답은 다음과 같습니다.

   "CustomerView": { "response": { "body": { "hasMore": true, "total": 4, "metaInfo": [ { "name": "type", "type": "string" }, { "name": "address", "type": "string" } ], "queryResult": [ { "type": "Gold", "address": "New York" }, { "type": "Gold", "address": "Chicago" }, { "type": "Gold", "address": "Chicago" } ] } } }