에 대한 증명서 설정 Amazon Connect

  • 릴리스 버전: Washingtondc
  • 업데이트 날짜 2024년 02월 01일
  • 읽기4분

    • Softphone을 통한 에이전트와 사용자 간의 대화를 녹취록으로 저장하도록 애플리케이션을 구성합니다 Amazon Connect를 통한 대화형 IVR .

    시작하기 전에

    필요한 역할: admin

    이 태스크 정보

    • 음성 기록은 외부 공급업체 공급자에 의해 Amazon Connect저장되며 [sys_cs_message] 테이블에 음성 대화를 게시합니다.
    • 사용자와 에이전트 간의 메시지를 기록 API에서 가져와 대화에 첨부합니다. 또한 각 메시지의 Amazon 감정 점수는 사용자와 에이전트 대화의 전반적인 감정을 도출하는 것으로 간주됩니다.
    • 에서 Utah음성 트랜스크립션은 진행 중인 전화 통화의 전사된 메시지를 실시간으로 유지하는 API를 통해 실시간으로 사용할 수 있습니다. 메시지는 이전 대화 기록(활성화된 경우)과 함께 Agent Workspace 채팅 패널에 표시되며, 에이전트가 발신자와 적극적으로 대화하면서 에이전트 지원 및 검색과 같은 기능을 활용할 수 있도록 합니다. 실시간 트랜스크립션에 Transcript API를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 음성 상호 작용 리소스 API를 참조하세요.

      현재까지 우리는 트랜잭션 볼륨(약 500만 개의 발화/일/고객)에 대해 성능이 허용되는지 확인합니다.

      또한 음성 통화와 관련된 모든 세부 정보를 sn_openframe_phone_log 테이블 대신 표준 CI 테이블(예: 대화 및 상호작용 테이블)에 저장하도록 시스템을 업데이트했습니다.

    프로시저

    1. AWS 콘솔에서 Amazon Connect 인스턴스 페이지를 엽니다.
    2. 분석 도구 페이지로 이동하여 Contact Lens 사용을 클릭합니다.
    3. 저장을 클릭합니다.
    4. 다음으로 이동 데이터 저장소 > 통화 기록 을 클릭하고 편집을 클릭합니다.
    5. 통화 녹음 페이지에서 통화 녹음 사용을 선택합니다.
      통화 녹음을 활성화하려면 새 S3 버킷 만들기(권장)를 선택하여 새 S3 버킷 을 생성하거나 기존 S3 버킷 선택을 선택하여 기존 S3 버킷을 사용할 수 있습니다.
      주:
      이 절차에서는 기존 S3 버킷을 사용하여 트랜스크립트를 생성하는 방법을 설명합니다.
    6. 드롭다운에서 기존 S3 버킷의 이름을 선택하고 저장을 클릭합니다.
    7. [Data storage] 페이지의 [Call recordings] 섹션 아래에서 S3 버킷 이름을 복사합니다.데이터 저장소 페이지의 Amazon S3 버킷 이름입니다.
    8. 다음으로 이동 AWS Lambda > 함수 을 클릭하고SN_CI_CC_ProcessRequest 함수 이름을 선택합니다.
    9. Add trigger(트리거 추가)를 클릭하고 Select a source(소스 선택) 드롭다운에서 S3를 선택합니다.
    10. 버킷(Bucket) 드롭다운에 복사한 버킷 이름을 붙여넣습니다.
    11. 확인 확인란을 선택하고 추가를 클릭합니다.
    12. Google 감정 분석을 구성합니다.
      1. ServiceNow 인스턴스에 로그인한 후 다음으로 이동합니다. 모두 > 시스템 애플리케이션 > 모든 사용 가능 애플리케이션 > 모두레이블이 표시됩니다.
      2. 필터 조건과 검색 창을 사용하여 감정 분석(com.glide.cs.sentiment) 애플리케이션을 찾고 설치를 클릭합니다.
      3. 의 메시징 채널 기록에서 Amazon Connect감정 분석 사용 확인란을 선택하여 인스턴스에서 ServiceNow 감정 분석을 사용 설정합니다.감정 분석 활성화 옵션이 강조 표시된 Amazon Connect 메시징 채널 창입니다.
      4. Google Sentiment Analysis API에 대한 연결을 생성합니다.
        • Google Cloud 및 Cloud Natural Language API에서 서비스 계정을 만듭니다. 자세한 내용은 https://cloud.google.com/natural-language/docs/sentiment-analysis-gcloud 문서를 참조하십시오.
        • JSON 파일을 다운로드하고 JAVA 키 스토어 인증서를 만듭니다. 자세한 내용은 Java KeyStore 인증서 만들기를 참조하세요
        • 다음으로 이동 플로우 디자이너 > 연결 > Google 감정 분석레이블이 표시됩니다.
        • JSON 및 생성된 .jks 파일을 사용하여 다음 필드를 설정합니다.
        • Get Auth Token(인증 토큰 가져오기)을 클릭합니다.
        주:
        이전에 공유한 연결 세부정보는 개인 Google 서비스 계정과 관련이 있습니다. 새 계정을 설정하고 JSON 키 파일을 가져오려면 Google 설명서를 참조하세요.
        해당 JSON 키 파일을 가져온 후 다음 코드를 사용하여 .jks 파일을 생성할 수 있습니다.
        createJKS() { 

  cd $(dirname $1)  

  cat $1 | jq -r .private_key > GCPNaturalLanguage_pk.pem;

  kid=$(cat $1 | jq -r .private_key_id); 

  cert_url=$(cat $1 | jq -r .client_x509_cert_url); 

  curl ${cert_url} | jq -r --arg jq_kid "$kid" '.[$jq_kid]' > GCPNaturalLanguage_cert.pem; 

  openssl pkcs12 -export -in GCPNaturalLanguage_cert.pem -inkey GCPNaturalLanguage_pk.pem -certfile GCPNaturalLanguage_cert.pem -out GCPNaturalLanguage_pkcs12.p12; 

  keytool -importkeystore -srckeystore GCPNaturalLanguage_pkcs12.p12 -srcstoretype pkcs12 -destkeystore GCPNaturalLanguage.jks -deststoretype JKS 

} 

createJKS /Users/firstname.lastname/git/ServiceAccountKey/core-period-341405-9e1ed1673139.json (Path of JSON Key)