Перейти к основному содержанию

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.lovi.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

Официальная документация по извлечению необработанных данных из базы данных

Этот документ имеет целью предоставить доступ и описание основных структур данных, доступных для компании, облегчая надлежащую интеграцию, управление и анализ информации, связанной с взаимодействиями и участвующими агентами. Кроме описания структуры каждой таблицы, включает рекомендации и предупреждения относительно ответственного обращения с персональными данными, которые могут быть найдены в записях, подчеркивая важность соблюдения текущих нормативов конфиденциальности и безопасности информации. Мы рекомендуем тщательно просмотреть каждое определение поля и заметки о обращении с персональными данными перед началом любого процесса интеграции или анализа, чтобы обеспечить безопасное и надлежащее использование предоставленной базы данных.
Представленные данные являются необработанными и не обработанными.

Доступ к данным в ClickHouse через HTTP и инструменты BI

Этот раздел объясняет, как подключиться к базе данных ClickHouse Botslovers, либо через прямой доступ HTTP (например, используя curl), либо через графические инструменты и инструменты бизнес-аналитики, такие как DBeaver, Power BI или Tableau.

Доступ через HTTP (пример с использованием curl)

Вы можете получить доступ к данным, выполняя SQL-запросы непосредственно к базе данных ClickHouse через ее HTTP-интерфейс. Базовый пример: Для извлечения первых 10 записей из таблицы messages_<компания>:
curl -u user:'password' 'https://public-clickhouse.botslovers.com/?query=SELECT%20*%20FROM%20messages_company%20LIMIT%2010'
Замените user и password на ваши личные учетные данные.
Параметр query должен быть закодирован в URL.
Форматы ответов: По умолчанию ответ находится в формате TabSeparated. Вы можете запросить другие форматы, добавив FORMAT в конце запроса: Пример JSON:
curl -u user:'password' "https://public-clickhouse.botslovers.com/?query=SELECT%20*%20FROM%20messages_company%20LIMIT%2010%20FORMAT%20JSON"
Пример CSV:
curl -u user:'password' "https://public-clickhouse.botslovers.com/?query=SELECT%20*%20FROM%20messages_company%20LIMIT%2010%20FORMAT%20CSV"

Доступ из инструментов BI или клиентов баз данных (DBeaver, Power BI, Tableau и т.д.)

ClickHouse поддерживает коннекторы JDBC и ODBC, позволяя использовать графические инструменты для изучения и анализа данных.

Доступ через DBeaver

  • Откройте DBeaver и создайте новое соединение.
  • Выберите ClickHouse в качестве типа базы данных.
  • Выберите HTTP в качестве типа соединения.
  • Заполните следующие поля:
    • Host: public-clickhouse.botslovers.com
    • Порт: 443
    • Пользователь: ваше имя пользователя
    • Пароль: ваш пароль
    • SSL: включено (убедитесь, что флажок установлен)
  • Протестируйте соединение и сохраните.

Доступ из инструментов BI (Power BI, Tableau и т.д.)

Power BI
  • Скачайте и установите официальный драйвер ODBC ClickHouse.
  • Настройте DSN ODBC, указывающий на:
    • Host: public-clickhouse.botslovers.com
    • Порт: 443 (или 8443 в зависимости от конфигурации, проверьте у администратора)
    • Режим SSL: включен
    • Имя пользователя/Пароль: ваши учетные данные
  • В Power BI создайте новый источник данных ODBC и выберите настроенный DSN.
Tableau
  • Вы можете использовать драйвер ODBC ClickHouse как в Power BI.
  • В качестве альтернативы используйте собственный коннектор ClickHouse.

Безопасность и лучшие практики

  • Ваши учетные данные являются личными и не должны передаваться.
  • Консультируйтесь с вашим администратором, если у вас есть вопросы о лимитах использования или структуре данных.
  • Мы рекомендуем избегать запросов, извлекающих большие объемы данных, чтобы предотвратить потенциальные проблемы с производительностью сервиса.

Таблицы

messages

Функционирует как центральное хранилище, где каждое отдельное сообщение, созданное в разговоре, хранится. Этот документ детализирует его поля, назначение и конкретные рекомендации по безопасному управлению конфиденциальными данными.

agent_activity

Таблицы, концентрирующие релевантную информацию об агентах — человеческих или автоматизированных — участвующих в разговорах. Они облегчают ассоциацию событий и метрик с каждым агентом для индивидуального анализа активности, расчетов ключевых показателей (например, времени ответа, закрытий сессий, доступности агентов) и отслеживаемости действий через разговоры, даже при передачах.

Описания таблиц

messages (Таблица: messages_<компания>)

Хранит каждое сообщение, обмененное во время разговоров.
ПолеТипОписание
sender_idStringУникальный идентификатор отправителя, связывающий каждое сообщение с конкретной сущностью.
sender_typeStringПроисхождение сообщения: "user", "bot", "system", или "human".
idStringУникальный ключ каждого сообщения, обеспечивающий обнаружение дубликатов.
created_atDateTimeВременная метка в UTC для времени создания сообщения.
channelStringКанал, через который было отправлено сообщение: "whatsapp" или "web" (виджет).
sessionStringИдентификатор разговора, группирующий несколько сообщений.
directionStringНаправление сообщения: "inbound" или "outbound".
typeStringКоммуникативный тип: "inbound" (получено) или "outbound" (отправлено).
textStringПолное содержимое текста сообщения. Может включать текст, эмодзи, email, ID и т.д.
Примечание: Может быть null для изображений или документов.
languageStringКод языка (например, "ru", "en").
Примечание: Может быть null, если не обнаружено.

agent_activity (Таблица: chat_agent_log_<компания>)

Регистрирует события, происходящие во время взаимодействия агентов с чатами.
ПолеТипОписание
idStringУникальный идентификатор события.
chat_idStringИдентификатор связанного чата.
agent_idStringУникальный идентификатор агента, участвующего в событии.
joined_atDateTimeВременная метка UTC когда агент присоединился к чату.
left_atNullable(DateTime)Временная метка UTC когда агент покинул чат, или null если еще активен.
eventStringТип события. Возможные значения: bot_assigned, agent_timeout, user_timeout, agent_joined, chat_escalated, manual_close, resolved, assigned_to_human, transferred.
response_ratingNullable(Int16)Оценка, данная за взаимодействие, если есть.
created_atDateTimeВременная метка создания записи.
updated_atDateTimeВременная метка последнего обновления записи.
deleted_atNullable(DateTime)Временная метка логического удаления, если применимо.

agent_status_logs (Таблица: agent_status_logs_<компания>)

Отслеживает историю изменений статуса агентов со временем, таких как переход от “online” к “break”.
ПолеТипОписание
idStringУникальный идентификатор изменения статуса.
agent_idStringУникальный идентификатор агента.
old_statusStringПредыдущий статус агента: training, offline, break, ending_shift, inactive, online.
new_statusStringНовый статус агента: training, offline, break, ending_shift, inactive, online.
status_changed_atDateTimeВременная метка UTC когда статус изменился.
duration_secondsNullable(Int64)Продолжительность в секундах предыдущего статуса, или null если не применимо.
created_atDateTimeВременная метка создания записи.

Обработка персональных данных

Таблица messages_, особенно столбец text, сохраняет полное содержание взаимодействий клиентов, потенциально содержащее персональные данные, такие как имена, адреса электронной почты, номера ID или другие детали о продуктах или услугах, предлагаемых вашей компанией.
Эти записи не были анонимизированы или псевдонимизированы для сохранения полного контекста каждого разговора и обеспечения точности анализа.
Необходимо обрабатывать эти данные в соответствии с применимыми нормативами, всегда поддерживая конфиденциальность, безопасность и права субъектов данных.