GSP794

개요

이 실습에서는 가상 에이전트에 전화 게이트웨이 추가 실습에서 만든 Pigeon Travel 가상 에이전트를 계속 사용합니다. 그리고 Google Cloud 도구를 사용해 가상 에이전트의 문제를 해결하고 디버깅하는 방법을 학습합니다.

중요: 이 실습을 계속하려면 에이전트용 대화 흐름 설계 실습에서 내보낸 에이전트 ZIP 파일이 필요합니다. 이 파일이 없다면 실습에서 제공하는 예시 파일을 다운로드하면 됩니다.

Contact Center AI는 기존 전화 기술과 쉽게 통합되도록 설계되었습니다. 전화 게이트웨이를 만들려면 전화 파트너에 액세스해야 하며 이 실습에서 해당 액세스 권한을 제공합니다. 프로덕션 용도로 사용하려면 이 파트너 중 하나의 도움을 받으세요.

학습할 내용

이 실습에서는 다음 작업을 수행합니다.

• Dialogflow 도구를 사용해 문제를 해결합니다.
• Google Cloud 도구를 사용해 가상 에이전트를 디버깅합니다.
• 가상 에이전트 활동으로 생성된 로그를 검토합니다.
• Design Conversations using best practices.

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머에는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지 표시됩니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 직접 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학생 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간---실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없습니다.

참고: 계정에 추가 요금이 발생하지 않도록 하려면 개인용 Google Cloud 계정이나 프로젝트가 이미 있어도 이 실습에서는 사용하지 마세요.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 팝업이 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 패널이 있습니다.

   • Google 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google 콘솔 열기를 클릭합니다. 실습에서 리소스가 가동된 후 로그인 페이지가 표시된 다른 탭이 열립니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 실습 세부정보 패널에서 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다. 다음을 클릭합니다.

4. 실습 세부정보 패널에서 비밀번호를 복사하여 시작 대화상자에 붙여넣습니다. 다음을 클릭합니다.

   중요: 왼쪽 패널에 표시된 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud Skills Boost 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

5. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 평가판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: 왼쪽 상단에 있는 탐색 메뉴를 클릭하면 Google Cloud 제품 및 서비스 목록이 있는 메뉴를 볼 수 있습니다.

API 사용 설정

1. Cloud 콘솔에서 탐색 메뉴 > API 및 서비스 > API 및 서비스 사용 설정으로 이동합니다.

2. + API 및 서비스 사용 설정을 클릭합니다.

3. Dialogflow를 검색합니다.

4. Dialogflow API를 클릭하고 API가 사용 설정되어 있지 않으면 사용 설정을 클릭합니다.

작업 1. Dialogflow 에이전트 만들기

에이전트 이름으로 'pigeon-travel'을 사용합니다.

1. Dialogflow 콘솔로 이동합니다.

2. Google 버튼으로 로그인하고 이 실습에 로그인할 때 사용한 실습 사용자 인증 정보를 선택합니다. 그런 다음 허용을 클릭합니다.

3. 서비스 약관에 동의합니다.

4. 새 에이전트 만들기를 클릭합니다.

5. 이제 아래와 같이 에이전트 정보를 추가합니다.

   • 에이전트 이름: pigeon-travel
   • 기본 시간대: America/Denver
   • Google 프로젝트: Qwiklabs 프로젝트 ID 사용

6. 만들기를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Dialogflow 에이전트 만들기

작업 2. Dialogflow 에이전트 가져오기

이전 실습에서는 빌드한 Dialogflow 에이전트를 내보냈습니다. 이제는 다시 가져와서 빌드해 보겠습니다.

내보낸 파일이 없다면 pigeon-travel-gsp-794.zip 파일을 사용합니다.

참고: 이 파일에 액세스하는 동안 403 오류가 발생하면 실습을 시작할 때 제공된 계정으로 파일에 액세스하고 있는지 확인하세요. 새 창을 열고 실습 사용자 인증 정보로 로그인한 다음 새 창에 링크를 붙여넣습니다.

파일을 로컬 워크스테이션에 다운로드합니다.

그러면 새 가상 에이전트 프로젝트가 생성됩니다. 이제 이미 수행한 작업을 가져올 차례입니다.

1. 에이전트 이름 옆에 있는 설정 톱니바퀴 아이콘()을 클릭합니다.

2. 내보내기 및 가져오기 탭을 선택합니다.

3. ZIP 파일에서 가져오기를 클릭합니다.

4. 파일 선택을 클릭하고 가상 에이전트의 구성이 포함된 ZIP 파일로 이동합니다. 파일을 드래그 앤 드롭해도 됩니다.

5. 'IMPORT'라는 단어를 전부 대문자로 입력하여 가져오기 버튼을 사용 설정하고 가져오기를 클릭합니다.

6. 가져오기가 완료되면 완료를 클릭하여 업로드 창을 닫습니다.

기존 구성을 새 에이전트 프로젝트로 가져왔습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Dialogflow 에이전트 가져오기

작업 3. 전화 게이트웨이 설정

게이트웨이를 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 제공업체를 선택합니다. Dialogflow 콘솔에서 다음 안내를 따르세요.

   • pigeon-travel 에이전트를 선택합니다.
   • 통합을 클릭합니다.
   • Dialogflow Phone Gateway를 클릭합니다.

2. 전화 게이트웨이를 다음과 같이 구성합니다.

   • 언어를 선택합니다. 이 실습에서는 영어를 선택합니다.
   • 전화번호의 국가 코드를 선택합니다. 이 실습에서는 미국 국가 코드인 +1을 선택합니다.
   • 다음을 클릭합니다.

3. 번호를 선택합니다.

   • 목록에서 전화 번호를 선택합니다.
   • 만들기를 클릭합니다.

4. 완료합니다.

   • 이제 게이트웨이를 사용할 수 있습니다.
   • 표시된 전화 번호를 저장하고 대화상자 창을 닫습니다. Dialogflow Phone Gateway 통합 버튼을 다시 클릭하여 이 정보를 가져올 수 있습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 전화 게이트웨이 설정하기

작업 4. Cloud Functions를 사용하여 fulfillment를 설정하고 Firestore에서 예약 조회

이 섹션에서는 에이전트가 현재 예약을 조회하고 변경사항을 추가할 수 있도록 에이전트의 Firestore를 설정합니다.

Firestore 구성

1. Cloud 콘솔에서 탐색 메뉴 > 데이터베이스 > Firestore로 이동합니다.

2. 두 가지 옵션, 즉 Native 모드 또는 Datastore 모드가 제공됩니다. Native 모드 선택을 고릅니다.

3. 위치로 nam5(미국)를 선택합니다.

4. 데이터베이스 만들기를 클릭합니다. 완료되면 새 컬렉션을 만들 수 있습니다.

5. 컬렉션 시작을 클릭합니다.

6. 세부정보를 입력하여 아래 세부정보를 복제한 다음 저장을 클릭합니다.

   • 컬렉션 ID: reservations

   • 문서 ID: 100

   • 필드 이름: fname

   • 필드 유형: string

   • 필드 값: Isabel

   그런 다음 + 버튼을 클릭하여 아래와 같이 다른 항목을 추가합니다.

   • 필드 이름: lname
   • 필드 유형: string
   • 필드 값: Costa

   그런 다음 + 버튼을 클릭하여 아래와 같이 다른 항목을 추가합니다.

   • 필드 이름: newname
   • 필드 유형: string
   • 필드 값: 비워둡니다.

이제 첫 번째 문서를 Firestore 컬렉션에 추가했습니다.

Firestore 문서 ID 권장사항

• 문서 ID를 사용하지 않습니다.

• 문서 ID에 슬래시(/)를 사용하지 않습니다.

• 다음과 같이 단조롭게 증가하는 문서 ID를 사용하지 않습니다.

  • Customer1, Customer2, Customer3, ...
  • Product 1, Product 2, Product 3, ...

  이러한 순차 ID를 사용하면 지연 시간에 영향을 미치는 부하 집중이 발생할 수 있습니다.

Dialogflow Fulfillment

1. 왼쪽 메뉴에서 fulfillment를 클릭합니다. 리소스를 프로비저닝하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

2. 인라인 편집기 옵션에서 슬라이더를 오른쪽으로 밀면 사용 설정됨이 표시됩니다. 이렇게 하면 Dialogflow 에이전트 내에서 Cloud Functions 편집기가 사용 설정됩니다.

참고: 오류 메시지가 표시되면 페이지를 새로고침한 다음 인라인 편집기 를 다시 사용 설정해 보세요.

3. 오른쪽 하단에 있는 배포 버튼을 클릭합니다. 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

4. 배포에 성공하면 Cloud 콘솔의 탐색 메뉴에서 Cloud Functions로 이동하여 함수가 배포되었는지 확인합니다. 4단계에서 확인한 이름을 찾습니다.

5. 이전 실습에서 Cloud 함수 소스 코드를 다운로드했습니다. 이제 이 코드를 새로 배포된 Cloud 함수에 업로드합니다.

   내보낸 파일이 없다면 이 파일을 로컬 워크스테이션에 다운로드하세요.

6. Cloud 콘솔에서 새로 배포한 함수를 찾고 함수의 이름을 클릭하여 엽니다.

7. 수정을 클릭합니다.

8. 다음을 클릭하고 소스 코드를 ZIP 업로드로 설정합니다.

9. 이전 실습에서 다운로드한 ZIP(Cloud 함수 소스 코드)을 찾습니다.

10. 스테이지 버킷을 선택합니다. 나열된 버킷이 없으면 버킷을 만듭니다.

11. 배포를 클릭합니다.

완료되면 이전 실습의 코드가 fulfillment Cloud 함수에 배포됩니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Cloud Functions를 사용하여 fulfillment 설정하기

작업 5. 문제 해결을 위한 Dialogflow 도구

문제 해결 및 디버깅에 사용할 수 있는 몇 가지 도구가 있습니다.

• Dialogflow 기록
• Cloud Logging

Dialogflow 기록이란 무엇인가요?

기록 페이지에는 에이전트가 참여한 대화의 간소화된 버전이 표시됩니다. 이러한 로그는 시간순이며, 사용자가 에이전트와 어떻게 상호작용하는지에 대한 개요를 제공하는 용도로 사용됩니다.

Dialogflow 기록 사용 방법

• 미대응 인텐트 수정
• 상호작용 로그 보기
• 대화 보기
• 운영 로그의 웹훅 오류 보기

작업 6. 미대응 인텐트 수정

인텐트 매칭 관련 문제가 발생한 상호작용에는 노란색 경고 아이콘이 표시되고 웹훅 오류가 발생한 상호작용에는 빨간색 경고 아이콘이 표시됩니다.

1. Dialogflow 콘솔 메뉴에서 기록을 클릭합니다.

2. 나열된 상호작용에서 옵션 아이콘을 클릭하면 문제 해결 옵션이 표시됩니다.

   • 인텐트로 이동 - 일치된 인텐트로 바로 이동합니다. 일치된 인텐트가 없는 경우 이 옵션을 사용할 수 없습니다.
   • 여기서 인텐트에 학습 문구를 추가하여 향후에 매칭되도록 할 수 있습니다.

참고: Dialogflow 시뮬레이터를 사용하여 기록에 상호작용을 추가합니다.

3. Dialogflow 시뮬레이터에 다음을 입력합니다.

I need to update my last name

4. 기본 대체 인텐트로 대체됩니다.

5. Dialogflow 콘솔 메뉴에서 기록을 클릭합니다.

6. 위에서 입력한 문구를 찾아서 클릭합니다. 그러면 해당 항목이 펼쳐지고 경고가 표시됩니다.

에이전트가 매칭되는 인텐트를 찾을 수 없습니다. 인텐트에 문구를 추가하여 해결합니다.

1. 인텐트를 클릭합니다.

2. name.reservation 인텐트를 클릭합니다.

3. 학습 문구로 이동하여 다음을 입력합니다. I need to update my last name

4. 저장을 클릭합니다.

5. Dialogflow 시뮬레이터에 이 문구를 다시 입력합니다.

6. 이제 매칭되는 인텐트가 표시됩니다.

작업 7. 로깅의 웹훅 오류

로그를 보려면 에이전트에서 로그를 사용 설정해야 합니다.

1. 설정 아이콘 > 일반 탭을 누르고 로그 설정 섹션까지 아래로 스크롤하여 Google Cloud에 상호작용 로그를 사용 설정합니다.

2. 로그 열기 링크를 클릭합니다.

3. 저장을 클릭합니다.

웹훅에 오류가 발생하면 상호작용에 빨간색 경고 오류 아이콘이 표시됩니다. 아이콘에 마우스를 가져가면 발생한 상황에 대한 간단한 설명을 확인할 수 있습니다.

상호작용과 관련된 특정 로그 블록을 보려면 옵션 아이콘을 클릭한 후 운영 로그 보기를 클릭합니다.

1. Cloud 콘솔로 이동하여 Cloud Functions를 클릭합니다.

2. Dialogflow 함수를 클릭합니다.

3. 수정을 클릭한 후 다음을 클릭합니다.

4. INDEX.JS를 다음과 같이 수정합니다.

   이 코드 줄을 주석 처리합니다. 하단에 표시됩니다.

   intentMap.set('name.reservation-getname', reservation);

   다음과 같이 변경합니다.

   // intentMap.set('name.reservation-getname', reservation);

   

5. 배포를 클릭합니다.

6. Dialogflow 시뮬레이터에서 다음을 입력하여 대화를 시작합니다.

   I need to update my last name

7. Dialogflow 콘솔에서 기록으로 이동합니다.

8. 자신이 시작한 대화를 찾고 클릭하여 세부정보를 펼칩니다.

9. 에이전트와의 마지막 상호작용이 비어 있습니다.

10. 옵션 메뉴에서 운영 로그 보기를 클릭합니다.

11. 오류가 표시됩니다. Dialogflow fulfillment 오류: 웹훅 호출에 실패했습니다. 오류: UNAVAILABLE, 상태: URL_UNREACHABLE, 이유: UNREACHABLE_5xx, HTTP 상태 코드: 500

메시지 문제를 해결하는 데 도움이 되는 일부 정보가 누락되었습니다.

12. 쿼리 삭제를 클릭하여 쿼리 필드를 지운 다음 쿼리 실행을 클릭합니다.

하단에 오류: 요청된 인텐트의 핸들러 없음이 표시됩니다. 이는 위에서 주석 처리한 인텐트 맵과 관련된 오류입니다.

오류 메시지가 표시되지 않으면 올바른 리소스를 선택했는지 확인합니다. 리소스를 Cloud 함수 > dialogflowFirebaseFulfillment로 변경할 수 있습니다.

작업 8. 권장사항

학습 단계

• 학습 단계를 충분히 마련해야 합니다. 인텐트당 학습 단계를 10개 이상 사용하시기 바랍니다.

• 각 학습 단계에 인텐트를 트리거하는 다양한 유형의 표현식이 포함되어야 합니다.

• 학습 단계에 유사한 의미의 문구도 포함되어야 합니다.

인텐트 우선순위

여러 인텐트가 서로 유사합니다. 각 인텐트에 우선순위를 설정할 수 있습니다. 최종 사용자 표현이 여러 인텐트와 대응하는 경우 Dialogflow는 가장 높은 우선순위를 가진 인텐트와 일치시킵니다.

콘솔 대신 API를 사용하여 에이전트를 빌드하는 경우 인텐트 참조를 확인하세요. API 필드 이름은 콘솔 필드 이름과 유사합니다. 음수 우선순위 값은 콘솔의 '무시' 우선순위에 해당하며 런타임 감지 인텐트 요청에 대해 인텐트를 사용 중지하는 데 사용됩니다.

우선순위를 구성하고 컨텍스트를 입력하더라도 인텐트에 사용자 입력과 '정확히' 매칭되는 학습 문구가 포함되면, 인텐트 경합 중에 학습 문구가 사용자 입력과 '정확히' 매칭되는 인텐트가 트리거됩니다. 인텐트에서 '정확히' 매칭되는 학습 문구는 사용자가 정확히 원하는 인텐트와 컨텍스트를 나타내며 가장 높은 우선순위로 처리됩니다.

1. 왼쪽 메뉴의 인텐트 를 클릭합니다.

2. name.reservation 인텐트를 클릭합니다.

3. 왼쪽 상단에서 파란색 점을 클릭하여 인텐트 우선순위를 변경합니다.

항목 용어

'항목'이라는 용어는 Dialogflow 콘솔에서 항목의 일반적인 개념을 설명하는 데 사용됩니다.

• 항목 유형: 사용자 입력에서 추출하고자 하는 정보의 유형을 정의합니다. 예를 들어 '야채'는 항목 유형의 이름일 수 있습니다.

• 각 항목 유형에는 많은 개체 항목이 있습니다. 각 개체 항목은 동일한 것으로 간주되는 일련의 단어 또는 구문을 제공합니다. 예를 들어 야채가 항목 유형인 경우 다음과 같은 세 가지 개체 항목을 정의할 수 있습니다.

  • 당근
  • 봄양파, 골파
  • 피망, 파프리카

• 커스텀 항목 이름은 에이전트마다 고유합니다. 항목 이름은 문자로 시작해야 하며 A~Z, a~z, 0~9, _(밑줄), -(대시)를 포함할 수 있습니다.

• 동일한 개체 항목을 가진 항목이 '겹치지 않는' 인텐트에 사용되는지 확인합니다. 인텐트에 확실하게 구별되는 학습 문구가 있거나 다른 입력 컨텍스트로 인텐트를 제한해야 합니다.

커스텀 매핑 항목을 만들려면 다음 안내를 따르세요.

1. 왼쪽 메뉴의 항목을 클릭합니다.
2. 항목 만들기를 클릭합니다.
3. shirt-size 항목의 이름을 입력합니다.
4. 동의어 정의는 이미 선택되어 있습니다.
5. 첫 번째 행을 클릭하고 왼쪽 열에 참조 값을 입력합니다.
6. 다음 열을 클릭하거나 Enter 키를 누르고 동의어를 입력합니다.
7. 다른 항목의 행을 계속 추가합니다.
8. 저장을 클릭합니다.

9. get-shirt-size 인텐트를 만듭니다.

10. 왼쪽 메뉴에서 인텐트 옆에 있는 ➕를 클릭합니다.

11. 인텐트 이름 텍스트 필드에 이름 'get-shirt-size'를 추가합니다.

12. 학습 문구 섹션에서 학습 문구 추가를 클릭하고 다음을 입력한 후, 한 항목의 입력이 끝날 때마다 Enter 키를 누릅니다.

• XL
• XS
• M
• L
• S
• XXL

13. 텍스트 응답에 다음을 입력합니다.

Thank you, I will ship out a $shirt-size shirt to the address we have on file, thank you.

14. 저장을 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 항목 및 인텐트 만들기

15. Cloud 콘솔로 이동하여 Cloud Functions를 클릭합니다.

16. Dialogflow 함수를 선택합니다.

17. 수정 버튼을 클릭합니다.

18. INDEX.JS를 다음과 같이 수정합니다.

• 코드 줄의 주석 처리를 삭제합니다.

intentMap.set('name.reservation-getname', reservation);

• 35번째 줄을 변경합니다.

agent.add('Ok. I have updated the name on the reservation');

다음과 같이 변경합니다.

agent.add('Ok. I have updated the name on the reservation. I want send you a free T-Shirt as thank you. What shirt size are you?');

19. 배포를 클릭합니다.

20. Cloud 함수가 배포되면 Dialogflow 시뮬레이터를 사용해 테스트합니다. 다음과 같이 입력합니다.

• I need to update my last name
• Isabel
• 100
• Isabella
• XL

처음에 작동하지 않는다면 함수가 아직 업데이트 중일 수 있으므로 다시 시도해 보세요.

에이전트 유효성 검사

Dialogflow는 에이전트 디자이너가 고품질 에이전트를 만들 수 있도록 유효성 검사 기능을 제공합니다. 에이전트 학습이 수행되고 완료될 때마다 자동으로 에이전트 유효성 검사가 제공됩니다. 유효성 검사 결과는 Dialogflow 콘솔 또는 API에서 액세스할 수 있습니다.

유효성 검사 결과에서는 에이전트의 품질과 성능을 개선하려면 수정해야 하는 오류의 목록을 제공합니다. 에이전트에 오류가 있는 경우 이를 무시하고 에이전트를 실행하도록 선택할 수 있습니다. 이러한 경우의 예시는 다음과 같습니다.

• 인텐트에 너무 비슷한 학습 문구가 있습니다.
• 인텐트에 충분한 수의 학습 문구에 사용되지 않는 매개변수가 있습니다.
• 대체 인텐트에 부정적 예시가 없습니다.
• 이 텍스트가 일부 학습 문구에만 주석 처리되고 다른 학습 문구에는 주석 처리되지 않았습니다.

자동 유효성 검사 사용 설정 및 중지

기본적으로 에이전트가 학습될 때마다 에이전트 유효성 검사가 자동으로 수행됩니다. Dialogflow 콘솔에서 이 설정을 사용 설정하거나 사용 중지할 수 있습니다.

• 에이전트를 선택합니다.
• 에이전트 이름 옆에 있는 설정 아이콘을 클릭합니다.
• ML 설정 탭을 선택합니다.
• 에이전트 유효성 검사 설정을 사용(기본값) 또는 중지로 전환합니다.

에이전트의 유효성 검사 데이터에 액세스하려면 다음 안내를 따르세요.

• Dialogflow 콘솔로 이동합니다.
• 에이전트를 선택합니다.
• 사이드바 메뉴에서 유효성 검사를 클릭합니다.

인텐트 목록 또는 항목 목록 페이지를 방문하면 유효성 검사 오류가 있는 인텐트나 항목의 이름 옆에 오류 표시기가 나타납니다.

유효성 검사 오류가 있는 특정 인텐트 또는 항목의 페이지를 방문하면 저장 버튼 근처에 오류 error_outline 표시기가 표시됩니다.

이 버튼을 클릭하면 인텐트나 항목의 오류 목록이 표시됩니다. 기본적으로 심각도가 '심각' 또는 '오류'인 오류만 표시됩니다. 심각도 유형을 전환하여 '경고'와 '정보'도 표시할 수 있습니다.

수고하셨습니다

Google Cloud 도구를 사용해 가상 에이전트의 문제를 해결하고 디버깅하는 방법을 알아봤습니다.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2023년 9월 28일

실습 최종 테스트: 2023년 9월 28일

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