本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# Amazon Connect 中的座席评估表输出
<a name="evaluationforms-example-output-file"></a>

本节显示评估的导出输出路径，提供评估表得分的示例，并描述评估表的元数据。

**Topics**
+ [验证您的 S3 存储桶](#verify-evaluation-s3bucket)
+ [示例输出位置](#example-evaluationform-output-locations)
+ [已知问题](#release-note-evaluation-output)
+ [分数示例](#example-evaluation-output-file)
+ [评估表元数据定义](#evaluation-form-metadata)
+ [导出的评估样本](#exported-evaluation)

## 验证您的 S3 存储桶
<a name="verify-evaluation-s3bucket"></a>

当您在 Connect Customer 控制台中启用**联系人评估**时，系统会提示您创建或选择一个 S3 存储桶来存储评估。要验证该存储桶的名称，请转至您的实例别名，依次选择**数据存储**、**联系人评估**以及**编辑**。

## 示例输出位置
<a name="example-evaluationform-output-locations"></a>

以下是评估表的输出文件路径：
+ {{contact\_evaluations\_S3\_bucket}}/评估/ {{YYYY/MM/DD/hh:mm:ss.sTZD}}-.json {{evaluation\_id}}

例如：

`amazon-connect-s3/Evaluations/2022/04/14/05:04:20.869Z-11111111-2222-3333-4444-555555555555.json`

## 已知问题：同一评估有两个输出文件
<a name="release-note-evaluation-output"></a>

Contact Lens 会为同一个评估表生成两个输出文件。
+ 一个文件将写入新的默认 S3 路径。您可以在 AWS 控制台中配置路径。
+ 另一个将被弃用的文件将写入以前的另一个 S3 路径中。您可以忽略此文件。

  以前的 S3 路径如下所示：
  + {{s3\_bucket}}/evaluations/contact\_ /evaluation\_ /yyyy-mm-: mm: {{contactId}} ss.stzd.json {{evaluationId}} DDThh

## 分数示例
<a name="example-evaluation-output-file"></a>

以下示例显示典型的分数。

```
{
  "schemaVersion": "3.5",
  "evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c",
  "metadata": {
    "contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb",
    "accountId": "874551140838",
    "instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a",
    "agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
    "evaluationDefinitionTitle": "Compliance Evaluation Form",
    "evaluator": "jane",
    "evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e",
    "evaluationDefinitionVersion": 2,
    "evaluationStartTimestamp": "2025-11-14T17:57:08.649Z",
    "evaluationSubmitTimestamp": "2025-11-14T17:59:29.052Z",
    "score": {
      "percentage": 100
    },
    "creator": "jane.doe@acme.com",
    "autoEvaluated": false,
    "resubmitted": false,
    "evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION",
    "evaluationType": "CONTACT_EVALUATION",
    "evaluationAcknowledgerComment": "The Acknowledgment comment",
    "evaluationAcknowledgedTimestamp": "2025-12-22T05:20:39.297Z",
    "evaluationAcknowledgedByUserName": "john",
    "evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218"
  },
  "sections": [
    {
      "sectionRefId": "s1a1b58d6",
      "sectionTitle": "The title of the section",
      "notes": "Section note",
      "score": {
        "percentage": 100
      }
    },
    {
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "sectionTitle": "The title of the subsection",
      "parentSectionRefId": "s1a1b58d6",
      "score": {
        "percentage": 100
      }
    }
  ],
  "questions": [
    {
      "questionRefId": "q570b206a",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "NUMERIC",
      "questionText": "How do you rate the contact between 1 and 10?",
      "answer": {
        "value": "",
        "notes": "Add more information here",
        "metadata": {
          "notApplicable": true
        }
      },
      "score": {
        "notApplicable": true
      }
    },
    {
      "questionRefId": "q73bc5b9d",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "SINGLESELECT",
      "questionText": "Did the agent introduce themselves?",
      "answer": {
        "values": [
          {
            "valueText": "Yes",
            "valueRefId": "o6999aa94",
            "selected": true
          },
          {
            "valueText": "No",
            "valueRefId": "o284e4d9e",
            "selected": false
          },
          {
            "valueText": "Maybe",
            "valueRefId": "o1b2f0a14",
            "selected": false
          }
        ],
        "notes": "Add more information here",
        "automation": {
          "status": "SYSTEM_ANSWER",
          "systemSuggestedValue": "Yes"
        },
        "metadata": {
          "notApplicable": false
        }
      },
      "score": {
        "percentage": 100
      }
    },
    {
      "questionRefId": "h89bc7a9t",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "SINGLESELECT",
      "questionText": "Did the agent offer a promotion?",
      "answer": {
        "values": [
          {
            "valueText": "Yes",
            "valueRefId": "p7888bb85",
            "selected": false
          },
          {
            "valueText": "No",
            "valueRefId": "p395f5e8f",
            "selected": true
          },
          {
            "valueText": "Maybe",
            "valueRefId": "p2c3g1b25",
            "selected": false
          }
        ],
        "notes": "Add more information here",
        "assistedSuggestion": {
          "value": "No. A promotion was not offered by the agent."
        },
        "metadata": {
          "notApplicable": false
        }
      },
      "score": {
        "percentage": 100
      }
    },
    {
      "questionRefId": "qc2effc9d",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "TEXT",
      "questionText": "Describe the outcome.",
      "answer": {
        "value": "Example answer text",
        "notes": "Add more information here",
        "metadata": {
          "notApplicable": false
        }
      },
      "score": {
        "percentage": 50
      }
    }
  ]
}
```

## 评估表元数据定义
<a name="evaluation-form-metadata"></a>

下面的列表介绍了评估表中的字段。

**evaluationId**  
联系评估的唯一标识符  
*类型* — 字符串  
*长度限制*：长度下限为 1。长度上限为 500。

**元数据**    
**contactId**  
此 Amazon Connect 实例中的联系的标识符。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 256  
**accountId**  
运行 Amazon Connect 实例的 AWS 账户的标识符。  
*类型* — 字符串  
*长度限制*：限制：12 位数  
*模式* – `^\d{12}$`  
**instanceId**  
Amazon Connect 实例的标识符。您可以在实例的 Amazon 资源名称（ARN）中[找到实例 ID](find-instance-arn.md)。  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 100  
**agentId**  
执行联系的座席的标识符。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 500  
**evaluationDefinitionTitle**  
评估表的标题。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 128  
**evaluator**  
上次更新评估的用户名。  
*类型* — 字符串  
**evaluationDefinitionId**  
评估表的唯一标识符。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，上限为 500  
**evaluationDefinitionVersion**  
评估表的版本。  
*类型* - 整数  
*有效范围*：最小值为 1  
**evaluationStartTimestamp**  
评估创建的时间戳。  
*类型* – Timestamp  
*示例* — 2025-11-14T17：57:08.649 Z  
**evaluationSubmitTimestamp**  
评估的提交时间戳。  
*类型* – Timestamp  
*示例* — 2025-11-14T17：59:29.052 Z  
**分数**  
评估的分数。  
**creator**  
 首次创建评估的实体（与“评估人员”相对，该人员代表上次提交评估的实体）。从 Connect Customer 管理员网站拨打电话时，它会包含用户名。当调用来自 API 时，它包含调用者的 ARN。  
*类型* — 字符串  
**autoEvaluated **  
 指示评估是否是通过“全自动评估”提交的。  
*类型* – 布尔值  
**resubmitted **  
 表示评估是否已重新提交（编辑后再次提交）。  
*类型* – 布尔值  
**evaluationSource **  
评估答案来源类型。  
*类型* — 字符串  
有效值：  
+ `ASSISTED_BY_AUTOMATION`：指示已使用[问题自动化](create-evaluation-forms.md#step-automate)来回答部分问题。
+ `MANUAL`：表示评估是手动执行的。
+ `AUTOMATED`：表示评估是使用全自动评估提交的（请参阅“autoEvaluated”字段）。  
**评估类型**  
评估类型。  
*类型* — 字符串  
有效值：  
+ `CONTACT_EVALUATION`-评估联系人。  
**calibrationSessionId**  
与此评估相关的校准会话的标识符。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 500  
**evaluatedParticipantId**  
正在评估的参与者的标识符。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 256  
**evaluatedParticipantRole**  
被评估的参与者的角色。  
*类型* — 字符串  
有效值：  
+ `AGENT`-代理参与者。
+ `CUSTOMER`-客户参与者。
+ `SYSTEM`-系统参与者。  
**acknowledgerComment**  
确认评估的用户的留言。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 0，长度上限为 3072  
**evaluationAcknowledgedByUserId**  
确认评估的人员的标识符。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 500  
**evaluationAcknowledgedByUserName**  
确认评估的人员的名称。  
*类型* — 字符串  
**evaluationAcknowledgedTimestamp**  
评估被确认时的时间戳。  
*类型* – Timestamp  
*示例* — 2025-12-24T15：45:56.662 Z

**sections**  
评估各部分的数组。    
**sectionRefId**  
章节的标识符。在评估表中，标识符必须是唯一的。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 40  
**parentSectionRef我是**  
父节的标识符。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 40  
**sectionTitle**  
章节的标题。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 限制：长度下限为 0，长度上限为 128  
**说明**  
此部分剩余的备注。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 0，长度上限为 3072  
备注有以下限制：  
+ 个别备注的字符数限制为 3072 个字符。
+ 评估中的合并备注限制为 *N* x 1024 个字符，其中 *N* 是评估问题的数量。  
**分数**  
此部分的分数。    
**percentage**  
联系评估中某项的得分百分比。  
*类型* – 双精度  
*有效范围*：最小值为 0，最大值为 100  
**automaticFail**  
将项目标记为自动失败的标志。如果项目或子项目自动获得失败答案，则此标志将为 true。  
*类型* – 布尔值  
**notApplicable**  
将项目标记为自动失败的标志。如果项目或子项目自动获得失败答案，则此标志将为 true。  
*类型* – 布尔值

**问题**  
评估问题的数组。    
**questionRefId**  
问题的标识符。在评估表中，标识符必须是唯一的。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 40。  
**sectionRefId**  
父节的标识符。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 1，长度上限为 40  
**questionType**  
问题的类型。  
*类型* — 评估中的 StrThe 组合注释限制为 *N* x 1024 个字符，其中 *N* 是评估中的问题数量。ing  
*有效值* – `TEXT | SINGLESELECT | NUMERIC`  
**questionText**  
问题的标题。  
*类型* — 字符串  
*长度限制* – 长度下限为 0，长度上限为 350  
**answer**  
问题的答案。    
**值**  
联系人评估中答案的 string/numeric 值。  
*类型*：字符串/双精度  
*长度限制* – 字符串：长度下限为 0，长度上限为 128  
**说明**  
此部分剩余的备注。  
*类型* — 字符串  
*长度限制*：长度下限为 0。长度上限为 3072  
备注有两个字符限制。个别备注的字符数限制为 3072 个字符。评估中的合并备注限制为 N x 1024 个字符，其中 N 是评估问题的数量。  
**元数据**  
**notApplicable **  
将问题标记为不适用的标志。  
*类型* – 布尔值  
**assistedSuggestion**  
[生成式人工智能](generative-ai-performance-evaluations.md)建议的答案。  
*类型* — 字符串  
**自动化**    
**status**  
自动化答案的状态。  
*类型* — 字符串  
*有效值* – `UNAVAILABLE | SYSTEM_ANSWER | OVERRIDDEN_ANSWER`  
**systemSuggestedValue**  
联系评估中自动化答案的字符串或数值。  
*类型*：字符串或双精度  
*长度限制* – 字符串：长度下限为 0，长度上限为 128  
**分数**  
问题的 [score](#score)。  
+ automaticFail：将项目标记为对表单至关重要的标志，当项目失败时，完整表单将失败（标记为零分）。如果项目或子项目获得自动失败答案，则此标志为 true，完整表单也将失败。

  *类型* – 布尔值
+ notApplicable：将项目标记为不适用于评分的标志，它将被排除在评分计算之外。

  *类型* – 布尔值

## 导出的评估样本
<a name="exported-evaluation"></a>

以下示例显示了一个典型的导出评估。

```
{
  "schemaVersion": "3.5",
  "evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c",
  "metadata": {
    "accountId": "874551140838",
    "instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a",
    "contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb",
    "agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
    "evaluationDefinitionTitle": "Legal Compliance Evaluation Form",
    "evaluator": "jane",
    "evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e",
    "evaluationDefinitionVersion": 2,
    "evaluationStartTimestamp": "2022-11-14T17:57:08.649Z",
    "evaluationSubmitTimestamp": "2022-11-14T17:59:29.052Z",
    "score": {
      "percentage": 85
    },
    "autoEvaluated": false,
    "creator": "john",
    "resubmitted": false,
    "evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION",
    "evaluationType": "CONTACT_EVALUATION",
    "calibrationSessionId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
    "evaluationAcknowledgedByUserName": "mike",
    "evaluationAcknowledgedTimestamp": "2022-12-24T15:45:56.662Z",
    "evaluationAcknowledgerComment": "Manager walked through the evaluation during coaching",
    "evaluatedParticipantId": "participant-123",
    "evaluatedParticipantRole": "AGENT"
  },
  "sections": [
    {
      "sectionRefId": "s1a1b58d6",
      "sectionTitle": "Communication Skills",
      "notes": "Overall communication was professional",
      "score": {
        "percentage": 90
      }
    },
    {
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "sectionTitle": "Greeting and Introduction",
      "parentSectionRefId": "s1a1b58d6",
      "notes": "Agent followed proper greeting protocol",
      "score": {
        "percentage": 100
      }
    }
  ],
  "questions": [
    {
      "questionRefId": "q570b206a",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "NUMERIC",
      "questionText": "How many times did agent interrupt the customer",
      "answer": {
        "value": "2",
        "notes": "Interruptions were minimal and appropriate",
        "metadata": {
          "notApplicable": false,
          "automation": {
            "status": "OVERRIDDEN_ANSWER",
            "systemSuggestedValue": "3"
          }
        }
      },
      "score": {
        "percentage": 80
      }
    },
    {
      "questionRefId": "q73bc5b9d",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "SINGLESELECT",
      "questionText": "Did the agent introduce themselves?",
      "answer": {
        "values": [
          {
            "valueText": "Yes",
            "valueRefId": "o6999aa94",
            "selected": true
          },
          {
            "valueText": "No",
            "valueRefId": "o284e4d9e",
            "selected": false
          },
          {
            "valueText": "N/A",
            "valueRefId": "system_default_null_value",
            "selected": false
          }
        ],
        "notes": "Agent provided clear introduction with name and department",
        "metadata": {
          "notApplicable": false,
          "assistedSuggestion": {
            "value": "The agent introduced themselves at the beginning of the call."
          }
        }
      },
      "score": {
        "percentage": 100
      }
    },
    {
      "questionRefId": "h89bc7a9t",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "SINGLESELECT",
      "questionText": "Did the agent ask for consent to perform a credit check",
      "answer": {
        "values": [
          {
            "valueText": "Yes",
            "valueRefId": "o6999aa94",
            "selected": false
          },
          {
            "valueText": "No",
            "valueRefId": "o284e4d9e",
            "selected": true
          },
          {
            "valueText": "N/A",
            "valueRefId": "system_default_null_value",
            "selected": false
          }
        ],
        "notes": "Agent failed to obtain consent before credit check",
        "metadata": {
          "notApplicable": false
        }
      },
      "score": {
        "percentage": 0,
        "automaticFail": true
      }
    },
    {
      "questionRefId": "qc2effc9d",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "MULTISELECT",
      "questionText": "What topics were discussed during the call",
      "answer": {
        "values": [
          {
            "valueText": "Account balance",
            "valueRefId": "topic_balance",
            "selected": true
          },
          {
            "valueText": "Payment options",
            "valueRefId": "topic_payment",
            "selected": true
          },
          {
            "valueText": "Account closure",
            "valueRefId": "topic_closure",
            "selected": false
          }
        ],
        "notes": "Customer inquired about balance and payment plans",
        "metadata": {
          "notApplicable": false
        }
      },
      "score": {
        "notApplicable": true
      }
    },
    {
      "questionRefId": "q8a9b0c1d",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "TEXT",
      "questionText": "What was your general impression about the customer's satisfaction",
      "answer": {
        "value": "The customer seemed satisfied with the resolution and thanked the agent",
        "notes": "Positive customer sentiment throughout the call",
        "metadata": {
          "notApplicable": false
        }
      },
      "score": {
        "notApplicable": true
      }
    },
    {
      "questionRefId": "q2b3c4d5e",
      "sectionRefId": "s46661c49",
      "questionType": "DATETIME",
      "questionText": "What time was the follow-up scheduled",
      "answer": {
        "value": "2024-04-16T14:30:00+01:00",
        "notes": "Follow-up appointment confirmed with customer",
        "metadata": {
          "notApplicable": false
        }
      },
      "score": {
        "notApplicable": true
      }
    }
  ]
}
```