Versionshinweise zur Task Intelligence-Administratorkonsole

  • Freigeben Version: Store
  • Aktualisiert 5. Dezember 2024
  • 3 Minuten Lesedauer
  • Versionsverlauf für die Anwendung Task Intelligence-Administratorkonsole auf ServiceNow Store.

    Wichtig:
    Weitere Informationen zu Systemanforderungen und Familienkompatibilität finden Sie in der Anwendungsliste auf der Website des ServiceNow Store.

    Versionsverlauf

    Version 5.0.4 – Dezember 2024
    • Behoben:
      • Fehler behoben, wenn die Trainingsdaten für das Ähnlichkeitsmodell 100.000 überschritten haben
      • Feste Bezeichnungsanzeige, um die entsprechende Metrikbezeichnung auf der Überwachungsseite anzuzeigen
      • Fehler beim Deaktivieren des automatischen Trainings behoben
      • Ein Anzeigeproblem im Hilfeinhalt bei der Anzeige im Safari-Browser wurde behoben
      • Der Eingabe-/Ausgabefilter für das Ähnlichkeitsmodell wurde korrigiert
    Version 5.0.1 – November 2024
    • Neu:
      • Möglichkeit hinzugefügt, automatisches Training für die gewählte Häufigkeit für das Kategorisierungs- und Ähnlichkeitsmodell zu konfigurieren
      • Möglichkeit hinzugefügt, die automatische Bereitstellung für die Kategorisierung zu konfigurieren
      • Die folgenden Funktionen wurden der Unterstützung von TIAC-Ähnlichkeitsmodellen hinzugefügt
        • Hinzugefügt: Definieren Sie die Zweckseite
        • Unterstützung für die Konfiguration von Spalten hinzugefügt, die auf der Seite „Beispielergebnisse“ angezeigt werden sollen
        • Neuer Bedingungsfilter für Trainingseingaben hinzugefügt
    Version 4.3.3 von August 2024
    • Unterstützung für Ähnlichkeitsmodell hinzugefügt: In diesem Release haben wir Unterstützung für das PI-Ähnlichkeitsmodell direkt in der TI-Administratorkonsole hinzugefügt. Dies ermöglicht die Ausführung von auf dem Ähnlichkeitsmodell basierenden Aufgaben, während Sie in der Task Intelligence-Umgebung bleiben. Es gibt mehrere Einschränkungen in diesem Release, die in einem zukünftigen Release behoben werden.
      1. In diesem Release ist nicht vorgesehen, die Genauigkeit des Modells vor der Bereitstellung zu schätzen. Es wird empfohlen, zuerst in einer Sub-Pod-Umgebung bereitzustellen und dann Tests basierend auf den Ergebnissen durchzuführen. Wenn Sie zufrieden sind, wechseln Sie zu Produktionsumgebungen.
      2. Im Dashboard sind keine Metriken auf Anwendungsebene für Ähnlichkeit verfügbar. Einige Ausführungsmetriken auf Modellebene werden bereitgestellt. Um zu bestimmen, wie gut das Modell für eine Instanz funktioniert, wird empfohlen, Ergebnisse zu sammeln, nachdem Sie das Modell verwendet und eine Kalkulationstabelle zusammengestellt haben, um die Ergebnisse zu bestimmen.
      3. Es gibt keine Möglichkeit, das Modell zu optimieren. Manchmal bieten Modelle die Möglichkeit, Daten zu kennzeichnen, die zur Optimierung des Modells verwendet werden. Dies wird in dieser Version nicht unterstützt.
    Version 4.2.3 von Mai 2024
    • Barrierefreiheitsfehler behoben
    • Erweitertes Überwachungs-Dashboard
    Version 4.1.0 – Februar 2024
    Behobene Probleme.
    Version 4.0.3 – Januar 2024
    Sicherheitsfix.
    Version 4.0.2 – November 2023
    • Verbesserungen der Berichterstellung:
      • Administratoren können jetzt das Feld „% richtig pro“ auf der Seite „Überwachung“ anzeigen, anstatt für alle Felder im Modell kombiniert.
      • Im Bildschirm „Modell bewerten“ wird je nach Modelleinstellung, die der Administrator ausgewählt hat, „Top 3“ % richtig oder „Top 1“ % richtig angezeigt.
    Version 3.0.5 – August 2023
    • Neu:
      • Seite „Zweck definieren“: Auf der Seite „Zweck definieren“ können Sie Tabellenkonfigurationen und Setups für Ihre Feldwertvorhersagemodelle steuern.
      • Warnung beim Erstellen eines Modells, das dieselben Felder wie ein vorhandenes Modell vorhersagt: Beim Erstellen oder Bearbeiten eines Modells wird eine Warnung angezeigt, wenn Kategorisierungsmodelle dieselben Felder wie ein anderes Modell vorhersagen. Zwei Modelle, die dasselbe Feld vorhersagen, könnten sich gegenseitig überschreiben.
      • Optionale Anhänge: Sie können Informationen hinzufügen, die aus E-Mail- und Chatanhängen gesammelt wurden, um Ihr Modell zu trainieren.
    • Geändert:
      • Customer Service Management-Sprache entfernt: Formulierungen für Hilfe und Bildschirmtext beziehen sich nicht mehr nur auf Fälle, da die Unterstützung für IT Service Management zunimmt.
      • Vorlagenformularaktualisierungen: Vorlagen beziehen sich nicht mehr nur auf Fälle, wenn die Unterstützung für IT Service Management zunimmt.
    Version 2.2.1 – Mai 2023
    Geändert: Änderungen zur Unterstützung von Modellverbesserungen in Utah und zukünftigen Funktionen.
    Version 2.1.2 – Februar 2023
    • Neu:
      • Warnungen bei der Auswahl von Feldern, die von der automatischen Kategorisierungslösung vorhergesagt werden sollen, wenn diese Felder auch von einem anderen trainierten Modell (in Task Intelligence, Predictive Intelligence oder Predictive Intelligence-Workbench) abgedeckt werden. Es werden Links bereitgestellt, um die Konfiguration der anderen Modelle zu überprüfen und zu bestätigen, ob widersprüchliche Vorhersagebedingungen vorliegen (z. B. Vorhersage des Produktfelds nur, wenn Priorität nicht 1 ist).
      • Direkter Link zum Navigieren zu Document Intelligence
    • Behoben: Die Verarbeitung der Datensatzanzahl bei großen Datensätzen für das Modelltraining wurde verbessert
    Version 2.0.3 – November 2022
    • Neu
      • Setup-Flow und Überwachung für die Spracherkennung
      • Unterstützung für dunkles Design
    • Geändert: Verbesserte datengesteuerte Vorlagen für mehr Flexibilität bei der UI-Erstellung
    Version 1.0.3 – August 2022
    Mit der Task Intelligence-Administratorkonsole können Sie ML-Lösungen zur Automatisierung von Aufgaben-Workflows einfach einrichten und konfigurieren. Wenn Sie geführte Setups für bestimmte Geschäftsergebnisziele befolgen, können Sie schnell nachverfolgen, wie sich ML-Lösungen auf die Erstellungs-, Abwendungs-, Selektierungs-, Korrektur- und Optimierungsmomente auswirken, um die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung (Mean Time to Resolve, MTTR) von Aufgaben zu verkürzen.