Fügt einem Update Set ein NLU-Modell hinzu
Verwenden Sie Update-Sätze, um Ihre Natural Language Understanding -Modelle (NLU) von einer Instanz in eine andere zu verschieben. Update-Sätze enthalten alle Datensätze, die erforderlich sind, damit Ihr Modell auf der Zielinstanz funktioniert.
Vorbereitungen
- Stellen Sie sicher, dass das Plugin NLU-Workbench, das Plugin NLU-Workbench – Core und das Plugin Predictive Intelligence in Ihrer Instanz installiert und aktiviert sind.
- Die folgenden Anweisungen gelten für NLU -Modelle für Virtual Agent und KI-Suche.
- Erforderliche Rolle: Administrator
Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird
Verwenden Sie Update Sets, um ein Modell von einer Quellinstanz auf eine Zielinstanz zu übertragen. Die Zielinstanz muss bereits denselben Umfang wie der Umfang des Modells in der Quellinstanz haben.
- Modellinhalt (Absichten, Äußerungen, Entitäten, Anmerkungen, Vokabular und die Standardtestreihe)
- Zugehörige Vokabularquellen
- Entsprechende letzte aktive ML-Lösung
- ML-Modellartefakte
- ML-Lösung und -Definition (letzte drei Ausführungen, sofern eine davon erfolgreich war)
Weitere Informationen zu Update-Sätzen finden Sie unter System-Update-Sätze.
Wenn Sie das Modell einem anderen Update Set hinzufügen möchten, müssen Sie diesen Update Set zum aktuellen machen. Weitere Informationen finden Sie unter Create and select an update set as the current set.
Um optimale Portabilität zu erzielen, fügen Sie Ihr Modell NLU einem neuen, dedizierten Update Set und nicht einem Systemstandard-Update Set hinzu. Dazu muss manuell ein neues Update Set im Bereich des Modells erstellt werden. Wenn das aktuelle Update Set der Standard des Bereichs ist, wird ein Fehler angezeigt. Dieser Fehler enthält einen Link zum manuellen Erstellen eines neuen Update Set.
Wenn das Modell Datensätze aus mehreren Bereichen enthält, z. B. Vokabulartabellen, muss sein Update Set eine über- und untergeordnete Struktur (Batch) aufweisen. Führen Sie die Schritte ab Schritt 5 aus, um ein Update Set mit über- und untergeordneten Elementen zu erstellen.
Wenn Modelle (global oder bereichsbezogen) mithilfe von Update Sets verschoben werden, bleibt ihr Trainings- und Veröffentlichungsstatus nach der Übertragung unverändert. Ein Modell, das trainiert und veröffentlicht wird, bevor es einem Update Set hinzugefügt wird, muss in der Zielinstanz weder erneut trainiert noch erneut veröffentlicht werden.
Informationen zu Update-Sätzen mit über- und untergeordneten Elementen finden Sie unter Update set batching. Das folgende Video zeigt diesen Prozess.
Prozedur
Nächste Maßnahme
Wenn ein referenzierter Datensatz in der Quellinstanz in der Zielinstanz nicht vorhanden ist, können beim Anwenden des Update Set Fehler auftreten. Beispielsweise könnte das Feld „Ursprung“ in „sys_nlu_intent“ auf eine Absicht aus einem anderen Modell verweisen, die in der Zielinstanz nicht vorhanden ist. Sie können für die fehlgeschlagenen Datensätze auf Remote-Aktualisierung akzeptieren klicken, um das Update Set trotzdem zu bestätigen.