Entwürfe und veröffentlichte Versionen von NLU-Modellen vergleichen

Vergleichen Sie einen Entwurf eines trainierten Natural Language Understanding (NLU)-Modells mit seiner neuesten veröffentlichten Version. Testen und überprüfen Sie die Änderungen, um sicherzustellen, dass die Leistung Ihres Entwurfsmodells verbessert wird.

Vorbereitungen

• Stellen Sie sicher, dass das Plugin NLU-Workbench, das Plugin NLU-Workbench - Core, das Plugin NLU-Workbench - Erweiterte Funktionen und das Plugin Predictive Intelligence installiert und aktiviert sind.
• Erforderliche Rolle: nlu_editor, nlu_admin oder admin. Der Editor muss dem Modell zugewiesen sein.

Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

In diesem Beispielszenario trainieren und testen Sie ein veröffentlichtes Modell NLU in NLU-Workbench iterativ mit dem Ziel, die Werte für die Vorhersagekonfidenz zu verbessern.

Wenn Sie eine Äußerung für ein NLU -Modell versuchen:

• Wenn das Modell trainiert und nie veröffentlicht wird, werden im Bereich „Testmodell“ nur Ergebnisse des trainierten Modells angezeigt.
• Wenn das Modell trainiert und veröffentlicht ist, werden im Bereich Testmodell nur veröffentlichte Modellergebnisse angezeigt.
• Wenn Sie Änderungen an einem veröffentlichten Modell vorgenommen und es trainiert haben, werden im Bereich Testmodell sowohl die Ergebnisse des trainierten Modells als auch die Ergebnisse des veröffentlichten Modells zum Vergleich angezeigt.

In diesem Beispielverfahren haben Sie das Modell aus einem vorgefertigten schreibgeschützten HR-Modell geklont. Sie haben das Modell geklont, um eine eigene geschäftsspezifische Version davon zu erstellen und gleichzeitig die vorhandenen Absichten aus dem vorgefertigten Modell zu nutzen.

Prozedur

1. Navigieren zu Alle > NLU-Workbench > Modelle.
   Die Registerkarte Virtual Agent wird standardmäßig geöffnet.
2. Wählen Sie die Registerkarte aus, die der Anwendung Ihres Modells entspricht, und wählen Sie dann den Namen Ihres veröffentlichten Modells aus.
3. Suchen Sie auf der Übersichtsseite des Modells die Karte Build and train your model (Modell erstellen und trainieren), und klicken Sie auf die zugehörige Ansichtsphase.
4. Nehmen Sie eine Änderung an den Absichten, Äußerungen, Entitäten oder dem Vokabular vor.
   In diesem Beispielszenario fügen Sie der Absicht #UpdateEmail einige weitere Trainingsäußerungen hinzu.
5. Trainieren und testen Sie das geänderte Modell, damit Sie die Vorhersage-Punktzahlen im Vergleich zu den Punktzahlen der veröffentlichten Version sehen können.
   1. Klicken Sie auf der Registerkarte Modell trainieren auf die Schaltfläche Trainieren.
   2. Wenn das Training abgeschlossen ist, zeigt das System das Modell erfolgreich trainiert an.
   3. Geben Sie auf der Registerkarte Modell testen diese Äußerung ein: falsche E-Mail-Adresse.
   4. Klicken Sie auf Start.

   Im Bereich werden Vorhersageergebnisse für das veröffentlichte und das trainierte Modell angezeigt. Vergleichen Sie die Ergebnisse der beiden Versionen des Modells vor und nach den Änderungen. In diesem Beispiel wurde die Vertrauensbewertung leicht erhöht. Durch umfangreiche Änderungen am Modellinhalt können sich die Vertrauensbewertung oder sogar die Absichtsvorhersagen ändern.

   

Nächste Maßnahme

Verwenden Sie die Informationen im Testbereich, um zu sehen, ob die von Ihnen vorgenommenen Änderungen die Leistung des Modells verbessern. Wenn Sie mit den Änderungen zufrieden sind, testen Sie Ihr Modell vor der Veröffentlichung. Veröffentlichen Sie dann Ihr Modell, um die aktuell veröffentlichte Version zu ersetzen.