Natural Language Understanding Themen-Discovery-Logik in Virtual Agent

  • Freigeben Version: Zurich
  • Aktualisiert 31. Juli 2025
  • 2 Minuten Lesedauer
  • Verstehen Sie, wie Virtual Agent Gibt Absichten zurück und wie ausgewählt wird, welche Absichten dem Anwender angezeigt werden sollen.

    Voraussetzungen für die Themen-Discovery

    Virtual Agent Kann ein Thema erkennen, wenn die folgenden Bedingungen erfüllt sind:
    • Das Thema muss veröffentlicht und aktiv sein.

      In der Tabelle „Themen“ [sys_cs_topic] wird der Aktiv , Veröffentlicht , Und Ist Thema Erkennbar Werte sind auf festgelegt true.

      Hinweis:
      Die Ist Thema Sichtbar Die Spalte wirkt sich nicht auf die Themen-Discovery aus.
    • Das Thema muss erkennbar sein.
    • Themenbedingungen müssen zur Laufzeit als „wahr“ ausgewertet werden.
    • Wenn für das Thema Rollen konfiguriert sind, muss die anfordernde Person mindestens eine dieser Rollen haben.
    • Das Thema NLU Modell muss eine Bindung für die Sitzungssprache haben.

    NLU Themen-Discovery-Logik

    Virtual Agent Sendet eine Vorhersageanforderung an den NLU Anbieter. Die Anforderung enthält die Äußerung und alle registrierten NLU Modell-IDs, die an die Sitzungssprache gebunden sind. Übereinstimmungsrückgabe NLU Absichten, die einem Thema entsprechen. Virtual Agent Reagiert dann auf eine der folgenden Arten:
    • Wählt automatisch ein Thema für die anfordernde Person basierend auf der Konfidenzpunktzahl aus.
    • Fordert die anfordernde Person auf, ein Thema aus der zurückgegebenen Liste der Übereinstimmungen auszuwählen.
    • Findet keine übereinstimmenden Themen.

    Wenn keine Übereinstimmungen gefunden werden, aber Sicherungsstichwörter aktiviert sind (die com.glide.cs.nlu.keywords.enabledEigenschaft ist true), Virtual Agent Sucht basierend auf Stichwörtern nach einem Thema.

    Abbildung : 1. Virtual Agent Themen-Discovery-Logik
    Flow-Diagramm für Themen-Discovery, das den Prozess zeigt, den Virtual Agent verwendet, um dem Anwender ein Thema bereitzustellen.

    Virtual Agent NLU Vertrauenspunktzahlen

    Virtual Agent Verwendet Konfidenzpunktzahlen, um vorhergesagte Absichten zurückzugeben. So legen Sie den Konfidenzwert fest:

    1. Navigieren zu Konversations-Schnittstellen > Externe NLU-Integrationen > Treiberan.
    2. Wählen Sie Aus ServiceNow-NLU . Sie können auch alle auswählen und eingeben Open_nlu_Driver.list .
    3. In Schwellenwert Für Absichtskonfidenz Geben Sie den Konfidenzschwellenwert ein.

    Wenn die Konfidenzpunktzahl einer Absicht größer oder gleich dem konfigurierten Schwellenwert ist, betrachtet Virtual Agent sie als gute Übereinstimmung.

    Virtual Agent Verwendet die folgende Logik bei der Auswahl von Absichten:
    • Wählt automatisch die höchste vorhergesagte Absicht aus.
      Dies tritt auf, wenn nur eine Absicht übereinstimmt, oder wenn im Falle eines Tie-Breakers die nächste Übereinstimmung eine entfernte Sekunde ist.
      Hinweis:
      Wenn ServiceNow NLU Wird und verwendet Delta Der Absichtskonfidenz Feld in der ServiceNow-NLU-Treibertabelle (Open_nlu_Driver.list) ist auf festgelegt 0, Es kann keinen Tiebreaker geben.
    • Gibt eine Themenliste zurück, aus der die anfordernde Person auswählen kann.

      Dies tritt auf, wenn die automatische Auswahl nicht anwendbar ist. Die Länge der Liste wird durch bestimmt com.glide.cs.max_number_display_topicsSystemeigenschaft.

    • Es werden keine Absichten abgeglichen.

      Wenn Null NLU Absichten werden mit einer Konfidenzpunktzahl vorhergesagt, die größer oder gleich dem konfigurierten Schwellenwert ist. Virtual Agent Greift auf eine Stichwortsuche zurück, falls konfiguriert. (Die com.glide.cs.nlu.keywords.enabledUnd com.glide.cs.nlu.keywords.include_topics_bound_to_langSystemeigenschaften sind true).

    Mid-Thema NLU Themen-Discovery-Logik

    Während ein Thema ausgeführt wird, kann die anfordernde Person eine Äußerung oder einen Ausdruck eingeben, die zu einem Themenwechsel führt. Zum Beispiel:

    1. Die anfordernde Person befindet sich in einem Virtual Agent Konversation und Thema A werden ausgeführt.
    2. Thema A fordert den Anwender auf, sein Geburtsdatum einzugeben.
    3. Anstatt ein Datum auszuwählen, gibt die anfordernde Person den Typ „Ich möchte meine Incidents anzeigen“ ein.
    4. Virtual Agent Dieser Ausdruck kann nicht auf ein Datum aufgelöst werden, daher wird ein Problem ausgegeben NLU Vorhersageanforderung.
    5. Die NLU Vorhersage gibt Absicht B und zurück Virtual Agent Erkennt, dass Thema B an Absicht B gebunden ist
    6. Virtual Agent Wechselt die Konversation zu Thema B, das der anfordernden Person dann Informationen zu ihren Incidents anzeigt.
    Abbildung : 2. Virtual Agent Discovery-Logik des Mid-Themas
    Flow-Diagramm für Themen-Discovery, das den Prozess zeigt, den Virtual Agent verwendet, um Themen mitten in einer Konversation zu ändern.