Natürliches Sprachverständnis ( NLU) Themen-Discovery in Virtual Agent

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  • Aktualisiert 31. Juli 2025
  • 6 Minuten Lesedauer

    • Wenden Sie Natural Language Understanding (NLU)-Modelle an, die aktivieren Virtual Agent Dient zur Verarbeitung von Anwenderanweisungen in automatisierten Konversationen. Ein NLU-Modell stellt Informationen bereit, anhand derer Ihr Virtual Agent durch Extraktion relevanter Werte aus Eingaben von Benutzern bestimmt, was diese tun möchten. Mit NLU, Virtual Agent Kann eine natürlichere und ansprechendere Konversations-Experience bieten.

    NLU-Komponenten

    ServiceNow NLU kann die Syntax, Semantik und das Vokabular Ihres Unternehmens mithilfe der Daten in erlernen ServiceNow Instanz. Verwenden NLU-Workbench, Der NLU-Modellgenerator und der NLU-Rückschlussservice, damit das System lernen und auf Anwenderabsichten reagieren kann.

    Die folgenden Elemente arbeiten zusammen, um zu identifizieren, was der Anwender tun möchte, damit eine Lösung gefunden werden kann:
    • Modellgruppen

      Eine Modellgruppe unterstützt eine bestimmte Anwendung, Anwenderrollen und Sprachen. Beispielsweise können Sie ein Modell haben, das die Suchfunktion unterstützt, und ein anderes Modell, das unterstützt. Normalerweise enthält eine Modellgruppe mehrere Absichten. Weitere Informationen finden Sie unter Modellverwaltung .

    • Zwecke
      Absichten stellen Aktionen dar. Sie beschreiben, was der Anwender tun möchte oder was Ihre Anwendung verarbeiten kann. Absichten können sich auf Folgendes beziehen:
      • Funktionen, z. B. das Zurücksetzen eines Passworts oder das Bestellen eines Elements.
      • Domänen, z. B. Gesundheitswesen, Finanzen oder Behörden.
      • Kunden wie die US-Armee, Wells Fargo oder Boeing.

      In Virtual Agent, Eine einzelne Absicht wird einem Konversationsthema zugeordnet.

      Weitere Informationen finden Sie unter NLU-Absichten .

    • Äußerungen
      Anstelle von Stichwörtern geben Sie Beispiele in natürlicher Sprache ein, sogenannte Äußerungen. Äußerungen helfen NLU, Wortbedeutungen und Kontexte auszuwerten, damit Anwender- oder Systemaktionen abgeleitet werden können. Beispiele für Äußerungen können Folgendes sein:
      • Mein Passwort zurücksetzen.
      • Passwort ändern.
      • Ich erinnere mich nicht an mein Passwort.
      • Mein Passwort vergessen.
      • Mein Passwort muss zurückgesetzt werden.
    • Entitäten
      Entitäten stellen das Objekt (oder den Kontext für) der Aktion dar. Sie können sie für einzelne Absichten definieren. NLU kann definierte Entitäten mit der Anwendereingabe abgleichen, um die Werte über einen Slot auszufüllen. Durch das Ausfüllen von Zeitfenstern kann es nicht mehr erforderlich sein, einige Fragen innerhalb eines Themen-Flows zu stellen. Es gibt drei grundlegende Arten von Entitäten, die Sie definieren können:
      • Allgemeine oder Systementitäten, z. B. Datum, Uhrzeit, Währung, Standort, Menge, Personen oder Organisation.
      • Entitäten basierend auf ServiceNow Datensätze, z. B. eine Fallnummer.
      • Unternehmens- oder domänenspezifische Entitäten, z. B. Besprechungsräume, Unternehmensrichtlinien usw.

      Weitere Informationen finden Sie unter NLU-Entitäten .

    Abbildung : 1. Beispielabsichtsdefinition in einer NLU-Modellgruppe
    Die Absicht zum Überprüfen des IT-Ticketstatus enthält Äußerungen, die die vielen Arten enthalten, wie ein Anwender eine Frage stellt. Die Begriffe „Ticket“, „Problem“ und „Anforderung“ beziehen sich auf dasselbe.

    Funktionsweise von NLU-Modellen in Virtual Agent

    Wenn Sie Themen in erstellen oder aktualisieren Virtual Agent-Designer, Geben Sie das NLU-Modell und die Absicht an Virtual Agent Verwendet , um das entsprechende Konversationsthema zur Erfüllung der Absicht zu finden.

    Virtual Agent Unterstützt Modelle aus verschiedenen Services. Sie können die folgenden Anbieter verwenden:
    • ServiceNow NLU-Modelle, die Sie mit erstellen NLU-Workbench.

      ServiceNow Stellt vorgefertigte (schreibgeschützte) NLU-Modelle und -Themen für verschiedene bereit ServiceNow Geschäftsanwendungen, z. B. Kundenservice-Management, HR-Servicebereitstellung, Und ITSM. Sie können die in diesen vorgefertigten Modellen definierten Absichten verwenden und sie wiederverwenden, wenn Sie eigene Modelle erstellen.

    • Wenn Sie IBM Watson Assistant als NLU-Service Provider verwenden, werden NLU-Absichten und -Entitäten in erstellt IBM Watson Assistant.
    • Wenn Sie Microsoft LUIS als NLU-Service Provider verwenden, werden NLU-Absichten und -Entitäten im Microsoft Language Understanding Intelligent Service (LUIS) definiert.
    • Wenn Sie verwenden Google Dialogflow Es als Ihr NLU-Service Provider werden NLU-Absichten und -Entitäten in definiert Google Cloud Plattform.
    Hinweis:
    Virtual Agent unterstützt nur einen NLU-Service Provider pro Instanz.

    Mit NLU-Modellen kann Ihr Virtual Agent Folgendes tun:

    • Führen Sie die Themen-Discovery durch.
    • Legen Sie Sicherungsstichwörter fest, falls eine Absicht nicht übereinstimmt.
    • Entitätswerte extrahieren.
    • Behandeln Sie den Konversationswechsel in einer Konversationssitzung.

    Diese Fähigkeiten werden in den folgenden Abschnitten erläutert.

    Themenerkennung

    Wenn Anwender eine Äußerung angeben, ist die Äußerung eine Aussage, die einer bestimmten Absicht zugeordnet ist. Virtual Agent Verarbeitet diese Äußerungen, um das entsprechende Konversationsthema zu starten. Jedes Thema hat eine einzige Absicht, die Sie in Virtual Agent-Designer angeben.

    Während des Themen-Discovery-Prozesses werden Absichten mit Themen abgeglichen. Virtual Agent Gibt die relevantesten Themen für die Anforderung eines Anwenders zurück. Der Themen-Discovery-Prozess gibt die folgenden Ergebnisse an einen Anwender zurück:
    • Einzelne Übereinstimmung: Wenn eine Benutzeräußerung direkt einer Absicht (einem Thema) entspricht, wird das Thema automatisch ausgeführt.
      Abbildung : 2. Eine Anwenderanforderung stimmt mit einer Äußerung in einer Absicht überein
      In Virtual Agent fragt der Anwender: „Was ist der Status meiner Anforderung?“ Dies entspricht den Äußerungen, die im Thema „IT-Ticketstatus überprüfen“ eingegeben wurden.
    • Mehrere Übereinstimmungen: Wenn eine Benutzeräußerung mit mehr als einer Absicht übereinstimmt, gibt Virtual Agent eine Auswahlliste der relevanten Übereinstimmungen zurück, sodass der Benutzer das entsprechende Thema auswählen kann.
      Abbildung : 3. Eine Anwenderanforderung stimmt mit Äußerungen in mehreren Absichten überein
      Wenn mehrere mögliche Absichten übereinstimmen, gibt Virtual Agent eine Liste von Auswahlmöglichkeiten zurück. Für eine Ticketanforderung können Optionen „IT-Ticketstatus“, „CSM-Ticketstatus“ oder „IT-Ticket erstellen“ umfassen.
      Hinweis:
      Wenn mehrere Übereinstimmungen vorhanden sind, Virtual Agent Gibt standardmäßig drei Absichten zurück. Sie können die Anzahl der zurückgegebenen Themen mit ändern com.glide.cs.max_number_display_topicsSystemeigenschaft.
    • Keine Übereinstimmungen: Wenn Virtual Agent Es kann keine übereinstimmende Absicht gefunden werden, wird verwendet KI-Suche Dient zum Generieren von Suchergebnissen, die relevante Links zu F&A-Wissensartikeln, Servicekatalogelementen oder Personen-(Anwender-)Datensätzen anzeigen.

      Diese Funktion wird von gesteuert KI-Suche Fallback-Setup-Thema und Virtual Agent Suchkonfigurationen, die standardmäßig in aktiviert sind Chat-Experiences . Um mehr über zu erfahren KI-Suche Generierte Ergebnisse, siehe Integration von Virtual Agent mit KI-Suche .

      Wenn Sie deaktivieren KI-Suche Fallback-Setup-Thema, Virtual Agent Zeigt automatisch eine Fallback-Fehlermeldung an, mit der der Anwender ein Thema auswählen oder eine andere Anforderung eingeben kann.

      Abbildung : 4. Beispiel für Fallback-Nachricht
      Virtual Agent antwortet mit: „Tut mir leid, aber ich habe Ihre Anforderung nicht verstanden.“ Der Anwender kann eine neue Äußerung eingeben oder alles anzeigen auswählen.

      Für Details dazu, wie KI-Suche Fallback-Setup-Thema und Fallback-Antwort (Fallback-Setup-Thema) funktionieren, siehe Anpassen eines Virtual Agent Chat-Experience.

    Detaillierte Informationen zur NLU-Themen-Discovery finden Sie unter Natural Language Understanding Themen-Discovery-Logik in Virtual Agent.

    Themen-Discovery mit Sicherungsstichwörtern

    Wenn Sie Themen erstellen oder aktualisieren, können Sie optional auch Stichwörter angeben Virtual Agent Verwendet, um das Thema zu bestimmen, wenn NLU keine übereinstimmende Absicht und ein übereinstimmendes Thema zurückgibt. Virtual Agent Verwendet Stichwörter in den folgenden Situationen:
    • Es wurden keine Themen (Absichten) erkannt.
    • Das entsprechende Thema (Absicht) kann nicht bestimmt werden, da zu viele Themen (Absichten) erkannt wurden.
    • Die Sprache des Themas und der Absicht wird derzeit in NLU nicht unterstützt.
    Hinweis:
    Wenn Virtual Agent Das Thema kann nicht basierend auf NLU oder dem Stichwort bestimmt werden, es greift auf zurück KI-Suche Fähigkeit, relevante Ergebnisse zu liefern. Die KI-Suche Fähigkeit muss aktiviert sein.

    Entitätsextraktion

    Mit NLU-Modellen, Virtual Agent Kann bestimmen, wann Anwendererklärungen in einer Konversation wichtige Informationen zur Erfüllung einer Aufgabe oder eines Ziels enthalten. Entitäten identifizieren die Informationen, die verwendet werden Virtual Agent Kann aus der Konversation extrahiert werden, z. B. aus einem Objekt oder dem Namen einer Person. So extrahieren Sie die entsprechenden Werte: Virtual Agent Verwendet die Entitätsinformationen, die einer Absicht zugeordnet sind, die im NLU-Modell definiert ist.

    Beim Entwerfen Ihres Themas können Sie Entitäten wie folgt verwenden:

    Konversationswechsel

    Anwender, die an einer beteiligt sind Virtual Agent Die Konversation kann jederzeit während der Konversation Themen wechseln. Beispielsweise kann ein Anwender ein Element im Mitarbeiterprofil des Anwenders aktualisieren. Bevor das Update abgeschlossen wird, fordert dieser Anwender jedoch möglicherweise auf, stattdessen einen Artikel zu bestellen. Virtual Agent Kann das entsprechende Thema basierend auf der Anforderung des Anwenders finden und ausführen. Sie können Benutzern, die das Thema gewechselt haben, ermöglichen, die ursprüngliche Konversation fortzusetzen.

    Ein weiteres Beispiel ist, wenn ein Anwender eine gelegentliche Frage stellen oder sich an einem Small Talk beteiligen kann. Die Frage bezieht sich möglicherweise nicht auf die ursprüngliche Anforderung. Durch Überprüfen der im NLU-Modell definierten Absichten, kann Virtual Agent die entsprechende Konversation für das gewechselte Thema abgleichen und starten.

    ServiceNow NLU Unterstützung mehrerer Sprachen und Integration mit Virtual Agent-Designer

    Wenn Sie verwenden ServiceNow NLU, Sie können eine NLU-Modellgruppe und eine zugehörige Absicht einem Thema zuordnen. Sie können das zugehörige NLU-Modell auch von innerhalb aktualisieren, trainieren und testen Virtual Agent-Designer. Während Sie an einem Thema arbeiten, können Sie auch die Äußerungen und die zugehörigen Entitäten für eine Absicht verbessern oder ändern, ohne die Schnittstelle zu verlassen.

    ServiceNow NLU Modellgruppen enthalten eine primäre Sprache und sekundäre Sprachen. Verwenden Sie die primäre Sprache, um Ihr Thema zu erstellen, das dann in die sekundären Sprachen innerhalb der Gruppe übersetzt werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung mehrsprachiger Modelle .

    Während Sie an Ihren Themen arbeiten, Virtual Agent-Designer Bietet Sprachzuordnungsansichten für die Vorschau und das Testen von Themen mit den zugehörigen sprachspezifischen Modellen. Weitere Informationen finden Sie unter Wird Lokalisiert Virtual Agent Konversationen.