Optimierungsoptionen für automatische Problemlösung
Wenn Sie Ihren optimieren Automatische Problemlösung Modell in NLU-Workbench, Sie können die Ausgabe für mehrere Ziele anpassen: Genauigkeit, Automatisierung oder eine Balance aus beiden Zielen. Vergleichen Sie vor dem Commit, wie sich Ihre Auswahl der Optimierungsoptionen auf die Übereinstimmungsrate und die Abdeckung auswirkt.
Zusammenfassungsnutzung
Standardmäßig Automatische Problemlösung Tuning in NLU-Workbench Optimiert für Genauigkeit. Abhängig von Ihren Geschäftsanforderungen können Sie das Modell auch für andere Ziele optimieren. In Analysieren Schritt der Optimierung der automatischen Problemlösung: In der Liste der Optimierungsziele können Sie Anpassungen vornehmen Genauigkeit , Automatisierung , Oder Saldo . Wenn Sie eine dieser Optionen auswählen, wird prognostiziert Übereinstimmungsrate Und IAR-Abdeckung Prozentsätze ändern sich entsprechend, sodass Sie mögliche Ergebnisse vergleichen können.
- Navigieren zu an.
- Wählen Sie aus Automatische Problemlösung Registerkarte, und wählen Sie dann den Modellnamen aus. Die Optimierungs-Experience wird zunächst zu Schritt 1 (Feedback) geöffnet.
- Geben Sie Feedback, und wählen Sie dann aus Analysieren Schaltfläche. Schritt 2 (Analysieren) wird geöffnet.
- Im Abschnitt Hier sind Ihre Optimierungsoptionen und prognostizierten Ergebnisse , Mithilfe der Liste Sie können Präzision, Automatisierung oder Balance optimieren , Wählen Sie Optionen aus, um prognostizierte Szenarien anzuzeigen. Sie können auch den Link auswählen Erfahren Sie mehr über die Optimierung von Zielen Zum Öffnen des folgenden Fensters.
Genauigkeit
Wenn auf Genauigkeit abgestimmt, wird IAR Das Modell trifft Vorhersagen nur, wenn seine Konfidenz relativ hoch ist. Dies führt zu niedrigeren Fehlerraten, aber auch zu weniger gelösten Incidents.
Genauigkeit ist die empfohlene Optimierungsoption für IAR ITSM-Modell, daher ist diese Option standardmäßig ausgewählt.
Automatisierung
Wenn auf Automatisierung abgestimmt, wird IAR Das Modell trifft Vorhersagen bei einem niedrigeren Konfidenzschwellenwert. Dies führt zu mehr Vorhersagen, sodass mehr Incidents gelöst werden. Höhere Fehlerraten sind jedoch möglich.
Saldo
Wenn auf Ausgleich abgestimmt, wird IAR Modellversuche, ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Automatisierung zu finden.
Übereinstimmungsrate
Die Übereinstimmungsrate ist definiert als die Anzahl der Incidents, bei denen die Absicht korrekt vorhergesagt wurde, geteilt durch die Anzahl der Vorhersagen für diese Absicht. Dieses Verhältnis wird für alle Absichten mit Ausnahme von gemittelt NO_INTENT .
IAR Abdeckung
Die Abdeckung ist definiert als der Prozentsatz der Incidents, die gelöst würden, da das Modell Vorhersagen über seinem Konfidenzschwellenwert treffen konnte. Die Vorhersagen können einige Fehler enthalten.
Optimierungsoptionen werden verwendet
Wählen Sie mehrere verschiedene Optimierungsoptionen aus, um die prognostizierten Ergebnisse zu vergleichen. Abhängig von der von Ihnen ausgewählten Option zeigt das System Szenarien für prognostizierte Übereinstimmungsraten und an IAR Abdeckungsraten. Außerdem zeigt das System an, wie stark sich diese Raten entsprechend Ihrer Auswahl ändern.
Überprüfen Sie weitere Informationen in Hier ist eine detaillierte Aufgliederung Abschnitt von Analysieren. Hier können Sie Detailinformationen zu Ergebnissen anzeigen, die für jede Absicht im Modell spezifisch sind.
Beachten Sie, dass die Absichten in zugeordnete und nicht zugeordnete Absichten gruppiert sind, je nachdem, ob sie zugeordnet wurden Virtual Agent Themen. Nachdem Sie in Feedback gegeben haben IAR Optimierung: Möglicherweise möchten Sie einige Absichten-zu-Thema-Zuordnungen aktivieren. Erweitern Sie dazu Siehe nicht zugeordnete Absichten , Und wählen Sie dann aus Weitere Absichten zuordnen Schaltfläche. Dadurch wird geöffnet IAR Administratorkonsole.
Wenn Sie sich für die optimale Optimierungsoption für Ihre Anforderungen entschieden haben, wählen Sie aus Speichern Sie die Auswahl Schaltfläche in Erfahren Sie mehr über die Optimierung von Zielen Fenster. Wählen Sie dann aus Modell optimieren und veröffentlichen Schaltfläche, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren.