Eine Ähnlichkeitslösung erstellen und trainieren

Erstellen und trainieren Sie eine Lösung für maschinelles Lernen, um Ihre vorhandenen Datensätze zu erfassen und mit neuen ähnlichen Datensätzen zu vergleichen. Sie können beispielsweise den Text in einem Datensatz für offene Incidents mit einem Datensatz für gelöste Incidents vergleichen, um die Lösung wiederzuverwenden.

Vorbereitungen

• Erforderliche Rolle: Ml_admin oder admin

Wichtig:

Von Washington DC Release verwenden Modelle in den Frameworks für Klassifizierung, Clustering und Ähnlichkeit Workflow-Lösungen. Diese sind vortrainiert, sodass für Ihre neuen Lösungen kein Wortkorpus erforderlich ist. Wenn Ihre vorhandenen Lösungen mit einem Wortkorpus nach dem Upgrade erneut trainiert werden, werden sie zu Workflow-Lösungen, und das Feld Wortkorpus wird aus dem Formular entfernt.

Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

Nach dem Vergleich Ihrer vorhandenen Datensätze basierend auf der Ähnlichkeit empfiehlt das System Beispiele, die Sie überprüfen und in Ihrer Lösung wiederverwenden können.

Wenn sie in Ihren Formularen und Flows angewendet werden, sind Ähnlichkeitslösungen domänenbewusst, sodass Datensätze aus anderen Domänen in der Instanz Anwendern nicht angezeigt werden. Weitere Informationen finden Sie im KB-artikel Verhalten der Ähnlichkeitsvorhersage in einer domänengetrennten Umgebung Ein Now Support.

Informationen zur Verwendung verschlüsselter Trainingsdaten finden Sie unter Datenverschlüsselung in Predictive Intelligence.

In diesem Beispielverfahren arbeiten Sie an Datensätzen für Incidents und suchen nach relevanten Artikeln in der Knowledge Base, die Lösungen für diese Incidents enthalten können.

Prozedur

1. Stellen Sie sicher, dass Sie sich im gewünschten Anwendungsbereich für Ihre Lösungsdefinition befinden, und navigieren Sie dann zu Alle > Predictive Intelligence > Ähnlichkeit > Lösungsdefinitionenan.
2. Wählen Sie in der Liste Ähnlichkeitsdefinitionen die Option aus Neu .
3. Füllen Sie die Felder im Formular Ähnlichkeitsdefinition aus.

   Feld	Wert
   Bezeichnung	Geben Sie einen eindeutigen Namen für die Ähnlichkeitslösung ein. In diesem Anwendungsfall könnten Sie beispielsweise eingeben Ordnen Sie Wissensartikel Incidents zu .
   Name	Wenn Sie einen Bezeichnungswert eingeben, wird dieses Feld automatisch mit einem vom System zugewiesenen, schreibgeschützten Namen basierend auf Ihrem Bezeichnungswert ausgefüllt.
   Wortkorpus	Wenn Sie eine Legacy-Ähnlichkeitslösung haben, können Sie einen relevanten Wortkorpus aus der auswählen Wortkorpus Feld im Definitionsformular. Hinweis: Beginnend mit Washington DC Release ist kein Wortkorpus erforderlich, da stattdessen ein vortrainiertes Modell verwendet wird. Die Wortkorpus Feld ist im Definitionsformular für vortrainierte Modelle nicht sichtbar. Weitere Informationen finden Sie unter Wortkorpus erstellen.
   Tabelle	Wählen Sie im Feld Tabelle die Tabelle aus, die Datensätze enthält, die Sie als Informationsquelle verwenden möchten. In diesem Anwendungsfall wählen Sie aus Wissen [kb_Knowledge] Tabelle, da die KB-Artikeldatensätze möglicherweise Informationen enthalten, die für die Incidents relevant sind, die Sie lösen möchten. Nachdem Sie eine Tabelle zugewiesen haben, wird die Anzahl der Datensätze, die Ihren Filterbedingungen entsprechen, als Link angezeigt. Wählen Sie diesen Link aus, um die Liste der Datensätze anzuzeigen.
   Testtabelle	Wählen Sie im Feld Testtabelle die Tabelle aus, die die Datensätze enthält, die Sie als Ziel festlegen möchten. In diesem Anwendungsfall wählen Sie die Tabelle Incident [incident] aus, die die Datensätze mit den zu lösenden Incidents enthält. Hinweis: Sie können dieselbe Tabelle für Tabelle und Testtabelle auswählen. Beispiel: Mithilfe von Filterbedingungen können Sie Informationen aus aktuellen Incidents erfassen, um bei Ziel-Incidents zu helfen.
   Felder	Geben Sie für die von Ihnen ausgewählte Tabelle Felder ein, die wahrscheinlich Wörter und Ausdrücke enthalten, die für die Incidents relevant sind, die Sie lösen möchten. In diesem Beispiel wählen Sie aus Kurzbeschreibung Und Artikeltext . Das Einbeziehen des artikeltexts erhöht Ihre Chancen, informative Details zum Thema zu erfassen. Hinweis: Journaltyp ist kein unterstützter Datentyp.
   Testfelder	Geben Sie für die von Ihnen ausgewählte Testtabelle Felder ein, die Text enthalten, den Sie mit anderen ähnlichen Datensätzen vergleichen möchten. In diesem Beispiel wählen Sie aus Kurzbeschreibung Der Incident-Datensätze, die Sie lösen möchten.
   Filter	Wählen Sie Aus Fügen Sie Eine Filterbedingung Hinzu Um Bedingungen auf die Felddatensätze anzuwenden, die Sie als Informationsquelle verwenden. In diesem Anwendungsfall können Sie beispielsweise festlegen Workflow_State=published Bedingung zum Abrufen nur veröffentlichter KB-Artikel. Hinweis: Skripteinbindungen können vom Filter nicht referenziert werden. Verwenden Sie Datenbankansichten als Alternative.
   Verarbeitungssprache	Wählen Sie die dominante Sprache des Datensatzes aus, für den Sie trainieren. Außerdem werden alle Datensätze standardmäßig auch in Englisch verarbeitet. Wenn Sie beispielsweise Italienisch auswählen, verarbeitet das System die Daten sowohl auf Italienisch als auch auf Englisch. Hinweis: Die Bedingung Wird verarbeitet Gibt einige der sprachspezifischen Schritte an, die im Rahmen des Trainings einer Lösung verwendet werden, z. B. Tokenisieren von Wörtern, Entfernen von Stoppwörtern und Stemmming.
   Stoppwörter	Wenn Sie Ihre Verarbeitungssprache auswählen, fügt das System automatisch eine Stoppwortliste für diese Sprache hinzu. Wenn Ihre Verarbeitungssprache beispielsweise Italienisch ist, wird die Liste für standardmäßige italienische Stoppwörter angezeigt. Die Standardmäßige Englische Stoppwörter Liste ist ebenfalls enthalten. Um eine anwenderdefinierte Stoppwortliste zu verwenden, wählen Sie das Schlosssymbol ( ) Und suchen Sie dann in Wählen Sie den Zieldatensatz aus Feld.
   Schulungs­häufigkeit	Wählen Sie eine Wiederholungshäufigkeit aus. Die verfügbaren Optionen reichen von Einmal Ausführen Bis zu Alle 180 Tage .
   Aktualisierungshäufigkeit	Wählen Sie aus, wie oft Sie die Daten aktualisieren möchten, die Sie zum Abrufen der Ähnlichkeitsergebnisse verwenden. Für offene Incident-Datensätze können Sie beispielsweise eine Aktualisierungshäufigkeit von auswählen Alle 15 Minuten , Da neue Incidents in der Regel den ganzen Tag über häufig auftreten. Diese Häufigkeit kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass neu geöffnete Datensätze in die Aktualisierung einbezogen werden. Für KB-wissensartikeldatensätze, die normalerweise nicht häufig erstellt werden, können Sie jedoch eine weniger häufige Aktualisierungshäufigkeit wählen, z. B. Alle 1 Tag . Hinweis: Der ML-Scheduler begrenzt die Anzahl der Schulungen, die eine Instanz innerhalb eines 24-Stunden-Fensters durchführen kann, auf 50 neue ML-Schulungsanfragen pro Instanz. Davon ausgenommen sind Anforderungen zum geplanten erneuten Training. Darüber hinaus sind Clustering- und Ähnlichkeitsaktualisierungen von diesem Grenzwert ausgenommen, auch wenn die neuen Schulungsanfragen innerhalb eines 24-Stunden-Fensters den Wert von 50 überschreiten.

4. Wählen Sie die entsprechende Schaltfläche für die Lösungsdefinition aus.

   Option	Beschreibung
   Speichern	Speichern Sie den Lösungsdefinitions-Datensatz, damit Sie später dorthin zurückkehren können.
   Übermitteln und trainieren	Erstellen Sie einen Lösungsdefinitions-Datensatz, und trainieren Sie ihn.

5. Wenn Sie die Lösung zum Training eingereicht haben, wählen Sie aus OK Auf der Trainingsaktivierung Fenster zur Bestätigung.

Ergebnisse

• Das System setzt die Verarbeitung der Lösungsdefinition für den nächsten Trainingsservice an und sendet Ihnen eine Benachrichtigung, sobald das Training abgeschlossen ist. Die Benachrichtigung enthält etwaige Fehler, die beim Training aufgetreten sind. Andere Benutzer können die Kategorie „Predictive Intelligence-Benachrichtigungen“ abonnieren.
• Die trainierte Lösung liefert gepaarte Beispieldatensätze, die nach ihrem Ähnlichkeitsgrad geordnet sind. Die Liste der Beispiele ist in verfügbar Ähnlichkeitsbeispiele Unter zugehörige Links im Formular Ihrer Lösung.
• Nach Abschluss des Trainings lädt das System die Lösung als Anhangsdatensatz hoch.

Nächste Maßnahme

Überprüfen Sie die Ähnlichkeitsbeispiele im Abschnitt „zugehörige Links“ Ihres Lösungsformulars. Weitere Informationen finden Sie unter Beispiele für Lösungsähnlichkeit anzeigen.