Dépannage des thèmes d’amélioration de conversation

Étapes de dépannage pour les erreurs qui peuvent se produire dans les thèmes d’amélioration de conversation.

Scénario/symptôme : le tableau de bord n’affiche aucune donnée, une semaine après l’installation.

Codes d’erreur associés/avertissement : N/A.

Étapes de résolution :

Assurez-vous que toutes les compétences et tous les travaux planifiés sont actifs en suivant les étapes indiquées dans .Activation des thèmes d’amélioration de la conversation

Scénario/symptôme : les enregistrements de l’étape d’exécution sont bloqués sur En cours de traitement/Échec.

Codes d’erreur associés/avertissement : Journaux liés au flux dans syslog.

Étapes de résolution :

Augmenter la journalisation des flux (de préférence en développement).

Conseils environnementaux :

• Dev/Test : définissez la journalisation détaillée sur Toutes les configurations et la valeur d’exécution.
• Prod : utilisez uniquement les états et la durée d’exécution. Ne pas activer Toutes les configurations et la valeur d’exécution en production.

Étapes :

1. Accédez à la Automatisation des processus > Gestion des flux > Propriétés.
2. Définissez le niveau des données de rapport générées par le moteur de flux sur le niveau approprié (voir les conseils ci-dessus).
3. Créez une conversation via le portail et terminez la conversation.
4. Accédez à la Automatisation des processus > Concepteur de flux > Balisage de thème (flux secondaire) ou balisage de demande primaire (flux secondaire).
5. Examinez les exécutions des flux. Identifiez toutes les actions marquées comme ayant échoué ou une erreur et traitez-en la cause.
6. Si toutes les actions sont terminées et qu’il n’existe aucun autre chemin indiquant la gestion des défaillances, ouvrez un ticket de support.

Scénario/symptôme : Échec des enregistrements de la phase d’exécution lorsque le modèle par défaut est Gemini/Claude/Now LLM.

Codes d’erreur/avertissement associés : l’exécution des compétences a expiré.

Étapes de résolution :

Il s’agit d’un problème connu avec Gemini et Claude car ce sont des modèles à réflexion lente, les réponses peuvent être lentes et peuvent parfois être dépassées. Pour résoudre ce problème, réduisez la taille des blocs dans les propriétés système en procédant comme suit :

1. Accédez à la Tous > Propriétés système (sys_properties.list) et recherchez sn_na_thematic.dataChunkSize et réduisez-la. La taille de morceau idéale pour tous les modèles est :
   • Azure Open AI : 100
   • Gémeaux : 25
   • Claude : 5 ans
   • Now LLM : 1
2. Passez l’enregistrement intermédiaire d’exécution échoué en traitement.

Journaux d’IA générative : si une évaluation n’est pas terminée, accédez à sys_generative_ai_log et recherchez les définitions suivantes pour voir s’il y a des erreurs :

• Extraction du thème
• Définition de mise à jour des thèmes
• Balisage de demandes principales des thèmes

HTTP sortant :

Si aucun journal d’IA générative n’est créé, vérifiez les journaux HTTP sortants pour détecter tout problème.

Journaux système : vérifiez les journaux système pour toute erreur liée à la transmission avec le périmètre comme sn_na_thematic.