仮想エージェント での 自然言語理解 (NLU) トピックディスカバリーロジック

  • リリースバージョン: Xanadu
  • 更新日 2024年08月01日
  • 所要時間:3分
  • 仮想エージェントがインテントを返す方法と、ユーザーに表示するインテントを選択する方法を把握します。

    トピックディスカバリーの前提条件

    仮想エージェントは、次の条件が満たされた場合にトピックを検出できます。
    • トピックが公開済みであり、有効である必要があります。

      トピック [sys_cs_topic] テーブルで、[有効][公開][トピックディスカバリー可能] の値が true に設定されています。

      注:
      [表示されるトピックである] 列はトピックディスカバリーに影響しません。
    • トピックは検出可能である必要があります。
    • トピック条件は、実行時に true と評価される必要があります。
    • トピックにロールが設定されている場合、要求者はそれらのロールのうち少なくとも 1 つを持っている必要があります。
    • トピックの NLU モデルには、セッション言語のバインディングが必要です。

    NLUトピックディスカバリーロジック

    仮想エージェント は予測要求を NLU プロバイダーに送信します。要求には、発言と、セッション言語にバインドされたすべての登録済み NLU モデル ID が含まれています。[一致] はトピックに対応する NLU インテントを返します。仮想エージェント は次のいずれかの方法で応答します。
    • 信頼スコアに基づいて、要求者のトピックを自動的に選択します。
    • 返された一致リストからトピックを選択するように要求者に求めます。
    • 一致するトピックを見つけます。

    一致するものが見つからないが、バックアップキーワードが有効になっている場合 ( com.glide.cs.nlu.keywords.enabled プロパティが true)、仮想エージェントはキーワードに基づいてトピックを検索します。

    図 : 1. 仮想エージェントトピックディスカバリーロジック
    仮想エージェントがユーザーにトピックを提供するために使用するプロセスを示すトピックディスカバリーフローチャート。

    仮想エージェント NLU 信頼スコア

    仮想エージェントは、信頼スコアを使用して予測インテントを返します。インテントの信頼スコアが設定されたしきい値以上の場合、 仮想エージェントはそれを良好な一致と見なします。信頼度しきい値は、com.glide.cs.intent_confidence_threshold システムプロパティを使用して設定されます。

    仮想エージェントは、インテントを選択するときに次のロジックを使用します。
    最も高い予測インテントを自動選択する
    これは、1 つのインテントのみが一致した場合、タイブレーカーが発生した場合、または次に近い一致がかなり離れている場合に発生します。
    注:
    ServiceNow NLU が使用され、com.glide.cs.intent_confidence_delta システムプロパティが 0 の場合、タイブレーカーは存在できません。
    要求者の選択元となるトピックリストを返す
    これは、自動選択が適用されない場合に発生します。リストの長さは、com.glide.cs.max_number_display_topics システムプロパティによって決まります。
    一致するインテントがない
    設定されているしきい値以上の信頼スコアで予測される NLU インテントがない場合、仮想エージェントはキーワード検索に戻ります (設定されている場合)。(com.glide.cs.nlu.keywords.enabled および com.glide.cs.nlu.keywords.include_topics_bound_to_lang システムプロパティは true です)。

    トピックの途中の NLU トピックディスカバリーロジック

    トピックの実行中に、要求者が発言またはフレーズを入力してトピックを切り替えることができます。例:

    1. 要求者は 仮想エージェント会話中であり、トピック A が実行されています。
    2. トピック A は、ユーザーに生年月日の入力を求めます。
    3. 要求者は、日付を選択する代わりに、「自分のインシデントを表示する」と入力します。
    4. 仮想エージェントはこのフレーズを日付に解決できないため、NLU 予測要求を発行します。
    5. NLU 予測はインテント B を返し、仮想エージェントはトピック B がインテント B にバインドされていることを確認します。
    6. 仮想エージェントにより会話がトピック B に切り替えられ、インシデントに関する情報が要求者に提示されます。
    図 : 2. 仮想エージェントのトピックの途中の検出ロジック
    仮想エージェントが会話の途中にトピックを変更するプロセスを示すトピックディスカバリーフローチャート。