NLU가상 에이전트 디자이너에서 모델 교육 및 테스트

NLU 의도 탭을 사용하여 () 모델을 떠나가상 에이전트 디자이너지 않고 주제에 매핑된 모델을NLU 훈련하고 시도 자연어 이해 합니다.

시작하기 전에

필요한 역할: virtual_agent_admin 또는 admin

이 태스크 정보

주제의 의도를 변경할 때 업데이트가 통합되도록 모델을 교육합니다. 그런 다음 모델을 테스트하고 테스트하여 최신 변경 내용을 기반으로 예측 결과를 검토합니다. 변경 내용에 만족할 때까지 모델을 계속 테스트하고 개선합니다.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > 대화형 인터페이스 > 가상 에이전트 > 디자이너.
2. 검색 유형 토글 스위치를 NLU/키워드로 설정합니다.
3. 주제를 열고 NLU 의도 탭을 봅니다.
4. 모델 교육을 선택합니다.
   모델이 성공적으로 학습되었음을 나타내는 메시지가 표시됩니다.
5. 모델 시도를 선택합니다.
   모델 시도 패널에서 테스트할 발언을 수동으로 입력합니다. 예측 결과가 패널에 표시됩니다.

   그림 1. NLU 모델 시도 패널에서 발언 테스트의 예

   

   예측 신뢰 점수 결과가 모델에 대해 설정한 신뢰 임계치에 도달하거나 초과하는 경우, 결과는 상위 예측 아래에 나타납니다. 이 예에서 임계값은 65%입니다.

   속성의 기본값은 com.glide.cs.intent_confidence_threshold0.7입니다.

   속성의 기본값은 com.glide.cs.entity_confidence_threshold0.5입니다.

   주:

   초안 NLU 모델을 가장 최근에 게시된 버전과 비교할 수 있습니다. 자세한 내용은 NLU 모델의 초안 버전과 게시된 버전 비교를 참조하세요.
6. 예측 결과가 만족스러우면 주제 헤더 막대에서 모델을NLU 워크벤치 게시하거나 게시를 선택하고 NLU 모델을 선택합니다.

다음에 수행할 작업

모델이 게시 기준을 충족하는 경우 주제와 가상 에이전트 동시에 모델을 게시할 수 있습니다. 모델이 개발의 모든 단계를 거쳤으며 게시할 준비가 되었는지 확인합니다. 자세한 내용은 모델 관리를 참조하세요.

결과에서 엄지 손가락 아이콘을 사용하여 피드백을 제공하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 Test panel feedback.