패턴 엔터티 생성

  • 릴리스 버전: Washingtondc
  • 업데이트 날짜 2024년 02월 01일
  • 읽기2분
  • 이메일 주소 및 전화 번호와 같은 반복 가능한 패턴이 있는 단어나 구에서 패턴 엔터티를 생성합니다. 이러한 패턴은 시스템이 패턴을 기반으로 유사한 발언을 인식하는 데 도움이 됩니다.

    시작하기 전에

    • 플러그인(Core 플러그인, NLU 워크벤치 Common Model 플러그인 NLU예측 인텔리전스 플러그인)이 NLU 워크벤치 인스턴스에 모두 설치되고 활성화되어 있는지 확인합니다.
    • 또는 AI Search용 가상 에이전트 모델을 생성하거나 기존 NLU 모델을 사용합니다.
    • 기존 의도를 작성하거나 사용합니다.
    • 필요한 역할: nlu_editor, nlu_admin 또는 admin 모델에 nlu_editor 할당해야 합니다.

    이 태스크 정보

    패턴 엔터티는 모델이 유사한 유형의 콘텐츠를 식별, 컨텍스트화 및 관리하는 데 도움이 됩니다. 전화 번호 및 이메일 주소와 같은 입력은 동일한 패턴을 따릅니다. 패턴 엔터티를 생성하면 이러한 입력의 모든 변형을 인식하도록 모델을 학습시킬 수 있습니다.
    주:
    패턴 엔터티는 정규 표현식(regex)을 사용합니다. 정규 표현식 필드 값은 Java 정규식입니다. regex를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 엔터티에서 정규식 사용을 참조하세요.

    이 예제 시나리오에서는 #CheckITTicketStatus라는 제목의 의도를 만들었습니다. 이 예시 절차에서는 인시던트 기록 번호에 대한 패턴 엔터티를 생성합니다.

    프로시저

    1. 다음으로 이동 모두 > NLU 워크벤치 > 모델레이블이 표시됩니다.
      기본적으로 탭이 가상 에이전트 열립니다.
    2. 모델의 애플리케이션에 대한 탭을 선택한 다음 모델 이름을 선택합니다.
    3. 모델 상세 정보 페이지에서 의도를 선택합니다.
    4. 의도의 이름을 선택합니다.
      이 예제 시나리오에서는 #CheckITTicketStatus 선택합니다.
    5. 발언의 단어 중 하나를 선택합니다.
      이 시나리오에서는 INC1234567 클릭합니다.

      의도 상세 정보 페이지의 발언 탭에 있는 엔터티 창입니다.

    6. Create New Entity(새 엔터티 만들기)를 선택합니다.
    7. 새 엔터티 생성 창에서 필드를 구성합니다.
      이 예제 절차의 경우 다음 구성을 사용합니다.
      • 엔터티 이름: incidentnumber 입력
      • 유형: 패턴 선택
      • 모델 가용성: 이 엔터티를 모델의 모든 의도에 포함하려면 이 상자를 선택합니다.
      • Regex: INC\d를 입력합니다{7}
      패턴 엔터티에 대한 새 엔터티 창을 생성합니다.
    8. 저장을 클릭합니다.
      패턴 엔티티가 저장되고 연관된 엔티티(Associated Entities ) 탭에 나타납니다. 모델은 패턴 엔터티를 사용하여 주석이 달린 발언의 변형을 해석할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 인시던트 기록 번호를 입력하면 모델이 #CheckITTicketStatus 의도와 일치할 수 있습니다.