/Keyword 주제 테스트 NLU
채팅 테스트 창을 사용하여 자연어 이해(NLU)/키워드 주제를 미리 보고 테스트하고 디버그합니다.
에서 주제를 가상 에이전트 디자이너작업할 때 채팅 테스트 창에서 대화를 실행할 수 있습니다. 기본 테스트 창은 web(서비스 포털) 채팅 클라이언트입니다. 인스턴스에 대해 구성된 경우 OR Slack 애플리케이션에서 Microsoft Teams 테스트 창을 실행할 수도 있습니다.
외부 공급업체 메시징 앱과 Virtual Agent 통합을 사용하는 경우 대화의 요소가 외부 공급업체 메시징 애플리케이션에서 다르게 나타날 수 있습니다. 배포 가상 에이전트하려는 타사 응용 프로그램에서 대화를 테스트합니다.
채팅 테스트 창에서 NLU/키워드 주제 테스트
- 테스트 구문 분석 - 대화에 입력한 내용을 기준으로 의도 일치 및 엔터티 인식 결과가 나타납니다.
- 변수 - 입력 및 Live Agent 변수와 같이 대화에 사용되는 모든 변수의 목록입니다.
- 컨텍스트 - 주제가 실행되는 컨텍스트(컨텍스트 변수 사용)를 지정하는 옵션입니다.
- 로그 - 수행된 처리 목록입니다.
기본적으로 주제 검색 포함 옵션이 활성화되어 있습니다. 이 옵션은 자동으로 주제 검색을 수행하고 테스트 창에 입력하는 테스트 구를 사용하여 주제에 대한 NLU 예측 결과를 생성합니다. 대화는 인사말과 사용 가능한 주제 메뉴의 버튼으로 시작됩니다 가상 에이전트 .
주제 페이지에서 활성 주제 테스트 옵션을 사용하는 경우 주제 검색이 활성화되므로 옵션으로 나열되지 않습니다. 활성 주제 테스트는 테스트 케이스를 생성할 수 없다는 점을 제외하고는 주제에서 테스트하는 것과 동일하게 작동합니다.
테스트 구 분석 탭
활성화된 주제의 경우 NLU테스트 구문 분석 탭에서 채팅 테스트 창에 입력한 테스트 구문(발언)과 일치하는 가능한 의도에 대한 분석을 제공합니다. 이 탭에는 일치하는 의도 및 예측 점수와 엔터티 인식 및 슬롯 채우기 결과가 포함된 예측 결과가 나열됩니다. 상위 일치 항목이 먼저 나열됩니다. 예측 의도는 서비스에 설정된 예측 신뢰도 임계치에 NLU 따라 달라집니다.
발언이 현재 의도와 일치하지 않는 경우 에서 발언을 가상 에이전트 디자이너추가하거나 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 주제에 대한 가상 에이전트 NLU 발언 및 엔터티 수정 문서를 참조하십시오.
모델을 변경하고, 모델을 다시 학습시킨 다음, 결과가 만족스러울 때까지 다시 테스트합니다. 주제가 준비되면 에서 주제와 모델을 가상 에이전트 디자이너모두 게시할 수 있습니다.
변수 탭
- 입력 변수
- 스크립트 변수
- Live Agent 변수
- 호출 주제와 주제 블록 간에 전달되는 변수
- 주제에 대해 슬롯으로 채워진 변수로 선언된 "노드 없는" NLU 엔터티
다음 예제에서는 그룹화된 목록 컨트롤에 대한 입력 변수 섹션을 보여 줍니다. 이 변수 정보는 정적 목록 컨트롤과 비슷하게 나타나지만 변수는 그룹화된 선택의 각 그룹으로 구분됩니다.
컨텍스트 탭
컨텍스트 탭을 사용하여 채팅에 대한 다른 컨텍스트를 지정합니다. 목록에서 컨텍스트 변수를 선택합니다. 이러한 변수에는 주제 의도를 결정하거나 채팅이 라이브 에이전트에게 라우팅되는 방식을 제어하는 데 사용할 수 있는 상황별 정보가 포함됩니다. 예를 들어 변수 목록에서 포털 을 선택하고 포털 이름인 IT Express를 입력할 수 있습니다. 테스트 케이스를 생성할 때는 컨텍스트 탭을 사용할 수 없습니다.
컨텍스트 변수 정의에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 채팅 관련 정보를 저장할 컨텍스트 변수 구성. 에 포함된 가상 에이전트라이브 에이전트 변수에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 라이브 에이전트 채팅 컨텍스트 변수.
로그 탭
로그 탭에는 대화를 실행하는 동안 기록된 처리 및 오류 메시지가 표시됩니다. 에서 가상 에이전트 디자이너스크립트를 사용하는 경우 스크립트에서 gs.log, gs.print 및 gs.warn 문을 사용하여 이 로그의 정보를 출력합니다.
다음 단계
주제 테스트가 완료되면 테스트 채팅 창을 닫습니다. 필요한 경우 테스트 정보를 사용하여 대화를 미세 조정할 수 있습니다. 예를 들어 테스트 구문 분석 탭의 결과가 발화에 대해 가능한 여러 일치 항목을 반환하는 경우 주제에 대한 NLU 의도 탭에서 의도 및 NLU 모델에 대한 발화를 업데이트할 수 있습니다.