NLU CSV 파일에서 모델 생성

발언과 의도가 포함된 CSV 또는 XLSX(Excel 통합 문서) 파일을 업로드하여 (NLU) 모델을 생성합니다 자연어 이해 . 이 방법을 사용하여 데이터 또는 익스포트된 다른 모델에서 모델을 빠르게 작성할 수 있습니다.

시작하기 전에

• 플러그인, NLU 워크벤치 Core 플러그인 및 예측 인텔리전스 플러그인이 모두 인스턴스에 설치되고 활성화되어 있는지 NLU 워크벤치 확인합니다.
• 및 AI 검색에 대한 가상 에이전트 모델을 생성할 NLU 수 있습니다.
• 필요한 역할: admin 또는 nlu_admin

이 태스크 정보

이 예제 절차에서는 달력과 NLU 관련된 사용자 요청을 이해하는 데 도움이 되는 가상 에이전트 모델을 빌드합니다.

CSV 파일에서 의도와 발화를 두 개의 열에 나열했습니다.

그림 1. 샘플 CSV 설정

CSV 임포트로 모델을 작성하는 NLU 경우 다음 사항에 유의하십시오.

• 모델에는 각 의도에 최소 5개의 교육 발언이 포함된 의도가 1개 이상 필요합니다. 최적의 성능을 위해 의도당 15개의 교육 발언을 사용하는 것을 목표로 합니다.
• 발언에는 쉼표가 포함될 수 없습니다.
• CSV 파일을 사용하여 임포트하면 엔터티가 보존되지 않습니다. 임포트 후 필요에 따라 발언에 주석을 달아야 합니다.

프로시저

1. 새 모델에 대해 원하는 애플리케이션 범위로 범위를 설정합니다.
2. 다음으로 이동 모두 > NLU 워크벤치 > 모델.
   탭은 가상 에이전트 기본적으로 열립니다.
3. 생성하려는 모델 유형(예: AI 검색)에 해당하는 탭을 선택합니다.
4. 새 모델 만들기 단추를 선택합니다.
5. 모델을 어떻게 생성하시겠습니까? 창에서 CSV에서 데이터 임포트를 선택합니다.
6. 일부 세부 정보 추가 창에서 모델의 이름 및 간단한 설명을 추가합니다.

   

   이 예시 시나리오에서는 이름으로 달력 모델을 입력하고 짧은 설명에 달력 요청에 응답하고 수행하기 위한 모델을 입력합니다.
7. 드롭다운 목록에서 언어와 용도를 선택합니다.
   이 예시 시나리오에서는 영어 및 가상 에이전트를 선택합니다.
8. 다음을 클릭합니다.
9. CSV 가져오기 화면에서파일 선택을 클릭합니다.

   

10. 팝업에서 CSV 또는 XLSX(Excel 통합 문서) 파일을 선택합니다.
11. 다음을 선택합니다.
    모델 빌드가 시작됩니다. 완료 후 모델 보기를 선택하여 모델 상세 정보 페이지를 엽니다.

다음에 수행할 작업

의도 및 교육 발언을 추가하여 모델을 계속 빌드합니다. 모델이 사용자의 입력을 이해하는 데 도움이 되는 엔터티와 어휘를 추가합니다. 자세한 내용은 모델 빌드 및 교육 문서를 참조하십시오.

테스트 발언과 의도를 추가하여 모델의 기본 테스트 세트를 빌드합니다. 자세한 내용은 테스트 세트 생성 및 관리 문서를 참조하십시오.